30153.基于人工智能的土地利用適宜性評(píng)價(jià)模型研究與實(shí)現(xiàn)

1、華東師范大學(xué)博士學(xué)位論文基于人工智能的土地利用適宜性評(píng)價(jià)模型研究與實(shí)現(xiàn)姓名：於家申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：吳健平陳蕓20100401基于元胞自動(dòng)機(jī)的潛在土地利用適宜性模擬在～定程度上使預(yù)測(cè)性土地評(píng)價(jià)工作更規(guī)范化和精確化，使土地利用適宜性評(píng)價(jià)工作更符合土地利用規(guī)劃和決策人員的實(shí)際要求，為土地可持續(xù)利用提供更好的方法措施和技術(shù)支持。三、蟻群算法發(fā)掘土地利用適宜性分類規(guī)則。在獲取土地利用適宜性分類規(guī)則的方法上，本文

2、創(chuàng)新性的引入了最新的人工仿生學(xué)智能理論——蟻群算法。該方法避免了層次分析法中權(quán)重分配的主觀因素，降低了評(píng)價(jià)過(guò)程中權(quán)重不確定性的干擾。本文借鑒了基于規(guī)則的分類法中對(duì)規(guī)則的定義，將適宜性規(guī)則表達(dá)為IFTHEN的條件關(guān)系的形式，同時(shí)把由樣本獲取的知識(shí)信息也通過(guò)該形式轉(zhuǎn)換，并輸入訓(xùn)練集，供蟻群算法發(fā)掘分類規(guī)則使用。由蟻群算法中優(yōu)化路徑的機(jī)制，抽象出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中發(fā)掘分類規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，來(lái)發(fā)掘規(guī)則，進(jìn)行土地利用適宜性分類，形成評(píng)價(jià)結(jié)果圖。四、空間權(quán)

3、重敏感性分析。本文的空間權(quán)重敏感性分析是運(yùn)用改進(jìn)的OAT(oneatatime)方法展丌的，由此探究評(píng)價(jià)結(jié)果的穩(wěn)定性、準(zhǔn)則因子的相對(duì)權(quán)重敏感性，以及如何減低多準(zhǔn)則決策方法的不確定性等內(nèi)容。結(jié)果通過(guò)表格、圖表和專題圖的形式表達(dá)，能方便明確的找出敏感性高的地理區(qū)位。五、土地利用適宜性評(píng)價(jià)模型工具的開發(fā)。本文基于MicrosoftC舞NET開發(fā)平臺(tái)、運(yùn)用ESRIArcGISEngine開發(fā)組件、MathworksMATLAB嵌入式開發(fā)組件等設(shè)

4、計(jì)開發(fā)了LsAGIS模型工具，并給出了關(guān)鍵的設(shè)計(jì)流程與示例代碼。設(shè)計(jì)中特別注重了以用戶良好感受為中心的交互設(shè)計(jì)方法，提升用戶使用的工作效率。交互設(shè)計(jì)中貫徹了UML統(tǒng)一建模的方法，使設(shè)計(jì)過(guò)程更規(guī)范化，為今后的模型工具的功能擴(kuò)展打下基礎(chǔ)。六、研究區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)用地實(shí)例分析。本文選取澳大利亞MacintyreBrook流域作為研究區(qū)，分別用層次分析法、土地利用適宜性分類規(guī)則發(fā)掘方法和基于元胞自動(dòng)機(jī)的土地利用適宜性模擬方法做了灌溉農(nóng)地適宜性分析與評(píng)