韋春竹，鄭文鋒，孟慶巖，王春梅，劉 苗

(1.電子科技大學(xué)，四川 成都 610000； 2.中科院遙感應(yīng)用研究所，北京 100101)

基于元胞自動(dòng)機(jī)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土地利用變化模擬分析中的應(yīng)用

韋春竹1，鄭文鋒1，孟慶巖2，王春梅2，劉 苗2

(1.電子科技大學(xué)，四川 成都 610000； 2.中科院遙感應(yīng)用研究所，北京 100101)

元胞自動(dòng)機(jī)模型在土地?cái)U(kuò)展的轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)計(jì)上具有隨機(jī)性，受周圍環(huán)境影響較大。文中建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化的元胞自動(dòng)機(jī)土地?cái)U(kuò)張模型，對廣州市2009—2011年進(jìn)行城市擴(kuò)張模擬分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地模擬分布較集中的耕地和林地等區(qū)域，精度可達(dá)到70%以上，而對于面積較零碎的建筑用地區(qū)域，模擬效果較差；而遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法能夠總體提高模擬精度約5%，部分精度能提高至20%。同時(shí)，該算法還能充分考慮影響土地變化的各種擾動(dòng)因素，優(yōu)化選擇驅(qū)動(dòng)因子和縮短迭代次數(shù)，對于城市土地?cái)U(kuò)張研究具有可行性。

城市擴(kuò)張；元胞自動(dòng)機(jī)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法

隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，城市化進(jìn)程加快。據(jù)統(tǒng)計(jì)2006年全國人口城市化水平達(dá)到43.90%。據(jù)專家預(yù)測，到2050年我國城市化水平將提高到70%[1-2]。城市規(guī)模的不斷擴(kuò)張伴隨城市建設(shè)用地的需求急劇增加，大量新興城市帶來的生態(tài)環(huán)境問題也對城市的可持續(xù)發(fā)展起到牽制作用。研究城市擴(kuò)張問題，獲取土地利用和土地覆蓋變化(Land Use/Cover Change，LUCC)情況，已經(jīng)成為地球系統(tǒng)科學(xué)新的研究重點(diǎn)[3]。目前，國內(nèi)外研究學(xué)者逐漸開始利用元胞自動(dòng)機(jī)[4-6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-9]、模糊算法[10]、粗糙集算法[11]、馬爾科夫鏈[12]、遺傳算法[13]、蟻群算法[14]、支持向量機(jī)[15]等人工智能算法從宏觀上反映土地利用系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和行為之間的相互作用關(guān)系，為城市可持續(xù)發(fā)展的決策制定提供依據(jù)。這些人工智能算法能夠解決在建模過程中遇到的數(shù)據(jù)不足或難以量化等問題，通過要素的因果關(guān)系和結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行推算，分析獲得主要信息，適用于機(jī)制過程復(fù)雜的土地?cái)U(kuò)張變化模擬研究。為此，本文擬結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳優(yōu)化算法，進(jìn)行基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市擴(kuò)張模擬，希望通過研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素定量化表達(dá)方法、土地利用過程中自然與人文數(shù)據(jù)的統(tǒng)一與同化的方法與技術(shù)，為發(fā)展土地可持續(xù)利用提供決策和支持。

1 研究區(qū)域

廣州市開發(fā)建設(shè)迅速，全市建設(shè)用地從1996—2009年年均增長率為3.94%[16-17]。根據(jù)城市發(fā)展規(guī)律和廣州市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方向，未來城市建設(shè)仍將會(huì)占用較多土地，建設(shè)用地供給不足已成為廣州城市發(fā)展的限制因素之一。為此本文選取廣州市作為研究區(qū)域，選擇2009—2011年的廣州市HJ-1A/1B數(shù)據(jù)，利用面向?qū)ο蟮耐恋乩梅诸惙椒╗18]提取土地利用分類數(shù)據(jù)(見表1)，為下文的城市擴(kuò)張模擬提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

表1 廣州市土地利用/覆蓋類型變化 %

2 基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動(dòng)機(jī)模擬

元胞自動(dòng)機(jī)(CA)模型主要包括元胞、狀態(tài)、鄰域、轉(zhuǎn)換規(guī)則函數(shù)、時(shí)間5部分，是基于時(shí)間、空間以及狀態(tài)均離散下的空間實(shí)體相互作用而構(gòu)成的網(wǎng)格動(dòng)力學(xué)模型。但是在城市擴(kuò)展的模擬過程當(dāng)中，土地?cái)U(kuò)展的轉(zhuǎn)換規(guī)則往往具有隨機(jī)性，受周圍環(huán)境影響較大[5]。為此，本文劃分土地為元胞對象，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化城市擴(kuò)張CA算法，CA的轉(zhuǎn)換規(guī)則函數(shù)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織參數(shù)訓(xùn)練獲得，離散狀態(tài)則最終由規(guī)則函數(shù)得出。并且定義CA的八鄰域元胞及相關(guān)城市規(guī)劃的環(huán)境參數(shù)作為變量參與到訓(xùn)練當(dāng)中，虛擬模擬時(shí)間。

2.1 環(huán)境參數(shù)的獲取

土地屬性是城市擴(kuò)張最直接、最重要的自然地理因子。為此，本文選擇距離市區(qū)中心的距離、離主要河流的距離、鄰近建設(shè)用地的單元數(shù)量、鄰近單元的土地利用類別統(tǒng)計(jì)量等作為網(wǎng)絡(luò)模擬的環(huán)境參數(shù)。其中，距離市區(qū)中心的距離參數(shù)通過ArcGIS的緩沖區(qū)分析和鄰域分析獲得，如圖1(d)所示；距離河流的距離參數(shù)通過ArcGIS 軟件中Spatial Analysis 模塊中Distance 命令，如圖1(a)所示；鄰近建設(shè)用地?cái)?shù)量和單元土地利用的類別統(tǒng)計(jì)值則由在Matlab軟件中設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)模塊獲取，如圖1(b)、圖1(c)所示。

與此同時(shí)，對于經(jīng)濟(jì)和人口因子的度量，本文根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒獲取廣州市12個(gè)縣市級(jí)區(qū)域的人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，在ArcGIS當(dāng)中進(jìn)行矢量化，通過空間插值分布獲取廣州市經(jīng)濟(jì)和人口的分布值(見圖1(e)、圖1(f))。最終所有經(jīng)過緩沖區(qū)分析、鄰域分析和統(tǒng)計(jì)分析后的參數(shù)將通過ArcGIS轉(zhuǎn)化為30 m×30 m單元大小的柵格數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型的輸入因子，并且在Matlab中進(jìn)行歸一化處理。

2.2 BP-CA模型設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[19](又稱反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，是一種適于非線性模式識(shí)別和分類預(yù)測問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱含層和輸出層三部分組成，連接權(quán)連接神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，同層神經(jīng)元相互不連接。本文設(shè)計(jì)的BP-CA模塊仍為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用的3 層結(jié)構(gòu)。第1 層為數(shù)據(jù)輸入層，共14個(gè)神經(jīng)元，分別對應(yīng)于影響城市土地利用動(dòng)態(tài)演化的14個(gè)變量。第2 層為隱藏層，BP神經(jīng)元為非線性結(jié)構(gòu)，即分別采用tansig和logsig激勵(lì)函數(shù)，其隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目設(shè)為樣本數(shù)的平方根。第3 層為輸出層，由8個(gè)神經(jīng)元組成，分別對應(yīng)于向周圍八鄰域8土地利用類型的轉(zhuǎn)換概率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的子數(shù)據(jù)庫來源于原始元胞數(shù)據(jù)表(占原始數(shù)據(jù)1/3為最佳)，剩余數(shù)據(jù)為驗(yàn)證子數(shù)據(jù)庫。子數(shù)據(jù)庫最終訓(xùn)練結(jié)果和驗(yàn)證子數(shù)據(jù)庫用于模型精度評價(jià)。在這個(gè)過程當(dāng)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用最小二乘算法原則，通過根均方誤差和梯度下降法來實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)的修正。最終使網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與規(guī)定的輸出之間的根均方誤差(Root Mean Squared Error，RMSE)最小。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果分析

基于上述的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型設(shè)計(jì)，本文利用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，隨機(jī)抽取2009年的300個(gè)樣本實(shí)現(xiàn)廣州市 2010年和2011年的土地利用變化模擬，并用2011年的土地利用數(shù)據(jù)預(yù)測2015年的廣州土地變化情況。其中，2010年的土地變化模擬結(jié)果如圖2所示。

圖1 模型的環(huán)境參數(shù)設(shè)計(jì)

圖2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2010年土地利用變化模擬

廣州市2010年土地利用變化模擬的總體模擬精度為75.7%，其中林地的模擬精度為83.3%，耕地為76%，建筑用地為55%，河流為49%。由模擬結(jié)果顯示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于面積較大且較為集中的特征向量的模擬精度均達(dá)到70%以上，精度較高，比如林地和耕地；而建筑用地相對較為分散，模擬效果次之，河流的模擬結(jié)果最差，這可能是因?yàn)榱饔虻淖兓苤車膮^(qū)域影響較小的緣故。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬2015年的廣州土地利用變化情況為：林地面積較2011年縮小約11%，耕地面積擴(kuò)大約12%，建筑用地面積擴(kuò)大約4%，河流面積縮小1%，廣州市的城市擴(kuò)張現(xiàn)象依然呈現(xiàn)增長的趨勢。

3 基于遺傳算法的土地變化模擬

雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的非線性擬合能力，可以映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，而且學(xué)習(xí)規(guī)則簡單，便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。但是存在以下缺點(diǎn)：①容易陷入局部極小值；②收斂速度慢；③隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)難以確定。這些缺點(diǎn)都影響到網(wǎng)絡(luò)的收斂性速度和泛化能力等。為此本文提出遺傳算法( Genetic Algorithm, GA)來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GA能突破鄰域搜索的限制實(shí)現(xiàn)整個(gè)解空間分布上的信息搜索、采集和繼承，并且算法不依賴梯度信息，能夠引導(dǎo)搜索過程向著更高效的方向發(fā)展，尤其適合于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線性問題[20]。

3.1 GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型設(shè)計(jì)

本文主要集中利用GA全局優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，主要包括以下3個(gè)步驟[20]: ①將每個(gè)染色體通過實(shí)數(shù)編碼成為BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重；②采用整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)作為適配函數(shù)，通過計(jì)算實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出總的均方差來評估網(wǎng)絡(luò)權(quán)重集；③確定遺傳策略，在染色體的交叉變異過程中，本文選取種群規(guī)模為30的定長。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在元胞初始權(quán)值分布優(yōu)化后，在解空間中找出一個(gè)較好的搜索空間，更好地防止搜索陷入局部極小值。

3.2 GA-BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果分析

利用Matlab實(shí)現(xiàn)GA-BP優(yōu)化算法，模擬2010年廣州的土地利用變化(見圖3)，總體模擬精度達(dá)到83.84%，其中林地為88.86%，耕地為84.08%，建筑用地為69.6%，河流為51.7%。對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GA-BP優(yōu)化算法模擬的精度有較大提高。而GA-BP優(yōu)化算法預(yù)測2015年的廣州城市擴(kuò)張情況為：林地面積較2011年縮小約6%，耕地面積較2011年約擴(kuò)大4 %，建筑用地面積較2011年擴(kuò)大約2%，河流面積較2011年約縮小1%。綜合兩個(gè)算法對2015年的廣州市土地變化預(yù)測結(jié)果得知，廣州市的城市擴(kuò)張現(xiàn)象在2015年依然明顯，其中，耕地退化嚴(yán)重，城市建筑用地增長顯著。

圖3 基于 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2010年廣州土地利用變化模擬

3.3 模型對比分析

本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法可以較大程度上改變傳統(tǒng)元胞自動(dòng)機(jī)土地利用模擬過程當(dāng)中的規(guī)則設(shè)計(jì)問題。并且遺傳神經(jīng)優(yōu)化算法較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在城市擴(kuò)張模擬的應(yīng)用中仍具有明顯的優(yōu)勢，表現(xiàn)[21]為：①BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值異常敏感，容易導(dǎo)致完全不同的模擬結(jié)構(gòu)：例如本文中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對于廣州市2009年和2011年的河流模擬精度相差近30%；②BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中缺乏理論指導(dǎo)，經(jīng)驗(yàn)值極其容易引起網(wǎng)絡(luò)震蕩：例如基于不同的環(huán)境變量，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬精度幅度在30%～70%之間變動(dòng)。

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)可以在一定程度上弱化和克服這些問題，由表2可以看出，GA-BP優(yōu)化算法對于分布較為零散的建筑區(qū)域的模擬，精度約提高15%；而對于受鄰近區(qū)域影響較小的河流地區(qū)，模擬精度也有近10%～20%的提高；雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于林地和耕地的模擬精度較好，已能達(dá)到70%以上，但是GA-BP優(yōu)化算法還能夠在此基礎(chǔ)上提高約5%。由此可以看出，GA-BP優(yōu)化算法模擬效果較好，可行性較高。

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA-BP優(yōu)化算法的土地變化模擬精度對比 %

4 結(jié)束語

本文基于環(huán)境遙感影像數(shù)據(jù)，運(yùn)用面向?qū)ο蠓椒ǐ@取廣州市2009—2011年的土地利用分類數(shù)據(jù)，并通過Matlab建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動(dòng)機(jī)土地?cái)U(kuò)張模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在復(fù)雜多變的土地利用變化過程當(dāng)中，GA-BP優(yōu)化算法能夠很好地獲取影響土地轉(zhuǎn)變的影響因子，并利用函數(shù)逼近進(jìn)行模擬和預(yù)測分析，模擬效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。但是，本文研究只是選取土地利用類型中的一級(jí)要素，例如耕地、林地和建筑用地等進(jìn)行預(yù)測分析，但是真正的城市用地還包括道路，工業(yè)用地等更詳細(xì)的要素劃分。并且土地類型隨著經(jīng)濟(jì)和政策的不斷發(fā)展變化依然在不斷更新，影響土地利用結(jié)構(gòu)的因素指標(biāo)層出不窮。如何綜合考慮多因素進(jìn)行區(qū)域多級(jí)土地類型的模擬分析，更好地反映土地利用結(jié)構(gòu)的變化，依然是下一步工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

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[責(zé)任編輯：劉文霞]

Geneticneuralnetworkbasedoncellularautomataappliedtothesimulationanalysisoflandusechange

WEI Chun-zhu1, ZHENG Wen-feng1, MENG Qing-yan2，WANG Chun-mei2，LIU Miao2

(1.Chengdu University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610000, China; 2.Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101,China)

Cellular automata model comes up with the random in the design of transit mechanism for land expasion, which is affected by the surrounding environment. The BP neural network (BP) and the genetic algorithm (GA) combined with the cellular automata (CA) are used as a model into the land expansion simulation in order to analyze the case in Guangzhou from 2009 to 2011. Experimental results show that the BP neural network is suitable for the simulation of cultivated land and forest land, the precision of which can reach up to 70%, but can not be suitable for the simulation of the urban building areas of fragmentary. The BP genetic neural network can be improved with simulation precision in general abby 5%, and part of the precisions can go up to 20%.In addition, the GA-BP model can not only better choose the factors that influence the urban expansion, but also shorten the number of iterations to improve the processing speed. To sum up, it is feasible and effective to apply the genetic neural network to the predicting of land use change.

urban expansion; cellular automata; genetic algorithm; BP neural network

2013-03-13

廣東省省院產(chǎn)學(xué)研合作資金資助(2011B09030090;2012B091100219)；科技部國際科技合作與交流專項(xiàng)項(xiàng)目(2010DFA21880)；中國科學(xué)院對外重點(diǎn)合作項(xiàng)目(GJHZ1003)

韋春竹(1987-)，女，碩士研究生.

TP183

：A

：1006-7949(2014)01-0045-05