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耦合多视图时空网络和矢量元胞自动机的城市用地变化模拟
1
作者
李少爵
《长江信息通信》
2024年第12期26-28,共3页
城市土地利用变化的动力源自空间相互作用,充分学习空间作用是提高土地利用模拟精度的重点。文章提出一种基于多视图机制的矢量元胞自动机模型。以美国洛杉矶县为研究区,模拟了2010年至2020年的城市土地利用的变化情况。研究得到以下结...
城市土地利用变化的动力源自空间相互作用,充分学习空间作用是提高土地利用模拟精度的重点。文章提出一种基于多视图机制的矢量元胞自动机模型。以美国洛杉矶县为研究区,模拟了2010年至2020年的城市土地利用的变化情况。研究得到以下结论:(1)MSTGAT-VCA的跨视图机制能够有效学习城市地块变化的时空特征间交互(3)MSTGAT-VCA模型的总体精度(OA)和品质因数(FoM)分别达到0.9322和0.4193,较传统CA模型有明显提高。研究表明,MSTGAT-VCA模型较传统模型能更好的模拟土地利用变化。
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关键词
土地利用模拟
矢量元胞自动机
图深度学习
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职称材料
题名
耦合多视图时空网络和矢量元胞自动机的城市用地变化模拟
1
作者
李少爵
机构
江西理工大学
出处
《长江信息通信》
2024年第12期26-28,共3页
文摘
城市土地利用变化的动力源自空间相互作用,充分学习空间作用是提高土地利用模拟精度的重点。文章提出一种基于多视图机制的矢量元胞自动机模型。以美国洛杉矶县为研究区,模拟了2010年至2020年的城市土地利用的变化情况。研究得到以下结论:(1)MSTGAT-VCA的跨视图机制能够有效学习城市地块变化的时空特征间交互(3)MSTGAT-VCA模型的总体精度(OA)和品质因数(FoM)分别达到0.9322和0.4193,较传统CA模型有明显提高。研究表明,MSTGAT-VCA模型较传统模型能更好的模拟土地利用变化。
关键词
土地利用模拟
矢量元胞自动机
图深度学习
Keywords
land use simulation
vector cellular automata
graph deep learning
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
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1
耦合多视图时空网络和矢量元胞自动机的城市用地变化模拟
李少爵
《长江信息通信》
2024
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