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基于GIS与LTM模型的上海市城市扩展模拟与预测
被引量：
13
1
作者
徐新良
闵稀碧
田展
《中国人口·资源与环境》
CSSCI
北大核心
2010年第S2期136-139,共4页
本文以1990、2000、2005年上海市城市土地利用遥感数据为基本数据源,结合城市人口数据,利用LTM模型对1990-2000年和1990-2005年上海市城市空间扩展过程进行了模拟和精度检验,并在此基础上对2020年上海市城市空间扩展进行了预测。结果表...
本文以1990、2000、2005年上海市城市土地利用遥感数据为基本数据源,结合城市人口数据,利用LTM模型对1990-2000年和1990-2005年上海市城市空间扩展过程进行了模拟和精度检验,并在此基础上对2020年上海市城市空间扩展进行了预测。结果表明:1990-2000年、1990-2005年LTM模型模拟结果的Kappa系数分别为0.59和0.61,可以较好的模拟历史时期上海市城市空间扩展的总体趋势;LTM模型预测结果显示,2005-2020年上海市城镇用地面积将由914.03km2增加到1123.79km2,年均扩展面积将由1990～2005年的23.44 km2/a下降到13.98 km2/a,未来上海市城市空间扩展速度将呈减缓趋势。
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关键词
上海
城市空间扩展
GIS
ltm模型
在线阅读
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职称材料
基于GIS与ANN的土地转化模型在城市空间扩展研究中的应用--以北京市为例
被引量：
19
2
作者
徐颖
吕斌
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期262-270,共9页
结合GIS强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)处理非线性适应性信息的独特能力建立一种土地转化模型(land transformation model,LTM),用以定量分析城市土地扩展与社会、政策、环境等因子之间关系,并基于此对城市空间扩展的动态进行...
结合GIS强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)处理非线性适应性信息的独特能力建立一种土地转化模型(land transformation model,LTM),用以定量分析城市土地扩展与社会、政策、环境等因子之间关系,并基于此对城市空间扩展的动态进行模拟与预测。LTM模型的运行主要分为3步:因子选取与数据预处理;建立人工神经网络并输入数据对其进行训练与仿真;应用PID法对人工神经网络的输出进行分析,同时在GIS平台上模拟出城市扩展的动态分布。选取相应的影响因子并运用该模型对北京市的城市扩展进行实证模拟检验与预测,结果表明此LTM模型确实提供了一种定量分析和预测城市空间扩展的方法,能够为城市规划与城市发展政策的制定提供重要的科学参考。
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关键词
城市空间扩展
土地转化
模型
(
ltm
)
GIS
人工神经网络(ANN)
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职称材料
题名
基于GIS与LTM模型的上海市城市扩展模拟与预测
被引量：
13
1
作者
徐新良
闵稀碧
田展
机构
中国科学院地理科学与资源研究所
中国科学院研究生院
上海市气象局
出处
《中国人口·资源与环境》
CSSCI
北大核心
2010年第S2期136-139,共4页
基金
国家自然科学基金国际合作与交流项目(编号:40921140410)
国家科技支撑计划项目(编号:2008BAK50B01)
文摘
本文以1990、2000、2005年上海市城市土地利用遥感数据为基本数据源,结合城市人口数据,利用LTM模型对1990-2000年和1990-2005年上海市城市空间扩展过程进行了模拟和精度检验,并在此基础上对2020年上海市城市空间扩展进行了预测。结果表明:1990-2000年、1990-2005年LTM模型模拟结果的Kappa系数分别为0.59和0.61,可以较好的模拟历史时期上海市城市空间扩展的总体趋势;LTM模型预测结果显示,2005-2020年上海市城镇用地面积将由914.03km2增加到1123.79km2,年均扩展面积将由1990～2005年的23.44 km2/a下降到13.98 km2/a,未来上海市城市空间扩展速度将呈减缓趋势。
关键词
上海
城市空间扩展
GIS
ltm模型
Keywords
Shanghai
Urban Land Expansion
GIS
ltm
Model
分类号
TU984.113 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
基于GIS与ANN的土地转化模型在城市空间扩展研究中的应用--以北京市为例
被引量：
19
2
作者
徐颖
吕斌
机构
北京大学城市与环境学院
中国城市规划设计研究院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期262-270,共9页
文摘
结合GIS强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)处理非线性适应性信息的独特能力建立一种土地转化模型(land transformation model,LTM),用以定量分析城市土地扩展与社会、政策、环境等因子之间关系,并基于此对城市空间扩展的动态进行模拟与预测。LTM模型的运行主要分为3步:因子选取与数据预处理;建立人工神经网络并输入数据对其进行训练与仿真;应用PID法对人工神经网络的输出进行分析,同时在GIS平台上模拟出城市扩展的动态分布。选取相应的影响因子并运用该模型对北京市的城市扩展进行实证模拟检验与预测,结果表明此LTM模型确实提供了一种定量分析和预测城市空间扩展的方法,能够为城市规划与城市发展政策的制定提供重要的科学参考。
关键词
城市空间扩展
土地转化
模型
(
ltm
)
GIS
人工神经网络(ANN)
Keywords
urban spatial expanding
land transformation model （
ltm
）
GIS
artificial neural network（ANN）
分类号
TU984.113 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GIS与LTM模型的上海市城市扩展模拟与预测
徐新良
闵稀碧
田展
《中国人口·资源与环境》
CSSCI
北大核心
2010
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于GIS与ANN的土地转化模型在城市空间扩展研究中的应用--以北京市为例
徐颖
吕斌
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
19
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