摘要
本发明涉及一种顾及地物空间分布特征的土地利用空间分布预测方法,包括:获取目标地类空间分布的关键因子和土地利用数据,将关键因子和土地利用数据输入人工神经网络模型,获取适宜性分布概率,并利用Markov模型预测各土地利用类型的未来栅格数;获取地类面积变化量占比,基于地类面积变化量占比确定邻域权重参数,并获取土地利用类型转移矩阵,通过土地利用类型转移矩阵设置成本矩阵,进一步获取各土地利用类型的空间分布,根据空间分布计算形状控制参数;将适宜性分布概率、未来栅格数、邻域权重参数、成本矩阵和形状控制参数输入CA模型,获取目标地类空间分布的预测结果。本发明能够更好地适应和应对实际应用中的复杂场景。
技术关键词
地物空间分布特征
空间分布预测方法
土地利用数据
Markov模型
栅格
人工神经网络模型
邻域
参数
矩阵
训练集
因子
连续性
时间段
轮盘
强度
变量
曲线
场景
关系
系统为您推荐了相关专利信息
作业路径规划方法
栅格
粒子群优化算法
压实度
序列
轨迹规划方法
旋翼无人机
无人机轨迹规划
轨迹优化算法
路径搜索算法