基于GeoCA模型的城市土地利用空间扩展预测——以贵州省开阳县为例

作者：熊成喜; 钟呈; 杨然飞

来源：自然资源情报, 2023, (04): 38-43.

• Geo CA模型
• 多元逻辑回归
• 土地利用空间变化模拟
• 约束条件
• 土地利用空间扩展预测

针对当前城市土地利用空间扩展预测方法忽略了影响因子的动态转换参数的设置，容易影响空间变化预测的精度，本文提出基于地理元胞自动机模型的城市土地利用空间扩展预测方法；选择Voronoi形式，对城市土地利用空间进行划分，得到预测数据基础；根据地理元胞自动机模型的“自上而下”预测要求，确定城市土地利用空间扩展分析因子，设置动态转化参数；构建城市土地利用空间扩展预测模型，选择Kappa指数验证预测结果精度。至此，基于地理元胞自动机模型的城市土地利用空间扩展预测方法设计完成。构建实例分析环节，分析此方法的使用效果。实验结果表明：此方法所得到的预测面积与实际面积较为接近，预测精度均可达到95%以上，最高可达到99.97%，整体预测准确率可达到98%以上，具有较高的预测精度。文章对2022—2026年的土地利用情况进行了预测，并根据预测结果提出相对应的建议。