地理模拟优化系统(GeoSOS)

GeoSOS理论是根据黎夏教授、叶嘉安院士、刘小平教授及其团队多年来在地理元胞自动机、多智能体建模和空间优化研究的基础上,由黎夏教授提出的。主要由三个重要模块组成:地理元胞自动机(CA)、多智能体系统(MAS)、生物智能(SI)。此外,本系统具备了将模拟和优化耦合的能力,由此能大大改善模拟及优化的结果,为复杂资源环境模拟和优化提供了强有力的过程分析工具。

Celler AutomataSwarm Intelligence

Alias

GeoSOS

Contributor(s)

Initial contribute: 2022-07-09

Authorship

:  
华东师范大学地理科学学院教授
:  
lixia@geo.ecnu.edu.cn
:  
View
:  
广东财经大学文化旅游与地理学院
:  
danli@gdufe.edu.cn
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Classification(s)

Application-focused categoriesNatural-perspectiveLand regions
Application-focused categoriesHuman-perspectiveDevelopment activities
Method-focused categoriesData-perspectiveGeoinformation analysis

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

GeoSOS模型官网:https://geosimulation.cn/

元胞自动机(Cellular Automata, CA)是由 Wolfram 提出的空间、时间离散,通过局部规则获得全局涌现特征的动力学模型,已被应用于诸多地理格局和过程的建模、模拟及预测。以使用元胞自动机进行城市扩张模拟为例,通常分为3个部分:

1)数据获取。主要包括:通过遥感数据提取或直接获取的研究区多个时段土地利用分类数据;影响城市扩张的各种因子数据(如空间距离、地形、土壤适宜性等);相关辅助数据等。

2)规则提取。通过数据挖掘方法(如人工神经网络、决策树、逻辑回归、 随机森林等)获取历史时期城市扩张的规律,即各影响因子与城市扩张或土地利用类型变化之间的关系。

3)执行模拟或预测。根据获取的土地利用变化规律,进行研究区某一时段城市扩张的模拟或预测。模拟时通常会提供模拟终止时段的数据来确定模拟终止条件并验证模拟的精度,预测时通常根据推断的城市扩张数量作为模拟终止的条件。

模型概念表达图

模型逻辑运行图

模型元数据

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黎夏, 李丹 (2022). 地理模拟优化系统(GeoSOS), Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/3063bb5f-083b-4e25-944f-874757021ff3
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