[发明专利]一种土地利用变化驱动力的识别方法、系统和装置

说明书

本发明公开了一种土地利用变化驱动力的识别方法、系统和装置，该方法包括以下步骤：获取研究区域内的驱动因子的数据；根据获取的驱动因子的数据，使用随机梯度提升法对预测模型进行M次迭代优化，得到驱动力识别模型；根据驱动力识别模型计算不同土地利用变化的驱动因子的贡献率，该系统和装置用于执行土地利用变化驱动力的识别方法。本发明采用随机梯度提升法来对预测模型进行迭代优化，而随机梯度提升法集成分类树和提升法，其能够通过迭代不断地减小预测模型的偏差，从而获得高精度的驱动力识别模型。本发明可以广泛应用于环境建模技术领域。

技术领域

本发明涉及环境建模技术领域，尤其是一种土地利用变化驱动力的识别方法、系统和装 置。

背景技术

土地利用变化建模是土地科学研究的重点，针对土地利用变化机制的研究是土地利用变 化模型的基础，是土地变化问题的研究核心。因而土地利用变化归因极为重要，是探讨土地 利用驱动机制、支持城市规划与政策制定以及评估土地利用对生态环境影响的重要工具。

土地利用变化归因模型是通过分析土地利用时间和空间格局的变化，以及各种影响土地 利用变化的因素及其作用方式，揭示土地利用变化的特征并阐明土地利用变化的过程。目前 土地利用变化归因模型主要采用经验统计模型，该模型利用线性相关表明变量之间关系的数 学方程式，以土地利用变化类别值作为因变量，驱动力因子组成自变量，通过回归方程系数 值来反映土地利用变化的关系，该方法简单实用，扩展性强，可进行单一模拟。然而在复杂 的人地关系地域系统中,众多的社会、经济、技术与自然环境条件之间的相互作用并非是一 种简单的线性关系。线性模型得到的因果范式难以表达区域土地属性受临界值域、突变或随 机因素影响的非线性变化现象，因此模型的模拟精度较低。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种模拟精度高的土地利用变化驱动力 的识别方法、系统和装置。

本发明所采取的第一种技术方案是：

一种土地利用变化驱动力的识别方法，包括以下步骤：

获取研究区域内的驱动因子的数据；

根据获取的驱动因子的数据，使用随机梯度提升法对预测模型进行M次迭代优化，得到 驱动力识别模型；

根据驱动力识别模型计算不同土地利用变化的驱动因子的贡献率。

进一步，所述驱动力识别模型的表达式为：

其中，F_M(x)代表经过M次迭代优化后的预测模型，即驱动力识别模型，M代表迭代的 次数，J代表叶节点的数量，R_jm代表第m棵树的叶节点区域，C_jm代表使预测模型的损失函数最小化的叶节点对应的输出值，I代表样本。

进一步，还包括以下步骤：

对获取到的驱动因子的数据进行分辨率均一化处理。

进一步，还包括以下步骤：

利用偏相关分析土地利用变化与单一驱动因子间的相关关系。

进一步，还包括以下步骤：

验证驱动力识别模型的拟合度，以及使用十折交叉检验法验证驱动力识别模型的精度。

进一步，所述驱动因子的数据包括自然地理数据和社会经济数据，其中：

所述自然地理数据包括地形、水文和气象数据中的至少一种；