[发明专利]土地利用变化模拟方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于分区CLUE‑S模型的土地利用变化模拟方法及系统，其中，所述方法包括：获取土地利用变化的驱动因子和三期土地利用现状数据；对所述土地利用变化的驱动因子进行热点分析处理，在分析处理之后进行空间分区，获取空间分区结果；对所述三期土地利用现状数据进行数据归类处理，在数据归类处理之后进行空间分辨率统一处理，获取空间分辨率统一的归类三期土地利用现状数据；根据所述土地利用变化的驱动因子、所述空间分区结果和空间分辨率统一的归类三期土地利用现状数据进行土地利用变化模拟，获取模拟结果。在本发明实施中，能反映土地利用在空间上的区域差异，对区域差异明显的研究区的适用性和模拟的精度。

技术领域

本发明涉及土地利用变化模拟技术领域，尤其涉及一种基于分区CLUE-S模型的土地利用变化模拟方法及系统。

背景技术

土地利用/覆被变化(Land Use/Cover Change，简称LUCC)的研究内容包含了土地利用和土地覆被变化过程、驱动机制以及资源、生态和环境效应影响等诸多方面。土地利用变化模拟是LUCC的核心内容之一；近年来，大区域的土地利用变化模拟受到了更多的关注，如何考虑区域空间差异并提高模拟质量成为了在大区域模拟过程中需要考虑的技术问题。

根据近年来学者在土地利用变化的驱动力、结构、模式的研究发现，由于位置条件、自然条件或行政等级等差异的影响，土地利用变化是存在区域分异的，且具有时序性的特点；而土地利用模拟已有分区模拟的探索与应用，如杨俊等基于局部土地利用竞争的CA-Markov模型进行土地利用变化模拟，柯新利等论证了基于空间聚类的分区元胞自动机比不分区具有更高的精度，而CLUE-S模型在大范围区域的土地利用变化情景模拟更具有优势。

CLUE-S模型一般包括自上而下的宏观控制与自下而上的微观规则两个方面；但是在这种CLUE-S模型的运行机制下，对区域尺度上的空间差异则较少考虑，从其模拟过程来看，CLUE-S模型注重从宏观全局的角度进行土地利用变化模拟，并认为研究区域具有同质性，这与地理区域在自然与人文各因素在客观上具有空间差异性是相矛盾的，驱动因子在不同空间分区上对土地利用变化的影响是不一样的，而用统一的驱动力回归方程驱动具有空间差异性的土地利用变化过程，降低了模拟的准确性；地理加权回归(GeographicallyWeighted Regression，简称GWR)模型允许局部的参数进行函数拟合，利用GWR模型集成具有不同区域特征的用地适宜性方程可以使模型更好地解决驱动因子的空间异质性问题；因此需要在原有的土地利用变化模拟模型的基础上引入空间分区的概念，以适用于模拟具有宏观空间分区差异的区域。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于分区CLUE-S模型的土地利用变化模拟方法及系统，能反映土地利用在空间上的区域差异，对区域差异明显的研究区的适用性和模拟的精度。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于分区CLUE-S模型的土地利用变化模拟方法，所述方法包括：

获取土地利用变化的驱动因子和三期土地利用现状数据；

对所述土地利用变化的驱动因子进行热点分析处理，在分析处理之后进行空间分区，获取空间分区结果；

对所述三期土地利用现状数据进行数据归类处理，在数据归类处理之后进行空间分辨率统一处理，获取空间分辨率统一的归类三期土地利用现状数据；

根据所述土地利用变化的驱动因子、所述空间分区结果和空间分辨率统一的归类三期土地利用现状数据进行土地利用变化模拟，获取模拟结果。

可选的，所述土地利用变化的驱动因子包括自然资源条件因子和社会经济条件因子；

其中，所述自然资源条件因子包括植被指数因子、水体指数因子和农业适宜性指数因子；所述社会经济条件因子包括与县城中心距离因子、与高速公路距离因子和与省道距离因子。