基于元胞自动机的地理信息处理综述

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1、基于元胞自动机的地理信息处理综述 基于元胞自动机的地理信息处理综述 李庆君 （武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉，430000） 摘 要 本文简单介绍了元胞自动机的概念、组成以及分类。并且根据前人做的研究总结了元胞自动机在土地利用变化模型、交通流研究、土地覆被预测模拟及景观格局优化中的应用情况，并对地理元胞自动机模型研究的发展趋势进行了分析,认为地理元胞自动机模型研究在以下几个方面需要进一步深入: (1)应加强地理元胞自动机与多智能体系统的集成研究; (2)应加强对地理元胞自动机的尺度划分及尺度效应的研究; (3)应进一步深化地理元胞自动机与GIS的集成研究。 关键词 元胞自动机，GIS，

2、决策树，数据挖掘 1 引 言 元胞自动机（CellularAutomata，CA）具有强大的空间运算能力，常用于自组织系统演变过程的研究。它是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系都为局部的网格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。与传统的基于方程式的地理学模型相比，元胞自动机模型具有较好的时空动态性，可以模拟非线性复杂系统的突现、混沌、进化等特征，是模拟生态、环境、自然灾害等多种高度复杂的地理现象的有力工具。很多地理学家利用元胞自动机对各种复杂的地理现象进行了模拟研究，取得了许多有意义的成果。因此，从地理空间系统的模拟来看，元胞自动机模型的研究和应用提供了一种从地理

3、系统的微观出发、将自然与人文统一的地理模拟系统的新视角和新途径。 2 元胞自动机 2.1 元胞自动机的概念 元胞自动机是由一些特定规则的格子所组成，每个格子看做是一个元胞；每一个元胞可以具有一些状态，但是在某一时刻只能处一种状态之中。随着时间的变化（ “叠代”过程） ，格子上的每一个元胞根据周围元胞的情形，按照相同的法则而改变状态，换句话说，一个元胞的状态是由上一个时刻所围绕的元胞的状态所决定。以人工生命的角度来看，元胞自动机可以视为一个让许多单细胞生物生活的世界，在我们设定好这个世界的初始状态之后，它们便按照同一个规则做演化。 元胞自动机是时间、 空间、 状态都离，（空间的）相互作用及（时间

4、上）因果关系皆局部的网格动力学模型。不同于一般的动力学模型，元胞自动机模型没有明确的方程形式，基于元胞自动机的地理信息处理综述 而是包含了一系列模型构造的规则，凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此，确切地讲，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。 2.2 元胞自动机的组成 设计一个元胞自动机需要包含几个部份： 决定元胞活动空间的维度 定义元胞可能具有的状态 定义元胞改变状态的规则 设定元胞自动机中各个元胞的初始状态元胞自动机，在元胞活动的空间上，可以是一维的，二维的，三维的，或更高维度。 2.3 元胞自动机的分类 平稳型：白任何初始状态开始，经过一定时间运行后，元

5、胞空间趋于一个空间平稳的构形，这里空间一平稳即指每一个元胞处于固定状态，不随时间变化而变化。 周期型：经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构（stable patterns）或周期结构（periodieal patterns） 。由于这些结构可看作是一种滤波器（filter） ，故可应用到图象处理的研究中。 混沌型：自任何初始状态开始，经过一定时间运行后，元胞自动机表现出混沌的非周期行为，所生成的结构的统计特征不再变化，通常表现为分形分维特征。 复杂型：出现复杂的局部结构，或者说是局部的混沌，其中有些会不断地传播。 3 元胞自动机的应用 3.1 基于 C5.0 决策树的土地利用变

6、化模型 C5.0 决策树算法可以揭示数据中的结构化信息，建立直观、易于理解的树形结构，可以用于元胞自动机转换规则的获取。在改篇文章中提出了基于 C5.0 决策树算法的元胞自动机模型，分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。 本文的元胞自动机模型分为三大模块：GIS 模块、 C5.0 决策树模块和元胞自动机模型模块， 如图 1 所示。 其中 GIS 模块部分的主要功能是 GIS 数据的生成与预处理、 栅格数据的对齐与裁剪、数据转换以及模拟结果的显示。C5.0 决策树模块主要实现数据采样、C5.0 决策树生成以及转换规则的精度评估等功能。 图 1 C5.0 元胞自动机模型原理 元胞自动机模型模块主

7、要实现元胞自动机模拟以及模拟精度评估等功能。模型的运行过程为： 利用 GIS 模块对原始数据进行栅格化、对齐与裁剪等处理后，将得到的规整数据转换为 C5.0 决策树模块和元胞自动机模型处理模块容易处理的数据类型。C5.0 决策树模块对 GIS 模块输出的转换数据进行采样， 然后利用 C5.0 决策树算法获取元胞自动机模型的元胞转换规则，并对获取的转换规则进行基于元胞自动机的地理信息处理综述 精度评估。元胞自动机模型接收 C5.0 决策树模块获取的元胞转换规则和 GIS 模块输出的转换数据进行模拟运行，将得到的结果返回到GIS模块中进行数据转换进而在GIS界面中显示模拟结果，同时，在元胞自动机模

8、块中实现模拟结果的精度评估，完成整个模拟过程。 在此基础上，以杭州市城市用地演变为例，利用 C5.0 决策树算法从已有的城市用地及其影响因子数据中挖掘出城市用地的演变规则，并将获得的转换规则应用到元胞自动机模型中进行城市用地演变的动态模拟与预测。结果表明： （1） 利用 C5.0 决策树算法获取转换规则可以在较低采样率的前提下保证具有较高的精度； （2）与其它获取元胞自动机转换规则的方法相比，C5.0 决策树算法生成的规则清晰明确，很适合用来获取元胞转换规则； （3） 基于 C5.0 决策树算法的元胞自动机模型在模拟城市用地演变方面具有较高的模拟精度，模拟结果可靠。 图 2 C5.0 元胞自动

9、机模型架构 3.2 基于元胞自动机的交通流研究 以元胞自动机理论为基础，把车辆在路段上几运动的变化规律表述为元胞自动机的演化规则，建立了基于元胞自动机理论的交通流模拟模型，标定了元胞长度和最大速度等参数，继而提出反映车辆在路段上自由行驶、跟驰行驶减速行驶等交通行为的元胞自动机规则，并对各种规则进行了详细说明。在元胞自动机交通 Nasch 模型和 FI 模型的基础上，基于交通流中实际车辆的慢起动行为，进一步提出一种新的一维交通流元胞白动机模型，在临界密度附近，存在着亚稳态和滞后现象。利用面向对象的 JAVA 语言，设计实现了 CATS 仿真系统，模拟了各种一维周期性边界条件下高速公路上车流运动，

10、显示了交通流的各种现象。例如从自由相到堵塞相的相变行为、临界性和自组织临界性、亚稳态和相分离等。采用统计物理的分析方法进行了分析，其中应用平均场理论对交通流的流量、密度和速度间的基本关系进行了求解。最后，对拥挤交通的交通堵塞进行了分析，从交 通崩溃的角度，例如交通从自由流线型交通到堵塞交通的过程，得到结论为：当堵塞流出量的车头时距大于高密度时的车头时距时，堵塞稳定存在。另外，对交通流的自组织的可能性进行了讨论，对交通流的分形和耗散进行了初步的研究。 模拟的基本思想是将路面格子化，每个格子视为有独立思维的小细胞，若干个小细胞对应一辆或几辆小汽车，把车辆在路面上的运动看作是格子场的演变，细胞可以像

11、小汽车一样通过观察周围环境的变化来决定下一步的运动状态，凡车辆应遵守的交通规则都表述为细胞的演变规则，车辆行驶的加速、基于元胞自动机的地理信息处理综述 减速、惯性、跟驰等均可以通过细胞的速度变化规则来详细刻画，从而把交通流的变化规律转化为细胞的演变规则加以研究。 交通的元胞自动机模型中位置、速度、加速以及时间都作为离散化变量。一维网格代表一条道路，每一个网格位置代表一个元胞，在一个给定的时间瞬间，每一元胞或者是空的，或者被一辆车占据。在每一个离散的时间步，系统的状态由元胞的变化规则确定。离散化元胞自动机模型高效的加速性结合了跟车模型和耦合网格映射模型的优点。 3.3 基于元胞自动机的莫莫格湿地

12、土地覆被预测模拟 元胞自动机由元胞单元、元胞空间、邻居和规则四个部分组成。常规的 CA 模型主要依据邻居的状态来决定中心元胞单元状态的转换，最普通的 CA 模型可以表达为 式中：S 为状态；N 为邻居；f 是转换函数；t 是时间；St-1表示 t-1 时刻元胞空间的构形；St为 t 时刻元胞空间的构形。模型的元胞空间对应研究区域的整个地理空间，元胞则为划分该地理空间的最小单元。 图 3 四边形和六边形元胞各向同性邻居比较 该文运用元胞自动机结合人工神经网络方法，利用 1986 年和 2004 年两时期的 ETM遥感影像，对莫莫格国家级湿地自然保护区的土地覆被变化进行了动态的模拟和预测，探讨了元

13、胞自动机模型在湿地土地覆被变化预测和湿地资源保护方面的重要作用，为湿地资源的动态监测与可持续发展提供参考和决策支持。在模型实现过程中，以正六边形元胞取代传统的四边形元胞，克服了传统四边形元胞各向异性的先天不足，减小了模型预测的误差。 元胞是CA模型进行模拟的基础，也是元胞空间的最基本组成部分。传统的四边形栅格在邻居的选择上明显存在各向异性问题，并且这个问题会使得随着模型的运行次数的增加所带来的误差也越来越大。为了从根本上减小传统四边形元胞的各向异性所带来的误差，本文选择正六边形栅格来代替传统的四边形栅格。 3.4 元胞自动机在景观格局优化中的应用 景观格局优化的方法经历了由定性分析评估到定量计

14、算、由静态优化到动态模拟、由固定条件下的孤立寻优到可变条件下的趋势分析、由数量配置为主到预测空间变化的过程，定量、可变、动态的空间模拟将是景观格局优化方法研究的主要方式。 景观格局变化与景观过程改变互为因果，了解格局演变时空规律及其演变驱动机制是结合生态过程进行景观格局分析和优化的前提与基础。但现阶段对景观格局、过程和功能相互作用的研究还不够成熟，还不能满足对景观格局优化的理论指导要求。 将上述两方面结合起来看，一方面景观格局优化对动态的空间模拟提出越来越高的基于元胞自动机的地理信息处理综述 要求，另一方面空间模拟迟迟得不到景观尺度上定量化规律的有力支持，使得传统自上而下的优化思路难以依靠模型

15、实现自动化；要在目前景观生态学的基础研究水平上解决这个矛盾，似乎只有采纳复杂性科学所倡导的复杂性研究方法自下而上的构模方法，针对特定的生态过程，将生态过程结合到景观格局分析中。在这方面，元胞自动机具有天然优势。基于元胞自动机的空间直观模型不关心景观尺度上定量化的规律，而是直接在较低的一个尺度上，从景观组成单元入手，模拟它们的状态和局部相互作用，即能在总体上表现景观格局的演变过程。这也是基于元胞自动机的空间直观模型在模拟景观空间格局与过程相互作用的研究中被广泛应用的主要原因。 3.4.1 元胞自动机在景观格局应用的优势 景观格局演化过程模拟是一项十分复杂的系统模拟，而从微观的角度入手建构新的方法

16、从而揭示系统的规律性，一直是复杂系统研究较为活跃的领域。元胞自动机的特点，决定了它适合于空间信息的时空动态分析，尤其是时空动态过程的模拟。这是因为： （1）元胞自动机采用自下而上的构模方式，符合景观作为复杂系统的形成规律及其研究方法。复杂来自于简单，只有从景观单元的状态和行为入手，模拟它们的相互作用，才能在根本上解决复杂性问题。而且，它没有一个既定的数学方程，只是一个建模原则，因此具有很好的开放性和灵活性，更符合人们认识复杂事物的思维方式。 （2）元胞自动机是一个基于微观个体相互作用的时空动态模拟模型，将地理实体的空间和时间特性统一在模型中，通过划分研究对象的元胞空间和研究初始状态及状态转换规则，元胞自动机就可以自行迭代运算，模拟景观的演化过程。 （3）元胞自动机将空间和时间离散化，适合于建立计算机模型，具有并行计算特征，因为计算机对客观世界的表示是离散的。 （4）元胞自动机具有不依赖比例尺的概念，元胞只是提供了一个行为空间，本身不受元胞空间测度和时间测度的影响，时空测度的影响通过转换规则体现。因此元胞自动机可以用来模拟局部的、区域的景观演化