1。3。2  研究内容

    ①  构建城镇用地扩展模拟研究的理论框架，对城镇用地进行模拟。

    ②  通过运用ARGIS软件对城镇土地利用图进行解译，然后对城镇用地扩展进行模拟研究，并对其模拟精度影响因素的敏感度进行分析。   

第二章  研究方法与研究区概况

2。1  研究方法

2。1。1  Logistic-CA模型

城市的扩张通常都是一个复杂的过程，外界有很多因素在不断影响它的变化。从抽象的角度来说，其实就是非城市用地向城市用地转变的变化过程。从CA的方面来说，就是元胞空间的变化，即非城市元胞向城市元胞的转变的变化。某个元胞从T时刻到T+1时刻是否从nourban到urban变化就代表了该地块是否往城市化发展，这就是Logistic-CA模型的基本思想[15]。该模型已经成功应用于城市土地变化、农业土地变化、森林采伐分析等研究之中，具有十分重要的意义。

假设城镇发展的因素有n个，可以列为(x1,x2,…xn)。然后通过逻辑回归模型的转换规则得到方程(1)和(2)。

                      z=b0+b1x1+…+bnxn                                     

     Psuit是栅格单元cell(i,j)的适宜性概率，表示城市土地利用转换的可能性；(b1，b2…bn)是对应于不同的因素(x1,x2,…xn)的回归系数,,而b0的系数是常数项。除此以外，栅格单元还受其他三个方面,即邻域因素 ,随机扰动R 和约束因素的影响。其中 邻域因素 表示为:

随机因素R 为为Logistic-CA未考虑的其他因素的影响。White和Engelen[16-17]采用方程(4)来表示这种随机因素影响力：

γ是从0到1的随机值，α是一个随机扰动程度的控制参数（扩散系数），一般取值为1至10。

考虑特定土地类型(例如水域)属于“限制”区域城市发展的因素,在本研究中以Land（）来表示，当栅格单元为这种限制性地类时，其值取0，否则为1。最终,某个栅格单元城市用地扩张概率Pdev可以表示为：

Logistic-CA城市用地扩张模拟模型的主要数据源之一是Landsat-TM遥感影像。本文通过建立土地资源分类系统，然后将研究区域土地分为城市用地和非城市用地两类。本次研究将遥感影像分成七个一级类型：农田、林地、草地、水域、城镇、农居和其他建设用地以及未利用地。然后处理完成后再进行二次分类。文献综述

2。1。2  模型精度评价方法

当前对CA模型模拟结果精度的主要评价方法有目视图形检验法像元矩阵比较检验法、Kappa系数法等[18]。

（1） 目视图形检验法

    目视图形检验是最直观的方法，通过目视对比CA模型模拟结果图和该地区实际地图进行对比，找出不同之出，然后通过调整参数使两幅图形的内容最为接近是就可以确定模型参数，从而确定模型。

（2） 像元矩阵比较检验法

像元矩阵比较检验法是通过矩阵计算先求出该区域实际土地利用像元数与该区域模拟结果图的像元数，然后两者相比，求出土地利用符合度k，比较模拟结果与实际情况的相符度，通过修改参数来达到想要的效果。k的计算方法为[19]：

  为该区域土地利用现状像元总数 ， 为该区域模拟结果像元总数。

（3） Kappa系数法来,自,优.尔:论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

     Kappa系数一般系数值越高，表明精度越高。一般系数值在0~1之间，0。3~0。8之间说明一致性较好，大于0。8说明基本一致。一般计算方法为[20]：