基于多目标微粒群优化算法的土地利用分区模型

土地利用分区实质上是一个多目标的土地利用空间优化问题,将传统分区方法用于解决多目标优化问题明显不足。该文提出了一种基于多目标微粒群优化的土地利用分区模型,构建了土地利用分区的属性约束指标,提取4个能够体现土地利用分区目的及意义的目标函数,即分区间差异性最大区内相似性最强、空间分区集中连片、土地利用效益最大化、土地适宜性评价指数最高,同时考虑了土地利用分区图上最小图斑面积、用途区面积、用途转换规则3类约束条件,并详细阐述了算法的核心思想、编码策略、状态更新机制及其算子等内容,最后以湖北省宜城市为例,对模型的可行性和有效性进行验证,结果表明通过对目标的权重调控可以得到不同目标偏好的土地利用分区方案,该文所构建模型在土地利用规划实践中具有可操作性。     

基于粒子群算法的城镇土地利用空间优化模型

土地利用结构优化是土地资源优化配置的核心,包括数量结构优化和空间结构优化。针对传统的优化模型如线性规划、多目标、灰色系统和景观生态等不能实现土地数量结构和空间结构的有效统一,在研究现有智能优化模型如元胞自动机、遗传算法的基础上,采用近年来新兴的粒子群优化算法,利用其空间飞行搜索特性和较强的全局优化能力,构建了基于粒子群算法的土地利用空间优化模型。研究表明,该模型能利用粒子的群体空间分布模拟土地利用空间格局,并能在多目标控制下进行全局优化处理,实现土地利用数量结构和空间结构的有效统一。     

基于粒子群优化算法的农田多目标控制排水模型

该文研究内容包括2个方面： 1）针对南方丘陵地区地表排水方式,通过田间排水试验,探求控制排水中氮、磷浓度的变化规律,拟合了累计入渗量Philip公式的参数,建立了排涝、除渍和减少氮、磷流失的多目标控制排水模型。2）在分析多目标优化问题Pareto最优解的基础上,运用MATLAB编制计算程序,针对控制排水模型的具体特点,分别定义了粒子的适应值、个体极值和全局极值的计算公式,利用粒子群优化算法对模型进行了求解。结果表明,运用基于粒子群的多目标优化算法求解农田多目标控制排水模型,所求得的控制排水时间与实际控制排水时间基本一致,为农田排水的科学管理提供参考。     

GIS与粒子群算法在农村变电站选址规划中的应用

针对基本粒子群算法在农村变电站选址问题中得到全局最优解的收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺点,该文以某县开发区为例,运用惯性权重动态调整策略,有效地平衡了算法的全局和局部搜索能力,从而改善了基本粒子群算法的性能,并且充分考虑地理信息系统对规划站址的影响,将改进的粒子群算法和图形问题相结合。结果表明：基本粒子群算法得到最优解的迭代次数为48次,改进后算法的迭代次数减少到26次,得到最优解的速度提高了近一倍,并以GIS为平台实现了规划的可视化。     

基于改进粒子群算法的低碳型土地利用结构优化——以重庆市为例

探讨了如何在低碳经济背景下进行区域土地利用结构优化,并以规划区域土地利用经济效益目标和各类土地碳排放总量作为环境效益目标建立了相应的优化数学模型;采用针对多目标优化的改进粒子群算法进行土地利用结构优化多目标求解,以重庆市土地利用结构优化为例进行了实证研究。结果表明:基于向量评价的改进粒子群优化算法对土地利用结构多目标优化是适用有效的,优化结果兼顾了经济效益和生态环境效益,为土地利用结构优化提供一种良好的思路和方法。     

基于颜色系数反向粒子群模型的田间作物分割方法

针对复杂多变的农田环境下,田间作物分割既要保留农田作物完整外部形态信息,又要满足农田作业速度的要求,该文提出一种基于反向变异粒子群优化(reverse mutation-particle swarm optimization,RM-PSO)算法提取最优颜色系数的田间作物分割方法。该分割方法分为离线和在线2个部分,离线部分采用反向变异策略提高了初始粒子群群体质量及算法的搜索效率,避免算法早熟收敛,陷入局部最优,引入满意度函数对最优颜色系数进行评价,提取全局最优颜色系数。在线部分采用离线提取的最优颜色系数对作物图像灰度化,进而对灰度化后图像进行阈值分割得到最终的分割结果。试验结果表明,该文方法平均错分率(error distinguish rate)仅为4.8%,低于HSI算法、EXG法以及Mean-shift神经网络分割算法的11.3%、19.5%、5.7%;标准差值为3.1%,相较于HSI算法的7.2%、EXG法的14.7%、及传统PSO方法的7.9%,该文算法具有更高的稳定性;平均处理时间为0.311 s,而HSI方法为0.908 s,Mean-shift神经网络分割算法为1.942 s。该方法不仅能够保证不同光照及不同景物干扰下作物外部形态信息完整,同时处理速度快,鲁棒性好,具有较高的实际应用价值。     

粒子群算法及其应用研究

粒子群优化算法（PSO）源于对鸟群捕食系统的模拟,是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法。PSO算法属于进化算法的一种,比遗传算法（GA）更简单易实现,且没有交叉和变异操作,需要设定的参数也不多,收敛速度快。目前已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法等领域。目前PSO的研究主要集中在算法本身和算法的应用研究两个方面。     

基于粒子群优化投影寻踪模型的区域土地资源承载力综合评价

为了解决土地资源承载力评价中指标权重赋值客观性差的问题,提出了基于粒子群优化投影寻踪模型的土地资源承载力评价方法,并将其应用于2008年三江平原土地资源承载力综合评价中,结果表明,该方法不仅可有效避免指标赋权时的主观任意性,而且评价结果与实际相符,方法可行有效。评价结果显示,2008年三江平原区域整体土地资源承载力综合评价值为2.621,土地资源的利用对社会的发展和生态环境的保护支撑能力较强,但其对经济技术发展的保障程度较差;三江平原区域内各市县土地资源承载力差异较为显著,应结合区域资源特点,制定科学合理的土地开发利用方案和社会经济发展战略。     

基于农户意愿的农村居民点整理潜力测算与优化

农村居民点整理潜力评价与结构优化是农村居民点问题研究的核心。该文以湖北省嘉鱼县为例,统筹农村居民点政策指标、农户意愿与空间分布三因素,构建农村居民点整理潜力评价模型,定量分析了基于嘉鱼县实际的农村居民点整理现实潜力;在此基础上,综合考虑中心村、交通条件、坡度、土地利用类型等要素,应用GIS空间分析功能,对嘉鱼县各镇农村居民点进行空间布局定量优化。研究结果表明,嘉鱼县2007－2020年农村居民点整理的现实潜力为326.35 hm2,居民点整理区与置换区在GIS空间分析辅助决策下,可以较好地实现其空间结构的优化布局,提高农村居民点用地效率和集约化程度,为科学指导农村居民点整理提供依据。     

土地整理项目空间分异及其与经济发展的耦合关系

该文在对重庆市土地整理项目实施概况及其空间分异进行系统分析的基础上,探讨了经济发展与土地整理项目耦合关系,并以重庆市为例进行实证研究。结果表明：根据不同的新增耕地率,可把重庆市区县级投资土地整理项目划分为4个类型：整理型、整理开发型、开发整理型、开发型;按照新增耕地单位面积投资额的高低可划分为4个类型：高投资型、中等投资型、投资偏低型以及低投资型;实施规模单位面积投资额与GDP年均增长率、人均GDP年均增长率的耦合曲线类型为复合曲线;新增耕地单位面积投资额与GDP年均增长率、人均GDP年均增长率的耦合关系呈“S”型变化趋势。区县级投资土地整理项目工程建设标准与区县经济发展关系并不明显且新增耕地单位面积投资额增长速度呈减缓趋势,出现了农用地以及基本农田整理力度和项目实施规模加大而实施规模单位面积投资额降低的“表象”。通过对重庆市经济发展与土地整理的耦合规律研究,为重庆市土地整理事业健康发展提供理论参考。     

基于占补一体化的交通沿线土地综合整治项目选址

推进交通项目沿线占补一体化,开展交通沿线占补一体化土地综合整治项目选址研究可以有效协调交通等线性工程建设与耕地保护空间的关系。该研究基于交通沿线占补一体化的内涵和总体构想,以广西壮族自治区崇爱高速公路为例,根据\     

基于区位条件分析的农村居民点整理模式选择

农村居民点整治是农村土地综合整治的重要组成部分,也是统筹城乡发展和新农村建设的必然选择。农村居民点区位条件的优劣是采取何种整治模式的重要依据。该研究以农村居民点(斑块)为研究对象,选取了居民点与县城、建制镇、聚居区、县级以上公路和河流的距离及引力值、居民点所处地形条件等区位因素构建了区位评价指标体系并以甘肃省临夏县北塬地区为研究区,运用ArcGis9.3的NERA工具和统计功能,评价了该地区农村居民点(斑块)的区位条件并进行分级。在不打破村界的基础上,对居民点区位条件总分值进行面积加权求和,求取各行政村的区位条件总分值,并根据频率突变点将区位总分值划分成5个等级,根据区位等级的高低并结合不同区位条件下各居民点现状特征以及区位限制因素提出了与区位等级相对应的整治模式。研究结果强调区位条件主导下的整治模式同时综合考虑了不同区位条件农村居民点的优势和劣势,不同整理模式的侧重点不尽相同,可为当地的新农村建设、农村土地综合整治、城乡建设用地增减挂钩等提供有效参考。     

基于熵权的土地整理方案集对分析模型

土地整理方案的优选是一个复杂的不确定性问题。为克服基于专家经验或偏好的传统土地整理方案优选方法的缺陷,该文应用集对分析理论和信息熵理论,探讨了可挖掘评价指标固有信息的土地整理方案集对分析综合评价模型,即基于待选土地整理方案与理想方案的集对同一度计算贴近度,结合反映指标内在重要程度的信息熵权,综合评价待选土地整理方案。实例应用及对比结果表明,该模型应用于土地整理方案是可行的,且取得较好效果,提高了土地整理方案优选的可靠性和科学性。     

湖北省土地整治项目空间分异格局

科学分析评价土地整治空间分异格局特征,对促进土地整治科学决策具有重要理论和实践意义。该文以县域为研究单元,利用湖北省1999-2010年土地整治项目数据,采用标准差指数、变异系数和空间自相关分析对湖北省土地整治项目在时间、空间、自相关3个方面的差异进行了实证研究。研究结果表明:湖北省土地整治项目增长迅猛,投资规模和建设规模呈现波浪式上升的特点,新增耕地规模从2008年开始所有回落,土地整治项目个数逐年递增;土地整治投资规模和建设规模都呈现中部高,东、西两端低的特点,新增耕地规模在中部地区较高,土地整治项目个数的空间分布较为零散;各区县土地整治绝对差异呈扩大趋势,绝对规模呈增加趋势,相对差异呈现减小、均衡化趋势;土地整治项目格局呈现出较强的空间自相关特征,且正扩散效益逐步显现。在此基础上深入分析了土地整治项目空间异质性特征,建议湖北省未来5～10 a应继续坚持以农用地整治为重点。     

基于格序结构的土地整理效益评价

根据中国土地整理发展特点,针对土地整理综合效益（经济效益、社会效益、生态效益等）多属性决策问题中常面临的评价对象连通性缺失现象,提出了基于格序决策理论的评价方法和模型,运用格序结构描述评价对象的层次关系,通过Hausdorff测度计算反映评价对象与拟确界之间的广义距离,最终得到该格序结构在决策者偏好关系上的线性扩张结果。论文选取湖北省部分地区典型土地整理项目进行了实例分析,对其万元投资新增耕地数量、单位面积投资、新增耕地单位面积投资、农业劳动生产率增量、新增粮食生产能力、人均年纯收入增量、绿色植被覆盖率增加值、防护林保护面积等指标建立格序偏好结构、进行综合评价,并通过“属性约简”等方法进行验证、获得了一致的决策结果,表明该文提出的格序决策方法在土地整理综合效益评价方面具有科学性与可行性。     

基于减量化目标的农村宅基地整理分区及模式优选

农村宅基地整理是推进低效建设用地减量复垦的有效举措。该文以上海市奉贤区8个建制镇约374个自然村为例,综合运用GIS空间分析技术与层次分析法,融合自上而下宅基地整理潜能的镇域分区和自下而上宅基地整理效能的自然村分类,统筹农村建设用地减量化范围与目标,将奉贤区宅基地整理划分为5类区域3种模式。结果显示:异地迁移和减量储备区可通过复垦还耕推进基本农田集中区建设;调整归并和组团保留区可培育中心村以新增建设用地指标并优化用地布局;腾退并点区可强化新市镇建设以提升镇域用地效益。该研究拟在时序上形成"整理"、"储备"、"保留"渐进式的整理过程,在空间上推进节约集约的减量化实践。     

基于InVEST模型评估土地整治对生境质量的影响

土地整治通过对土地资源及其利用方式再组织和再优化影响生境斑块之间物质流、能量流的循环过程,从而改变区域生境质量和分布格局。该文以大安市土地整治重大项目为例,采用InVEST模型分析了土地整治对生境质量的影响。研究表明:1)土地整治前(2008年)、整治中(2011年)、整治后(2014年),耕地、草地和盐碱地均为项目区的主要土地利用类型;2)土地整治后,大量的盐碱地和草地转变为耕地,耕地面积由整治前的14.43%上升到71.19%;3)土地整治中,项目区的生境质量得分由整治前的0.194下降到0.189,整治后又上升到0.214;4)土地整治工程改善了项目区的生境质量,但整治完成后生境质量改善效果经历了先下降后上升的过程,在整治完成3~4 a时,生境质量仅比整治前提高了0.06左右,整治完成4 a之后,生境质量开始逐渐好转。研究结果可为土地整治工作中的生境及生物多样性保护工作提供科学依据。