永久基本农田保护片区智能识别系统iZone的建立与应用

永久基本农田划定是当前国土资源管理一项十分重要而紧迫的任务,其对维护粮食安全和控制城镇无序增长具有重要意义。永久基本农田划定不仅要满足耕地质量较高而且还要集中连片,更需要协调城镇化矛盾。因此,如何从土地利用现状数据库中提取永久基本农田保护图斑实际上是一个复杂的空间数据挖掘过程。研究利用农用地分等成果定义保护片区质量,利用元胞自动机模拟分析土地利用矛盾,利用种子扩充算法进行保护片区搜索,利用神经网络进行耕地保护压力预警。基于C#和Arc Engine10.1将多种空间数据挖掘模型进行集成,构成了面向全域永久基本农田识别的智能系统工具包iZone,并在广东省高要区金利镇进行实例应用。研究表明,iZone能按既定规则从土地利用现状数据库中提取保护图斑,有效避免了人为划定的过多主观性,并且能获得与人工方案相当乃至更好的表现。iZone利用复杂地理计算技术进行永久基本农田智能识别,可提高永久基本农田划定工作的科学性。     

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。