【摘 要】
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本文提出一种以时空Logistic回归模型来预测城市扩展的新方法。其首先在传统Logistic回归模型中加入空间自相关结构构建空间Logistic回归模型,然后,利用漳州市区近20年(1989-
【机 构】
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福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室;
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2009J01213);中国科学院城市环境与健康重点实验室(城市环境研究所)开放基金课题(KLUEH201002);福州大学科技项目基金(022349)资助
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本文提出一种以时空Logistic回归模型来预测城市扩展的新方法。其首先在传统Logistic回归模型中加入空间自相关结构构建空间Logistic回归模型,然后,利用漳州市区近20年(1989-2009年)的数据,建立不同时期城市扩展模拟的多个子空间Logistic回归模型Mi,再采用一次平滑指数法综合处理这些时间序列的Mi,构建出顾及空间复杂性和时间序复杂性的时空Logistic回归预测模型。新方法一方面克服了传统Logistic回归模型法受限于预测年份影响因素数据难以获取的缺点,另一方面由于模型考虑了城市扩展的长时间序列复杂性,即综合了城市扩展不同时期影响因素不同的情况,使它更接近城市扩展的实际,因而预测精度会提高。以福建省漳州市区为例,分别运用传统Logistic回归模型方法,在传统Logistic回归模型中单独加入空间自相关结构的空间Logistic回归模型法和基于时空Logistic回归模型的新方法这3种方法,对2009年城市扩展进行了预测分析。结果表明,基于时空Logistic模型的新方法比传统Logistic回归模型法和空间Logistic回归模型法的预测精度都要好,总体预测精度分别为81.02%、83.82%和87.00%,预测城市用地的精度从63.59%提高到67.35%和73.34%,ROC曲线下的面积AUC从0.826提高到0.883和0.924。
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