生態約束條件下土地利用結構優化的多目標改進差分進化模型的製作方法
2023-05-23 03:04:51 3
生態約束條件下土地利用結構優化的多目標改進差分進化模型的製作方法
【專利摘要】一種生態約束條件下土地利用結構優化的多目標改進差分進化模型，其包括：1）遙感影像預處理；2）遙感影像分類，得到土地利用現狀數據；3）利用差分進化算法，在輸入種群規模NP、個體的維數D、差分矢量縮放因子F和交叉概率CR後，經過初始化種群、變異操作、交叉操作、選擇操作，對土地利用現狀數據進行土地資源優化處理，得到土地資源優化配置結果。
【專利說明】生態約束條件下土地利用結構優化的多目標改進差分進化模型
【技術領域】
[0001]本發明涉及衛星遙感，尤其涉及基於衛星遙感的土地利用結構優化方法。
【背景技術】
[0002]以往土地資源優化配置大多採用線性規劃法、目標規劃法和系統動力學等數學模型及在此基礎上形成的集成優化方法，尚未解決多目標和多約束條件下的複雜優化問題。
[0003]線性規劃法由於其自身的線性特徵，在解決具有多目標多約束非線性的土地資源優化配置中顯得力不從心，往往得不到理想的最優解。
[0004]目標規劃模型雖然能夠處理多目標土地利用優化配置問題，但它容易受用戶已有知識水平和思維方式等的影響，在處理具有多個不同優先等級目標的多目標優化問題上難以把握。
[0005]系統動力學模型雖然可以根據經濟、社會和政策等多種因素的影響，在土地資源優化配置過程中不斷調整優化目標和優化方案，但此類模型的建立需要對優化系統有充分的認識，對系統內各種反饋機制要非常了解，在因果關係不明確的情況下，不宜使用。
[0006]由著名學者Storn R和Price K於1995年提出的差分進化算法是一種隨機的並行直接搜索算法，適於求解一些利用傳統和常規的數學優化方法所無法解決的複雜優化問題，以其易用性、魯棒性和強大的全局優化能力在多個領域成功應用(Storn R, PriceK.Differential Evolution - a simple and efficient adaptive scheme for globaloptimization over continuous spaces[J].Technical Report, International ComputerScience Institute, Berkley.1995 (8): 22-25.)。土地利用系統是一個涉及多目標多約束的複雜系統，利用常規的數學優化方法來解決土地資源優化配置這一複雜優化問題的效果並不令人滿意。由於差分進化算法具有算法簡單、收斂速度快、所需領域知識少、比較適合於解決複雜的優化問題等特點，因此，利用差分進化算法進行土地資源優化配置具有很好的潛力。最近幾年，國外一些學者已開始嘗試利用差分進化算法進行農作物種植規劃，並取得了一定的成果，但是針對區域土地資源優化配置的研究還非常少見；在國內，差分進化算法主要應用在人工智慧、化工、生物、數據挖掘、影像處理等領域，利用差分進化算法進行土地資源優化配置的相關研究還未見報導。
【發明內容】
[0007]本發明旨在建立一種基於遙感影像的土地資源優化配置的方法，以解決區域生態約束條件下的土地資源優化配置問題。
[0008]本發明的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其包括:
[0009]I)遙感影像預處理；
[0010]2)遙感影像分類，得到土地利用現狀數據；
[0011]3)利用差分進化算法，在輸入種群規模NP、個體的維數D、差分矢量縮放因子F和交叉概率CR後，經過初始化種群、變異操作、交叉操作、選擇操作，對土地利用現狀數據進行土地資源優化處理，得到土地資源優化配置結果。
[0012]優選地,所述選擇操作中,通過目標函數F(X) = f (X)+δ (t)*h (X) (式6)來作出選擇；
[0013]其中，
【權利要求】
1.一種基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其包括: .1)遙感影像預處理； .2)遙感影像分類，得到土地利用現狀數據； .3)利用差分進化算法，在輸入種群規模NP、個體的維數D、差分矢量縮放因子F和交叉概率CR後，經過初始化種群、變異操作、交叉操作、選擇操作，對土地利用現狀數據進行土地資源優化處理，得到土地資源優化配置結果。
2.如權利要求1所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述選擇操作中，通過目標函數
3.如權利要求2所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 其中k=2 ；fi (X)為生態效益函數；f2(X)為經濟效益函數。
4.如權利要求2所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述差分矢量縮放因子F為自適應縮放因子Fi。
5.如權利要求4所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述自適應縮放因子Fi的適應策略為:
6.如權利要求1所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述交叉概率CR為自適應交叉概率CRitl
7.如權利要求1所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述自適應交叉概率CRi的適應策略為:
8.如權利要求1所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述變異操作中的變異策略為:
9.如權利要求1所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述影像預處理包括: 幾何精確校正與配準； 遙感影像鑲嵌與裁剪； 最佳波段組合。
10.如權利要求1所述的基於遙感影像的土地資源優化配置方法，其特徵在於: 所述影像分類包括利用ISODATA非監督分類方法進行分類，得到初步分類結果；然後對初步分類結果進行分類後處理，根據野外調查數據、GPS定位數據、土地利用現狀圖和其他相關資料，採用目視解譯法修改混分與錯分像元，得到研究區土地利用分類結果，最後對分類結果進行精度檢驗。
【文檔編號】G06K9/62GK103514457SQ201310322556
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2013年7月29日 優先權日:2013年7月29日
【發明者】陳雲浩, 王世東 申請人:北京師範大學