专利名称：基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法
技术领域：
本发明涉及土地利用空间特征尺度转换，属于土地利用技术领域，特别是一种基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法。
背景技术：
随着遥感应用技术的发展，遥感信息的空间尺度问题成为地学研究中的重要内容，同时遥感和地理信息也成为地学空间尺度研究的有力工具。尺度研究目的在于通过适宜的空间和时间尺度来揭示和把握复杂事物的分布和变化规律。由于自然界和人类社会具有空间异质性和非线性特征，对其研究往往要在多级尺度上进行，并需要对不同尺度间的信息进行转换。因此，选择科学有效的尺度转换方法是十分必要的。虽然遥感信息在不同尺度之间的转换是研究的需要，但是尺度转换过程必然会引 起信息的丢失。任何一种尺度转换机制或方法都不能回避两个核心问题(1)如何采用一种模型有效地将数据和信息从一种尺度转换为另一种尺度；(2)当原始数据和信息经过尺度转换后，应该对信息的损失或尺度效应进行有效的评定。在空间尺度转换方面，已经有很多学者做了大量工作并取得了一定成果。他们从不同的角度出发，总结并提出适合各个学科发展的尺度转换理论方法和尺度转换模型。将其进行概括，常规尺度转换的理论方法包括图示法、回归分析法、变异函数法、空间自相关分析法、谱分析法和小波分析法。尺度转换的难点是信息之间传递的非线性和非均匀性。传统的理论方法并不能描述现实世界复杂的形状和特征，不能有效描述不同分辨率下的遥感影像信息所具有的相似性。而分形理论是非线性科学中的一个活跃的分支，可以揭示自然现象和社会现象中存在的自相似性、层次性和标度不变性，能较好地描述地物的复杂程度，可以保证源区与目标区属性相等或者相似，在不同尺度下(即影像的放大或者缩小)相同的地物要素具有相同或者相似的形状和特征。也就是说，维数是尺度变换下的不变量。同时，由于维数在区域边界处变量的差异不大，不会影响插值的效果，而且通过对分形维数的分析能定量地洞悉遥感资料的空间复杂性和信息量。由此可见，分形理论方法能够比较好地描述遥感信息的空间特征，从而为土地利用空间特征尺度转换模型提供有力的依据。Veltri等(1996)研究发现，分形几何在理解流域过程时十分有效，尽管目前还不能明确表达流域过程的物理机制和空间异质性，但仍可以基于合适的尺度转换原则，用物理模型来理解响应机制；Rigon (1996)对自然河网应用分形理论进行了一系列空间尺度转换，结果表明，流程Z和相应分形的流域面积J 的分布函数具有相同的形式。大量研究表明，地理学研究对象格局与过程的发生、时空分布、相互耦合等特性都是尺度依存的，这其中重要的一点就是分形维数。但是，由于其科学认知水平、财力、时间和精力等方面的限制，很多研究都只能停留在传统常规方法，或者简单分形概念和应用上(如海岸线长度研究)，并没有涉及到具体表征土地利用的空间特征(线状和面状)尺度转换方面的研究。本发明所提出的尺度转换模型，正是通过找出具有共同内在规律及其演变机制的分形维数，来作为尺度转换的“桥梁”而建立的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，以解决传统尺度转换模型对土地利用空间尺度的非线性和非均匀性表达不足，不能准确地描述城市土地利用的形状和特征，不能有效描述不同分辨率下的遥感影像信息所具有的相似性，导致土地利用信息在尺度转换过程中丢失的问题。本发明解决其技术问题采用以下的技术方案
本发明提供的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，该方法针对两种不同特征的空间要素，利用分形维数实现尺度转换并对转换结果进行有效的评定。具体是首先构建土地利用线状和面状特征要素空间尺度转换模型；然后在不同采样尺度的遥感影像中提取需研究的土地利用线状或面状特征要素，计算各尺度下线状特征要素的长度或面状特征要素的周长与面积；在此基础上，建立尺度和长度或尺度、周长与面积之间对应的线性关系，进而通过拟合得到相应特征要素的分形维数；最后根据线状或面状特征要素的尺度转换模型计算同一土地利用特征要素在不同尺度下的长度或面积，从而提高土地利用空间特 征尺度转换的精度，同时对尺度转换后信息的损失或尺度效应进行有效的评定。本发明可以采用包括以下步骤的方法
(1)针对线状特征要素，建立尺度和长度之间对应的线性关系，得到线状特征要素空间尺度转换模型；针对面状要素，建立尺度、周长与面积之间对应的线性关系，得到面状特征要素空间尺度转换模型；
(2)在不同采样尺度的遥感影像中提取需研究的土地利用特征要素，包括线状特征要素和面状特征要素，将其作为尺度转换模型的研究对象；
(3)计算同一线状特征要素在不同采样尺度下的长度，同一面状特征要素在不同采样尺度下的周长与面积；
(4)通过回归拟合得到相应特征要素的分形维数，并利用复相关系数作为拟合的精度评判标准；
(5)根据线状或面状特征要素的尺度转换模型计算同一土地利用特征要素在不同采样尺度下的长度或面积，同时与实际值进行对比，验证模型的精度。所述的线状特征要素空间尺度转换模型可以为
- / \ J3-1
式中戎和&是两种不同的空间尺度即分辨率，h和￡&为这两种尺度下线状要素对
应的长度，D为线状要素的分形维数。所述面状特征要素空间尺度转换模型可以为
22侧
aS1 V1S1 j
式中戎和&是两种不同的空间尺度，即分辨率；和為3为这两种尺度下面状要素对应的面积；iSi和4 为这两种尺度下面状要素对应的周长·β为面状要素的分形维数。本发明可以采用以下方法提取所述土地利用特征要素，其步骤包括
(1)将不同尺度的遥感影像导入ArcGIS中，在ArcCatalog中新建一个线状或面状矢量图层；
(2)将新建图层添加到ArcMap中，选择新图层,利用Editor工具条将遥感影像中待研究的线状或面状特征要素进行矢量化。本发明可以采用以下方法计算土地利用特征要素的长度和面积，其步骤包括 选中新建图层，右击打开属性表，线状图层添加长度字段，面状图层添加长度和面积字
段，选择长度或面积列，右击选择Calculate Values，计算线状特征要素的长度或面状特征要素的周长与面积。本发明可以采用以下方法拟合计算土地利用特征要素的分形维数和复相关系数， 其步骤包括
(1)将ArcGIS中计算得到的各个土地利用特征要素的数据分开记录，并保存在各自的Excel表格中；
(2)分别将Excel导入到Matlab软件中，利用Matlab软件进行线性拟合得到各个土地利用特征要素的分形维数。本发明可以采用以下方法计算土地利用特征要素的长度和面积，其步骤包括
(I)将计算得到的线状特征要素的分形维数作为该线状特征要素尺度转换模型的参
数，结合尺度和长度信息模拟计算该线状特征要素在不同尺度下的长度。(2)将计算得到的面状特征要素的分形维数作为该面状特征要素尺度转换模型的参数，结合尺度、面积和长度信息模拟计算该面状特征要素在不同尺度下的面积。(3)将模拟得到的结果与实际值进行对比，验证模型的精度。本发明与现有技术相比，具有以下的主要的优点
分形理论可以揭示自然现象和社会现象中存在的自相似性、层次性和标度不变性，能较好地描述地物的复杂程度，使不同尺度下相同的地物要素呈现出相同或者相似的形状特征。将分形维数应用到尺度转换模型中，可以有效地解决传统尺度转换模型对土地利用空间尺度的非线性和非均匀性表达不足，无法有效描述不同分辨率下的遥感影像信息所具有的相似性等问题，减少尺度转换过程中的信息丢失，提高土地利用空间特征尺度转换的精度。同时，该模型可以对尺度转换后信息的损失或尺度效应进行有效的评定。
图I为本发明的流程图。图2为本发明实例中特征要素的分布图。
具体实施例方式下面结合实施例及附图对本发明作进一步说明，但并不局限于下面所述内容。本发明针对传统尺度转换模型对土地利用空间尺度的非线性和非均匀性表达的不足，无法准确地描述城市土地利用的形状和特征及不同分辨率下的遥感影像信息所具有的相似性，从而导致土地利用信息在尺度转换过程中丢失的问题，提出了一种基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法。该方法是首先构建土地利用线状和面状特征要素尺度转换模型，然后在不同采样尺度的遥感影像中提取需研究的土地利用线状或面状特征要素，计算不同采样尺度下线状特征要素的长度或面状特征要素的周长与面积。在此基础上，建立尺度和长度或尺度、周长与面积之间对应的线性关系，进而通过拟合得到相应特征要素的分形维数。最后根据线状或面状特征要素的尺度转换模型计算同一土地利用特征要素在不同尺度下的长度或面积。本发明提供的方法采用包括以下步骤的方法
一 ·构建线状特征要素和面状特征要素空间尺度转换模型 1.线状特征要素的空间尺度转换模型
线状特征要素的分形尺度转换模型主要用来针对线状地理要素，如道路、河流等，计算线状要素的长度特征在不同尺度下的具体参数值。假设第次测量尺度为A，经过凡次将
线状要素测完，则长度为
权利要求
1.一种基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是首先构建土地利用线状和面状特征要素空间尺度转换模型；然后在不同采样尺度的遥感影像中提取需研究的土地利用线状或面状特征要素，计算各尺度下线状特征要素的长度或面状特征要素的周长与面积；在此基础上，建立尺度和长度或尺度、周长与面积之间对应的线性关系，进而通过拟合得到相应特征要素的分形维数；最后根据线状或面状特征要素的尺度转换模型计算同一土地利用特征要素在不同采样尺度下的长度或面积，从而提高土地利用空间特征尺度转换的精度，同时对尺度转换后信息的损失或尺度效应进行有效的评定。
2.根据权利要求I所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换模型，其特征是采用包括以下步骤的方法 (1)针对线状特征要素，建立尺度和长度之间对应的线性关系，得到线状特征要素空间尺度转换模型；针对面状要素，建立尺度、周长与面积之间对应的线性关系，得到面状特征要素空间尺度转换模型； (2)在不同采样尺度的遥感影像中提取需研究的土地利用特征要素，包括线状特征要素和面状特征要素，将其作为尺度转换模型的研究对象； (3)计算同一线状特征要素在不同采样尺度下的长度，同一面状特征要素在不同采样尺度下的周长与面积； (4)通过回归拟合得到相应特征要素的分形维数，并利用复相关系数作为拟合的精度评判标准； (5)根据线状或面状特征要素的尺度转换模型计算同一土地利用特征要素在不同采样尺度下的长度或面积，同时与实际值进行对比，验证模型的精度。
3.根据权利要求2所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是所述线状特征要素空间尺度转换模型为
4.根据权利要求2所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是所述面状特征要素空间尺度转换模型为
5.根据权利要求2所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是采用以下方法提取所述土地利用特征要素，其步骤包括 (I)将不同尺度的遥感影像导入ArcGIS中，在ArcCatalog中新建一个线状或面状矢量图层；(2)将新建图层添加到ArcMap中，选择新图层,利用Editor工具条将遥感影像中待研究的线状或面状特征要素进行矢量化。
6.根据权利要求2所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是采用以下方法计算土地利用特征要素的长度和面积，其步骤包括 选中新建图层，右击打开属性表，线状图层添加长度字段，面状图层添加长度和面积字段，选择长度或面积列，右击选择Calculate Values，计算线状特征要素的长度或面状特征要素的周长与面积。
7.根据权利要求2所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是采用以下方法拟合计算土地利用特征要素的分形维数和复相关系数，其步骤包括 (1)将ArcGIS中计算得到的各个土地利用特征要素的数据分开记录，并保存在各自的Excel表格中； (2)分别将Excel导入到Matlab软件中，利用Matlab软件进行线性拟合得到各个土地利用特征要素的分形维数。
8.根据权利要求3或4所述的基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，其特征是采用以下方法计算土地利用特征要素的长度和面积，其步骤包括 (1)将计算得到的线状特征要素的分形维数作为该线状特征要素尺度转换模型的参数，结合尺度和长度信息模拟计算该线状特征要素在不同尺度下的长度； (2)将计算得到的面状特征要素的分形维数作为该面状特征要素尺度转换模型的参数，结合尺度、面积和长度信息模拟计算该面状特征要素在不同尺度下的面积； (3)将模拟得到的结果与实际值进行对比，验证模型的精度。
全文摘要
本发明是基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法，即先构建土地利用线状和面状特征要素空间尺度转换模型；再以不同采样尺度的遥感影像上提取待研究的土地利用特征要素并计算得到其长度、面积等基本信息；然后通过线性回归拟合计算该要素的分形维数值；再利用所述土地利用空间特征尺度转换模型模拟计算该特征要素在其他不同尺度下的特征值，并与实际值对比，验证模型的精度和可靠性。本发明可以有效地解决传统尺度转换模型对土地利用空间尺度的非线性和非均匀性表达不足的问题，弥补其未能充分利用不同分辨率遥感影像相似性的缺陷，从而提高土地利用空间特征尺度转换的精度，同时对尺度转换后信息的损失或尺度效应进行有效的评定。
文档编号G06F17/50GK102880753SQ20121035226
公开日2013年1月16日 申请日期2012年9月21日 优先权日2012年9月21日
发明者吴浩, 孙钰蓉, 程志萍, 徐晨晨, 宋冰 申请人:武汉理工大学