计算机辅助地理决策系统及其在资源管理和规划.ppt

计算机辅助地理决策系统及其在资源管理和规划中的应用 朱选新加坡南洋理工大学国立教育学院 计算机辅助地理决策系统 具有地理空间数据处理 空间分析与模拟 决策分析能力的交互式计算机系统又称辅助空间决策系统 spatialdecisionsupportsystemsorSDSS 是地理信息系统 GIS 与计算机辅助模拟和决策分析技术相结合的产物空间模拟 spatialmodelling 模拟地理过程的数学模型自然环境过程 physicalprocess 社会经济过程 humanprocess 运筹学 operationsresearch 解决规划和管理决策问题的数学方法多标准决策分析 multi criteriadecisionanalysis 多目标规划 multi objectiveprogramming 人工智能专家系统 expertsystems 基因算法 geneticalgorithms GIS Computer AidedModelling DecisionAnalysis SDSS GeospatialData GISToolbox PhysicalProcessModels HumanProcessModels Decision MakingModels Rule BasedModels 辅助地理决策系统的特点 使用地理空间数据和模型获取有助决策的信息交互式 允许用户灵活探索决策问题的求解空间 以及制定 分析 评价多种决策方案用户界面易用 其主要用户为没有GIS和模型知识的管理和规划人员大多使用专业模型 为特定用途而设计水资源管理 城市交通规划 农业土地利用规划 购物中心选址 辅助地理决策系统的种类 基于空间模型的辅助地理决策系统基于知识的 knowledge based 辅助地理决策系统多标准分析 multi criteriaanalysis 辅助地理决策系统多目标优化 multi objectiveoptimisation 辅助地理决策系统综合式 integrated 辅助地理决策系统合作式 collaborative 辅助地理决策系统 基于空间模型的辅助地理决策系统 AccessibilityAnalyst 通达性评价系统 用于城市土地利用和交通规划中通达性分析评价 由刘素霞博士设计 一个地点的通达性 运用一定的交通工具 从该地点出发到达其它地点以从事某种活动的方便程度评价交通系统的有效性 制订交通系统规划方案 设置公用服务设施 规划与开发住宅区等的重要指标AccessibilityAnalyst将多种通达性分析模型和工具结合起来建立模型库 并与GIS相连结ArcViewGIS软件系统的附加模块 PotentialModels 位能模型 位于地点j某种活动的规模 从地点i到地点j的距离 或旅行的时间 或旅行的费用 地点i的通达性 基于知识的辅助地理决策系统 基于知识的辅助地理决策系统的特点 包含多种知识某领域专业知识 模型知识 数据知识 数据处理工具知识 过程知识能运用知识和一定的推理机制引导用户解决决策问题建立表达决策问题的模型根据问题模型设计解答问题的过程选择和调用合适模型 数据和数据处理计算机程序 运行这些模型和程序求得问题的答案评价所得的结果 SpatialInfluenceDiagram 空间要素关联图 基于知识的辅助地理决策系统的特点 综合了地理信息系统 GIS 和专家系统技术系统控制GIS和模型的运行 用户无需掌握操作GIS和模型的具体知识具有解释功能 用户可以理解 检查整个问题的解决过程 ILUDSS Islay土地利用辅助决策系统 Islay 苏格兰西海岸附近的小岛目的 评价土地利用潜力用户 ScottishNaturalHeritage的规划人员具备基于知识的辅助地理决策系统的主要功能 ILUDSS Islay土地利用辅助决策系统 Islay 苏格兰西海岸附近的小岛评价土地利用潜力 多标准分析辅助地理决策系统 一个多标准决策分析问题 多标准决策分析 Multi CriteriaDecisionAnalysis 多标准决策分析是一套用于辅助决策人员从一系列决策方案中选择最佳方案的技术多标准决策分析的过程制定决策的目标 objectives 选择评价决策方案 alternatives 的标准 criteria 确定评价标准的权重对决策方案进行评价和排序 选择最佳方案在资源管理 城市与区域规划中有广泛应用水资源规划 交通规划 政策评价 资源开发和环境规划项目的选取 土地利用选址 等等常用的多标准决策分析技术AnalyticalHierarchyProcess AHP Multi AttributeUtilityModel SMARTER ELECTRE IdealPoint JavaAHP 多标准分析辅助决策系统 多目标优化辅助地理决策系统 多目标优化 多目标优化 在一定的限制条件下 解决资源的最优配置或最佳利用问题多目标优化问题 规划土地利用以增加就业率土地利用现状 8200公顷森林地 4520公顷农田 1050公顷城市用地4个目标 就业 增加500个就业机会环境 保留70 以上的现有森林地投资 用于改变现有土地利用类型的投资为一亿元城市化 新增城市用地面积不超过400公顷如何合理安排土地利用布局才能实现这4个目标 多目标优化技术线性规划 linearprogramming 目标规划 goalprogramming 基因算法 geneticalgorithms 等等 基因算法 建立在达尔文生物进化论基础上的机器学习 machinelearning 模型一群随机产生的个体经过一个模拟的进化过程 能适应生存条件的具有竞争力的个体继续生存下去 繁殖后代 不能适应生存条件的个体则被淘汰基因算法的基本要素基因 genes 个体的最基本的结构单位 或问题的参数 如 土地利用分配中 一个基因代表一个土地单元及其属性染色体 chromosomes 由一组基因组成的个体 或问题可行解区域 solutionspace 中的一点 如 一种可行的土地利用布局目标函数 fitnessfunction 计算染色体或个体的竞争力 fitness 用于判断一个染色体是否能生存下去 也是衡量目标是否优化的尺度 如 产量 利润 费用 群体 population 所有在基因算法中不断进化的染色体 基因算法 续 基因算法的基本算子 operators 竞争力评价 fitnessevaluation 运用目标函数确定染色体的竞争力选择 selection 比较染色体的竞争力 选择较具竞争力的染色体以便将他们的基因传到下一代对换 crossover 一旦选择了一对父母染色体后 随机地将他们的基因交换 组成一对新的染色体变异 mutation 随机地修改一个染色体插入 insertion 将新产生的染色体加入群体 并将不具竞争力的染色体除去 基因算法的工作流程 DefineProblem CreateaRandomPopulation EvaluateFitnessofIndividuals SelectIndividualsforMating MateIndividualstoProduceOffspringviaCrossover MutateIndividualstoProduceOffspring Stop Conver gence InsertOffspringintoPopulation No Yes 运用基因算法于土地利用分配 土地利用分配涉及的要素土地单元 待分配的土地利用种类 每一土地单元对各种土地利用类型的适宜性 需优化的目标 基因 土地单元及其属性地点 分配的土地利用 土地利用的适宜性 染色体 构成某一种土地利用布局的一系列土地单元 土地利用布局的基因表达 LUOS 土地利用优化系统 LUOS应用实例 实验地 澳大利亚Noosa郡待分配的土地利用 果园 蔬菜和草地假设的经济数据 ha 目标 在今后12年内获取最佳的净收入 netpresentvalue Createasetoflanduseplansbyrandomlyassigninglandusestolandparcels Evaluateeachlanduseplanbycalculatingthenetpresentvalue NPV SelectthelanduseplanswiththehighestNPVs Randomlyselectsubsetsoflandparcelsfromtheselectedlanduseplans Formanewsetoflanduseplansfromthesesubsets Goodenough Stop No Yes NPV 66 575 596 NPV 67 296 272 NPV 67 323 920 VegMan 综合式辅助地理决策系统 WebMap InternetMappingTool WebMap mapgenerationmapbrowsingspatialqueryclassificationoperations JESS Rule BasedSystem JESS DelivertheCentralHighlandsRegionalVegetationStrategy RegionalStrategyRuleBase RuleBase R