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第六章 土地信息系统的应用模型
Application model of land information system
§ 2 土地利用规划模型
§ 1 土地评价数学模型
§ 3 人口、土地需求预测模型
§ 4 土地利用变化模型
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本章要点
本章重点介绍了土地评价数学模型以
及几种常见的土地信息系统的应用模
型（土地利用规划模型、人口增长预
测模型、地图模型等）。
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§ 1 土地评价数学模型
数学方法 在土地评价结果中的应用,
其本质是通过建立土地质量与影响土地
质量的土地因素之间的数学模型, 对土
地进行分类与评价 。
Mathematical model for land evaluation
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任一土地质量 LQ与土地因素特征的关系可以用
下列关系式表示,（ LIS:p158;)
式中,A,B,C—— 与土地质量 LQ相关的土地特
性的特征值 。
其具体关系式取决于土地特性对土地质量的影响
方式, 要依靠土地评价中的定性分析来加以确定 。
因此, 在一定意义上, 数学方法在土地评价中的应
用, 是定性方法与定量研究相结合进行的土地评价 。
),,,( ???? CBAfLQ
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?在土地评价方法中应用得比较广泛的
方法主要涉及 数理统计, 模糊数学, 灰
色系统 等方面的数学模型与方法。
数学方法在土地评价中的应用
Mathematical model for land evaluation
p158-169
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?在土地评价中应用较广泛的数学方法
有：主成分分析、关联度分析、模糊
集合综合评价、聚类分析、层次分析、
模糊神经网络方法、土地定级估价模
型等。
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§ 6.1数理统计模型
Mathematical stastical model
数理统计分析 主要用于数据分类和综合评价，
数据的分类和评价问题通常涉及大量的相互关联
的地理因素。
主成分分析法
层次分析法
系统聚类分析法
判别分析法
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§ 6.1.1主成分分析法
设有 n个样本，户个变量。将原始数据转换成一
组新的特征值 —— 主成分，主成分是原变量的线
性组合且具有正交特征。即将 x1,x2,…, xp综
合成 m（ m＜ p） 个指标 z1,z2,…, zm,即,
z1=l11*x1+l12*x2+…+l 1p*xp
z2=l21*x1+l22*x2+…+l 2p*xp
… …
zm=lm1*x1+lm2*x2+…+l mp*xp
Principal Component Analysis
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这样决定的综合指标 z1,z2,…, zm分别称做原指
标的第一, 第二, …, 第 m主成分 。 其中 z1在总方
差中占的比例最大, 其余主成分 z2,z3,…, zm
的方差依次递减 。
主成分分析法 (续）
Principal Component Analysis
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§ 6.1.2 层次分析法
在土地信息系统中，有许多相关因素并无定
量指标，因素之间的相互影响只是定性描述。
层次分析 (AHP)法 是把相互关联的因素按隶
属关系分出层次，逐层进行比较，对各关联因素
的相对重要性给出定量指标，从而将定性分析转
化为定量计算。这种方法可为系统分析和决策提
供定量依据。
Analytic Hierarchy Process
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比较 n个因素 y=|y1,y2,…,yn|对门标 z的影响, 确定
它们在 z中的比重, 每次取两个因素 yi和 yj,用 aij表
示 yi与 yj对 z的影响之比, 全部比较结果可用矩阵
A=(aij)nxn表示, A叫做成对比矩阵, 它应满足,
aij>0,aji=1/ aij(i,j=1,2,…,n)
使上式成立的矩阵称互反阵, 不难看出必有 aij =1。
层次分析法（续）
Analytic Hierarchy Process
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聚类分析法 在土地评价单元中是应用比较广泛的
一种数学方法。
聚类分析的主要依据是把相似的样本归为一类，
而把差异大的样本区别开来。在由 m个变量组成的 m
维的空间中，可以用多种方法定义样本之间的相似
性和差异性统计量。它是一种定量方法，从数学分
析的角度，给出一个更准确、细致的分类。
§ 6.1.3聚类分析法
Analytic Classification Process
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Q模式系统聚类分析
R模式系统聚类分析
模糊聚类分析
图论聚类分析
灰色聚类分析
聚类分析分类
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Q模式系统聚类分析
?表示样品之间相似的指标；
?对于包含多个样品之间的相似程度，
规定一种表示方法；
?将原来的类合并为新类；
?将逐次并类的过程用图形形象地表示
出来。
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设原始数据矩阵，其中,i=1,2,…,n;
k=1,2,…,m;n 为样品数,m为变量数。将 X矩阵均
值记为 Xk，列标差为 Sk。其数据处理方法有以下
几种可供选择,
数据中心化 设与变量 Xik相应的变换后的变
量记为 X′ik,则数据中心化为,
数据处理
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ikikik XXX ??
'
ikik XX ln
' ?
ikik
ikik
ik
XX
XX
X
m i nm a x
m i n'
?
?
?
k
ikik
ik
S
XX
X
?
?'
对数变换
正规化（极差标准化）
标准化（标准差标准化）
数据处理 (续 )
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明考夫斯基距离 设 d代表距离，下角标表示
土地单元序号，第 i个和第 j个土地单元之间的距离 dij
（ q） 定义为,
qm
k
q
jkikij XXqd
1
1
)( ?
?
??
?
? ?? ?
?
数据处理 (续 )
（ i,j=1,2,…,N ）
式中,q—— 某一正整数。
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当 q=1时，称为绝对距离，记为,
当 q=2时，称为切比雪夫距离，记为,
当 q=∞ 时，称为切比雪夫距离，记为,
距离
?
?
??
?
? ?? ?
?
m
k
jkikij XXd
1
)1(
21
1
2
)2( ?
?
??
?
? ?? ?
?
m
k
jkikij XXd
jkikij XXd ??? m a x)(
1≤k≤m
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兰氏距离 仍采用上述条件, 定义为,
*该距离仅适用于一切 Xij同号的情况, 距离越小,
关系愈密切 。
?
? ?
?
?
m
k jkik
jkik
ij
XX
XX
Ld
1
)(
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判别分析依其判别类型的多少与方法的不同，可分
为 两类判别, 多类判别 和 逐步判别 等。
? 通常在两类判别分析中，要求根据已知的地理
特征值进行线性组合，构成一个线性判别函数 Y，
即,
Y= c1*x1+c2*x2+… +ck*xp
§ 6.1.4 判别分析法
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式中, ck（ k＝ 1,2,…, m） 为判别系数, 它可反
映各要素或特征值作用方向, 分辨能力和贡献率的
大小 。 只要确定了 ck,判别函数 Y也就确定了 。 在确
定判别函数后, 根据每个样本计算判别函数数值,
可以将其归并到相应的类别中 。 常用的判别分析有
距离判别法, Bayes最小风险判别, 费歇准则判别等
等 。
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§ 6.1.5关联度分析法
是对一个变化的系统的动态发展过程态
势和量化分析的一种方法；是建立在灰
色系统理论基础上的一种土地评价方法
Analytic Relation Process
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关联系数 灰色系统理论中做了明确的定义：对于
一个参考数列 X0有好几个比较数列 X1, X2, …, Xn
的情况，可以用下述表示个比较曲线与参考曲线在
各点（时刻）的差。
关联度分析法的 核心内容 是 计算关联系数
和关联度
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是第 K个时刻比较曲线与参考曲线的相对差值，
这种形式的相对差值称为对在 K时刻的关联
系数。
)()(5.0)()(
)()(5.0)()(
)(
0
m i nm i n
0
0
m i nm i n
0
m i nm i n
KXiKXkiKXiKX
KXiKXkiKXiKXki
K
i
???
???
??
关联度计算
)( Ki?
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关联系数的个数很多，信息过于分散，不便比较，
为此有必要将各个时刻关联数集中为一个值，这个
值便是关联度，其中一般表达式为,
?
?
?
N
k
ii K
N
r
1
)(
1
?
或者说,ri是曲线 xi对曲线的关联度。
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§ 6.1.6 模糊集合综合评价法
模糊集合综合评价法 是使用模糊数学
方法，通过模糊数学综合评价模型来
得到土地评价单元的评价结果的一种
方法。
? 模糊集合综合评价法在土地评价中的成功应
用，关键在于正确规定模糊评判的论域和合理地
构造模糊评判矩阵。
Analytic Rural Gathering Synthesize Process
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评价等级论域 U 设评价等级有 n个，其评价等级论
域 U可以表示为,
评价因素论域 V 设有 m个评价因素，评价因素论域 V
表示为,
每个评价因素中又包含 k个评价因子（子因素）即
? ?nuuuU n,,,,,,21 ?????????
? ?mVVVV,,,21 ??
? ?ki VVVV,,,21 ??
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模糊评价矩阵 R 在规定好评价论域之后，便可以
根据评价等级论域 U和评价因素论域 V之间存在的
模糊关系，建立模糊评价矩阵 R，即,
m i n)(
2
1
2
22
12
1
21
11
4
3
2
1
ij
U
n
mn
n
n
mm
r
r
r
r
r
r
r
r
r
r
V
V
V
V
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
???
?? ??? ??
?
?
?
?
?
??
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式中,rij(0≤ rij≤1),表示第 i个评价等
级因素 ri隶属于 j等级 Vj的等可能程度，即隶
属度； rij数值的求得需建立隶属模型。
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Landuse Layout Model
§ 6.2.1 线型规划模型 Line Layout Model
线性回归模型是由目标条件和约束条件
组成，它被用于土地利用规划中。
§ 6.2 土地利用规划模型
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线型规划模型的目标函数和约束条件均是线性的。
设有 n个变量 m个约束条件，则线型规划模型常见
形式如下,
目标函数为,
maxz=c1x1+ c2x2+… + cnxn
约束条件为,
线型规划模型
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式中,aij—— 系数 i=1,2,…,m;j=1,2,…,n ）
bj—— 常数（ i=1,2,…,m ）
ci—— 目标系数（ i=1,2,…,n ）
?
?
?
?
??
?
?
?
?
??????
??????
??????
0,,,
),(
),(
),(
21
2211
22222112
11212111
n
mnmnmm
nn
nn
xxx
bxaxaxa
bxaxaxa
bxaxaxa
?
?
??
?
?
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§ 6.2.2灰色线型规划方法 p182-185
灰色线型规划方法 是将灰色预测与含有灰元的线
性规划相结合的一种方法 。
灰色模型的一般式为,
Gray Line Layout Model
满足
求
?
?
??
n
ii
ii XCCXZm a x ( m i n )
?
?
?
?
????
0
)()(
X
bXA
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平均增长法
§ 6.3.1 人口、土地需求预测模型
§ 6.3.1 总人口预测
基于规划期内人口总数是按一定的来确定的，
预测时可以根据历年人口资料、人口政策和区
域经济发展趋势来确定人口平均增长率。
nKNN )1(
0 ??
Population &Landuse Prediction Model
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式中,N—— 规划年人口数
N0—— 基本年人口数
K—— 年平均增长率
N—— 规划年到基本年的年限
另外,
式中,K—— 年平均增长率
N0—— 基本年人口数
N1—— 人口统计年的初始人口数
t—— 人口统计年限
平均增长法
1
1
0 ??
t
N
N
k
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一般情况下，人口增长不仅受历史因素影响，也受
人口政策影响，同时受人口发展规模和速度影响。
因此，平均增长法可从人口自然增长率和人口机械
增长率来考虑。
平均增长法
)()1( 210 NNKNN n ????
式中,N—— 规划年人口数 N0—— 基本年人口数
K—— 年平均增长率 n—— 规划年限
N1—— 预期迁入人口 N2—— 预期迁出人口
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城镇非农业人口预测
式中,A —— 预测期末的基本人口数；
F —— 城镇人口占总。人口的百分
比,F=1-(B+C)
B —— 行政管理及服务人口的百分比；
C —— 被抚养人口的百分比。
)(1
)(
CB
A
F
A
tP
??
??
City Population Prediction
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应用此法，得首先了解预测期末的生产规模、劳
动力管理定额、服务人口与被抚养人口的百分比
等。因此，适用于城镇、国营农场的人口预测。
城镇非农业人口预测
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式中,A—— 规划期末新增的户数；
B—— 每户平均人口数；
M0—— 现有总户数。
农业人口预测
0
)(
M
B
tP
A ??
Rural Population Prediction
农业人口即用总人口减去城镇人口。但在计
算好农村居民点人口后，要进行农村居民点
的广数预测，新增户数计算公式为,
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土地需求预测一般分为两大类,
?农业用地预测 包括耕地、园地、林地、
牧草地、水产养殖用地等需求量预测；
?非农业建设用地预测 包括城镇建设用
地、工刃 ‘ 用地、交通用地、水利工程用
地、特殊用地、农村居民点用地等的预测。
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定性预测方法
趋势预测 (时间序列模型 )
回归预测
灰色系统预测模型
灰色 Markov预测模型
方法分类
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思考题
1.什么是模型，空间分析模型的特点是什么，其可
分为哪几类？
2.聚类分析法用于解决哪一类问题，请述其基本方
法。
3.在什么情况下必须使用层次分析法，该法中为什
么需要使用权重因子一致性判别？
4.什么是线性规划模型，其基本思想是什么？
5,人口、土地需求预测模型包括哪几方面，试分别
做简单阐述。
6,什么是地图模型，其怎样实现？
土
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参考文献
1.陈述彭,鲁学军,周成虎,地理信息系统导论,1999，
北京：科学出版社,
2.宫鹏,城市地理信息系统：方法与应用,1996，
Berkeley,CPGIS,
3.龚健雅,当代 GIS的若干理论与技术, 1999,武汉：
武汉测绘大学出版社,
土
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土
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系
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4.郭仁中,空间分析, 2000,武汉：武汉测绘大学出
版社,
5.黄杏元,汤勤,地理信息系统概论, 1990,北京：
高等教育出版社,
6.邵维忠,杨芙清,面向对象的系统分析, 1998,北
京：清华大学出版社,
参考文献
土
地
信
息
系
统
四川农业大学资源环境学院
土
地
信
息
系
统
7.邬伦,任伏虎,谢昆青,程承旗,地理信息系统教程,
1994,北京：北京大学出版社,
8.张超,陈丙咸,地理信息系统, 1995,北京：高等教
育出版社,
9.刘耀林,土地信息系统,2003，中国农业出版社,
参考文献
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第六章 土地信息系统的应用模型
Application model of land information system
§ 2 土地利用规划模型
§ 1 土地评价数学模型
§ 3 人口、土地需求预测模型
§ 4 土地利用变化模型
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本章要点
本章重点介绍了土地评价数学模型以
及几种常见的土地信息系统的应用模
型（土地利用规划模型、人口增长预
测模型、地图模型等）。
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§ 1 土地评价数学模型
数学方法 在土地评价结果中的应用,
其本质是通过建立土地质量与影响土地
质量的土地因素之间的数学模型, 对土
地进行分类与评价 。
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任一土地质量 LQ与土地因素特征的关系可以用
下列关系式表示,（ LIS:p158;)
式中,A,B,C—— 与土地质量 LQ相关的土地特
性的特征值 。
其具体关系式取决于土地特性对土地质量的影响
方式, 要依靠土地评价中的定性分析来加以确定 。
因此, 在一定意义上, 数学方法在土地评价中的应
用, 是定性方法与定量研究相结合进行的土地评价 。
),,,( ???? CBAfLQ
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?在土地评价方法中应用得比较广泛的
方法主要涉及 数理统计, 模糊数学, 灰
色系统 等方面的数学模型与方法。
数学方法在土地评价中的应用
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?在土地评价中应用较广泛的数学方法
有：主成分分析、关联度分析、模糊
集合综合评价、聚类分析、层次分析、
模糊神经网络方法、土地定级估价模
型等。
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§ 6.1数理统计模型
Mathematical stastical model
数理统计分析 主要用于数据分类和综合评价，
数据的分类和评价问题通常涉及大量的相互关联
的地理因素。
主成分分析法
层次分析法
系统聚类分析法
判别分析法
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§ 6.1.1主成分分析法
设有 n个样本，户个变量。将原始数据转换成一
组新的特征值 —— 主成分，主成分是原变量的线
性组合且具有正交特征。即将 x1,x2,…, xp综
合成 m（ m＜ p） 个指标 z1,z2,…, zm,即,
z1=l11*x1+l12*x2+…+l 1p*xp
z2=l21*x1+l22*x2+…+l 2p*xp
… …
zm=lm1*x1+lm2*x2+…+l mp*xp
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这样决定的综合指标 z1,z2,…, zm分别称做原指
标的第一, 第二, …, 第 m主成分 。 其中 z1在总方
差中占的比例最大, 其余主成分 z2,z3,…, zm
的方差依次递减 。
主成分分析法 (续）
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§ 6.1.2 层次分析法
在土地信息系统中，有许多相关因素并无定
量指标，因素之间的相互影响只是定性描述。
层次分析 (AHP)法 是把相互关联的因素按隶
属关系分出层次，逐层进行比较，对各关联因素
的相对重要性给出定量指标，从而将定性分析转
化为定量计算。这种方法可为系统分析和决策提
供定量依据。
Analytic Hierarchy Process
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系
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比较 n个因素 y=|y1,y2,…,yn|对门标 z的影响, 确定
它们在 z中的比重, 每次取两个因素 yi和 yj,用 aij表
示 yi与 yj对 z的影响之比, 全部比较结果可用矩阵
A=(aij)nxn表示, A叫做成对比矩阵, 它应满足,
aij>0,aji=1/ aij(i,j=1,2,…,n)
使上式成立的矩阵称互反阵, 不难看出必有 aij =1。
层次分析法（续）
Analytic Hierarchy Process
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聚类分析法 在土地评价单元中是应用比较广泛的
一种数学方法。
聚类分析的主要依据是把相似的样本归为一类，
而把差异大的样本区别开来。在由 m个变量组成的 m
维的空间中，可以用多种方法定义样本之间的相似
性和差异性统计量。它是一种定量方法，从数学分
析的角度，给出一个更准确、细致的分类。
§ 6.1.3聚类分析法
Analytic Classification Process
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Q模式系统聚类分析
R模式系统聚类分析
模糊聚类分析
图论聚类分析
灰色聚类分析
聚类分析分类
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Q模式系统聚类分析
?表示样品之间相似的指标；
?对于包含多个样品之间的相似程度，
规定一种表示方法；
?将原来的类合并为新类；
?将逐次并类的过程用图形形象地表示
出来。
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设原始数据矩阵，其中,i=1,2,…,n;
k=1,2,…,m;n 为样品数,m为变量数。将 X矩阵均
值记为 Xk，列标差为 Sk。其数据处理方法有以下
几种可供选择,
数据中心化 设与变量 Xik相应的变换后的变
量记为 X′ik,则数据中心化为,
数据处理
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ikikik XXX ??
'
ikik XX ln
' ?
ikik
ikik
ik
XX
XX
X
m i nm a x
m i n'
?
?
?
k
ikik
ik
S
XX
X
?
?'
对数变换
正规化（极差标准化）
标准化（标准差标准化）
数据处理 (续 )
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明考夫斯基距离 设 d代表距离，下角标表示
土地单元序号，第 i个和第 j个土地单元之间的距离 dij
（ q） 定义为,
qm
k
q
jkikij XXqd
1
1
)( ?
?
??
?
? ?? ?
?
数据处理 (续 )
（ i,j=1,2,…,N ）
式中,q—— 某一正整数。
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当 q=1时，称为绝对距离，记为,
当 q=2时，称为切比雪夫距离，记为,
当 q=∞ 时，称为切比雪夫距离，记为,
距离
?
?
??
?
? ?? ?
?
m
k
jkikij XXd
1
)1(
21
1
2
)2( ?
?
??
?
? ?? ?
?
m
k
jkikij XXd
jkikij XXd ??? m a x)(
1≤k≤m
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兰氏距离 仍采用上述条件, 定义为,
*该距离仅适用于一切 Xij同号的情况, 距离越小,
关系愈密切 。
?
? ?
?
?
m
k jkik
jkik
ij
XX
XX
Ld
1
)(
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判别分析依其判别类型的多少与方法的不同，可分
为 两类判别, 多类判别 和 逐步判别 等。
? 通常在两类判别分析中，要求根据已知的地理
特征值进行线性组合，构成一个线性判别函数 Y，
即,
Y= c1*x1+c2*x2+… +ck*xp
§ 6.1.4 判别分析法
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式中, ck（ k＝ 1,2,…, m） 为判别系数, 它可反
映各要素或特征值作用方向, 分辨能力和贡献率的
大小 。 只要确定了 ck,判别函数 Y也就确定了 。 在确
定判别函数后, 根据每个样本计算判别函数数值,
可以将其归并到相应的类别中 。 常用的判别分析有
距离判别法, Bayes最小风险判别, 费歇准则判别等
等 。
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§ 6.1.5关联度分析法
是对一个变化的系统的动态发展过程态
势和量化分析的一种方法；是建立在灰
色系统理论基础上的一种土地评价方法
Analytic Relation Process
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关联系数 灰色系统理论中做了明确的定义：对于
一个参考数列 X0有好几个比较数列 X1, X2, …, Xn
的情况，可以用下述表示个比较曲线与参考曲线在
各点（时刻）的差。
关联度分析法的 核心内容 是 计算关联系数
和关联度
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是第 K个时刻比较曲线与参考曲线的相对差值，
这种形式的相对差值称为对在 K时刻的关联
系数。
)()(5.0)()(
)()(5.0)()(
)(
0
m i nm i n
0
0
m i nm i n
0
m i nm i n
KXiKXkiKXiKX
KXiKXkiKXiKXki
K
i
???
???
??
关联度计算
)( Ki?
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关联系数的个数很多，信息过于分散，不便比较，
为此有必要将各个时刻关联数集中为一个值，这个
值便是关联度，其中一般表达式为,
?
?
?
N
k
ii K
N
r
1
)(
1
?
或者说,ri是曲线 xi对曲线的关联度。
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§ 6.1.6 模糊集合综合评价法
模糊集合综合评价法 是使用模糊数学
方法，通过模糊数学综合评价模型来
得到土地评价单元的评价结果的一种
方法。
? 模糊集合综合评价法在土地评价中的成功应
用，关键在于正确规定模糊评判的论域和合理地
构造模糊评判矩阵。
Analytic Rural Gathering Synthesize Process
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评价等级论域 U 设评价等级有 n个，其评价等级论
域 U可以表示为,
评价因素论域 V 设有 m个评价因素，评价因素论域 V
表示为,
每个评价因素中又包含 k个评价因子（子因素）即
? ?nuuuU n,,,,,,21 ?????????
? ?mVVVV,,,21 ??
? ?ki VVVV,,,21 ??
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模糊评价矩阵 R 在规定好评价论域之后，便可以
根据评价等级论域 U和评价因素论域 V之间存在的
模糊关系，建立模糊评价矩阵 R，即,
m i n)(
2
1
2
22
12
1
21
11
4
3
2
1
ij
U
n
mn
n
n
mm
r
r
r
r
r
r
r
r
r
r
V
V
V
V
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
???
?? ??? ??
?
?
?
?
?
??
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式中,rij(0≤ rij≤1),表示第 i个评价等
级因素 ri隶属于 j等级 Vj的等可能程度，即隶
属度； rij数值的求得需建立隶属模型。
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Landuse Layout Model
§ 6.2.1 线型规划模型 Line Layout Model
线性回归模型是由目标条件和约束条件
组成，它被用于土地利用规划中。
§ 6.2 土地利用规划模型
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线型规划模型的目标函数和约束条件均是线性的。
设有 n个变量 m个约束条件，则线型规划模型常见
形式如下,
目标函数为,
maxz=c1x1+ c2x2+… + cnxn
约束条件为,
线型规划模型
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式中,aij—— 系数 i=1,2,…,m;j=1,2,…,n ）
bj—— 常数（ i=1,2,…,m ）
ci—— 目标系数（ i=1,2,…,n ）
?
?
?
?
??
?
?
?
?
??????
??????
??????
0,,,
),(
),(
),(
21
2211
22222112
11212111
n
mnmnmm
nn
nn
xxx
bxaxaxa
bxaxaxa
bxaxaxa
?
?
??
?
?
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§ 6.2.2灰色线型规划方法 p182-185
灰色线型规划方法 是将灰色预测与含有灰元的线
性规划相结合的一种方法 。
灰色模型的一般式为,
Gray Line Layout Model
满足
求
?
?
??
n
ii
ii XCCXZm a x ( m i n )
?
?
?
?
????
0
)()(
X
bXA
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平均增长法
§ 6.3.1 人口、土地需求预测模型
§ 6.3.1 总人口预测
基于规划期内人口总数是按一定的来确定的，
预测时可以根据历年人口资料、人口政策和区
域经济发展趋势来确定人口平均增长率。
nKNN )1(
0 ??
Population &Landuse Prediction Model
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式中,N—— 规划年人口数
N0—— 基本年人口数
K—— 年平均增长率
N—— 规划年到基本年的年限
另外,
式中,K—— 年平均增长率
N0—— 基本年人口数
N1—— 人口统计年的初始人口数
t—— 人口统计年限
平均增长法
1
1
0 ??
t
N
N
k
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一般情况下，人口增长不仅受历史因素影响，也受
人口政策影响，同时受人口发展规模和速度影响。
因此，平均增长法可从人口自然增长率和人口机械
增长率来考虑。
平均增长法
)()1( 210 NNKNN n ????
式中,N—— 规划年人口数 N0—— 基本年人口数
K—— 年平均增长率 n—— 规划年限
N1—— 预期迁入人口 N2—— 预期迁出人口
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城镇非农业人口预测
式中,A —— 预测期末的基本人口数；
F —— 城镇人口占总。人口的百分
比,F=1-(B+C)
B —— 行政管理及服务人口的百分比；
C —— 被抚养人口的百分比。
)(1
)(
CB
A
F
A
tP
??
??
City Population Prediction
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应用此法，得首先了解预测期末的生产规模、劳
动力管理定额、服务人口与被抚养人口的百分比
等。因此，适用于城镇、国营农场的人口预测。
城镇非农业人口预测
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式中,A—— 规划期末新增的户数；
B—— 每户平均人口数；
M0—— 现有总户数。
农业人口预测
0
)(
M
B
tP
A ??
Rural Population Prediction
农业人口即用总人口减去城镇人口。但在计
算好农村居民点人口后，要进行农村居民点
的广数预测，新增户数计算公式为,
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土地需求预测一般分为两大类,
?农业用地预测 包括耕地、园地、林地、
牧草地、水产养殖用地等需求量预测；
?非农业建设用地预测 包括城镇建设用
地、工刃 ‘ 用地、交通用地、水利工程用
地、特殊用地、农村居民点用地等的预测。
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定性预测方法
趋势预测 (时间序列模型 )
回归预测
灰色系统预测模型
灰色 Markov预测模型
方法分类
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思考题
1.什么是模型，空间分析模型的特点是什么，其可
分为哪几类？
2.聚类分析法用于解决哪一类问题，请述其基本方
法。
3.在什么情况下必须使用层次分析法，该法中为什
么需要使用权重因子一致性判别？
4.什么是线性规划模型，其基本思想是什么？
5,人口、土地需求预测模型包括哪几方面，试分别
做简单阐述。
6,什么是地图模型，其怎样实现？
土
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系
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参考文献
1.陈述彭,鲁学军,周成虎,地理信息系统导论,1999，
北京：科学出版社,
2.宫鹏,城市地理信息系统：方法与应用,1996，
Berkeley,CPGIS,
3.龚健雅,当代 GIS的若干理论与技术, 1999,武汉：
武汉测绘大学出版社,
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4.郭仁中,空间分析, 2000,武汉：武汉测绘大学出
版社,
5.黄杏元,汤勤,地理信息系统概论, 1990,北京：
高等教育出版社,
6.邵维忠,杨芙清,面向对象的系统分析, 1998,北
京：清华大学出版社,
参考文献
土
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统
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土
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息
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统
7.邬伦,任伏虎,谢昆青,程承旗,地理信息系统教程,
1994,北京：北京大学出版社,
8.张超,陈丙咸,地理信息系统, 1995,北京：高等教
育出版社,
9.刘耀林,土地信息系统,2003，中国农业出版社,
参考文献
