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J-GLOBAL ID：201802278075352663   整理番号：18A0208012

MAS-LCMに基づく砂漠化空間シミュレーション手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Spatial Simulation Method of Desertification Based on MAS-LCM Model

著者 (6件)： Ma Huan (北京林業大学精准林業北京市重点実験室,北京,100083) ,  Yu Qiang (北京林業大学精准林業北京市重点実験室,北京,100083) ,  Yue Depeng (北京林業大学精准林業北京市重点実験室,北京,100083) ,  Zhang Qibin (北京林業大学精准林業北京市重点実験室,北京,100083) ,  Huang Yuan (北京林業大学精准林業北京市重点実験室,北京,100083) ,  Gao Jingyu (北京明徳立達農業科技有限公司,北京,100085)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 48  号： 10  ページ： 134-141  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 1995年から2015年までの乾燥地域における典型的都市における5月のLandsat TM画像を用いて,20年にわたる砂漠化の空間分布を得るために,リモートセンシング画像を用いた。GIS空間分析と重心移動モデルを用いて、砂漠化景観の時空変化傾向を分析した。2010年における砂漠化分類データは,基本的な年のデータとして使われた。マルチエージェントシステム(MAS)モデルを導入して,移動規則を修正するために,セルラオートマトン(CA)モデルを用いて,マルチエージェントシステム(MAS)を導入した。2015年における砂漠化の分類とその空間分布パターンを予測した。研究結果は以下を示す。20年間の重度と極度の砂漠化面積は減少し,軽度砂漠化景観の面積は徐々に増加し,2015年の非砂漠化の景観は37.09%に達し,砂漠化の中心は,河口から離れていることが示された。MASモデルを導入したCA-Markov予測モデルはモデルのシミュレーション精度を著しく向上させ、予測された2015年のデータ結果のKappa係数は0.62に達し、CA-Markovモデルのシミュレーション結果より高く、乾燥地域の砂漠化の分布状況をよく予測できた。それは,砂漠化の管理と管理のための技術サポートを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 河口 ,  画像 ,  空間分布 ,  マルチエージェントシステム ,  モデル ,  予測モデル ,  セルラオートマトン ,  乾燥地帯 ,  *シミュレーション ,  都市 ,  *砂漠化
準シソーラス用語： 空間分析 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： arid region ,  desertification ,  CA-Markov ,  multi-agent system ,  simulation

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 砂漠化 ,  空間シミュレーション ,  手法 ,  研究