PLUS模型是一个基于栅格数据的可用于斑块尺度土地利用/土地覆盖(LULC)变化模拟的元胞自动机(CA)模型。PLUS模型集成了基于土地扩张分析的规则挖掘方法和基于多类型随机种子机制的CA模型，可用于挖掘土地扩张的驱动因素并预测土地利用景观的斑块级演化。

image

下载链接

https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model

PLUS模型论文引用

Xun Liang, Qingfeng Guan*, Keith C. Clarke, Shishi Liu, Bingyu Wang, Yao Yao. (2020). Understanding the drivers of land expansion for sustainable land use using a patch-level simulation model: A case study in Wuhan, China, Computers, Environment and Urban Systems, under review. https://arxiv.org/abs/2010.11541

运行环境

双击'PLUS V1.0_boxed.exe'文件运行PLUS模型软件。PLUS模型软件可以独立运行在Windows Vista/7/8/X64位环境，没有任何依赖和安装过程。

用户手册

请见下载中的PDF文件'User Manual PLUS -20191206-Eng.pdf'。

测试数据

请下架文件中的压缩文件'Testdata.zip'。PLUS模型的土地利用数据来源于该研究：

Liu, Su, Cao, Wang, & Guan (2019)。

Liu, S., Su, H., Cao, G., Wang, S., & Guan, Q. (2019). Learning from data: A post classification method for annual land cover analysis in urban areas. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 154, 202-215. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2019.06.006

创新和优势

尽管CA模型可用于模拟复杂土地利用和土地覆盖(LULC)的变化，但是以往的研究主要集中在模型和技术的改进上，很少有研究关注提升研究者对复杂驱动因素驱动土地利用变化的方式的理解。另外，已有模型缺乏在斑块尺度模拟土地利用景观演化的能力，这也限制了CA在辅助政策制定方面的应用。本研究提出一个斑块级土地利用模拟模型(PLUS)，该模型集成了一个基于土地扩张分析的规则挖掘框架(LEAS)和一个基于多类型随机种子机制的CA模型(CARS)，可用于发掘和识别土地扩张的驱动因素并预测景观的动态演化。与已有的模型相比，PLUS模型可以模拟获得更高的精度和更相似的景观格局。LEAS可以帮助研究者找到一些驱动土地利用变化的潜在规则。PLUS模型将模拟、知识发现和决策相结合，可为研究人员和规划部门提供重要的决策工具。

应用范围

土地利用/土地覆盖变化模拟、政策制定、土地利用变化规律挖掘、城市规划、生态安全预警等。

相关的开源库

PLUS模型基于C++语言开发的。软件所用的并行技术来源于中国地质大学(武汉)高性能空间计算智能实验室(https://github.com/HPSCIL)。软件所用的随机森林模型来自于一个开源库Alglib 3.9.2 (http://www.alglib.net/)。线性回归算法来自：https://github.com/fengbingchun/NN_Test。用户界面采用著名的开源库Qt5 (https://www.qt.io/download/)构建。使得软件能够实时显示土地利用动态变化的仿真过程。此外，模型使用开源库GDAL 2.0.2 (http://www.gdal.org/)作为底层读写接口，可直接读写带地理坐标的栅格数据(.tif，.img，.txt)。

咨询

如果您对PLUS软件有任何技术、操作或使用问题，请联系梁迅博士(liangxun@cug.edu.cn)

联系方式

高性能空间计算智能实验室(HPSCIL) (https://github.com/HPSCIL)

中国地质大学地理与信息工程学院，湖北武汉 430078

如需合作研究，请联系关庆锋教授(guanqf@cug.edu.cn)

Q.E.D.