1. 研究目的与意义（文献综述）
随着遥感技术近年来的飞速发展，原始的对遥感影像的解译技术已经远远不能够满足当下对于信息量的需求，现今面向对象遥感技术已经成为遥感影像解译的一个重要研究课题[1]，在此大方向上，最重要的就是矢量元胞自动机的研究[2，3，4]，元胞自动机(Cellular Automate CA)模型是一种时间、空间、状态都离散的微观动力学模型[5],它可以通过局部转换规则对研究区全局的时空演化过程进行空间运算,是最常用的土地利用变化模型之一[6]。为了尽可能的从已有的遥感影像中获取跟多的有指导性的信息，许多学者作了很多很深入的研究，尤其是在数据挖掘方面引入了蚁群算法用于挖掘矢量元胞自动机的转换规则[7，8]，但在众多的学者中，选择单蚁群算法挖掘矢量元胞自动机转换规则的居多[9]，但是由于单蚁群算法固有的鲁莽性、随机性强和易于局部收敛等特性[10]，导致该算法虽然能挖掘出矢量元胞自动机的转换规则[11]，但由于其诸多缺点与不稳定性[12]，所以其结果不能够很好地反应现实的情况。
基于以上的问题，本文意在提出使用多蚁群算法[13，14，15]挖掘矢量元胞自动机转换规则的方案，期望能够让结果更加稳定。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：
本文以面向对象遥感技术为工具实现了矢量元胞自动机的建模：
（1）利用面向对象遥感技术对影像进行多尺度分割，将各地类最佳尺度下的矢量对象作为元胞；
3. 研究计划与安排
2016.2.22-2016.3.11 了解选题的背景和意义，确定研究内容和技术方案
2016.3.14-2016.4.1 研究多蚁群算法与土地利用覆盖变化
2016.4.4-2016.4.8 收集研究所需的数据并进行预处理
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 柯新利,边馥苓.地理元胞自动机研究综述[j].咸宁学院学报, 2009,3:103-106.
[2] 叶康保,胡石元.基于地理空间实体的矢量元胞自动机研究[j].科技资讯. 2006,16:165-167.
[3] n. moreno and d. j. marceau. a vector-based cellular automata model to allow changes of polygon shape[j]. in proceedings of the 2006 scs international conference on modeling and simulation–methodology, tools, software applications , canada: calgary. 2006:85-92.
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