MapReduce基于大数据的土地利用变化模型
毕业论文关键词：大数据；土地利用变化；CA模型
Based on big data in land-use change model
Abstract: The analysis of land-use trend is one of the hot issue global change research, the core of the research is how to use land-use change model to forecast the tendency of land-use change reasonably and accurately. According to the problem that land-use change model runs in PC has a long time in big data time, this paper gives a CA model based on MapReduce programming model which based on big data technique, build parallel CA model to improve efficiency. The result show that parallel CA model has an advantage in land-use change forecast. It has better result to integrate big data technique and land-use change model.
Key words: Big data; Land-use change; CA model
目 录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、 引言 1
（一）研究背景 1
（二）研究意义 2
二、国内外研究进展 2
三、基于大数据的土地利用变化模型模拟 3
（一）理论基础 3
1.元胞自动机概念 3
2.元胞自动机构成 3
3.元胞自动机特点 3
4.土地利用类型动态度 3
（二）模拟方案 4
（三）MapReduce模型 4
（四）CA模型运行的串行实现 4
1.元胞、元胞空间及元胞状态 4
2.邻域的定义 4
3.转换规则的定义 4
（五）CA模型运行的并行实现 5
四、研究区域概况及数据分析 5
（一）研究区域概况 5
（二）数据来源 5
（三）土地利用结构变化 6
（四）土地利用类型动态度变化 6
五、结论与展望 7
（一）模型检验 7
1.模型精度检验 7
2.模型速率检验 8
（二）工作总结 8
（三）工作展望 8
致谢 9
参考文献： 10
基于大数据的土地利用变化模型
一、引言
（一）研究背景
土地作为农业和产业生产的物质根本，与人类生活的各项活动有着紧密的关联[1-3]。土地利用直接反映地表的历史变迁[4]。同时，因为科学研究的深入，数字化的进一步开展，我们对全球变化的理解也逐渐深入，特别是人们大量的土地开发使得土地覆盖产生改变，现如今全球30%以上的土地已经因为我们的使用而产生了改变，这也成为导致现在环境改变的关键原因和决定性要素。1995年，IGBP与IHDP两个机构一起制定出了土地利用/覆盖变化（LUCC）课题[5-6]，这也是为了应对当今世界变化所制定的焦点课题之一。至此，LUCC己经成为如今的关键议题[7-10]。
同时近几年来，大数据急速的成长为当今学术界、商业界乃至全球议论的热门话题，《Nature》及《Science》接踵出书研究大数据所提供的机缘 [11]。据IDC的报道，2011年寰球数据的发生和使用量高于1.8ZB，在之前的5年间增加了8倍，在之后会继续以每两年增进1倍的速率增加。同时，大数据中也潜藏着难以设想的机会与价值，将会给许多的领域带来突破性的进展。因而，大数据的研讨与运用吸引了各界的普遍关注。例如，产业界报告[12]和公共媒体（Economists[13]，New York Times[14]，美国国家公共广播电台[15]）中充满了大数据的相关话题；政府部门设立重大课题推进大数据的研究[16]。近年来，伴随着数字化深入生活中的各个层面，土地利用变化分析也产生了深刻的改变。现如今土地使用数据的数据量急剧增长，各种类型的土地使用数据也给进一步的解析和使用带来了困难。因此将大数据的技术和方法应用于土地利用管理等方面的工作也早已开展。运用大数据的技术与方法处理各类海量的土地数据，提升土地利用变化分析的速率及质量已成为必然的选择。