GIS土地利用预测FLUS模型

Question

FLUS模型Markov预测土地利用类型，结果地类多了一类，而且像元为nan
用2010年和2020年土地利用数据，预测2030年数据。其中土地利用数据和驱动因子数据的行列数、像元大小、投影坐标都是一致的。土地利用数据重分类序号1-6，无效值序号为0，驱动因子也都进行了归一化，kappa系数为0.83。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对您在GIS土地利用预测中遇到的FLUS模型应用问题，具体表现为预测结果地类多出一类且存在NaN像元，我将为您提供详细的解决方案。以下是针对您的问题所采取的步骤与建议：

问题一：预测结果地类多出一类

1. 检查原始数据： 确认2010年和2020年的土地利用数据中是否存在未被纳入重分类范围的类别（序号大于6），这些类别可能在预测过程中被错误地识别为新的类别。若存在此类情况，需将其纳入重分类范围并赋予合适的序号。

2. 核查模型参数： 检查FLUS模型配置文件或相关设置，确保模型在训练和预测阶段正确设置了土地利用类型的数量（即6种）。任何与实际类别数不符的设置都可能导致额外类别出现。

3. 复核预测过程： 分析模型输出的日志或中间结果，查找可能导致新类别产生的环节。例如，检查马尔科夫链转移概率矩阵是否仅包含6类土地利用类型之间的转移，排除其他非预期的类别生成来源。

4. 后处理预测结果： 若上述检查无误，但预测结果仍存在额外类别，可对预测结果进行后处理，将不属于原始类别的像元重新分配至最相似的已知类别。例如，使用K-近邻（KNN）算法或基于距离的插值方法，根据其与相邻已知类别的相似度进行重新赋值。

问题二：预测结果中存在NaN像元

1. 数据预处理复查： 确保在模型输入前，所有无效值（序号为0的像元）已被正确处理，如填充、插值或删除。检查驱动因子数据是否也已妥善处理NaN值。

2. 模型处理异常值策略： 检查FLUS模型对于缺失值或异常值的处理机制。某些模型可能自动将这些像元标记为NaN。如有必要，调整模型参数或使用预处理步骤填充这些缺失值。

3. 后处理缺失值： 对于预测结果中的NaN像元，可采用与处理原始数据相同的方法进行填充。常见的方法包括：

   • 基于邻域统计：使用像元周围有效值的平均值、中位数或众数填充。
   • 空间插值：如反距离权重插值（IDW）、克里金插值等，基于临近有效值的空间分布进行插值。
   • 机器学习方法：如使用随机森林、支持向量机等算法，基于有效数据训练模型预测NaN像元的类别。

代码示例（以Python为例，假设使用GDAL库处理地理数据，使用scikit-learn库进行KNN插值）：

import gdal
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 假设 pred_raster 是预测结果的GDAL Raster对象，已知类别序号为1到6
pred_array = pred_raster.ReadAsArray()

# 处理额外类别
extra_class_indices = np.unique(pred_array)[7:]  # 获取预测结果中超过6类的序号
if extra_class_indices.size > 0:
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 初始化KNN模型，邻居数设为5
    knn.fit(X=pred_array[pred_array < 7].reshape(-1, 1), y=pred_array[pred_array < 7])  # 训练模型，仅使用已知类别像元
    pred_array[pred_array >= 7] = knn.predict(extra_class_indices.reshape(-1, 1))  # 使用KNN模型预测并替换额外类别的像元

# 处理NaN像元
nan_mask = np.isnan(pred_array)
if nan_mask.sum() > 0:
    # 基于邻域统计填充
    filled_pred_array = np.copy(pred_array)
    filled_pred_array[nan_mask] = np.nanmean(filled_pred_array, axis=(1, 2))[nan_mask]

    # 或者使用KNN插值填充
    filled_pred_array = KNNImputer().fit_transform(pred_array)

# 将处理后的预测结果写回Raster对象
pred_raster.WriteArray(filled_pred_array)

以上代码仅为示例，实际应用时需根据您的数据结构和具体需求进行相应调整。同时，由于您提到的环境为ArcGIS，部分操作可能需要使用ArcPy或其他ArcGIS API实现。如果您需要在ArcGIS环境下运行代码，请提供相应的编程环境信息，以便我为您适配相应的解决方案。