m0_58551258 2024-04-21 21:40 采纳率: 50%
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GIS土地利用预测FLUS模型

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。

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-21 21:40
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    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。

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