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测绘科学 2021年第3期46卷 96-103页

作者：吴瑞婵甘淑于丽君朱建峰刘芳昆明理工大学国土资源工程学院昆明650032 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101

针对巴基斯坦的遗址分布问题,该文通过对巴基斯坦的遗址分布进行预测,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型,利用Logistic模型验证Maxent模型的精度,并用kvamme增益值... 详细信息

针对巴基斯坦的遗址分布问题,该文通过对巴基斯坦的遗址分布进行预测,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型,利用Logistic模型验证Maxent模型的精度,并用kvamme增益值进一步验证两模型的精度。结果表明,印度河流域遗址分布概率高,北部高地地区遗址分布概率低。Maxent模型和Logistic模型都具有较高的准确度,而Maxent模型的增益值远大于Logistic模型,模型精度更高;在局部尺度下,Maxent模型表现更加稳定,其增益值基本保持不变,而Logistic模型在不同的子区域内增益值并不稳定。Maxent模型对于小规模数据集的预测效果也优于Logistic模型。

关键词：遗址分布概率最大熵模型 Logistic回归模型 kvamme增益统计

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基于Logistic回归最优化方法的遗址预测分布研究 ——以汾河流域为例

基于Logistic回归最优化方法的遗址预测分布研究 ...

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作者：郭飞中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)

学位级别：硕士

古遗址在空间上的分布与其所处的自然环境以及人文环境有着密不可分的联系,这些环境变量的变化在一定程度上也影响着人类文明的发展。考古遗址预测模型建立是当前考古学界的一个新潮,借助于统计学和GIS空间分析工具建立遗址与各种环境... 详细信息

古遗址在空间上的分布与其所处的自然环境以及人文环境有着密不可分的联系,这些环境变量的变化在一定程度上也影响着人类文明的发展。考古遗址预测模型建立是当前考古学界的一个新潮,借助于统计学和GIS空间分析工具建立遗址与各种环境变量的关系模型来预测为调查区域的遗址出现概率。旨在减少可能存在对遗址造成破坏的潜在因素,为考古发掘提供一定的科学依据。Logistic回归模型是目前在遗址预测中应用最广的一个模型,主要由于其二项分类和多变量的分析功能,但是将Logistic回归建模方法应用于遗址分类预测中会出现欠拟合、精度低的问题。本文将对其进行最优化算法的改进,通过GIS空间分析方法进行提取研究区域的自然及人文环境变量,利用SPSS中的逐步回归分析法对其进行备选自变量的筛选,最终筛选出对建模有显著作用的自然及人文环境六个变量。借助于Python语言编写程序中的Numpy和Matplotlib模块,分别利用Logistic回归常用的梯度上升法和改进随机梯度上升法求解模型的最佳回归系数,建立以汾河流域为研究区域、龙山文化时期遗址点为研究对象的遗址预测模型,通过梯度上升法建立的预测模型其训练精度和预测精度分别为71.4%和68.8%,通过改进随机梯度上升法建立的模型其训练精度和预测精度分别为89.2%和85.3%。对其预测结果进行分析对比,实验结果表明改进随机梯度上升算法较梯度上升算法分类精度可以提高16.5%。最终对两个模型建立的预测模型进行kvamme增益统计有效性验证,其G值分别为0.67和0.75,说明两模型均具有实际应用意义,而利用改进随机梯度上升法建立的Logistic回归的预测模型具有更高、更加显著的实际应用意义。

关键词：汾河流域 Logistic回归梯度上升法改进随机梯度上升法 kvamme增益统计

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不同空间模型用于巴基斯坦遗址预测分布研究

不同空间模型用于巴基斯坦遗址预测分布研究

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作者：吴瑞婵昆明理工大学

学位级别：硕士

古代丝绸之路历史悠久,沿线文化遗产数量众多,而目前已经发现的考古遗址只是全部文化遗产中的一小部分,仍有大量的考古遗址需要进一步探寻与研究。利用遥感手段进行空间分布研究对认识遗址分布规律、发现更多重要的考古遗址、深入了解... 详细信息

古代丝绸之路历史悠久,沿线文化遗产数量众多,而目前已经发现的考古遗址只是全部文化遗产中的一小部分,仍有大量的考古遗址需要进一步探寻与研究。利用遥感手段进行空间分布研究对认识遗址分布规律、发现更多重要的考古遗址、深入了解古代丝绸之路的历史文化都具有重要意义。巴基斯坦作为一带一路沿线的重要国家,中巴经济走廊作为一带一路沿线的重要组成部分,也是贯穿南北丝路的关键枢纽,因此对巴基斯坦的文化遗产进行预测研究,可以为走廊的文化遗产保护提供科学数据和示范案例。为一带一路其他廊道的研究提供技术支持。巴基斯坦具有悠久的历史和丰富的文化遗产。通过对巴基斯坦的遗址分布进行研究分析,深入认识该地区的遗址空间分布规律,选用不同的遗址空间分布模型对巴基斯坦遗址分布进行预测研究,比较不同模型的优缺点,确定适合巴基斯坦遗址分布的预测模型,得出影响遗址空间分布的主要环境因素,为中巴走廊文化遗产保护提供重要的指导性数据。Maxent模型大多数情况下被用于分析动态过程和空间交互作用,很少用在考古上,鉴于Maxent模型具有操作简便、工作量少、准确度高、稳定性好的优点,所以目前本研究尝试用其进行考古遗址预测分布研究。在本研究中,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距、生态分区、土地覆盖类别、坡度、剖面曲率、坡向以及生态土地单元等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型。本文进一步利用研究遗址分布相对成熟的Logistic模型作为对比研究,验证Maxent模型的精度,并应用kvamme增益值作为评价指标比较两个模型的精度,最后采用局部分析的方法,选取具有代表性的不同地貌类型的研究区域对预测结果进行验证。研究结果表明:（1）Maxent模型和Logistic模型对比,并采用kvamme增益值评价模型精度,结果表明Maxent模型在巴基斯坦遗址预测研究中,精度高较稳定:Maxent模型和Logistic模型都具有较高的准确度,Maxent模型的AUC值为0.869,AUC的取值范围为[0,1],0.7～0.9时模型准确度较高;Logistic模型直接得出精度值,研究得出Logistic模型的的准确率为84.1%,同样精度较高。采用kvamme增益值比较两模型的精度,Maxent模型的增益值远大于Logistic模型。通过对局部区域应用同样的研究方法结果也表明Maxent模型精度更高,而Logistic模型在不同的子区域内增益值不稳定。此外,对整体区域和局部区域的概率值进行比较,结果表明局部区域与整体区域的最大值相差不大,在-0.02～0.11范围内。所以局部区域验证与整体区域的概率值差异不大,实验结果可信。因此对于巴基斯坦遗址分布研究,Maxent模型精度更高更稳定。（2）巴基斯坦遗址分布规律为:印度河流域遗址分布概率高,北部高地地区遗址分布概率低;出现这样分布规律的原因主要是印度河流域地势平坦、土壤肥沃、水源充足,适合古人类居住,而北部高地地势较高,且水源不足,气候寒冷,不适合古人类选址居住。（3）古代人类居住址的选取受多种环境因素的影响,Maxent模型可以预测出不同环境因素对遗址分布影响的重要程度。在整体研究尺度下,基于Maxent模型得出不同环境变量对巴基斯坦遗址分布的影响程度。重要性依次为:土壤类型＞土地覆盖类别＞DEM＞生态土地单元＞生态分区＞土地利用类型＞坡度＞剖面曲率＞离水距＞坡向。（4）Logistic模型对于小数据集的预测结果表现为不稳定,Maxent可以利用小数据集成功构建模型,且预测结果可信。通过对巴基斯坦遗址的时空特征进行分析,建立空间分析模型,对巴基斯坦的遗址分布进行研究预测,分析不同空间模型的预测精度,得出更适合于预测巴基斯坦遗址分布的模型,并深入分析巴基斯坦遗址分布规律,得出不同环境变量对巴基斯坦遗址分布的重要性,为巴基斯坦的遗址保护提供数据支撑;为中巴走廊文化遗产保护与利用提供数据支撑和决策性的建议。同时为一带一路其它廊道的遗址分布预测研究提供借鉴。

关键词：遗址分布概率 Maxent模型 Logistic回归模型 kvamme增益统计局部验证巴基斯坦

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