1. 研究目的与意义（文献综述）
随着遥感影像解译技术的不断发展，面向对象遥感技术日益兴起[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(cellularautomateca)模型是一种时间、空间、状态都离散的微观动力学模型[5],由于它具有通过转换局部规则而达到对于整体的时空演化过程进行空间运算的特性，所以渐渐成为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]，其中单一蚁群的研究比较流行[9]，但是由于单蚁群算法固有的随机性强和局部收敛等特性[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]，所以其结果不能够很好地反应现实的情况。
因此本次论文旨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，在解决蚁群算法随机性的同时对原有的算法和方案进行优化。
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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，矢量化遥感数据；
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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
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4. 参考文献（12篇以上）
参考文献：
[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.
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