Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một phương pháp tích hợp giữa viễn thám, GIS và trí tuệ bầy đàn cho việc phân vùng các khu vực sinh thái được bảo vệ
Tóm tắt
Sự quan tâm trong việc bảo vệ các khu vực sinh thái đang gia tăng do xung đột trong sử dụng đất và áp lực môi trường. Việc thiết lập vùng bảo vệ các khu vực sinh thái là một bài toán NP-khó vì nó chịu sự tác động của cả ràng buộc không gian và ràng buộc hình hộp. Một thách thức trong việc giải quyết các bài toán tối ưu hóa diện tích xuất hiện khi kích thước của khu vực nghiên cứu gia tăng. Trong bài viết này, một phương pháp tích hợp giữa viễn thám, GIS và tối ưu hóa bầy kiến được điều chỉnh (ACO) được đề xuất để áp dụng trong việc phân vùng các khu vực sinh thái được bảo vệ. Các chỉnh sửa quan trọng đã được thực hiện trong ACO truyền thống để nó có thể được mở rộng hơn nữa nhằm giải quyết các bài toán phân vùng trong những khu vực lớn. Một chiến lược lựa chọn cải tiến được thiết kế để tăng tốc độ tiến trình lựa chọn địa điểm cho các con kiến nhân tạo. Một chỉnh sửa quan trọng khác trong ACO là việc kết hợp chiến lược khuếch tán lân cận vào quá trình cập nhật pheromone. Mục tiêu tối ưu là tạo ra các khu vực bảo vệ tối đa hóa cả độ phù hợp sinh thái và độ gọn gàng không gian. Mô hình ACO đã được điều chỉnh này đã được áp dụng thành công trong một nghiên cứu điển hình liên quan đến khu vực 25,483 ô ở Đông Quan, Quảng Đông, Trung Quốc. Các thí nghiệm đã chứng minh rằng mô hình được đề xuất là một kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả và hiệu suất cao trong việc tạo ra sự bảo vệ tối ưu. Mô hình ACO được điều chỉnh chỉ cần khoảng 119 giây để xác định các giải pháp gần tối ưu. Hơn nữa, phương pháp đề xuất thực hiện tốt hơn so với các phương pháp khác, bao gồm làm nguội mô phỏng, thuật toán di truyền, giải pháp lặp, ACO cơ bản và phân lớp mật độ.
Từ khóa
#phân vùng khu vực sinh thái #tối ưu hóa bầy kiến #viễn thám #GIS #bảo vệ sinh tháiTài liệu tham khảo
Barling R, Moore I, Grayson R (1994) A quasi-dynamic wetness index for characterizing the spatial distribution of zones of surface saturation and soil water content. Water Resour Res 30:1029–1044
Bos J (1993) Zoning in forest management: a quadratic assignment problem solved by simulated annealing. J Environ Manag 37:127–145
Carsjens G, van der Knaap W (2002) Strategic land-use allocation: dealing with spatial relationships and fragmentation of agriculture. Landsc Urban Plan 58:171–179
Church R, Gerrard R, Gilpin M, Stine P (2003) Constructing cell-based habitat patches useful in conservation planning. Ann Assoc Am Geogr 93:814–827
Cocks K, Baird I (1989) Using mathematical programming to address the multiple reserve selection problem: an example from the Eyre Peninsula, South Australia. Biol Conserv 49:113–130
Deng X, Huang J, Rozelle S, Uchida E (2008) Growth, population and industrialization, and urban land expansion of China. J Urban Econ 63:96–115
Diamond JM, Terborgh J, Whitcomb RF, Lynch JF, Opler PA, Robbins CS, Simberloff DS, Abele LG (1976) Island biogeography and conservation: strategy and limitations. Science 193(4257):1027–1032
Dorigo M (1992) Optimization, learning and natural algorithms. PhD Thesis, Politecnico di Milano, Dipartimento di Elettronica, Italy
Dorigo M, Gambardella L (1997) Ant colony system: a cooperative learning approach to the travelingsalesman problem. IEEE Trans Evol Comput 1:53–66
Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A (1996) Ant system: optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Trans Syst Man Cybern 26:29–41
Eastman J, Jin W, Kyem P, Toledano J (1995) Raster procedures for multi-criteria/multi-objective decisions. Photogr Eng Remote Sens 61:539–547
Eastman J, Jiang H, Toledano J (1998) Multi-criteria and multi-objective decision making for land allocation using GIS. Multicriteria analysis for land-use management. Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, pp 227–251
Fahr J, Kalko EKV (2011) Biome transitions as centres of diversity: habitat heterogeneity and diversity patterns of West African bat assemblages across spatial scales. Ecography 34:177–195
Geneletti D, van Duren I (2008) Protected area zoning for conservation and use: a combination of spatial multicriteria and multiobjective evaluation. Landsc Urban Plan 85:97–110
Goetz SJ, Steinberg D, Dubayah R, Blair B (2007) Laser remote sensing of canopy habitat heterogeneity as a predictor of bird species richness in an eastern temperate forest, USA. Remote Sens Environ 108:254–263
Hof J, Joyce L (1993) A mixed integer linear programming approach for spatially optimizing wildlife and timber in managed forest ecosystems. For Sci 39:816–834
Holland JH (1975) Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with application to biology. In Control and artificial intelligence. University of Michigan Press, Ann Arbor
Huete A (1988) A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens Environ 25:295–309
Kirkpatrick S, Gelatt CD, Vecchi MP (1983) Optimization by simulated annealing. Science 220(4598):671–680
Kuznets S (1966) Modern economic growth: rate, structure, and spread. Yale University Press, New Haven
Li X, Liu XP (2008) Embedding sustainable development strategies in agent-based models for use as a planning tool. Int J Geogr Inf Sci 22:21–45
Li X, Yeh AGO (2001) Zoning land for agricultural protection by the integration of remote sensing, GIS, and cellular automata. Photogr Eng Remote Sens 67:471–477
Li X, He JQ, Liu XP (2009a) Ant intelligence for solving optimal path-covering problems with multi-objectives. Int J Geogr Inf Sci 23(7):839–857
Li X, He JQ, Liu XP (2009b) Intelligent GIS for solving high-dimensional site selection problems using ant colony optimization techniques. Int J Geogr Inf Sci 23:399–416
Liu XP, Li X, Peng XJ, Li H, He JQ (2008a) Swarm intelligence for classification of remote sensing data. Sc China Ser D 51:79–87
Liu XP, Li X, Liu L, He JQ, Ai B (2008b) A bottom-up approach to discover transition rules of cellular automata using ant intelligence. Int J Geogr Inf Sci 22:1247–1269
Liu XP, Li X, Liu L, He JQ, Ai B (2008c) An innovative method to classify remote-sensing images using ant colony optimization. IEEE Trans Geosci Remote Sens 46:4198–4208
Malczewski J (2006) GIS-based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. Int J Geogr Inf Sci 20:703–726
McFeeters S (1996) The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. Int J Remote Sens 17:1425–1432
Mitchell M (1996) An introduction to genetic algorithms. MIT Press, Cambridge
Morris MG (1991) The management of reserves and protected areas. In: Spellerberg IF, Goldsmith FB, Morris MG (eds) The scientific management of temperate communities for conservation: the 31st symposium of the British Ecological Society Southampton 1989. Blackwell, Boston, pp 232–247
Murcia C (1995) Edge effects in fragmented forests: implications for conservation. Trends Ecol Evol 10:58–62
Önal H, Briers RA (2002) Incorporating spatial criteria in optimum reserve network selection. Proc R Soc Lond B 269:2437–2441
Possingham H, Ball I, Andelman S (2000) Mathematical methods for identifying representative reserve networks. In: Ferson S, Burgman M (eds) Quantitative methods for conservation biology. Springer-Verlag, New York, pp 291–306
Reid T, Murphy D (1995) Providing a regional context for local conservation action. Bioscience 45:84–90
Sellers P (1985) Canopy reflectance, photosynthesis and transpiration. Int J Remote Sens 6:1335–1372
Seto K, Woodcock C, Song C, Huang X, Lu J, Kaufmann R (2002) Monitoring land-use change in the Pearl River Delta using Landsat TM. Int J Remote Sens 23:1985–2004
Snyder S, Haight R, ReVelle C (2005) A scenario optimization model for dynamic reserve site selection. Environ Model Assess 9:179–187
Steiner F, McSherry L, Cohen J (2000) Land suitability analysis for the upper Gila River watershed. Landsc Urban Plan 50(4):199–214
Svoray T, Bar P, Bannet T (2005) Urban land-use allocation in a Mediterranean ecotone: habitat heterogeneity model incorporated in a GIS using a multi-criteria mechanism. Landsc Urban Plan 72(4):337–351
Tucker C (1979) Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sens Environ 8:127–150
Verdiell A, Sabatini M, Maciel M, Iglesias R (2005) A mathematical model for zoning of protected natural areas. Int Trans Oper Res 12:203–213
Xiao N, Bennett D, Armstrong M (2007) Interactive evolutionary approaches to multiobjective spatial decision making: a synthetic review. Comput Environ Urban Syst 31:232–252
Xu H (2006) Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. Int J Remote Sens 27:3025–3033
Yeh AGO, Li X (1997) An integrated remote sensing and GIS approach in the monitoring and evaluation of rapid urban growth for sustainable development in the Pearl River Delta, China. Int Plan Stud 2:21–193
Yeh AGO, Li X (1999) Economic development and agricultural land loss in the Pearl River Delta. China Habitat Int 23:373–390