从时空建模的角度,通过借鉴人工智能和模糊数学领域的概率不确定推理方法,运用面向对象和GIS建模技术,将土地利用时空演变过程中对象、事件、状态、过程、驱动概率封装成一个整体,构建基于不确定推理的土地利用时空演变模型,利用此模型来分析土地环境的演变过程及其驱动因子的作用。：Sij表示研究期初与研究期末的土地利用状态，n为土地利用类型的总数。3.3土地利用时空演变规律分析土地利用在时空尺度上，受到自然和人为等众多因子的驱动发生变化，在这个变化的同时，往往会反作用于这些驱动因素，以达到一种平衡的状态。土地利用类型的这种变化往往有形状、面积、空间位置和空间关系的变化，空演变建模方法-电动数控滚圆机弯管机张家港电动液压弯管机数控弯管机滚圆机建立的时空数据库也一直在不断的更新着，因此土地利用的时空演变过程可以表示为如图1所示：图1土地结构动态演变时空过程4基于概率不确定推理的土地利用动态演变模型4.1不确定推理土地利用演变过程概念化描述土地利用是在受到外在驱动力影响的情况下发生变化，这个变化过程是十分复杂的，涉及到空间对象、事件对象、过程序列、状态参数本文由张家港弯管机网站

转载中国知网整理!www.wangaunjimuju.net、驱动概率等相关参数，可以使用BNF范式对其进行描述如下。（1）空间对象（SpatialObject，SO）：一个土地利用类型可以当成一个空间对象，其空间（Spatial）、属性（Attribute）和时间（Time）特征以及空间关系（SpatialRelations）可以一起封装在对象的模型中，简要的描述为<SO>::=2）事件对象（EventObject，EO）：驱使土地利用类型发生变化的这一事件可以作为一个事件对象，这些事件一般是由自然因素（NaturalFactors，NF）和人为因素（HumanFactors，HF）驱动导致的，常见的自然因素有土壤（NF1）、水文（NF2）、气候（NF3）、植被（NF4）、地质（NF5）等因素，常见的人为因素有土地政策（HF1）、人口（HF会等因子的驱动概率为P21、P22、P23、P24、P25。历史、现在和未来的土地利用类型数据库中都包含有林地（S1）、城市用地（S2）、居民用地（S3）、耕地（S4）、河流（S5）、湖泊（S6）六个土地利用类型数据表，每一个土地利用类型数据表中都带有空间、时间、属性和空间拓扑关系等信息，这些时空信息是伴随着土地利用类型的变化而变化的。进而土地结构动态演变规律逻辑模型可以表达为如图2所示。图2基于不确定推理的土地结构动态演变逻辑模型5总结文章通过利用人工智能与模糊数学领域的不确定推理算法，使用OracleSpatial对象—关系型数据库对土地利用的时空数据进行组织存储，构建基于不确定推理方法的时空数据模型，据此来对土地利用中的驱动因子和土地类型演变规律进行分析研究，这将对土地管理部门提供决策可参考的科学依据，有助于对土地利用进行合理的规划并更加科学的利用土地资源空演变建模方法-电动数控滚圆机弯管机张家港电动液压弯管机数控弯管机滚圆机。本文由张家港弯管机网站 转载中国知网整理!www.wangaunjimuju.net