元胞自动机土地预测代码

元胞自动机是一种离散数学模型，常用于模拟自然系统，如生态系统、城市扩张等。在土地预测中，可以将它应用于空间规划或景观演变研究。具体的代码实现通常涉及到以下几个步骤：

1. **定义规则**：元胞自动机需要一组预设的规则，比如基于邻域状态的更新规则，例如Conway的Game of Life（生命游戏）。

2. **初始化网格**：创建一个二维网格，每个单元格代表一块土地，有其初始的状态（如空地、森林、耕地等）。

3. **数据结构**：使用数组或矩阵来表示网格，并可能包含额外的信息如时间步数。

4. **循环迭代**：按照预定的规则，遍历并更新每一个单元格的状态，考虑周围邻居的影响。

5. **可视化结果**：通过图形化展示每个时间步的结果，观察土地随着时间的变化情况。

6. **分析和预测**：对结果进行统计分析，提取模式，用于预测未来土地利用变化趋势。

由于涉及编程细节，以下是Python的一个简略示例：

import numpy as np

# 定义邻居规则
def update_cell(cell, neighborhood):
    rules = {...}  # 根据实际规则填写
    return rules.get((cell, *neighborhood), cell)

# 初始化网格
grid_size = (10, 10)
initial_conditions = np.random.randint(2, size=grid_size)  # 二值网格

# 进行n步迭代
n_steps = 100
for _ in range(n_steps):
    updated_grid = np.zeros_like(initial_conditions)
    for i, j in np.ndindex(grid_size):
        neighbors = ...  # 获取当前单元格的邻居
        updated_grid[i, j] = update_cell(initial_conditions[i, j], neighbors)
    initial_conditions = updated_grid

# 可视化结果
plt.imshow(updated_grid, cmap='hot')