本书缘起于由意大利大学与科学研究部（MIUR）资助的于1999-2002年期间开展的科学研究项目。该项目题为“规划过程中的知识工程”，目的在于发展用于国土规划的分析、项目和评价中的人工智能技术。这种方法近来在科学文献中被定义为“地理计算”（Geocomputation），它构成国土科学中正在出现的一种新范式。
本书汇集了本次工作坊的成果。

第1章 序
Lidia Diappi
我们寻求一种学习系统，它把专家的行为转为模糊规则。我们寻求一种系统，它从经验中学习模糊规则。
——Bart Kosko
1.1 正在出现的国土现象
已有许多显著的变化影响着国土规划。近几十年来，它们已经越来越引人注目了。
当前的研究工作已呈现出一些主要的变化。
首先出现的显著现象是居住地越来越分散。这一现象被描述为扩散的城市（Secchi，2001）、超极化（Ascher，1995）或城市胶着（Urban glue，Hall，1999），并非着意于大城市的向外扩展，而是指城市之间国土的逐渐城市化。了解这种区位脉动的背景因素并寻找其隐藏的方面是一项重要的挑战，它激励着本书，特别是本书第2部分的许多作者。
在这种城市形态中日益增长的车流发生于路网中，其发展过程越来越像是多孔织物中的渗透（Secchi���2001），而不像是传统交通模型所解释的纳入道路网的有秩序车流。
居住地的新发展过程和日益增长的流动性也可就日益增长的全球化来描述。但全球化也导致越来越强调地方性，因为此过程是由差异所驱动的。扩散的城市和全球化导致标准化和差异化的相互支持。标准化发生于当人们倾向于在每个城市和**寻求同样的经济活动家、服务和机遇之际。差异化的发生是由于驱动人口、货物和观念发生流动的归根结底乃是国土之间的差别。
个人日益增长的自主性意指选择和行为的扩散，尽管他们可能表现在越来越社会化和复杂的系统之中。工作时间的灵活性、家庭成员的日益自主化、新技术、从移动电话到便携式电脑，使个人越来越能自由支配时间和空间。
这并不仅仅意味着城市规划实践必须考虑新的优先性。还必须考察新的分析和评价技术，包括监督和控制程序在内。在不确定性日益增长的情况下，预测必然会越来越受到限制。因此，规划中的设计和管理原理的概念及其实施，需要比以往任何时候对各种现象有更好的理解，对影响城市与社会演变的各种因素加以识别。
……

第1章 序
第1部分 神经网络的空间考察能力
第2章 用于识别地面覆盖物的神经分类器：汇合辐射计量与辅助信息
第3章 空间相互作用建模：神经网络方法和全局性优化
第4章 可待续性中的复杂性：用自反射神经网络对意大利城市系统的考察
第2部分 通过人工智能工具的土地利用动力学
第5章 考察城市与国土演化的知识发现与数据开采：工具与方法论
第6章 对罗马和比萨城市地区土地利用变化的认识
第7章 城市空间——一时间动力学的识别和仿真：罗马案例研究
第8章 土地利用动力学：基于自组织图神经网络知识的随机预测模型
第3部分 多行为人系统：行动者及其行为之间的相互作用
第9章 区域规划中多行为人的交通仿真
第10章 城市环境中关联于交通的空气污染
第11章 城市邻里演化的混沌性质
书中插图
书中表格
书中作者
索引
译后记