L'agent modèle est un outil efficace pour étudier la complexité et la dynamique des systèmes terrestres agricoles. Sur la base de la conception du concept de modèle de simulation modifiant les modèles d'espace de culture (découpage, des modèles basés sur des agents pour simuler la motivation du modèle d'installation), simuler le nombre de modèles de culture est réel spectacle avec les caractéristiques de la plate-forme de plate-forme MATLAB, la puissance de calcul de la matrice et est à Heilongjiang. La recherche expérimentale dans le domaine des données de l'enquête de la province est basée sur les exigences du modèle. Le processus de mise en œuvre de modèles basés sur MATLAB prend pleinement compte intégralement (comportement du comportement des transferts terrestres et du comportement de la sélection des cultures) du modèle de culture (comportement de transfert de terres et comportement de sélection des cultures) La simulation imbriquée est composée de 3 modèles enfants: 1) Module pour créer un agent. Sur la base des données SIG multi-sources existantes, des données statistiques, des données d'enquête typiques et des règles individuelles, les méthodes de Monte Carlo créent des informations d'attribut de chaque individu; 2) tissu-Doc classification de l'agent. Sur la base de données d'enquête pour l'analyse antimicrobienne, le type d'agent est déterminé en approchant des réseaux de neurones artificiels; 3) Module de décision de l'agent. Utilisez la méthode de probabilité pour calculer le comportement décisionnel de chaque agent pendant une période donnée. Recherche expérimentale dans la région, l'espace de l'espace est couvert directement et la couverture complète de la région est mise en œuvre (la taille de la grille est définie sur 114 m & # 215; 114 m, équivalente à la zone de culture des ménages moyens), les résultats de la simulation montrent que la zone d'étude du maïs 2010, les résultats de la simulation du soja, du riz et des cigarettes de la cheminée est de 26055,9, 5192,9, 3506,9, 3983,9 HM2 et une annuaire statistique de Pennsian (2010) sont vérifiées, et la simulation globale du modèle est plus que 90%. La conception et le déploiement de modèles de culture de culture sont raisonnables, avec des opérations théoriques et opérationnelles fortes, peuvent être utilisées pour exprimer des modèles d'espace de culture dans une zoneZone spécifique et ses changements dynamiques.