基于马尔柯夫模型平顶山市土地动态变化预测

RS专题信息提取与GIS空间叠加分析技术结合应用,是土地利用变化研究的重要技术手段。本文将两者结合,对平顶山市土地变化进行分析研究,利用马尔柯夫数学模型对未来土地变化进行预测。研究成果可以为城市的发展和规划提供决策依据。

马尔科夫链理论及其在土地利用变化预测中的应用综述

马尔科夫链作为一种重要的随机过程模型,在土地利用变化预测中得到广泛应用。文章从马尔科夫链的理论基础、国内外应用现状、方法原理和应用进展等方面进行了叙述,介绍了马尔科夫链的基本概念和理论基础,马尔科夫链作为一种描述时序变化的模型,可以用于分析和预测土地利用变化的模式和趋势。文章概述了马尔科夫链在国内外的应用现状,总结了马尔科夫链在土地利用变化预测中的应用进展。

鄱阳湖湿地区土地利用变化分析与预测

本文在遥感与地理信息系统支持下,建立了鄱阳湖湿地区新建县1996-2000年土地利用数据库,结合统计数据,运用马尔科夫与GM(1,1)2种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测.结果表明2种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地持续减少,林地持续增加;建设用地面积加速增长,江滩湖滩减少速度放慢;湿地区域相对较稳定.结合研究区社会经济数据,文中还进一步分析了人口因素、经济发展水平、工业化与城镇化和地理位置与土地政策对土地变化趋势的影响.研究结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据,为鄱阳湖湿地的管理提供背景资料和依据.

基于GIS和人工神经网络预测土地利用变化

土地利用变化预测是土地管理工作中的重要课题。随着社会的发展与进步,土地资源的合理和有效利用变得越来越重要。进行土地利用变化预测时,数据采集和综合分析是重要的工作。介绍了基于地理信息系统(Geographic Information Systems,GIS)技术建立的土地转换模型(Land Transformation Model,LTM)在经过人工神经网络(Artificial Neural Netwoks,ANNs)技术的分析后对土地利用变化预测的基本原理。这种方法充分结合了GIS的空间分析功能和ANNs的信息处理功能,在综合分析影响土地利用变化因素后可以得出较为准确的结论。利用GIS和ANNs技术进行土地利用变化预测不但可以充分利用原有的历史数据,得到清楚的预报因子,还可以综合相关因素分析后得出新的空间数据层作为ANNs的输入数据,通过ANNs的近似人脑的分析能力很好的预测未来土地利用的发展趋势,有利于土地管理和城市规划部门合理安置和有效利用土地资源。

新建县土地利用变化预测与驱动因素分析

在遥感与地理信息系统支持下,建立了新建县1998年和2002年土地利用数据库,结合统计数据,运用马尔科夫与GM(1,1)两种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测。结果表明,两种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地持续减少,林地持续增加;建设用地面积加速增长,未利用地减少速度放慢;草地和水域相对较稳定。结合研究区社会经济数据,进一步分析了土地变化的驱动因素,研究结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据。

基于Markov和GM(1,1)模型的土地利用变化预测

为了探索莱芜市土地利用变化规律,论文分别基于Markov模型与GM(1,1)模型对莱芜市进行了2015—2050年土地利用变化预测,分析讨论了预测结果。结果表明:(1)2种预测模型得出各地类变化趋势一致,短期内相应年份预测值吻合度高,说明短期内预测结果可信,中长期预测的趋势可作参考。(2)耕地在2015—2020年之间基本保持不变,2020—2050年呈小幅度减少趋势;而园地、林地、草地自始至终都为减少趋势,其中草地的减少幅度最大;城镇村及工矿用地、交通运输用地为增加趋势,其中城镇村及工矿用地增幅最大;水域及水利设施用地、其他土地略有减少,幅度很小。2种模型预测的短期内预测结果是可信的,可为莱芜市土地利用规划提供科学依据,预测方法可为土地利用变化预测提供参考。

基于Markov模型的土地利用变化预测研究——以广东省顺德区为例

本文选取经济快速发展地区的中小城镇——广东省顺德区为例,利用RS和GIS手段获得了研究区2000和2010年土地利用的类型和面积,以马尔可夫模型方法预测了研究区2020年和2030年土地利用变化趋势并进行分析,预测发现到2030年顺德区建设用地规模将增加到316.14 km2,耕地面积减少到64.39 km2,林地面积为42.92km2,坑塘水面减少到了289.01 km2,城市的扩张占用了大量的耕地很可能会对区域土地利用的可持续性造成影响,因此,现阶段必须严格控制建设用地的规模,通过集约节约用地提高用地效益,控制中小城镇用地扩张规模,实现城镇用地扩张与经济发展的协调。

Markov和灰色模型在土地利用预测中的应用

马尔柯夫和灰色模型都适用于土地利用变化预测,根据同一套土地利用数据分别用两种模型预测,将所得结果相互验证、对比分析,提高预测可信度。以江西省新建县为例,两种预测方法的预测结果都表明,若继续保持1996-2000年的变化速度,耕地和未利用地将持续减少,林地和建设用地呈增长趋势,而草地和水域相对较稳定,草地有下降趋势,水域呈缓慢上升趋向。预测结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据,研究方法为土地利用变化预测研究提供一种思路。

喀斯特山区都市土地利用变化与ESV关系研究——以贵州省贵阳市为例

为合理利用喀斯特山区的土地,选取贵州省贵阳市作为研究区域,基于Logistic-CA-Markov模型预测不同情境下2020年贵阳市土地利用情况并对土地利用变化驱动下的生态系统服务价值(ESV)进行评估。结果表明,贵阳市在2000—2010年年间,草地、耕地、林地均有向居民工矿用地转移的趋势,居民工矿用地面积增加202.53 km2,耕地面积减少了452.90 km2,ESV呈上升趋势,林地生态系统服务价值贡献最大;借助Logistic-CA-Markov模型模拟出贵阳市2010年土地利用格局,得到其Kappa系数约为0.78,说明模拟的效果较好,经济快速发展情境下的贵阳市2020年居民工矿用地较自然情境下的面积增加更多,林地、草地、耕地均有所减少,在空间上主要以城区为中心扩展;基于预测结果评估土地利用变化驱动下的ESV,2010—2020年年间各土地利用类型服务价值均有所下降,情境Ⅱ中ESV下降了87.93千万元,经济建设对生态环境已经产生了负面影响,喀斯特山区都市的生态环境形势仍然严峻。

基于CA-MARKOV的城市建设用地扩展模拟

城市建设用地扩展模拟研究能够通过城市扩展以及土地利用的发展趋势较为科学地预测城市建设的发展规律,给予决策者科学技术支持。文章利用CA-MARKOV模型通过马尔科夫链分析与元胞自动机分析综合建模,利用多期TM遥感影像进行模型参数调整,通过2010年的TM影响及道路影响因子,预测2015年武汉城市圈土地利用变化的预测,准确率达到80%以上。可为以后进行市县级土地利用总体规划的编制提供指导性意见。