文献类型：期刊文献

中文题名：基于计算机软件技术CA-Markov模型的土地利用变化模拟与预测

英文题名：Simulation and Prediction of Land Use Changes Based on Computer Software Technology and CA-Markov Model

作者：潘璐阳[1,2,3];鹿琳琳[2,3];束磊[2,3,4];马永欢[5];刘昭华[4];何丹[6]

第一作者：潘璐阳

机构：[1]山东科技大学测绘与空间信息学院,山东青岛266590;[2]可持续发展大数据国际研究中心,北京100094;[3]中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室,北京100094;[4]江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州341000;[5]中华人民共和国自然资源部信息中心,北京100812;[6]北京联合大学应用文理学院,北京100191

第一机构：山东科技大学测绘与空间信息学院,山东青岛266590

年份：2022

卷号：43

期号：10

起止页码：42-45

中文期刊名：软件

外文期刊名：Software

基金：2022年可持续发展大数据国际研究中心主任基金项目,项目名称:《基于地球大数据的城市可持续发展指标综合监测与评估》(CBAS2022DF016)。

语种：中文

中文关键词：计算机软件;土地利用;CA-Markov;模拟与预测;可持续发展

外文关键词：computer software;land use;CA-Markov;simulation and prediction;sustainable development

摘要：随着科学技术的不断发展,计算机技术领域得到了越来越广泛的应用。本文基于机器学习开展了天津市1990—2020年的土地覆盖地图制作,并用软件模型预测了天津市土地利用动态分布,最后评价该城市的人口和土地城镇化的关系变化。结果表明:机器学习分类技术泛化能力强,分类精度高;CA-Markov模型预测结果与实际解译结果的Kappa系数为81.21%,有较好的可信度,现有的软件模型技术可以达到预测未来土地动态的目的;2020—2030年天津市各土地类型间转换趋于稳定,土地城镇化与人口城镇化趋于协调。
With the continuous development of science and technology,computer technology has been more and more widely used.Based on machine learning,this study analyzed the land cover map of Tianjin from 1990 to 2020,predicted the dynamic distribution of land use in Tianjin with software models,finally evaluated the relationship between population and land urbanization in the city.The results show that machine learning classification technology has strong generalization ability and high classification accuracy;The Kappa coefficient between the predicted results of CA Markov model and the actual interpretation results is 81.21%,which has good reliability.The existing software model technology can achieve the purpose of predicting future land dynamics;From 2020 to 2030,the transformation among various land types in Tianjin will be stable,and land urbanization and population urbanization will be coordinated in the future.