Land Use Change Prediction using a Hybrid (CA-Markov) Model
Author(s):
Abstract:
Landsat data for 1992, 2000, and 2013 land use changes for Ekbatan Dam watershed was simulated through CA-Markov model. Two classification methods were initially used, viz. the maximum likelihood (MAL) and support vector machine (SVM). Although both methods showed high overall accuracy and Kappa coefficient, visually MAL failed in separating land uses, particularly built up and dry lands.Therefore, the results of SVM were used for Markov Chain Model and CA filter to predict land use map for 2034. In order to assess the ability of CA Markov model, simulation for 2013was performed. Results showed that simulated map was in agreement with the existing map for2013 at 84% level. The land use map prediction showed that built up area of 0.8298 km2 in 2013 will increase to 1.02113 km2 in 2034. In contrast, irrigated agriculture will decrease from 17.33 km2 to 17.16 km2, and rain fed agriculture from 45.07 km2 to 44.49 km2. Results of this research proved the application of CA Markov model in simulating the land use changes.
Keywords:
Language:
English
Published:
ECOPERSIA, Volume:5 Issue: 1, Winter 2017
Pages:
1631 to 1640
magiran.com/p1667539
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!