IDRISI软件CA_Markov模型土地利用变化模拟教程

"IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤" IDRISI是一款广泛应用于地理信息系统（GIS）和环境分析的软件，它提供了多种工具用于土地利用变化研究。CA_Markov模块是IDRISI中用于模拟土地利用动态变化的重要工具，结合了元胞自动机（CA）模型和马尔科夫链（Markov Chain）理论，能够预测未来的土地利用格局。 马尔科夫矩阵是基于历史土地利用数据计算得出的，反映了不同土地利用类型之间转换的概率。在IDRISI中，通过以下步骤获取马尔科夫矩阵： 1. 创建工程目录：首先，你需要在IDRISI中建立一个新的项目或工程，用于存放所有相关的数据和输出结果。 2. 数据格式转换：确保你拥有栅格数据，例如TIFF格式，然后通过“File”菜单的“Import”选项，选择“Desktop Publishing Formats”下的“GEOTIFF/TIFF”，将数据转换为IDRISI支持的.rst格式。 3. 计算马尔科夫矩阵：在“Modeling”菜单下，选择“Environmental/Simulationmodels”中的“MARKOV”。输入两期（如1987年和1996年）的土地利用影像，软件会自动生成一个表示从1987年到1996年转换概率的矩阵，你可以自定义输出文件名（如8796）。 4. 设置参数：指定时间间隔（9年）和预测期（9年），以及比例误差（通常设为0.15），这将影响模拟的准确性。 马尔科夫矩阵记录了每种土地利用类型在未来时期转变为其他类型的可能性，它是预测未来土地利用变化的基础。 接下来，使用CA_Markov模型进行土地利用变化模拟： 1. 模型启动：在“Modeling”菜单下，再次进入“Environmental/Simulationmodels”，选择“CA_Markov”。 2. 输入参数：提供96年的土地利用影像作为模拟基础，选择之前生成的马尔科夫转换概率矩阵，设置转换适宜性图集（可选，根据实际需求），并命名输出的模拟结果（如05）。 3. 循环次数：设置元胞自动机的循环次数，等于预测年份与起始年份间隔的整数倍，例如9年预测则设置为9次。 4. 邻域结构：选择邻域模式，IDRISI默认的是5*5冯诺依曼邻域，即考虑上下左右和对角线共9个相邻元胞。 通过以上步骤，IDRISI的CA_Markov模型可以生成预测的2005年土地利用分布图，这有助于理解土地利用变化趋势，为规划和决策提供科学依据。然而，值得注意的是，模拟精度受多种因素影响，包括数据质量、参数设置和模型假设，因此在实际应用中可能需要调整和优化。