土地利用转移矩阵制作

本文介绍了如何使用马尔可夫模型来构建土地利用转移矩阵,通过四川2000年和2010年的土地利用数据,详细阐述了数据处理、矩阵构建过程,并展示了土地利用景观转移矩阵,探讨了土地利用变化趋势预测的方法。

土地利用转移矩阵制作

1 马尔可夫模型(Markov)

1.1马尔可夫模型

马尔科夫模型(Markov)是俄国数学家安德烈·马尔科夫提出来的一种随机过程的研究,随机过程具有无后效性(即在系统状态转移过程中,系统将来的状态只与现在的状态有关,而与过去的状态无关),该方法通过对各个时刻事件不同状态的初始概率及状态之间的转移关系来预测事件下一步发生的状态及其变化趋势,是预测土地利用变化趋势的好方法,在土地利用变化预测方面得到了广泛应用。其模型公式为:
在这里插入图片描述

式中:S(t+1)St分别是第t+1期和第t期的土地利用状态;Piji类土地利用类型转化为j类土地利用类型的转移概率,其数学表达式一般为:
在这里插入图片描述
式中:n为土地利用类型个数,并且满足0≤Pij≤1和∑(i=1)nPij =1。

1.2转移矩阵

土地利用转移矩阵能够反映土地利用的结构特征和各类型之间的转化情况和方向,揭示各类型转入转出信息,转移矩阵的数学形式为:

### 如何在 ArcGIS 中创建或分析土地利用转移矩阵栅格 #### 创建土地利用转移矩阵的基础概念 土地利用转移矩阵是一种用于描述特定时间段内不同土地利用类型之间转换情况的工具。这种矩阵能够帮助研究者了解哪些类型的用地发生了转变以及其具体方向和规模[^1]。 #### 准备工作 为了成功构建并分析土地利用转移矩阵,在开始之前需完成一系列准备工作,包括但不限于获取两个时间点的土地覆盖/土地利用栅格数据集,并确保它们具有相同的投影坐标系、空间分辨率及分类体系。 #### 制作土地利用转移矩阵的具体流程 1. **重采样与配准** 如果两期影像的空间分辨率不一致,则需要对较高分辨率的数据执行重采样操作以匹配较低分辨率的一方;同时确认两者间的地理配准精度良好。 2. **重新编码类别值** 使用`Reclassify`工具调整输入栅格中的类编号至统一标准形式以便后续对比运算更加直观简便。 3. **交叉制表法生成转移矩阵** 应用ArcToolbox里的Spatial Analyst扩展模块下的Cross Tabulation功能来实现这一目标。此过程会基于一对多关系统计每种源地物转变为其他各类别的像素数量总和从而形成最终的结果表格文件。 4. **可视化表达结果** 将上述得到的文本型转移矩阵导入Microsoft Excel软件进一步加工美化成易于解读的形式如热力图等图形化展示样式[^3] 。另外也可以考虑直接借助Python脚本配合NumPy库定制专属绘图方案满足个性化需求 。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 假设我们已经得到了如下二维数组表示转移矩阵 transition_matrix = np.array([[...], [...]]) fig, ax = plt.subplots() heatmap = ax.pcolor(transition_matrix, cmap=plt.cm.Blues) row_labels = ['Class A', 'Class B'] col_labels = ['To Class C', 'To Class D'] ax.set_xticks(np.arange(len(col_labels)) + 0.5, minor=False) ax.set_yticks(np.arange(len(row_labels)) + 0.5, minor=False) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.tick_top() plt.xticks(rotation=90) ax.set_xticklabels(col_labels) ax.set_yticklabels(row_labels) plt.show() ``` 对于希望深入探讨矢量化路径的朋友来说,还可以参照指定链接学习更多相关内容[^2]。 ---
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