Trên cơ sở kết quả đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu giai đoạn 2005 - 2015, công trình đã ứng dụng mô hình phân tích chuỗi Markov và Mạng tựđộng nhằm dự báo thay đổi sử dụng đất tới năm 2025.
Bài toán mô hình hóa thay đổi sử dụng đất tỉnh Phú Thọ tới năm 2020 và 2025 dựa trên nguồn tư liệu không gian chính là bản đồ hiện trạng sử dụng đất các năm 2005, 2010 và 2015. Nội dung các bước tiến hành mô hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất cụ thể như sau:
Hình 3.11. Quy trình dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu
- Xây dựng ma trận chuyển đổi Markov: Bản chất của phương pháp phân tích chuỗi Markov là xây dựng mối liên hệ giữa 2 bản đồ sử dụng đất tại hai thời điểm đánh giá nhằm tạo cơ sở khoa học cho quá trình mô hình hóa ở các bước tiếp theo. Sở dĩ mốc thời điểm dự báo là năm 2020 và 2025 là dựa trên việc tính toán ma trận chuyển đổi Markov để xác định ra bước nhảy thời gian (time steps) cho quá trình đánh giá. Đồng thời những mốc thời gian này cũng trùng với kế hoach, quy hoạch sử dụng đất với chu kỳ 5 năm được công bố của địa phương để kiểm chứng chính mức độ chính xác của kết quả dự báo.
Trên cơ sở kết quả dự báo của mô hình Mốc thời gian dự báo 2020 được xác định bằng cách tính khoảng thời gian giữa năm 2010 và 2015 (5 năm), cụ thể theo công thức như sau:
TDB = TCT + (TCT - TCD) Trong đó: TDB: Thời điểm dự báo
TCT: Mốc thời gian cận trên của quá trình đánh giá TCD: Mốc thời gian cận dưới của quá trình đánh giá
Áp dụng công thức trên, ta sẽ xác định được thời điểm dự báo biến đổi sử dụng đất tỉnh Phú Thọ như sau:
TDB1 = 2015 + (2015 - 2010) = 2020 TDB2 = 2015 + (2015 - 2005) = 2025 - Phân cấp mức độ thích hợp (suitability):
Phân cấp thích hợp thường được sử dụng trong quá trình đánh giá đa chỉ tiêu (Multi Criteria Evaluation) trong các bài toán mô hình hóa thông tin không gian. Phân cấp thích hợp thể hiện mức độ thích hợp đối với một mục tiêu đánh giá cụ thể nào đó của tất cả các địa điểm trong khu vực nghiên cứu.