- 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.
Hình 2.1. Mô hình chuỗi Markov
Với γij: Là xác suất thay đổi được xác định từ việc chồng ghép bản đồ sử dụng đất tại 2 thời điểm khác nhau. Để dự đoán phân bố các kiểu sử dụng đất khác nhau vào các thời điểm khác nhau có thể ứng dụng mô hình Markov như sau:
x = (2.1)
Đây có thể được viết lại dưới dạng tổng quát hóa của ma trận như sau:
[V1,V2,…,V5]1 * (2.2)
- Ứng dụng mô hình toán học để dự báo sự thay đổi các kiểu sử dụng đất trong tương lai
Dự báo về sự thay đổi các kiểu sử dụng đất theo thời gian theo phương trình toán học sau (Mubea và cs., 2010):
Vt2 = M * Vt1 (2.3)
Trong đó:
M: Tỉ lệ thay đổi của các kiểu sử dụng đất trong khoảng thời gian thu thập số liệu.
Vt1: Diện tích của kiểu sử dụng đất tại thời điểm thứ nhất. Vt2: Diện tích của kiểu sử dụng đất tại thời điểm thứ hai.
Nghiên cứu tiến hành dự báo trước tiên cần xác định được khoảng thời gian dự báo, trên cơ sở kết quả đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu giai đoạn 2015 - 2015, nghiên cứu đã ứng dụng mô hình phân tích chuỗi Markov nhằm dự báo biến động sử dụng đất tỉnh Phú Thọ tới năm 2025 theo công thức 2.4: γ11, γ12, γ13, . . . γ15 γ21, γ22, γ23, . . . γ25 …. …. γ51, γ52, γ53, . . . γ55 = [V1,V2,…,V5]2 Ma trận về xác suất của sự thay đổi các kiểu sử dụng đất Tỉ lệ các kiểu sử dụng đất ở thời điểm thứ hai Tỉ lệ các kiểu sử dụng đất ở thời điểm thứ nhất
TDB = TCT + (TCT - TCD) (2.4) 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 Thọnhư sau:
TDB1 = 2015 + (2015 - 2010) = 2020 (2.5)
TDB2 = 2015 + (2015 - 2005) = 2025
- Giới thiệu chung về phần mềm Idrisi Selva và một sốmodul điển hình:
Idrisi Selva 17 là một phần mềm tích hợp viễn thám và GIS được phát triển và thương mại hóa bởi Phòng thí nghiệm Clark thuộc Đại học Clark, Hoa kỳ. Phần mềm Idrisi được xây dựng từ năm 1987, trải qua thời gian phát triển đến nay, Idrisi đang được sử dụng rộng rãi ở trên 180 quốc gia và phiên bản được sử dụng hiện nay là Idrisi Selva 17.
Phần mềm Idrisi tập hợp tương đối nhiều module phân tích không gian như Earth trend modeler (ứng dụng trong nghiên cứu và mô hình hóa biến đổi khí hậu và các hiện tượng liên quan), Land change modeler (chuyên nghiên cứu về biến động và dự báo biến động sử dụng đất),...Cùng với các hợp phần cơ bản như xử lý tư liệu viễn thám (phân loại, hiệu chỉnh phổ,...) và các hợp phần GIS (thành lập, biên tập bản đồ,...), các hợp phần mô hình hóa không gian là điểm nổi bật tạo nên đặc điểm riêng của phần mềm Idrisi.
Hình 2.2. Giao diện phần mềm Idrisi Selva
Module Markov được sử dụng để dự báo sự biến đổi của các loại hình sử dụng đất được đưa vào trong bài toán mô hình hóa. Tuy nhiên, thuật toán Markov là nội suy tuyến tính để dự báo sự thay đổi trạng thái của các pixel theo các bước thời gian khác nhau mà chưa xác định được ngưỡng đánh giá (các yếu tố tự nhiên, chính sách phát triển và các yếu tố kinh tế - xã hội).
Hình 2.3. Module MARKOV trên Idrisi Selva
Để khắc phục nhược điểm của thuật toán Markov, Idrisi đã bổ sung và tích hợp thuật toán mảng tự động (Cellular Automata) kết hợp với phân tích chuỗi Markov để đưa các ngưỡng được xác định bằng phương pháp đánh giá
đa chỉ tiêu (Multi Criteria Evaluation - MCE) nhằm gia tăng độ chính xác của kết quả mô hình hóa.
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU