3. Kết quả mô phỏng 1 Phân loại thảm phủ
3.4. Mô phỏng thảm phủ năm
Mơ hình tích hợp giữa mơ hình Cellular Automata và mơ hình Markov có thể dự tính các biến đổi thảm phủ giữa hai khoảng thời gian. Do đó, các xác suất chuyển đổi trong giai đoạn 2005-2010 cùng với thảm phủ cơ sở 2010 đã được sử dụng để mô
phỏng thảm phủ vào năm 2015. Mỗi pixel được gán cho một lớp phủ trong tương lai dựa theo mức độ phù hợp của nó được quy định trong bản đồ tính phù hợp. Số lần lặp lại i cũng là số bước thời gian sẽ được sử dụng trong mơ hình. Việc chọn con số này cũng là một trong những yếu tố sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự tính của mơ hình. Với mục đích đạt được các tham số tối ưu, số lần lặp đã được kiểm tra trong nghiên cứu của (Arsanjani, Kainz, & Mousivand, 2011). Do đó, số lần lặp lại được lựa chọn trong nghiên cứu là 5, 10 và 15 (Hình 6).
Bản đồ LULC 2015 mơ Bản đồ LULC 2015 mô Bản đồ LULC 2015 mô phỏng với i=5 phỏng với i=10 phỏng với i=15
Nơng nghiệp Hình 6. Bản đồ mơ phỏng
Đất trống thảm phủ năm 2015 với số lần lặp khác nhau thơng Rừng qua CA-Markov Vùng nước Xây dựng 3.5. Kiểm định mơ hình
Kiểm định mơ hình ln là một phần quan trọng để xác minh và kiểm tra độ chính xác của một mơ hình. Tuy nhiên, khơng có tiêu chí cố định để đánh giá mức thi hành hệ thống của các mơ hình biến động thảm phủ đất (Pontius, 2000). Để định lượng khả năng của mơ hình, chúng ta cần so sánh kết quả dự tính từ mơ hình với bản đồ tương tự và đáng tin cậy sử dụng hệ số Kappa (Cohen, 1960). Nhưng (Pontius Jr, 2002; Pontius, 2000) đã chứng minh rằng hệ số Kappa tiêu chuẩn (Cohen’s Kappa) hầu như khơng cung cấp thơng tin hữu ích gì vì nó nhầm lẫn giữa lỗi định lượng và lỗi vị trí. Do đó, ngồi Kappa tiêu chuẩn (Kstandard), các thành phần khác nhau của hệ số Kappa bao gồm Kappa cho khơng có thơng tin (Kno), Kappa cho vị trí ơ lưới (Klocation) và Kappa cho vị trí tầng lớp (KlocationStrata) đã được sử dụng để bổ sung cho những thiếu sót này (Pontius, 2000). Tóm lại, bản đồ mơ phỏng thảm phủ 2015 đã được xác thực với bản đồ thảm phủ 2015 đã phân loại và kiểm chứng, và kết quả được thể hiện dưới đây (Bảng 7).
Bảng 7. Thống kê Kappa cho các mô phỏng dựa trên dữ liệu kiểm chứng (2015)
Kno 0.9507 0.9349 0.9119
Klocation 0.9178 0.8887 0.8451
KlocationStrata 0.9178 0.8887 0.8451
Kstandard 0.9156 0.8865 0.8420
(Kirppendorff, 1989) cho rằng các mối liên hệ giữa hai biến có K <0,7 thường là không đủ độ tin cậy, và theo phân tích của các nhà nghiên cứu thì K> 0,8 được đánh giá là mơ hình có độ tin cậy tốt, cịn với khoảng 0,67 <K<0,8 cho phép các nhà nghiên cứu có thể đưa ra kết luận thí nghiệm. Theo đó, có thể thấy mơ hình mơ phỏng đã cho kết quả có độ tin cậy tốt, và mơ hình đã hiệu chỉnh có thể được áp dụng để dự đốn các loại bản đồ trong tương lai như thảm phủ năm 2030.