基于CA-Markov模型的秦淮河流域土地覆盖格局模拟预测

以秦淮河流域为研究区,以2006和2009年ETM+图像土地覆盖分类结果为输入数据,采用CA-Markov模型,模拟预测研究区未来的土地覆盖格局。在模型建立过程中,通过Markov模型求出转移概率矩阵和转移面积矩阵,确定CA模型转换规则,限制CA模型迭代次数。利用CA-Markov模型模拟预测研究区2012和2018年土地覆盖格局,并采用2012年实际土地覆盖分类结果验证预测精度,得到2012年各土地覆盖类型栅格数预测误差均小于等于6.5%,空间位置预测精度达到76.5%。预测结果表明,2018年研究区水田比例将降为33.3%,不透水面比例将达31.1%,其中多数水田转变成为不透水面,南京城区、禄口镇、句容市、溧水县等城镇地区的不透水面明显扩张。该方法可以对秦淮河流域的土地覆盖动态监测以及可持续发展提供依据。