云环境下基于CA-Markov的土地利用变化预测方法

传统土地利用变化预测方法通常效率低,无法满足土地利用变化大数据分析和处理的需求。采用MapReduce编程模型对元胞自动机-马尔可夫模型进行并行化扩展,设计了基于Hadoop的土地利用变化预测方法(land-use change prediction method based on cloud computing,Cloud-CMLP),并选取杭州市进行实验,包括:①不同数据量下Cloud-CMLP核心算法的运行效率实验;②利用Cloud-CMLP方法模拟杭州2013年土地利用变化,并将模拟结果与2013年遥感影像解译结果进行对比分析,验证了预测方法的正确性;③杭州2020年的土地利用变化模拟预测分析,研究区中心地带受发达交通系统影响,建设用地面积整体呈快速上升趋势,且主要来源于农业用地的转换。