ten these models need high-resoluti

ten these models need high-resolution data for land use
to appropriately simulate the processes involved.
Land-Use Change Models
The rising awareness of the need for spatially-explicit
land-use models within the Land-Use and Land-
Cover Change research community (LUCC; Lambin
and others 2000a, Turner and others 1995) has led to
the development of a wide range of land-use change
models. Whereas most models were originally developed
for deforestation (reviews by Kaimowitz and Angelsen
1998, Lambin 1997) more recent efforts also
address other land use conversions such as urbanization
and agricultural intensification (Brown and others
2000, Engelen and others 1995, Hilferink and Rietveld
1999, Lambin and others 2000b). Spatially explicit approaches
are often based on cellular automata that
simulate land use change as a function of land use in
the neighborhood and a set of user-specified relations
with driving factors (Balzter and others 1998, Candau
2000, Engelen and others 1995, Wu 1998). The specification
of the neighborhood functions and transition
rules is done either based on the user’s expert knowledge,
which can be a problematic process due to a lack
of quantitative understanding, or on empirical relations
between land use and driving factors (e.g., Pijanowski
and others 2000, Pontius and others 2000). A
probability surface, based on either logistic regression
or neural network analysis of historic conversions, is
made for future conversions. Projections of change are
based on applying a cut-off value to this probability surface.
Although appropriate for short-term projections, if
the trend in land-use change continues, this methodology
is incapable of projecting changes when the demands for
different land-use types change, leading to a discontinuation
of the trends. Moreover, these models are usually
capable of simulating the conversion of one land-use type
only (e.g. deforestation) because they do not address
competition between land-use types explicitly.
The CLUE Modeling Framework
The Conversion of Land Use and its Effects (CLUE)
modeling framework (Veldkamp and Fresco 1996, Verburg
and others 1999a) was developed to simulate landuse
change using empirically quantified relations between
land use and its driving factors in combination
with dynamic modeling. In contrast to most empirical
models, it is possible to simulate multiple land-use types
simultaneously through the dynamic simulation of
competition between land-use types.
This model was developed for the national and continental
level, applications are available for Central
America (Kok and Winograd 2001), Ecuador (de Koning
and others 1999), China (Verburg and others
2000), and Java, Indonesia (Verburg and others
1999b). For study areas with such a large extent the
spatial resolution of analysis was coarse (pixel size varying
between 7
7 and 32
32 km). This is a consequence
of the impossibility to acquire data for land use
and all driving factors at finer spatial resolutions. A
coarse spatial resolution requires a different data representation
than the common representation for data
with a fine spatial resolution. In fine resolution gridbased
approaches land use is defined by the most dominant
land-use type within the pixel. However, such a
data representation would lead to large biases in the
land-use distribution as some class proportions will diminish
and other will increase with scale depending on
the spatial and probability distributions of the cover
types (Moody and Woodcock 1994). In the applications
of the CLUE model at the national or continental level
we have, therefore, represented land use by designating
the relative cover of each land-use type in each pixel,
e.g. a pixel can contain 30% cultivated land, 40% grassland,
and 30% forest. This data representation is directly
related to the information contained in the census
data that underlie the applications. For each
administrative unit, census data denote the number of
hectares devoted to different land-use types.
When studying areas with a relatively small spatial extent,
we often base our land-use data on land-use maps or
remote sensing images that denote land-use types respectively
by homogeneous polygons or classified pixels.
When converted to a raster format this results in only one,
dominant, land-use type occupying one unit of analysis.
The validity of this data representation depends on the
patchiness of the landscape and the pixel size chosen.
Most sub-national land use studies use this representation
of land use with pixel sizes varying between a few meters
up to about 1
1 km. The two different data representations
are shown in Figure 1.
Because of the differences in data representation
and other features that are typical for regional applications,
the CLUE model can not directly be applied
at the regional scale. This paper describes the modified
modeling approach for regional applications of
the model, now called CLUE-S (the Conversion of
Land Use and its Effects at Small regional extent).
The next section describes the theories underlying
the development of the model after which it is described
how these concepts are incorporated in the
simulation model. The functioning of the model is
illustrated for two case-studies and is followed by a
general discussion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สิบรุ่นเหล่านี้ต้องการข้อมูลความละเอียดสูงสำหรับที่ดินใช้การจำลองกระบวนการเกี่ยวข้องอย่างเหมาะสมใช้ที่ดินเปลี่ยนแปลงรูปแบบความตระหนักเพิ่มขึ้นของความต้องการสำหรับ spatially ชัดเจนใช้รูปแบบการใช้ที่ดินและที่ดิน - ที่ดินครอบคลุมการเปลี่ยนแปลงการวิจัยชุมชน (LUCC Lambinและอื่น ๆ 2000a ช่างกลึงและอื่น ๆ 1995) ได้นำไปการพัฒนาความหลากหลายของการใช้ที่ดินเปลี่ยนแปลงรูปแบบจำลอง ในขณะที่เดิมถูกพัฒนารูปแบบมากที่สุดการตัดไม้ทำลายป่า (รีวิว โดย Kaimowitz และ Angelsenปี 1998, lambin 1997) ความพยายามล่าสุดยังแปลงการใช้ที่ดินอื่น ๆ เช่นเป็นที่อยู่และแรงทางการเกษตร (สีน้ำตาลและอื่น ๆ2000, Engelen และอื่น ๆ 1995, Hilferink และ Rietveldปี 1999, Lambin และอื่น ๆ 2000b) วิธี spatially ชัดเจนมักจะขึ้นอยู่กับเซลลูลาร์ออโตมาตาที่จำลองการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเป็นฟังก์ชันของการใช้ที่ดินในพื้นที่ใกล้เคียงและชุดของความสัมพันธ์ที่ผู้ใช้ระบุขับรถปัจจัย (Balzter และอื่น ๆ ปี 1998, Candau2000, Engelen และอื่น ๆ 1995, 1998 วู) ข้อมูลจำเพาะงานพื้นที่ใกล้เคียงและเปลี่ยนกฎจะทำอย่างใดอย่างหนึ่งตามที่ผู้รู้ผู้เชี่ยวชาญซึ่งจะมีปัญหาเนื่องจากการขาดหรือไม่ความเข้าใจเชิงปริมาณ หรือความสัมพันธ์ของประจักษ์ระหว่างที่ดินใช้และปัจจัยผลักดัน (เช่น Pijanowskiและอื่น ๆ 2000 พอนติอุส และผู้อื่น 2000) Aความน่าเป็นพื้นผิว ตามการถดถอยโลจิสติกหรือวิเคราะห์ประวัติศาสตร์แปลง โครงข่ายประสาททำการแปลงในอนาคต มีการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงตามใช้ค่าตัดกับพื้นผิวนี้น่าเป็นแต่ที่เหมาะสมสำหรับการคาดการณ์ระยะสั้น ถ้าแนวโน้มในการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินต่อ วิธีนี้ไม่สามารถทำงานประเมินการเปลี่ยนแปลงเมื่อความต้องการประเภทการใช้ที่ดินต่าง ๆ เปลี่ยน นำไปสู่การ discontinuationแนวโน้มการ นอกจากนี้ รุ่นเหล่านี้มักความสามารถในการเลียนแบบการแปลงชนิดใช้ที่ดินเท่านั้น (เช่นทำลายป่า) เนื่องจากพวกเขาไม่อยู่แข่งขันระหว่างที่ดินใช้ชนิดอย่างชัดเจนกรอบงานตั้งใจสร้างโมเดลแปลงการใช้ที่ดินและเป็นผล (ปม)โมเดลกรอบ (Veldkamp และจิตรกรรมฝาผนัง 1996, Verburgและอื่น ๆ 1999a) ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อจำลอง landuseเปลี่ยนใช้ empirically quantified ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ที่ดินและปัจจัยการขับร่วมด้วยโมเดลแบบไดนามิก ในทางตรงข้ามการประจักษ์มากที่สุดรุ่น เป็นการจำลองการใช้ที่ดินหลายชนิดพร้อมผ่านการจำลองสถานการณ์แบบไดนามิกการแข่งขันระหว่างประเภทการใช้ที่ดินรุ่นนี้ได้รับการพัฒนาชาติและยุโรประดับ โปรแกรมประยุกต์มีเซ็นทรัลอเมริกา (โคกและ Winograd 2001) เอกวาดอร์ (Koning เดอและ 1999), จีน (Verburg และอื่น ๆ2000), และ Java อินโดนีเซีย (Verburg และอื่น ๆ1999b) . การศึกษามีขนาดใหญ่แก้ปัญหาพื้นที่การวิเคราะห์หยาบ (พิกเซลขนาดแตกต่างกันระหว่าง 7 7 และ 32 32 km) ซึ่งจะส่งผลต่อของเป็นไปได้ทำการได้รับข้อมูลสำหรับที่ดินและปัจจัยทั้งหมดขับ finer ปริภูมิความละเอียด Aปริภูมิความหยาบต้องแสดงข้อมูลที่แตกต่างกันกว่าการนำเสนอข้อมูลทั่วไปด้วยความละเอียดพื้นที่ดี ใน gridbased ความละเอียดดีแนวทางการใช้ที่ดินจะถูกกำหนด โดยหลักมากที่สุดที่ดินใช้ชนิดภายในพิกเซล อย่างไรก็ตาม เช่นการนำเสนอข้อมูลจะนำไปสู่การยอมขนาดใหญ่ในการใช้ที่ดินกระจายเป็นชั้นบางสัดส่วนจะลดลงและอื่น ๆ จะเพิ่มขึ้น ด้วยอัตราขึ้นอยู่กับการกระจายพื้นที่และความน่าเป็นของฝาชนิด (มู้ดดี้และ Woodcock 1994) ในโปรแกรมประยุกต์รุ่นตั้งใจในระดับชาติ หรือยุโรปเรามี ดังนั้น แสดงการใช้ที่ดิน โดยลืมปกญาติของแต่ละประเภทการใช้ที่ดินในแต่ละพิกเซลเช่น พิกเซลสามารถประกอบด้วยที่ดิน 30% cultivated, 40% กราสแลนด์และป่า 30% การแสดงข้อมูลนี้ได้โดยตรงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่อยู่ในบ้านข้อมูลที่อยู่ภายใต้โปรแกรมประยุกต์ สำหรับแต่ละหน่วยดูแล ข้อมูลสำมะโนแสดงราคาจำนวนเฮกเตอร์ใช้ที่ดินเพื่อรองรับการแตกต่างชนิดกันเมื่อศึกษาพื้นที่ที่ มีขนาดพื้นที่เล็กเรามักจะยึดที่ดินใช้ข้อมูลแผนที่การใช้ที่ดิน หรือระยะไกลไร้สายภาพที่แสดงที่ดินใช้ชนิดตามลำดับรูปหลายเหลี่ยมเป็นเนื้อเดียวกันหรือลับพิกเซลเมื่อแปลงเป็นรูปแบบราสเตอร์แบบนี้ส่งผลเฉพาะอย่างชนิดใช้ที่ดินหลัก มีหน่วยของการวิเคราะห์ถูกต้องของการนำเสนอข้อมูลนี้ขึ้นอยู่กับการpatchiness ภูมิทัศน์และเลือกขนาดของพิกเซลดินแดนแห่งชาติย่อยส่วนใหญ่ใช้ศึกษาใช้แทนนี้การใช้ที่ดินมีขนาดพิกเซลที่แตกต่างกันระหว่างไม่กี่เมตรถึง 1 ประมาณ 1 km นำเสนอข้อมูลที่แตกต่างกันสองมีแสดงในรูปที่ 1เนื่องจากความแตกต่างในการแสดงข้อมูลและคุณลักษณะอื่น ๆ ที่มีทั่วไปสำหรับโปรแกรมประยุกต์ระดับภูมิภาคโดยตรงไม่สามารถใช้แบบตั้งใจในระดับภูมิภาค เอกสารนี้อธิบายการปรับเปลี่ยนวิธีการสร้างโมเดลสำหรับงานภูมิภาครุ่น เรียกปม-S (การแปลงใช้ที่ดินและผลกระทบในระดับภูมิภาคขนาดเล็ก)ส่วนถัดไปอธิบายทฤษฎีต้นแบบการพัฒนารูปแบบที่มีการอธิบายไว้วิธีรวมแนวคิดเหล่านี้ในการการจำลองแบบ ทำงานของรูปแบบคือแสดงกรณีศึกษา 2 และตามด้วยการสนทนาทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สิบรูปแบบเหล่านี้ต้องการข้อมูลความละเอียดสูงสำหรับการใช้ประโยชน์ที่ดิน
อย่างเหมาะสมจำลองกระบวนการที่เกี่ยวข้อง.
เปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินรุ่น
การรับรู้ที่เพิ่มขึ้นของความจำเป็นในการสันนิฐานชัดเจน
การใช้ที่ดินแบบจำลองในการใช้ที่ดินและ Land-
ปกชุมชนการวิจัยการเปลี่ยนแปลง ( Lucc; Lambin
และอื่น ๆ 2000a, เทอร์เนอและอื่น ๆ 1995) ได้นำไปสู่
​​การพัฒนาความหลากหลายของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน
แบบจำลอง ในขณะที่แบบจำลองส่วนใหญ่มีการพัฒนามา
สำหรับการตัดไม้ทำลายป่า (ความคิดเห็นโดย Kaimowitz และ Angelsen
1998 Lambin 1997) ความพยายามมากขึ้นล่าสุดยัง
อยู่ที่การใช้ประโยชน์ที่ดินแปลงอื่น ๆ เช่นการขยายตัวของเมือง
และการเกษตรได้อย่างเข้มข้น (สีน้ำตาลและอื่น ๆ
ปี 2000 Engelen และอื่น ๆ ปี 1995 Hilferink และ Rietveld
1999 Lambin และอื่น ๆ 2000b) สันนิฐานแนวทางอย่างชัดเจน
มักจะอิงออโตมือถือที่
จำลองการเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินเป็นฟังก์ชั่นการใช้ประโยชน์ที่ดินใน
พื้นที่ใกล้เคียงและชุดของความสัมพันธ์ที่ผู้ใช้กำหนด
ด้วยปัจจัยผลักดัน (Balzter และอื่น ๆ ปี 1998 Candau
2000 Engelen และอื่น ๆ 1,995 วู 1998 ) สเปค
ของฟังก์ชั่นและพื้นที่ใกล้เคียงการเปลี่ยนแปลง
กฎระเบียบที่จะทำอย่างใดอย่างหนึ่งขึ้นอยู่กับความรู้จากผู้เชี่ยวชาญของผู้ใช้
ซึ่งอาจจะเป็นกระบวนการที่มีปัญหาเนื่องจากการขาด
ความเข้าใจในเชิงปริมาณหรือเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงประจักษ์
ระหว่างการใช้ที่ดินและปัจจัยผลักดัน (เช่น Pijanowski
และอื่น ๆ 2,000 ปอนติอุสและอื่น ๆ 2,000)
พื้นผิวน่าจะเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งขึ้นอยู่กับการถดถอยโลจิสติก
หรือการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทของการแปลงประวัติศาสตร์จะ
ทำสำหรับการแปลงในอนาคต ประมาณการของการเปลี่ยนแปลงจะ
อยู่บนพื้นฐานของการใช้ค่าตัดกับพื้นผิวน่าจะเป็นนี้.
แม้ว่าที่เหมาะสมสำหรับการคาดการณ์ระยะสั้นหาก
แนวโน้มในการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอย่างต่อเนื่องวิธีการนี้
ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงฉายเมื่อความต้องการสำหรับ
การใช้ประโยชน์ที่ดินที่แตกต่างกัน เปลี่ยนประเภทที่นำไปสู่ความแตกแยก
ของแนวโน้ม นอกจากนี้รูปแบบเหล่านี้มักจะมี
ความสามารถในการจำลองการแปลงหนึ่งประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดิน
เท่านั้น (เช่นตัดไม้ทำลายป่า) เพราะพวกเขาไม่ได้อยู่ที่
การแข่งขันระหว่างประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินอย่างชัดเจน.
กรอบการสร้างแบบจำลองเบาะแส
การแปลงของการใช้ที่ดินและผลกระทบของมัน (CLUE)
กรอบการสร้างแบบจำลอง (Veldkamp และ Fresco 1996 Verburg
และอื่น ๆ 1999a) ได้รับการพัฒนาเพื่อจำลองการใช้ที่ดิน
การเปลี่ยนแปลงโดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณสังเกตุ
การใช้ที่ดินและปัจจัยในการรวมกัน
กับการสร้างแบบจำลองแบบไดนามิก ในทางตรงกันข้ามกับการทดลองมากที่สุด
รุ่นก็เป็นไปได้ที่จะจำลองประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินหลาย
พร้อมกันผ่านการจำลองแบบไดนามิกของ
การแข่งขันระหว่างประเภทการใช้ที่ดิน.
รุ่นนี้ได้รับการพัฒนาระดับชาติและระดับทวีป
ระดับการใช้งานที่มีอยู่สำหรับกลาง
อเมริกา (กกและ Winograd 2001), เอกวาดอร์ (de Koning
และอื่น ๆ 1999), จีน (Verburg และอื่น ๆ
2000) และ Java, อินโดนีเซีย (Verburg และอื่น ๆ
1999b) สำหรับพื้นที่การศึกษาด้วยเช่นขอบเขตขนาดใหญ่
ความละเอียดเชิงพื้นที่ของการวิเคราะห์เป็นหยาบ (ขนาดพิกเซลที่แตกต่างกัน
ระหว่าง 7? 7 และ 32? 32 กิโลเมตร) นี่คือผลที่ตามมา
เป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับข้อมูลสำหรับการใช้ประโยชน์ที่ดิน
และปัจจัยผลักดันที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ปลีกย่อย
ความละเอียดเชิงพื้นที่หยาบต้องมีการแสดงข้อมูลที่แตกต่าง
กว่าการเป็นตัวแทนทั่วไปสำหรับข้อมูล
ที่มีความละเอียดเชิงพื้นที่ดี ในการแก้ปัญหาที่ดี gridbased
แนวทางการใช้ที่ดินถูกกำหนดโดยที่โดดเด่นมากที่สุด
ประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินภายในพิกเซล แต่อย่างไรก็ตามยังมี
การแสดงข้อมูลจะนำไปสู่อคติขนาดใหญ่ใน
การกระจายการใช้ประโยชน์ที่ดินเป็นสัดส่วนชั้นบางส่วนจะลดลง
และอื่น ๆ ที่จะเพิ่มขึ้นด้วยขนาดขึ้นอยู่กับ
การกระจายเชิงพื้นที่และความน่าจะเป็นของฝาครอบ
ประเภท (Moody และจำพวก 1994) ในการใช้งาน
ของรูปแบบเบาะแสในระดับชาติหรือทวีป
เรามีจึงเป็นตัวแทนของการใช้ที่ดินโดยกำหนด
ปกญาติของแต่ละประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินในแต่ละพิกเซล
เช่นพิกเซลสามารถมี 30% พื้นที่เพาะปลูก, ทุ่งหญ้า 40%
และป่าไม้ 30% การแสดงข้อมูลนี้ได้โดยตรง
ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่ในการสำรวจสำมะโนประชากร
ข้อมูลที่รองรับการใช้งาน สำหรับแต่ละ
หน่วยการบริหารข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรแสดงจำนวนของ
เฮคเตอร์ที่ทุ่มเทให้กับประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินที่แตกต่างกัน.
เมื่อศึกษาพื้นที่ที่มีขอบเขตพื้นที่ค่อนข้างเล็ก
เรามักจะมีฐานข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดินของเราบนแผนที่การใช้ที่ดินหรือ
ภาพรู้จากระยะไกลที่แสดงถึงที่ดิน ประเภทที่ใช้งานตามลำดับ
โดยรูปหลายเหลี่ยมเนื้อเดียวกันหรือพิกเซลจัด.
เมื่อแปลงเป็นรูปแบบแรสเตอร์ผลในเพียงคนเดียว
ที่โดดเด่นประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินครอบครองหนึ่งหน่วยของการวิเคราะห์.
ความถูกต้องของการแสดงข้อมูลแบบนี้ขึ้นอยู่กับ
patchiness ของภูมิทัศน์และ ขนาดพิกเซลได้รับการแต่งตั้ง.
ที่ดินย่อยแห่งชาติใช้การศึกษาส่วนใหญ่จะใช้เป็นตัวแทนนี้
ของการใช้ที่ดินที่มีขนาดแตกต่างกันระหว่างพิกเซลกี่เมตร
ขึ้นไปประมาณ 1? 1 กิโลเมตร สองการแสดงข้อมูลที่แตกต่างกัน
จะแสดงในรูปที่ 1.
เพราะความแตกต่างในการแสดงข้อมูล
และคุณสมบัติอื่น ๆ ที่เป็นปกติสำหรับการใช้งานในระดับภูมิภาค
แบบเบาะแสไม่สามารถนำมาประยุกต์ใช้
ในระดับภูมิภาค กระดาษนี้จะอธิบายการปรับเปลี่ยน
วิธีการสร้างแบบจำลองสำหรับการใช้งานระดับภูมิภาคของ
รูปแบบที่เรียกว่าตอนนี้ CLUE-S (แปลงของ
การใช้ที่ดินและผลกระทบที่มีขอบเขตในระดับภูมิภาคขนาดเล็ก).
ส่วนถัดไปอธิบายทฤษฎีพื้นฐาน
การพัฒนาของรูปแบบหลังจากที่มันเป็น อธิบาย
ว่าแนวคิดเหล่านี้จะรวมอยู่ใน
แบบจำลอง การทำงานของรูปแบบจะ
แสดงเป็นเวลาสองกรณีศึกษาและตามด้วย
การอภิปรายทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สิบเหล่านี้ต้องการข้อมูลแบบความละเอียดสูงสำหรับการใช้ที่ดินอย่างเหมาะสมจำลองกระบวนการเกี่ยวข้องกับ
.

เปลี่ยนรุ่นใช้ที่ดินเพิ่มขึ้นความตระหนักของความต้องการเปลี่ยนไปชัดเจน
- รุ่นภายในที่ดินและการใช้ที่ดิน -
ปกเปลี่ยนการวิจัยชุมชน ( lucc ; lambin
และอื่น ๆประกอบ เทอร์เนอร์ และคนอื่น ๆ , 1995 ) ได้นำไปสู่
การพัฒนาที่หลากหลายของแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน
.ส่วนรุ่นที่พบมากที่สุด คือ พัฒนาเดิม
สำหรับการตัดไม้ทำลายป่า ( วิจารณ์ โดย kaimowitz angelsen
lambin 1997 และ 1998 ) มากกว่าความพยายามล่าสุดยังใช้ที่ดินแปลงที่อยู่อื่น ๆ

และการเกษตรแบบประณีต เช่น เมือง ( สีน้ำตาลและผู้อื่น
2000 engelen และอื่น ๆ hilferink ไรเ เวล
1995 และ 1999 lambin และอื่น ๆ 2000b ) เปลี่ยนแนว
อย่างชัดเจนมักจะขึ้นอยู่กับเซลล์ที่โตมาตา
จำลองการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเป็นส่วนหนึ่งของที่ดิน
บ้านและการตั้งค่าของผู้ใช้ที่ระบุความสัมพันธ์
กับปัจจัยการขับรถ ( balzter และผู้อื่น 1998 แคนเดา
2000 engelen และผู้อื่น 1995 อู๋ 1998 ) สเปค
ของละแวกฟังก์ชันและกฎการเปลี่ยนแปลง
เสร็จแล้วให้ตามความรู้ความเชี่ยวชาญของผู้ใช้
ซึ่งเป็นขั้นตอนที่มีปัญหาเนื่องจากการขาด
ความเข้าใจเชิงปริมาณหรือเชิง
ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ที่ดินและปัจจัยการขับรถ ( เช่น pijanowski
และอื่น ๆ 2000 ปอนติอุสและอื่น ๆ 2 , 000 ) a
ความน่าจะเป็นผิว ตามด้วยการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติก
หรือเครือข่ายประสาทของการแปลงประวัติศาสตร์ คือ
ทำให้การแปลงในอนาคต ภาพสะท้อนของการเปลี่ยนแปลง
ตามการตัดค่าความน่าจะเป็นนี้พื้นผิวที่เหมาะสมสำหรับแผนระยะสั้น
ถึงแม้ว่าถ้า
แนวโน้มในการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งวิธีการ
ไม่สามารถยื่นเปลี่ยนแปลงเมื่อความต้องการที่แตกต่างกันการใช้ที่ดินประเภทเปลี่ยน

าไปสู่การของแนวโน้ม นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้มักจะ
สามารถจำลองการเปลี่ยนแปลงของการใช้ที่ดินประเภทหนึ่ง
เท่านั้น ( เช่นการตัดไม้ทำลายป่า ) เพราะพวกเขาไม่ได้แข่งขันระหว่างการใช้ที่ดินประเภทที่อยู่

เค้าชัดเจน แบบจำลองกรอบ
แปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินและผลกระทบของมัน ( เงื่อนงำ )
( veldkamp แบบกรอบ และสีปูนเปียก 1996 verburg
และอื่น ๆ 1999a ) ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อจำลองการเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการใช้

ใช้ที่ดิน และปัจจัยการขับรถในการรวมกัน
แบบไดนามิก ในทางตรงกันข้ามกับแบบจำลองเชิงประจักษ์
ส่วนใหญ่ก็เป็นไปได้ที่จะใช้หลายประเภทการใช้ที่ดิน
พร้อมกันผ่านการจำลองแบบไดนามิกของการแข่งขันระหว่างการใช้ที่ดินประเภท
.
รุ่นนี้ได้รับการพัฒนาในระดับประเทศและทวีป
, การใช้งานที่ใช้ได้สำหรับภาคกลาง
อเมริกา ( กกวิโนแกรดและ 2001 ) , เอกวาดอร์ ( เดอ koning
และอื่นๆ 1999 ) , จีน (
verburg และอื่น ๆ2000 ) และชวา ประเทศอินโดนีเซีย ( verburg และอื่น ๆ
1999b ) สำหรับบริเวณที่มีขอบเขตใหญ่ขนาดความละเอียดเชิงพื้นที่ในการวิเคราะห์
หยาบ ( ขนาดพิกเซลที่แตกต่างกันระหว่าง
7
7 32
32 กม. ) นี่คือผลของการได้รับข้อมูลที่ถูกต้อง

ใช้สำหรับที่ดินและปัจจัยการขับรถในพื้นที่ที่มีมติ เป็นมิติความละเอียดหยาบต้องแตกต่างกัน

ข้อมูลแทนกว่าการเป็นตัวแทนทั่วไปสำหรับข้อมูล
กับปรับมิติความละเอียด ความละเอียดในการปรับแนวทางการใช้ที่ดิน gridbased

ส่วนใหญ่จะถูกกำหนดโดยเด่น - ประเภทภายในพิกเซล อย่างไรก็ตาม เช่น
การแทนข้อมูลนำไปสู่อคติขนาดใหญ่ในการกระจายตามสัดส่วนระดับ

และจะลดจะเพิ่มขนาดขึ้นอยู่กับ
การแจกแจงความน่าจะเป็นเชิงพื้นที่และชนิดของปก
( อารมณ์ และจำพวก 1994 ) ในการใช้งาน
ของเบาะแสรุ่นในระดับชาติหรือระดับทวีป
เราจึงแสดงการใช้ที่ดิน โดยกำหนด
ปกสัมพัทธ์ของแต่ละการพิมพ์ในแต่ละพิกเซล , พิกเซล
เช่นสามารถมีที่ดินถือครอง 30% , 40% ทุ่งหญ้า
และ 30% ป่า ข้อมูลนี้โดยตรง
แทนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่อยู่ในการสำรวจสำมะโนประชากร
ข้อมูลที่รองรับการใช้งาน . สำหรับแต่ละ
หน่วยธุรการ ข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรแสดงจํานวน
ไร่เพื่อรองรับประเภทการใช้ที่ดินที่แตกต่างกัน .
เมื่อศึกษาพื้นที่ที่มีขนาดค่อนข้างเล็ก พื้นที่ขอบเขต
เรามักจะใช้ฐานข้อมูลของเราบนแผนที่การใช้ที่ดิน หรือภาพที่แสดงถึงประเภทระยะไกล

มาตามลำดับโดยจัดเป็นรูปหลายเหลี่ยม หรือพิกเซล .
เมื่อแปลงเป็น raster รูปแบบผลลัพธ์ที่ได้ในเพียงหนึ่ง
เด่น , การใช้ที่ดินประเภทครอบครองหนึ่งหน่วยของการวิเคราะห์ความถูกต้องของข้อมูลนี้แทน

patchiness ขึ้นอยู่กับของภูมิทัศน์และขนาดพิกเซลเลือก .
ส่วนใหญ่ย่อยแห่งชาติใช้ที่ดินใช้ตัวอย่างนี้แทน
ของ การใช้ที่ดินกับพิกเซลขนาดแตกต่างกันระหว่าง
ไม่กี่เมตรถึงประมาณ 1
1 กิโลเมตร ทั้งสองต่างแสดงข้อมูล
จะแสดงในรูปที่ 1

เพราะความแตกต่างในการแทนข้อมูลและคุณสมบัติอื่น ๆที่เป็นปกติสำหรับการใช้งานในระดับภูมิภาคของ
เค้าแบบไม่โดยตรงใช้
ที่ระดับภาค บทความนี้อธิบายถึงแบบจำลองสำหรับการแก้ไข

ตอนนี้ในแบบที่เรียกว่า clue-s ( การแปลง
การใช้ที่ดินและผลกระทบในขอบเขตระดับภูมิภาคขนาดเล็ก ) .

ส่วนถัดไปอธิบายทฤษฎีพื้นฐานการพัฒนารูปแบบหลังจากที่มันถูกอธิบายว่าแนวคิดเหล่านี้จะรวมอยู่ใน

รูปแบบจำลอง การทำงานของแบบจำลอง
ภาพประกอบ 2 กรณีศึกษา และตามมาด้วย
สนทนาทั่วไป