An Integrated Software Environment for Object-Based Cellular Automata: An Application to the Study of Land-Use Changes
Notice bibliographique
Résumé
Cellular automata (CA) is a well-established modelling approach used to study patterns and dynamics of land-use/land-cover (LULC) systems and to predict their evolution. Increased computer performance, along with the need to improve how geographic space is represented have resulted in the recent development of object-based CA models. Their main advantage over conventional cell-based models is that they allow for the representation of meaningful, real-world entities. However, their use remains limited due to issues with data model inconsistencies between calibration and simulation, simple neighborhood configurations and driving factors, overlooking spatial and temporal scaling effects on simulated results, increased computation time required to handle vector geometrical transformations and topology, and lack of an integrated framework that encompasses the functionalities required for calibration and simulation. The objective of this research is to describe the architecture and functionality of a novel, object-based CA model that were tested in two study areas in the Elbow River watershed in southern Alberta at 5 m and 60 m resolution. A change detection analysis is first performed on a series of historical LULC maps in vector format to identify the trends and speed of change in LULC and the driving factors responsible for these changes. This information is stored in a spatial database accessible from the software environment. Calibration is conducted with several neighborhood configurations and drivers using the multi-class weight of evidence method to calculate the transition probabilities. Simulation is performed by allowing for the change of state and geometry of each object over time. Time-consuming vector-handling operations are optimized or parallelized to increase the speed of execution. The final model results indicate a positive agreement with an independent map used for comparison. The model reproduces realistic urbanization patterns along the main roads and the river. Also, it is apparent that there is a substantial improvement in computation time. This model represents a powerful exploration and application tool that will enable a large community of users to exploit the potential of CA modelling for understanding the dynamics of LULC systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».