Multi-Scenario Land Use and Land Cover (LULC) Change Projection Framework Using Markov Chain and PLUS Integrated Model
Notice bibliographique
Résumé
The spatial distribution of urban land use has undergone significant transformations due to rapid urbanization. Assessing the dynamic and complex interactions of land use and land cover (LULC) can help planners and policymakers understand the extent and effects of those changes. This study proposes a novel framework for land use and land cover (LULC) change through the integration of patch-generating land use simulation (PLUS) and Markov Chain (MC) model under different scenarios. Various simulations have been conducted for the island of Montreal, Quebec, Canada using regional land use types under the five shared socioeconomic pathways (SSPs) for the year of 2028. In addition, a comparative study was conducted between three major cities in Canada: Toronto, Ottawa, and Montreal, in which global land use types were used to project LULC change in 2030 based on historical trends. Different accuracy measures were calculated to validate our model and compared to the accuracy of other models reported in the literature. Our findings show that our model achieved a higher figure of merit (FoM) than other models and was able to simulate LULC change without the need for expert knowledge in the field. The results of this multi-scenario simulation and ecological, environmental effect study can be used as a reference for future regional territorial spatial planning and policy formulation. The integration of the PLUS and Markov Chain models is shown to be quite applicable to the projection and assessment of urban spatial land use patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».