CA-Markov
CA-Markov is a hybrid spatio-temporal model that projects land-use and land-cover change by combining a Markov chain — which predicts how much of each class will change — with cellular automata, which decide where that change happens. Widely used for urban-growth and land-cover forecasting, it answers both the quantity and the location of change, something neither component does well alone.
Quellendatensatz
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- Clarke, K. C., Hoppen, S., & Gaydos, L. (1997). A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area. Environment and Planning B, 24(2), 247–261. · DOI 10.1068/b240247
- Muller, M. R., & Middleton, J. (1994). A Markov model of land-use change dynamics in the Niagara Region, Ontario, Canada. Landscape Ecology, 9(2), 151–157. · DOI 10.1007/BF00124382
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Verwandte Methoden
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