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題名 | 土地使用變遷模式回顧與比較 |
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作者姓名(中文) | 林裕彬; 朱宏杰; 吳振發; | 書刊名 | 國土資訊系統通訊 |
卷期 | 77 2011.03[民100.03] |
頁次 | 頁46-53 |
專輯 | GIS與環境變遷 |
分類號 | 554.5 |
關鍵詞 | 土地使用變遷模式; 土地利用變化; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本文回顧數篇土地使用變化模式模擬土地利用變化動態和格局的文章,整理土地使用變化 模式的範疇涵蓋計算規模(包括空間和時間)和複雜性,以及它們如何整合與考量空間、時間 特性和決策。由於土地利用變化格局具有空間自相關或複雜關係的特性,先前研究以土地利用變 化模式內的統計經驗式來暸解土地利用與其驅動因子關係與偵測土地利用變化,如羅吉斯迴歸 (logistic regression),空間自相關迴歸(auto-logistic regression)與類神經網路(neural networks , ANN) 等方法。以新店寶橋集水區研究案例進行分析,發現相較於傳統以羅吉斯迴歸 的CLUE-s模式,以類神經網路(ANN)為經驗式之模式能有更精確的模擬土地利用變化。同樣的,空 間自相關迴歸也提供良好的解釋能力與擬合程度,因此相較於傳統羅吉斯迴歸土地利用變化模式 也顯出空間自相關迴歸有改善的效果。 |
英文摘要 | This article presents an overview of models of land use change. Land use change models are used by managers to explore the dynamics and patterns of land use change. We presented a framework to introduce land-use change models in terms of scale (both spatial and temporal) and complexity, and how well they incorporated space, time, and human decision making. Moreover, land use change patterns are spatially autocorrelated or with complex relations. This study points out the previous research which investigates the ability of logistic regression, auto-logistic regression and neural networks (ANN) models to detect land use changes and the relationships between land uses and the drivers for a case study. In the case, the land use change model such as CLUE-s model with ANNs constitutes a powerful alternative for models based on logistic regression. Furthermore, the autologistic regression also provides the explanatory power along with a relatively high degree of goodness of fit and leads to an improvement of performances. |
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