Resumen

Los cambios en el uso/cobertura del suelo están entre los impactos más prominentes que los humanos tienen en el medio ambiente. Por lo tanto, explorar los cambios en el uso/cobertura del suelo es de gran importancia para la planificación urbana y el desarrollo sostenible. En este estudio, preprocesamos datos multiperiodo de uso del suelo y datos socioeconómicos, combinados con zonificación espacial, red neuronal artificial de percepción multicapa (MLP) y cadena de Markov (MC), para construir un modelo de autómata celular de zonificación espacial. Además, con la ayuda del software ArcGIS 10.2 y TerrSet 18.07, exploramos el estado actual del uso del suelo y predecimos cambios futuros. Los resultados mostraron que han ocurrido cambios drásticos entre diferentes clases de uso del suelo en el Distrito de Jinzhou en los últimos 13 años debido al impacto del desarrollo económico y proyectos de recuperación. La tierra de construcción, la tierra arable y las aguas han cambiado en +85.09, 24.42 y 23.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Cambios; Uso/cobertura del suelo; Zonificación espacial; MLP; Cadena de Markov; Planificación urbana
• Keywords:Changes; Land use/cover; Spatial zoning; MLP; Markov chain; Urban planning