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Markov
（马尔柯夫）预测法：预测土地利用结构详细过程
（
1992
年的土地
利用结构来预测
2002
年的土地利用结构）
< br>
1.
计算的转移概率矩阵
<
/p>
土地结构转移矩阵（
P
）
2.
初始状态矩阵是有
19
92
年各个土地利用类型占总土地面积比重计算得到。
1992
年初始状态矩阵
( B )
3.
出十
步转移后的矩阵
P
10
方法如下
：
根据矩阵的幂运算（只有方阵幂才有意义）
P
1
=P
，
P
2
< br>=P
1
P
1
，
。
。
。
。
。
。
。
P<
/p>
k+1
=P
k
P
1
运用
ex
cel
中的
mmult
命令进行矩阵的
相乘
4
如
：
P
2
=P
1
P
1
将矩阵输入到
excel
中
再选择一个与<
/p>
计算后矩阵数相同
的空白区域，
选中的情
况下
在公式榄里输入
=MMULT
（）
：
然后在点击提示中的
2,
分别点击选择以上两个矩
阵区域，
（不要按
enter
）按
F
2
，再按
ctrl+shift+enter,
此时相乘矩阵结果
P
2
就会出
现。依次
求出
P
10
< br>
4.
求
2002
年状态矩阵
=1992
年状态矩阵
< br>B
×
P
10
，矩阵相乘同样应用
MMULT
公式求得。
5.
用土地的总面积分别
乘上面的状态数就可以计算出
2002
年的各土地利用类型的面
积
=====================================
土地利用转移矩阵生成的几种方法：
据你的数据类型选用不同的数据生成方法
若你的数据是
Raster
格式：则有如下方法
1 Erdas Imagine----Interpreter---Gis
Analysis---Matrix
，输入两个时相的
Ras
ter
数据即可
做这一步之前记得先对两时相的数据进行重编码（
nterpreter---Gis Analysis--- Recode
）
一般运行如果出现错误
肯定是重编码没做好，请继续查证。
2
先在
Erdas
中利用
Modeler
计算
如下公式
NC(I,J)=NC(I)*10+NC(J),(J>I)
其中：
NC(I,J)
表示
i
，
j
两年份的土地利用变化图；
NC
（
< br>i
）表示
i
年份遥感分类影像；
NC
（
j
）表
示
j
年份的遥感分类影像。
在此计算的基础上，将以上变化影像图转化为
BIL
格式，再利用
ARC/INFO GRID
模块将
影像转为
GRID
< br>格式，然后利用
GRID
模块中的属性表（
vat
）查看命令对影像灰度值进行
统计，最后得出
土地利用转化举证。
（注
:
此方法本人
尚未实现过，不知可行否）
。
若数据是
Vector
格式
1 Erdas Imagine----
Interpreter---Gis Analysis---Matrix
，输入两
个时相的
Vector
数据即可
此时注意
输出栅格大小不应设的太小
要不一运行就会提示你的空间不足
做这一步之前，请做好前期的地理编码。
2
ArcView3.3
加载
spatial
analysis
模块
把两时相的
Vector
图转成
< br>grid
格式
（当然中间有一些单位的设置根据你做的图
的分辨率来
设置即可）
analysis---
mapcaculate
直接计算即可。
3
把两期解译完的
Vector
文件在
arctoolbox
——
overlay
——
union
中叠加，
注意：
两个文件<
/p>
不能用同一个字段名，比如一个用
93Type
< br>，另一个时相则用
00Type
叠加后的文件在
Arcmap
中打开，
选中文件，
然后点右键——
Property
——空间查询，
输入
条件语句，比如：
93Type=
‘
1
’
And 00Type=
‘
2
’
；查询结果即为第一种类型
转化为第二种
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