A Markov model of land use dynamics

Résumé : Les chaînes de Markov sont depuis longtemps utilisées en modélisation de la dynamique d'usage des terres. Dans la plupart des cas, se pose le problème de l'inférence du modèle, c'est à dire de la construction de la matrice de transition qui dirige la dynamique de succession. Nous présentons dans cet article des méthodes pour estimer cette matrice à partir d'un historique d'observations. En plus de l'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV), nous consi\-dérons l'estimateur bayésien associé à la loi a priori non informative de Jeffreys. Cet estimateur bayésien sera approché par une méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Nous étudions également l'adéquation entre les temps de séjour, en un état, constatés dans les données et leur estimation par le modèle de Markov.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7670, INRIA. 2011, pp.21
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [13 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00605925
Contributeur : Fabien Campillo <>
Soumis le : lundi 4 juillet 2011 - 20:23:02
Dernière modification le : samedi 27 janvier 2018 - 01:31:00
Document(s) archivé(s) le : lundi 12 novembre 2012 - 10:06:14

Fichiers

RR-7670.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00605925, version 1
  • ARXIV : 1107.0785

Collections

Citation

Fabien Campillo, Dominique Hervé, Angelo Raherinirina, Rivo Rakotozafy. A Markov model of land use dynamics. [Research Report] RR-7670, INRIA. 2011, pp.21. 〈inria-00605925〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

616

Téléchargements de fichiers

313