대부분의 전 세계 규모의 토지 이용 모델에서 토지 이용 및 토지 피복(LULC) 변화 예측에 사용되는 환경 및 사회경제적 변수는 개척 지역의 경작지 확장을 포함한 일부 LULC 변화 프로세스를 놓치고 있습니다. 우리는 1992년부터 2020년까지 LULC 변화의 전 세계적 및 대륙적 기계 학습 모델에 경관 지표를 통합했을 때 사회경제적 및 생물물리학적 변수와 비교하여 모델 성능이 개선되었는지 테스트했습니다. 두 가지 유형의 LULC 변화가 모델링되었습니다: 경작지 확장 및 산림 손실. 경관 지표를 포함하면 항상 경작지 확장 모델의 정확도가 개선되었지만, 산림 손실 모델의 성능은 80 × 80 km 해상도의 더 거친 픽셀에 대해서만 향상되었습니다. 따라서 경관 지표는 사회경제적 및 생물물리학적 변수를 넘어서 LULC 변화 모델링에 추가적인 통찰력을 제공할 수 있지만, 그 효과에 대한 공간적 규모의 영향을 평가하기 위해서는 추가 연구가 필요합니다.
Woodman et al. (수), 이 질문을 연구했습니다.