Ứng dụng mô hình biến động đất đai - Land Change Modeler dự báo biến động sử dụng đất huyện Thái Thụy, Thái Bình

74 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Số 57 (2016) 74-80 
Ứng dụng mô hình biến động đất đai - Land Change Modeler 
dự báo biến động sử dụng đất huyện Thái Thụy, Thái Bình 
Phạm Thị Làn 1,*, Lê Thị Thu Hà 1, Đặng Văn Dũng 1, Nguyễn Văn Thông 1 
1 Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam 
THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT 
Quá trình: 
Nhận bài 15/8/2016 
Chấp nhận 20/9/2016 
Đăng online 20/12/2016 
 Mô hình biến động sử dụng đất là một công cụ hữu hiệu trong việc đánh 
giá tác nhân biến động và dự báo sử dụng đất. Mục tiêu của bài báo là dự 
báo biến động sử dụng đất năm 2021 huyện Thái Thụy, Thái Bình trên cơ 
sở ứng dụng mô hình biến động đất đai - LCM (Land Change Modeler). Mô 
hình biến động đất đai – LCM sử dụng kết hợp mạng nơ ron nhân tạo và 
mô hình CA-Markov. Dữ liệu sử dụng trong mô hình bao gồm: dữ liệu sử 
dụng đất 1989, 2001, 2005, 2013, dữ liệu địa mạo, thổ nhưỡng, khoảng 
cách tới đường bờ, xói lở và bồi tụ. Mạng nơ ron nhân tạo được sử dụng để 
xác định xác suất chuyển đổi trên không gian của các loại hình sử dụng 
đất. Tiếp theo, các kết quả từ mô hình Mạng nhân tạo sẽđược đưa vào 
trong mô hình CA-Marrkov nhằm dự báo định lượng sử dụng đất. Độ chính 
xác của mô hình biến động đất đai - LCM dự báo năm 2009 và 2013 với hệ 
số kappa lần lượt là 0,71 và 0,74. 2. Kết quả mô hình dự báo biến động sử 
dụng đất từ 2013 đến năm 2021 có những đặc điểm sau: dân cư tăng từ 
14,53% lên 16,9%; đất nuôi trồng thủy sản sẽ tăng từ 6,12% lên 7,38% và 
đất rừng ngập mặn sẽ tăng từ 4,17% lên 4,8%. Trong khi đó, đất lúa và 
hoa màu sẽ giảm từ 46,69% xuống 44,43%. 
© 2016 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm. 
Từ khóa: 
Sử dụng đất 
Dự báo sử dụng đất 
Mô hình land change 
modeler 
1. Đặt vấn đề 
Biến động sử dụng đất đóng vai trò chủ yếu 
đến biến động môi trường và góp phần gây nên 
biến đổi toàn cầu William và Turner, 1991; Dale 
1997). Ngày nay, cùng với sự phát triển của đất 
nước, đất đai ngày càng biến động mạnh mẽ 
nhằm đáp ứng nhu cầu của xã hội. Khu vực huyện 
Thái Thụy, Thái Bình là nơi có biến động sử dụng 
đất tương đối mạnh mẽ. Xu hướng chung về biến 
động sử dụng đất của huyện trong những năm 
qua là đất trồng lúa và hoa màu giảm để chuyển 
sang đất ở, đất khu công nghiệp và đất nuôi trồng 
thủy sản. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự biến 
động này bao gồm cả yếu tố tự nhiên và kinh tế - 
xã hội. Việc xác định các nguyên nhân dẫn đến 
biến động sử dụng đất đòi hỏi hiểu cả cách mà con 
người đưa ra quyết định sử dụng đất và sự tương 
tác giữa các yếu tố tự nhiên và xã hội ảnh hưởng 
đến việc ra quyết định đó (Lambin và Geist, 
2007). Do vậy, nghiên cứu, dự báo biến động sử 
dụng đất được xem là một trong những nghiên 
cứu quan trọng trợ giúp các nhà quản lý và quy 
hoạch đưa ra quyết định sử dụng đất một cách 
bền vững. 
_____________________ 
*Tác giả liên hệ. 
E-mail: phamthilan@humg.edu.vn 
 Phạm Thị Làn và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 57 (74-80) 75 
Những năm gần đây các nhà khoa học đã xây 
dựng lý thuyết mô hình GIS trong nghiên cứu biến 
động sử dụng đất. Mô hình GIS là một công cụ hữu 
hiệu nghiên cứu biến động sử dụng đất vì khả 
năng tích hợp việc xác định biến động sử dụng đất 
với các nhân tố tác động đến sự biến động đó 
(Veldkamp và Verburg, 2004). Lambin cũng nhấn 
mạnh rằng mô hình hóa sử dụng đất giúp các nhà 
khoa học đưa ra những giả thuyết và trả lời được 
ba câu hỏi (Lambin, 1997): 1) Yếu tố địa lý và kinh 
tế - xã hội nào tác động đến biến động sử dụng 
đất; 2) Nơi nào ảnh hưởng bởi sự biến động đó và 
3) Sử dụng đất biến động với tốc độ bao nhiêu? 
Như vậy, các mô hình sử dụng đất có vai trò giải 
thích và dự báo biến động sử dụng đất (Lambin, 
1997; Laura và Schneider, 2001). 
Mô hình hóa không gian quá trình biến động 
sử dụng đất với sự trợ giúp của công nghệ GIS 
hiện đang là xu hướng nghiên cứu về địa lý nói 
chung và đất đai nói riêng. GIS được sử dụng hiệu 
quả trong việc quan trắc và đánh giá động lực 
biến động sử dụng đất (Samat, Hasni và nnk, 
2011). Có rất nhiều mô hình được sử dụng để mô 
hình hóa biến động và dự báo sử dụng đất như CA 
(Cellular Automata), CA- Markov, Geomod, Clue, 
LCM (Land Change Model). Nghiên cứu này sử 
dụng mô hình biến động đất đai - LCM để dự báo 
sử dụng đất trong tương lai tại khu vực Thái 
Thụy, tỉnh Thái Bình. 
2. Dữ liệu và khu vực nghiên cứu 
2.1. Khu vực nghiên cứu 
Thái Thụy là huyện đồng bằng ven biển, nằm 
ở phía Đông Bắc tỉnh Thái Bình, có diện tích tự 
nhiên 26.584,40ha, chiếm 16,93% diện tích tự 
nhiên của tỉnh, nằm trong toạ độ địa lý từ 20027’ 
đến 20050’ vĩ độ Bắc và từ 106025’ đến 106050’ 
kinh độ Đông. 
Vì Thái Thụy là huyện ven biển nên địa hình 
thấp dần từ Đông Bắc xuống Tây Nam. Giữa lưu 
vực có một vùng trũng tập trung với cao độ diễn 
biến từ 0,3m đến 0,5m. Trên dải đất dọc theo 
27km từ biển có nhiều vùng đất cao điển hình từ 
1,5 m đến 2m. Các vùng còn lại địa hình tương đối 
bằng phẳng có độ cao trung bình từ 0,1m đến 
1,25m rất thuận lợi cho trồng lúa và nuôi trồng 
thủy - hải sản 
2.2. Dữ liệu 
Dữ liệu trong mô hình cần được chuẩn hóa 
theo định dạng dữ liệu của phần mềm IDRISI. Dữ 
liệu được tổng hợp theo Bảng 1. 
Dữ liệu hiện trạng sử dụng đất các thời điểm 
như Bảng 1 trên được chiết xuất từ ảnh vệ tinh 
Landsat TM và OLI với hệ thống chú giải bao gồm 
8 đối tượng (đất dân cư, đất nuôi trồng thủy sản, 
đất trồng lúa, đất làm muối, đất khu công nghiệp, 
đất trống, đất rừng ngập mặn và đất mặt nước, 
sông ngòi). 
3. Phương pháp 
Mô hình biến động đất đai - LCM là dạng mô 
hình tích hợp, bao gồm mô hình CA - Markov và 
mạng nơ ron nhân tạo (neural network) được tích 
hợp trong phần mềm Idrisi Selva. Các mô hình 
biến động sử dụng đất giúp dự báo và đưa ra các 
kịch bản biến động sử dụng đất trong tương lai. 
Toàn bộ quá trình mô hình hóa dự báo sử dụng 
đất năm 2021 cho khu vực huyện Thái Thụy, tỉnh 
Thái Bình được thể hiện trong Hình 1. 
3.1. Xác định thời gian dự báo 
Để tiến hành dự báo việc đầu tiên là cần xác 
định khoảng thời gian dự báo. Trên cơ sở kết quả 
đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên 
cứu giai đoạn 2005 - 2013, nghiên cứu đã ứng 
dụng mô hình sử dụng đất với phân tích chuỗi 
Markov nhằm dự báo biến động sử dụng đất 
huyện Thái Thụy tới năm 2021 theo công thức 
sau: 
TDB = TCT + (TCT - TCD) 
Trong đó: TDB: Thời điểm dự báo 
TCT: Mốc thời gian cận trên của quá trình 
đánh giá . 
TCD: Mốc thời gian cận dưới của quá trình 
đánh giá. 
3.2. Dự báo sử dụng đất 
Quy trình mô hình hóa như Hình 1 dưới đây 
được thực hiện với hai mục đích: 1) Kiểm chứng 
độ chính xác của mô hình biến động đất đai - LCM 
bằng việc dự báo sử dụng đất năm 2009 và 2013 
và sau đó so sánh với sử dụng đất 2009 và 2013 
chiết tách từ ảnh vệ tinh có kiểm chứng thực địa. 
Độ chính xác của mô hình biến động đất đai - LCM 
dự báo năm 2009 và 2013 với hệ số kappa lần 
lượt là 0,71 và 0,74.2) Dự báo sử dụng đất trong 
tương lai đến năm 2021. 
(1) 
76 Phạm Thị Làn và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 55 (74-80) 
Bảng 1. Bảng định dạng dữ liệu 
Số TT Tên lớp dữ liệu Dạng dữ liệu Số hàng - cột 
1 Hiện trạng sử dụng đất năm 1989 Số thực 3052 - 2272 
2 Hiện trạng sử dụng đất năm 2001 Số thực 3052 - 2272 
3 Hiện trạng sử dụng đất năm 2005 Số thực 3052 - 2272 
4 Hiện trạng sử dụng đất năm 2009 Số thực 3052 - 2272 
5 Hiện trạng sử dụng đất năm 2013 Số thực 3052 - 2272 
6 Bản đồ địa mạo Số thực 3052 - 2272 
7 Bản đồ thổ nhưỡng Số thực 3052 - 2272 
8 Lớp dữ liệu xói lở, bồi tụ 1989 - 2001 Số thực 3052 - 2272 
9 Lớp dữ liệu khoảng cách tới đường bờ Số thực 3052 - 2272 
Hình 1. Quy trình mô hình hóa sử dụng đất 
 Phạm Thị Làn và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 57 (74-80) 77
4. Kết quả 
Mô hình biến động đất đai - LCM là mô hình 
kết hợp mạng nơ ron nhân tạo và CA - Markov. 
Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo với dữ liệu đầu 
vào là các yếu tố tác động đến sử dụng đất đã tính 
toán được xác suất chuyển đổi các đối tượng sử 
dụng đất. Xác suất chuyển đổi kết hợp với mô 
hình CA -Markov dự báo sử dụng đất 2021. 
4.1. Xác suất chuyển đổi sử dụng đất năm 
2021 
Sự chuyển đổi sử dụng đất diễn ra rất đa 
dạng và phong phú. Tuy nhiên, xác suất chuyển 
đổi lớn chỉ tập trung vào các đối tượng như đất 
dân cư, lúa và hoa màu, đất nuôi trồng thủy sản và 
đất rừng ngập mặn. Còn sự chuyển đổi những đối 
tượng khác có xác suất không đáng kể. 
- Đất trồng lúa và hoa màu chuyển thành đất 
dân cư 
Xác suất chuyển đổi đất lúa và hoa màu thành 
đất dân cư có giá trị cao nhất trong khoảng (0,69 - 
0,97) ở những khu vực đất cồn cát (Cc), đất phèn 
chua (S) và bề mặt tích tụ bar cát biển tuổi hiện 
đại Q23 (ĐM5). Điều đó chỉ ra rằng trên những khu 
vực có đặc điểm địa mạo và thổ nhưỡng đó, khả 
năng xảy ra chuyển đổi từ đất lúa và hoa màu 
thành đất dân cư là 69% đến 97%. Tiếp theo là 
trên khu vực bãi bồi sông tuổi hiện đại Q23 (ĐM1) 
và đất phèn, khả năng 47% đến 48% đất lúa và 
hoa màu chuyển thành đất dân cư. 
- Đất trồng lúa và hoa màu chuyển thành đất 
nuôi trồng thủy sản 
Giá trị xác suất (0,66 - 0,99) chuyển đổi chỉ ra 
rằng: Trên những khu vực có địa mạo là bề mặt 
tích tụ hỗn hợp sông, biển - đầm lầy tuổi hiện đại 
Q23 (ĐM2), bề mặt tích tụ hỗn hợp sông - biển tuổi 
hiện đại Q23 (ĐM3) và khu vực có khoảng cách tới 
đường bờ nhỏ hơn 1600m là phù hợp cho việc 
chuyển đổi đất lúa và hoa màu thành đất nuôi 
trồng thủy sản với khả năng xảy ra là từ 66% đến 
99% do thuận lợi trong việc dẫn nước mặn. Trong 
khi đó, trên các khu vực còn lại của khu vực, gần 
như không có khả năng xảy ra sự chuyển đổi này 
với xác suất rất nhỏ (0 - 0,1023). 
- Đất trồng lúa và hoa màu chuyển thành đất 
khu công nghiệp 
Đất lúa và hoa màu chuyển thành đất khu 
công nghiệp với xác suất nhỏ, giá trị xác xuất lớn 
nhất chưa đến 0,5. Như vậy, khả năng chuyển đổi 
này chưa đạt 50%. Khu vực có xác xuất lớn nhất 
(0,24 - 0,47), khả năng chuyển đổi từ 24% đến 
47% thuộc những khu vực có đặc điểm thổ 
nhưỡng là đất phù sa không được bồi hàng năm 
(Ph), đất mặn ít (Mi) và đặc điểm địa mạo là có bề 
mặt tích tụ hỗn hợp sông - biển tuổi hiện đại Q23 
(ĐM3). Trên những khu vực có điều kiện địa mạo 
và thổ nhưỡng khác thì gần như không có khả 
năng chuyển đổi đất lúa và hoa màu thành khu 
công nghiệp. Nhìn chung, với giá trị xác suất 
chuyển đổi nhỏ như vậy đã chứng minh được sự 
mối quan hệ giữa địa mạo và thổ nhưỡng trong 
việc chuyển đổi đất lúa và hoa màu thành khu 
công nghiệp là không chặt chẽ. Trên thực tế, yếu 
tố chủ yếu tác động đến sự chuyển đổi này là do 
chính sách phát triển đô thị hóa và công nghiệp 
hóa. 
- Mặt nước, sông suối chuyển thành đất nuôi 
trồng thủy sản. 
Giá trị xác suất chỉ ra rằng với khu vực nội 
đồng gần như không có khả năng chuyển đổi mặt 
nước, sông suối thành đất nuôi trồng thủy sản. 
Ngược lại, sự chuyển đổi này có khả năng xảy ra 
đến 51% trên khu vực ven sông lớn, khu vực bồi 
tụ, khu vực có thổ nhưỡng là đất phù sa không 
được bồi hàng năm (Ph), đất phù sa được bồi 
hàng năm (Phb), đất phèn tiềm năng (S) và khu 
vực có địa mạo là bãi bồi sông tuổi hiện đại Q23 
(ĐM1), bề mặt tích tụ hỗn hợp sông biển - đầm lầy 
tuổi hiện đại Q23 (ĐM2) và bề mặt tích tụ hỗn hợp 
sông - biển tuổi hiện đại Q23 (ĐM3). Sự chuyển đổi 
mặt nước, sông suối thành đất nuôi trồng thủy 
sản trên các đơn vị địa mạo, thổ nhưỡng đó là phù 
hợp với quy luật tự nhiên và chính sách lấn biển 
của địa phương. 
- Nước biển, sông suối - Rừng ngập mặn. 
Tương tự như sự chuyển đổi mặt nước, sông suối 
thành đất nuôi trồng thủy sản, trong khu vực nội 
đồng không có khả năng chuyển đổi mặt nước, 
sông suổi thành đất rừng ngập mặn với xác suất 
chuyển đổi là 0. 
Nguyên nhân không có khả năng chuyển đổi 
này vì cây ngập mặn chỉ thích hợp với đất mặn 
nhiều, nước mặn và chế độ thủy triều cường - kiệt 
ở phía ngoài đê. Trong khi đó, khả năng mặt nước 
và sông suối chuyển thành rừng ngập mặn tập 
trung ở khu vực ven biển với xác suất (0,625 - 
0,812), trên khu vực có thổ nhưỡng là đất mặn ít 
(Mi), đất mặn nhiều (Mn) và địa mạo với bề mặt 
tích tụ bãi triều tuổi hiện đại Q23 (ĐM4). 
78 Phạm Thị Làn và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 55 (74-80) 
Bảng 2. Bảng thống kê diện tích sử dụng đất năm 2013 và năm 2021 
Loại hình sử dụng đất Năm 2013 (ha) Năm 2021 (ha) 
Cơ cấu 2013 
(%) 
Cơ cấu 2021 
(%) 
Đất dân cư 5302,56 6178,21 14,53 16,9 
Đất lúa, hoa màu 17352,10 16246,85 47,69 44,43 
Mặt nước, sông suối 9683,85 9316,07 26,52 25,48 
Đất nuôi trồng thủy 
sản 
2236,24 2700,30 6,12 7,38 
Đất trống 158,96 114,81 0,42 0,31 
Đất rừng ngập mặn 1629,84 1755,84 4,17 4,8 
Đât ruộng muối 86,28 47,19 0,24 0,13 
Đất khu công nghiệp 114,43 205,87 0,31 0,56 
Hình 2. Bản đồ sự báo sử dụng đất 2021 từ kết quả mô hình LCM 
 Phạm Thị Làn và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 55 (74-80) 79 
Bảng 3. Thống kê biến động diện tích các loại hình sử dụng đất năm 2013 và 2021 
4.2. Bản đồ dự báo sử dụng đất năm 2021 
Xác suất chuyển đổi cụ thể của các loại hình 
sử dụng đất nói trên kết hợp với mô hình CA - 
Markov để có được bản đồ dự báo sử dụng đất 
như Hình 2. 
5. Thảo luận 
Sử dụng đất dự báo năm 2021 biến động so 
với 2013 có diện tích biến động được thống kê 
như Bảng 3. 
Từ bảng thống kê trên, các con số chỉ ra rằng: 
Dự báo cho thấy đất dân cư,đất nuôi trồng thủy 
sản và đất rừng ngập mặn sẽ tăng. Trong khi đó, 
đất lúa và hoa màu sẽ giảm. 
Đất dân cư tăng lên nhằm đáp ứng nhu cầu 
xu hướng gia tăng dân số của khu vực. Trong toàn 
bộ diện tích đất dân cư dự báo gia tăng đó do: Đất 
lúa và hoa màu chuyển sang 2,23% và nước biển, 
sông suối chuyển sang 0,14%. 
Đất trồng lúa và hoa màu giảm do hiện nay 
việc sản xuất lúa và hoa màu không còn đạt hiệu 
quả kinh tế cao. Trong đó, dự báo đất lúa hoa màu 
giảm để chuyển sang đất dân cư 2,23%, chuyển 
sang nuôi trồng thủy sản 0,67%, chuyển sang đất 
trống 0,1% và chuyển sang đất khu công nghiệp 
0,25%. 
Đất nuôi trồng thủy sản tăng lên là xu hướng 
phát triển kinh tế theo định hướng chung của khu 
vực ven biển và cụ thể là huyện Thái Thụy - Thái 
Bình. Dự báo sự gia tăng đó do 0,67% đất lúa và 
hoa màu; 0,23% rộng ra phía biển và 0,11% từ 
ruộng muối. 
Rừng ngập mặn xu hướng sẽ tăng lên do 
chính phát triển khu bảo tồn và các dự án trồng 
rừng ngập mặn như hội chữ thập đỏ Đan Mạch 
Diện tích rừng ngập mặn dự báo được mở rộng từ 
đất trống (bãi bồi) 0,02% và mở rộng ra phía biển 
0,81%. 
Khu công nghiệp tăng lên là sự phát triển 
theo định hướng chung của đất nước là công 
nghiệp hóa - hiện đại hóa. Diện tích đất công 
nghiệp được dự báo mở rộng từ đất lúa và hoa 
màu (0,25%). 
6. Kết luận 
- Mô hình LCM định lượng hóa xác suất 
chuyển đổi. Từ đó chỉ ra mối quan hệ giữa biến 
động sử dụng đất với từng yếu tố tự nhiên trong 
dự báo sử dụng đất. 
- Mô hình biến động đất đai - LCM đạt độ 
chính xác Kappa tổng thể là 0,71 và 0,74. Điều này 
chứng minh rằng các yếu tố đưa vào mô hình 
chưa đủ, cần bổ sung các yếu tố kinh tế - xã hội 
cho định hướng tiếp theo. 
Lời cảm ơn 
Bài báo được hỗ trợ kinh phí từ đề tài: 
“Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo biến động 
 2013 
 2021 
Đất 
dân 
cư 
Đất lúa 
và hoa 
màu 
Nước 
biển, sông 
suối 
Nuôi 
trồng 
thủy sản 
Đất 
trống 
Rừng 
ngập 
mặn 
Ruộng 
muối 
Khu 
công 
nghiệp 
Cơ cấu 
2021 
(%) 
Đất dân cư 14,53 2,23 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 16,90 
Đất lúa và hoa 
mùa 
0,00 44,43 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 44,43 
Nước biển, sông 
suối 
0,00 0,00 25,23 0,00 0,25 0,00 0,00 0,00 25,48 
Nuôi trồng thủy 
sản 
0,00 0,67 0,23 6,12 0,06 0,19 0,11 0,00 7,38 
Đất trống 0,00 0,10 0,12 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,31 
Rừng ngập mặn 0,00 0,00 0,81 0,00 0,02 3,97 0,00 0,00 4,80 
Ruộng muối 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,13 0,00 0,13 
Khu công nghiệp 0,00 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,31 0,56 
Cơ cấu năm 
2013(%) 
14,53 47,69 26,52 6,12 0,42 4,17 0,24 0,31 100,00 
80 Phạm Thị Làn và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 55 (74-80) 
sử dụng đất trên cơ sở ứng dụng viễn thám và GIS”. 
Mã số T16 - 26. Đề tài NCKH cấp cơ sở 2016, 
Trường Đại học Mỏ - Địa chất. 
Tài liệu tham khảo 
Dale, V.H., 1997. The relationship between land 
use change and climate change. Ecol. Appl 7, 
753-769. 
Lambin E.F., and Geist H.J., 2007. Causes of 
land-use and land-cover change. Retrieved 
from  
/view/article/51cbed2f7896bb431f6905af. 
Lambin, E.F., 1997. Modelling and monitoring 
land-cover change processes in tropical 
regions. Progress in Physical Geography 
21(3), 375-393. 
Schneider, L.C., and Pontius, R.G., 2001. 
Modeling land-use change in the Ipswich 
watershed, Massachusetts, USA. Agriculture, 
Ecosystems and Environment 85, 83 - 94. 
Samat, N., và nnk, 2011. Modelling Land Use 
Changes at the Peri-Urban Areas using 
Geographic Information Systems and 
Cellular Automata Model. Journal of 
Sustainable Development 4, 6. 
Veldkamp, A., and Verburg, P.H., 2004. 
Modelling land use change and 
environmental impact. J Environ Manage 72, 
1-2, 1-3. 
William B., Meyer and B. L. Turner. II., 1991. 
Changes in Land - Use and Land Cover: a 
global perspective. Cambridge University 
Press. Cambridge 
ABSTRACT 
Application of Land Change Modeler for prediction of land use in Thai 
Thuy district, Thai Binh province 
Lan Thi Pham 1, Ha Thu Thi Le 1, Dung Van Dang 1, Thong Van Nguyen 1 
1 Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam 
The land use change model is a useful tool in evaluating driving forces of change land use and 
forecasting land use. The objective of this paper is predicting land use change in 2021, Thai Thuy 
District, Thai Binh based application model LCM (Land Cover Modeler). Land Cover Modeler is 
integrated of neuron network and CA-Markov. This model used the data including land use 1989, 2001, 
2005, 2013, geomorpholy, penology, and distance from shoreline, erosion and accretion. Neuron 
network is used to calculate transition potential of land use classes. After that, the transition potential of 
land use classes are input on CA-Markov to predict land use. Accuracy of LCM is 0,71 in 2009 and 0,74 in 
2013. The results of forecast land use in 2021 compared to 2013 shows that residential land will 
increase from 14,73% to 16,9%, aquaculture land will increase from 6,12% to 7,38% and mangrove 
forests will increase from 4,17% to 4,8%. Meanwhile, the paddy and vegetables will decrease from 
46,69% to 44,43%.