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当前使用的土地利用变化模型涵盖了Markov模型[20]、类似杜能模型[21]、多元统计模型[22]、CLUE/CLUE-S模型[23]、系统动力模型[24]等，另外CA模型的发展与运用近年来得到了普遍关注。
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上个世纪40年代末Von Neumann和Stanislaw提出了元胞自动机（Cellular Automata, CA）。20世纪60年代，Tobler发觉元胞自动机在预估多变的土地利用变换方面颇具优点，并将其纳入地理学的研讨中，而且将元胞自动机用于建设五大湖地域的城镇扩充进展模型，获得了成功。之后20年，美国加州大学的Helen初次在城镇模拟中应用了CA模型，经过对虚拟城市的扩充进行预测，得出了简略的部分规则可以对繁杂的整体结构发生作用的论断，进一步推动了将此模型运用于城镇土地利用变化项目的研讨。Batty等应用CA模型预测荷兰的城镇扩张[25]。Xie推出了动态的城镇发展模型，通过元胞自动机原理阐述具备分形分文和自相似特征的城镇扩张[26]。White经过建立约束性CA模型成功地预测出了Cincinnati地域土地利用变动的状况，取得了显著的成就。中国教授马世发应用海内外的研究成果，采纳约束型元胞自动机研讨城乡建设用地存在的空间结构，表明了元胞自动机是一项极具特色的时空评估模型，能够给予政策参考建议[27]。吴浩等人对元胞自动机模型中所包含的尺度敏感性议题做出全面讨论，剖析出元胞自动机各项间的彼此作用关系，验证了元胞自动机中各种尺度要素彼此间包含的关联性[28]。还有教授应用多准则评价方法确立元胞自动机各影响要素，创立出依据宏观经济学原理的元胞自动机模型，将此模型运用于城镇土地利用变化预估也能够具有较好作用。28032
同样的，近年来伴随着技术的进步，数据的测量、收集和分析管理有了长足的进步，大数据分析方法已经广泛的运用于商务、政务、医疗卫生以及公共设施等各个方面。大数据的方法不但突出海量的数据，采集来的数据差不多包括了目标的各个层面。此外，大数据的分析方法并非着重于数据彼此间的机理关联，更多的是对数据间彼此的关联度做出预估。Aisling等人将云计算及大数据分析方法用于进行生物大数据分析[29]；Yingyi Bu等人考虑把大数据分析的方法运用于机器学习领域[30]；Herodotos等人研究了大数据分析的自动校正系统，该系统能够自适应用户需求和系统负荷，自主调节来获取最优结果[31]。此间能够看出，可以将海内外关于大数据分析技术的研究方式与土地利用变化工作相结合，建立基于大数据的土地利用变化模型。论文网
而同其余模型对比之下，CA模型于时空动态模拟范畴中被普遍应用。元胞自动机给予了时空动态模拟运算的框架，运用自下而上的模拟形式，由部分规则推算出全局的变化形式，完成了于宏观地理条件以及土地使用局部变换的双重条件下的动态的土地利用变化模拟。这给予了元胞自动机模型能够与大数据的分析方法相结合的前提条件。同时，大数据分析方法倾向于建立并行式的模型，这同样能够帮助提高现有元胞自动机模型的数据分析速率，建设愈加精确、迅速的复合模型。因此，将大数据的分析方法与元胞自动机结合起来构建新的模型是有其合理性的必然之举，这对各项土地工作的开展有重大的影响。