Dự báo mở rộng đô thị sử dụng mô hình CA-Markov: trường hợp thành phố Tân An, tỉnh Long An

Author:

Nguyễn Hữu Cường,Nguyễn Văn Cương

Abstract

Sự tăng trưởng đô thị theo không gian và thời gian được nghiên cứu bằng cách tiếp cận mô hình hóa có ý nghĩa quan trọng, nhằm mục đích phân tích mở rộng đô thị thông qua mô hình hóa thay đổi sử dụng đất ứng ụng ảnh viễn thám, GIS và mô hình CA-Markov tại thành phố Tân An. Các ảnh Landsat năm 2013, 2018 và 2023 đã được sử dụng để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Mô hình dự báo được đánh giá bằng cách so sánh bản đồ mô phỏng và bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2023. Kết quả dự báo sử dụng đất đến năm 2033 cho thấy đất xây dựng ngày càng mở rộng chiếm đất trồng cây hằng năm và lâu năm là xu hướng thay đổi sử dụng đất chính trong tương lai. Đô thị dự báo tăng trưởng mở rộng chính từ các khu dân cư vùng trung tâm và dọc theo các tuyến giao thông hiện hữu. Kết quả cũng chứng minh mô hình CA-Markov có tiềm năng giúp hiểu rõ hơn về động lực không gian và thời gian trong dự đoán kịch bản thay đổi sử dụng đất đai.

Publisher

Can Tho University

Reference23 articles.

1. Al-Darwish, Y., Ayad, H., Taha, D., & Saadallah, D. (2018). Predicting the future urban growth and it's impacts on the surrounding environment using urban simulation models: Case study of Ibb city-Yemen. Alexandria Engineering Journal, 57(4), 2887-2895. https://doi.org/10.1016/j.aej.2017.10.009

2. Alsharif, A. A., & Pradhan, B. (2014). Urban sprawl analysis of Tripoli Metropolitan city (Libya) using remote sensing data and multivariate logistic regression model. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 42, 149-163. https://doi.org/10.1007/s12524-013-0299-7

3. Amato, F., Pontrandolfi, P., & Murgante, B. (2014). Using spatiotemporal analysis in urban sprawl assessment and prediction. In Computational Science and Its Applications-ICCSA 2014: 14th International Conference, Guimarães, Portugal, June 30-July 3, 2014, Proceedings, Part II 14 (pp. 758-773). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-09129-7_55

4. Arsanjani, J. J., Helbich, M., Kainz, W., & Boloorani, A. D. (2013). Integration of logistic regression, Markov chain and cellular automata models to simulate urban expansion. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 265-275. https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.12.014

5. Baqa, M. F., Chen, F., Lu L., Qureshi, S., Tariq, A., Wang, S., Jing, L., Hamza, S., & Li, Q. (2021). Monitoring and modeling the patterns and trends of urban growth using urban sprawl matrix and CA-Markov model: A case study of Karachi, Pakistan. Land, 10(7), 700. https://doi.org/10.3390/land10070700

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3