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J-GLOBAL ID：201802287899786957   整理番号：18A1930519

統合Markov連鎖セルラオートマトンモデルを用いた時空間都市拡大と土地利用/土地被覆変化のモニタリングとモデリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring and Modeling of Spatiotemporal Urban Expansion and Land-Use/Land-Cover Change Using Integrated Markov Chain Cellular Automata Model

著者 (6件)： Rimal Bhagawat (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Zhang Lifu (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Keshtkar Hamidreza (Institutes of Ecology, Friedrich Schiller University, Jena 07743, Germany) ,  Keshtkar Hamidreza (College of Natural Resources, University of Tehran, Tehran 1417466191, Iran) ,  Wang Nan (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Lin Yi (Institute of Remote Sensing and GIS, School of Earth and Space Science, Peking University, Beijing 100871, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 9  ページ： 288  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土地利用/土地被覆(LULC)変化の空間的時間的解析ならびに都市拡大のモニタリングとモデリングは,都市環境の計画と管理のために不可欠である。このような環境は,個々の国の経済的条件と生活の質を反映している。都市化は,一般的に,多くの先進国において,国家の法律,計画と政策,および電力,政治,および貧しいガバナンスによって影響されている。リモートセンシングツールはLULC変化を監視し,局所的およびグローバルレベルの両方で都市化の速度を測定する際に重要な役割を果たす。本研究は,ネパールのJhpa地区のLULC変化と都市拡大を評価した。LULCの時空動力学を,1989年から2016年までの6つの時系列大気補正表面反射Landsat画像を用いて同定した。ハイブリッドセルラオートマトンMarkov連鎖(CA-Markov)モデルを用いて,2026年と2036年までに将来の都市化をシミュレートした。分析は,都市域が著しく増加し,将来急速に成長し続けることが期待されるが,農業の地域は減少していることを示している。一方,森林と潅木地域はほとんど一定のままであった。季節的降雨と洪水は,一つのタイプからもう一つのタイプへの砂,水体と耕地の予測可能な変換をルーチン的に引き起こす。結果は,Landsat時系列アーカイブ画像とCA-Markovモデルの使用が,長期の時空解析のための最良のオプションであり,予測精度の許容できるレベルを達成することを示唆した。さらに,都市化とLULC変化の空間時間的動力学と将来の景観変化のシミュレーションの間の関係を理解することは,密接に連動しているので,不可欠である。研究地域の過去,現在および将来の土地被覆シナリオのこれらの科学的知見は,持続可能な都市開発および環境保全計画を策定するための計画者/意思決定者を支援し,将来の世代のための科学的資産を残すであろう。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *土地被覆 ,  *都市 ,  都市化 ,  *モデリング ,  都市域 ,  画像 ,  農業 ,  *土地利用 ,  環境保全 ,  農地 ,  *Markov連鎖 ,  予測 ,  リモートセンシング ,  *セルラオートマトン
準シソーラス用語： 土地利用土地被覆 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 土地利用/土地被覆変化 ,  都市化 ,  CA-Markov ,  ネパール ,  リモートセンシング

分類 (2件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (76件)：

• Moghadam, H.S.; Helbich, M. Spatiotemporal urbanization processes in the megacity of Mumbai India: A Markov chains-cellular automata urban growth model. Appl. Geogr. 2013, 40, 140-149.
• Ramankutty, N.; Foley, J.A. Estimating historical changes in global land cover: Croplands from 1700 to 1992. Glob. Biogeochem. Cycles 1999, 13, 997-1027.
• Tan, M.; Li, X.; Xie, H.; Lu, C. Urban land expansion and arable land loss in China, A case study of Beijing-Tianjin-Hebei region. Land Use Policy 2005, 22, 187-196.
• Chen, J. Rapid urbanization in China: A real challenge to soil protection and food security. Catena 2007, 69, 1-15.
• Xu, Y.; Chan, E.H.W.; Yung, E.H.K. Overwhelming Farmland Conversion for Urban Development in Transitional China: Case Study of Shanghai. J. Urban Plan. Dev. 2014.

タイトルに関連する用語 (11件)： 統合 ,  Markov連鎖 ,  セルラオートマトン ,  モデル ,  時空間 ,  都市 ,  拡大 ,  土地利用 ,  土地被覆変化 ,  モニタリング ,  モデリング