Published January 1, 2024
| Version v1
Publication
Open
Monitoring and predicting land use/land cover dynamics in Djelfa city, Algeria, using Google Earth Engine and a Multi Layer Perceptron Markov Chain model
- 1. University of Batna 1
- 2. Ziane Achour University of Djelfa
Description
Understanding the historical and projected changes in land use and land cover (LULC) in Djelfa city is crucial for sustainable land management, considering both natural and human influences. This study employs Landsat images from the Google Earth Engine and the support vector machine (SVM) technique for LULC classification in 1990, 2005, and 2020, achieving over 90% accuracy and kappa coefficients above 88%. The Land Change Modeler (LCM) was used for detecting changes and predicting future LULC patterns, with Markov Chain (MC) and Multi Layer Perceptron (MLP) techniques applied for 2035 projections, showing an average accuracy of 83.96%. Key findings indicate a substantial urban expansion in Djelfa city, from 924.09 hectares in 1990 to 2742.30 hectares in 2020, with a projected increase leading to 1.6% of nonurban areas transitioning to urban by 2035. There has been significant growth in steppe areas, while forested, agricultural, and barren lands have seen annual declines. Projections suggest continued degradation of bare land and a slight reduction in steppe areas by 2035. These insights underscore the need for reinforced policies and measures to enhance land management practices within the region to cater to its evolving landscape and promote sustainable development.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
إن فهم التغيرات التاريخية والمتوقعة في استخدام الأراضي والغطاء الأرضي (LULC) في مدينة الجلفة أمر بالغ الأهمية للإدارة المستدامة للأراضي، مع الأخذ في الاعتبار التأثيرات الطبيعية والبشرية على حد سواء. تستخدم هذه الدراسة صور Landsat من محرك Google Earth وتقنية آلة ناقلات الدعم (SVM) لتصنيف LULC في الأعوام 1990 و 2005 و 2020، محققة أكثر من 90 ٪ من الدقة ومعاملات كابا أعلى من 88 ٪. تم استخدام نموذج تغيير الأرض (LCM) للكشف عن التغييرات والتنبؤ بأنماط LULC المستقبلية، مع تطبيق تقنيات Markov Chain (MC) و Multi Layer Perceptron (MLP) على توقعات 2035، مما يدل على دقة متوسطة تبلغ 83.96 ٪. تشير النتائج الرئيسية إلى توسع حضري كبير في مدينة الجلفة، من 924.09 هكتارًا في عام 1990 إلى 2742.30 هكتارًا في عام 2020، مع زيادة متوقعة تؤدي إلى انتقال 1.6 ٪ من المناطق غير الحضرية إلى المناطق الحضرية بحلول عام 2035. كان هناك نمو كبير في مناطق السهوب، في حين شهدت الأراضي الحرجية والزراعية والقاحلة انخفاضات سنوية. تشير التوقعات إلى استمرار تدهور الأراضي العارية وانخفاض طفيف في مناطق السهوب بحلول عام 2035. تؤكد هذه الرؤى على الحاجة إلى سياسات وتدابير معززة لتعزيز ممارسات إدارة الأراضي داخل المنطقة لتلبية احتياجات المناظر الطبيعية المتطورة وتعزيز التنمية المستدامة.Translated Description (French)
La compréhension des changements historiques et projetés dans l'utilisation et la couverture des terres (LULC) dans la ville de Djelfa est cruciale pour la gestion durable des terres, compte tenu des influences naturelles et humaines. Cette étude utilise des images Landsat du moteur Google Earth et la technique de la machine à vecteurs de support (SVM) pour la classification LULC en 1990, 2005 et 2020, atteignant une précision de plus de 90 % et des coefficients kappa supérieurs à 88 %. Le Land Change Modeler (LCM) a été utilisé pour détecter les changements et prédire les modèles LULC futurs, avec des techniques de chaîne de Markov (MC) et de perceptron multicouche (MLP) appliquées pour les projections de 2035, montrant une précision moyenne de 83,96 %. Les principaux résultats indiquent une expansion urbaine substantielle dans la ville de Djelfa, passant de 924,09 hectares en 1990 à 2742,30 hectares en 2020, avec une augmentation prévue conduisant à une transition de 1,6 % des zones non urbaines vers les zones urbaines d'ici 2035. Il y a eu une croissance significative dans les zones de steppe, tandis que les terres boisées, agricoles et stériles ont connu des déclins annuels. Les projections suggèrent une dégradation continue des terres nues et une légère réduction des zones de steppe d'ici 2035. Ces informations soulignent la nécessité de politiques et de mesures renforcées pour améliorer les pratiques de gestion des terres dans la région afin de répondre à l'évolution de son paysage et de promouvoir le développement durable.Translated Description (Spanish)
Comprender los cambios históricos y proyectados en el uso de la tierra y la cobertura del suelo (LULC) en la ciudad de Djelfa es crucial para la gestión sostenible de la tierra, teniendo en cuenta las influencias naturales y humanas. Este estudio emplea imágenes Landsat de Google Earth Engine y la técnica de máquina de vectores de soporte (SVM) para la clasificación LULC en 1990, 2005 y 2020, logrando una precisión superior al 90% y coeficientes kappa superiores al 88%. El Land Change Modeler (LCM) se utilizó para detectar cambios y predecir futuros patrones de LULC, con técnicas de cadena de Markov (MC) y perceptrón multicapa (MLP) aplicadas para proyecciones de 2035, que muestran una precisión promedio del 83,96%. Los hallazgos clave indican una expansión urbana sustancial en la ciudad de Djelfa, de 924.09 hectáreas en 1990 a 2742.30 hectáreas en 2020, con un aumento proyectado que conducirá al 1.6% de las áreas no urbanas en transición a urbanas para 2035. Ha habido un crecimiento significativo en las zonas esteparias, mientras que las tierras boscosas, agrícolas y áridas han experimentado descensos anuales. Las proyecciones sugieren una degradación continua de la tierra desnuda y una ligera reducción de las áreas esteparias para 2035. Estas ideas subrayan la necesidad de reforzar las políticas y medidas para mejorar las prácticas de gestión de la tierra dentro de la región para atender a su paisaje en evolución y promover el desarrollo sostenible.Files
0354-87242401001B.pdf.pdf
Files
(6.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:333ecc5e5e9675e6c6c9339703e9bb85
|
6.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- رصد وتوقع ديناميكيات استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي في مدينة جلفة، الجزائر، باستخدام محرك Google Earth ونموذج سلسلة ماركوف متعدد الطبقات
- Translated title (French)
- Surveillance et prévision de la dynamique de l'utilisation des terres/de l'occupation des sols dans la ville de Djelfa, en Algérie, à l'aide de Google Earth Engine et d'un modèle de chaîne de Markov à perceptron multicouche
- Translated title (Spanish)
- Monitoreo y predicción de la dinámica del uso de la tierra/cobertura de la tierra en la ciudad de Djelfa, Argelia, utilizando Google Earth Engine y un modelo de cadena Perceptron Markov multicapa
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4394002560
- DOI
- 10.5937/gp28-47299
References
- https://openalex.org/W1212601590
- https://openalex.org/W1983668540
- https://openalex.org/W1988590943
- https://openalex.org/W1991060316
- https://openalex.org/W2001510610
- https://openalex.org/W2008633810
- https://openalex.org/W2028377093
- https://openalex.org/W2030025097
- https://openalex.org/W2031800002
- https://openalex.org/W2032874589
- https://openalex.org/W2036798369
- https://openalex.org/W2051144184
- https://openalex.org/W2059586300
- https://openalex.org/W2062696697
- https://openalex.org/W2062990750
- https://openalex.org/W2068735183
- https://openalex.org/W2070096222
- https://openalex.org/W2104865430
- https://openalex.org/W2111439862
- https://openalex.org/W2118823101
- https://openalex.org/W2138973222
- https://openalex.org/W2171730709
- https://openalex.org/W2178424734
- https://openalex.org/W2276088792
- https://openalex.org/W2290326488
- https://openalex.org/W2325704522
- https://openalex.org/W2334867485
- https://openalex.org/W2396704715
- https://openalex.org/W2499167284
- https://openalex.org/W2505263539
- https://openalex.org/W2588526886
- https://openalex.org/W2592712793
- https://openalex.org/W2596981200
- https://openalex.org/W2606206541
- https://openalex.org/W2716766686
- https://openalex.org/W2725897987
- https://openalex.org/W2738777859
- https://openalex.org/W2759002195
- https://openalex.org/W2763336038
- https://openalex.org/W2769464645
- https://openalex.org/W2792263672
- https://openalex.org/W2793095087
- https://openalex.org/W2803640886
- https://openalex.org/W2812472736
- https://openalex.org/W2885981543
- https://openalex.org/W2898219846
- https://openalex.org/W2908416624
- https://openalex.org/W2917876064
- https://openalex.org/W2942843559
- https://openalex.org/W2943287354
- https://openalex.org/W2956057045
- https://openalex.org/W2983507849
- https://openalex.org/W2990292985
- https://openalex.org/W2999452933
- https://openalex.org/W3007792777
- https://openalex.org/W3008926107
- https://openalex.org/W3009367059
- https://openalex.org/W3009799203
- https://openalex.org/W3010998008
- https://openalex.org/W3018675154
- https://openalex.org/W3020943541
- https://openalex.org/W3023160244
- https://openalex.org/W3028870965
- https://openalex.org/W3047569605
- https://openalex.org/W3048844369
- https://openalex.org/W3084376721
- https://openalex.org/W3088028382
- https://openalex.org/W3092963667
- https://openalex.org/W3096347872
- https://openalex.org/W3104656040
- https://openalex.org/W3124381591
- https://openalex.org/W3128870861
- https://openalex.org/W3133914525
- https://openalex.org/W3147423985
- https://openalex.org/W3153705872
- https://openalex.org/W3163193707
- https://openalex.org/W3166233479
- https://openalex.org/W3176919093
- https://openalex.org/W4244630821
- https://openalex.org/W747777283