Published January 1, 2019
| Version v1
Publication
Open
Simulating Urban Growth Using Cellular Automata Approach (SLEUTH)-A Case Study of Praia City, Cabo Verde
- 1. China University of Geosciences
- 2. University of Mines and Technology
Description
In recent years, urban growth has become the center of attention and preoccupation for many researchers especially those concerned with urban planning.Some scholars only take into consideration the social dynamism and demographic data of an area of interest while analyzing the urban growth.However, those approaches fail to consider other physical conditions such as the urban extent and exclusion zones (e.g.rivers and forest reserves).This makes it difficult to correctly model the urban expansion as well as simulate for future forecast, which is vital for policymakers and city planners when making informed decisions.This study, therefore, used the Geographic Information System (GIS) to compile the data obtained from a time series of satellite images between 1984 and 2018 for the urban growth model calibration.A modified cellular automata methodology called SLEUTH was then applied to supervise and forecast the urban sprawl in Praia city, the capital of Cabo Verde from the year 1984 to 2050.The forecasted result showed that breed (100) and road (62) coefficients would influence the urban growth in Praia city.This means that there is a likelihood of newly generated detached settlements and many new buildings along the roadside.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في السنوات الأخيرة، أصبح النمو الحضري مركز الاهتمام والانشغال للعديد من الباحثين وخاصة أولئك المهتمين بالتخطيط الحضري. يأخذ بعض العلماء في الاعتبار فقط الديناميكية الاجتماعية والبيانات الديموغرافية لمجال الاهتمام أثناء تحليل النمو الحضري. ومع ذلك، فإن هذه النهج تفشل في النظر في الظروف المادية الأخرى مثل الامتداد الحضري ومناطق الاستبعاد (مثل الأنهار ومحميات الغابات). وهذا يجعل من الصعب نمذجة التوسع الحضري بشكل صحيح وكذلك محاكاة للتنبؤات المستقبلية، وهي حيوية لصانعي السياسات ومخططي المدن عند اتخاذ قرارات مستنيرة. لذلك، استخدمت هذه الدراسة نظام المعلومات الجغرافية (GIS) لتجميع البيانات التي تم الحصول عليها من سلسلة زمنية من صور الأقمار الصناعية بين عامي 1984 و 2018 لمعايرة نموذج النمو الحضري. ثم تم تطبيق منهجية أتمتة خلوية معدلة تسمى سوث للإشراف والتنبؤ بالامتداد الحضري في مدينة برايا، عاصمة الرأس الأخضر من عام 1984 إلى عام 2050. أظهرت النتيجة المتوقعة أن معاملات السلالة (100) والطريق (62) ستؤثر على النمو الحضري في مدينة برايا. وهذا يعني أن هناك احتمال لوجود مستوطنات منفصلة تم إنشاؤها حديثًا والعديد من المباني الجديدة على جانب الطريق.Translated Description (French)
Ces dernières années, la croissance urbaine est devenue le centre d'attention et de préoccupation de nombreux chercheurs, en particulier ceux qui s'occupent d'urbanisme. Certains chercheurs ne prennent en considération que le dynamisme social et les données démographiques d'un domaine d'intérêt tout en analysant la croissance urbaine. Cependant, ces approches ne tiennent pas compte d'autres conditions physiques telles que l'étendue urbaine et les zones d'exclusion (par exemple, les conducteurs et les réserves forestières). Cela rend difficile la modélisation correcte de l'expansion urbaine ainsi que la simulation pour les prévisions futures, qui est vital pour les décideurs et les urbanistes lorsqu'ils prennent des décisions éclairées. Cette étude a donc utilisé le système d'information géographique (SIG) pour compiler les données obtenues à partir d'une série temporelle d'images satellites entre 1984 et 2018 pour l'étalonnage du modèle de croissance urbaine. Une méthodologie d'automates cellulaires modifiés appelée SLEUTH a ensuite été appliquée pour superviser et prévoir l'étalement urbain dans la ville de Praia, la capitale du Cap-Vert, de 1984 à 2050. Le résultat prévu a montré que les coefficients de race (100) et de route (62) influenceraient la croissance urbaine dans la ville de Praia. Cela signifie qu'il y a une probabilité de colonies détachées nouvellement générées et de nombreux nouveaux bâtiments le long de la route.Translated Description (Spanish)
En los últimos años, el crecimiento urbano se ha convertido en el centro de atención y preocupación para muchos investigadores, especialmente aquellos relacionados con la planificación urbana. Algunos estudiosos solo tienen en cuenta el dinamismo social y los datos demográficos de un área de interés al analizar el crecimiento urbano. Sin embargo, esos enfoques no consideran otras condiciones físicas como la extensión urbana y las zonas de exclusión (por ejemplo, ríos y reservas forestales). Esto dificulta el modelado correcto de la expansión urbana y la simulación para pronósticos futuros, que es vital para los responsables políticos y los planificadores urbanos a la hora de tomar decisiones informadas. Este estudio, por lo tanto, utilizó el Sistema de Información Geográfica (SIG) para compilar los datos obtenidos de una serie temporal de imágenes satelitales entre 1984 y 2018 para la calibración del modelo de crecimiento urbano. Luego, se aplicó una metodología de autómatas celulares modificados llamada DETECTIVE para supervisar y pronosticar la expansión urbana en la ciudad de Praia, la capital de Cabo Verde, desde el año 1984 hasta 2050. El resultado pronosticado mostró que los coeficientes de raza (100) y carretera (62) influirían en el crecimiento urbano en la ciudad de Praia. Esto significa que hay una probabilidad de asentamientos independientes recién generados y muchos edificios nuevos a lo largo de la carretera.Files
08883160.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2243394e99b12af80bf364b1c88962ee
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- محاكاة النمو الحضري باستخدام نهج الأتمتة الخلوية (سوث)- دراسة حالة لمدينة برايا، الرأس الأخضر
- Translated title (French)
- Simulation de la croissance urbaine à l'aide de l'approche des automates cellulaires (SLEUTH)- Une étude de cas de Praia City, Cabo Verde
- Translated title (Spanish)
- Simulación del crecimiento urbano utilizando el enfoque de autómatas celulares (SLEUTH): un estudio de caso de la ciudad de Praia, Cabo Verde
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2981819170
- DOI
- 10.1109/access.2019.2949689
References
- https://openalex.org/W127119175
- https://openalex.org/W1530453833
- https://openalex.org/W1965865770
- https://openalex.org/W1967605639
- https://openalex.org/W1969021871
- https://openalex.org/W1969835036
- https://openalex.org/W196993401
- https://openalex.org/W1974521041
- https://openalex.org/W1975245372
- https://openalex.org/W1986582348
- https://openalex.org/W1995156820
- https://openalex.org/W1998940448
- https://openalex.org/W1999829841
- https://openalex.org/W2001728655
- https://openalex.org/W2005249768
- https://openalex.org/W2006222780
- https://openalex.org/W2016022862
- https://openalex.org/W2027114289
- https://openalex.org/W2043215422
- https://openalex.org/W2051703320
- https://openalex.org/W2064211460
- https://openalex.org/W2067117278
- https://openalex.org/W2078303489
- https://openalex.org/W2081367056
- https://openalex.org/W2083666892
- https://openalex.org/W2085368649
- https://openalex.org/W2095183721
- https://openalex.org/W2120165912
- https://openalex.org/W2130984710
- https://openalex.org/W2132227723
- https://openalex.org/W2135613389
- https://openalex.org/W2138358264
- https://openalex.org/W2143115928
- https://openalex.org/W2159773298
- https://openalex.org/W2165780759
- https://openalex.org/W2220126622
- https://openalex.org/W2283197268
- https://openalex.org/W2364759665
- https://openalex.org/W2411064732
- https://openalex.org/W2589531839
- https://openalex.org/W2749959211
- https://openalex.org/W2781018543
- https://openalex.org/W2792763246
- https://openalex.org/W2885275435
- https://openalex.org/W2916936334
- https://openalex.org/W2924108413
- https://openalex.org/W3195207954
- https://openalex.org/W35444590
- https://openalex.org/W4213223730
- https://openalex.org/W4234858078
- https://openalex.org/W4248075861
- https://openalex.org/W4302802426
- https://openalex.org/W752522900
- https://openalex.org/W821730999