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首页> 外文期刊>Arabian journal of geosciences >Urban growth modeling of a rapidly urbanizing area using FMCCA model
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Urban growth modeling of a rapidly urbanizing area using FMCCA model

机译：使用FMCCA模型的城市增长建模快速城市化面积

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Rapid urbanization is a serious concern for most of the developing countries as well as for India. Rapid and dynamic urbanization requires continuous monitoring of the underlying process of urbanization. But some loopholes of the Census of India data restrict continuous monitoring of rapid urbanization as the Census of India is the only source of urbanization-related numerical data in India. Past land use pattern of the study area shows a rapid growth of urban areas from 38.70km(2) in 2009 to 54.92km(2) in 2017 at the expense of agricultural land, vegetation, and also wetland areas. Markov chain-derived transition matrix-based cellular automata modeling is used to predict the land use pattern for 2017 on the basis of past two land use for a rapidly urbanizing phase integrating fuzzy standardization and weighted linear combination based potential urban development surface. Predicted land use map is used to compare with the actual land use map of 2017 extracted from satellite image for assessing the applicability of this model for future land use change prediction. Validation result shows a 94.24% (in terms of areal extension) agreement between actual and predicted urban area map of 2017. Then, the final urban growth map for 2020 is predicted using 2014 and 2017 land use maps and the same urban development potential area map used for predicting the 2017 urban area map. The predicted map shows a rapid urbanization in the adjacent areas of Salt Lake City especially towards the Northern and Eastern direction of the Salt Lake area, which increases the conciseness of the urban planners.
机译：快速城市化对大多数发展中国家以及印度来说都是一个严重关注的问题。快速和动态的城市化需要持续监测城市化的潜在进程。但印度人口普查的一些漏洞限制了对快速城市化的持续监测，因为印度的人口普查是印度城市化相关数值数据的唯一来源。过去的土地利用模式的研究区显示了2009年38.70公里（2）的城市地区的快速增长，2017年以54.92公里（2），以牺牲农业用地，植被和湿地地区为代价。马尔可夫链衍生的过渡矩阵基于转变矩阵的蜂窝自动机建模用于预测2017年的土地利用模式，在过去的两种土地上使用用于快速的城市化相结合模糊标准化和基于加权线性组合的潜在城市发展面。预测的土地使用地图用于与2017年从卫星图像中提取的实际土地使用地图进行比较，以评估该模型对未来土地利用变化预测的适用性。验证结果显示了2017年实际和预测的城市地图之间的94.24％（在区域扩展方面）协议。然后，使用2014年和2017年土地使用地图和相同的城市发展潜在地图预测2020年的最终城市增长地图用于预测2017年城区地图。预测地图显示了盐湖城邻近地区的快速城市化，尤其是盐湖地区的北部和东方方向，这增加了城市规划者的简洁。

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