مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ انگلیسی

Predicting Urban Area Expansion Via Supervised Learning On Remote Sensing Data: A Practice On Tehran’s Metropolitan Area

Predicting Urban Area Expansion Via Supervised Learning On Remote Sensing Data: A Practice On Tehran’s Metropolitan Area

چکیده مقاله

This research project employs satellite imagery analysis to model land cover change in Tehran's metropolitan area, with a specific focus on urban and built up land from 2001 to 2023 Utilizing the MCD12Q1 061 MODIS Land Cover Type dataset, images were processed using Google Earth Engine GEE , a cloud based platform for geospatial data analysis, to efficiently handle the vast amount of data This approach enabled the extraction of relevant information related to urban expansion, facilitating a comprehensive analysis of the dynamic urban landscape The core analysis involved calculating pixel coverage representing urban and built up areas and developing a linear regression model in Google Colab, leveraging the versatility of Python for data analysis and model development The model established a strong correlation between time and urban expansion, achieving an R squared value of 0 95, indicating that 95% of the variability in urban land area is explained by the linear trend over time This robust fit suggests a consistent and predictable pattern of urban sprawl in Tehran While a Mean Squared Error MSE of 7 36 suggests some deviations in predictions, the model's overall reliability is affirmed by its strong R squared value, making it a valuable tool for forecasting future urban growth The implications of this research extend beyond mere academic inquiry, holding significant relevance for urban development policies and sustainability initiatives The quantitative insights generated by the study offer valuable data for urban planners seeking to make informed decisions regarding infrastructure development, resource management, and environmental sustainability, emphasizing the need for data driven methodologies

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

تصویر Hatef Jafari Sharami

Hatef Jafari Sharami

Department of Architecture and Urbanism, University of Eyvanekey, Semnan, Iran

شیوه ارجاع

Jafari Sharami, Hatef,1403,Predicting Urban Area Expansion Via Supervised Learning On Remote Sensing Data: A Practice On Tehran’s Metropolitan Area,7th International Conference on Civil Engineering Architecture and Urban planning with an approach to urban infrastructure Development

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات هفتمین کنفرانس بین المللی عمران، معماری، شهرسازی با رویکرد توسعه زیرساخت های شهری مجموعه مقالات هفتمین کنفرانس بین المللی عمران، معماری، شهرسازی با رویکرد توسعه زیرساخت های شهری30 مهر 1403
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۶۳۵ مشاهده

بررسی اثر تابش خورشید و جهت باد در جهت گیری خانه های سنتی شهر قزوین

جهت گیری ساختمان، می تواند مقدار جذب تابش خورشید را تعیین کند جهت ساختمان در به حداقل رساندن اثر تابش خو…

جهت ساختمانجهت گیریقزوین
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۶۰۸ مشاهده

انواع سبک ها در معماری و ویژگی آن ها

معماری به طور کلی به عنوان یک هنر و علم، طی قرون متمادی در قالب سبک های مختلفی تکامل یافته است هر سبک مع…

معماریمدرنکلاسیک
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۵۵۶ مشاهده

بررسی اثر استفاده از فیبر نوری بر خصوصیات و رفتار بتن عبور دهنده نور

بتن شفاف نوع جدیدی از بتن است که امروزه معرفی شده است و دارای خاصیت انتقال نور به دلیل وجود فیبرهای نوری…

بتن شفاففیبر نوریمقاومت فشاری
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۴۶ مشاهده

اداره درآمدهای شهرداری ها با توجه به منبع درآمدی

اداره درآمدهای شهرداری ها نقش حیاتی در تامین منابع مالی جهت اجرای طرح ها و پروژه های توسعه شهری دارد منا…

شهرداری هاتوسعه شهریمنابع درآمدی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۴۳ مشاهده

A survey and review of approaches related to geology and geochemistry of unusual gold mineralization

Geology from Ancient Greek γῆ gê 'earth', and λoγία logía 'study of, discourse' is a branch of natural s…

GeologyGeochemistryUnusual Gold mineralization
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۳۸ مشاهده

هویت مندی معماری معاصر ایران بر اساس هستی شناسی معماری ایرانی

معماری یکی از ارکان مهم همه فرهنگ ها و تمدن های بشری است و ایران کهن دارای معماری منحصر به فردی است که ا…

معماری ایرانیمعماری معاصرهستی شناسی