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Dynamic land use/cover change modelling
geosimulation and agent-based modelling
Arsanjani Jamal Jokar
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*in
Wolfgang Kainz
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Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
DOI
10.25365/thesis.14091
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30366.84525.988162-6
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Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Landnutzungswandel ist eine komplexe Angelegenheit, die durch zahlreiche biophysikalische, sozioökonomische und wirtschaftliche Faktoren verursacht wird. Eine offensichtliche Art des Landnutzungswandels, die in den suburbanen Gebieten einer Metropole stattfindet, ist die Zersiedelung. Es gibt viele Modellierungstechniken, um dieses Phänomen zu studieren. Diese wurden seit den 1960iger Jahren entwickelt und finden weite Verbreitung. Einige dieser Modelle leiden unter dem Vernachlässigen signifikanter Variablen. Traditionelle Methoden wie etwa zellulare Automaten, Markow-Ketten-Modelle, zellulare Automaten-Markow-Modelle und logistische Regressionsmodelle, weisen inhärente Schwächen auf in Bezug auf menschliche Aktivitäten in der Umwelt. Das liegt daran, dass der Mensch der Hauptakteur in der Transformation der Umwelt ist und die suburbanen Gebiete durch Niederlassungspräferenzen und Lebensstil prägt. Das Hauptziel dieser Dissertation ist es, einige dieser traditionellen Techniken zu untersuchen, um ihre Vor- und Nachteile zu identifizieren. Diese Modelle werden miteinander verglichen, um ihre Funktionalität zu hinterfragen. Obwohl die Methodologie zur Evaluierung agentenbasierter Modelle unzureichend ist, wurde hier versucht, ein selbst-kalibriertes agentenbasiertes Modell für den Großraum Teheran zu erstellen. Einige Variablen, die in der Wirklichkeit die Zersiedelung im Studiengebiet kontrollieren, wurden durch Expertenwissen und ähnliche Studien extrahiert. Drei Hauptagenten, die mit der Ausbreitung von Städten zu tun haben, wurden definiert: Entwickler, Bewohner, Behörden. Jeder einzelne Agent beeinflusst Variablen; d.h. die Entscheidungen eines Agenten werden von einer Reihe realer Variablen beeinflusst. Das Verhalten der einzelnen Agenten wurde in einer GIS Umgebung kodiert und anschließend zusammengeführt, um einen Prototyp zur Simulation der Landnutzungsänderung zu erzeugen. Dieser Geosimulations-Prototyp ist in der Lage, die Quantität und die Lage von Landnutzungsänderungen insbesondere in der Umgebung von Teheran zu simulieren. Dieses agentenbasierte Modell zieht Nutzen aus der Stärke traditioneller Techniken wie etwa zellularen Automaten zur Änderungsallokation, Markow-Modellen zur Schätzung der Quantität der Änderung und einer Gewichtung der individuellen Faktoren. Eine detaillierte Diskussion der Implementierung der unterschiedlichen Methoden sowie eine Stärken-Schwächen-Analyse werden präsentiert und die Ergebnisse mit der tatsächlichen Situation verglichen, um die Modelle zu verifizieren. In dieser Arbeit wurden GIS Funktionen verwendet und zusätzliche Funktionen in Python programmiert. Diese Untersuchungen sollen Stadtplaner und Entscheidungsträger unterstützen, Städte und deren Ausbreitung zu simulieren.
Abstract
(Englisch)
Land use/ cover change is a complex matter, which is caused by numerous biophysical, socio-economical and economic factors. An obvious form of land use change in the suburbs of the metropolis is defined as urban sprawl. There are a number of techniques to model this issue in order to investigate this topic. These models have been developed since the 1960s and are increasing in terms of quantity and popularity. Some of these models suffer from a lack of consideration of some significant variables. The traditional methods (e.g. Cellular Automata, the Markov Chain Model, the CA-Markov Model, and the Logistic Regression Model) have some inherent weaknesses in consideration of human activity in the environment. The particular significance of this problem is the fact that humans are the main actors in the transformation of the environment, and impact upon the suburbs due to their settlement preferences and lifestyle choices. The main aim of this thesis was to examine some of those traditional techniques in order to discover their considerable advantages and disadvantages. These models were compared against each other to challenge their functionality. Whereas there is a lack of methodology in evaluation of agent-based models, it was presumed to create a self-calibrated agent based model, by focussing on the Tehran metropolitan area. Some variables in reality control urban sprawl in the study area, which were extracted through the expert knowledge and similar studies. Three main agents, which deal with urban expansion, were defined: developers, residents, government. Each particular agent affects some variables, i.e. the agents‟ decisions are being influenced by a set of real variables. Agents‟ behaviours were coded in a GIS environment and, thereafter, the predefined agents were combined through a function to create a prototype for simulation of land change. This designed geosimulation prototype can simulate the quantity and location of changes specifically in the vicinity of the metropolis of Tehran. This customised agent-based model benefits from the strengths of traditional techniques; for instance, a Cellular Automata structure for change allocation, a Markov model for change quantity estimation and a weighting system to differentiate between the weights of the driving factors. A detailed discussion of each methodology implementation, and their weakness and strengths, is then presented, specifically comparing results with the reality to verify the models. In this research, we used only the GIS functionalities within GIS environments and the required functions were coded in the Python engine. This investigation will help urban planners and urban decision-makers to simulate cities and their movements over time.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
Geosimulation Agent-Based Modelling land use Tehran logistic regression
Schlagwörter
(Deutsch)
Geosimulation Agentenbasierte Modellierung Bodennutzung Teheran Logistische Regression
Autor*innen
Arsanjani Jamal Jokar
Haupttitel (Englisch)
Dynamic land use/cover change modelling
Hauptuntertitel (Englisch)
geosimulation and agent-based modelling
Paralleltitel (Deutsch)
Dynamische Modellierung von Bodennutzung/Bodenbedeckung : Geosimulation und agentenbasierte Modellierung
Paralleltitel (Englisch)
Dynamic land use/cover change modelling: geosimulation and agent-based modelling
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
XVI, 169 S., Ill., graph. Darst., Kt.
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Wolfgang Kainz ,
Milan Konecny
Klassifikationen
74 Geographie, Anthropogeographie > 74.12 Stadtgeographie, Siedlungsgeographie ,
74 Geographie, Anthropogeographie > 74.30 Kartographie: Allgemeines ,
74 Geographie, Anthropogeographie > 74.41 Luftaufnahmen, Photogrammetrie ,
74 Geographie, Anthropogeographie > 74.48 Geoinformationssysteme ,
74 Geographie, Anthropogeographie > 74.72 Stadtplanung, kommunale Planung
AC Nummer
AC08532461
Utheses ID
12657
Studienkennzahl
UA | 091 | 455 | |
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