Mapeamento pretérito e prognóstico da expansão urbana de Montes Claros/MG usando machine learning
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41419 http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.159 |
Resumo: | Cities have shown steady growth in recent decades, and this growth is expected to continue in the coming years. Therefore, there is a greater need to monitor changes in land use and coverage, caused by the expansion of urban areas. It is these changes that cause impacts on the quality of urban life, especially depending on the social condition and the region of the city where one lives. The regions with greater environmental amenities are occupied by a population with greater purchasing power, on the other hand, the poor population resides in the most distant areas and with fewer urban resources. Therefore, this work aims to analyze changes in land use and coverage between the years 1985 and 2020, with emphasis on the urban area, and to develop the urban growth simulation of Montes Claros for the year 2050. To this end, Landsat 5, Landsat 8 and SRTM satellite images were used, which were manipulated and used to generate variables in the Qgis 2.18 software. To generate land use, the samples were inserted into the Random Forest (RF) classifier in the RStudio software. Then, the urban growth simulation was generated, using the cellular automata model (CA) and Artificial Neural Network (ANN) in the MOLUSCE plugin of the Qgis software. The results showed constant growth in the city of Montes Claros, between 1985 and 2020, there was an increase of 39.42 km² in the urban class. And, in the simulation for the year 2050, the city continues to grow, around 30.49 km². When generating land use, the model identified the variables MDE, Infrared, NDVI and NDWI as the most important for the good performance of the classification. Thus, when analyzing every year, that is, from 1985 to 2050, significant growth is identified in urban regions located in the east and south directions, where there is the presence of a population with lower purchasing power and popular subdivisions. In the simulated period, an urban expansion was identified towards Serra do Mel, an environmental protection area, however, this urban advance does not violate legal limits. Therefore, this area is expected to see an increase in gated communities and high-end homes, which are already being developed there. |
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Mapeamento pretérito e prognóstico da expansão urbana de Montes Claros/MG usando machine learningPast and prognostic mapping of the urban expansion of Montes Claros/MG using machine learningCrescimento urbanoMontes ClarosMOLUSCEAutômatos celularesurban growth;cellular automataCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIAGeografiaCrescimento urbano - Montes Claros (MG)Aprendizado do computadorEspaços urbanos - Montes Claros (MG)ODS::ODS 11. Cidades e comunidades sustentáveis - Tornar as cidades e os assentamentos humanos inclusivos, seguros, resilientes e sustentáveis.Cities have shown steady growth in recent decades, and this growth is expected to continue in the coming years. Therefore, there is a greater need to monitor changes in land use and coverage, caused by the expansion of urban areas. It is these changes that cause impacts on the quality of urban life, especially depending on the social condition and the region of the city where one lives. The regions with greater environmental amenities are occupied by a population with greater purchasing power, on the other hand, the poor population resides in the most distant areas and with fewer urban resources. Therefore, this work aims to analyze changes in land use and coverage between the years 1985 and 2020, with emphasis on the urban area, and to develop the urban growth simulation of Montes Claros for the year 2050. To this end, Landsat 5, Landsat 8 and SRTM satellite images were used, which were manipulated and used to generate variables in the Qgis 2.18 software. To generate land use, the samples were inserted into the Random Forest (RF) classifier in the RStudio software. Then, the urban growth simulation was generated, using the cellular automata model (CA) and Artificial Neural Network (ANN) in the MOLUSCE plugin of the Qgis software. The results showed constant growth in the city of Montes Claros, between 1985 and 2020, there was an increase of 39.42 km² in the urban class. And, in the simulation for the year 2050, the city continues to grow, around 30.49 km². When generating land use, the model identified the variables MDE, Infrared, NDVI and NDWI as the most important for the good performance of the classification. Thus, when analyzing every year, that is, from 1985 to 2050, significant growth is identified in urban regions located in the east and south directions, where there is the presence of a population with lower purchasing power and popular subdivisions. In the simulated period, an urban expansion was identified towards Serra do Mel, an environmental protection area, however, this urban advance does not violate legal limits. Therefore, this area is expected to see an increase in gated communities and high-end homes, which are already being developed there.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorDissertação (Mestrado)As cidades apresentaram crescimento constante nas últimas décadas, e é esperado que esse crescimento permaneça nos próximos anos. Por isso, há maior necessidade de acompanhar as alterações do uso e cobertura do solo, causadas pela expansão da mancha urbana. São essas alterações que causam impactos na qualidade de vida urbana, sobretudo a depender da condição social e a região da cidade onde se reside. As regiões de maior amenidade ambiental são ocupadas por uma população de maior poder aquisitivo, em contrapartida, a população pobre reside nas áreas mais distantes e com menores recursos urbanos. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo analisar as mudanças de uso e cobertura do solo entre os anos de 1985 e 2020, com destaque para a área urbana e, desenvolver a simulação de crescimento urbano de Montes Claros para o ano de 2050. Para isso, foram utilizadas imagens de satélite Landsat 5, Landsat 8 e SRTM, que foram manipuladas e utilizadas para gerar variáveis no software Qgis 2.18. Para gerar o uso do solo, as amostras foram inseridas no classificador Random Forest (RF) no software RStudio. Em seguida, foi gerada a simulação de crescimento urbano, utilizando o modelo de autômatos celulares (CA) e Artificial Neural Network (ANN) no plugin MOLUSCE do software Qgis. Os resultados mostraram um crescimento constante da cidade de Montes Claros, entre os anos de 1985 e 2020, houve um acréscimo de 39,42 km² a classe urbana. E, na simulação para o ano de 2050, a cidade continua a crescer, cerca de 30,49 km². Ao gerar o uso do solo o modelo identificou as variáveis MDE, Infravermelho, NDVI e NDWI como as mais importantes para o bom desempenho da classificação. Assim, ao analisar todos os anos, isto é, de 1985 a 2050, é identificado um crescimento expressivo nas regiões urbanas localizadas nos sentidos leste e sul, onde se tem a presença da população de menor poder aquisitivo e de loteamentos populares. No período simulado, foi identificado uma expansão urbana em direção a Serra do Mel, área de proteção ambiental, no entanto, esse avanço urbano não infringe os limites legais. Logo, sobre essa área é esperado o aumento de condomínios fechados e casas de alto padrão, que já são desenvolvidos lá.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em GeografiaSilva, Claudionor Ribeiro dahttp://lattes.cnpq.br/4808617954565343Leite, Marcos Esdrashttp://lattes.cnpq.br/0392398629237265Silveira, Alanhttp://lattes.cnpq.br/9542253920921397Laurentino, Carla Milena de Moura2024-03-15T18:00:03Z2024-03-15T18:00:03Z2024-02-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLAURENTINO, Carla Milena de Moura. Mapeamento pretérito e prognóstico da expansão urbana de Montes Claros/MG usando machine learning. 2024. 55 f. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Federal de Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.159.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41419http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.159porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-03-16T06:18:14Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/41419Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-03-16T06:18:14Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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Mapeamento pretérito e prognóstico da expansão urbana de Montes Claros/MG usando machine learning Laurentino, Carla Milena de Moura Crescimento urbano Montes Claros MOLUSCE Autômatos celulares urban growth; cellular automata CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA Geografia Crescimento urbano - Montes Claros (MG) Aprendizado do computador Espaços urbanos - Montes Claros (MG) ODS::ODS 11. Cidades e comunidades sustentáveis - Tornar as cidades e os assentamentos humanos inclusivos, seguros, resilientes e sustentáveis. |
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Cities have shown steady growth in recent decades, and this growth is expected to continue in the coming years. Therefore, there is a greater need to monitor changes in land use and coverage, caused by the expansion of urban areas. It is these changes that cause impacts on the quality of urban life, especially depending on the social condition and the region of the city where one lives. The regions with greater environmental amenities are occupied by a population with greater purchasing power, on the other hand, the poor population resides in the most distant areas and with fewer urban resources. Therefore, this work aims to analyze changes in land use and coverage between the years 1985 and 2020, with emphasis on the urban area, and to develop the urban growth simulation of Montes Claros for the year 2050. To this end, Landsat 5, Landsat 8 and SRTM satellite images were used, which were manipulated and used to generate variables in the Qgis 2.18 software. To generate land use, the samples were inserted into the Random Forest (RF) classifier in the RStudio software. Then, the urban growth simulation was generated, using the cellular automata model (CA) and Artificial Neural Network (ANN) in the MOLUSCE plugin of the Qgis software. The results showed constant growth in the city of Montes Claros, between 1985 and 2020, there was an increase of 39.42 km² in the urban class. And, in the simulation for the year 2050, the city continues to grow, around 30.49 km². When generating land use, the model identified the variables MDE, Infrared, NDVI and NDWI as the most important for the good performance of the classification. Thus, when analyzing every year, that is, from 1985 to 2050, significant growth is identified in urban regions located in the east and south directions, where there is the presence of a population with lower purchasing power and popular subdivisions. In the simulated period, an urban expansion was identified towards Serra do Mel, an environmental protection area, however, this urban advance does not violate legal limits. Therefore, this area is expected to see an increase in gated communities and high-end homes, which are already being developed there. |
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