Resumen de Cellular Automata Calibration Model to Capture Urban Growth

U. Kumar, C. Mukhopadhyay, T.V. Ramachandra

• español

  Muchos problemas medioambientales a nivel regional son la consecuencia de actividades antrópicas que involucran cambios en el uso del suelo. Los datos temporales de usos del suelo con aspectos sociales son críticos en el seguimiento de las relaciones causa y efecto sobre variables de interés con los efectos del contexto sobre el comportamiento, o con los procesos de interacción humana con el medioambiente y son también de utilidad para la gestión de la urbanización de las ciudades. Muchas ciudades están sufriendo, en la actualidad, una rápida urbanización y remodelación con propósitos económicos con nuevas carreteras, mejora de infraestructuras, etc. surgiendo la necesidad de entender la dinámica del proceso de crecimiento urbano para la planificación de los recursos naturales. Los autómatas celulares (AC), una técnica de inteligencia artificial basada en el uso de píxeles, estados, vecindades y reglas de transición son útiles en el modelado de los procesos de crecimiento urbano debido a su habilidad para ajustar dichos modelos espaciales complejos utilizando reglas sencillas y efectivas. Este trabajo desarrolla el calibrado de un modelo de AC teniendo en cuenta la dinámica espacial y temporal del crecimiento urbano. La efectividad de esta técnica se demuestra por la captura de los patrones de crecimiento de la ciudad de Bangalore, una ciudad de la India, utilizando datos históricos de teledetección y de población

• English

  Many regional environmental problems are the consequence of anthropogenic activities involving land cover changes. Temporal land cover data with social aspects are critical in tracing relationships of cause and effect on variables of interest with the effects of context on behaviour, or with the process of human environmental interaction and are also useful for the governance of urbanising cities. Many cities are now rapidly becoming urbanised and undergoing redevelopment for economic purposes with new roads, infrastructure improvements, etc. raising the necessity to understand the dynamics of the urban growth process for the planning of natural resources. Cellular automata (CA), an artificial intelligence technique based on pixels, states, neighbourhoods and transition rules is useful in modelling the urban growth process due to its ability to fit such complex spatial nature, using simple and effective rules. This study develops the calibration of a CA model by taking into account spatial and temporal dynamics of urban growth. The effectiveness of this technique is demonstrated by capturing the growth pattern of Bangalore, a city in India, with historical remote sensing and population data