Oleh: Sadeq Khaleefah Hanoon; Ahmad Fikri Abdullah; Helmi Z. M. Shafri and Aimrun Wayayok

Disediakan Untuk Laman Web Oleh: Farah Izana Abdullah

Kawasan bandar telah menjadi fenomena biasa di seluruh dunia, mempercepatkan proses perubahan guna tanah–penukaran tutupan tanah (LULCC) pada kadar yang belum pernah berlaku sebelum ini. LULCC membawa kepada perubahan dramatik dalam kriteria perancangan di mana pelbagai aktiviti bandar diagihkan secara spatial. Beberapa teknik yang mempromosikan perancangan guna tanah, sistem maklumat geografi dan pembuatan keputusan berbilang kriteria (GIS-MCDM), GISMCDM ialah salah satu isu utama membuat keputusan yang ingin mengenal pasti pilihan optimum dengan mempertimbangkan lebih daripada satu faktor sepanjang proses pemilihan. Penyepaduan GIS dan pembelajaran mesin (GIS-ML) lebih disukai oleh kebanyakan sarjana untuk menjalankan analisis spatial dan untuk mengoptimumkan lokasi. Kajian ini bertujuan untuk menginovasikan teknik baru yang boleh meramalkan kawasan bandar untuk jangka masa yang lama dan boleh disepadukan dengan pengoptimuman teknik guna tanah untuk membuat keputusan yang sesuai. Kajian ini bertujuan untuk menginovasikan teknik mudah yang boleh meramalkan rebakan bandar untuk jangka masa yang lama sambil disepadukan dengan pengoptimuman teknik guna tanah untuk membuat keputusan yang sesuai.

Asas praktikal kajian ini bergantung kepada keupayaan algoritma pembelajaran mesin untuk membangunkan teknik simulasi guna tanah. Beberapa teknik telah digunakan untuk mencapai matlamat ini: (1) Kota Nasiriyah, Iraq dipilih sebagai kawasan kajian; (2) Imej Landsat untuk tiga tempoh, iaitu, 1992, 2002, 2012 dan 2022, telah dimuat turun; (3) teknik pengelasan yang diselia menggunakan RF digunakan untuk mengklasifikasikan imej Landsat bagi tahun 1992, 2002, 2012 dan 2022; (4) teknik simulasi ANN-CA digunakan untuk meramalkan pengembangan bandar selama tiga dekad (2032, 2042 dan 2052); (5) teknik UGB diterangkan menggunakan peta simulasi; dan (5) model set data telah dijana menggunakan UGB untuk melatih algoritma ML mengenai trend pertumbuhan bandar. Wilayah pentadbiran Kota Nasiriyah, Iraq Selatan dipilih sebagai kajian kes untuk meramalkan pertumbuhan bandar bandar tersebut.

Dapatan menunjukkan bahawa nisbah kawasan bandar telah meningkat sebanyak kira-kira 10%, iaitu, daripada 2.5% pada tahun 1992 kepada 12.2% pada tahun 2022. Nisbah kawasan bandar bagi wilayah umum meningkat sebanyak kira-kira 7.92 %, iaitu, daripada 12.17% dalam tahun 2022 kepada 20.09% pada 2052.

Masyarakat bandar berhampiran kilang penyebab pencemaran terdedah kepada risiko pencemaran alam sekitar. Penyelidikan besar telah mencadangkan penyelesaian yang sesuai, termasuk banyak kaedah pengoptimuman guna tanah. Kaedah pengoptimuman spatial yang paling biasa ialah GIS-MCDM dan penyepaduan model GIS dan ML bersama dengan data RS. Dalam kedua-dua pendekatan, keputusan spatial dibuat berdasarkan multikriteria, yang kebanyakannya adalah faktor dinamik spatial; prinsip praktikal pendekatan ini tidak menganggap dinamik. Oleh itu, teknik novel ini disyorkan untuk disepadukan dengan pengoptimuman teknik guna tanah untuk menentukan tapak yang akan diliputi oleh pembesaran bandar pada masa hadapan.

Web: https://doi.org/10.3390/ijgi12020076

Tarikh Input: 27/04/2023 | Kemaskini: 11/05/2023 | s_humaira