1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/48L3NM8 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.02.15.19 |
Última Atualização | 2023:03.02.15.19.40 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.02.15.19.40 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.16.40 (UTC) administrator |
DOI | 10.3390/rs15010090 |
ISSN | 2072-4292 |
Chave de Citação | MarquesCarvalhoAlmEscAlvLac:2023:SiPrUr |
Título | Simulation and prediction of urban land use change considering Multiple classes and transitions by means of random change Aalocation algorithms  |
Ano | 2023 |
Mês | Jan. |
Data de Acesso | 09 maio 2025 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 7367 KiB |
|
2. Contextualização | |
Autor | 1 Marques Carvalho, Rômulo 2 Almeida, Cláudia Maria de 3 Escobar Silva, Elton Vicente 4 Alves, Rayanna Barroso de Oliveira 5 Lacerda, Camila Souza dos Anjos |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3 |
ORCID | 1 0000-0002-9232-9043 2 0000-0002-6523-3169 3 0000-0002-9437-9351 |
Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas (IF SuldeMinas) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 romulo.carvalho@inpe.br 2 claustuttgart@hotmail.com 3 eltescobar@gmail.com 4 rayannabarroso@hotmail.com |
Revista | Remote Sensing |
Volume | 15 |
Número | 1 |
Páginas | e90 |
Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
Histórico (UTC) | 2023-03-02 15:19:40 :: simone -> administrator :: 2023-03-02 15:19:41 :: administrator -> simone :: 2023 2023-03-02 15:20:26 :: simone -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:16:40 :: administrator -> simone :: 2023 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | cellular automata (CA) digital terrain model Google Earth orbital images |
Resumo | The great majority of the world population resides nowadays in urban areas. Understanding their physical and social structure, and especially their urban land use pattern dynamics throughout time, becomes crucial for successful, effective management of such areas. This study is committed to simulate and predict urban land use change in a pilot city belonging to the São Paulo Metropolitan Region, southeast of Brazil, by means of a cellular automata model associated with the Markov chain. This model is driven by data derived from orbital and airborne remotely sensed images and is parameterized by the Bayesian weights of evidence method. Several layers related to infrastructure and biophysical aspects of the pilot city, São Caetano do Sul, were used as evidence in the simulation process. Alternative non-stationary scenarios were generated for the short-run, and the results obtained from past simulations were statistically validated using a multiresolution goodness-of-fit metric relying on fuzzy logic. The best simulations reached fuzzy similarity indices around 0.250.58 for small neighborhood windows when an exponential decay approach was employed for the analysis, and approximately 0.650.95 when a constant decay and larger windows were considered. The adopted Bayesian inference method proved to be a good parameterization approach for simulating processes of urban land use change involving multiple classes and transitions. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Simulation and prediction... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Simulation and prediction... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48L3NM8 |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/48L3NM8 |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | remotesensing-15-00090-v3.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 11 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 6 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 6 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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