Räumliche Determinanten der Urbanisierung in Debre Markos, Äthiopien: Modellierung von Gebäudegrundrissen

Urbanisierung übt weltweit Druck auf sozioökonomische und umweltbezogene Aspekte aus. Räumliche Faktoren spielen eine entscheidende Rolle bei der Treiber dieser Urbanisierung; zum Beispiel werden geografische Merkmale, die Nähe zu sozioökonomischen Dienstleistungen und staatliche Zoning-Vorschriften in der Literatur als räumliche Determinanten diskutiert. Ziel dieser Studie ist es, die räumlichen Determinanten der Urbanisierung auf Grundlage von Gebäudegrundrissen zu verstehen. Das Google Open Building Dataset wurde zur Abrufung von Gebäudegrundrissen verwendet. Darüber hinaus wurden 26 abhängige Variablen aus verschiedenen Quellen gesammelt. Straßennetze wurden aus OSMnx extrahiert, und geografische Daten wurden von Google Earth Engine gesammelt. Interessenspunkte zur Nähesschätzung wurden von der Gemeinde Debre Markos gesammelt, und einige sozioökonomische Daten wurden durch eine Umfrage unter 385 Befragten erhoben, die dann über das gesamte Gebiet interpoliert wurden. Die unabhängigen Variablen werden als geografische, Nähe-, sozioökonomische und staatliche Regulierungsfaktoren kategorisiert. Etwa 25.000 Trainingsproben wurden aus jeder Variablen extrahiert, um die Modelle zu trainieren. Zwei Methoden wurden in dieser Forschung angewandt: die binäre logistische Regression und das Machine-Learning-Modell XGBoost. Die binäre logistische Regression wurde wegen ihrer Interpretierbarkeit eingesetzt, während XGBoost wegen seines überlegenen Datenmanagements und der Vorhersagegenauigkeit verwendet wurde. Laut den Ergebnissen der Fläche unter der Kurve (AUC) zur Genauigkeitsmessung erreichte die logistische Regression 0,73, und XGBoost erzielte 0,82. Dennoch passten die Daten in beiden Fällen zum Modell. Der Abstand zur Straße, die Gebäudehöhenzone, die Dichte des Straßennetzes und die Neigung gehören zu den Hauptfaktoren, die den städtischen Gebäudegrundriss bestimmen. Dies impliziert, dass die Wahrscheinlichkeit für den Bau in der Nähe von Straßen gestiegen ist. Die Ergebnisse der Gebäudehöhen-Zonierung zeigen, dass die Vorschriften der lokalen Regierung die Wahrscheinlichkeit für den Bau beeinflussen, und ein Modellergebnis zur Neigung zeigt ebenfalls, dass die Topografie ein bedeutender Determinant der Urbanisierung ist.