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ResumoO presente estudo tenta modelar o crescimento urbano spatiotemporal da área metropolitana de Kolkata (KMA), Índia, em uma estrutura de modelagem comparativa usando três técnicas integradas de RS-GIS (sensoriamento remoto e sistema de informações geográficas), a saber, cadeia de Markov de escolha estocástica (STCHOICE), autômatos celulares-Markov (CA-MARKOV) e rede neural perceptron multicamada (MLPNN) acopladas a abordagens de cadeia de Markov com a intenção de monitorar a eficiência do uso da terra definida pelas Nações Unidas para o desenvolvimento urbano sustentável em KMA. Para descobrir a melhor abordagem de modelagem, cada uma das três técnicas é envolvida na modelagem do crescimento da KMA, e o modelo assim obtido é empregado para prever o crescimento futuro. A MLPNN (Kappa = 0,9025) parece ser uma abordagem consideravelmente melhor em comparação com as outras duas abordagens: CA-MARKOV (Kappa = 0,6941) e STCHOICE (Kappa = 0,5392). O crescimento urbano simulado pela MLPNN para 2036 revela que a cobertura urbana construída deve ser de cerca de 55% em relação aos 31% em 2016 devido à conversão significativa de outras coberturas do solo. O estudo revela que as áreas urbanas e periurbanas não apresentam um padrão semelhante de consumo de terra e eficiência do uso da terra em KMA. A KMA central reflete melhor eficiência do uso da terra devido ao crescimento compacto construído em comparação com a periferia que reflete crescimento em salto como resultado da rápida expansão urbana. DESTAQUESPrevisão do crescimento urbano futuro na Área Metropolitana de Kolkata (KMA) usando estrutura de modelagem comparativaMonitorou a eficiência do uso da terra urbana (ODS 11.3.1) para o desenvolvimento urbano sustentável em KMAO estudo revela que o consumo de terra urbana e periurbana e a eficiência do uso da terra são diferentesIdentificou os fatores de influência mais significativos entre os fatores selecionados responsáveis pelo padrão espacial de expansão urbana em KMA
Mithun et al. (Sex,) estudaram essa questão.
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