Land use / land cover change detection: an object oriented approach, Münster, Germany

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Spatial metrics and Landsat data for urban landuse change detection: case of Addis Ababa, Ethiopia.

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Urban land cover change detection analysis and modeling spatio-temporal Growth dynamics using Remote Sensing and GIS Techniques: A case study of Dhaka, Bangladesh

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Urban land use change analysis and modelling: a case study of Setubal-Sesimbra, Portugal

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Detecting and evaluating land cover change in the eastern half of East Timor (1972-2011)

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Forest cover monitoring in the Bara district (Nepal) with remote sensing and geographic information systems

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Detecção automática de alterações do coberto florestal com imagens de satélite de grande e muito grande resolução espacial

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Spatio-temporal land use/land cover changes analysis and monitoring in the Valencia Municipality, Spain

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Cartografia multi-escala de alterações do coberto florestal com imagens de satélite

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Urban sprawl analysis and modeling in Asmara, Eritreia: Application of Geospatial Tools

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Spatio-Temporal data modeling in response to deforestation monitoring (a case study of small region in Riau Province, Indonesia)

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Analysis of urban land use and land cover changes: a case of study in Bahir Dar, Ethiopia

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Haptic robot-environment interaction for self-supervised learning in ground mobility

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Modelação do risco de incêndio florestal à escala municipal com recurso a dados de detecção remota

Neste projecto é testada uma metodologia para actualização de mapas de ocupação do solo já existentes, derivados de fotografia aérea, usando uma imagem satélite para posterior modelação com vista à obtenção da cartografia do risco de incêndio actualizada. Os diferentes passos metodológicos na fase da actualização dos mapas de ocupação de solo são: Classificação digital das novas ocupações, Produção do mapa de alterações, Integração de informação auxiliar, Actualização da Cartografia Temática. Para a produção do mapa de alterações a detecção de alterações foi efectuada através de expressões de Álgebra de Mapas. A classificação digital foi realizada com um classificador assistido - Classificador da Máxima Verosimilhança. A integração de informação auxiliar serviu para melhorar os resultados da classificação digital, nomeadamente em termos das áreas ardidas permitindo uma resolução temática mais detalhada. A actualização resultou da sobreposição do mapa das áreas alteradas classificadas com o mapa desactualizado. Como produto obteve-se a Carta de Alterações da Ocupação do Solo com Potencial Influência no Risco de Incêndio actualizada para 2008, base para a fase da Modelação do Risco. A metodologia foi testada no concelho de Viseu, Centro de Portugal. A Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007) foi utilizada como carta de referência. A nova carta actualizada para 2008, no concelho de Viseu, apresenta 103 classes temáticas, 1ha de unidade mínima e 90% de precisão global. A modelação do risco de incêndio geralmente é feita através de índices que variam, de forma geral, numa escala qualitativa, tendo como fim possibilitar a definição de acções de planeamento e ordenamento florestal no âmbito da defesa da floresta contra incêndios. Desta forma, as cartas de risco são indicadas para acções de prevenção, devendo ser utilizadas em conjunto com a carta da perigosidade que juntas podem ser utilizadas em acções de planeamento, em acções de combate e supressão. A metodologia testada, neste projecto, para elaboração de cartografia de risco foi, a proposta por Verde (2008) e adoptada pela AFN (2012). Os resultados apresentados vão precisamente ao encontro do que diz respeito no Guia Técnico para Plano Municipal de Defesa da Floresta Contra Incêndios, "O mapa de Risco combina as componentes do mapa de perigosidade com as componentes do dano potencial (vulnerabilidade e valor) para indicar qual o potencial de perda face ao incêndio florestal".

Land cover mapping analysis and urban growth modeling using remote sensing techniques

The rapid growth of big cities has been noticed since 1950s when the majority of world population turned to live in urban areas rather than villages, seeking better job opportunities and higher quality of services and lifestyle circumstances. This demographic transition from rural to urban is expected to have a continuous increase. Governments, especially in less developed countries, are going to face more challenges in different sectors, raising the essence of understanding the spatial pattern of the growth for an effective urban planning. The study aimed to detect, analyse and model the urban growth in Greater Cairo Region (GCR) as one of the fast growing mega cities in the world using remote sensing data. Knowing the current and estimated urbanization situation in GCR will help decision makers in Egypt to adjust their plans and develop new ones. These plans should focus on resources reallocation to overcome the problems arising in the future and to achieve a sustainable development of urban areas, especially after the high percentage of illegal settlements which took place in the last decades. The study focused on a period of 30 years; from 1984 to 2014, and the major transitions to urban were modelled to predict the future scenarios in 2025. Three satellite images of different time stamps (1984, 2003 and 2014) were classified using Support Vector Machines (SVM) classifier, then the land cover changes were detected by applying a high level mapping technique. Later the results were analyzed for higher accurate estimations of the urban growth in the future in 2025 using Land Change Modeler (LCM) embedded in IDRISI software. Moreover, the spatial and temporal urban growth patterns were analyzed using statistical metrics developed in FRAGSTATS software. The study resulted in an overall classification accuracy of 96%, 97.3% and 96.3% for 1984, 2003 and 2014’s map, respectively. Between 1984 and 2003, 19 179 hectares of vegetation and 21 417 hectares of desert changed to urban, while from 2003 to 2014, the transitions to urban from both land cover classes were found to be 16 486 and 31 045 hectares, respectively. The model results indicated that 14% of the vegetation and 4% of the desert in 2014 will turn into urban in 2025, representing 16 512 and 24 687 hectares, respectively.