Date of Award
4-2024
Document Type
Thesis
Degree Name
Master of Science in Remote Sensing and Geographic Information Systems
Department
Geography and Urban Sustainability
First Advisor
Dr. Nazmi Saleous
Abstract
Urbanization is happening at a rate twice the increase in population on a worldwide scale. This has great environmental and social impacts, along with large impacts on regional climate and one of the reasons for this is the ever-continuous change of land use and land cover. The availability of high-resolution satellite imagery in addition to the advancements in geospatial technology allow mapping of LULC changes to be done accurately, efficiently and covering wide areas. This thesis studies the urban Land Use and Land Cover Change (LULCC) that happened in Abu Dhabi city for the last 3 decades by utilizing geospatial technologies integrated with machine learning. The goal of this research is to utilize Support Vector Machine (SVM) to model the urban LULCC that occurred in Abu Dhabi metropolitan area between 1990 and 2022. Landsat imagery of the years 1990, 2000, 2014 and 2022 were retrieved to analyze the changes. Post- Classification Comparison (PCC) was chosen to map the change that occurred between the consecutive years as well as for the entire study period. The results from this research aim to demonstrate the ability of supervised machine learning in modelling the urban growth in Abu Dhabi. It also aims to visualize the change that occurred over the study period and present a temporal model which can both offer valuable insight to urban planners and policymakers for the future. The study found the SVM classifier to be highly accurate in classifying the urban land in the Abu Dhabi Metropolitan area and the results found that Abu Dhabi city has experienced consistently high urbanization throughout the study period.
Arabic Abstract
رسم خرائط وتحليل النمو الحضري في منطقة أبو ظبي الحضرية باستخدام التقنيات الجغرافية المتكاملة مع التعلم الآلي
يحدث في العالم نمو حضري يفوق ضعف معدل الزيادة السكانية. يُحدث ھذا ال نمو ال حضري تأثرات بيئية واجتماعية بالإضافة إلى تأثرات على المناخ الإقليمي وأحد أبرز أسبابھا التغيرالمستمر في استخدامات الأراضي وغطاء الأرض (Land Use Land Cover Change). توفر صور الأقمار الصناعية عالية الدقة بالإضافة إلى التقدم في تقنيات الجغرافية المتكاملة (geospatial technology) إمكانية رصد وتخطيط تغيرات استخدامات الأراضي وغطاء الأرض بدقة. تتناول ھذه الأطروحة دراسة استخدامات الأراضي الحضرية وتغيرات الغطاء الأرضي التي شھدتھا مدينة أبو ظبي خلال العقود الثلاثة الماضية، وذلك من خلال توظيف التقنيات الجغرافية المكانية بالتكامل مع تقنيات التعلم الآلي. ويھدف ھذا البحث إلى استخدا م التعلم الآلي (machine learning) الخاضع للإشراف؛ آلة المتجھات الداعمة (Support Vector Machine) لنمذجة التحضر الذي طرأ في مدينة أبو ظبي. قسّم تحليل الاستخدامات الأراضي إلى فئتين رئيسيين: المناطق الحضرية والغير حضرية، وذلك لفھم التغير الذي طرأ على الأراضي الحضرية بشكل دقيق وقد تم اعتماد أسلوب المقارنة بعد التصنيف لرسم خرائط التغير بين السنوات المتتالية وكذلك عبر الفتر ة الدراسية. تم استخراج المساحة الحضرية من كل خريطة وعرضھا بھدف توضيح مقدار التغير الذي حدث خلال كل فترة زمنية. تھدف نتائج ھذا البحث إلى إبراز قدرة تقنيات التعلم الآلي الخاضع للإشراف على نمذجة النمو الحضري في مدينة أبو ظبي وان تصور التغيرات التي طرأت خلال فترة الدراسية وتقدي م نموذج زمني يمكن أن يوفر رؤية قيّّمة للمخططين الحضريين وصنّاع السياسات في المستقبل .
Recommended Citation
Yusuf, Hamsa Mohamed, "MAPPING AND ANALYZING URBAN GROWTH IN THE ABU DHABI METROPOLITAN USING GEOSPATIAL TECHNOLOGIES INTEGRATED WITH MACHINE LEARNING" (2024). Theses. 1309.
https://scholarworks.uaeu.ac.ae/all_theses/1309
