عنوان الإطروحه |
Utilizing GIS and RS Techniques to Monitor Urban Growth and Land Use Change From 1953 to 2023 to Assist Urban Planning in Al-Mafraq City
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2024-12-19 |
اسم الطالب |
رند احمد محمد الجرايده
|
المشرف |
علي نوح علي معابده |
|
المشرف المشارك |
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| رضا علي نجم العظامات |
| سليمان ضيف الله الكوفحي |
|
الكلية |
كلية علوم الارض والبيئة |
القسم |
علوم المعلومات الجغرافية |
الملخص بالعربية |
تهدف هذه الدراسة إلى مراقبة النمو الحضري وتغير استخدام الأراضي في مدينة المفرق من خمسينيات القرن الماضي وحتى عام 2023، باستخدام أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS) ومنصة Google Earth Engine (GEE) تجمع الدراسة بين الصور الجوية، وصور الأقمار الصناعية من برنامج CORONA، والبيانات الحديثة للأقمار الصناعية، لتقديم تحليل شامل للتغيرات المكانية والزمانية في عملية التحضر. تم تحديد وإجراء الترقيم اليدوي للخرائط والصور التاريخية من عامي 1950 و1970 باستخدام برنامج ArcGIS ، بينما تمت معالجة وتصنيف البيانات الحديثة من عام 1990 إلى 2023، بما في ذلك صور الأقمار الصناعية Landsat 5 وLandsat 9، باستخدام منصة GEE.
تم استخدام أساليب التصنيف الموجّه لتحليل ديناميكيات استخدام الأراضي، وحققت النتائج دقة إجمالية تجاوزت 90%. كما تراوحت قيمة معامل كابا (?) بين 75% و93%، مما أكد موثوقية التصنيفات عبر جميع الفترات الزمنية.
أظهرت النتائج تحولات كبيرة في استخدام الأراضي، مما يبرز فعالية الدمج بين أنظمة GIS ومنصة GEE لتحليل وتصوير وتفسير مجموعات البيانات الجغرافية الكبيرة. يوفر هذا النهج رؤى مهمة لصانعي السياسات والمخططين الحضريين، مما يدعم وضع استراتيجيات مبنية على البيانات لتحقيق تنمية حضرية مستدامة. وتؤكد الدراسة على أهمية الجمع بين الأدوات الجغرافية التاريخية والحديثة لمراقبة وإدارة النمو الحضري بفعالية
|
الملخص بالانجليزي |
This research aims to monitor urban growth and land use changes in Al-Mafraq City from the 1950s to 2023 by utilizing Geographic Information Systems (GIS) and Google Earth Engine (GEE). It integrates aerial photographs, CORONA satellite imagery, and modern satellite datasets to provide a comprehensive spatio-temporal analysis of urbanization trends. Historical maps and images from 1950 and 1970 were georeferenced and manually digitized using ArcGIS, while modern satellite data from 1990 to 2023, including Landsat 5 and Landsat 9 imagery, were processed and classified on the GEE platform.
Supervised classification techniques were employed to analyze land use dynamics, achieving an overall accuracy exceeding 90%. The kappa coefficient (?), ranging from 75% to 93%, further confirmed the reliability of the classifications across all time periods.
The findings reveal substantial transformations in land use, underscoring the effectiveness of integrating GIS and GEE for analyzing, visualizing, and interpreting large geospatial datasets. This approach provides critical insights for urban planners and policymakers, facilitating data-driven strategies for sustainable urban development. The study highlights the value of combining historical and contemporary geospatial tools to monitor and manage urban growth effectively
|
رقم ISN |
9172 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|