Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 31
Cellular Automata and Markov Chain Based Urban Growth Prediction
2021
Dergi:  
International Journal of Environment and Geoinformatics
Yazar:  
Özet:

Remote sensing and Geographic Information System (GIS); plays a vital role for studying Land Use Land Cover (LULC) and identifying the main factors for useful outcomes. Assessment of the urban growth pattern is extremely essential as sprawl is seen as one of the potential threats for urban planning. The project has been carried out for the Land Use Land Cover classification of Gandhinagar district of Gujarat state. Gandhinagar city has experienced wide change in LULC in last few decades. It is located at 23.2156° N & 72.6369° E in Gujarat. LULC mapping of Gandhinagar was carried out using LANDSAT Multispectral, TM, ETM+, and OLI/TIRS images for the years 1972, 1977, 1987, 1994, 2000, 2008, 2015 and 2019. Landsat data covers Gandhinagar’s vegetation, Water Bodies, Open Area, Agriculture, and Settlement. The area of interest of Gandhinagar was generated from Landsat data using the digitized boundary of Gandhinagar district. The main objective of this project is to generate LULC using different classification method of remotely sensed data of LANDSAT. In this study Supervised classification method was used to generate level 1 classification. It was done on remotely sensed data in ERDAS Imagine 2014 using semi-automatic classification which includes several classes like Settlement, Agriculture, Vegetation, Water Bodies, Open Area, etc. Moreover, after LULC one new thing was done i.e. accuracy assessment which was necessary to do for accurate result. The study result reveals an increasing and decreasing trend in Land use and Land cover respectively.

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






International Journal of Environment and Geoinformatics

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 389
Atıf : 1.052
International Journal of Environment and Geoinformatics