Urban growth and land use change is

Urban growth and land use change is dominated by human activities with complex spatio-temporal dynamics, which is a great interest to planners, conservationists,ecologists, economists, and resource managers.[1-7] Over the past decades, research in these disciplines has sought to develop models of these processes for forecasting future development, evaluating future plans, and identifying endangered natural areas. Spatial modeling are popular in the last two decades due to increased computing power, improved
availability of spatial data, and the need for innovative planning tools to help decision making.[8-10] There are mainly two groups according to the key mechanisms to simulate the process of land use change:[11,12] rule-based/process-based models and
empirical-statistic models.[13, 14] Rule - / process-based models imitate processes and often address the interaction
of components forming a system, of which there are cellular automata (CA) with the great capability
to handle temporal dynamics[15-18] and artificial intelligence model.[19-21] CA focuses on microspatial
pattern,[22] but it is difficult to reflect macrochanges affected by social and economic factors. In contrast,empirical-statistical models locate land-cover changes by applying multivariate regression techniques to relate historical land use changes to spatial characteristics
and other potential drivers. Statistic and multivariable urban growth models reflect complexity of land use change by applying a broad range of social and economic factors and also imply potential changes.
Different methods of statistical modeling enable decision makers or land managers to answer different questions. One approach is to apply the predictive statistical models used widely to predict the distribution of species or habitat types, such as regression techniques.
Logistic regression, one of empirical-statistical methods, is an example of discrete outcome modeling
techniques. Such models are appropriate where transitions starting from one cover type have different possible end states. Binary logistic regression can be used to predict a dependent variable on the basis of continuous and categorical independent variables and to determine the percent of variance in the dependent variable explained by the independent variables; to rank the relative importance of the independent variables; to assess interaction effects; and to understand the impact of covariate control variables. It applies maximum likelihood estimation after transforming the dependent variable into a logit variable. The impact of predictor variables is usually explained in terms of odds ratios. The unique value of dependent variable and the ability of odds prediction estimate the probability of a certain event occurring. It has been applied in the research of biological species distribution,[23,24] landslide hazard prediction,[25] and also
urban growth study.[12, 26, 27] Most logistic regression of urban growth are based on a single scale, and the raster resolution is determined by the spatial detail in data.[28]
This study tends to model urban expansion based on vector features in a GIS environment and to discover the relationship between urban growth and the driving forces of which biophysical and social-economic factors
are selected as independent variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เปลี่ยนแปลงใช้เจริญเติบโตและที่ดินในเมืองที่ถูกครอบงำ โดยกิจกรรมของมนุษย์กับ dynamics spatio ขมับซับซ้อน ซึ่งสนใจการวางแผน อนุรักษ์ กลุ่มอนุรักษ์ นักเศรษฐศาสตร์ และการจัดการทรัพยากร 1-7 ทศวรรษผ่านมา วิจัยในสาขาวิชาเหล่านี้ได้พยายามที่จะพัฒนารูปแบบกระบวนการเหล่านี้สำหรับการคาดการณ์ในอนาคตพัฒนา การประเมินแผนการในอนาคต และระบุพื้นที่ธรรมชาติที่ใกล้สูญพันธุ์ การสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่ได้รับความนิยมในทศวรรษที่สองเนื่องจากการเพิ่มกำลังในการคำนวณ การปรับปรุงความพร้อมของข้อมูลเชิงพื้นที่ และต้องใช้เครื่องมือการวางแผนนวัตกรรมเพื่อช่วยให้การตัดสินใจ [8-10] มีใช้ส่วนใหญ่สองกลุ่มตามกลไกสำคัญในการจำลองกระบวนการของการเปลี่ยนแปลง: [11,12] กฎ/กระบวนการตามรูปแบบ และรูปแบบสถิติเชิงประจักษ์ [13, 14] กฎ - / รุ่นที่ใช้กระบวนการเลียนแบบกระบวนการ และบ่อยครั้งการโต้ตอบประกอบขึ้นรูประบบ ที่มีเซลลูลาร์ออโตมาตา (CA) มีความสามารถดีการจัดการกับ dynamics ขมับ [15-18] และแบบปัญญาประดิษฐ์ เน้น microspatial CA [19-21]รูป แบบ, [22] แต่ก็ยากที่จะสะท้อนถึง macrochanges ที่ได้รับผลกระทบจากปัจจัยทางสังคม และเศรษฐกิจ ตรงกันข้าม โมเดลเชิงประจักษ์ทางสถิติค้นหาที่ดินครอบคลุมการเปลี่ยนแปลง โดยใช้เทคนิคการถดถอยแบบหลายตัวแปรเพื่อการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินทางประวัติศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับลักษณะเชิงพื้นที่และไดรเวอร์อื่น ๆ อาจเกิดขึ้น สถิติและ multivariable ดันรุ่นสะท้อนความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน โดยใช้ปัจจัยทางเศรษฐกิจ และสังคมหลากหลาย และยัง บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างโมเดลทางสถิติต่าง ๆ ในเปิดใช้งานผู้ตัดสินใจหรือจัดการที่ดินเพื่อตอบคำถามต่าง ๆ วิธีการหนึ่งคือการ ใช้โมเดลทางสถิติคาดการณ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อทำนายการกระจายชนิดพันธุ์หรืออาศัยอยู่ เช่นเทคนิคการถดถอยถดถอยโลจิสติก วิธีทางสถิติเชิงประจักษ์ ตัวอย่างการแยกผลการสร้างโมเดลเทคนิคการ รุ่นดังกล่าวมีความเหมาะสมที่ช่วงเริ่มต้นหนึ่งมีฝามีอเมริกาปลายแตกต่างกันไป ถดถอยโลจิสติกไบนารีสามารถใช้ทำนายตัวแปรขึ้นอยู่กับพื้นฐานของตัวแปรอิสระอย่างต่อเนื่อง และแน่ชัด และ การตรวจสอบเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนในตัวแปรอธิบาย โดยตัวแปรอิสระ การจัดอันดับความสำคัญสัมพัทธ์ของตัวแปรอิสระ การประเมินผลการโต้ตอบ และเข้าใจผลกระทบของตัวแปรควบคุม covariate มันเกี่ยวข้องในการประเมินความเป็นไปได้สูงสุดหลังจากเปลี่ยนตัวแปรตัวแปร logit มักจะมีอธิบายผลกระทบของตัวแปรทำนายในแง่ของอัตราส่วนราคาต่อรอง ค่าไม่ซ้ำกันของตัวแปรและความสามารถในการคาดเดาราคาประมาณที่น่ามีบางเหตุการณ์เกิด มีการใช้ในการวิจัยของสารชีวภาพชนิดกระจาย ทำนายอันตรายจากแผ่นดินถล่ม [23,24], [25] และยังการศึกษาการเจริญเติบโตในเมือง [12, 26, 27] ถดถอยโลจิสติกส่วนใหญ่เติบโตในเมืองอยู่ในระดับเดียว และความละเอียดแบบราสเตอร์ถูกกำหนด โดยรายละเอียดในข้อมูลเชิงพื้นที่ [28]การศึกษานี้มีแนวโน้มการขยายเมืองรุ่นอิงเวกเตอร์คุณสมบัติ ในสภาพแวดล้อม GIS และ การค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างการเจริญเติบโตของเมืองและแรงผลักดันของปัจจัยทางกายภาพและชีวภาพ และ เศรษฐกิจสังคมซึ่งจะเลือกเป็นตัวแปรอิสระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเจริญเติบโตและการใช้ที่ดินในเมืองการเปลี่ยนแปลงที่ถูกครอบงำจากกิจกรรมของมนุษย์ที่มีการเปลี่ยนแปลง spatio กาลที่ซับซ้อนซึ่งเป็นดอกเบี้ยที่ดีในการวางแผนอนุรักษ์นิเวศวิทยาเศรษฐศาสตร์และผู้จัดการทรัพยากร. [1-7] เป็นเวลาหลายทศวรรษที่ผ่านมาการวิจัยในสาขาวิชาเหล่านี้ ได้พยายามที่จะพัฒนารูปแบบของกระบวนการเหล่านี้สำหรับการคาดการณ์การพัฒนาในอนาคต, การประเมินแผนการในอนาคตและระบุพื้นที่ธรรมชาติที่ใกล้สูญพันธุ์ การสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่เป็นที่นิยมในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาเนื่องจากพลังงานที่เพิ่มขึ้นการคำนวณการปรับปรุง
ความพร้อมใช้งานของข้อมูลเชิงพื้นที่และความต้องการเครื่องมือในการวางแผนที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่จะช่วยให้การตัดสินใจ. [8-10] ส่วนใหญ่มีสองกลุ่มตามกลไกที่สำคัญในการจำลอง กระบวนการของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน: [11,12] / รุ่นตามกฎตามกระบวนการและ
รูปแบบเชิงประจักษ์-สถิติ [13, 14] กฎ - / โมเดลตามกระบวนการเลียนแบบกระบวนการและมักจะอยู่ปฏิสัมพันธ์.
ของชิ้นส่วนขึ้นรูประบบ ซึ่งมีเซลล์ออโต (CA) ที่มีความสามารถที่ดี
ในการจัดการการเปลี่ยนแปลงชั่วคราว [15-18] และรูปแบบปัญญาประดิษฐ์. [19-21] CA มุ่งเน้นไปที่ microspatial
รูปแบบ [22] แต่มันก็เป็นเรื่องยากที่จะสะท้อนให้เห็นถึง macrochanges ได้รับผลกระทบ จากปัจจัยทางสังคมและเศรษฐกิจ ในทางตรงกันข้ามแบบจำลองเชิงประจักษ์สถิติหาการเปลี่ยนแปลงที่ดินปกโดยใช้เทคนิคการถดถอยหลายตัวแปรที่จะเกี่ยวข้องกับประวัติศาสตร์การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินลักษณะเชิงพื้นที่
และคนขับรถที่มีศักยภาพอื่น ๆ สถิติและรูปแบบการเติบโตของเมืองหลายตัวแปรสะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินโดยใช้ความหลากหลายของปัจจัยทางสังคมและเศรษฐกิจและยังบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น.
วิธีการที่แตกต่างกันของการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจหรือผู้จัดการที่ดินที่จะตอบคำถามที่แตกต่างกัน วิธีหนึ่งคือการใช้แบบจำลองทางสถิติการทำนายใช้กันอย่างแพร่หลายในการทำนายการกระจายพันธุ์หรือที่อยู่อาศัยประเภทเช่นเทคนิคการถดถอย.
ถดถอยโลจิสติกหนึ่งในวิธีการเชิงประจักษ์สถิติเป็นตัวอย่างของการสร้างแบบจำลองผลต่อเนื่อง
เทคนิค รุ่นดังกล่าวมีความเหมาะสมที่เริ่มต้นจากการเปลี่ยนประเภทครอบคลุมหนึ่งมีรัฐสิ้นไปได้ที่แตกต่างกัน Binary ถดถอยโลจิสติกสามารถนำมาใช้ในการทำนายตัวแปรขึ้นอยู่กับพื้นฐานของตัวแปรอิสระอย่างต่อเนื่องและเด็ดขาดและกำหนดเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนในตัวแปรตามที่อธิบายไว้โดยตัวแปรอิสระ; ในการจัดอันดับความสำคัญของตัวแปรอิสระ; เพื่อประเมินผลกระทบการทำงานร่วมกัน; และเข้าใจผลกระทบของตัวแปรในการควบคุมตัวแปรร่วม ซึ่งจะใช้การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดหลังจากเปลี่ยนตัวแปรตามเป็นตัวแปร logit ผลกระทบของตัวแปรมักจะมีการอธิบายในแง่ของอัตราส่วนราคาต่อรอง ค่าที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปรและขึ้นอยู่กับความสามารถของการทำนายราคาประเมินน่าจะเป็นของเหตุการณ์บางอย่างที่เกิดขึ้น มันได้ถูกนำมาใช้ในการวิจัยของการกระจายสายพันธุ์ทางชีวภาพ [23,24] ทำนายอันตรายจากดินถล่ม [25] และยัง
ศึกษาการเติบโตของเมือง. [12, 26, 27] การถดถอยโลจิสติกส่วนใหญ่ของการเติบโตของเมืองจะขึ้นอยู่ในระดับเดียว และความละเอียดแรสเตอร์จะถูกกำหนดโดยรายละเอียดเชิงพื้นที่ในข้อมูล. [28]
การศึกษาครั้งนี้มีแนวโน้มที่จะจำลองขยายตัวของเมืองขึ้นอยู่กับคุณสมบัติเวกเตอร์ในสภาพแวดล้อมของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์และการค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างการเติบโตของเมืองและกองกำลังขับรถซึ่งทางชีวกายภาพและสังคมเศรษฐกิจ ปัจจัยที่
ได้รับการคัดเลือกเป็นตัวแปรอิสระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเจริญเติบโตของเมืองและการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเป็น dominated โดยกิจกรรมของมนุษย์ที่มีพลวัตเชิงพื้นที่และเวลาที่ซับซ้อนซึ่งมีความสนใจอย่างมากที่จะวางแผน , อนุรักษ์ , ecologists , นักเศรษฐศาสตร์ และผู้จัดการทรัพยากร [ 1-7 ] ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา การวิจัยในสาขาเหล่านี้ ได้พยายามที่จะพัฒนารูปแบบของกระบวนการเหล่านี้ในการพยากรณ์อนาคตการพัฒนา การประเมินผล และแผนการในอนาคต การระบุอันตรายธรรมชาติพื้นที่ การจำลองเชิงพื้นที่ที่เป็นที่นิยมในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาเนื่องจากการเพิ่มขึ้นพลังคอมพิวเตอร์ที่ดีความพร้อมของข้อมูลเชิงพื้นที่และความต้องการการวางแผนเครื่องมือใหม่เพื่อช่วยในการตัดสินใจ [ 8-10 ] มีหลักสองกลุ่ม ตามกลไกสำคัญในการจำลองกระบวนการของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน : [ 11,12 ] กฎ / กระบวนการตามรูปแบบและรุ่นสถิติเชิงประจักษ์ [ 13 , 14 ] กฎ - ตามรูปแบบ / กระบวนการเลียนแบบกระบวนการและมักจะจัดการปฏิสัมพันธ์องค์ประกอบของการสร้างระบบ ซึ่งมีอยู่จำกัด โทรศัพท์มือถือ ( CA ) ที่มีความสามารถมากจัดการเกี่ยวกับพลวัต [ 15-18 ] และแบบปัญญาประดิษฐ์ [ 2 ] CA เน้น microspatialรูปแบบ , [ 22 ] แต่มันเป็นเรื่องยากที่จะสะท้อนให้เห็นถึง macrochanges ผลกระทบจากปัจจัยทางสังคมและเศรษฐกิจ ในทางตรงกันข้าม , โมเดลทางสถิติเชิงประจักษ์ค้นหาการเปลี่ยนแปลงสิ่งปกคลุมดินโดยการใช้เทคนิคการถดถอยหลายตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินทางประวัติศาสตร์ลักษณะเชิงพื้นที่และไดรเวอร์ที่มีศักยภาพอื่น ๆ สถิติและการขยายตัวของเมือง multivariable รุ่นสะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดิน โดยใช้ช่วงกว้างของปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคม และยังหมายถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นวิธีการที่แตกต่างกันของแบบจำลองทางสถิติช่วยให้ผู้ผลิตตัดสินใจและผู้จัดการที่ดินเพื่อตอบคำถามต่าง ๆ วิธีการหนึ่งคือการใช้โมเดลทางสถิติสามารถใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อทำนายการกระจายของชนิดหรือประเภทที่อยู่อาศัย เช่น เทคนิค การถดถอยโลจิสติก , หนึ่งของวิธีการทางสถิติเชิงประจักษ์ คือ ตัวอย่างของแบบจำลองผลเดี่ยวเทคนิค รุ่นดังกล่าวมีความเหมาะสมที่เปลี่ยนจากประเภทหนึ่งครอบคลุมมีรัฐจบเป็นไปได้ที่แตกต่างกัน การถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีที่สามารถใช้ทำนายตัวแปรตาม บนพื้นฐานของการต่อเนื่องและตัวแปรอิสระอย่างแท้จริง และเพื่อศึกษาเปอร์เซ็นต์ความแปรปรวนของตัวแปรอธิบายโดยตัวแปรอิสระ เพื่อจัดอันดับความสำคัญสัมพัทธ์ของตัวแปรอิสระ เพื่อศึกษาปฏิสัมพันธ์ และเข้าใจถึงผลกระทบของตัวแปรควบคุมตัวแปร . ก็ใช้ประมาณความควรจะเป็นสูงสุดหลังจากเปลี่ยนแปรตามเข้าไปโดยใช้ตัวแปร ผลกระทบของตัวแปรมักจะถูกอธิบายในแง่ของราคาต่อ มูลค่าเฉพาะของตัวแปรตามและความสามารถในการทำนายของราคาประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์บางอย่างเกิดขึ้น มันถูกนำมาใช้ในการวิจัยทางชีววิทยาของการเกิดภัยพิบัติแผ่นดินถล่ม [ 23,24 ] [ 25 ] และการทำนายการศึกษาการเจริญเติบโตของเมือง [ 12 , 26 , 27 ] การถดถอยโลจิสติกที่สุดของการเจริญเติบโตของเมืองอยู่ในระดับเดียว และภาพความละเอียด โดยพิจารณารายละเอียดเชิงพื้นที่ในข้อมูล . [ 28 ]การศึกษานี้มีแนวโน้มที่จะขยายตัวของเมืองตามลักษณะรูปแบบเวกเตอร์ในระบบ GIS และการค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างการเจริญเติบโตของเมืองและแรงผลักดันซึ่งทางชีวกายภาพและปัจจัยทางสังคมเศรษฐกิจเลือกตัวแปรอิสระ