Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/20429
Título: A influência do efeito de escala nos modelos de simulação baseados em autómatos celulares
Autor: Viana, Cláudia Morais
Orientador: Rocha, Fernando Jorge Pedro da Silva Pinto da
Palavras-chave: Sistemas de informação geográfica
Modelação espacial
Autómatos celulares
Crescimento urbano - Lisboa e Vale do Tejo (Portugal) - 1990-2006
Teses de mestrado - 2014
Data de Defesa: 2014
Resumo: A projecção e o desenvolvimento dos modelos preditivos que simulam os padrões espaciais do crescimento urbano devem-se, sobretudo, aos rápidos avanços na informática e na tecnologia geoespacial. Na geografia, a modelação do crescimento urbano é, comumente, realizada através de uma abordagem baseada nos autómatos celulares (AC) assente numa estrutura de Sistema de Informação Geográfica (SIG). Contudo, o comportamento do modelo AC é afectado pelas incertezas decorrentes da interacção entre os seus parâmetros espaciais, da própria estrutura e da qualidade das fontes de dados geográficas utilizadas como entrada no modelo. A escala é um conceito importante na representação do espaço uma vez que o resultado obtido numa escala específica não deve ser esperado para ser válido numa outra escala. É necessário entender melhor a ligação entre as diferentes escalas e os processos de mudança no crescimento urbano. Deste modo, o foco deste estudo centra-se na análise da influência do efeito de escala nos modelos de simulação baseados em AC. Através da variação dos parâmetros espaciais que representam o efeito escala, tais como: a dimensão da célula (50m, 100m, 150m, 200m, 250m e 300m) e a configuração da vizinhança, incluindo a dimensão da sua janela (3x3, 5x5, 7x7, 9x9 e 11x11) e a forma (Rectângulo, Círculo e Anel). Este estudo foi implementado para parte da área de Lisboa e Vale do Tejo, entre os anos de 1990 e 2006, sendo que o ano-alvo do processo de simulação foi 2022. Deste modo recorreu-se às cadeias de Markov e ao modelo CA-Markov, para quantificar e interpretar as transições das classes de ocupação do solo. Implementadas as regras de transição e combinados os diferentes parâmetros espaciais, obteve-se um conjunto de cenários futuros que, posteriormente, foram analisados através uma análise de concordância, a qual foi validada pelo índice de Kappa. Para medir a sensibilidade da vizinhança, recorreu-se ao factor de enriquecimento médio, para quantificar a interpretação das transições do uso do solo. Deste modo, através do comportamento das simulações entendeu-se a importância das características e interacções de vizinhança, que condicionam a fiabilidade da simulação.
Abstract: The advances in computer and geospatial technology allowed the projection and the development of predictive models that simulate the spatial patterns of urban growth. In geography, the modeling of urban growth, usually adopts a cellular automata (CA) approach based on a Geographic Information System (GIS) structure. However, the AC model behavior is affected by the uncertainties associated to the interaction between the structure itself, the spatial parameters and the quality of the geographical data sources used as input in the model. Scale is an important concept in the space representation since the result obtained in a specific scale should not be expected valid or applied on another scale. The necessity to understand the connection between the different scales and the changes in the processes of urban growth has been the focus of this study which centers on the analysis of the influence of the scale effect in simulation models based on AC. By varying the parameters representing the spatial scale, such as the size of the cell (50m, 100m, 150m, 200m, 250m and 300m) and the configuration of the neighborhood, including the window size (3x3, 5x5, 7x7, 9x9 and 11x11) and shape (scope, circle and ring). This study was implemented to a part of the Lisbon and Vale do Tejo area, between the years of 1990 and 2006, and the target year of the simulation process was 2022. Markov chains and CA-Markov model have been used to quantify and interpret the land cover transitions classes. Once implemented the transition rules and combined the different spatial parameters, we obtained a number of future scenarios that were later analyzed using an agreement analysis, which was validated by the Kappa index. The average enrichment factor measure the sensitivity of the neighborhood and it’s used to calculate the interactions based on land use patterns. Through the simulations behavior it’s possible understand the importance of the neighborhood characteristics and interactions that influence the reliability of the simulation.
URI: http://hdl.handle.net/10451/20429
Designação: Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Modelação Territorial Aplicados ao Ordenamento
Aparece nas colecções:IGOT - Dissertações de Mestrado

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