Análisis de la Predicción Actual y Futura del Cambio de Uso de Suelo/Cobertura de Suelo Utilizando Teledetección y el Modelo CA-Markov en las Reservas de Biosfera del Bosque de Majang en Gambella, al suroeste de Etiopía.
Autores: Tadese, Semegnew; Soromessa, Teshome; Bekele, Tesefaye
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Cambios en el uso del suelo/cobertura terrestre
Predicción
Factores determinantes
Reservas de Biosfera del Bosque de Majang
Análisis de US/CT
Clasificación supervisada
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio tuvo como objetivo evaluar los cambios en el uso/cobertura de la tierra (1987-2017), la predicción (2032-2047) e identificar los impulsores de la Reserva de la Biosfera del Bosque de Majang. Se utilizaron imágenes Landsat (TM, ETM+ y OLI-TIRS) y datos socioeconómicos para el análisis del Uso/Cobertura de la Tierra y sus impulsores de cambio. También se empleó la clasificación supervisada para clasificar el Uso/Cobertura de la Tierra. Se utilizó el modelo CA-Markov para predecir el cambio futuro en el Uso/Cobertura de la Tierra utilizando el software IDRISI. Se recopilaron datos de 240 hogares de ocho kebeles en dos distritos para identificar los impulsores del cambio en el Uso/Cobertura de la Tierra. Se identificaron cinco clases de Uso/Cobertura de la Tierra: bosque, tierra de cultivo, pastizal, asentamiento y cuerpo de agua. La tierra de cultivo y
Descripción
Este estudio tuvo como objetivo evaluar los cambios en el uso/cobertura de la tierra (1987-2017), la predicción (2032-2047) e identificar los impulsores de la Reserva de la Biosfera del Bosque de Majang. Se utilizaron imágenes Landsat (TM, ETM+ y OLI-TIRS) y datos socioeconómicos para el análisis del Uso/Cobertura de la Tierra y sus impulsores de cambio. También se empleó la clasificación supervisada para clasificar el Uso/Cobertura de la Tierra. Se utilizó el modelo CA-Markov para predecir el cambio futuro en el Uso/Cobertura de la Tierra utilizando el software IDRISI. Se recopilaron datos de 240 hogares de ocho kebeles en dos distritos para identificar los impulsores del cambio en el Uso/Cobertura de la Tierra. Se identificaron cinco clases de Uso/Cobertura de la Tierra: bosque, tierra de cultivo, pastizal, asentamiento y cuerpo de agua. La tierra de cultivo y