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자료유형
학술저널
저자정보
Park, So-Young (Dept. of Geoinformatic Engineering, Pukyung National University) Jin, Cheung-Kil (Dept. of Geoinformatic Engineering, Pukyung National University) Kim, Shin-Yup (Environmental Data and Information Office, Ministry of Environment Republic of Korea) Jo, Gyung-Cheol (Environmental Data and Information Office, Ministry of Environment Republic of Korea) Choi, Chul-Uong (Dept. of Geoinformatic Engineering, Pukyung National University)
저널정보
한국조경학회 한국조경학회지 한국조경학회지 제38권 제5호
발행연도
2010.1
수록면
194 - 205 (12page)

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To predict urban growth according to changes in landcover, probability factors werecal culated and mapped. Topographic, geographic and social and political factors were used as prediction variables for constructing probability maps of urban growth. Urban growth-related factors included elevation, slope, aspect, distance from road,road ratio, distance from the main city, land cover, environmental rating and legislative rating. Accounting for these factors, probability maps of urban growth were constr uctedusing frequency ratio (FR) and logistic regression (LR) methods and the effectiveness of the results was verified by the relative operating characteristic (ROC). ROC values of the urban growth probability index (UGPI) maps by the FR and LR models were 0.937 and 0.940, respectively. The LR map had a slightly higher ROC value than the FR map, but the numerical difference was slight, with both models showing similar results. The FR model is the simplest tool for probability analysis of urban growth, providing a faster and easier calculation process than other available tools. Additionally, the results can be easily interpreted. In contrast, for the LR model, only a limited amount of input data can be processed by the statistical program and a separate conversion process for input and output data is necessary. In conclusion, although the FR model is the simplest way to analyze the probability of urban growth, the LR model is more appropriate because it allows for quantitative analysis.
#Frequency Ratio #Logistic Regression #Relative Operating Characteristic #Urban Growth #Urban Growth Probability Index Map

목차

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Allen, J. / 2003 / Modeling and prediction of future urban growth in Charleston region of S. Carolina. A GIS-based integrated approach / Conservation Ecology 8:2~17 google schola Batty, M. / 1989 / Urban growth and form: Scale, fractal geometry and diffusion-limited aggregation / Environment and Planning A: Planning and Design 21:1447~1472 google schola Batty, M. / 1994 / From cells to cities / Environment and Planning B: Planning and Design 21:S31~S48 google schola Batty, M. / 1997 / Possible urban automata / Environment and Planning B: Planning and Design 24:175~192 google schola Cadwallader, M. / 1985 / Analysis Urban Geography / Prentice-Hall Inc google schola

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