RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 4, страницы 528–534 (Mi co416)  

IMAGE PROCESSING, PATTERN RECOGNITION

Mapping and evaluating urban density patterns in Moscow, Russia

K. Choudharya, M. Booriabc, A. V. Kupriyanovda

a Samara National Research University, Samara, Russia
b American Sentinel University, Denver, Colorado, USA
c Bonn University, Bonn, Germany
d Image Processing Systems Institute of the RAS - Branch of the FSRC "Crystallography and Photonics" RAS, Samara, Russia

Аннотация: The defense of the notion of ‘compact city’ as a strategy to reduce urban sprawl to support greater utilization of existing infrastructure and services in more compact areas and to improve the connectivity of employment hubs is actively discussed in urban research. Using the urban residential density as a surrogate measure for urban compactness, this paper empirically examines a cadaster database that contains details of every property with a view of capturing changes in urban residential density patterns across Moscow using geospatial techniques. The policy of densification in chase of a more compact city has produced mixed results. Findings of this study signal that the urban densities across the buffer zones around Moscow city are significantly different. The Landsat images from 1995, 2005 and 2016 are classified based on the maximum likelihood to expand the land use/cover maps and identify the land cover. Then, the area coverage for all the land use/cover types at different points in time is combined with the distance from the city center. After that, urbanization densities from the city center toward the outskirts for every 1-km distance from 1 to 60 km are calculated. The city density on the distance of 1 to 35 km is found to be very high in the years 1995 to 2016. As usual, the population, traffic conditions, industrialization and government policy are the major factors that influenced the urban expansion.

Ключевые слова: density, compact city, land use/cover, buffer zones.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-31-00014


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-4-528-534

Полный текст: PDF файл (1182 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../410410.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 19.03.2017
Принята в печать:28.06.2017
Язык публикации: английский

Образец цитирования: K. Choudhary, M. Boori, A. V. Kupriyanov, “Mapping and evaluating urban density patterns in Moscow, Russia”, Компьютерная оптика, 41:4 (2017), 528–534

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ChoBooKup17}
\by K.~Choudhary, M.~Boori, A.~V.~Kupriyanov
\paper Mapping and evaluating urban density patterns in Moscow, Russia
\jour Компьютерная оптика
\yr 2017
\vol 41
\issue 4
\pages 528--534
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co416}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-4-528-534}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co416
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v41/i4/p528

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:143
    Полный текст:57
    Литература:19
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020