Coupling advanced earth observation, Machine learning, GeoAI, and CA-ANN model for assessing Spatio-temporal LULC change in Gilgel Gibe I Watershed, Upper Omo-Gibe Basin, Ethiopia
Diese Studie integriert cloudbasiertes Remote Sensing und ein Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN)-Modell, um historische und projizierte zukünftige Landnutzungs- und Bodenbedeckungsänderungen (LULC) im Gilgel Gibe I Wassereinzugsgebiet in Äthiopien zu analysieren, wobei ein signifikanter Rückgang von Wald- und Graslandflächen neben einer schnellen Ausweitung von Landwirtschaft und bebauten Zonen aufgezeigt wird, welche die Ökosystemdienstleistungen und die ökologische Nachhaltigkeit gefährden.