Assessing Spatiotemporal Dynamics and Forecasting Urban Expansion Using Satellite Imagery and a Data-Driven Model: A Case Study of the Tabriz Metropolitan Area, Iran
यह अध्ययन 1972 से 2021 तक तब्रिज़, ईरान के तीव्र शहरी विस्तार का विश्लेषण करने और 2030 तक इसके निरंतर विकास एवं कृषि भूमि पर इसके प्रभाव का अनुमान लगाने के लिए गूगल अर्थ इंजन के माध्यम से संसाधित मल्टी-टेम्पोरल लैंडसैट इमेजरी और एक CA-मार्कोव मॉडल का उपयोग करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि पृथ्वी एक विशाल, जीवित कैनवास है जहाँ पेंट को लगातार मिलाया और हिलाया जा रहा है। कभी-कभी, जंगलों और खेतों के हरे रंग के पेंट को शहरों और सड़कों के ग्रे रंग के लिए जगह बनाने के लिए एक तरफ धकेल दिया जाता है। इस प्रक्रिया को "शहरी विस्तार" (urban expansion) कहा जाता है, और यह हमारे ग्रह पर हो रहे सबसे बड़े बदलावों में से एक है। यह कैसे होता है इसे समझने के लिए, वैज्ञानिक "रिमोट सेंसिंग" नामक एक विशेष प्रकार के डिजिटल जासूसी कार्य का उपयोग करते हैं। क्लिपबोर्ड लेकर इधर-उधर घूमने के बजाय, वे ज़मीन की तस्वीरें लेने के लिए ऊपर कक्षा में घूम रहे उपग्रहों का उपयोग करते हैं। ये तस्वीरें एक टाइम मशीन की तरह हैं, जो हमें यह देखने देती है कि दशकों पहले ज़मीन कैसी दिखती थी और आज इसकी तुलना किससे की जा सकती है। लेकिन लाखों पिक्सेल को देखना कठिन काम है, इसलिए वैज्ञानिक "मशीन लर्निंग" का उपयोग करते हैं—जो एक प्रकार का कंप्यूटर मस्तिष्क है जो पैटर्न को पहचानना सीखता है, जैसे कि गेहूं के खेत और पार्किंग स्थल के बीच अंतर बताना। एक बार जब वे अतीत को समझ लेते हैं, तो वे "प्रेडिक्टिव मॉडल्स" (predictive models) का उपयोग करते हैं, जो ज़मीन के मौसम के पूर्वानुमान की तरह होते हैं, जिससे वे अनुमान लगाते हैं कि ग्रे पेंट आगे कहाँ फैलेगा। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि शहर बिना किसी योजना के बढ़ते हैं, तो वे भोजन उगाने वाली ज़मीन को निगल सकते हैं और पर्यावरण को नुकसान पहुँचा सकते हैं, जिससे भविष्य के लिए हमारे पास कम संसाधन बचेंगे।
अब, आइए ईरान के तब्रिज़ नामक एक विशिष्ट शहर पर ध्यान केंद्रित करें। शोधकर्ताओं की एक टीम ने गूगल अर्थ इंजन (Google Earth Engine) नामक एक शक्तिशाली डिजिटल टूल का उपयोग करके एक समय यात्री बनने का निर्णय लिया, जिसने 1972, 1995, 2016 और 2021 की उपग्रह तस्वीरों को आपस में जोड़ा। उन्होंने एक एल्गोरिदम, जिसे सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) कहा जाता है, का उपयोग करके एक कंप्यूटर मस्तिष्क को प्रशिक्षित किया, ताकि वह पुरानी तस्वीरों को देख सके और भूमि को पाँच श्रेणियों में वर्गीकृत कर सके: बाग (orchards), कृषि भूमि (farmland), बंजर भूमि (bare ground), घास वाले चरागाह (grassy rangelands), और बस्तियाँ (शहर और कस्बे)। आप SVM को एक बहुत ही तेज़ नज़र वाले लाइब्रेरियन के रूप में सोच सकते हैं जो तुरंत तस्वीरों के एक बिखरे हुए ढेर को उनमें मौजूद चीज़ों के आधार पर व्यवस्थित स्टैक में छाँट सकता है। परिणाम प्रभावशाली थे: कंप्यूटर लगभग 81% बार सही था, जो उस कहानी पर भरोसा करने के लिए पर्याप्त है जो वह बता रहा है।
डेटा ने जो कहानी सुनाई वह बड़े बदलाव की कहानी थी। 1972 में, तब्रिज़ शहर एक आरामदायक स्थान था, जो केवल 25.01 वर्ग किलोमीटर में फैला हुआ था। 2021 तक आते-आते, उस ग्रे पेंट ने विस्फोट किया और 293.19 वर्ग किलोमीटर को कवर कर लिया। ऐसा लग रहा था जैसे शहर ने अपने ही पड़ोस का एक बड़ा हिस्सा निगल लिया हो। जबकि शहर बढ़ रहा था, परिदृश्य के अन्य हिस्से भी बदले। बंजर भूमि की मात्रा में भारी वृद्धि हुई, जो 72.92 वर्ग किलोमीटर से बढ़कर 290.66 वर्ग किलोमीटर हो गई, जबकि कृषि भूमि और चरागाहों में उतार-चढ़ाव देखा गया। शोधकर्ताओं ने देखा कि हाल के वर्षों में, शहर सक्रिय रूप रूप से कृषि भूमि को निगल रहा था, जिससे उत्पादक मिट्टी कंक्रीट और इमारतों में बदल रही थी।
लेकिन शोधकर्ता केवल अतीत को देखना ही नहीं चाहते थे; वे भविष्य में भी झाँकना चाहते थे। ऐसा करने के लिए, उन्होंने "CA-Markov" मॉडल का उपयोग किया। आप इस मॉडल को "आगे क्या होगा?" के खेल के रूप में सोच सकते हैं। यह अतीत में भूमि कैसे बदली (जैसे कि कितनी बार कृषि भूमि घर में बदली) के नियमों को देखता है और उन समान नियमों को लागू करके अनुमान लगाता है कि 2030 में मानचित्र कैसा दिखेगा। अपने क्रिस्टल बॉल (भविष्य बताने वाले यंत्र) पर भरोसा करने से पहले, उन्होंने इसका परीक्षण किया: उन्होंने मॉडल का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया कि पुराने डेटा के आधार पर 2021 में मानचित्र कैसा दिखेगा, और यह 0.796 के उच्च स्कोर के साथ वास्तविक 2021 के मानचित्र से मेल खा गया। यह सुझाव देता है कि मॉडल विश्वसनीय है।
जब उन्होंने 2030 के लिए सिमुलेशन चलाया, तो तस्वीर ने दिखाया कि शहर अभी रुकने वाला नहीं है। मॉडल बताता है कि शहरी क्षेत्र बढ़ते रहेंगे, विशेष रूप से मुख्य विकास गलियारों के साथ पूर्व और पश्चिम की ओर विस्तार करेंगे। सिमुलेशन भविष्यवाणी करता है कि 2030 तक, बस्ती वाले क्षेत्र लगभग 193.88 वर्ग किलोमीटर कवर करेंगे (नोट: मूल लेख में एक मामूली विसंगति है, जहाँ प्रोजेक्शन सेक्शन में 193.88 किमी² कहा गया है जबकि 2021 का मान 293.19 किमी² था; पाठ में वर्णित 1.28% की वृद्धि 293.19 किमी² के आंकड़े के साथ गणितीय रूप से मेल खाती है, लेकिन विशिष्ट संख्या 193.88 का उल्लेख 2030 के प्रोजेक्शन मान के रूप में किया गया है)। इस बीच, मॉडल सुझाव देता है कि कृषि भूमि और सिकुड़ जाएगी, विस्तार करते शहर के कारण और ज़मीन खो देगी। शोधकर्ता इस बात पर ज़ोर देते हैं कि यह कोई गारंटीकृत भाग्य नहीं है, बल्कि एक संभावित परिदृश्य है यदि चीजें बिल्कुल वैसे ही चलती रहीं जैसे अब तक चली आ रही हैं। वे चेतावनी देते हैं कि सावधानीपूर्वक योजना के बिना, यह विकास उस कृषि भूमि को बाहर कर सकता है जो क्षेत्र को खिलाती है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि इन परिवर्तनों को मैप करने और भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए गए उपकरण सफल रहे, असली चुनौती इस ज्ञान का उपयोग यह निर्णय लेने के लिए करने में है कि कहाँ निर्माण किया जाए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि शहर अपने हरे-भरे हृदय को खोए बिना विकसित हो।
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