The Use of Remote Sensing Technique to Predict Gross Domestic Product (GDP): An Analysis of Built-Up Index and GDP in Nine Major Cities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. City/regional authorities are responsible to design and structure the urban morphology based on the desired land-use activities. One of the key concerns regarding urban planning is to establish certain development goals, such as Gross Domestic Product (GDP). In Canada, the gross national income mainly relies on mining and manufacturing industries. In order to facilitate new city development, this study aims to utilize remote sensing and GIS techniques to assess the relationship between the industrial area and the reported GDP in nine major cities in Canada. Free archive multi-temporal Landsat TM images and land use vector data were obtained for year 2005 and 2010 during the summer season, where the socio-economic data, such as GDP, population, and total employment are obtained from Metropolitan Housing Outlook for the same duration. The Landsat TM images were first atmospherically corrected and the built-up values were computed using the Normalized Difference Built-up Index (NDBI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from the Landsat images. The high built-up values within the industrial areas were acquired for further analysis. Finally, a correlation analysis was conducted between the GDP, Population, and Total Employment with respect to the built-up areas. Preliminary findings show that the R2 between the percentage of built-up areas and industrial area within the corresponding city is 0.82. In addition, the R2 between the built-up areas and GDP ranges from 0.73 to 0.78. Consistent findings are observed in the similar correlation between the built-up areas and population, as well as the built-up areas and the employment, where the R2 is within 0.72 to 0.73. With the correlation found, we believe that results can be used as a generic indication for the federal/municipals authorities, which are aiming or target for a specific GDP with respect to the planned industrial area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».