EXACERBATING LAND USE PATTERNS IN URBAN AREAS: A SPATIO - TEMPORAL STUDY OF URBANIZATION IN PATAN CITY, GUJARAT
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the urbanisation and alterations in land use in Patan, a city in Gujarat. Rural areas are transformed into urban areas through the process of urbanisation. The study investigates the effects of this procedure on Patan's land use. Satellite images from 2012 and 2022 are used in the study to map and track changes in the study area. The study examines the many land classifications in the region, including water bodies, built-up areas, vegetation, agriculture, agricultural fallow land, riverbeds, and barren land. It does so using tools like QGIS and ArcGIS. The study's conclusions show that Patan's land use has changed significantly during the previous ten years. While agriculture and agricultural fallow have reduced, the built-up area has expanded. These changes are attributable to the urbanisation and expanding population of the region. This study underlines the requirement for efficient land use laws and rules that support Patan's sustainable urban development. Urbanization can have detrimental effects on the ecology, the loss of agricultural land, and other factors if it is not planned for properly. The study emphasises the significance of efficiently managing urban areas through the use of GIS and remote sensing technology. These technologies can offer insightful information about how land use is changing and how urbanisation affects the environment. This study sheds light on Patan's urbanisation and shifting land use patterns and emphasises the necessity of sustainable urban planning and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».