Spatiotemporal analysis and identifying the driving forces of land use change in the Abay district (Karagandy Region, Kazakhstan)

Onggarbek Alipbeki, Pavel Grossul, Daniyar Rakhimov, Erassyl Aliken, Kairat Augambayev, Chaimgul Alipbekova, Maira Begaliyeva, Ravshanov Alisher Saydullaevich

E3S Web of Conferences, 2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1051/e3sconf/202459004007

Деректер сенімділігі 85 жоғары

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Land use and cover change (LUCC) affects the nature of human activities in a particular area. Therefore, the manifestation of the driving forces of these changes plays a decisive role. This paper analyses the LULC dynamics of the Abay district of Karagandy oblast from 2016 to 2023. The study’s main objective is to find the driving forces of land use based on the integrated assessment of spatio-temporal data (STD) and socio-economic, climatic and environmental indicators (SECEI). Classification of Sentinel- 2 images into LULC classes is carried out using the Random Forest (RF) algorithm on the Google Earth Engine (GEE) platform. The driving factors were assessed using principal component analysis (PCA) and linear regression (LR). The results obtained can be used to guide the development planning of the territory.