Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf die Landoberflächentemperatur mithilfe von maschinellem Lernen – Scientific Reports

Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf die Landoberflächentemperatur mithilfe von maschinellem Lernen – Scientific Reports

Die vorliegende Studie konzentriert sich auf Kabul, eine bedeutende und schnell wachsende urbanen Provinz in Afghanistan. Kabul liegt bei einer geografischen Breite von 34°31′31′′ Nord und einer Länge von 69°10′42′′ Ost. Mit einer Bevölkerung von ca. 6 Millionen Menschen ist Kabul die größte Provinz in Afghanistan, gemessen an der Anzahl der in städtischen Gebieten lebenden Menschen. Die Gesamtfläche von Kabul beträgt 4.523 km2, mit einer durchschnittlichen Höhe von 1803 m über dem Meeresspiegel. Der größte Teil des Landes in Kabul ist bergig, nur etwa 38% sind flach. Kabul hat vier Jahreszeiten, wobei der meiste Niederschlag von Februar bis April fällt, mit einer jährlichen Niederschlagsmenge von durchschnittlich 400 mm.

Kabul erfährt ein semiarides bis trockenes Klima mit starken Kälteschwankungen, wobei die Temperatur im Winter unter 11 °C sinken und im Sommer auf etwa 40 °C steigen kann. Aufgrund hoher Einwanderungsraten und des raschen Bevölkerungswachstums haben die natürlichen Landschaften in Kabul in den letzten Jahrzehnten stark gelitten. Aufgrund von etwa 70% illegalen Siedlungen ohne angemessene Planung und Verwaltung haben sich Landnutzungs- und Landoberflächentemperaturen (LULC und LST) in Kabul stark verändert. Kabul wurde daher als Forschungsgebiet für die vorliegende Arbeit ausgewählt.

Für die Studie wurden Fernerkundungs-Satellitendaten von den Multi-zeitlichen Landsat-Satelliten 5-TM, 7-ETM+ und 8-OLI verwendet, um die vorherigen LULC- und LST-Veränderungen im Untersuchungsgebiet von 1998 bis 2022 zu bewerten. Die Daten wurden alle zwölf Jahre heruntergeladen, um die Veränderungen in LULC und LST zu beobachten. Der Support Vector Machine (SVM) Algorithmus wurde verwendet, um die LULC-Karten für die Jahre 1998, 2010 und 2022 zu erstellen. Die LST-Karten wurden unter Verwendung der thermischen Bänder der Satellitendaten von Landsat 5-TM, Landsat 7-ETM+ und 8-OLI produziert. Zudem wurden zukünftige LULC-Änderungen und LST-Veränderungen für 2034 und 2046 mit dem CA-LR-Modell vorhergesagt.