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dc.contributor.authorDAHOU, Abderahim-
dc.contributor.authorMELHA, Aicha-
dc.date.accessioned2024-07-11T08:52:55Z-
dc.date.available2024-07-11T08:52:55Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://ds.univ-oran2.dz:8443/jspui/handle/123456789/8273-
dc.descriptionL'évolution rapide des espaces urbains constitue un défi majeur dans le contexte contemporain, marquée par une urbanisation croissante et une complexification des dynamiques socio-économiques. La ville de Chlef, témoin de ces métamorphoses, devient le terrain d'investigation privilégié de notre étude qui se situe à l'intersection de l'innovation technologique et de l'urbanisme prédictif. L'utilisation conjointe de l'algorithme Random Forest et de la plateforme Google Earth Engine représente une approche novatrice dans l'analyse et la prédiction de l'expansion urbaine. L'algorithme Random Forest, reconnu pour sa capacité à gérer des ensembles de données complexes, offre une méthode robuste pour modéliser les schémas évolutifs de l'urbanisation. En parallèle, Google Earth Engine, en tant que puissante plateforme dédiée à l'analyse géospatiale à grande échelle, confère une dimension inédite à notre démarche, permettant une exploration approfondie des changements urbains à Chlef.en_US
dc.description.abstractCette étude utilise l'algorithme Random Forest et la plateforme Google Earth Engine pour analyser et prédire l'expansion urbaine de la ville de Chlef, en Algérie. En exploitant des images satellitaires de Landsat et Sentinel, les données spatio-temporelles ont été traitées pour corriger les effets atmosphériques et calibrer les images. Une classification supervisée a permis de cartographier les changements dans l'occupation des sols sur plusieurs décennies. L'algorithme Random Forest a été utilisé pour identifier les principaux facteurs influençant l'expansion urbaine, tels que la croissance démographique et la proximité des infrastructures de transport. Les résultats révèlent une croissance urbaine significative vers les périphéries, particulièrement dans les zones à faible contrainte topographique. Les prédictions suggèrent une poursuite de cette expansion, soulignant l'importance d'une planification proactive. Cette approche innovante offre aux décideurs et urbanistes une méthodologie précise et fiable pour anticiper les dynamiques urbaines et promouvoir un développement durable à Chlef.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherUniversité d’Oran 2en_US
dc.subjectGéomatiqueen_US
dc.subjectL’expansion urbaine, SIG (Système d’information géographique) , La plateforme Google Earth Engine, L’algorithmRandom Forest, La prédiction de l’occupation du Sol.en_US
dc.titleUtilisation de l’algorithme Random Forest et la plateforme Google Earth Engine dans l’analyse et la prédiction de l’expansion urbaine de la ville de chlefen_US
dc.typeThesisen_US
dc.number.totalPage131pen_US
Collection(s) :Master Géographie et Aménagement du Territoire

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