Design and development of customized applications for the analysis, visualizations, and assessment of the evolution of urban areas using artificial intelligence and machine learning methods

Abstract

A lack of planning and management of urban development can result in unsustainable urban development. In order to achieve this goal, effective tools must be implemented, and urban growth models have proven to be an invaluable tool when addressing this issue. With the assistance of machine learning, the goal of this thesis is to develop an urban growth model that can be applied to any geographical area within the European Union utilizing a neural network approach. By developing machine-readable formats for the collected historical open spatial data using a methodology that involved collecting, organizing, handling, and transforming the open spatial data, it was possible to develop machine-readable formats for the collected historical open spatial data. The impact factors include the social, economic, and biophysical forces, as well as the neighboring and political influences, which requires the transformation of such data into tabular form. Furthermore, the thesis introduces an artificial neural network (ANN) model, coupled with a detailed methodology for its training and evaluation. This involves leveraging a robust analytical software tool, built on Python programming language, to ascertain the optimal weights for the various impact factors integrated into the model. The culmination of this rigorous process extends to making predictions for the year 2030, in which the research outputs and detailed maps for each of the five-case study European Union (EU) metropolitan areas are meticulously presented. It is essential to underline that the study's scope is not confined to the specific case study areas but is broadened by the utilization of pan-European datasets. This strategic approach ensures that the developed model is not only applicable to the immediate study locations but can be seamlessly extended to encompass any European region. The inclusivity of pan-European datasets is facilitated through the incorporation of an open-source utility designed to support the model. This innovative feature significantly enhances the model's versatility and underscores its potential as a valuable tool for urban planning and policy-making across the diverse landscapes of Europe. The broader implication of this research is the empowerment of local policy-makers and urban planners with a powerful instrument. By harnessing this sophisticated model, these stakeholders gain the capacity to analyze a myriad of future development scenarios. This analytical capability, grounded in the empirical insights provided by the model, equips decision-makers to formulate informed strategies for sustainable urban development. In essence, this work stands as a cornerstone in navigating the complexities of urban development, offering not just a retrospective analysis but a forward-looking perspective that can guide and inform decision-making processes, ultimately contributing to more resilient and sustainable urban landscapes.

Η έλλειψη σχεδιασμού και διαχείρισης της αστικής ανάπτυξης μπορεί να οδηγήσει σε μη βιώσιμη αστική ανάπτυξη. Για να αντιμετωπιστεί αυτό το πρόβλημα, πρέπει να εφαρμοστούν αποτελεσματικά εργαλεία και τα μοντέλα αστικής ανάπτυξης έχουν αποδειχθεί ανεκτίμητο εργαλείο για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος. Με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, στόχος αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η ανάπτυξη ενός μοντέλου αστικής ανάπτυξης που μπορεί να εφαρμοστεί σε οποιαδήποτε γεωγραφική περιοχή εντός της Ευρωπαϊκής Ένωσης χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση νευρωνικών δικτύων. Αναπτύσσοντας μηχανικά αναγνώσιμες μορφές για τα συλλεγόμενα ιστορικά ανοιχτά χωρικά δεδομένα χρησιμοποιώντας μια μεθοδολογία που περιλάμβανε συλλογή, οργάνωση, χειρισμό και μετασχηματισμό των ανοιχτών χωρικών δεδομένων, ήταν δυνατό να αναπτυχθούν μηχανικά αναγνώσιμες μορφές για τα συλλεγόμενα ιστορικά ανοιχτά χωρικά δεδομένα. Οι παράγοντες επιρροής περιλαμβάνουν τις κοινωνικές, οικονομικές και βιοφυσικές δυνάμεις, καθώς και τις γειτονικές και πολιτικές επιρροές, κάτι που απαιτεί τη μετατροπή τέτοιων δεδομένων σε μορφή πίνακα. Επιπλέον, η διατριβή εισάγει ένα μοντέλο τεχνητού νευρωνικού δικτύου (ΑΝΝ), σε συνδυασμό με μια λεπτομερή μεθοδολογία για την εκπαίδευση και αξιολόγησή του. Αυτό περιλαμβάνει τη μόχλευση ενός ισχυρού εργαλείου αναλυτικού λογισμικού, που βασίζεται στη γλώσσα προγραμματισμού Python, για να εξακριβώσει τα βέλτιστα βάρη για τους διάφορους παράγοντες επιπτώσεων που είναι ενσωματωμένοι στο μοντέλο. Το αποκορύφωμα αυτής της αυστηρής διαδικασίας επεκτείνεται στη δημιουργία προβλέψεων για το έτος 2030, στις οποίες παρουσιάζονται σχολαστικά τα αποτελέσματα της έρευνας και οι λεπτομερείς χάρτες για καθεμία από τις πέντε μητροπολιτικές περιοχές της Ευρωπαϊκής Ένωσης (ΕΕ) που εχουν επιλεχθεί.Είναι σημαντικό να υπογραμμιστεί ότι το εύρος της μελέτης δεν περιορίζεται στους συγκεκριμένους τομείς μελέτης περίπτωσης αλλά διευρύνεται με τη χρήση πανευρωπαϊκών συνόλων δεδομένων. Αυτή η στρατηγική προσέγγιση διασφαλίζει ότι το αναπτυγμένο μοντέλο δεν είναι μόνο εφαρμόσιμο στις άμεσες τοποθεσίες μελέτης, αλλά μπορεί να επεκταθεί απρόσκοπτα για να συμπεριλάβει οποιαδήποτε ευρωπαϊκή περιοχή. Η συμπερίληψη των πανευρωπαϊκών συνόλων δεδομένων διευκολύνεται μέσω της ενσωμάτωσης ενός βοηθητικού προγράμματος ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να υποστηρίζει το μοντέλο. Αυτό το καινοτόμο χαρακτηριστικό ενισχύει σημαντικά την ευελιξία του μοντέλου και υπογραμμίζει τις δυνατότητές του ως πολύτιμου εργαλείου για τον αστικό σχεδιασμό και τη χάραξη πολιτικής σε διάφορα τοπία της Ευρώπης. Η ευρύτερη επίπτωση αυτής της έρευνας είναι η ενδυνάμωση των τοπικών υπευθύνων χάραξης πολιτικής και των πολεοδόμων με ένα ισχυρό εργαλείο. Αξιοποιώντας αυτό το εξελιγμένο μοντέλο, αυτοί οι ενδιαφερόμενοι αποκτούν την ικανότητα να αναλύουν μια μυριάδα μελλοντικών σεναρίων ανάπτυξης. Αυτή η αναλυτική ικανότητα, που βασίζεται στις εμπειρικές γνώσεις που παρέχονται από το μοντέλο, εξοπλίζει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να διαμορφώνουν ενημερωμένες στρατηγικές για βιώσιμη αστική ανάπτυξη. Ουσιαστικά, αυτό το έργο αποτελεί ακρογωνιαίο λίθο στην πλοήγηση στις πολυπλοκότητες της αστικής ανάπτυξης, προσφέροντας όχι απλώς μια αναδρομική ανάλυση αλλά μια προοπτική που μπορεί να καθοδηγήσει και να ενημερώσει τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων, συμβάλλοντας τελικά σε πιο ανθεκτικά και βιώσιμα αστικά τοπία.