Analiza spațială a dinamicii utilizării terenurilor în municipiul Chișinău pe baza datelor de teledetecție

Abstract

Prezenta teză de licență are ca obiectiv elaborarea și aplicarea unui flux metodologic complet și reproductibil pentru analiza spațio-temporală a utilizării și acoperirii terenurilor în municipiul Chișinău, utilizând date satelitare gratuite din misiunile Sentinel-2 și Sentinel-1, în vederea cuantificării expansiunii urbane în perioada 2017-2025 și estimării tendințelor de dezvoltare până în 2030. Teza de licență este structurată în partea introductivă și trei capitole, cuprinzând 124 pagini, 12 tabele, 17 figuri, 6 anexe și 38 surse bibliografice. Partea introductivă evidențiază scopul lucrării, obiectivele generale și specifice, ipotezele de cercetare, metodologia aplicată, precum și relevanța și actualitatea temei în contextul dezvoltării urbane accelerate din municipiul Chișinău. Primul capitol prezintă conceptele fundamentale privind utilizarea și acoperirea terenurilor, principiile teledetecției multispectrale și radar, algoritmul Random Forest, sistemele de coordonate și proiecțiile cartografice, precum și cadrul legislativ și normativ din Republica Moldova. Capitolul al doilea descrie în detaliu cele opt etape ale fluxului de procesare: obținerea datelor din Google Earth Engine, preprocesarea și calculul a 48 de caracteristici per pixel, colectarea datelor de antrenament, clasificarea Random Forest, corecțiile post-clasificare, constrângerea monotonică temporală, validarea acurateței și analiza rezultatelor. Capitolul al treilea constituie partea aplicativă a lucrării și prezintă rezultatele clasificării LULC pentru cele trei momente temporale analizate, analiza expansiunii urbane la nivelul celor 17 unități administrative, limitările metodologiei, prognozele pentru 2030 și aplicația web interactivă pentru vizualizarea rezultatelor. Lucrarea este însoțită de 6 anexe care includ hărțile de clasificare LULC, statisticile per unitate administrativă, graficele dinamicii și prognozei pentru 2030, precum și codul sursă Python complet pentru asigurarea reproductibilității metodologiei. În concluzie, lucrarea contribuie la dezvoltarea unui flux metodologic complet și reproductibil pentru monitorizarea spațio-temporală a utilizării terenurilor, demonstrând că resursele de teledetecție gratuite, combinate cu algoritmi de învățare automată, pot furniza rezultate de înaltă acuratețe pentru fundamentarea deciziilor de planificare urbană și teritorială în municipiul Chișinău și, prin extensie, în întreaga Republică Moldova.

This bachelor's thesis aims to develop and apply a complete and reproducible methodological workflow for the spatio-temporal analysis of land use and land cover in Chișinău municipality, using free satellite data from the Sentinel-2 and Sentinel-1 missions, in order to quantify urban expansion during the period 2017–2025 and estimate development trends up to 2030. The bachelor's thesis is structured into an introductory part and three chapters, comprising 124 pages, 12 tables, 17 figures, 6 annexes and 38 bibliographic sources. The introductory part highlights the aim of the thesis, the general and specific objectives, the research hypotheses, the methodology applied, as well as the relevance and topicality of the subject in the context of accelerated urban development in Chișinău municipality. The first chapter presents the fundamental concepts of land use and land cover, the principles of multispectral and radar remote sensing, the Random Forest algorithm, coordinate systems and cartographic projections, as well as the legislative and normative framework of the Republic of Moldova. The second chapter describes in detail the eight stages of the processing workflow: data acquisition from Google Earth Engine, preprocessing and calculation of 48 features per pixel, training data collection, Random Forest classification, post-classification corrections, temporal monotonic constraint, accuracy validation and results analysis. The third chapter constitutes the applied part of the thesis and presents the LULC classification results for the three analyzed time points, the analysis of urban expansion across the 17 administrative units, methodology limitations, predictions for 2030 and the interactive web application for results visualization. The thesis is accompanied by 6 annexes including the LULC classification maps, statistics per administrative unit, dynamics and 2030 forecast charts, as well as the complete Python source code to ensure methodological reproducibility. In conclusion, the thesis contributes to the development of a complete and reproducible methodological workflow for spatio-temporal land use monitoring, demonstrating that free remote sensing resources, combined with machine learning algorithms, can deliver high-accuracy results to support urban and territorial planning decisions in Chișinău municipality and, by extension, throughout the Republic of Moldova.