Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1
Проблема сталого розвитку міст привертає широку увагу в країнах всього світу, оскільки вона тісно пов’язана із якістю життя суспільства. Зростання площ міських територій часто є непропорційним відносно темпів зростання населення в країнах, що розвиваються, і тому цю розбіжність не можна контролювати...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2022 |
| Hauptverfasser: | , , , , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210911 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 / Н.М. Куссуль, А.Ю. Шелестов, Б.Я. Яйлимов, М.С. Лавренюк, Г.О. Яйлимова, А.В. Колотій, Л.Л. Шуміло, О.М. Пархомчук // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 5. — С. 51-60. — Бібліогр.: 27 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862728268108529664 |
|---|---|
| author | Куссуль, Н.М. Шелестов, А.Ю. Яйлимов, Б.Я. Лавренюк, М.С. Яйлимова, Г.О. Колотій, А.В. Шуміло, Л.Л. Пархомчук, О.М. |
| author_facet | Куссуль, Н.М. Шелестов, А.Ю. Яйлимов, Б.Я. Лавренюк, М.С. Яйлимова, Г.О. Колотій, А.В. Шуміло, Л.Л. Пархомчук, О.М. |
| citation_txt | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 / Н.М. Куссуль, А.Ю. Шелестов, Б.Я. Яйлимов, М.С. Лавренюк, Г.О. Яйлимова, А.В. Колотій, Л.Л. Шуміло, О.М. Пархомчук // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 5. — С. 51-60. — Бібліогр.: 27 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Проблема сталого розвитку міст привертає широку увагу в країнах всього світу, оскільки вона тісно пов’язана із якістю життя суспільства. Зростання площ міських територій часто є непропорційним відносно темпів зростання населення в країнах, що розвиваються, і тому цю розбіжність не можна контролювати за допомогою статистики. У цій статті здійснено дослідження на основі даних дистанційного зондування землі та статистичних даних. Запропоновані в даній статті методи дозволяють порівняти глобальний картографічний шар людських поселень (Global Human Settlement Layer — GHSL), що містить в собі інформацію про забудову, з власною картою земного покриву, а також розрахувати індикатор цілі сталого розвитку (ЦСР) 11.3.1 «Співвідношення рівня землекористування до рівня зростання населення» із використанням супутникових та геопросторових даних, які дають можливість розрахувати рівень землекористування, а також здійснити його валідацію, спираючись на глобальні продукти. Обчислення темпів зростання населення є більш простим і доступним, тоді як рівень споживання землі є дещо складним і вимагає використання нових методів. Оцінюючи рівень споживання землі, необхідно визначити, що таке «споживання землі», оскільки це може охоплювати аспекти «споживаної», «збереженої» або доступної для «освоєння» землі для таких випадків, як земля, зайнята водно-болотними угіддями. Крім того, немає жодного однозначного показника, чи є земля, яка забудовується, справді «новозабудованою» (або вільною), чи вона принаймні частково «перепланована». Як наслідок відсоток загальної міської землі, яка була нещодавно забудована (спожита), використовуватиметься як міра споживання землі. Повністю забудовану територію також іноді називають забудованою. У зв’язку з цим розроблено два підходи для обрахунку наведеного індикатора: один з них — для рівня країни, для чого використовуються глобальні продукти, а інший — для регіонального рівня, для чого використовуються місцеві карти класифікації, розроблені та створені за власною методологією. Результати даного дослідження демонструють, що дані GHSL мають високу точність для оцінки індикатора ЦСР на рівні країни або регіону, проте для розрахунку цього індикатора на рівні міста краще використовувати місцеві карти класифікації. Розроблена методологія класифікації земного покриву в хмарній платформі Google Earth Engine демонструє хороші результати з високим просторовим розрізненням 10 м і може використовуватися для аналізу забудованих територій різних міст за супутниковими даними.
The issue of sustainable urban development is of great concern worldwide, as it is closely linked to the quality of life in societies. The expansion of urban areas is often disproportionate to the population growth rate in developing countries, making it impossible to control this disparity through statistics alone. This article presents a study based on remote sensing data and statistical information. The proposed methods allow for the comparison of the global human settlement layer (GHSL), which includes data on urban areas, with local land cover maps, as well as the calculation of the Sustainable Development Goal (SDG) indicator 11.3.1, "Ratio of land consumption rate to population growth rate," using satellite and geospatial data. This data makes it possible to calculate land consumption rates and validate them using global products. While calculating population growth rates is simpler and more accessible, land consumption is more complex and requires new methodologies. When assessing land consumption, it is crucial to define what "land consumption" means, as it may refer to "used," "preserved," or "available for development" land, such as land occupied by wetlands. Furthermore, there is no clear indicator for determining whether the land being developed is truly "newly developed" (or vacant), or if it is at least partially "redeveloped." Therefore, the percentage of total urban land that has been recently developed (consumed) is used as a measure of land consumption. Fully developed areas are also sometimes referred to as "built-up" land. To calculate the indicator, two approaches have been developed: one for national-level assessments using global products, and another for regional-level calculations using local classification maps created based on custom methodologies. The study's results show that the GHSL data offers high accuracy for calculating the SDG indicator at the national or regional level. However, for urban-level calculations, it is better to use local classification maps. The land cover classification methodology in the Google Earth Engine cloud platform shows good results with a high spatial resolution of 10 meters and can be applied to analyze urban areas in various cities using satellite data.
|
| first_indexed | 2026-04-17T14:28:27Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-210911 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-04-17T14:28:27Z |
| publishDate | 2022 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Куссуль, Н.М. Шелестов, А.Ю. Яйлимов, Б.Я. Лавренюк, М.С. Яйлимова, Г.О. Колотій, А.В. Шуміло, Л.Л. Пархомчук, О.М. 2025-12-20T14:28:45Z 2022 Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 / Н.М. Куссуль, А.Ю. Шелестов, Б.Я. Яйлимов, М.С. Лавренюк, Г.О. Яйлимова, А.В. Колотій, Л.Л. Шуміло, О.М. Пархомчук // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 5. — С. 51-60. — Бібліогр.: 27 назв. — укр. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210911 004.8, 004.62 10.34229/2786-6505-2022-5-5 Проблема сталого розвитку міст привертає широку увагу в країнах всього світу, оскільки вона тісно пов’язана із якістю життя суспільства. Зростання площ міських територій часто є непропорційним відносно темпів зростання населення в країнах, що розвиваються, і тому цю розбіжність не можна контролювати за допомогою статистики. У цій статті здійснено дослідження на основі даних дистанційного зондування землі та статистичних даних. Запропоновані в даній статті методи дозволяють порівняти глобальний картографічний шар людських поселень (Global Human Settlement Layer — GHSL), що містить в собі інформацію про забудову, з власною картою земного покриву, а також розрахувати індикатор цілі сталого розвитку (ЦСР) 11.3.1 «Співвідношення рівня землекористування до рівня зростання населення» із використанням супутникових та геопросторових даних, які дають можливість розрахувати рівень землекористування, а також здійснити його валідацію, спираючись на глобальні продукти. Обчислення темпів зростання населення є більш простим і доступним, тоді як рівень споживання землі є дещо складним і вимагає використання нових методів. Оцінюючи рівень споживання землі, необхідно визначити, що таке «споживання землі», оскільки це може охоплювати аспекти «споживаної», «збереженої» або доступної для «освоєння» землі для таких випадків, як земля, зайнята водно-болотними угіддями. Крім того, немає жодного однозначного показника, чи є земля, яка забудовується, справді «новозабудованою» (або вільною), чи вона принаймні частково «перепланована». Як наслідок відсоток загальної міської землі, яка була нещодавно забудована (спожита), використовуватиметься як міра споживання землі. Повністю забудовану територію також іноді називають забудованою. У зв’язку з цим розроблено два підходи для обрахунку наведеного індикатора: один з них — для рівня країни, для чого використовуються глобальні продукти, а інший — для регіонального рівня, для чого використовуються місцеві карти класифікації, розроблені та створені за власною методологією. Результати даного дослідження демонструють, що дані GHSL мають високу точність для оцінки індикатора ЦСР на рівні країни або регіону, проте для розрахунку цього індикатора на рівні міста краще використовувати місцеві карти класифікації. Розроблена методологія класифікації земного покриву в хмарній платформі Google Earth Engine демонструє хороші результати з високим просторовим розрізненням 10 м і може використовуватися для аналізу забудованих територій різних міст за супутниковими даними. The issue of sustainable urban development is of great concern worldwide, as it is closely linked to the quality of life in societies. The expansion of urban areas is often disproportionate to the population growth rate in developing countries, making it impossible to control this disparity through statistics alone. This article presents a study based on remote sensing data and statistical information. The proposed methods allow for the comparison of the global human settlement layer (GHSL), which includes data on urban areas, with local land cover maps, as well as the calculation of the Sustainable Development Goal (SDG) indicator 11.3.1, "Ratio of land consumption rate to population growth rate," using satellite and geospatial data. This data makes it possible to calculate land consumption rates and validate them using global products. While calculating population growth rates is simpler and more accessible, land consumption is more complex and requires new methodologies. When assessing land consumption, it is crucial to define what "land consumption" means, as it may refer to "used," "preserved," or "available for development" land, such as land occupied by wetlands. Furthermore, there is no clear indicator for determining whether the land being developed is truly "newly developed" (or vacant), or if it is at least partially "redeveloped." Therefore, the percentage of total urban land that has been recently developed (consumed) is used as a measure of land consumption. Fully developed areas are also sometimes referred to as "built-up" land. To calculate the indicator, two approaches have been developed: one for national-level assessments using global products, and another for regional-level calculations using local classification maps created based on custom methodologies. The study's results show that the GHSL data offers high accuracy for calculating the SDG indicator at the national or regional level. However, for urban-level calculations, it is better to use local classification maps. The land cover classification methodology in the Google Earth Engine cloud platform shows good results with a high spatial resolution of 10 meters and can be applied to analyze urban areas in various cities using satellite data. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Космічні інформаційні технології та системи Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 Methodologyfor sustainable development goals indicator 11.3.1 assessment Article published earlier |
| spellingShingle | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 Куссуль, Н.М. Шелестов, А.Ю. Яйлимов, Б.Я. Лавренюк, М.С. Яйлимова, Г.О. Колотій, А.В. Шуміло, Л.Л. Пархомчук, О.М. Космічні інформаційні технології та системи |
| title | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 |
| title_alt | Methodologyfor sustainable development goals indicator 11.3.1 assessment |
| title_full | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 |
| title_fullStr | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 |
| title_full_unstemmed | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 |
| title_short | Методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 |
| title_sort | методологія оцінки індикатора цілей сталого розвитку 11.3.1 |
| topic | Космічні інформаційні технології та системи |
| topic_facet | Космічні інформаційні технології та системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210911 |
| work_keys_str_mv | AT kussulʹnm metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT šelestovaû metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT âilimovbâ metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT lavrenûkms metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT âilimovago metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT kolotíiav metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT šumíloll metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT parhomčukom metodologíâocínkiíndikatoracíleistalogorozvitku1131 AT kussulʹnm methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT šelestovaû methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT âilimovbâ methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT lavrenûkms methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT âilimovago methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT kolotíiav methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT šumíloll methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment AT parhomčukom methodologyforsustainabledevelopmentgoalsindicator1131assessment |