Seperti telah dibahas pada postingan terdahulu, sprawl yang artinya pembukaan lahan baru perkotaan, berdampak negatif terhadap lingkungan. Mengetahui perkembangan sprawl suatu wilayah dapat membantu mengurangi dampak negatif tersebut. Banyak riset yang sudah membahas masalah sprawl pada daerah urban yakni (Pham and Yamaguchi, 2011; Sun et al., 2013; Yue et al., 2013). Rata-rata software yang digunakan adalah Fragstats (lihat postingan terdahulu).

Salah satu paper, yakni (Sun et al., 2013), menggunakan empat variabel untuk mendeteksi tipe-tipe sprawl yakni Patch Density (PD), Landscape Shape Index (LSI), Euclidean Nearest-Neighbor Distance (ENN), dan Mean Patch Size (MPS). Tipe-tipe sprawl yang dideteksi antara lain: Infilling, edge-expansion, dan outlying. Definisi dan hubungan variabel dengan tipe sprawl adalah sebagai berikut:

1. PD merupakan ukuran umum untuk keberagaman suatu lansekap. Nilainya akan rendah ketika komposisi yang ada terfragment atau tersebar.

2. LSI merupakan ukuran ketidakteraturan dari lansekap. Mirip dengan PD jika suatu kelas patch mulai bergabung maka nilainya berkurang dibanding ketika masih terpisah.

3. ENN dinyatakan sebagai jarak antar satu kelas patch dengan kelas patch lainnya berdasarkan jarak sudut dengan sudut lainnya.

4. MPS adalah luas rata-rata tiap patch dalam suatu lansekap.

Hubunga variabel di atas dengan tipe pertumbuhan urban adalah sebagai berikut. Nilai PD dan LSI yang rendah, tetapi MPS dan ENN yang besar mengindikasikan bahwa tipe pertumbuhannya adalah outlying. Sementara outlying terus turun karena pertumbuhan urban yang makin kompak, infilling dan edge-expansion terus meningkat.

Data di atas diambil dari studi kasus di Guangzhou, China. Silahkan baca referensinya di bawah ini.

Reference

Pham, H.M. and Yamaguchi, Y., 2011. International Journal of Remote Urban growth and change analysis using remote sensing and spatial metrics from 1975 to 2003 for Hanoi , Vietnam. International Journal of Remote Sensing, 32(May 2015), pp.37–41.

Sun, C. et al., 2013. Quantifying different types of urban growth and the change dynamic in Guangzhou using multi-temporal remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 21, pp.409–417. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2011.12.012.

Yue, W., Liu, Y. and Fan, P., 2013. Land Use Policy Measuring urban sprawl and its drivers in large Chinese cities : The case of Hangzhou. Land Use Policy, 31, pp.358–370. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.landusepol.2012.07.018.