Luận án Nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh TP Hà Nội

sang chuyên lúa Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa 125 Hình 3. 21. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2006 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa 126 3.4.3. Kiểm chứng mô hình Quá trình mô hình hóa biến động sử dụng đất là quá trình lựa chọn các vị trí mới có khả năng thích nghi cao cho sự chuyển đổi từ loại hình sử dụng này sang loại hình sử dụng đất khác. Trong luận án chỉ nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến 5 loại hình chuyển đổi chính trong khu vực. Vì thế khi kiểm chứng cho mô hình biến đổi sử dụng đất tại khu vực Đông Anh, Hà Nội ngoài đánh giá cho từng mô hình con của từng loại hình chuyển đổi, cần phải đánh giá cho tổng thể mô hình biến động sử đất. Hai kỹ thuật sử dụng trong kiểm chứng mô hình biến động sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội bao gồm kiểm chứng theo hệ số Kappa [134] và kiểm chứng theo ROC [56]. Sử dụng hệ số Kappa với mục đích kiểm chứng tổng thể mô hình, còn sử dụng ROC nhằm kiểm chứng các mô hình chuyển đổi con của từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Kỹ thuật ROC (Relative opering characteristic) ROC đặc trưng bởi một bảng 2x2 được áp dụng để kiểm chứng cho từng mô hình chuyển đổi sử dụng đất bằng cách chồng xếp không gian thích nghi với bản đồ chuyển đổi sử dụng đất thực tế tương ứng của từng giai đoạn. ROC là phương pháp mô tả mối quan hệ giữa dự báo đúng và sai đối với giá trị mặc định 0.5 là giá trị diện tích dưới đường cong (AUC). Phần trăm chuyển đổi đúng (true –positive) và phần trăm chuyển đổi sai (false positive) được tính theo công thức: Bảng 3. 16. Bảng kiểm chứng mô hình Mô hình Thực tế Chuyển đổi Không chuyển đổi Tổng Chuyển đổi A (số lượng pixel) B (số lượng pixel) A+B Không chuyển đổi C (số lượng pixel) D (số lượng pixel) C+D Tổng A+B B+D A+B+C+D 127 Diện tích phía dưới đường cong thay đổi từ 0.5 đến 1 chỉ mức độ phù hợp giữa khả năng chuyển đổi với bản đồ chuyển đổi thực tế của loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Nếu mô hình dự báo của các loại hình chuyển đổi là hoàn hảo thì đường cong diện tích dưới đường cong là lớn nhất bằng 1. Hình 3. 22. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 Hình 3.22 là kết quả đánh giá mô hình con cho từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất riêng rẽ giai đoạn 2001-2006. Đối với mỗi một loại hình chuyển đổi sử dụng đất sẽ có một đường cong ROC tương ứng. Diện tích phía dưới dường cong trong khoảng 0.506 đến 0.737, tương ứng với mức thấp nhất cho loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng và cao nhất là loại hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Đối với giai đoạn 2006-2013, kết quả đánh giá mô hình con thể hiện ở hình 3.23. Độ chính xác thấp nhất khi diện tích dưới đường cong 0.529 thuộc về loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa. Tiếp đến là loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng với diện tích AUC là 0.533. Lý giải cho kết quả của diện tích AUC thấp có nguyên nhân từ việc các yếu tố đầu vào của các Tr ue p os iti ve % Fasle positive % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất ao, diện tích AUC là 0.701 Diện tích AUC là 0.5 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.737 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa, diện tích AUC là 0.636 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.506 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa, diện tích AUC là 0.602 128 mô hình con là chưa đủ hoặc có thể sự phân lớp các yếu tố tác động đến từng loại chuyển đổi là chưa hợp lý. Hình 3. 23. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2006-2013 Đánh giá độ chính xác theo ROC chỉ đánh giá được cho từng loại hình chuyển đổi, điểm yếu của phương pháp này là không tính đến sự phân bố không gian của các pixel đúng và pixel sai trong mối quan hệ giữa mô hình và bản đồ chuyển đổi thực tế. Vì thế ngoài việc đánh giá cho từng mô hình con thì việc đánh giá mô hình biến động sử dụng đất tổng thể bằng hệ số kappa là cần thiết. Hệ số Kappa được xác định giống như trong kiểm chứng phân loại ảnh trong chương 2, kiểm chứng tổng thể mô hình bằng cách xây dựng bản đồ mô phỏng sử dụng đất ở thời điểm năm 2013 từ dữ liệu sử dụng đất năm 2001, 2006 và các yếu tố tác động đến chuyển đổi các loại hình từ năm 2001-2013. Sau đó bản đồ mô phỏng sử dụng đất năm 2013 chồng xếp lên bản đồ thực tế năm 2013 để tính hệ số Kappa. Bảng kết quả tính kappa được trình bày trong phụ lục 8 với Kappa = 0.7277 cho thấy mô hình đạt độ chính xác tốt. Đối sánh với kết quả kiểm chứng cho từng mô hình con của Tr ue p os iti ve % Fasle positive % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa, diện tích AUC là 0.529 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.533 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa, diện tích AUC là 0.599 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.735 Đường cong chuyển đổi từ đất lúa sang ao, diện tích AUC là 0.730 Diện tích AUC là 0.5 129 từng loại hình chuyển đổi và mô hình tổng thể cho thấy các sự biến động các loại hiện dụng đất có sự tương tác chặt chẽ với nhau, khi các yếu tố ảnh hưởng đến tổng thể của tất cả các loại hình sử dụng đất đó thì độ chính xác của mô hình tổng thể tăng lên so với từng mô hình con riêng rẽ. Đánh giá không gian của một số hình biến động sử dụng đất theo mô hình và biến động thực thế trong giai đoạn 2001-2006 và 2006 -2013. Hình 3. 24. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. Hình 3. 25. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. Khả năng chuyển đổi Màu lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 87.8 99.5 20-40% 4.5 0.0 40-60% 3.3 0.0 60-80% 2.8 0.0 > 80% 1.6 0.5 Khả năng chuyển đổi Lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 79.6 98.0 20-40% 5.9 0.0 40-60% 4.5 0.0 60-80% 3.2 0.1 > 80% 6.8 1.9 0 20 40 60 80 100 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 0 20 40 60 80 100 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 130 Hình 3. 26. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013 Hình 3. 27. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013. Phân tích không gian giữa kết quả chuyển đổi sử dụng đất theo mô hình với chuyển đổi thực của hai loại hình chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng và từ đất Khả năng chuyển đổi Màu lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 79.3 95.7 20-40% 7.5 0.0 40-60% 5.2 0.1 60-80% 2.7 0.1 > 80% 5.3 4.1 Khả năng chuyển đổi Lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 40% 63.8 95.0 40-60% 24.0 0.2 60-80% 2.3 0.1 > 80% 9.9 4.7 0 20 40 60 80 100 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 0 20 40 60 80 100 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 131 màu lúa sang đất xây dựng giai đoạn 2001- 2006 và 2006 -2013 thể hiện ở hình 3.24 ÷ 3.27 cho thấy số liệu của mô hình tương đối sát với thực tế. Kết quả nghiên cứu ở chương 3 cho thấy, mức độ đô thị hóa cho huyện Đông Anh trên cơ sở tiếp cận lý thuyết đô thị hóa khu vực ven đô là sự chuyển đổi khu vực nông thôn thành khu vực thành thị. Mức độ đô thị hóa được xác định trên các nhóm chỉ tiêu về sử dụng đất, dân số, cơ cấu kinh tế và điều kiện cơ sở vật chất. Kết quả đã xác định được mức độ đô thị hóa cho từng thôn và phân thành 6 cấp theo 3 thời điểm 2001, 2006 và 2011. Mức độ đô thị hóa của Đông Anh tăng tuyến tính trong 3 thời điểm, những thôn nằm gần thị trấn Đông Anh và những thôn bám theo trục giao thông Hà Nội – Nội Bài có mức độ đô thị hóa mạnh. Bằng phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình MLP đã đánh giá được nguyên nhân của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất của huyện. Từ kết quả đánh giá cho thấy điều kiện kinh tế xã hội và điều kiện từ nhiên đều liên quan đến biến động sử dụng đất. Đô thị hóa không chỉ tác động lên sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp mà còn tác động tới sự chuyển đổi nội tại giữa các loại hình sử dụng đất trong đất nông nghiệp. 132 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết quả nghiên cứu đề tài luận án “"Nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh Hà Nội”đã khẳng định rằng: các luận điểm của luận án đã được chứng minh đầy đủ và tường minh. Dựa trên lý thuyết và kết quả nghiên cứu, luận án đưa ra một số kết luận và kiến nghị sau đây: A. Kết luận Từ những phân tích và kết quả nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực Đông Anh, Hà Nội dựa trên tiếp cận liên ngành có thể rút ra một số kết luận sau: 1. Về nghiên cứu chiết tách thông tin sử dụng đất: Thông tin sử dụng đất là thông tin được xác định thông qua mối quan hệ giữa sử dụng đất với lớp phủ bề mặt dựa vào chức năng kinh tế. Việc chiết tách thông tin sử dụng theo phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng thông qua việc so sánh hàm liên thuộc của tập mẫu lựa chọn chỉ số đặc trưng cho từng lớp sử dụng đất với mức độ chồng phủ bằng 0 cho thấy kết quả đạt đô tin cậy cao. Ngoài thông tin về phổ trên ảnh, luận án sử dụng thêm các các thông tin phổ và thông tin hình học bổ sung cho việc chiết tách. 2. Về việc đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực: Phương pháp đánh giá tiếp cận lý thuyết đô thị hóa liên quan đến quá trình chuyển đổi của khu vực ven đô. Phép phân tích PCA đa tiêu chí cho các nhóm chỉ tiêu tỉ trọng mục đích sử dụng đất, dân số và điều kiện cơ sở vật chất và nhóm chỉ tiêu về cơ cấu kinh tế. Kết quả phân tích đã cung cấp mức độ đô thị hóa và mức độ hoạt động nông nghiệp cho 145 thôn và 1 thị trấn tại 3 thời điểm 2001, 2006 và 2011, theo đó: - Năm 2001, số thôn có mức độ đô thị hóa thấp dưới 0 chiếm tỉ lệ 67% số thôn trong toàn huyện. - Năm 2006, mức đô thị hóa có tăng nhưng số thôn có mức độ đô thị hóa thấp vẫn chiếm hơn 50%, đến năm 2011, số thôn có mức độ đô thị hóa ở mức này giảm xuống dưới 40%. 133 Trong giai đoạn 2001 đến 2011 mức độ đô thị hóa tăng mạnh hơn đối với những thôn gần Hà Nội và thị trấn Đông Anh. 3. Về biến động sử dụng đất nông nghiệp: Trong giai đoạn 2001-2013, đất chuyên lúa là loại hình bị giảm mạnh nhất với diện tích lên tới 1810.27ha tương ứng với 9.8% tổng diện tích và phần lớn diện tích đất lúa bị chuyển đổi sang đất xây dựng với 908.589ha tương ứng 4.9% với tổng diện tích. Kết quả phân tích không gian xác định được 5 loại hình chuyển đổi chính của huyện Đông Anh, bao gồm: - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng chiếm 2% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và chiếm 4.9% tổng diện tích đất trong giai đoạn 2006-2013; - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa chiếm 9.2% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và trong giai đoạn 2006 – 2013, chuyển đổi này giảm chỉ còn 4.6%; - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ chiếm 1.5% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và 1% trong giai đoạn 2006-2013; - Chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng 0.5% giai đoạn 2001 – 2006 và 7 năm sau, diện tích loại chuyển đổi này tăng lên hơn 8 lần; - Chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất lúa 6.0% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và trong giai đoạn 2006- 2013 loại hình này tăng lên là 7.4% tổng diện tích. Kết quả phân tích không gian cũng cho thấy rằng: càng ở gần ở gần đường giao thông và những khu vực có mức đô thị hóa mạnh thì diện tích đất lúa càng bị giảm mạnh. 4. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian đã lượng hóa được tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Phương pháp phân tích hồi quy không gian xác định được các yếu tố kinh tế - xã hội và yếu tố tự nhiên liên quan đến đô thị hóa tác động và biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực nghiên cứu. 134 - Yếu tố kinh tế - xã hội bao gồm: mức độ đô thị hóa, thay đổi mật độ dân số, thay đổi cơ cấu lao động, thay đổi cơ cấu nguồn thu nhập. - Yếu tố tự nhiên bao gồm: khoảng cách đến Hà Nội, khoảng cách tới đường giao thông chính, khoảng cách đến khu vực dân cư Các yếu tố này vừa là tác nhân làm thúc đẩy và vừa là nguyên nhân làm kìm hãm chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực. Mỗi một loại hình chuyển đổi sẽ bị tác động bởi các yếu tố khác nhau, cùng một loại hình chuyển đổi sử dụng đất nhưng theo các giai đoạn khác nhau thì các yếu tố ảnh hưởng đến nó cũng là khác nhau. Yếu tố khoảng cách tới khu dân cư, mức độ đô thị hóa và thay đổi mật độ dân số là các yếu tố chính liên quan đến hầu hết các chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp ở Đông Anh. B. Kiến nghị 1. Nghiên cứu này mới tập trung đánh giá tác động của các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến biến động cơ cấu sử dụng đất của một đơn vị lãnh thổ theo chiều tương tác thuận. Nhưng sử dụng đất vừa là kết quả và vừa là nguyên nhân của quá trình đô thị hóa, vì vậy, tương tác nghịch là một vấn đề cần được nghiên cứu để xác định mức độ ảnh hưởng của quá trình biến động sử dụng đất đối với sự phát triển các đô thị nói chung và các khu vực ven đô nói riêng. 2. Kiến nghị sử dụng phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng trong chiết tách thông tin sử dụng đất ở các khu vực ven đô và tích hợp phân tích thống kê với mô hình hóa không gian trong đánh giá mối tương tác giữa điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội liên quan với biến động sử dụng đất. 135 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 1. Trinh Thi Hoai Thu (2009), “Monitoring changes in land use”, 7th FIG Regional Conference, Hanoi Vietnam. 2. Võ Chí Mỹ, Trịnh Thị Hoài Thu, Phạm Thị Làn, Lê Thị Thu Hà (2010), “Using vegetation index in monitoring exploited land cover”, Proceedings of International Mining Conference on “Advanced Mining for Sustainable Development” Halong Vietnam, pp 250 – 246. 3. Trịnh Thị Hoài Thu, Lê Thi Thu Hà, Phạm Thị Làn (2012), So sánh phương pháp phân loại dựa vào điểm ảnh và phương pháp phân loại định hướng đối tượng chiết xuất thông tin lớp phủ bề mặt từ ảnh độ phân giải cao, Tạp chí Khoa học Mỏ địa chất, 39, tr 59-65. 4. Trịnh Thị Hoài Thu (2013), “Nghiên cứu phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ”, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, 30 (4) PC, tr 545 -554. 5. Trinh Thi Hoai Thu, Pham Thi Lan, Tong Huyen Ai (2013), “Rule set of object- oriented classification using Landsat imagery in Donganh, Hanoi, Vietnam”, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 31, No. 6-2, pp 521-527. 6. Trịnh Thị Hoài Thu, Lê Thị Thanh Hương (2014), “Dự báo xu hướng biến động sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội”, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, 21, tr 60-64. 136 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Chính Phủ (2009), Nghị định về việc phân loại đô thị, Chính phủ, Hà Nội. 2. Nguyễn Hữu Đoàn (2009), Vận dụng phương pháp phân tích đa tiêu chí đánh giá mức độ đô thị hóa nhằm góp phần xây dựng các quan điểm phát triển đô thị ở Việt Nam đến năm 2020, lấy Hà Nội làm ví dụ, Tiễn sĩ, Kinh tế quốc dân, Hà Nội. 3. Đinh Thị Bảo Hoa (2007), Nghiên cứu sử dụng hợp lý đất vùng ven đô - huyện Thanh Trì, Hà Nội với sự hỗ trợ của viễn thám và hệ thống thông tin địa lý, Đại học khoa học tự nhiên Hà Nội, Hà Nội. 4. Trịnh Duy Luân (2004), Xã hội học đô thị, Nhà xuất bản khoa học xã hội, Hà nội. 5. Lê Du Phong, Nguyễn Văn Áng, Hoài Văn Hoa (2002), Ảnh hưởng của đô thị hóa đến nông thôn ngoại thành Hà Nội, Nhà xuất bản chính trị quốc gia, Hà Nội. 6. Lê Thị Minh Phương (2014), Nghiên cứu hình thái đô thị Hà Nội phục vụ định hướng quy hoạch dưới sự trợ giúp của viễn thám va hệ thông tin địa lý, Đại học khoa học tự nhiên, Hà Nội. 7. Nguyễn Văn Sửu (2014), Công nghiệp hóa, đô thị hóa và biến đổi sinh kê ở ven đô Hà Nội, NXB Trí Thức, Hà Nội. 8. Nguyễn Duy Thắng (2009), "Tác động của đô thị hóa đến các mặt kinh tế - xã hội của vùng ven đô và những vấn đề quan tâm", Xã hội học, 1, 80-84. 9. Trương Quang Thao (2004), Đô thị học những khái niệm mở đầu: đô thị - đô thị hóa - đô thị học, lối quy hoạch - nhà quy hoạch, NXB Xây dựng, Hà Nội. 10. Akif Mohammed Al Fugara, Biswajeet Pradhan, Thamer Ahmed Mohamed (2009), "Improvement of land-use classification using object-oriented and fuzzy logic approach", Appl Geomat, 1, 111 - 120. 11. Azadi, H Ho, P Hasfiati (2011), "Agricultural land conversion drivers: A comparison between less developed, developing and developed countries", Land Degradation & Development, 22 (6), 596-604. 12. M. Baatz, A. Schape (2000), "Multiresolution segmentation - an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation.", pp 12-23. 137 13. András Bárdossy, Luis Samaniego (2002), "Fuzzy Rule-Based Classification of Remotely Sensed Imagery", Geoscience and remote sensing, 40 (2), 362 - 374. 14. David J. Bartholomew, Finona Steele, Irini Moustaki, - Jane I. Galbraith (2003), "Analysis of multivariate social science data", Tayloe&Fancis. 15. U Benz (1999), "Supervized fuzzy analysis of single and multichannel SAR data", Transaction on Geoscience and Remote sensing, 37 (2), pp 1023-1037. 16. T. Blaschke (2010), "Object based image analysis for remote sensing", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65 (1), 2-16. 17. Michael Bock, Panteleimon Xofis, Jonathan Mitchley, Godela Rossner, Michael Wissen (2005), "Object-oriented methods for habitat mapping at multiple scales – Case studies from Northern Germany and Wye Downs, UK", Journal for Nature Conservation, 13 (2-3), 75 - 89. 18. Fu Bojie, Chen Liding, Ma Keming (2001), "Landscape Ecology Principles and Applications. Beijing", Science Presss in Chinese. 19. F. Boon (1996), Précis de Télédétection, II - Applications thématiques, Presses de l’Université du Québec. 20. R. Mitchell Brian, Yeqiao Wang, Jarunee Nugranad-Marzilli, Gregory Bonynge, Yuyu Zhou, Gregory Shriver (2009), "Remote sensing of land-cover change and landscape context of the National Parks: A case study of the Northeast Temperate Network", Remote Sensing of Environment, 113 (7), 1453-1461. 21. Bsowmya, B sheelarani (2011), "Land cover classification using reformed fuzzy C-means", Indian Academy of Sciences, 36, 153 - 165. 22. PJ Burgess, J Morris (2009), "Agricultural technology and land use futures: The UK case", Land Use Policy, 26 (1), 222-229. 23. G.F. Byrne, Crapper P.F., Mayo K.K. (1980), "Monitoring land-cover change by principal component analysis of multitemporat landsat data.", Remote Sensing of Enronviment, 10, pp 301-306. 24. Campbell, David J. Lusch, David P. Smucker, Thomas A. Wangui, Edna E (2005), "Multiple Methods in the Study of Driving Forces of Land Use and Land 138 Cover Change: A Case Study of SE Kajiado District, Kenya", Human Ecology, 33 (6), 763-794. 25. TN. Carlson, ST. Arthur (2000), "The impact of land use-land cover changes due to urbanization on surface microclimate and hydrology: A satellite perspective.", Global and Planetary Change,, 25 (1-2), 49-65. 26. Castella, Jean-Christophe, Pheng Kam Suan, Dinh Quang Dang, Verburg Peter H, Thai Hoanh Chu (2007), "Combining top-down and bottom-up modelling approaches of land use/cover change to support public policies: Application to sustainable management of natural resources in northern Vietnam", Land Use Policy, 24 (3), 531-545. 27. Tomaso Ceccarelli, Daniela Smiraglia, Sofia Bajocco, Simone Rinaldo, Antonella De, Angelis, Luca Salvati, Luigi Perini (2013), "Land cover data from Landsat single-date imagery: an approach integrating pixel-based and object-based classifiers", European Journal of Remote Sensing, 46, 699 - 717. 28. Su Changhong, Fu Bojie, Lu Yihe, Lu Nan, Zeng Yuan, He Anna, Halina Lamparski (2011), "Land use change and anthropogenic driving forces: A case study in Yanhe River Basin", Chinese Geographical Science, 21 (587-599). 29. Wei Sua Minjie Chena, Li Lia, Chao Zhanga, Anzhi Yuea, Haixia Lia (2009), "Comparison of Pixel-based and Object-oriented Knowledge-based Classification Methods Using SPOT5 Imagery", Information science and applications, 3 (6), 447 - 459. 30. Vu Kim Chi (2007), Land use change in the Suoi Muoi catchment, Vietnam: disentangling the role of natural and cultural factors, PhD, Katholieke universiteit Leuven, 186. 31. K.M Chomitz, T.S Thomas (2003), "Determinants ofland use in Amazonia: A fine-scale spatial analysis", American Journal of Agricultural Economics, 85 (4), 1016–1028. 32. Barney Cohen (2006), "Urbanization in developing countries: Current trends, future projections, and key challenges for sustainability", Technology in Society, 28 (1-2), 63-80. 139 33. Oscar Cordón, María José del Jesus, Fancisco Herrera (1999), "A proposel on reasoning methods in fuzzy rule-based classification systems", International Journal of Approximate Reasoning, 20, 21 - 45. 34. E.P. Crist (1985), "ATM tasseled cap equivalent transformation for reflectancefactor data.", Remote Sensing of Enronviment, 17, pp 301-306. 35. Pham Van Cu, Pham Thi Thanh Hien, Tong Thi Huyen Ai, Nguyen Thi Thuy Hang, Pham Ngoc Hai (2014), "The conversion of agricultural land in the peri- urban areas of Hanoi (Vietnam): patterns in space and time", Journal of Land Use Science, 1-19. 36. XF Cui, HF Graf, B Langmann (2006), "Climate impacts of anthropogenic land use changes on the Tibetan Plateau", Global and Planetary Change, 54 ((1-2)), 33-56. 37. N. Currit, W E. Easterling (2009), "Globalization and population drivers of rural-urban land-use change in Chihuahua, Mexico.", 2009, Land use Policy (26), 535-544. 38. SP. Dalle, S. De Blois, J. Caballero (2006), "Integrating analyses of local land- use regulations, cultural perceptions and land-use/land cover data for assessing the success of community-based conservation.", Forest Ecology and Management, 222 (1), 370-383. 39. A. Mouat David, G. Mahin Glenda, Judith Lancaster (1993), "Remote sensing techniques in the analysis of change detection", Geocarto International, 8 (2), 39 - 50. 40. C.M. De Almeida, Batty M, Vieira Monteiro A.M, Camara G, Soares-Filho B.S, Coutinho, Cerqueira G, Lopes Pennachin C (2003), "Stochastic cellular automata modeling of urban land use dynamics: Empirical development and estimation", Computers, Environment and Urban Systems, 27. 41. A. Dehvari, R. J Heck (2009), "Comparison of object based and pixel based infrared airborne image classification methods using DEM thematic layer", Journal of Geography and Regional Planning, 2, 86 - 96. 140 42. F. Levia Delphis, Daniel R. Page (2000), "The Use of Cluster Analysis in Distinguishing Farmland Prone to Residential Development: A Case Study of Sterling, Massachusetts", Environ Manage, 25 (5), 541-548. 43. M Delucchi (2011), "A conceptual framework for estimating theclimate impacts of land-use change due to energy crop programs", Biomass and Bioenergy. 44. J. S. Deng, K. Wang, Y. H. Deng, G. J. Qi (2008), "PCA-based land use change detection and analysis using multitemporal and multisensor satellite data", International Journal of Remote Sensing, 29 (16), 4823-4838. 45. Do Dinh Duan, Mamoru Shibayama (2008), "Studies on Hanoi Urban Transition in 20th Century Based on GIS/RS", Humanophere, 1- 20. 46. L. Duchateau, R.L. Kruska, Perry B.D. (1997), "Reducing a spatial database to its effective dimensionality for logistic-regression analysis of incidence of livestock disease", Preventive Veterinary Medicine, 32, 207-218. 47. Nguyen Dinh Duong, Le Kim Thoa, Nguyen Thanh Hoan, Tran Anh Tuan, Ho Le Thu (2002), "Study on urban growth of Hanoi using multitemporal and multisensor remote sensing data", International Symposium on Geoinformatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences, 1- 5. 48. FAO (1993), Proposal for a gloabl land use classification, FAO, Italy, 1 - 20. 49. FAO (1995), Planning for Sustainable Use of Land Resources, FAO. 50. S Fazal (2001), "The Need for preserving farmland: A case study from a predominantly agrarian economy (India)", Landscape and Urban Planning, 55, 1-13. 51. T. Firman (1997), "Land conversion and urban development in the Northern region of West Java, Indonesia.", Urban Studies, 34 (1027-1046). 52. T. Firman (1999), "Rural to urban land conversion in Indonesia during boom and bust periods", Land Use Policy, 17, 13-20. 53. Y. Gao, J.F. Mas (2008), "A comparison of the performance of pixel-based and object-based classifications over images with various spatial resoulutions", 1 - 6. 141 54. K.P Gaurav, K.G Prasun (2010), "Comparison of Advanced Pixel based (ANN and SVM) and Object oriented classification approaches using Landsat 7ETM data", International Journal of Engineering and Technology, 2, 245 - 251. 55. D. Geneletti, B. G. H. Gorte (2003), "A method for object-oriented land cover classification combining Landsat TM data and aerial photographs", International Journal of Remote sensing, 24 (6), 1273 - 1286. 56. R. Gil Pontius Jr, Laura C. Schneider (2001), "Land cover change model validation by an ROC method for Idswich watershed, Massachusset, USA", Argriculture, Ecosytems and Environment, 85. 57. C L. Goodale, J D. Aber (2001), "The long-term effects of land-use history on nitrogen cycling in northern hardwood forests", Ecological Application, 11 (1), 253–267. 58. Fischer Günther (2000), Driving Forces of Arable Land Conversion in China, International Institute for Applied Systems Analysis. 59. Garik Gutman, Anthony C. Janetos, Christopher O. Justice, Emilio F. Moran, John F. Mustard, Ronald R. Rindfuss, David Skole, Billy Lee Turner II, Mark A. Cochrane (2004), Land change Science, Kluwer Academic London. 60. Peter Gyuris (2010), Satellite remote sensing: report on the limitations and potentials of satellite EO data, Urkraine, 143. 61. Hamandawana H, Nikambwe M, Chanda R (2005), "Population driven changes in land use in Zimbabwe’s Gutu district of Masvingo Province: Some lessons from recent history", Applied Geography, 25 (3), 248-270. 62. Pham Minh Hai, Y Yamaguchi (2003), "Use of Remote Sensing to Monitor Urbanization of Hanoi City Center". 63. Pham Minh Hai, Yasushi Yamaguchi "Characterizing the urban growth of Hanoi, Nagoya, and Shanghai city using remote sensing and spatial metrics". 64. SS Han, CX. He (1999), "Diminishing farmland and urban development in China: 1993–1996", Geo Journal, 49, 257-267. 142 65. PM Haygarth, Ritz K (2009), "The future of soils and land use in the UK: Soil systems for the provision of land-based ecosystem services.", Land Use Policy, 187–197. 66. Hydrologic Engineering Center (1979), Determination of Land use from Landsat Imagery: Applicattions to Hydrologic Modeling. 67. Pham Thi Thanh Hien, Tong Thi Huyen Ai, Pham Van Cu (2013), "Becoming Urban: How Urbanization influences the loss of arable land in peri-urban Ha Noi", Combutational Science and Its Application - ICCSA, PP 238-252. 68. SPS Ho, GCS Lin (2004), "Converting land to non agricultural use in China’s coastal provinces: evidence from Jiangsu", Modern China, 30, 81-112. 69. Satoshi Hoshino (1996), Statistical analysis of land-use change and driving forces in the Kansai district, Japan, International Institute for Applied Systems Analysis. 70. David Hosmer, Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant (2013), Applied Logistic Regression, John Wiley & Sons, Canada. 71. Zhiyong Hu, C. P. Lo (2007), "Modeling urban growth in Atlanta using logistic regression", Computers, Environment and Urban Systems, 31 (6), pp 667-688. 72. Klijn Ja (2004), "Driving forces behind landscape transformation in Europe, from a conceptual approach to policy options. In: Jongman R H G (ed)", The New Dimensions of the European Landscape and Urban Planning, 201–208. 73. Geoghegan Jacqueline, Lowell Pritchard, Yelena Ogneva-Himmelberger, Rinke Roy Chowdhury, Steven Sanderson, B.L. Turner II (1998), People and pixels: Linking remote sensing and Social Science, National research council, USA. 74. Urszula Janas, Aleksandra Mazur, Jacek Andezej Urbański (2009), "Object- oriented classification of QuickBird data for mapping seagrass spatial structure", Oceanological and Hydrobiological Studies, 38 (1), 17. 75. R. Anderson Jem, Erneste. Hardy, John T. Roach, Richard E. Witmer (1976), A Land Use And Land Cover Classification System For Use With Remote Sensor Data, Washington. 143 76. J.R Jensen (2005), "Introductory digital image processing: A remote sensing perspective". 77. Jerks, F George (1967), "The data model concept in statistical mapping", International Yearbook of Cartography, 7, pp 186-190. 78. Gong Jianya, Sui Haigang, Ma Guorui, Zhou Qiming (2008), "A review of multi-temporal remote sensing data change detection algorithms", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVII (B7), 6. 79. D. Kasarda John, Edward M. Crenshaw (1991), "Third World Urbanization: Dimensions, Theories, and Determinants", Annual Review of Sociology, 17, 467- 503. 80. B.M Jones (2008), "Land-cover change on the suothern Kenai Peninsula lowlands, Alaska using USGS lan cover trends methodology", Geography and regional Planning, 1 (4), pp 068-071. 81. Kappas, Pavel, Martin, Fotso, A. Propastin Lucien (2007), "Remote sensing based study on land Use/land cover change in a high populated region in bamileke highlands, Cameroon", Conference on International Agricultural Research Development. 82. Turkan A. Khaleed, Almas A. Khaleed (2005), "Fuzzy rule base - multispectral images classification", Iraqui Joural Earth Science, 5, 32 - 40. 83. C. Köbrich, Rehman T, Khan M (2003), "Typification of farming systems for constructing representative farm models: Two illustrations of the application of multi-variate analyses in Chile and Pakistan", Agricultural Systems, 76, 141-157. 84. Reeitsu Kojima (1995), "Urbanization in China", The Developing Economies, XXXIII-2, 121-155. 85. Kostrowicki (1977), "Agricultural typology concept and method", Agricultural Systems, 2, 33 - 45. 86. E G Koukios (1987), "The effects of new biosystems technology on land use: The case of the European Community", Land Use Policy, 4 (3), 219-228. 144 87. Jipsa Kurian, V.Karunakaran (2012), "A Survey on Image Classification Methods ", International Journal of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering, 1 (4), 69-72. 88. P. Kuskova, S. Gingrich, F. Krausmann (2008), "Long term changes in social metabolism and land use in Czechoslovakia, 1830– 2000: An energy transition under changing political regimes", Ecological Economics, 68 ((1-2)), 394-407. 89. Lambin, Rounsevell, Geist (2000), "Are agricultural land-use models able to predict changes in land-use intensity?", Agriculture Ecosystems and Environment, 82 (11), 321–331. 90. E F Lambin, H J Geist, E Lepers (2003), "Dynamics of Land-Use and Land- cover change in tropical regions", Annual Review of Environment and Resources, 28 (1), 205-241. 91. Michael Leaf (2011), Periurban Asia: A commentary on "becoming urban", Canada. 92. Brody Lee, Tony Binns, Alan B Dixon (2010), "The dynamíc of Urban Agriculture in Hanoi, Vietnam", Field Actions Science Report, (1), 1 - 8. 93. C L. Lee, S L. Huang, S L. Chan (2010), "Synthesis and spatial dynamics of socio-economic metabolism and land use change of Taipei Metropolitan Region", Ecological Modelling, 22 (21), 1940-1959. 94. Chun-Lin Lee, Shu-Li Huang, Shih-Liang Chan (2009), "The Synthesis and Spatial Dynamics of Socio-economic Metabolism and Land-use Change", 1-35. 95. S. Lee, R. G. Lathrop (2005), "Sub-pixel estimation of urban land cover components with linear mixture model analysis and Landsat Thematic Mapper imagery", International Journal of Remote Sensing, 26, 4885-4905. 96. Jan Peter Lesschen, Peter H. Verburg, Steven J. Staal (2005), Statistical methods for analysing the spatial dimension of changes in land use and farming systems, The International Livestock Research Institute, Nairobi, Kenya & LUCC Focus 3 Office, Wageningen University, the Netherlands, International Livestock Research Institute. 145 97. Stanisław Lewínsk (2006), "Object-oriented classification of Landsat ETM+ satellite image ", Journal of water and land development, 10, 91-106. 98. J. Li, H. M. Zhao (2003), "Detecting urban land- use and land - cover changes in Mississauga using Landsat TM images", Journal of Environmental Informatics, 2, 38 - 47. 99. L. Li, S. L. Ustin, M. Lay.Li (2005), "Application of multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) to AVIRIS imagery for coastal salt marsh mapping: A case study in China Camp, CA, USA", International Journal of Remote Sensing, 26, 5193 - 5207. 100. X Li, A.G Yeh (2002), "Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS", International Journal of Geographic Information Systems, 16 (4), 323–343. 101. E. Lichtenberg, C. Ding (2008), "Assessing farmland protection policy in China.", Land Degradation & Development, 25, 59-68. 102. T.M. Lillesand, Keifer R.W. (1972), "Remote sensing and image interpretation". 103. J. Liu, T. Dietz, S R. Carpenter (2007), " Complexity of coupled human and natural system", Science, 317 (5844), 1513-1516. 104. Hualou Long, Guoping Tang, Xiubin Li, Gerhard K. Heilig Research Support, Non-U.S. Gov't (2007), "Socio-economic driving forces of land-use change in Kunshan, the Yangtze River Delta economic area of China", Environmental Management, 83 (351-64). 105. Hualou Long, Xiuqin Wu, Wenjie Wang, Guihua Dong (2008), "Analysis of Urban-Rural Land-Use Change during 1995-2006 and Its Policy Dimensional Driving Forces in Chongqing, China", Sensors, 8, 681 - 699. 106. E. López, G. Bocco, M Mendoza, E Duhau (2001), "Predicting land-cover and land-use change in the urban fringe: A case in Morelia city, Mexico", Landscape and Urban Planning, 55. 146 107. J. M. Jansen Louisa, Antonio Di Gregorio (2003), "Land-use data collection using the “land cover classification system”: results from a case study in Kenya", Land Use Policy, 20 (2), 131-148. 108. J.M. Jansen Louisa, Antonio Di Gregorio (2004), "Obtaining land-use information from a remotely sensed land cover map: results from a case study in Lebanon", International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 5 (2), 141-157. 109. D. Lu, P. Mausel, E. Brondízio, E. Moran (2004), "Change detection techniques", International Journal of Remote Sensing, 25 (12), 2365-2401. 110. Qingshui Lu, Fuyuan Liang, Xiaoli Bi, Rodney Duffy, Zhiping Zhao (2011), "Effects of urbanization and industrialization on agricultural land use in Shandong Peninsula of China", Ecological Indicators, 11 (6), 1710-1714. 111. Richard Lucas, Aled Rowlands, Alan Brown, Steve Keyworth, Peter Bunting (2007), "Rule-based classification of multi-temporal satellite imagery for habitat and agricultural land cover mapping", Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 62, 165 - 185. 112. Assefa M. Melesse , Jonathan D. Jordan (2002), "A Comparison of Fuzzy vs. Augmented-ISODATA classification algorithms for cloud-shadow discrimination from Landsat images ", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 68, 905 - 911. 113. IR Malaque, M Yokohari (2007), "Urbanization process and the changing agricultural landscape pattern in the urban fringe of metro Manila, Philippines", Environment and Urbanization, 19, 191-206. 114. Susana Martínez, Danilo Mollicone (2012), "From Land Cover to Land Use: A Methodology to Assess Land Use from Remote Sensing Data", Remote Sensing, 4 (12), 1024 -1045. 115. R Marzaioli, D′Ascoli R, De Pascale R A (2010), "Soil quality in a Mediterranean area of Southern Italy as related to different land use types", Applied Soil Ecology, 44 (3), 205-212. 147 116. P.M. Mather (2004), "Computer processing of remotely-sensed images: An introduction, Chichester: John Wiley and Sons", Chichester: John Wiley and Sons. 117. H.R. Matinfar, F. Sarmadian, S.K. Alavi Panah, R.J. Heck (2007), "Comparisons of Object-Oriented and Pixel-Based Classification of Land Use/Land Cover Types Based on Lansadsat7, Etm+ Spectral Bands (Case Study: Arid Region of Iran)", American-Eurasian J. Agric. & Environ., 2 (4), 448 - 456. 118. Terry McGee (2005), "Distinctive urbanization in the peri-urban regions of East and SouuthEast Asia: Renewing the debate", Perencanaan Wilayah dan Kota, 16 (1), 39-56. 119. HV McGregor, L Dupont, J B W Stuut (2009), "Vegetation change, goats, and religion: A 2000-year history of land use in southern Morocco", Quaternary Science Reviews, 28 (15-16), 1434-1448. 120. Hasmadi I Mohd, HZ. Pakhriazad, MF. Shahrin (2009), "Evaluating supervised and unsupervised techniques for land cover mapping using remote sensing data", Malaysian Journal of Society and Space, 5 (1), 1 - 10. 121. Moser (1996), "A Partial Instructional Module on Global and Regional Land Use/Cover Change: Assessing the Data and Searching for General Relationships", Geojoural, 39 (3), 241 - 283. 122. D. Müller, M. Zeller (2002), "Landuse dynamics in the central highlands of Vietnam: A spatial model combining village survey data with satellite imagery interpretation", Agricultural Economics, 27 (3). 123. M. Ostwald, D. Chen (2006), "Land-use change: Impacts of climate variations and policies among small-scale farmers in the Loess Plateau, China", Land Use Policy, 23 (4), 361-371. 124. Xian-Zhang Pan, Qi-Guo Zhao (2007), "Measurement of urbanization process and the paddy soil loss in Yixing city, China between 1949 and 2000", Catena, 69. 125. Jing Qian, Qiming Zhoua, Quan Houa (2007), "Comparison of pixel - based and object - oriented classification methods for extracting built - up areas in 148 Aridzone", ISPRS Workshop on Updating Geo-spatial Databases with Imagery & The 5th ISPRS Workshop on DMGISs, 9. 126. C. Quintano, A. Fernández-Mando, O. Fernández-Manso, Y. E. Shimabukuro (2006), "Mapping burned areas in Mediterranean countries using spectral mixture analysis from a uni-temporal perspective", International Journal of Remote Sensing, 27, 645 - 662. 127. Joe Ravetz, Christian Fertner, Thomas Sick Nielsen (2013), The dynamics of peri-urbanization, Springer, 13-45. 128. D. Jackson Ray, Alfredo R. Huete (1991), "Interpreting vegetation indices", Preventive Veterinary Medicine, 11, 185 - 200. 129. R.R. Regmi, S.K. Saha, M.K. Balla (2014), "Geospatial analysis of land use land cover change predictive modeling at Phewa lake watershed of Nepal", International Journal of Current Engineering and Technology, 4 (4), pp 2617-2627. 130. Selçuk Reis (2008), "Analyzing Land Use/Land Cover Changes Using Remote Sensing and GIS in Rize, North-East Turkey", Sensors, 8 (10), 6188-6202. 131. J. Aspinall Richard, Michael J. Hill (2008), Land use change science, policy and management, Taylor and Francis Group. 132. J.A. Richard (1984), "Thematic mapping from Multitemposal image data using the principal componets transformation.", Remote Sensing of Environment, 16, pp 25-46. 133. S. Lunetta Ross, D. Elvidge Christopher (1998), Remote sensing change detection: Enviromental monitoring methods and applications. 134. G. Congalton Russell (1991), "A review of assessing the accuracy of classifications of Remotely sensed data", Remote Sensing, 37, 12. 135. G.Congalton Russell, Kass Green (2009), Assessing the accuracy of remotely sensed data - principles and practices, Taylor & Francis Group. 136. A. A. Salman, A. E. Ali, H. E. Mattar (2004), "Mapping land use/ land cover of Khartoum using fuzzy classification ", Emirates Journal for Engineering, 13 (2), 15. 149 137. Somporn Sangawonge, Sidthinat Prabudhanitisarn, Eakanat Karjangthimaporn (2008), "Agricultural Land Use Change and Urbanization in Thailand". 138. T. M. Shahriar Sazzad, Sabrin Islam, Mohammad Mahbubur Rahman Khan Mamun, Md. Zahid Hasan (2013), "Establishment of an Efficient Color Model from Existing Models for Better Gamma Encoding In Image Processing", International Journal of Image Processing, 7 (1), 90 - 100. 139. Suzanne Serneels, Eric F. Lambin (2001), "Proximate causes of land-use change in Narok District, Kenya: a spatial statistical model", Agriculture, Ecosystems and Environment, 17. 140. A. Shalaby, Ryutaro Tateishi (2007), "Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land use changes in the Northwestern coastal zone of Egypt", Applied Geography, 27, 28 - 41. 141. Ashbindu Singh (1989), "Review Article Digital change detection techniques using remotely-sensed data", International Journal of Remote Sensing, 10 (6), 989 - 1003. 142. DL. Skole (1994), "Data on global land-cover change: acquistion, assessment and analysis in Change in land use and land cover A global perspective", Cambridge University Press, 437 - 471. 143. P.C. Smits, S. G. Dellepiane (1999), "Quality assessment of image classification algorithms for land cover mapping: a review and a proposal for a cost- based approach", Int. j. remote sensing, 20 (8), 1461 - 1486. 144. WD. Solecki, C. Oliveri (2004), "Downscaling climate change scenarios in an urban land use change mode", Journal of Environmental Management, 72 ((1-2)c), 105-115. 145. S. Su, R. Xiao, Zhang Y (2012), "Nulti-Scale Analysis of spatially varying relationships between agricultural landscape patterns and urbanization using geographically weighted regression", Applied Geography, 32, pp 360-375. 150 146. S. Su, Jiang Z, Zhang Q, Zhang Y (2011), "Transformation of agriculatural lanscapes under rapid urbanization: Atheat to sustainability in Hang-Jia-Hu regin, China", Applied Geography, 31, pp 439-449. 147. Nguyen Van Suu (2009), Industrialization and Urbanization in Vietnam: How appropriation of agricultrural land use rights tranformed farmer's livelihoods in a peri-urban Hanoi village, EADN Individual Research Grant Project, Hanoi, 43. 148. Suzuki, H. Matskis, J.P. Desachy (2001), "Fuzzy image classification and combinatorial optimization strategies for exploiting structural knowledge", The 10th IEEE International Conferrence on Fuzzy Systems, Melbourne, Vic., Australia (1), pp 324-327. 149. R Tan, V Beckmann, LM Van den Berg, F Qu (2009), "Governing farmland conversion: Comparing China with the Netherlands and Germany", Land Use Policy, 26, 961-974. 150. Christian Tettey (2005), Urbanization in Africa in relation to socio-economic development: A multifaceted quantitative analysis, Doctor of Philosophy, The University of Akron, 213. 151. Trimble Germay (2011), eCognition Developer 7 Reference book. 152. Ton Nu Quynh Tran, Fanny Quertamp, Claude de Miras, Nguyen Qang Vinh, Le Van Nam, Truong Hoang Truong (2008), Trends of urbanization and suburbanization in Southeast Asia, General Publishing House, Ho Chi Minh city. 153. Brandt Tso, Paulm Mather (2009), Classification Methods for Remotely Sensed Data, Second Edition, Taylor & Francis Group, LLC. . 154. B.L Turner, D. Skole, S. Sanderson, G. Fischer, L. Fresco, R. Leemans (1995), Land-Use and Land-Cover Change, Stockholm and Geneva. 155. B.L. Turner, B.L. Meyer (1994), "Global Land Use and Land Cover Change: An Overview", Cambridge University Press. 156. United nations (2005), Demographic Yearbook New York, USA. 157. C. Benz Ursula, Peter Hofmann, Gregor Willhauck, Iris Lingenfelder, Markus Heynen (2004), "Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing 151 data for GIS-ready information", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 58 (3-4), 239 - 258. 158. L M van den Berg, M S van Wijk, Pham Van Hoi (2003), "The transformation of agriculture and rural life downstream of Hanoi", Environment&Urbanization, 15 (1), 35 - 52. 159. E.S. van Leeuwen, P. Nijkamp (2006), The Urban-Rural Nexus: A study on extended Urbanization and the Hinterland, Netherland. 160. Tran Thi Van (2008), "Research on the effect of urban expansion on agricultural land in Ho Chi Minh city by using remote sensing method", VNU Journal of Science, Earth Sciences, 24, 104 - 111. 161. A. Veldkamp, Fresco L.O (1997), "Reconstructing land use drivers and their spatial scale dependence for Costa Rica", Agricultural Systems, 55 (1), 19-43. 162. A. Veldkamp, Lambin (2001), "Editorial predicting land-use change", Agriculture, Ecosystems and Environment, 1-6. 163. PH Verburg, Veldkamp A, Bouma J (1999), "Land use change under conditions of high population pressure: The case of Java.", Global Environmental Change, 9 (4), 303-312. 164. PH Verburg, A Veldkamp (2001), "The role of spatially explicit models in land-use change research: a case study for cropping patterns in China", Agriculture Ecosystems and Environment, 85, 177–190. 165. Tran Duc Vien, Nguyen Vinh Quang, Nguyen Van Dung (2005), Rural-urban land use changes in peri-urban Hanoi, Centre for Agricultural Research and Ecological Studies. 166. E F. Viglizzo, Z E. Roberto, F Lértora (1997), "Climate and land-use change in field-crop ecosystems of Argentina. Agriculture," Ecosystems and Environment, 66 (1), 61-70. 167. Xiuhong Wang, Du Zheng, Yuancun Shen (2008), "Land use change and its driving forces on the Tibetan Plateau during 1990–2000", Catena, 72, 56-66. 152 168. Yan Wang, Mo Jamshidi, Paul Neville, Chandra Bales, Stan Morain (2006), "Hierarchical fuzzy classification of Remote sensing data", Forging New Frontiers: Fuzzy Pioneers I, 169. World bank (2011), Vietnam urbanization review, Hanoi, 263. 170. Douglas Webster, Jianming Cai, Larissa Muller (2014), "The New Face of Peri-Urbanization in East Asia: Modern Production Zones, Middle-Class Lifesytles, and Rising Expectations", Journal of Urban Affairs, 36 (s1), 315-333. 171. Douglas Webster, Larissa Muller (2002), Challenges of Peri-urbanization in the Lower Yangtze Region: The Case of the Hangzhou - Ningbo Corridor, Asia/Pacific Research Center. 172. R.A. Weismiller, Kristof, S.J., Schols, D.K., Anuta, P.E., & momin S.A (1977), "Change detection in coastal zone environments", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43 (12), pp 1533-1539. 173. E. Weiss, S.E Marsh, E.S Pfirman (2001), "Application of NOAA-AVHRR NDVI time-series data to assess changes in Saudi Arabia’s rangelands.", International Journal of Remote Sensing, 25 (6), 1005–1027. 174. H. William Frey, Zachary Zimmer (2001), Defining the City, Ronan Paddison London: Sage Publications. 175. Jieying Xiao, Yanjun Shenb, Jingfeng Gec, Ryutaro Tateishia, Changyuan Tanga, Yanqing Liangd, Zhiying Huange (2006), "Evaluating urban expansion and land use change in Shijiazhuang, China, by using GIS and remote sensing", Landscape and Urban Planning, 75, 69 - 80. 176. Hanqiu Xu (2007), "Extraction of urban built-up land feature from landsat imagery using a thematic-oriented index combination technique", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 73 (12), 1381 - 1391. 177. Hanqiu Xu (2008), "A new index for delineating built-up land features in satellite imagery", International Journal of Remote Sensing, 29, 8. 178. S. Liu Y, J.Y. Wang, H.L. Long (2010), "Analysis of arable land loss and its impact on rural sustainability in Southern", Environmental Management, 646 - 653. 153 179. Geo Yan, J.FMas, B.H.P. Maathuis, Shang Xiangmin, P.M. Van Dijk (2006), "Comparisong of pixel based and objecti oriented image classification approaches - a case study in a coal fire area, Wuda, Inner, Mongolia, China", International Journal of Remote sensing, 27, 11 - 18. 180. Chen Yang, Lorenzo Bruzzone, Fellow, IEEE, Fengyue Sun, Laijun Lu, Renchu Guan, Yanchun Liang (2010), "A fuzzy-statistics-based affinity propagation technique for clustering in multispectral images", IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 48, 2647 - 2659. 181. Fei Yuan, Kali E. Sawaya, Brian C. Loeffelholz, Marvin E. Bauer (2005), "Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area by multitemporal Landsat remote sensing", Remote Sensing of Environment, 98 (2-3), 317-328. 182. Zeeuw (2004), "The development of urban agriculture; some lessons leart", Urban agriculture, agro-tourism and city region development, Beijing, China. 183. Tai-Yang Zhong, Xian-Jin Huang, Xiu-Ying Zhang, Ke Wang (2011), "Temporal and spatial variability of agricultural land loss in relation to policy and accessibility in a low hilly region of southeast China", Land Use Policy, 28 (4), 762-769.