شهدت منطقة دكا في بنغلاديش تغييرات جذرية في استخدام الأراضي نتيجة التوسع العمراني السريع، مما جعل المراقبة المنتظمة ضرورياً للتخطيط الحضري المستدام. في دراسة حديثة، تم استخدام بيانات الاستشعار عن بُعد وتقنيات التعلم الآلي لتحليل التغيرات الزمنية في الغطاء النباتي بين عامي 2019 و2024.

بفضل الصور الفضائية عالية الدقة من أقمار Sentinel-2 MSI وLandsat 8، تم تصنيف أنماط استخدام الأراضي وحساب مؤشرات طيفية مثل مؤشر فرق النبات الطبيعي (NDVI) ومؤشر فرق العمران الطبيعي (NDBI) ومؤشر فرق المياه الطبيعي (NDWI). ومن خلال تطبيق نهج التعلم الآلي الخاضع للإشراف، بما في ذلك أشجار القرار (Decision Tree) وجيران كNearest (KNN) وكلاسيكيات Random Forest، تم استخدام نقاط تدريب مكانية معلمة ضمن منصة Google Earth Engine.

أظهرت النتائج زيادة بنسبة 59.5% في مناطق البناء العمراني مقارنة بتراجع كبير في الغطاء النباتي (-8.46%) والمسطحات المائية (-7.77%) خلال فترة الخمس سنوات. وقد تم تحديد تحول الأراضي من المناطق النباتية والمائية إلى البنية التحتية العمرانية كاتجاه سائد.

بين النماذج المختلفة، أظهر نموذج Random Forest أعلى دقة في التصنيف. تؤكد هذه النتائج الضغوط البيئية المتزايدة الناتجة عن التوسع العمراني غير المنظم في دكا، مما يسلط الضوء على إمكانات تقنيات الاستشعار عن بُعد والتعلم الآلي في تقديم بيانات فورية وقابلة للتنفيذ لدعم التنمية الحضرية المستدامة، وتنظيم استخدام الأراضي، وسياسات الحفاظ على النظم البيئية.