Empirical Urban Growth Dynamics (2000–2025) and A Conceptual Architectural Framework for Spatial Digital Twins in Secondary African Cities: A Case Study of Owerri, Nigeria
Chukwudi Andy Okereke · Prince Chinomso Onuoha
基于Landsat影像分析尼日利亚Owerri市2000-2025年城市扩张，提出五层空间数字孪生框
Google Earth Engine多时相Landsat影像与随机森林分类，构
城市扩张显著，SDT框架可支持扩张追踪、洪水评估与SDG11监测。
在非洲次级城市验证SDT实时数据集成与预测能力，并拓展至农业用地监测。
研究聚焦尼日利亚城市空间数字孪生与土地利用监测，属城市地理与遥感领域，与三农、农业信息化、智慧农业无直接关联，不建议进入每日精选。
撒哈拉以南非洲次级城市的快速城市扩张加剧了土地资源和基础设施的压力，暴露出依赖周期性评估的传统规划体系的局限性。尽管地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和人工智能（AI）已改善了监测手段，但在尼日利亚，将其整合到连续的空间数字孪生（SDT）环境中仍存在局限。为弥补这一差距，本研究提出了实证基线分析，并构建了一个概念性空间数字孪生框架，用于尼日利亚奥韦里大都市的可持续城市增长监测。研究首先利用Google Earth Engine中的多时相Landsat影像，通过随机森林分类对2000年至2025年间的历史土地利用与土地覆盖动态进行了量化，以建立实证基础。基于观测到的增长模式，研究识别了关键的空间、环境和行政数据需求，并构建了一个五层系统架构。该框架由物理环境层、数据采集层、空间集成层、分析智能层和应用层组成，为将多源空间数据、情景模拟和预测分析整合到地方规划中建立了架构路线图。该框架的实际效用通过在城市扩张追踪、洪水灾害评估和可持续发展目标（SDG）11监测中的针对性应用得到了验证。本研究提供了一个可扩展、可迁移的蓝图，以指导市政当局，而非声称已建成一个活跃的、全面部署的实时软件或传感器环境。