Scenarios of Urban Growth in Kenya Using Regionalised Cellular Automata based on Multi temporal Landsat Satellite Data

The exponential increase of urban areas in Africa during the last decade has become a major concern in the context of local climatic change and the increasing amount of impervious surface. Major African cities such as Nairobi and Nakuru have undergone rapid urban growth in comparison to the rest of the world. In this research we investigated the land-use changes and used the results in urban growth modelling which integrates cellular automata (CA), remote sensing (RS) and geographic information systems (GIS) in order to simulate urban growth up to the year 2030. We used multi-temporal Landsat imageries for the years 1986, 2000 and 2010 to map urban land-use changes in Nairobi and Nakuru. The use of multi-sensor imageries was also explored incorporating World view 2, and Advanced Land Observing Satellite (ALOS) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) data for urban land-use mapping in Nakuru. We conducted supervised classification using support vector machine (SVM) which performed better than maximum likelihood classification. Land-use change estimates were obtained indicating increased urban growth into the year 2010. We used the land-use change analysis information to model urban growth in Nairobi and Nakuru. Our urban growth model (UGM) utilised various datasets in modelling urban growth namely urban land-use extracted from land-use maps, road network data, slope data and exclusion layer defining areas excluded from development. The Monte-Carlo technique was used in model calibration. The model was validated using Multiple Resolution Validation (MRV) technique. Prediction of urban land-use was done up to the year 2030 when Kenya plans to attain Vision 2030. Three scenarios were explored in the urban modelling process; unmanaged growth with no restriction on environmental areas, managed growth with moderate protection, and a managed growth with maximum protection on forest, agricultural areas, and urban green. Furthermore, we explored the spatial effects of varying UGM parameters using the city of Nairobi. The objective here was to investigate the contribution of each model parameter in simulating urban growth. The results obtained indicate that varying model coefficients leads to urban growth in different directions and magnitude. However, several model parameters were observed to be highly correlated namely; spread, breed and road. The lowest spatial effect was achieved by at least maintaining spread, breed and road while varying the other parameters. The highest spatial effect was observed by at least keeping slope constant while varying the other four parameters. Additionally, we used kappa statistics to compare the simulation maps. High values of Khisto indicated high similarity between the maps in terms of quantity and location thus indicating the lowest spatial effect obtained. Kenya plans to achieve Vision 2030 in the year 2030 and information on spatial effects of our UGM can help in identifying different scenarios of future urban growth. It is thus possible to discover areas that are likely to experience; spontaneous growth, edge growth, road influenced growth or new spreading centres growth. Policy makers can see the influence of establishing new infrastructure such as housing and road in new areas compared to existing settlements. Moreover, the outcome of this research indicates that Nairobi and Nakuru are experiencing fast urban sprawl with urban land-use consuming the available land. The results obtained illustrate the possibility of urban growth modelling in addressing regional planning issues. This can help in comprehensive land-use planning and an integrated management of resources to ensure sustainability of land and to achieve social equity, economic efficiency and environmental sustainability. Hence, cellular automata are a worthwhile approach for regional modelling of African cities such as Nairobi and Nakuru. This provides opportunities for other cities in Africa to be studied using UGM and its adaptability noted accordingly.Das exponentielle Wachstum afrikanischer Städte im letzten Jahrzehnt ist mit Blick auf die lokalen klimatischen Veränderungen und der zunehmenden Menge an versiegelten Oberflächen von besonderer Tragweite. Im Vergleich zu anderen Metropolen erfuhren afrikanische Städte wie Nairobi und Nakuru ein extensives Wachstum der urbanen Flächen. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit dem urbanen Landnutzungswandel auseinander und modelliert die Siedlungsflächenausdehnung für das Jahr 2030 mit Hilfe eines Zellulären Automaten (CA), Fernerkundungsdaten (RS) sowie Geographischen Informationssystemen (GIS). Zur Kartierung der Siedlungsflächenausdehnung von Nairobi und Nakuru wurden multitemporale Landsat-Daten der Jahre 1986, 2000 und 2010 verwendet. Zusätzlich wurden multisensorale Daten von World View 2 und ALOS PALSAR für Nakuru eingesetzt. Die Landnutzungsklassifikation erfolgte mit support vector machines (SVM). Dieses Verfahren zeigte bessere Ergebnisse als eine Maximum-Likelihood-Klassifikation. Auf Basis der klassifizierten Satellitendaten erfolgte die Landnutzungsmodellierung für Nairobi und Nakuru. Hierzu wurde die von Goetzke (2011) modifizierte Version von Clarke’s Urban Growth Model (Clarke, Hoppen, & Gaydos, 1997) benutzt. Neben den Landnutzungskarten fungieren Informationen zum Verkehrsnetz, zur Hangneigung und zu Ausschlussflächen als Hauptinputdaten. Die Kalibration erfolgte mit Hilfe von Monte Carlo Iterationen. Zur Validation des Modells wurde eine Multiple Resolution Validation (MRV) durchgeführt. Die Siedlungsflächenausdehnung wurde für das Jahr 2030 simuliert. Zu diesem Zeitpunkt plant das Land Kenia die Umsetzung des Vision 2030 Programmes. Es wurden insgesamt drei Szenarien mit dem Wachstumsmodell gerechnet: (1) Wachstum ohne Planungszwänge, so dass auch Siedlungsflächen in Naturschutzgebieten entstehen dürfen. (2) Siedlungsflächenausdehnung unter moderaten Planungsbedingungen. (3) Wachstum mit sehr restriktiven Planungsbedingungen, unter Einschluss des Schutzes von Wald-, Grün- und- Agrarflächen. Des Weiteren wurde eine Sensitivitätsanalyse der modelleigenen Wachstumsparameter am Beispiel von Nairobi durchgeführt. Es konnte gezeigt werden, welchen Einfluss die Parameter auf die Intensität und das Muster der modellierten Siedlungsflächenausdehnung ausüben. Dabei zeigten die Wachstumskoeffizienten „spread“, „breed“ und „road“ eine signifikante Korrelation. Zur weiteren Analyse der erzielten Modellierungsergebnisse und zum Vergleich der räumlichen Muster wurden Kappa-Statistiken herangezogen. Die Arbeit sieht sich als Beitrag zum Vision 2030 Diskurs der kenianischen Regierung. Die simulierten Szenarien der Siedlungsflächenausdehnung von Nairobi und Nakuru identifizieren die für eine Urbanisierung wahrscheinlich in Frage kommenden Regionen. Die Studie zeigt zudem, dass sich die Siedlungsflächenausdehnung von Nairobi und Nakuru schnell und mit hohen Wachstumsraten vollzieht. Der Einsatz von CA Modellen ist ein wertvoller Ansatz zur regionalen Modellierung nicht nur von kenianischen sondern auch von afrikanischen Städten. Die Arbeit kann somit Entscheidungsträger aus Politik und Verwaltung unterstützen, indem sie die räumlichen Auswirkungen des zukünftigen Ausbaus der Infrastruktur und von Wohnflächen aufzeigt. Eine umfassende Planung von Landnutzungswandel und ein integriertes Management sind essentiell auf dem Weg zu einem bewussteren Umgang mit der Ressource Land sowie zu einer sozialen Gleichheit, wirtschaftlichen Effizienz und einer ökologischen Nachhaltigkeit

An Integrated Remote Sensing and Urban Growth Model Approach to Curb Slum Formation in Lagos Megacity

Rapid urbanization with limited development has led to slum proliferation in many sub-Saharan African cities. Slums are recognized as a menace to planned cities, as they do not conform to planning standards, thus the need to curb their growth. However, this proves to be a challenge for many of these cities due to unavailability of data on the existing situation. It is against this background that this study aims to contribute ground information and a spatial planning tool to support urban planning to better manage slum formation in Lagos, Nigeria. Slum growth can be described as spatial or as population growth; hence this study first analyzed and quantified the spatial growth of slums in Lagos using remote sensing techniques and intensity analysis. Then the influence of residential choices of slum dwellers on population growth in Lagos slums was assessed using ethnographic survey approach through questionnaires and focus group discussions. An urban growth model coupling logistic regression with modified cellular automata SLEUTH was used to simulate scenarios of the patterns of slum development in Lagos by 2035. RapidEye imagery from 2009 and 2015 was used to create maps for each time point for six land-use categories (water, vegetated area, open space, road, slum, and other urban) in the study area. Intensity analysis was applied to quantify the annual intensity of changes at the category and transition level. An overall accuracy (and kappa coefficient) of 94% (0.9) and 89% (0.86) was achieved for the 2009 and 2015 land-use and land-cover maps. The results of this study show that slums in Lagos increased spatially between 2009 and 2015 gaining a land area of 9.14 km2 influenced by in-migration. However, the intensity analysis reveals slum as an active land-use category, losing some of its land area but also gaining new land area during this period. The annual gain and loss was 10.08% and 6.41%, respectively, compared to the uniform intensity of 3.15%. A systematic process of transition was observed between slums and other urban areas and open space in the interval studied, and this process was mainly influenced by the Lagos state government. The transition from slum to other land-use categories, such as other urban, is attributed to gentrification and demolition processes, while the transition from other land-use categories to slum is due to poor maintenance of existing buildings and encroachment on available spaces in the city. Questionnaires administration and focus group discussion were conducted in four communities (Ajegunle, Iwaya, Itire and Ikorodu) in Lagos to investigate the factors influencing the residential choices and reasons of the people to remain in the Lagos slums. Descriptive statistics was used to analyze and describe the factors influencing the residential location choice, and logistic regression was applied to determine the extent to which the neighborhood and household attributes influence slum dwellers’ decisions to remain in the slums. Over 70% of the respondents were migrants from neighboring geopolitical zones (in Nigeria). The movement patterns of slum dwellers in Lagos support two theories of human mobility in slums: slum as a sink and slum as a final destination. Also, the factors that attracted most of the slum dwellers to the slums (cheap housing, proximity to work, etc.) differ from those that made them stay (duration of stay, housing status, etc.). A hybrid land-use model, which involves the coupling of logistic regression with cellular automata SLEUTH, implemented in XULU, was utilized for the simulation of scenarios of slum growth in Lagos. The scenarios were designed based on the modification of the exclusion layer and the transition rules. The scenario 1 was business as usual with slum development similar to the present trend. The scenario 2 was based on the future population projection for the city, while the scenario 3 was based on limited interference by the government in slum development in the city. Distance to markets, shoreline, and local government administrative buildings, and land prices, etc., were predictors of slum development in Lagos. An overall accuracy of 79.17% and a relative operation characteristics (ROC) value of 0.85 were achieved for the prediction of slum development, based on the logistic regression model. The probability map generated from fitting the coefficients of the estimates in the logistic regression shows that slums can develop within the city and at the fringe, and also in places mostly inaccessible to the Lagos state government. Scenarios 1, 2 and 3 predict that the slum area will increase by 1.18 km2, 4.02 km2 and 1.28 km2, respectively, in 2035 through further densification of the existing slums and new development at the south-eastern fringe of the city. The limited growth is due to the high population density in the city, and thus it is assumed that new slums will probably develop in the neighboring cities due to spill over of the Lagos population. The outcome of this research shows that the landscape is very dynamic in Lagos, and even over an interval of a few years, changes can be observed. It also shows that the integration of remote sensing, social science method and spatially explicit land-use model can address the challenges of data availability in the slum dynamic, especially in sub-Saharan African countries with high slum proliferation. This can support a comprehensive set of techniques important for the management of existing slums and prevention of new slum development.Reduzierung des Slumwachstums in der Megastadt Lagos: Ein integrierter Ansatz aus Fernerkundung und urbanem Wachstumsmodell Eine schnelle Urbanisierung bei begrenzter Entwicklung hat in vielen afrikanischen Städten südlich der Sahara zu einer Zunahme von Slums geführt. Slums werden dabei als Bedrohung für die Planstädte angesehen, da sie nicht den Planungsstandards entsprechen, ihr Wachstum sollte daher reduziert werden. Dies erweist sich jedoch für viele dieser Länder als Herausforderung, da keine Daten über die aktuelle Situation vorliegen. Vor diesem Hintergrund zielt diese Studie darauf ab, Informationen und ein Raumplanungsinstrument zur Unterstützung der Stadtplanung zur Verfügung zu stellen, dies soll ein besseres Management der Slumbildung in Lagos, Nigeria ermöglichen. Slumwachstum kann als räumliches Wachstum, oder als Wachstum der Bevölkerung bezeichnet werden; daher hat diese Studie zunächst das räumliche Wachstum von Slums in Lagos mit Hilfe von Fernerkundungstechniken und Intensitätsanalysen analysiert und quantifiziert. Anschließend wurde der Einfluss der Wohnortwahl von Slumbewohnern auf das Bevölkerungswachstum in den Slums von Lagos mit Hilfe eines ethnographischen Erhebung Ansatzes bewertet. Dabei kamen Fragebögen und Fokusgruppendiskussionen zum Einsatz. Ein urbanes Wachstumsmodell, das die logistische Regression mit dem modifizierten zellulären Automaten SLEUTH koppelt, wurde verwendet, um Szenarien und Strukturen der Slumentwicklung in Lagos bis 2035 zu simulieren. RapidEye-Datenaus den Jahren 2009 und 2015 wurden verwendet, um Karten zu jeden Zeitpunkt für sechs Landnutzungskategorien (Wasser, Vegetationsflächen, Freiflächen, Straßen, Slum und andere städtische Gebiete) zu erstellen. Mit Hilfe der Intensitätsanalyse wurde die jährliche Intensität der Veränderungen hinsichtlich der Kategorien und Veränderungstypen quantifiziert. Für die Landnutzungs- und Bodenbedeckungskarten 2009 und 2015 wurde eine Gesamtgenauigkeit (und ein Kappa-Koeffizient) von 94 % (0,9) und 89 % (0,86) erreicht. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die Slums in Lagos zwischen 2009 und 2015 räumlich gewachsen sind und durch Zuzug eine Landfläche von 9,14 km2 erreicht haben. Die Intensitätsanalyse zeigt auch, dass der Slums in Lagos als aktive Landnutzungskategorie einen Teil ihrer Fläche im Beobachtungszeitraum verloren haben. Der jährliche Gewinn und Verlust betrug 10,08 % bzw. 6,41 % im Vergleich zur einheitlichen Intensität von 3,15 %. Ebenfalls wurde ein systematischer Prozess des Übergangs zwischen Slums und anderen städtischen Gebieten sowie Freiraum in der untersuchten Zeitspanne beobachtet. Dieser Prozess wurde hauptsächlich von der Regierung von Lagos beeinflusst. Der Übergang von Slum zu anderen Landnutzungskategorien, wie zum Beispiel andere städtische Gebiete ist auf Gentrifizierung und Abrissprozesse zurückzuführen, während der Übergang von anderen Landnutzungskategorien hin zu Slums auf eine schlechte Instandhaltung bestehender Gebäude und auf die Beeinträchtigung der verfügbaren Flächen in der Stadt zurückzuführen ist. In vier Gemeinden (Ajegunle, Iwaya, Itire and Ikorodu) in Lagos wurden Umfragen mit Fragebögen und Fokusgruppendiskussionen durchgeführt, um die Faktoren zu untersuchen, welche die Wahl des Wohnortes beeinflussen, und um zu untersuchen, warum die Menschen in den Slums von Lagos bleiben. Mit Hilfe der deskriptiven Statistik wurden die Faktoren analysiert und beschrieben, die die Wahl des Wohnortes beeinflussen, und mit Hilfe der logistischen Regression wurde ermittelt, inwieweit die Nachbarschafts- und Haushaltsattribute die Entscheidung der Slumbewohner, in den Slums zu bleiben, beeinflussen. Über 70 % der Befragten waren Migranten aus benachbarten geopolitischen Zonen (Lagos). Die Bewegungsmuster der Slumbewohner in Lagos unterstützen zwei Theorien der menschlichen Mobilität in Slums: Der Slum als Senke oder Endziel. Auch die Faktoren, die die meisten Slumbewohner in die Slums lockten (günstiger Wohnraum, Nähe zum Arbeitsplatz usw.), unterscheiden sich von denen, die sie am Ende zum Bleiben brachten (Aufenthaltsdauer, Wohnstatus usw.). Ein hybrides Landnutzungsmodell, das eine Kopplung der logistischen Regression mit den zellulären Automaten SLEUTH in XULU verbindet, wurde für die Simulation von Szenarien des Slumwachstums in Lagos bis zum Jahr 2035 verwendet. Die Szenarien wurden mittels der Ausschlussflächen und Wachstumskoeffizienten implementiert. Das Szenario 1 „business as usual“ simulierte eine Slumentwicklung ähnlich dem aktuellen Trend. Das Szenario 2 basierte auf der generellen Bevölkerungsprognose für die Stadt, während das Szenario 3 eine begrenzte Einmischung der Regierung auf die Slumentwicklung in der Stadt einbezieht. Die Entfernung zu Märkten, Verwaltungseinrichtungen, Küsten sowie die Grundstückspreisen usw. waren Antriebskräfte für die Entwicklung der Slums in Lagos. Für die Vorhersage der Slum-Entwicklung auf Basis des logistischen Regressionsmodells wurden eine Gesamtgenauigkeit von 79,17 % und einem Receiver-Operating-Characteristic-Wert (ROC) von 0,85 erreicht. Die Wahrscheinlichkeitskarte, die durch die Anpassung der Koeffizienten und der Schätzungen in der logistischen Regression erzeugt wurde, zeigt, dass sich Slums innerhalb der Stadt und in der Peripherie entwickeln können, aber auch an Orten, die dem Einfluss der Landesregierung von Lagos weitgehend entzogen sind. Szenarien 1, 2 und 3 prognostizieren, dass das Slumgebiet bis 2035 durch weitere Verdichtung der bestehenden Slums und Neuentwicklung am südöstlichen Stadtrand um 1,18 km2, 4,02 km2 bzw. 1,28 km2 zunehmen wird. Das relativ begrenzte Wachstum ist auf die hohe Bevölkerungsdichte in der Stadt zurückzuführen, so dass davon ausgegangen wird, dass sich in den Nachbarstädten durch das Verlagern der Lagos-Bevölkerung neue Slums entwickeln werden Das Ergebnis dieser Disertation zeigt, dass die Stadtlandschaft in Lagos sehr dynamisch ist, Veränderungen können selbst über einen Zeitraum von nur wenigen Jahren beobachtet werden. Die Ergebnisse zeigen auch, dass eine Integration von Fernerkundung, sozialwissenschaftlicher Methoden und räumlich explizites Landnutzungsmodells das Problem der geringen Datenverfügbarkeit in dynamischen Slums lösen kann. Dies ist besonders hilfreich in afrikanischen Ländern südlich der Sahara mit hoher Slum,proliferation. Umfassende Techniken des Slum-Managements, insbesondere zur Verhinderung der Entstehung von neuen Slums, können so wirksam unterstützt werden

Risk-Informed Sustainable Development in the Rural Tropics

Many people live in rural areas in tropical regions. Rural development is not merely a contribution to the growth of individual countries. It can be a way to reduce poverty and to increase access to water, health care, and education. Sustainable rural development can also help stop deforestation and reduce live-stock, which generate most of the greenhouse gas emissions. However, eorts to achieve a sustainable rural development are often thwarted by oods, drought, heat waves, and hurricanes, which local communities are not very prepared to tackle. Agricultural practices and local planning are still not very risk-informed. These deciencies are particularly acute in tropical regions, where many Least Developed Countries are located and where there is, however, great potential for rural development. This Special Issue contains 22 studies on best practices for risk awareness; on local risk reduction; on several cases of soil depletion, water pollution, and sustainable access to safe water; and on agronomy, earth sciences, ecology, economy, environmental engineering, geomatics, materials science, and spatial and regional planning in 12 tropical countries

Assuming Data Integrity and Empirical Evidence to The Contrary

Background: Not all respondents to surveys apply their minds or understand the posed questions, and as such provide answers which lack coherence, and this threatens the integrity of the research. Casual inspection and limited research of the 10-item Big Five Inventory (BFI-10), included in the dataset of the World Values Survey (WVS), suggested that random responses may be common. Objective: To specify the percentage of cases in the BRI-10 which include incoherent or contradictory responses and to test the extent to which the removal of these cases will improve the quality of the dataset. Method: The WVS data on the BFI-10, measuring the Big Five Personality (B5P), in South Africa (N=3 531), was used. Incoherent or contradictory responses were removed. Then the cases from the cleaned-up dataset were analysed for their theoretical validity. Results: Only 1 612 (45.7%) cases were identified as not including incoherent or contradictory responses. The cleaned-up data did not mirror the B5P- structure, as was envisaged. The test for common method bias was negative. Conclusion: In most cases the responses were incoherent. Cleaning up the data did not improve the psychometric properties of the BFI-10. This raises concerns about the quality of the WVS data, the BFI-10, and the universality of B5P-theory. Given these results, it would be unwise to use the BFI-10 in South Africa. Researchers are alerted to do a proper assessment of the psychometric properties of instruments before they use it, particularly in a cross-cultural setting

Leading Towards Voice and Innovation: The Role of Psychological Contract

Background: Empirical evidence generally suggests that psychological contract breach (PCB) leads to negative outcomes. However, some literature argues that, occasionally, PCB leads to positive outcomes. Aim: To empirically determine when these positive outcomes occur, focusing on the role of psychological contract (PC) and leadership style (LS), and outcomes such as employ voice (EV) and innovative work behaviour (IWB). Method: A cross-sectional survey design was adopted, using reputable questionnaires on PC, PCB, EV, IWB, and leadership styles. Correlation analyses were used to test direct links within the model, while regression analyses were used to test for the moderation effects. Results: Data with acceptable psychometric properties were collected from 11 organisations (N=620). The results revealed that PCB does not lead to substantial changes in IWB. PCB correlated positively with prohibitive EV, but did not influence promotive EV, which was a significant driver of IWB. Leadership styles were weak predictors of EV and IWB, and LS only partially moderated the PCB-EV relationship. Conclusion: PCB did not lead to positive outcomes. Neither did LS influencing the relationships between PCB and EV or IWB. Further, LS only partially influenced the relationships between variables, and not in a manner which positively influence IWB