Index der Zugänglichkeit der Bevölkerung

In diesem Buch geht es um eine KI-Studie, die mit dem Hauptziel durchgeführt wurde, ein Verkehrsnetz zu identifizieren, das sowohl Bezirks- als auch Nationalstraßen umfasst und die Fahrzeit für den Zugang zu den Straßen und die Bevölkerung, die von jeder Straße als Einzugsgebiet bedient werden, in Abhängigkeit von der Neigung des Geländes und der Gehgeschwindigkeit für ein menschliches Verhalten unter der Annahme zeigt, dass alle Straßen in gutem Zustand sind. Der Index der Zugänglichkeit des ländlichen Raums (RAI), der mit dem AI verknüpft ist, misst die Anzahl der Landbewohner, die im Umkreis von zwei Kilometern einer ganzjährig befahrbaren Straße leben. Der AI in diesem Papier geht über den RAI hinaus, indem er den Anteil der Bevölkerung, der Zugang zu den Straßen hat, in Abhängigkeit von der Bevölkerungsverteilung und der räumlichen Beziehung zu den zugehörigen Straßennetzen schätzt, wobei beide Elemente mit Hilfe von GIS-Techniken zur Messung und Quantifizierung der Auswirkungen grafisch dargestellt werden.

Autorentext

Eng. Arnold Kilaini has a BSc. Eng. Degree in Civil Engineering, Ardhi Univ. Tanzania, experienced in GIS, GPS Mapping, Road Inventory and Condition Surveys using Roughometer III (arrb), collecting road roughness data in terms of IRI and use of appropriate high-tech solutions for Road network with a focus on satellite imagery by Ground Truthingand.