
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,619,450 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,210,347 |
آشکارسازی و پیشبینی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از رویکرد مدلسازی در محیط سامانه اطلاعات جغرافیایی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز حبلهرود ) | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 29، شماره 2، تیر 1401، صفحه 113-134 اصل مقاله (1.57 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2022.20196.3551 | ||
نویسندگان | ||
مهین نادری1؛ واحد بردی شیخ* 2؛ چوقی بایرام کمکی3؛ عبدالرضا بهره مند4؛ عبدالعظیم قانقرمه5؛ حمید سیروسی6 | ||
1دانشجوی دکتری دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
2نویسنده مسئول، دانشیار دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
3استادیار دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
4استاد دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
5دانشیار دانشگاه گلستان، گرگان، ایران | ||
6دانشآموخته دکتری دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: تعیین نوع، حدود و تغییرات مکانی و زمانی کاربری اراضی و پوشش زمین در تعیین خصوصیات هیدرولوژیکی آبخیزها از اهمیت بسیاری برخوردار است. دادههای ماهوارهای بهعنوان سریعترین و کمهزینهترین ابزارهای در اختیار پژوهشگران برای این منظور میباشند. منطقه مورد مطالعه این پژوهش، حوزه آبخیز حبلهرود است که کاهش آبدهی آن در دهههای گذشته باعث تشدید تعارض بین ذینفعان بالادست (استان تهران) و پائین دست (استان سمنان) شده است. باتوجه به اینکه تغییرات کاربری اراضی یکی از عوامل تغییرات رژیم هیدرولوژیکی آبخیزها میباشد، هدف تحقیق حاضر آشکارسازی، کمّیسازی و پیشبینی تغییرات کاربری اراضی و بررسی روند تغییرات پوشش گیاهی سطح زمین در این حوزه میباشد. مواد و روشها: در این تحقیق برای شناسایی کاربری اراضی حوزه حبلهرود، طبقهبندی نظارت شده شیءگرای تصاویر سری لندست مربوط به سالهای 1987، 2002 و 2019 در محیط سامانه گوگل ارث انجین انجام شد. برای بررسی عملکرد روش طبقهبندی، نقاط متعدد واقعیت زمینى نیاز است. در این تحقیق، نقشه واقعیت زمینى با بررسى میدانى و تفسیر تصاویر با تفکیک مکانی زیاد (بزرگ مقیاس) گوگلمپ ایجاد شد. از مدل زنجیرهای مارکوف و سلولهای خودکار مارکوف در افزونهMOLUSCE که یکی از افزونههای نرمافزار سامانه اطلاعات مکانیQGIS است برای شبیهسازی تغییرات کاربری اراضی و تحلیل وضعیت پویایی منطقه مورد مطالعه استفاده شد. بعلاوه، روند تغییرات شاخص NDVI برای ارزیابی تغییرات مکانی – زمانی وضعیت پوشش گیاهی منطقه مورد مطالعه در نرمافزار گوگل ارث انجین محاسبه شد. یافتهها: نتایج بیانگر این است که روش و تکنیک طبقهبندی مورد استفاده در این پژوهش دارای درصد صحت کلی بیش از 88 و ضریب کاپای بیش از 86/0 در تمام مقاطع زمانی مورد بررسی میباشد. همچنین مشاهده میشود که حوزه حبلهرود طی دوره 1987 الی 2019 شاهد افزایش مساحت اراضی زراعی آبی به میزان 5/67 کیلومترمربع، اراضی زراعی دیم در حدود 20 کیلومترمربع و مناطق مسکونی در حدود 21 کیلومترمربع بوده است. مساحت اراضی مرتعی درجه 1 حدود 240 کیلومترمربع و اراضی مرتعی درجه 2 حدود 196 کیلومترمربع کاهش یافته است. درحالیکه مساحت اراضی مرتعی درجه 3 افزایشی حدود 327 کیلومترمربع داشته است. در صورت تداوم این روند، تا سال 2051 مساحت اراضی زراعی آبی در حدود 20 کیلومترمربع دیگر افزایش و مساحت اراضی مرتعی درجه 1 در حدود 127 کیلومترمربع کاهش خواهد یافت. اما مساحت اراضی مرتعی درجه 2 و3 هرکدام در حدود 50 کیلومترمربع افزایش خواهد یافت. مساحت اراضی مسکونی نیز روند افزایشی خواهند داشت. همچنین نتایج بیانگر سیر نزولی معنادار متوسط شاخص NDVI حوزه است که نشان میدهد در طول زمان وضعیت پوشش گیاهی منطقه سیر قهقرایی را طی کرده است. سیر قهقرایی پوشش گیاهی در اطراف مناطق مسکونی و رودخانهها و قسمتهای پاییندست حوزه شدیدتر است. نتیجهگیری: بررسی روند تغییرات کاربری اراضی حوزه حبلهرود نشان میدهد که در اثر مداخلات انسانی، در بخشهای فراوانی از سطح حوزه، پوشش گیاهی طبیعی با پوششهای زراعی، باغی و مسکونی جایگزین شده است. کیفیت پوشش طبیعی غالب منطقه (مرتع) نیز سیر قهقرایی را طی کرده است. بنابراین با توجه به روند افزایش جمعیت، گسترش شهرنشینی، توسعه صنایع و گردشگری و پیامدهای ناشی از مداخلات انسانی در حوزه همچون کاهش شدید آبدهی رودخانههای حوزه حبلهرود و گسترش تعارض بین ذینفعان و ذیمدخلان پیشنهاد میگردد تمرکز اصلی سیاستها و اقدامات مدیریتی در این حوزه آبخیز روی برنامهریزی مؤثر بهویژه مدیریت و بهینهسازی مداخلات انسانی از طریق تدوین و اجرای برنامه آمایش سرزمین و راهکارهای بهینهسازی و صرفهجویی در مصرف آب باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
سنجشازدور؛ گوگل ارث انجین؛ شاخص NDVI؛ طبقهبندی نظارت شده؛ حوزه حبلهرود | ||
مراجع | ||
1.Pal, M., and Mather, P.M. 2005. Support Vector Machines for Classification in Remote Sensing. International Journal of Remote Sensing. 26: 5. 1007-1011.
2.Soltani, N., and Mohammadnejad, V. 2021. Efficiency of Google Earth Engine (GEE) system in land use change assessment and predicting it using CA-Markov model (Case study of Urmia plain). Journal of RS and GIS for Natural Resources. 12: 3. 101-114.
3.Deilmai, B.R., Ahmad, B.B., andZabihi, H. 2014. Comparison of two classification methods (MLC and SVM) to extract land use and land cover in Johor Malaysia. In IOP conference series: Earth and environmental science. 20: 1 . 012052.
4.Jensen, J.R. 1996. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. Univ. of South Carolina, Columbus. 2. 318.
5.Blaschke, T. 2010. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 65: 1. 2-16.
6.Li, M., Zang, Sh., Zhang, B., Li, Sh., and Wu, Ch. 2014. A review of remote sensing image classification techniques: The role of spatio-contextual information. European Journal of Remote Sensing.47: 389-411.
7.Liu, Q., Guo, Y., Liu, G., and Zhao, J. 2014. Classification of Landsat 8 OLI image using Support Vector Machine with Tasseled Cap transformation. In 2014 10th International Conference on Natural Computation (ICNC). pp. 665-69.
8.Szuster, B.W., Chen, Q., and Borger, M. 2011. Acomparison of classification techniques to support land cover and land use analysis in tropical coastal zones. Applied Geography. 31: 2. 525-532.
9.Li, M., Ma, L., Blaschke, T., Cheng, L., and Tiede, D. 2016. A systematic comparison of different object-based classification techniques using high spatial resolution imagery in agricultural environments. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 49: 87-98.
10.Chen, M., Su, W., Li, L., Zhang, C., Yue, A., and Li, H. 2009. Comparison of pixel-based and object oriented knowledge- based classification methods using SPOT5 imagery. WSEAS Transactions on Information Science and Applications. 3: 6. 477-489.
11.Hajibigloo, M., Sheikh, V., Memarian, H., Komaki, C.B. 2022. A comprehensive assessment and modeling of land use changes in a flood-prone watershed, northeast of Iran. Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 50: 6. 1101-1118.
12.Lambin, E.F., Turner, B.L., Geist, H.J., Agbola, S.B., Angelsen, A., Bruce,J.W., ... and Xu, J. 2001. The causes ofland-use and land-cover change:moving beyond the myths. Global Environmental Change. 11: 4. 261-269.
13.Brown, D.G., Pijanowski, B.C., and Duh, J.D. 2000. Modeling the relationships between land use and land cover on private lands in the Upper Midwest, USA. Journal of Environmental Management. 59: 4. 247-263.
14.Shaabani, H.M. 2003. Investigating the impact of land use change on sedimentation in watersheds (case study: Taleghan watershed). Master thesis, Natural Resources faculty, Tehran University. 145p. (In Persian)
15.Muller, M.R., and Middleton, J. 1994. A Markov model of land-use change dynamics in the Niagara Region, Ontario, Canada. Landscape Ecology. 9: 2. 151-157.
16.Feizizadeh, B. 2017. Modeling the Trends of the Land Use/Cover Change and Its Impacts on the Erosion System of the Allavian Dam Based on the Remote Sensing and GIS Techniques. Hydrogeomorphology. 4: 11. 21-38. (In Persian)
17.Andriani, S., Nikjo, M., Rezai Moghadam, M.H., and Mokhtari, D. 2018. Analysis of land use changes using object-oriented methods and Markov chain in Zilbirchai watershed located in East and West Azerbaijan. Geography and Development Quarterly. 16: 53. 37-50.
18.Shafiee Sabet, N., Mohammadi, Sh., and Ashkan. 2019. Detection and prediction of land use changes using CA-Markov model (case study: Tehran-Damavand). Journal of Geographical Information. 28: 111. 175-190. (In Persian)
19.Aghaei, M., Khavarian, H., and Mostafazadeh, R. 2020. Prediction of Land Use Changes Using the CA-Markov and LCM Models in the Kozehtopraghi Watershed in the Province of Ardabil. Watershed Management Research Journal. 33: 3. 91-107. (In Persian)
20.Wang, S.W., Munkhnasan, L., and Lee, W.K. 2021. Land use and land cover change detection and prediction in Bhutan's high altitude city of Thimphu, using cellular automata and Markov chain. Environmental Challenges, 2, .
21.Dome, T.I.N.E., Gayane, F.A.Y.E., Guilgane, F.A.Y.E., Ndour, M.M.M.E., and Mbagnick, F.A.Y.E. 2022. Detection and predictive modeling of land use changes by CA-Markov in the northern part of the Southern rivers: From Lower Casamance to Geba river (Guinea Bissau). Journal of Ecology and the Natural Environment. 14: 1. 1-14.
22.Muhammad, R., Zhang, W., Abbas, Z., Guo, F., and Gwiazdzinski, L. 2022. Spatiotemporal change analysis and prediction of future land use and land cover changes using QGIS MOLUSCE plugin and remote sensing big data: A case study of Linyi, China. Land. 11: 3. 419.
23.Daba, M., Ekonnen H., and Songcai, Y. 2022. Quantitatively assessing the future land use/land-cover changes and their driving factors in the upper stream of the Awash River based on the CA–Markov model and their implications for water resources management. Sustainability. 14: 3. 1538.
24.Sheikh, V., Zare Garizi, A., Elwandi, E., Asadi Nelivan, O., Khosravi, G., Saaduddin, A., and Ong, M. 2018. Collaborative location of proposed solutions to manage the Hablehroud watershed. Watershed Research. 32: 4. 2-18. (In Persian)
25.Roy, D.P., Kovalskyy, V., Zhang, H.K., Vermote, E.F., Yan, L., Kumar, S.S., and Egorov, A. 2016. Characterization of Landsat-7 to Landsat-8 reflective wavelength and normalized difference vegetation index continuity. Remote sensing of Environment. 185: 57-70.
26.Wingate, V.R., Phinn, S.R., and Kuhn, N. 2019. Mapping precipitation-corrected NDVI trends across Namibia. Science of the Total Environment. 684: 96-112.
27.Song, X.P., Hansen, M.C., Stehman, S.V., Potapov, P.V., Tyukavina, A., Vermote, E.F., and Townshend, J.R. 2018. Global land change from 1982 to 2016. Nature. 560: 7720. 639-643.
28.Allen, C.D., Macalady, A.K., Chenchouni, H., Bachelet, D., McDowell, N., Vennetier, M., ... and Cobb, N. 2010. A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests. Forest ecology and management. 259: 4. 660-684.
29.Piao, S., Wang, X., Park, T., Chen, C., Lian, X.U., He, Y., ... and Myneni, R.B. 2020. Characteristics, drivers and feedbacks of global greening. Nature Reviews Earth and Environment. 1: 1. 14-27.
30.Sheikh, V., Salmani, H., Salman Mahiny, A., Ownegh, M., and Fathabadi, A. 2021. Land use optimization through bridging multiobjective optimization and multicriteria decision‐making models (case study: Tilabad Watershed, Golestan Province, Iran). Natural Resource Modeling. 34: 2. 1-28. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 649 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 520 |