تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,035 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,540,995 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,245,311 |
تحلیل تغییرات محدوده جنگلهای مانگرو شمال و شرق تنگه هرمز متأثر از مورفولوژی ساحلی و هیدرودینامیک خلیج فارس | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 7، شماره 25، اسفند 1399، صفحه 84-61 اصل مقاله (1.94 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2021.39655.1531 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه پرهیزکار1؛ معصومه رجبی* 2؛ مجتبی یمانی3؛ داود مختاری4 | ||
1دانشجو دکتری، دانشکده برنامه ریزی وعلوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز, ایران | ||
2استاد دانشکده ی برنامه ریزی وعلوم محیطی ، دانشگاه تبریز | ||
3دانشگاه تهران | ||
4دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
جنگلهای مانگرو برای هزاران سال نقش قابل ملاحظهای را در اقتصاد جوامع انسانی بر عهده داشتهاند. لذا شناسایی و سنجش تغییرات مرزهای مانگروها در طول زمان، میتواند نقش مهمی را در برنامهریزی و انجام اقدامات حفاظتی مؤثر و کاهش آسیبپذیری مانگروها نسبت به مخاطرات طبیعی و انسانی داشته باشد. هدف این پژوهش بررسی تغییرات جنگلهای مانگرو و ارتباط این تغییرات با هیدرودینامیک دریا و مورفولوژی ساحلی در بخشهایی از شمال و شرق تنگه هرمز طی بازه زمانی 47 سال میباشد. با استفاده از تصاویر ماهوارهای و انجام پیشپردازشها و طبقهبندی آنها به روشهای SVM، MLC و ANN و ارزیابی دقت نقشه-ها روش SVM با کسب بالاترین درصد دقت، برای تهیه نقشه طبقهبندی تمام تصاویر انتخاب شد. نتایج نشان میدهد که در قسمت شمالی تنگه هرمز در تمامی سالها مساحت جنگلهای حرا افزایش پیدا کردهاند اما در قسمت شرقی مورد مطالعه همواره با روند کاهشی و افزایشی مواجه می باشد و به طور کلی توسعه قابل توجهی در طی این 47 سال در مانگروهای این قسمت مشاهده نمیشود. هر چند که با توجه به بررسی ویژگیهای ژئومورفیک منطقه مانند شیب، توپوگرافی و وجود خورها و استرانها و رسوبات وارده از رودخانههای حسنلنگی، گز و حیوی و همچنین متوسط جزر و مد منطقه و گستردهای که در بر میگیرد، مناطق مورد مطالعه پتانسیل بیشتری برای توسعه جنگلهای مانگرو دارد. نتایج حاصل از این تحقیق میتواند با فرآهم آوردن اطلاعات دقیق در خصوص پیشروی و یا پسروی مانگروها در بخشهای ساحلی مختلف، کمک چشمگیری به اجرای اقدامات حفاظتی و احیاء مانگروهای ایران کند. | ||
کلیدواژهها | ||
"ژئومورفولوژی ساحلی"؛ "هیدرو دینامیک دریا"؛ "جنگل مانگرو"؛ "شرق تنگه هرمز" | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
Alongi, D.M. (2002). Present state and future of the world's mangrove forests. Environmental Conservation, 29: 331-349.
Andariyani, S. (2014). Application of remote sensing techniques and geographic information system in the study of land use changes and its impact on river flow (Case study: Sufi Chay), Master Thesis, Faculty of Geography and Planning, University of Tabriz.
Anderson, G.P., Felde, G.W., Hoke, M.L., Ratkowski, A.J., Cooley, T.W., Chetwynd, J.H., Jr., Gardner, J.A.,Adler-Golden, S.M., Matthew, M.W., Berk, A. (2002). MODTRAN4-based atmospheric correction algorithm: FLAASH (fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes). In Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery VIII (Proceedings of SPIE); Shen, S.S., Lewis, P.E., Eds.; Society of Photo Optics: Orlando, FL, USA, pp. 65–71.
Arekhi, S., Adibnejad, M. (2011). Efficiency assessment of the of Support Vector Machines for land use classification using Landsat ETM+ data (Case study: Ilam Dam Catchment), Iranian Journal of Rangeland and Desert Research, NO3, pp. 440-420.
Asghari, S., Poorahmad, M. (2016). Identification and extraction of changes in Zarrineh River between 1989 and 2014 using satellite image processing, Journal of Hydrogeomorphology, No:5 1-16.
Behruzi rad, B. (1998). Characteristics and importance of important international wetlands on the shores of the Persian Gulf with emphasis on Kolahi and Tiab, Jornal of Environmental, 25: 49-57.
Blasco, F., M. Aizpuru and C. Gers. (2001). Depletion of Mangrove of continental Asia. Wetland Ecol. Manag. 9: 245-256.
Boschetti, L., Stephane, Flasse, p. and Pietro, A. Brivio. (2004). Analysis of the conflict between omission and commission in low spatial resolution dichotomic thematic products: The Pareto Boundary, Remote Sensing of Environment, 91: 280–292.
Chavez, p. (1996). "Image-based atmospheric corrections - Revisited and improved", Photogram. Eng. Remote Sensing, 62: 1025–1036.
Carney, J., Gillespie, T. W. and Richard Rosomoff R. (2014). Assessing forest change in a priority West African mangrove ecosystem: 1986–2010. Geoforum, 53: 126–135.
Congalton, R. G., Green, K. (1999). Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices, Boca Raton: Lewis Publications.
Danehkar, A. 2001. Mangroves forests zonation in Gaz and Harra international wetlands. The Environment Scientific Quarterly Journal, 34: 43-49. Danekar, A., 1998, Sensitive marine regions of Iran, Journal of Environmental, 24: 28-38.
Dehghan, M. (2008). Potential mapping of mangrove forests of the Gheshm Island using GIS, Master Thesis in Forestry, University of Kordestan, p. 57.
Dolan, R., Fenster, M.S. and Holme, S.J. (1991). Temporal analysis of shoreline recession and accretion. Journal of Coastal Research, 7: 723-744.
Duke, N.C. (1992). Mangrove Floristics and Biogeography, In: Tropical Mangrove Ecosystems, A.I. Robertson & D. M. Alongi (eds.), American Geophysical Union. Washangton, D. C. (USA).
Ellison, J.C. and Zouh, I. (2012). Vulnerability to Climate Change of Mangroves: Assessment from Cameroon, Central Africa. Biology, 1: 617-638.
Ethnobiology, Socio-economic and management of mangrove forests: a review. Aquatic Botany, 89: 220-236.
Fatemi, B., Rezaee, Y. (2012).Fundamentals of Remote Sensing, Tehran, Azadeh Publications.
Gandini, M. L., Usunoff, E. J. (2004). SCS curve number estimation using remote sensing NDVI in a GIS environmental, Environmental Hydrology, (12): 168-179.
Gang PO, Agatsiva J L. (1992). The current status of mangroves along the Kenyan coast: a case study of Mida Creek mangroves based on remote sensing. In: The Ecology of Mangrove and Related Ecosystems. Springer: 29–36.
Gilman, E., Ellison, J. and Coleman, R. (2007). Assessment of mangrove response to projected relative sea-level rise and recent historical reconstruction of shoreline position, Environmental Monitoring Assessment, 124: 112-134.
Jensen JR, Lin H, Yang X, Ramsey III E, Davis BA, Thoemke CW. 1991. The measurement of mangrove characteristics in southwest Florida using SPOT multispectral data. Geocarto International, 6(2): 13-21.
Kaplowitz, M.D. (2001). Assessing mangrove products and services at the local level: the use of focus groups and individual interviews. Landscape and Urban Planning, 56: 53-60.
Kristensen, E., Bouillon, S., Dittmar, T. and Marchand, C. (2008). Organic carbon dynamics in mangrove ecosystems: a review. Aquatic Botany, 89: 201-219.
Kolios, S., Stylios, C. D. (2013). "Identification of land cover land use changes in the greater area of the Preveza peninsula in Greece using Landsat satellite data", Applied Geography, 40: 150-160.
Lucas, R.M., Ellison, J.C., Mitchell, A., Donnelly, B., Finlayson, M. and Milne, A.K. (2002). Use of stereo aerial photograp hy for quantifying changes in the extent and height of mangroves in tropical Australia, Wetlands Ecology and Management, 10: 159-173.
Mantero, P., Moser, G., Serpico, S. B. (2005), "Partially supervised classification of remote sensing images through SVM-based probability density estimation", IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 43: 559-570.
Mehrabian, A., Naqinezhad, A., Mahiny, A.S., Mostafavi, H., Liaghati, H. and Kouchekzadeh, M. (2008). Vegetation mapping of the Mond Protected Area of Bushehr Province (South ‐west Iran). Journal of Integrative Plant Biology, 51: 251-260.
McIvor, C.C., Ley, J.A. and Bjork, R.D. (1997). Changes in freshwater inflow from the Everglades to Florida Bay including effects on biota and biotic processes: a review. Everglades: the ecosystem and its restoration. St. Lucie Press, Delray Beach, 117-146.
Mirzapoor, H., Haghizade, A., Tahmasebipoor, N., Zeinivand, H. (2019). Predicting Land Use Change Using Auto-Markov Cell Model in Lorestan Badavaran Watershed, Journal of Hydrogeomorphology, No: 20 79-99.
Nitze, A., Schulthess, B., Asche, H. (2012). Comparison of machine Learning algorithms random forest, artificial neural network and support vector Machine to maximum Likelihood for supervised crop type classification", Proceedings of the 4th Gambia, Rio de Janeiro Brazil, pp 35-40.
Noori, R., Abdoli, M. A., Ameri, A., Jalili-Ghazizade, M. (2008). "Prediction of municipal solid waste generation with combination of support vector machine and principal component analysis: A case study of Mashhad, Environmental Progress and Sustainable Energy, 28 (2): 249-258.
Rakotomavo, A. and Ois Fromard F. (2010). Dynamics of mangrove forests in the Mangoky River delta, Madagascar, under the influence of natural and human factors, Forest Ecology and Management, 259: 1161–1169.
Rao, S., Sharma, A. (2013). Cost parameter analysis and comparison of linear Kernel and Hollinger Kernel mapping of SVM on image retrieval and effects of addition of positive images, International Journal of Computer Applications, 73 (2): 5-12.
Roy, P. S., Sharma, K. P., Jain, A. (1996). Stratification of density in dry deciduous forest usingsatellite remote sensing digital data-An approach based on spectral indices, J. Biosci, 21: 723–734.
Rahman M, Csaplovics E, Koch B. (2005). An efficient regression strategy for extracting forest biomass information from satellite sensor data, International Journal of Remote Sensing, 26(7): 1511-1519.
Safaesna, H. (2001). Investigating the structure of mangrove forests on Mardo Island, Bachelor's thesis, Yazd University.
Shalkoff, R. J. (1997). Artificial Neural Networks, McGraw-Hill Companies Pub, New yourk.
Tamin, N.M., Zakaria, R., Hashim, R. and Yin, Y. (2011). Establishment of Avicennia marina mangroves on accreting coastline at Sungai Haji Dorani, Selangor, Mzalaysia. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 94: 334 -342.
Shearman, P.L. (2010). Recent change in the extent of mangroves in the northern Gulf of Papua, P apua New Guinea. Ambio, 39: 181-189.
UNEP-WCMC. (2006). In the Front Line: Shoreline Protection and Other Ecosystem Services from Mangroves and Coral Reefs. UNEP-WCMC, Cambridge, 33p.
Valiela, I., J. L. Bowen and J.K. York. (2001). Mangrove Forest: One of the World’s threatened Major Tropical Environments. BioScience, 51: 807-815.
Vapnik, V. N., (1999). The nature of statistical Learning theory, Second Edition, New York: Springer-Verlag.
Walters, B.B., Rönnbäck, P., Kovacs, J.M., Crona, B., Hussain, S.A., Badola, R. and Dahdouh -Guebas, F. (2008). Ethnobiology, socio-economic and management of mangrove forests: a review. Aquatic Botany, 89: 220-236. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 565 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 386 |