تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,487,285 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,214,117 |
آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تکنیک های شی گرا و پیکسل پایه مطالعه موردی: حوضه مردق چای | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 8، شماره 27، شهریور 1400، صفحه 184-163 اصل مقاله (1.71 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2021.46000.1587 | ||
نویسندگان | ||
موسی عابدینی* 1؛ احسان قلعه2 | ||
1هیات علمی | ||
2جغرافیای طبیعی دانشگاه محقق اردبیلی | ||
چکیده | ||
آگاهی از تغییرات کاربری و پوشش سطح اراضی امری ضروری در برنامهریزی صحیح در جهت توسعه پایدار به شمار میآید. امروزه فناوریهای سنجش از دور به عنوان عنصر اصلی در پایش کاربری اراضی و تغییرات پوشش گیاهی مورد استفاده قرار میگیرد. پژوهش حاضر به منظور بررسی روند تغییرات کاربری اراضی با مقایسه روشهای پیکسل پایه و شیگرا در تهیه نقشه کاربری اراضی حوضه مردق چای با استفاده از تصاویر لندست در سال 2000 و 2020 انجام گرفت. برای مقایسه نتایج در هر دو روش از دادههای آموزشی یکسان برای طبقهبندی استفاده گردید. سپس روشهای ارزیابی شامل صحت کلی و ضریب کاپای طبقهبندی استخراج و مشخص شد که نتیجه طبقهبندی به روش شیگرا با ضریب کاپا و صحت کلی به ترتیب برابر با 89/0 و 08/91 برای سال 2000 و 92/0 و 66/93 برای سال 2020 نسبت به روش پیکسل پایه نتایج بهتری ارائه میدهد. بر اساس نتایج حاصله از آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی، بیشترین میزان تغییر حادث شده مربوط به کاربری مرتع متراکم به مرتع متوسط با مقدار 448/35، کاربری خاک به مرتع متوسط با مقدار 686/27 و مرتع متوسط به مناطق مسکونی با مقدار 347/21 کیلومترمربع میباشد. همچنین کمترین تغییرات حادث شده مربوط به کاربری کوهستان به خاک با مقدار 015/0، مناطق مسکونی به مرتع متراکم با مقدار 023/0 و مرتع متراکم به خاک با مقدار 081/0 کیلومترمربع میباشد. آنچه که در نقشهها بسیار واضح است کاهش بیش از حد مراتع و تبدیل آن به سایر کاربریها میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
تغییرات کاربری اراضی؛ پیکسل پایه؛ شیگرا؛ مردق چای؛ شمالغرب ایران | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
Barati Ghahfarokhi, S., Soltani, S., Khajeddin, S.J., & Rayegani, B. (2009). Investigation of Land Use Changes in Qale Shahrokh Basin Using Remote Sensing (1975-2002). Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 13, 349-365.
Blaschke, T. (2010). Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing, 65, 2-16.
Dibs, H., Idrees, M.O., & Alsalhin, G.B.A. (2017). Hierarchical classification approach for mapping rubber tree growth using per-pixel and object oriented classifiers with SPOT-5 imagery. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 20(1), 21-30.
Dixon, B., & Candade, N. (2008). Multispectral land use 2-classification using neural networks and support vector machines: one or the other, or both. International Journal of Remote Sensing, 29, 1185-1206.
Eskandari, S. (2019). Comparison of different algorithms for land cover mapping in sensitive habitats of Zagros using Sentinel-2 satellite image: (Case study: a part of Ilam province). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(1), 72-87.
Feizizadeh, B., Pirnazar, M., Zand karimi, A., & Abedi Gheshlaghi, H. (2015). Assessing the Use of fuzzy Algorithms in increasing the Accuracy of Land Use Maps by object-oriented Processing Methods. Scientific-Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), 24(94), 107-117.
Gercek, D. (2010). Object-based classification of landforms based on their local geometry and geomorphometric context, Ph.D., Department of Geodetic and Geographic Information Technologies, Supervisor: Prof. Dr. Vedat Toprak Co-Supervisor: Prof. Dr. Josef Strobl March 2010, 202.
Hussaina, M., Chen, D., Cheng, A., Wei, H., & Stenley, D. (2013). Change Detection from Remotely Sensed Images: From Pixel based to Object-based Approaches. Journal of Photogrammetry and RemoteSensing, 80, 91–106.
Jensen, J. (2005). Introductory digital image processing: A remote sensing perspective (3rd edition). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 526.
Karam, A., Safarian A., & Hajjah Forounia, M. (2010). Estimation and zoning of soil erosion in Mamlu Basin (East of Tehran) using modified global equation methods of soil erosion and hierarchical analysis process. Journal of Earth Knowledge Research, 1(2), 73-86.
Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., & Moran, E. (2004). Change detection techniques. Remote Sensing, 25(12), 2365-2401.
Mokhtari, M.H., & Najafi, A. (2015). Support vector machine and artificial neural network classification methods of land use extraction of satellite images Landsat. Journal of technology of agriculture and natural resources, water and soil sciences, 19, 35-72. Omidipour, R., Moradi, H., & Arkhi, S. (2013). Comparison of basic and object-oriented pixel classification methods in land use mapping using satellite data. Iranian Journal of Remote Sensing and GIS, 5(3), 99-110.
Puissant, A., Rougier, S., & Stumpf, A. (2014). Object-oriented Mapping of Urban Trees Using Random Forest Classifiers.International Journal of Applied EarthObservation and Geo information, 26, 235–245.
Rasooli, A. (2008). Fundamentals of Applied Remote Sensing with Emphasis on Satellite Image Processing, First Edition, Tabriz University Press, 806 pages.
Sabzghabaei, G., Jafarzadeh, K., Dashti, S., Yousefi Khanghah, S., & Bazmara Baleshti, M. (2017). Land use change detection using remote sensing and GIS (Case study: Qhaem shahr city). Journal of Environmental Science and Technology, 19(3), 143-157.
Shenani Hoveyzeh S.M, & Zarei, H. (2015). Investigation of land use changes during two decades (Case study: Abol Abbas watershed). Watershed Management Research Journal, 7(14), 237-244.
Shesh angosht, S., Karimi, N.A., Heidari, P., Javadi, F., & Rashtbari, M. (2015). Using time series of Landsat satellite images in estimating land use changes by object-oriented method (south of Hamadan province, Karkheh watershed). 2nd National Conference on Geospatial Information Technology Engineering, 2.
Shridhar, J., Prapti, D., & Alvarinho, L.A. (2015). Comprehensive Review on Pixel Oriented and Object Oriented Methods for Information Extraction from Remotely Sensed Satellite Images with a Special Emphasis on Cryospheric Applications. Advances in Remote Sensing, 4(8), 100-111.
Soffianian, A., & Khodakarami, L. (2011). Land Use Mapping Using Fuzzy Classification: Case Study in Three Catchment Areas in Hamedan Province. Town and Country Planning, 3(4), 95-114.
Teimouri, M., & Asadi Nalivan, O. (2021). Assessing the impact of land use and geology on groundwater quality using multivariate statistical models and geostatistical analyses (Case Study: Part of the Hable-Rood River Basin). Hydrogeomorphology, 7(25), 38-19.
Tripathi, D.K., & Kumar, M. (2012). Remote Sensing based analysis of land Use/land cover dynamics in Takula Block, Almora district (Uttarakhand). Journal of Human Ecology, 38(3), 207-212.
Uchechukwu, N.G., Ndukwu, R., Chukwuemeka, N.V., Chukwubueze, O., & Okwor, N.J. (2015). Comparison of Pixel Based and Object Oriented Image Classification for Mapping Urban Greenery in Uwani Enugu, From the Wisdom of the Ages to the Challenges of the Modern World Sofia, Bulgaria, 17-21 May.
Yaghobzadeh, M., & Akbarpour, A. (2011). The Effect of Satellite Image Classification Algorithm Based on Curve Number Runoff and Maximum Flood Discharge Using GIS and RS. Geography and Development, 9(22), 5-22.
Yan, G. (2003). Pixel Based and Object Oriented Image for Coal Fire Research. http://www.ITC.com (accessed in July 2008). 3-99.
Yari, M., Soltani-Gerdefaramarzi, S., Ghasemi, M., & Taghizadeh, R. (2020). The Effects of Land Use Change on Surface Runoff in a Part of Ghareh-su Watershed in Ardabil. Hydrogeomorphology, 6(21), 203-225. Yousefi, S., Tazeh, M., Mirzaee, S., Moradi, H., & Tavangar, S. (2014). Comparison of different classification algorithms in satellite imagery to produce land use maps (Case study: Noor city). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 5(3), 67-76. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 676 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 438 |