تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,022 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,493,550 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,219,851 |
پیشبینی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از مدل سلولهای خودکار-مارکف در حوضه ی آبخیز بادآور لرستان | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
مقاله 5، دوره 6، شماره 20، آذر 1398، صفحه 79-99 اصل مقاله (1.03 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
حافظ میرزاپور1؛ علی حقی زاده* 2؛ ناصر طهماسبی پور3؛ حسین زینی وند3 | ||
1دانشجوی دکتری مدیریت حوزه ی آبخیز، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران | ||
2دانشیار و عضو هیئت علمی گروه مرتع و آبخیزداری، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران (نویسنده مسئول). | ||
3دانشیار و عضو هیئت علمی گروه مهندسی آبخیزداری، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران | ||
چکیده | ||
آشکارسازی دقیق تغییرات کاربری اراضی، پایهای برای فهم بهتر روابط و تعاملات انسان و پدیدههای طبیعی برای مدیریت و استفاده بهتر از منابع را فراهم میآورد. هدف از این پژوهش بررسی تغییرات کاربری اراضی در سالهای گذشته و امکان پیشبینی این تغییرات در سالهای آینده در حوضهی آبخیز بادآور نورآباد واقع در لرستان به مساحت 71600 هکتار است. بهمنظور آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی از تصاویر سنجندههای TM، + ETMو OLI ماهواره لندست در سالهای 1370، 1383 و 1395 برای تهیه ی نقشه ی کاربری اراضی منطقه ی موردمطالعه استفاده شد. سپس با استفاده از مدل مارکف، کاربری اراضی سال 1395 شبیهسازی و ماتریس احتمال برای 12سال پیشبینی تهیه شد. نتایج مدل مارکف و نقشه ی کاربری اراضی سال 1395 بهعنوان ورودی به مدل سلولهای خودکار معرفی و کاربری اراضی سال 1407 پیشبینی شد. ارزیابی میزان تطابق نقشه ی شبیهسازیشده و نقشه ی واقعی با ضریب کاپای 97/. نشان داد مدل سلولهای خودکار- مارکف، مدلی مناسب جهت پیشبینی تغییرات کاربری اراضی میباشد. نتایج حاصل از تغییرات کاربری اراضی بین سالهای 1370 تا 1395 نشان داد به وسعت مناطق مسکونی، اراضی دیم، باغ و اراضی کشاورزی آبی افزوده شده است. همچنین نتایج حاصل از پیشبینی نشان داد از وسعت مراتع به مقدار 89/659 هکتار کاسته و به اراضی کشاورزی آبی به وسعت 47/395 هکتار افزوده خواهد شد. با توجه به نتایج بهدستآمده تغییرات کاربری اراضی در جهت تخریب عرصههای منابع طبیعی بوده است، ازاینرو پیشنهاد میشود اقدامات حفاظتی و اتخاذ تصمیمات مدیریتی مناسب جهت کنترل تغییرات غیراصولی بیش از پیش ادامه اعمال گردد. | ||
تازه های تحقیق | ||
- | ||
کلیدواژهها | ||
لندست؛ سنجشازدور؛ تغییرات کاربری اراضی؛ ضریب کاپا | ||
اصل مقاله | ||
- | ||
مراجع | ||
Reference Abdolalizadeh, Z., & Ebrahimi, A., (2015). Forecasting Future Changes in Landscape Coverage of Sabzkouh Protected Area Using CA_Markov Model, Iranian Journal of Range and Desert Research, 22(1), 21-21. Ahadnejad, M., & Rabet, A., (2010). Evalution and forcast of Haman Impacts Based on Land use Changes Using Multi Temporal Satellite Imagery and GIS: A Case Study on Zanjan, Iran (1984-2009), Proceedings of The Joint International Conference on Theory. Data Handling and Vodelling in Geo Spatial Information Science, Hong kong. Al-Ahmadi F.,& Hames A., (2009). Comparison of four classification methods to extract land use and land cover from raw satellite images for some remote arid areas. kingdom of SaudiArabia. Earth, 20(1), 167-191. Al-sharif, A. A., & Pradhan, B,. (2014). Monitoring and predicting land use change in Tripoli Metropolitan City using an integrated Markov chain and cellular automata models in GIS, Arabian Journal of Geosciences, 7(10), 4291-4301. Arkhi, S., Yaghoub, N. (2010). Comparison of Different Land Use Change Monitoring Techniques-Vegetation Coverage Using RS and GIS (Case Study: Valley City-Ilam Province), Application of Remote Sensing and GIS in Natural Sciences.1(1), 61-78 Azar Mehr, M R., Mohammad, S. Mesgari & Karimi, M. (2010). Using Gis and CA Method in Simulation of Spatio-temporal Distribution of Malaria. Geomatics Conference. Tehran, Iran Mapping Organization. Balzter, H. (2000). Markov chain models for vegetation dynamics, Ecological Modelling, 126(2), 139-154. Bell, E.J. (1974). Markov analysis of land use change-an application of stochastic processes to remotely sensed data, Socio-Economic Planning Sciences, 8(6), 311-316. Bonyad, A.A., & Haji ghaderi, T. (2007). Mapping of Natural Forest Stands of Zanjan Province Using Landsat 7 ETM+ sensor data. Journal of Science andTechnology of Agriculture and Natural Resources, 11(42), 627-638. Chang CL,. & Chang JC. (2006). Markov model and cellular automata for vegetation. Journal of Geographical Research, 1(1), 45-57. Eastman, J.R. (2006). IDRISI Andes guide to GIS and image processing. Clark University, Worcester, 328P. Fatemi, S.B. and Rezaei, Y. (2012). Remote Sensing Basics, Azadeh Publications, 296 p. 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, 3(11), 21-38. Ghorbani, R., Pourmohammadi, M.R., & Mahmoodzadeh, H. (2013). Environmental Approach to Modeling Land Use Changes in Tabriz Metropolitan Area Using Multi-temporal Satellite Images, Multi-Criteria Evaluation and Markov Chain Automated Cells(1984-2038), Urban Studies Quarterly, 2(8), 30-13. HeidariZadi, Z. Mohammadi, A. (2016). Predicting the Land Use Change Using Markov- Cellular automata Model in Mehran Plain, Desert Ecosystem Engineering Journal, 5(10), 57-68. Jafari, M., Majedi, H., Monavari, S.M., Alesheikh, A.A., & Zarkesh, M. K. (2016). Dynamic simulation of urban expansion through a CA-Markov model Case study: Hyrcanian region, Gilan, Iran. European Journal of Remote Sensing, 49(1), 513-529. Kamusoko C., & Aniya M., (2007).Land use/cover change and landscape fragmentation analysis in the Bindura District, Zimbabwe, Land Degradation & Development 18(2), 221-233. Karimi, K., & Komaki, Ch, B., (2015). Monitoring, assessment and prediction of spatial changes of land use /cover using Markov chain model (Case study: Bostagh Plain - South Khorasan). Journal of RS and GIS for natural resources, 6(2), 75-88. Kaveh, N., & Ebrahimi, A. (2013). A Markov chain model for simulating land use/cover change (Case study: Aghbolagh river). Journal of Remote Sensing and GIS in Natural Resources Science, 4(2), 55-41. Kelarestaghi A., & JafarianJeloudar Z., (2011). Land use/cover change and driving force analyses in parts of northern Iran using RS and GIS techniques. Arabian Journal of Geosciences, 4(3), 401-411. Khoi, D.D., & Murayama, Y. (2010). Forecasting Areas Vulnerable to Forest Conversion in the Tam Dao National Park Region, Vietnam, Remote Sens. 2(5), 1249-1272. Khoshgoftar, M.M., & Talei,M. Malekpour, P. (2010). Temporal-Spatial Modeling of Urban Growth: A Method Based on Integration of Cellular Automata and Markov Chain. Geomatics Conference. Tehran, Iran Mapping Organization. Kianisalmi, E., & Ebrahimi, A. (2018). Evaluation of change detection and future condition of meadow-land ecosystem of Shahrekord using Landsat data. Journal of Range and watershed management, 71(2). 473-487. Lu D., Mausel P., Brondizio E., & Moran, E., (2004). Change detection techniques. Int.J.RemoteSens. 25(12), PP.2365-2401. Lu, D. and Q. Weng, (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing. 28(5), PP.823–870. Mas, J.F., Kolb, M., Paegelow, M., Olmedo, M.T.C., & Houet, T. (2014). Inductive pattern-based land use/cover change models: A comparison of four software packages. Environmental Modelling & Software, 51, 94-111. Nazari Samani A., Ghorbani, M., & Koh Banani, H R. (2010). Assessment of Land Use Changes in Taleghan Watershed during the Period of 1987 to 2001. Range Journal, 4(3), 451-442. Nazarnejad, H., Hosseini, M., & Mostafaizadeh, R. (2019). Land Use Change Analysis of Balanjchai Watershed Using Landscape Measurements. Geography and Development, 17(54), 90-75. Norris, J.R., & Norris, J.R. (1998). Markov chains (No.2). Cambridge University press. Noureddine, M., Nisani Samani, N., & Toumanian, A. (2018). Tabriz Urban Growth Simulation Using CA-Markov Model and Multi-criteria Decision Making. Human Geography Research, 50(1), 231-217. Parker, DC., Manson, SM,. Janssen, MA., Hoffmann, MJ., & Deadman P. (2003). Multi agent systems for the simulation of land use and land cover change: a Review, Annals of theAssociation of American Geographers, 93(2), 314-337. Pijanowski, B.C., Brown, D.G., Shellito, B.A., & Manik, G.A. (2002). Using neural networks and GIS to forecast land use changes: a land transformation model. Computers, environment and urban systems, 26(6), 553-575. Pourhaqi, A., Akhund Ali, A M., Radmensh, F., & Mirzaei, S.Y. (2014). Management of Groundwater Resources Utilization in Drought Conditions Using MODFLOW Model (Case Study: Nourabad Plain). Irrigation Engineering Sciences, 37(2), 81-71. Rafiee, R., Mahiny, A. & Khorasani, N. (2009). Assessment of changes in urban green spaces of Mashad city using satellite data. International Journal of Applied EarthObservation and Geoinformation. 11(6), 431-438. Veldkamp, A., & Lambin, EF., (2001). Predicting land-use change. Agriculture, ecosystems & environment, 85(1), 1-6. Weng, Q. (2002). Land use change analysis in the Zhujiang Delta of China using satellite remote sensing, GIS and stochastic modeling, Journal of environmental management, 64(3), 273-284. Wrighat, G.G. and J.G. Morrice, (1997). Landsat TM spectral information to enhance the land cover of Scotland 1988, Dataset. International Journal of Remote Sensing, 18(18), 3811-3834. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 583 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 406 |