پایش تغییرات کاربری اراضی شهرستان قائم شهر با استفاده از RS و GIS

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه جغرافیا دانشگاه آزاد اسلامی تهران مرکزی،تهران،ایران

2 گروه RS&GIS ،، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

چکیده

تغییرات کاربری اراضی یکی از موضوعات مهم در برنامه ریزیهای منطقه ای و توسعه ای می باشد. با توجه به مزیت ها و قابلیت هایی که داده های ماهواره ای ،دارند این تکنولوژی می تواند کمک شایانی به شناسایی و کشف این تغییرات نماید؛ در این پژوهش تغییرات کاربری اراضی منطقه قائم شهر در یک دوره 22 ساله مورد ارزیابی قرار گرفت. برای انجام این پژوهش از تصاویر سال 2001 سنجنده +ETM ، ۲۰۱۴ و 2023 سنجنده OLI ماهواره لندست استفاده شده است طبقه بندی تصاویر پس از تعیین نمونه های تعلیمی بر اساس مجموعه باندهای اصلی سنجنده ها برای سال های 2001 تا 2023 انجام شد که با استفاده از معیار جفریس- ماتوسیتا با شش کلاس کاربری مورد بررسی قرار گرفت. . و شش کاربری مجزا(کشاورزی، باغ، زمین بایر، جنگل، مسکونی و پهنه آبی) تفکیک گردید و برای این منظور از الگوریتم حداکثر احتمال استفاده گردید که یک روش آماری نظارت شده برای شناسایی الگوها است، احتمال تعلق یک پیکسل به هرکدام از کلاسهای از پیش تعیین شده محاسبه می گردد و سپس این پیکسل ها به آن کلاسی که دارای بیشترین احتمال است اختصاص داده می شوند. بر اساس نتایج جدول ماتریس صحت کلی طبقه بندی حاصل از داده های سنجنده ETM+ برای سال  برابر با 89.2 و برای داده های سنجنده OLI برای سالهای 2014 و  برابر با 90.3 و 95.8 محاسبه گردید. همچنین ضریب کاپا برای سال های  ،2014 و  به ترتیب برابر با 0.85 و 0.88 و 0.91 می باشد. در نهایت با استفاده از دستور Thematic Change workflow ، استفاده شد و دو تصویر طبقه بندی شده از یک منطقه در زمان های مختلف را به عنوان ورودی می گیرد و تفاوت های بین آنها را شناسایی می کند. تصویر طبقه بندی به دست آمده ، انتقال های طبقاتی را نشان می دهد . از نظر مساحت مورد تغییر در دوره 22 ساله ،کلاس اراضی باغی و مسکونی بیشترین افزایش را داشته است، به طوری که مساحت این کلاسها به ترتیب از 22.5 و 12 درصداز مساحت کل منطقه مورد مطالعه در سال  به 43.5 و 20.8 درصد در سال 2023 رسیده، یعنی افزایشی بیش از 7694 هکتار در اراضی باغی و 3139 هکتار در اراضی مسکونی را تجربه کرده است. هم چنین کلاس اراضی کشاورزی با کاهش 11102 هکتار و 29.1 درصدی بشترین کاهش را داشته است . این کاهش ناشی تبدیل اراضی کشاورزی، به اراضی باغی و مسکونی در منطقه مطالعاتی می باشد. سایر کلاس های آب و نواحی بایر و جنگل به ترتیب 0.3 ، 0.2 ، 0.4 درصد کاهش یافتند. به طور کلی به کارگیری تصاویر ماهواره ای برای تهیه نقشه های کاربری اراضی پوشش و تغییرات آن ها، در برنامه ریزی مدیریت منابع محیطی امری ضروری می باشند و نتایج حاصل از این پژوهش بیانگر این است که، مساحت اراضی جنگلی کاهش یافته است و در طول زمان، الگوی پوشش زمین و به تبع آن کاربری اراضی دچار تغییر و دگرگونی اساسی شده است و عوامل انسانی بیش ترین نقش را در این فرآیند ایفا نموده است. در شهرستان قائمشهر بخش قابل توجهی از تبدیلات اراضی باغی و کشاورزی مربوط به جایگزین شدن کاربری مسکونی به جای این اراضی می باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Monitoring Land Use Changes in the City Ghaem Shahr Using RS and GIS

نویسندگان [English]

  • Mozhgan Nadiri 1
  • Mohammad Hossain Shooshpasha 2
1 Department of Geoghraphy, Azad University,Tehran,Iran
2 Department of RS and GIS Azad University,Tehran,Iran
چکیده [English]

Land use changes are one of the important issues in regional and development planning. According to the advantages and capabilities of satellite data, this technology can help identify and discover these changes; In this research, land use changes in Ghaem Shahr region were evaluated in a period of 22 years. To carry out this research, the images of 2001 ETM + sensor, 2014 and 2023 OLI sensor of Landsat satellite were used. The classification of images was done after determining the educational samples based on the set of main bands of the sensors for the years 2001 to 2023, which was studied using the Jeffries-Matosita criterion with six user classes. And six separate uses (agriculture, garden, barren land, forest, residential and water area) were separated. And for this purpose, the maximum likelihood algorithm was used, which is a supervised statistical method to identify patterns, the probability of a pixel belonging to each of the predetermined classes is calculated, and then these pixels are assigned to the class that has the highest probability. are given Based on the results of the matrix table, the overall accuracy of the classification obtained from the data of the ETM+ sensor for the year 2001 was equal to 89.2 and for the data of the OLI sensor for the years 2014 and 2023 it was calculated as 90.3 and 95.8. Also, Kappa coefficient for 2001 and 2014 ,2023 is 0.85, 0.88 and 0.91, respectively. Finally, using the Thematic Change workflow command, it was used and it takes two classified images from the same area at different times as input and identifies the differences between them. The obtained classification picture shows class transitions. In terms of the changed area in the 22-year period, the class of garden and residential land has increased the most, so that the area of ​​these classes increased from 22.5 and 12 percent of the total area of ​​the studied area in 2014 to 43.5 and 12 percent, respectively. It reached 20.8 percent in 2023, which means an increase of more than 7694 hectares in garden lands and 3139 hectares in residential lands. has done. Also, the class of agricultural land has had the greatest decrease with a decrease of 11,102 hectares and 29.1%. This reduction is caused by the conversion of agricultural land into garden and residential land in the study area. Other water classes and barren and forest areas decreased by 0.3, 0.2, and 0.4 percent, respectively. In general, the use of satellite images for the preparation of land use maps and their changes are essential in environmental resource management planning. And the results of this research show that the area of ​​forest lands has decreased and over time, the pattern of land cover and consequently land use has undergone a fundamental change and transformation, and human factors have played the most important role in this process. is In ghaemshahr city, a significant part of the conversion of garden and agricultural lands is related to the replacement of residential use instead of these lands.

کلیدواژه‌ها [English]

  • detection
  • land use changes
  • supervised classification
  • Ghaem Shahr