| تعداد نشریات | 28 |
| تعداد شمارهها | 874 |
| تعداد مقالات | 8,442 |
| تعداد مشاهده مقاله | 17,146,404 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 11,520,418 |
مقایسه تطبیقی الگوهای تغییرات پوشش و کاربری زمین در شهرهای آبادان و چابهار | ||
| مخاطرات محیط طبیعی | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 07 آبان 1405 اصل مقاله (2.97 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2026.56048.2178 | ||
| نویسندگان | ||
| زهره روکی1؛ حسین محمدی* 2؛ سعید بازگیر3؛ علی درویشی بلورانی4 | ||
| 1دانشجوی دکتری، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
| 2استاد گروه جغرافیا دانشگاه تهران، ایران | ||
| 3دانشیار، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
| 4استاد، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
| چکیده | ||
| تغییرات پوشش و کاربری زمین (LULC) یکی از مهمترین جلوههای تعامل فعالیتهای انسانی و سیستمهای طبیعی است. شهرنشینی شتابان در شهرهای ساحلی جنوب تهدیدهای جدی برای اکوسیستمهای شکننده، پهنههای آبی و پوشش گیاهی ایجاد میکند.این مطالعه بهطور تطبیقی الگوهای زمانی-مکانی تغییرات پوشش و کاربری زمین را در دو شهر ساحلی جنوب ایران (آبادان و چابهار) در بازه ۱۹۹۵ تا ۲۰۲۵ تحلیل کرده، سناریوهای آینده را تا سال ۲۰۵۵ شبیهسازی و پیامدهای آن را برای برنامهریزی پایدار شهری ارزیابی میکند. با استفاده از تصاویر ماهوارهای لندست (۱۹۹۵ تا ۲۰۲۵) در بستر(GEE)، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) پوشش اراضی را در پنج دسته (آب، پوشش گیاهی متراکم، مناطق ساختهشده، اراضی بایر) طبقهبندی کرد. آشکارسازی تغییرات با ماتریس انتقال انجام شد و پوشش و کاربری زمین تا ۲۰۵۵ با استفاده از شبیهسازی اتوماتای سلولی (CA) پیشبینی گردید. دقت با استفاده از دقت کلی (OA) و ضریب کاپا ارزیابی شد. آبادان رشد انفجاری شهری را تجربه کرده است (مناطق ساختهشده ۹۸+٪، از ۲۲.۳۸ به ۴۴.۳۳ کیلومتر مربع) که مستقیماً پوشش گیاهی متراکم (۳۴.۵–٪) و پهنههای آبی (۲۴.۳–٪) را مصرف کرده است. در مقابل، چابهار گسترش شهری محتاطانهتری داشته (۸۹+٪) اما به دلیل شکنندگی اقلیمی و مدیریت ناکارآمد، کاهش فاجعهباری در پوشش گیاهی (۵۲–٪) نشان میدهد. ماتریس انتقال نشان داد که ۵۳٪ از رشد آبادان به بهای کاهش پوشش گیاهی تمام شده است. در حالی که ۶۷٪ از رشد چابهار از اراضی بایر اتفاق افتاده است. پیشبینیها برای ۲۰۵۵ یک سناریوی قابل توجه را نشان میدهند: مناطق ساختهشده در آبادان (۶۲.۳٪) و چابهار (۸۲.۷۸٪) غالب خواهند شد، پهنههای آبی تقریباً به طور کامل حذف شده است. (آبادان: ۰.۸۹٪؛ چابهار: ۰.۴۰٪) و پوشش گیاهی به زیر ۹٪ سقوط کرده است. علیرغم زمینه اقلیمی مشابه، آبادان و چابهار دو مسیر متمایز اما به یک اندازه تغییر پذیر را دنبال میکنند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تغییرات پوشش و کاربری زمین؛ طبقهبندیSVM؛ Google Earth Engine؛ آبادان؛ چابهار؛ اتوماتای سلولی؛ برنامهریزی پایدار شهری | ||
| مراجع | ||
|
سالنامه آماری اروند. (۱۳۹۶). سازمان منطقه آزاد اروند.
سازمان مسکن و شهرسازی خوزستان. (۱۳۸۶). طرح جامع شهر آبادان. اداره کل راه و شهرسازی استان خوزستان.
مرکز آمار ایران. (۱۳۹۵). نتایج تفصیلی سرشماری عمومی نفوس و مسکن. مرکز آمار ایران.
Abafogi, M. A., Kebebew, Z., & Gemeda, D. O. (2026). Impacts of land use/land cover change on normalized difference vegetation index and land surface temperature in southwestern Ethiopia. Environmental Monitoring and Assessment, 198 (6), 585. https://doi.org/10.1007/s10661-025-13982-0 Abdulla, F., Ahmed, T., & Al-Harbi, M. (2021). Land surface temperature as a key variable in the Earth's climate system. Remote Sensing Applications: Society and Environment , 23 , 100556. Ahmed, R., & Harishnaika, N. (2023). Google Earth Engine for land use/land cover change modeling: A review. Geocarto International , 38 (1), 215-234. Alemayehu, T., Assefa, G., & Kebede, S. (2023). Impacts of land use/land cover change on energy and moisture exchange patterns. Journal of Hydrology: Regional Studies , 46 , 101345. Bikeko, T., & Venkatesham, V. (2024). Agricultural expansion and forest degradation as drivers of greenhouse gas emissions. Environmental Research Letters , 19 (3), 034021. Basak, A., Arabi Moghadam, H., Hejazizadeh, Z., & Toolabinejad, M. (2018). The effects of water transfer projects of Karun tributaries in creating or intensifying dust centers in Khuzestan using GIS & RS technologies. Journal of Geography, 16(56), 20-35. Cheng, G., Huang, Y., Li, X., Lyu, S., Xu, Z., Zhao, H., Zhao, Q., & Xiang, S. (2024). Change detection methods for remote sensing in the last decade: A comprehensive review. Remote Sensing , 16 (13), 2355. https://doi.org/10.3390/rs16132355 Chowdhuri, I., Pal, S. C., & Chakrabortty, R. (2022). Google Earth Engine for time series analysis and change detection. Earth Science Informatics , 15 , 789-806. Duru, C. I., Solomon, T., Nwaubani, D. A., Ibebuchi, C. C., & Sherchan, S. (2025). Assessing the impacts of land use/land cover changes on land surface temperature in Baltimore, Maryland, USA. Environmental Research Communications , 7 (3), 035012. Fang, J. (2025). From urban to nature: A continuous landscape gradient mapping framework in Southwest China. Journal of Environmental Management , 365 , 121-134. Garai, S., Mondal, P., & Bandyopadhyay, J. (2022). Inverse relationship between NDVI and LST: A systematic review. Ecological Indicators , 135 , 108556. Gemeda, D. O., Kenea, G., Teshome, B., Daba, G. L., Argu, W., & Roba, Z. R. (2024). Impact of land use and land cover change on land surface temperature: Comparative studies in four cities in southwestern Ethiopia. Environmental Challenges , 16 , 101002. https://doi.org/10.1016/j.envc.2024.101002 Gurjar, Y., Wen, R., Farahbakhsh, E., & Chandra, R. (2024). Landcover classification and change detection using remote sensing and machine learning: A case study of Western Fiji. arXiv preprint , arXiv:2509.13388. Harris, N. L., Gibbs, D. A., Baccini, A., et al. (2021). Global maps of twenty-first century forest carbon fluxes. Nature Climate Change , 11 , 234-240. Hussain, S., Mubeen, M., & Ahmad, A. (2022). Limitations of past LULC studies in predicting future trends. Land Use Policy , 118 , 106127. Kelsey, K. C., Neff, J. C., & Henderson, M. D. (2018). Random Forest algorithm for land cover classification in Google Earth Engine. GIScience & Remote Sensing , 55 (5), 645-662. Jabir, B., Nadif, B., De la Torre Díez, I., Garay, H., & Delgado Noya, I. (2025). Performance Evaluation of Support Vector Machine and Stacked Autoencoder for Hyperspectral Image Analysis. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 18, 16429-16444. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2025.11039027 Li, J., Wang, Z., & Chen, X. (2022). Land use/land cover change as a fundamental link between environmental change and economic development. Earth System Dynamics , 13 , 445-460. Ma, L., Liu, Y., & Zhang, X. (2025). Convolutional neural networks for land cover classification and change detection. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 63 , 1-18. Merga, B. G., Moisa, M. B., & Gemeda, D. O. (2022). Replacement of natural vegetation with impervious surfaces and its impact on Heliyon , 8 (10), e10923. Mustafa, S., Ilyas, S., & Akomolafe, G. (2024). Assessment of 30 years land use and land cover changes of Doma Nasarawa State. Lafia Journal of Scientific and Industrial Research , 6 (2), 45-58. Negash, T., Mohammed, M., & Berhanu, B. (2023). Machine learning algorithms for land cover classification in GEE. Remote Sensing Applications , 30 , 100978. Powar, S. K., Panhalkar, S. S., & Patil, P. T. (2024). An assessment of land use land cover changes and its impact on land surface temperature using geoinformatic techniques. Disaster Advances , 17 (9), 33-41. https://doi.org/10.25303/179da033041 Reta, A. H., Abegaz, A., & Wubie, A. M. (2025). Land use/land cover change detection using remote sensing and GIS. Environmental Systems Research , 14 , 12. Scott, A. A., Misra, P., & Waugh, D. W. (2017). Urban heat island phenomenon in coastal cities. Urban Climate , 21 , 156-172. Singh, P., Sharma, R., & Kumar, V. (2024). Map-to-map comparison and transition matrix methods for LULC change detection. Journal of the Indian Society of Remote Sensing , 52 , 567-582. Suleiman, A., Ibrahim, K., & Musa, I. (2017). Land use and land cover change detection in semi-arid regions. African Journal of Environmental Science and Technology , 11 (8), 392-404. Siasar, H., Salari, A., Bahrami, M., & Hamidifar, H. (2025). Integrating remote sensing and meteorological analysis for monitoring drought conditions in arid regions: a case study from Sistan and Baluchestan province, Iran. Theoretical and Applied Climatology, 156, 291. https://doi.org/10.1007/s00704-025-05527-7 Tassi, A., & Vizzari, M. (2020). SVM, Random Forest, and CART for land cover classification. Remote Sensing , 12 (23), 3892. Tu, Y., Chen, S., & Li, Z. (2024). Remote sensing for multi-temporal and multi-spectral environmental change monitoring. International Journal of Digital Earth , 17 (1), 1-22. United Nations (UN). (2018). World Urbanization Prospects: The 2018 Revision . Department of Economic and Social Affairs, Population Division. New York: United Nations. Winkler, K., Fuchs, R., & Rounsevell, M. (2021). Land use change impacts on ecosystem structure and function. Global Environmental Change , 68 , 102256. Yousefi-Kebriya, A., Nadi, M., Afaridegan, E., & Sun, Z. (2025). Wetland shrinking and dust pollution in Khuzestan Iran: insights from sentinel-5 and MODIS satellites. Scientific Reports, 15, Article 13626. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96935-2 Yoo, C., Han, D., & Im, J. (2024). CNN-based land cover classification using Landsat imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 17 , 2345-2358. Zeren Cetin, I., Ozel, H. B., & Varol, T. (2023). Spatiotemporal analysis of LULC change trajectories. Environmental Monitoring and Assessment , 195 , 78. Zhao, C., & Du, H. (2016). Google Earth Engine: A cloud computing platform for Earth observation data analysis. Environmental Modelling & Software , 84 , 46-56. Zhao, H., & Wan, Y. (2021). Land use change impacts on carbon cycle and hydrological processes. Science of the Total Environment , 783 , 146987. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 4 |
||