
تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 757 |
تعداد مقالات | 7,325 |
تعداد مشاهده مقاله | 12,142,046 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,291,908 |
ارزیابی و پیشبینی تغییرات پوشش گیاهی با استفاده از معیارهای سیمای سرزمین و مدل مارکوف (مطالعۀ موردی: شهرستان همدان) | ||
مجله جغرافیا و توسعه | ||
مقاله 6، دوره 16، شماره 53، دی 1397، صفحه 85-104 اصل مقاله (2.11 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij.2018.4180 | ||
نویسندگان | ||
کامران شایسته* 1؛ فاطمه محمدیاری2 | ||
1استادیار محیط زیست، دانشکدة محیط زیست و منابع طبیعی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران | ||
2دانشجوی دکتری آمایش محیط زیست، دانشکدة محیطزیست و منابع طبیعی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران | ||
چکیده | ||
تخریب سیمای سرزمین، تغییر پوشش گیاهی و تغییر کاربری مواردی هستند که بهطور مداوم بر محیطزیست کشور فشار وارد میکنند، بنابراین نقشههایپوششگیاهی،درتولیداطلاعاتدرجهتبرنامهریزیهایشهری نقش مهمی دارند.در این پژوهش بهمنظور تهیه نقشههایپوششگیاهیشهرستان همدان ازاطلاعاتماهوارۀلندست سنجندههای ETM+و OLIاستفاده و مقدار شاخص NDVIمحاسبه شد.NDVIیکیازپرکاربردترینشاخصهابرایپایش تغییراتپوششگیاهیاست، کهازطریقنسبتگیریباندهای قرمزومادونقرمزِنزدیکبهدستمیآید. بدین منظور برایبررسیتغییراتکیفی پوششگیاهی،مقادیرعددیاینشاخصبه 4کلاسمختلفسرسبزی شامل اراضی با پوشش عالی، پوشش بسیار خوب، پوشش خوب و ضعیفطبقهبندیشد و برای آشکارسازی تغییرات، نقشههای طبقهبندیشده وارد مدل LCMشدند. سپس تحلیل تغییرات سیمای سرزمین صورت گرفت که بدین منظور تعداد 5 سنجه در سطح کلاس و 6 سنجه در سطح سیمای سرزمین مورد محاسبه قرار گرفت. پیشبینی تغییرات پوشش گیاهی در 15 سال آینده با زنجیرۀ مارکوف انجام شد. تجزیهوتحلیل سنجههای سیمای سرزمین حاکی از آن است که سطح پوشش بسیار خوب از 12 درصد در سال 1380، به 21 درصد در سال 1395 رسیده است. همچنین اراضی با پوشش خوب که بهعنوان پوشش گیاهی طبیعی آن بهشمار میرود، در دورۀ زمانی مشابه کاهش یافته است. نتایجحاصلازسنجۀ تنوع شانون در سطح سیمای سرزمین نشان میدهد که مقادیرمربوطبهتنوعلکهها در سطحشهرستان بالاترازیک است،کهبیانگر تنوعوفراوانی بالاو سیمایسرزمین بسیارمتنوع در شهرستان است. نتایج پیشبینی نشان میدهد که بیشترین احتمال تخریب تا افق 1410 در اراضی با پوشش عالی (8329/0) خواهد بود. همچنینتخریب اراضی باپوشش خوب بهاراضیبادرجۀسرسبزی ضعیفبیشتریناحتمال(3581/0) تغییر را در آینده دارد. یافتههای این تحقیق بر لزوم توجه بیشتر به بهرهبرداری پایدار از سرزمین و جلوگیری از تخریب آن در این شهرستان تأکید دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
زنجیرۀ مارکوف؛ سیمای سرزمین؛ پوشش گیاهی؛ آشکارسازی تغییرات؛ شهرستان همدان | ||
مراجع | ||
جعفری، علی؛ زهرا آرمان (1393). پایش تغییرات پوشش گیاهی منطقۀ حفاظتشدۀ جنگلی هلن و دلایل آن براساس تحلیل دو زمانۀ NDVI، مجلۀ محیط زیست طبیعی- منابع طبیعی ایران، 67 (4): صفحات 402-391. سرودی، مونا؛ سیدعلی جوزی (1391). پیشبینی تغییرات پوشش گیاهی با استفاده از مدل مارکوف (مطالعة موردی: منطقۀ 4 شهرداری تهران)، مجلۀ کاربرد سنجش از دور وGIS در علوم منابع طبیعی، 2 (2): صفحات 95-83. خزاعی، نوشین؛ فرود آذری دهکردی (1388). سامانۀ پشتوانۀ تصمیمگیری سریع برای ارزیابی پیامدهای فعالیتها در تخریب سیمای سرزمین حوزۀ آبخیز شفارود، مجلۀ محیطشناسی. 35 (51): صفحات 80-69. علویپناه، سیدکاظم؛ امیرهوشنگ احسانی؛ حمیدرضا متینفر؛ عمار رفیعی؛ عمار رفیعیامام؛ رضا امیری (1387). مقایسۀ محتوای اطلاعاتی سنجندههای TM و ETM+ در محیطهای بیابانی و شهری ایران، پژوهشهای جغرافیا. 47. صفحات 64-56. فاطمی، سید باقر؛ یوسف رضایی (1391). مبانی سنجش از دور، انتشارات آزاده. محمدیاری، فاطمه (1394). مدلسازی تغییرات کاربری اراضی با تکنیکهای سنجش از دور و سامانۀ اطلاعات جغرافیایی (مطالعۀ موردی: شهرستان بهبهان)، پایاننامۀ کارشناسی ارشد. دانشگاه صنعتی خاتمالانبیاء بهبهان. محمدیاری، فاطمه؛ حمیدرضا پورخباز؛ مرتضی توکلی؛ حسین اقدر (1393). تهیه نقشۀ پوشش گیاهی و پایش تغییرات آن با استفاده از تکنیکهای سنجش از دور و سامانۀ اطلاعات جغرافیایی (مطالعۀ موردی: شهرستان بهبهان)،فصلنامۀ اطلاعاتجغرافیایی (سپهر)صفحات 34-23. هاشمی، سیدمحمود؛ سید کاظم علویپناه؛ مرتضی دیناروندی (1392). ارزیابی توزیع مکانی دمای سطح زمین در محیط زیست شهری با کاربرد سنجش از دور حرارتی، مجلۀ محیطشناسی، 39 (1): 99-81. Aburas, M., Abdullah, S., Ramli, M., Ash'aari, Z (2015). Measuring land cover change in Seremban, Malaysia using NDVI index, Procedia Environmental Sciences 30: 238-243. Alberti, M., Marzluff, J (2004). Resilience in urban ecosystems: Linking urban patterns to human and ecological Batistella, M., Robeson, S., Moran, E. F (2003). Settlement design, forest fragmentation, and landscape change in Rondônia, Amazônia. Photogram. Eng. Rem. S. 69 (7), 805–812. Begue, A., Vintrou, E., Ruelland, D., Claden, M., Dessay, N (2011). Can a 25-year trend in Soudano-Sahelian vegetation dynamics be interpreted in terms of land use change? A remote sensing approach. Glob. Environ. Chang. 21, 413-420. Blaes, X., Chomé, G., Lambert, M.-J., Traoré, P., Schut, A., Defourny, P (2016). Quantifying fertilizer application response variability with VHR satellite NDVI time series in a rain-fed smallholder cropping system of Mali. Remote Sens. 8, 531. Coppin, P., Jonckheere, I., Nackaerts, K., Muys, B (2004). Digital change detection methods in ecosystem monitoring: a review, Int. J. Remote Sensing, 9: 1565–1596. Davies, k., Murphy, R., Bruce, E (2016). Detecting historical changes to vegetation in a Cambodian protected area using the Landsat TM and ETM+ sensors Remote Sensing of Environment. 187: 332-344 Dewan, A. M., Yamaguchi, Y (2009). Land use and land cover change in Greater Dhaka, Bangladesh: Using remote sensing to promote sustainable urbanization, Applied Geography, 29: 390-401. Dorner, B., Lertzman, K., Fall, J (2002). Landscape pattern in topographically complex landscapes: issues and techniques for analysis. Landscape Ecol. 17, 729-743. Dramestad, W.E., Olson, J.D., Forman, R.T (1996). Landscape ecology principles in land- use planning. Harvard University Graduate School of Design and Island press and American Society of Landscape Architecture, 80pp. Dutta, D., Kundu, A., Patel, N.R., Saha, S.K., Siddiqui, A.R (2015). Assessment of agricultural drought in Rajasthan (India) using remote sensing derived vegetation condition index (VCI) and standardized precipitation index (SPI). The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 18, 53-63. Eastman, J. R (2006). Instruction to remote sensing. The Guilford press.
Eastman, J. R (2012). IDRISI Selva. Clark-Labs, Clark University, Worcester, MA. Geneletti, D. 2012. Assessing the impact of alternative land-use zoning policies onfuture ecosystem services. Environ. Impact Assess. Rev. 40, 2-35. Fan, F., Wang, Q., Wang, Y (2007). land use and land cover change in Guangzhou, Chaina, from 1998 to 2003, based on land sat TM/ETM+ imagery. Sensors, 7: 1323-1342. Farina, A (1998). Principles and Methods in Landscape Ecology. Chapman and Hall. London. 235pp. Farina, A (2006). Principles and Methods in Landscape Ecology. Springer, Dordrecht, The Netherlands Frohn, R. C (1998). Remote Sensing for Landscape Ecology: New Metric Indicators for Monitoring Modeling and Assessment of Ecosystems. LewisPublishers,Boca Raton,FL,P.99. Gascon, M., Cirach, M., Martínez, D., Dadvand, P., Valentín, A., Plasència, A., Nieuwenhuijsen, M (2016). Normalized difference vegetation index (NDVI) as a marker of surrounding greenness in epidemiological studies: The case of Barcelona city, Urban Forestry & Urban Greening, 19:88-94. Gascon, M., Triguero-Mas, M., Martínez, D., Dadvand, P., Forns, J., Plasència, A., Nieuwenhuijsen, M (2015). Mental health benefits of long-term exposure to residential green and blue spaces: a systematic review. Int. J. Environ. Res. Public Health 12, 4354-4379. Gontier, M., Mörtberg, U., Balfors, B (2009). Comparing GIS-based habitat models for applications in EIA and SEA. Environmental Impact Assessment Review, 30: 8-18. Gustafson, E. J. 1998. Quantifying landscape spatial pattern: What is the state of the art. Ecosystems.: 143-156. Hadjimitsis, D.G., Papadavid, G., Agapiou, A., Themistocleous, K., Hadjimitsis, M.G., Retalis, A., Michaelides, S., Chrysoulakis, N., Toulios, L., Clayton C. R. I (2010). Atmospheric correction for satellite remotely sensed data intended for agricultural applications: impact on vegetation indices. Natural Hazards and Earth System Sciences, 10: 89-95. Ivits, E., Koch, B., Blaschke, T., Jochum, M., Adler, P (2005). Landscape structure assessment with image grey-values and object-based classification at three spatial resolutions. Int. J. Remote Sens. 26 (14), 2975-2993. James, P., Banay, R.F., Hart, J.E., Laden, F (2015). A review of the health benefits of greenness. Curr. Epidemiol. Rep. 2, 131–142. Jensen, J. R., Cowen, D.C (1999). Remote Sensing of Urban/ Suburban infrastructure and Socio-Economic Attributes. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 5: 611-622 Lachowycz, K., Jones, A.P (2014). Does walking explain associations between access to green space & lower mortality? Soc. Sci.Med.107,9-17. Lanorte, A., Lasaponara, R., Lovallo, M., Telesca, L (2014). Fisher–Shannon information plane analysis of SPOT/VEGETATION normalized difference vegetation index (NDVI) time series to characterize vegetation recovery after fire disturbance. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 26, 441-446. Leitao, A.B., Miller, I., Ahern, J., McGrigal, K (2006). Measuring landscapes: A planners Handbook. Washington D.C: Island press 250 pp. Li, H., Wu, J (2004). Use and misuse of landscape indices. Landscape Ecol. 19, 389–399. Lu, D, Mausel, P, Brondi´zio, E, Moran, E (2004). Change detection techniques. International Journal of Remote Sensing, 25: 2365-2407. McGarigal K., Cushman S.A., Neel M.C., Ene E (2002). FRAGSTATS: Spatial pattern analysis program for Categorical Maps. Computer software program produced by the authors at the University of Massachusetts, Amherst. www.umass.edu/landeco/research/fragstats.html Mulmi, P., Block, S.A., Shively, G.E., Masters, W.A (2016). Climatic conditions and child height: sex-specific vulnerability and the protective effects of sanitation and food markets in Nepal. Econ. Hum. Biol. 23, 63-75. Mas, J. F., Flores, J. J (2008). The application of artificial neural networks to the analysis of remotely sensed data(review article). International Journal of Remote Sensing, 29: 617-663. Nouri, H., Anderson, SH., Sutton, P., Beecham, S., Nagler, P., Jarchow, J., Dar, R (2017). NDVI, scale invariance and the modifiable areal unit problem: An assessment of vegetation in the Adelaide Parklands, Science of the Total Environment. 585: 11-18. Ridd, M. K., Liu, J (1998). A Comparison of Four Algorithms for Change Detection in an Urban Environment, Remote Sens. Environ, 63: 95–100. Pereira, G., Foster, S., Martin, K., Christian, H., Boruff, B.J., Knuiman, M., Giles-Corti, B (2012). The association between neighborhood greenness and cardiovascular disease: an observational study. BMC Public Health 12, 466. Pettorelli, N., Vik, O., Mysterud. A., Gaillard. J. M., Tucker, C. J., Stenseth, N, C (2005). Using the satellite –derived NDVI to assess ecological responses to environmental Journal Trends in Ecology and Evolution 20 (9): 503-510. Petropoulos, G. P., Griffiths, H. M., Kalivas, D. P (2014) Quantifying spatial and temporal vegetation recovery dynamics following a wildfire event in a Mediterranean landscape using EO data and GIS. Applied Geography, 50: 120-131. http://dx.doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.02.006. Piao, S., Fang, J., Zhou, L., Ciais, P., Zhu, B (2006). Variations in satellite-derived phenology in China’s temperate vegetation. Glob. Change Biol. 12, 672-685. Piao, S., Wang, X., Ciais, P., Zhu, B., Wang, T., Liu, J (2011). Changes in satellite-derived vegetation growth trend in temperate and boreal Eurasia from 1982 to 2006. Global Change Biol. 17, 3228-3239. Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., Deering, D.W (1973). Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I: 309-317. Sanchez Flores, E. S., Yool, S, R (2007). Sensitivity of Change Vector Analysis to Land Covers Change in an Arid Ecosystem, International Journal of Remote Sensing, 28: 1069-1088. Shen, M., Zhang, G., Cong, N., Wang, S., Kong, W., Piao, S (2014). Increasing altitudinal gradient of spring vegetation phenology during the last decade on the QinghaieTibetan Plateau. Agricultural &Forest Meteorology 189e190, 71e80. Shen, M., Piao, S., Jeong, S.-J., Zhou, L., Zeng, Z., Ciaisf, P., Cheng, D., Huangc, M., Jinh, C. S., Li, L.Z.X., Li, Y., Myneni, R.B., Yang, K., Zhang, G., Zhang, Y., Yao, T (2015). Evaporative cooling over the Tibetan Plateau induced by vegetation growth. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 112, 9299e9304. Turner, M.G, Gardner, R.H., O’Neill, R.V (2001). Landscape Ecology in Theory and Practice. Springer Verlage, New York, USA, PP:93-134. Tyagi, P., Bhosle, U (2011). Atmospheric Correction of Remotely Sensed Images in Spatial and Transform Domain. International Journal of Image Processing (IJIP), 5: 564-579. Václavík, T., Rogan, J (2009). Identifying trends in land Use/Land cover changes in the context of Post-Socialist Transformation in Central Europe. GIS Science and Remote Sensing, 49:1-32. Wagrowski, D. M., R. Hites, A (1997). Polycyclic aromatic hydrocarbon accumulation in urban, suburban and rurual vegetation, Environmental Science & Technology, 31, 1, 279-282. Wang, X., Wang, Q., Yang, S., Zheng, D.,Wu, C.,Mannaerts, C.M (2011). Evaluating nitrogen removal by vegetation uptake using satellite image time series in riparian catchments. Sci. Total Environ. 409, 2567-2576. Wen, Z., Wu, SH., Chen, J., Lü, M (2017). NDVI indicated long-term inter annual changes in vegetation activities and their responses to climatic and anthropogenic factors in the Three Gorges Reservoir Region, China, Science of the Total Environment 574: 947-959. Weier, J., Herring, D (2015). NASA Earth Observatory http://earthobservatory.nasa.gov/features/Measuring Vegetation/ (accessed 13.7.2015). Wu, CH., Peng, D., Soudani, K., Siebicke, L., Gough, CH., Arain, M., Bohrer, G., Lafleur, P., Peichl, M., Gonsamo, A., Xu, SH., Fang, B., Ge, Q (2017). Land surface phenology derived from normalized difference vegetation index (NDVI) at global FLUXNET sites, Agricultural and Forest Meteorology 233:171-182 Xu, Y., Yang, J., Chen, Y (2015). NDVI-based vegetation responses to climate change in an arid area of China. Theoretical and Applied Climatology 1e10. Yu, H., Luedeling, E., Xu, J (2010). Winter and spring warming result in delayed spring phenology on the Tibetan Plateau. Proceedings of the National Academy of Sciences 107, 22151e22156. Yunkai, G., Fan, Z (2012). Atmospheric correction comparison of SPOT-5 image based on model Flash and model QUAC. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIX-B7:7-11. Zhang, Z., Van Coillie, F., De Clercq, E., Ou. X., De Wulf, R (2013). Mountain vegetation change quantification using surface landscape metrics in Lancang watershed, China, Ecological Indicators 31: 49-58 Zhang, X., Tan, B., Yu, Y (2014). Inter annual variations and trends in global land surface phenology derived from enhanced vegetation index during 1982–2010. Int. J. Bioclimatol. 58, 547-564. 30.
Jaiswal, R.K., Ghosh, N.C., Galkate, R.V. and Thomas, T. (2015). Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) for watershed Prioritization. Aquatic Procedia 4, 1553-1560.
Javed, A.; Mohd Yousuf, K. & Rizwan, A (2009). Prioritization of Sub-watersheds based on Morphometric and LandUse Analysis using Remote Sensing and GIS Techniques, J. Indian Soc. Remote Sense, 37: 261- 274.
Mishra, S & Nagarajan, R (2010). Morphometric analysis and prioritization of sub-watersheds using GIS and Remote sensing techniques: a case study of odisha, India, International Journal of Geomatics and Geoscience, 3: 501-510. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,339 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 962 |