نوع مقاله : علمی- ترویجی

نویسندگان

1 دانشــجوی کارشناسی ارشد، گروه نقشـه بـرداری، واحـد رامسـر،دانشگاه آزاد اسلامی، رامسر ، ایران

2 اسـتادیار، گـروه نقشـه بـرداری، واحدرامسر، دانشگاه آزاد اسلامی، رامسر ، ایران

چکیده

پژوهش حاضر با به‌کارگیری فن سنجش از دور و شبکة عصبی به مدل­سازی توسعة شهر رشت آن پرداخته است. بدین منظور با تهیه تصاویر ماهواره­های لندست و سنتینل به بررسی تغییرات کاربری­های رشت پرداخته شده است. با توجه به ارتقای قدرت تفکیک طیفی و مکانی تصاویر سنتینل در مقایسه با لندست به نظر می­رسد شاهد افزایش دقت در روند پردازش تصاویر و پایش تغییرات زمانی باشیم. تولید نقشه­ها از تصاویر با ترکیب چندین روش طبقه‌بندی در قالب یک درخت تصمیم­گیری انجام شده که بهترین نتیجه متعلق به تصویر سنتینل با دقت کاپای 92/0 بوده است. برای مدل­سازی توسعة شهر از تصاویر لندست سال­های 2000 و 2011 در قالب شبکة عصبی استفاده شده است. سپس توسط مدل تولید شده، نقشه سال 2017 پیش­بینی شده است. میزان تطابق نقشه پیش­­بینی شده با نقشة مرجع سال 2017 محاسبه و معیارهای دقت کلی و ضریب کاپا به ترتیب 9113/0 و 8422/0 به‌دست آمده است. در نهایت با دقت­های قابل قبول، روش ارائه شده برای پیش‌بینی نقشه سال 2025 استفاده شده است.

کلیدواژه‌ها

[1]   Khoshgoftar, M. M. and Talei, M., "Simulation of urban growth in Tehran using CA-Markov model", Iran Remote Sensing and GIS, Vol. 2, No. 6, 2010, pp. 17-34 (In Persian).
[2]   Gharagozlu, A., Nouri Kermani, A. and Kishori, Z., "Evaluation of physical changes and analysis of urban development using high-resolution satellite data and RS/GIS systems (case study of five region of Tehran)", Journal of Environmental Science and Technology, Vol. 11, No. 1, 2009, pp. 219-229 (In Persian).
[3]   Faizizadeh, B. and Haji Mirrahimi, S. M., "Detecting land use changes using object-oriented classification method (case study: shahrek andisheh)", Geomatics Conference, National Mapping Organization, Tehran, Iran, 2008 (In Persian).
[4]   Haghighi Zaidehi, B., Jabarian Amiri, B., and Ebrahimpour, R., "Spatial growth prediction of Lahijan city using remote sensing technique and Automatic-Markov cell model", 3rd Environmental Planning and Management Conference, Tehran, University of Tehran, 2013 (In Persian).
[5]  Tayyebi, A., Pijanowski, B.C. and Tayyebi, AH. “An urban growth boundary model using neural networks, GIS and radial parameterization: An application to Tehran, Iran, “ Landscape and Urban Planning, Vol. 100, No. 1, 2011, pp. 35-44.
[6]   Pahlavani, P. and Askarian Omran, S., "Modelling and forecasting of urban expansion based on optimized feed-forward neural network and neighborhood filter with different threshold limits (study area: Tehran)", Scientific-Research Journal of Mapping Sciences and Techniques, vol. 6, No. 1, 2015, pp. 87-100 (In Persian).
[7]   Soyoung, P. et al. “Prediction and comparison of urban growth by land suitability index mapping using GIS and RS in South Korea,” Landscape and urban planning, Vol. 99, No. 2, 2011, pp. 104-114.
[8]   Izarazo, I. “Urban Land Cover and Land Use Classification Using Hsing High Spatial Resolution Images and Spatial Metrics,” Proceedings of the 2nd Workshop of the EARSEL SIG on Land Use and Land Cover, 2006, pp. 292-298.
[9]   Jianjun, J., Jie, Z., Hongan, W., Li, A., Hailing, Z., Li, Z., Jun, X. “Land Cover Changes in the Rural-urban Interaction of Xian Region Using Landsat TM/ETM+ Data,” Journal of Geographical Science, 2005, Vol. 15, No. 4, pp. 423-43.
[10]  Fatemi, S. B. and Rezaei, Y., Basics of Remote Sensing, Second Edition, Azadeh Publishing House, 2014 (In Persian).
[11] Wasserman, P. D., Advanced Methods in Neural Computing, 1rd Ed., John Wiley & Sons, 1993.