خلاصة:
توجه به توسعه فیزیکی شهری پایدار، به عنوان یک ضرورت اساسی در برنامههای توسعهی شهری، حاکی از اهمیت این موضوع در تقویت جبهههای فرهنگی، اجتماعی و کالبدی شهر میباشد. تغییرات پوشش سرزمین و توسعه شهرها سبب تخریب زیستگاههای طبیعی و کاهش تنوع زیستی شده است، یکی از روشهای مورد استفاده برنامهریزان جهت کنترل روند تغییرات پوشش سرزمین و کاربری اراضی، مدلسازی میباشد. این مطالعه با هدف مدلسازی تغییرات کاربری اراضی شهر گنبدکاووس با استفاده از LCM انجام شد. آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصاویر ماهواره لندست متعلق به سالهای 1366، 1379، 1389 و 1393 انجام شد. مدلسازی نیروی انتقال با استفاده از پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی و 10 متغیر انجام پذیرفت. سپس با استفاده از مدل پیشبینی سخت و دوره واسنجی 1366 تا 1379 مدلسازی برای سال 1389 صورت گرفت و برای ارزیابی با نقشه واقعیت زمینی سال 1389 مورد مقایسه قرار گرفت، در پایان نیز با استفاده از دوره واسنجی 1379 تا 1389 پوشش سرزمین سال 1404 ،1419 و 1429پیشبینی شد. نتایج نشان میدهد در کل دوره مورد مطالعه به ترتیب 32/2858 کاربری شهری و 47/1106 اراضی آبی افزایش داشته و همچنین به ترتیب 77/2331 اراضی بایر و 5/2135 هکتار از وسعت اراضی دیم کاسته شده است. نتایج مدلسازی نیروی انتقال در اکثر زیرمدلها صحت بالایی را نشان میدهد. نتایج مدلسازی با استفاده از زنجیرههای مارکوف نشان داد که در سالهای آتی شهر گنبدکاووس توسعه شدیدی خواهد داشت و اغلب به سمت شرق و جنوب خواهد بود، همچنین توسعه در سمت شمال و غرب نیز وجود دارد که در صورت عدم توجه باعث توسعه حاشیهنشینی خواهد شد.
Introduction
Cities are always influenced by various forces and factors. They are transformed by social changes, demographic displacements, economic changes, and technological innovations. As the population grows, activities and investments are greatly expanded and the physical system of the cities undergoes fundamental changes.Along with the rapid urbanization process, a large amount of natural lands, such as forests and wetlands, has turned into agricultural land and residential areas. Quick land use changes have had profound effects on natural and human environments. For example, agricultural developments and structures lead to deforestation, soil erosion, water basin degradation, and biodiversity loss and pollution. In addition, changes in the use of agricultural land and the acceleration of urbanization have led to an increase in impenetrable levels, which has led to the development of a transport network and the accumulation of non-disturbing contaminations associated with surface runoff. Due to these great effects, the detection and anticipation of land use changes has become an important topic in environmental management and land use planning.
At their initial stagesof formation, most of the cities in Iran were established near or in the middle of thehigh-quality agricultural lands with the purpose of using high-quality soil foragriculture and then, these lands were gradually buried under the cities throughdevelopment of villages and changing into cities and then development of thecities. Accordingly agricultural activities were inevitably receded to the poorlands.
Materials & Methods
To access fundamental maps for analysis of data and use of different methods to achieve the goal of this study, satellite images related to the years 1987,2000 and 2010 are used. Topographic maps of 1:50000 scales obtained from the army geographical organization are used for geometric correction. At this stage, geometric correction was performed on the images using image sensor TM of the year 2010 image-vector, which were geo-referenced. To perform this task, 42ground control points with appropriate distribution in road junctions, water channels, etc. were used. In this research, to process data, make models, and analyze the output, land cover maps produced in the years 1987 and 2014 as inputs of the LCM model, were selected to analyze the changes in the region and predict land use changes in the year 1404. The LCM model requires two maps covering lands belonging to different times as inputs. In this study, Gains and losses, net changes, unchanged regions, transitions from each user to another in different classes of land cover, were mapped to the model analysis section of the model.ENVI, IDRISI Selva and ARCGIS10 were used to categorize the uses of most-probability-models and methods and finally Ca_Markov model was used to predict and calculate changes in 2025, 2035 and 2045.