پایش تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و مدل طبقه‌بندی شیءمحور (منطقه مورد مطالعه: دشت مهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی طبیعت، دانشگاه ایلام

2 عضو هیئت علمی دانشگاه ایلام

3 دانشگاه ایلام

4 مهندسی طبیعت، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام

چکیده

تغییرات کاربری و پوشش اراضی از مهم ترین فرآیندهای محیط زیستی – اجتماعی است که بر اکوسیستم ها، تنوع زیستی و تامین خدمات اکوسیستمی تاثیر می گذارد. افزایش شهرنشینی، گسترش کشاورزی و تبدیل مراتع به اراضی زراعی از مهم ترین محرک های تغییر کاربری هستند که می توانند به تخریب اراضی و کاهش پایداری منابع منجر شوند. از این رو، پایش مستمر و دقیق تغییرات کاربری پوشش اراضی برای برنامه ریزی و مدیریت منابع ضروری است. هدف از پژوهش حاضر بررسی تغییرات کاربری اراضی دشت مهران در استان ایلام با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای لندست شامل لندست 5 برای سال 1375، لندست 7 برای سال‌های 1381 و 1389 و لندست 8 برای سال 1401 با استفاده از روش طبقه‌بندی شیء محور می‌باشد. برای نشان دادن نتایج طبقه‌بندی، از برخی شاخص‌ها مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی، شاخص نرمال شده تفاوت پوشش گیاهی و پایش تغییرات استفاده شد. نتایج نشان داد که اراضی ‌بدون پوشش با دقت تولید کننده و استفاده کننده بالای 99 درصد مربوط به سال 1381 بدست آمده‌اند که نشان دهنده قدرت تفکیک طیفی بالایی برای داده-های سنجش از دور برای این کاربری می‌باشد. ثانیاً، با توجه به نتایج، مشاهده شد که کمترین دقت تولیدکننده و استفاده‌کننده مربوط به کاربری اراضی ‌بدون ‌پوشش بوده است که به ترتیب 79 و 77 درصد برای سال 1389 می‌باشد. همچنین سال 1401 با دقت کل 28/90 و ضریب کاپای 89/86 درصد بیشترین دقت را در طبقه‌بندی کاربری اراضی منطقه مورد مطالعه داشته است. بیشترین تغییرات مساحت کاربری اراضی در این منطقه مربوط به کاربری‌های کشاورزی و مرتع متوسط و فقیر می‌باشد. نتایج بدست آمده شاخص نرمال شده تفاوت پوشش گیاهی از سال 1375 تا 1401 نشان دهنده افزایش پوشش گیاهی در سال 1401 بدلیل گسترش سطح اراضی کشاورزی در این سال می‌باشد. پایش‌تغییرات نشان داد که بیشترین تغییرات مربوط به ‌تبدیل مرتع‌ متوسط به اراضی‌کشاورزی و مرتع فقیر است. از این رو نتایج حاصل می تواند در ارزیابی اراضی، مطالعات زیست محیطی، برنامه‌ریزی و مدیریت یکپارچه به منظور بهره‌برداری صحیح از منابع طبیعی و کاهش تخریب این منابع با ارزش، مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Monitoring Land Use Changes Using Satellite Images and an Object-Based Classification Model (Study Area: Mehran Plain)

نویسندگان [English]

  • Amin Mohammadi 1
  • Marzban Faramarzi 2
  • Hasan Fathizad 3
  • Reza Omidipour 4
1 Ilam University
2 Associate professor in Ilam University
3 Ilam University
4 Assistant Prof., Ilam University, Ilam, Iran
چکیده [English]

Land use and land cover (LULC) changes are among the most significant environmental–socioeconomic processes affecting ecosystems, biodiversity, and the provision of ecosystem services. Urban expansion, agricultural development, and the conversion of rangelands into croplands are major drivers of land use change that may lead to land degradation and reduced resource sustainability. Therefore, continuous and accurate monitoring of LULC changes is essential for resource planning and management. The present study aims to investigate land use changes in the Mehran Plain, Ilam Province, using Landsat satellite imagery including Landsat 5 (1996), Landsat 7 (2002 and 2010), and Landsat 8 (2022) through an object-based classification approach. To present and analyze the classification results, indices such as Principal Component Analysis (PCA), the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and change detection techniques were employed. The results indicated that barren lands achieved producer’s and user’s accuracies exceeding 99% in 2002, demonstrating high spectral separability of remote sensing data for this class. Conversely, the lowest producer’s and user’s accuracies were observed for barren lands in 2010, with values of 79% and 77%, respectively. The highest overall classification accuracy was obtained for 2022, with an overall accuracy of 90.28% and a Kappa coefficient of 86.89%. The greatest land use area changes in the study area were related to agricultural lands and fair and poor rangelands. NDVI results from 1996 to 2022 indicated an increase in vegetation cover in 2022, mainly due to the expansion of agricultural lands. Change detection analysis revealed that the most significant transitions involved the conversion of fair rangelands into agricultural lands and poor rangelands. The findings can contribute to land evaluation, environmental studies, and integrated planning and management for the sustainable utilization of natural resources and the reduction of land degradation in the region.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Object-Based Classification
  • Time Series Analysis
  • Land Use Change
  • Vegetation Indices
  • Landsat
  • Mehran Plain

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 03 خرداد 1405
  • تاریخ دریافت: 01 تیر 1403
  • تاریخ بازنگری: 20 فروردین 1405
  • تاریخ پذیرش: 24 فروردین 1405