Abstract:
امروزه، تغییر کاربری اراضی و پوشش زمین به چالش مهمی در بسیاری از کشورها تبدیل شده است. این تغییرات تأثیر مستقیمی بر اجزای محیط زیست، ازجمله خاک، آب و اتمسفر، دارد. این موضوع باعث تغییر در پوشش سطح زمین و تبدیل عوارض طبیعی زمین، مانند خاک و پوشش گیاهی به بافت شهری میشود. باتوجه به اینکه شهر لاهیجان همانند بسیاری از شهرهای ایران در سالهای اخیر با گسترش ساختوسازها مواجه بوده، دچار تغییر و تحولات قابلتوجهی درزمینهی کاربری اراضی شده است. هدف پژوهش حاضر مدلسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از پرسپترون چندلایه است. این مدلسازی با استفاده از یکسری متغیرهای مستقل که در محدودهی موردمطالعه وجود دارد و نقشههای تغییرات که طی سالهای مختلف تهیه شدهاند، نقشههای پتانسیل انتقال را تهیه میکند. در این راستا، برای اجرای این مدل بهمنظور شناسایی مکانهایی که بیشترین پتانسیل را برای تغییر کاربری اراضی در آینده دارند، از نقشههای تغییرات کاربری بین سالهای 1397-1389 بهعنوان متغیر وابسته و چهار متغیر مستقل فاصله از جاده، فاصله از شالیزار، فاصله از جنگل و باغات و فاصله از اراضی ساختهشده بهعنوان متغیرهای تأثیرگذار برای شبیهسازی تغییرات کاربری اراضی بهره گرفته شده است. نتایج حاصل از این پژوهش تولید نقشههای پتانسیل انتقال با شاخص ارزیابی صحت مدل 84.58 است که نشان میدهد متغیر فاصله از اراضی ساختهشده بیشترین تأثیر و فاصله از جاده کمترین تأثیر را بر تغییرات کاربری اراضی دارند.
Introduction
Population growth and migration of (from or to) cities has led to the construction of unstructured and large changes in the spatial structure and expansion of cities. This causes changes in the surface of the earth and the conversion of natural effects of the earth such as soil and vegetation to the urban texture. So, the first consequence of the expansion of cities is land use change. Today, land use change and land cover have become a major challenge in many countries. Hence, the study of these changes plays a major role in the world's environmental studies. In order to better manage natural and human ecosystems and develop long-term planning, it is necessary to model land use changes and predict future changes.
Methodology
The research method is applied in terms of purpose and the nature and method of descriptive-analytic research, and the method of data collection in this study is also a library research. In this study, for land use changes during the 29-year period, images were first provided from the website of the Geological Survey of the United States. Then, using ENVI software, the pre-processing operation was performed to apply atmospheric and radiometric corrections. Also, the specimens of educational and supervised classification of images for land use in four levels (lands, rice field, forests, gardens and Water zone) were studied. Then, in the IDRISI SELVA software, simulation was used to predict future changes using the perceptron neural network.
Results and Discussion
Before the main analysis of the data and the extraction of the information, it is necessary to perform the pre-processing operation. Then several time satellite images used in the research after atmospheric and radiometric corrections were used to prepare the land use map and Maximum likelihood algorithm was used to classify the desired classes. The selection of effective variables in predicting urban growth is an important and useful information for the user to understand the desirability of land use change. Therefore, in the present study, distance variables from the road are considered as independent static variables, and distance from the landfill, distance from the land, and the distance from the forest and gardens are considered as independent variables were used. Among the models that are used in the simulation of land use change, neural networks are multilayered perceptron. Therefore, this model was used to simulate land use changes in this study. Finally, according to the Kramer coefficient, the distance from the road has the least effect and the distance variable of the land has the greatest impact on land use change and transmission potential modeling. Then, user-potential mapping maps were generated through multi-layer perceptron neural networks for an 8-year time span. Also, in the maps produced, regions with a warm color spectrum have the greatest potential for change, and are more vulnerable to areas with a cool color spectrum.
Conclusion
Today, land use change and land cover have become a major challenge in many countries. These changes have a direct impact on environmental components such as soil, water and atmosphere. Which This causes changes in the surface of the earth and the conversion of natural effects of the earth such as soil and vegetation to the urban texture. Due to the fact that the city of Lahijan, like many other cities in Iran, has faced expansion of construction in recent years, so, today, the city has undergone significant changes in land use. The purpose of this study is to model and predict land use changes using the Multilayer Perceptron, . In this regard, in order to implement this model, Landsat classified satellite images for the four periods of 1989, 2000, 2010 and 2018, as well as four independent variables including distance from the road, distance from Shalizar, distance from the forest and gardens, And and distance from the land, were built to simulate land use changes. The study resulted in the generation of transmission potential mapping with the 84.58 accuracy index, which shows that the distance from the land constructed the greatest impact and the distance from the road has the least effect on land use change variations.
Machine summary:
نتایج حاصل از این پژوهش تولید نقشه های پتانسیل انتقال با شاخص ارزیابی صحت مدل ٨٤,٥٨است که نشان می- دهد متغیر فاصله از اراضی ساخته شده بیشترین تأثیر و فاصله از جاده کمترین تأثیر را بر تغییرات کاربری اراضی دارند.
در این میان در دو دهۀ اخیر استفاده از تکنولوژی سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی به عنوان بهترین وسیله برای آشکارسازی و ارزیابی تغییرات میتوانند به عنوان ابزارهایی مکمل در تحلیل های توصیفی نقش کارآمدی را در شناخت ، برنامه ریزی و ارزیابی طرحهای کاربری زمین شهری ایفا کنند (شمس و کرمی - نژاد، ١٣٩٣: ٤٦(.
برای مدیریت بهتر اکوسیستم های طبیعی و انسانساخت و برنامه ریزی بلندمدت، مدلسازی تغییرات کاربری اراضی و پیش بینی این تغییرات در آینده لازم است (فلاحتکار و همکاران، ١٣٩٥: ١٦٤(.
در پژوهش حاضر، برای اولین بار در شهر لاهیجان، نقشه های پتانسیل انتقال کاربری اراضی با استفاده از مدل شبکه ی عصبی پرسپترون تهیه شده است .
( به تصویر صفحه مراجعه شود) تابع فازی فاصله از جاده تابع فازی فاصله از اراضی ساخته شده (به تصویر صفحه مراجعه شود) تابع فازی فاصله از شالیزار تابع فازی فاصله از جنگل و باغات شکل ٤: تابع فازی متغیرهای مستقل ٤-٣-مدلسازی تغییرات کاربری زمین به روش شبکه ی عصبی پرسپترون چندلایه (MLP١( شبیه سازی رشد شهری در مسیری پایدار و بهینه ، همواره از چالش های موجود در عرصه های مدیریت و برنامه ریزی شهری است (ابوالحسنی و همکاران، ١٣٩٤: ١٩٩(.