| تعداد نشریات | 14 |
| تعداد شمارهها | 205 |
| تعداد مقالات | 1,940 |
| تعداد مشاهده مقاله | 3,348,583 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,725,654 |
مدلسازی توسعه شهری با استفاده از سیستم استنتاج نرو فازی با رویکرد آیندهپژوهی در شهر حاجیآباد استان هرمزگان | ||
| جغرافیا و آینده پژوهی منطقهای | ||
| دوره 4، شماره 3 - شماره پیاپی 15، آذر 1405، صفحه 121-143 اصل مقاله (2.9 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.30466/grfs.2026.56976.1203 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد ابراهیم عفیفی* ؛ ابراهیم شیروانی | ||
| گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد لارستان، لارستان، ایران | ||
| چکیده | ||
| این پژوهش با هدف واکاوی و پیشبینی تحولات کالبدی شهر حاجیآباد، از تلفیق سیستم استنتاج عصبی-فازی (ANFIS) با مدل سلولهای خودکار-مارکوف (CA-Markov) بهره جسته است. نتایج ارزیابی مدل ANFIS با ضریب همبستگی 9678/0 و دقت کلی 23/91 در سال ۲۰۲۵، کارایی بالای این رویکرد هوشمند را در تحلیل روابط غیرخطی میان عوامل محیطی و توسعه شهری تأیید کرد. بررسی روند ۲۰ ساله (۲۰۰۵-۲۰۲۵) نشان داد که اراضی مسکونی با رشد ۹.۴٪ از 5/3304 به 7/3617هکتار رسیده، درحالیکه اراضی بایر با کاهش ۴۳۵ هکتار و مراتع متوسط با افت ۲۳۰ هکتار، بیشترین تغییر کاربری را تجربه کردهاند. پیشبینیهای مدل برای افق ۲۰۵۵ حاکی از جهش چشمگیر مساحت مسکونی به 2/4425هکتار است که به معنای افزایش ۲۲٪ نسبت به وضع موجود و بلعیده شدن حدود ۶۵۳ واحد از اراضی بایر و ۳۴۴ هکتار از مراتع کیفیتدار منطقه میباشد. تحلیل پیشرانها نیز مشخص ساخت که "فاصله از جادهها" با ضریب ۰.۹۳ و "فاصله از بافت ساختهشده" با ضریب 92/0، اصلیترین محرکهای گسترش فیزیکی شهر در دهههای آتی هستند. در نهایت، پایداری 992/0 در ماتریس انتقال مسکونی، بیانگر تثبیت قطعی و بازگشتناپذیر اراضی طبیعی به فضاهای شهری است که ضرورت مدیریت هوشمند اراضی را دوچندان میکند. نقش آیندهپژوهی در این مقاله، تبدیل دادههای مرده ماهوارهای به یک نقشه راه زنده برای مدیریت ۳۰ سال آینده شهر حاجیآباد است تا از توسعه بیرویه و تخریب اکولوژیک پیشگیری شود | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدلسازی؛ سیستم استنتاج نروفازی؛ حاجیآباد؛ توسعه شهری | ||
| مراجع | ||
|
Abebe, G., Getachew, D., & Ewunetu, A., (2021). Analysing land use/land cover changes and its dynamics using remote sensing and GIS in Gubalafito district, Northeastern Ethiopia, SN Applied Sciences, 4(1), 1-15. https://doi.org/10.1007/s42452-021-04915-8
Alberti, M., Weeks, R., & Coe, S., (2004). Urban land-cover change analysis in central Puget Sound, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70(9), 1043-1052. http://dx.doi.org/10.14358/PERS.70.9.1043
Belal, A. A., & Moghanm, F. S., (2011). Detecting urban growth using remote sensing and GIS techniques in Al Gharbiya governorate, Egypt, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 14(2), 73-79. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2011.09.001
Chamling, M. & Bera, Biswajit., (2020). Spatio-temporal Patterns of Land Use/Land Cover Change in the Bhutan–Bengal Foothill Region Between 1987 and 2019: Study Towards Geospatial Applications and Policy Making, Earth Systems and Environment. 4. 10.1007/s41748-020-00150-0. https://doi.org/10.1007/s41748-020-00150-0
Chen, Y. (2013). New approaches for calculating Moran’s index of spatial autocorrelation, PloS one, 8(7), e68336. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068336
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques, 3rd Edition, John Wiley & Sons, New York. ISBN: 978-0-471-16240-7 Congalton, R.G., 1991, A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data, Remote Sensing of Environment, 37, 35-46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-b
Das, S., & Angadi, D. P. (2022). Land use land cover change detection and monitoring of urban growth using remote sensing and GIS techniques: a micro-level study, GeoJournal, 87(3), 2101-2123. https://doi.org/10.1007/s10708-020-10359-1
Esmailpour, N., & Azizpour, F. (2009). Agricultural land use change and the relative increase in Yazd city temperature due to its rapid growth. Journal of Geography and Regional Development, (12), 37–54. https://doi.org/10.22067/geography.v7i12.8927 [In Persian]
Ewing, R. (1994). Causes, characteristics, and effects of sprawl: a literature review, Environmental and Urban Issues 21(2): pp. 1-15. https://doi.org/10.1007/978-0-387-73412-5_34
Foody, G. M. (2002). Status of land cover classification accuracy assessment, Remote sensing of environment, 80(1), 185-201. https://doi.org/10.1016/s0034-4257(01)00295-4
Hassan, Z., Shabbir, R., Ahmad, S. S., Malik, A. H., Aziz, N., Butt, A., & Erum, S. (2016). Dynamics of land use and land cover change (LULCC) using geospatial techniques: a case study of Islamabad Pakistan, SpringerPlus, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.1186/s40064-016-2414-z
Mohajane, M., Essahlaoui, A., Oudija, F., Hafyani, M. E., Hmaidi, A. E., Ouali, A. E., ... & Teodoro, A. C. (2018). Land use/land cover (LULC) using landsat data series (MSS, TM, ETM+ and OLI) in Azrou Forest, in the Central Middle Atlas of Morocco, Environments, 5(12), 131. https://doi.org/10.3390/environments5120131 [In Persian]
Mostafa, E., Li, X., Sadek, M., & Dossou, J. F. (2021). Monitoring and Forecasting of Urban Expansion Using Machine Learning-Based Techniques and Remotely Sensed Data: A Case Study of Gharbia Governorate, Egypt, Remote Sensing, 13(22), 4498. https://doi.org/10.3390/rs13224498
Mousavi, M., Jafarpour Ghalehteimouri, K. & Bayramzadeh, N. (2025). Assessing social infrastructure in border areas from a city prosperity perspective: a case study of border townships in West Azarbaijan Province, Iran. Discov Cities, 2(13). https://doi.org/10.1007/s44327-025-00057-3
Quintano, C., Fernández-Manso, A., Shimabukuro, Y. E., & Pereira, G. (2012). Spectral unmixing, International Journal of Remote Sensing, 33(17), 5307-5340. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.661095
Rahnama, M. R., & bolori, Z., (2022). Analysis of the growth effects of Amol city on the surrounding environment using remote sensing and geographic information system, Political Organizing of Space, 4 (4) :288-302. http://dorl.net/dor/20.1001.1.26455145.2022.4.4.1.7 [In Persian]
Rwanga, S. S., & Ndambuki, J. M. (2017). Accuracy assessment of land use/land cover classification using remote sensing and GIS, International Journal of Geosciences, 8(04), 611. https://doi.org/10.4236/ijg.2017.84033
Seifolddini, F., Ziari, K., Pourahmad, A, & Nikpour, A. (2011). Explanation of Dispersion and Compactness of Urban Form in Amol City, Considering Sustainable Urban Form, Human Geography Research, 44(80), 155-176. https://doi.org/10.22059/JHGR.2012.24606 [In Persian]
Shao, Y., Lan, J., Zhang, Y., & Zou, J. (2018). Spectral unmixing of hyperspectral remote sensing imagery via preserving the intrinsic structure invariant, Sensors, 18(10), 3528. https://doi.org/10.3390/s18103528
Soleimani Mehrnejani, M., Shahsavar, A., & Ebadi, N. (2024). Future Study of the Spatial Development of the Peri-Urban Areas (Case Study: Southern Range of the 19th District of Tehran Megalopolis). Journal of Geography and Regional Future Studies, 2(3), 1-23. https://doi.org/10.30466/grfs.2024.55076.1038 [In Persian]
UNICEF Annual Report. (2012). World Population Prospects The 2012 Revision, Volume II: Demographic Profiles, New York. https://reliefweb.int/attachments/
Zhu, Z., (2017). Change detection using Landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130, 370–384. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs
Zortea, M., & Plaza, A. (2009). Spatial preprocessing for endmember extraction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(8), 2679-2693. https://doi.org/10.1109/TGRS.2009.2014945 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 6 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2 |
||