| تعداد نشریات | 14 |
| تعداد شمارهها | 206 |
| تعداد مقالات | 1,946 |
| تعداد مشاهده مقاله | 3,370,067 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,735,959 |
یافتن مدل مستحکم برای پیشبینی رشد شهری مبتنی بر طبقهبندی کاربری اراضی و پوشش زمین: مطالعهای تطبیقی از مدلهای مبتنی بر زنجیره مارکوف سلولی (CA-Markov)، شامل LCM و MOLUSCE | ||
| جغرافیا و آینده پژوهی منطقهای | ||
| دوره 3، شماره ویژه - شماره پیاپی 13، اسفند 1404، صفحه 11-22 اصل مقاله (1.53 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.30466/grfs.2026.56701.1169 | ||
| نویسندگان | ||
| Nitesh Kumar Mourya* 1؛ Sana Rafi2 | ||
| 1Student, Department of Remote Sensing and Geoinformatics, Maharshi Dayanand Saraswati University Ajmer, India. | ||
| 2Assistant Professor, Department of Geography, School of Earth Sciences, SRT Campus Tehri, HNBGU, India. | ||
| چکیده | ||
| زمینه پژوهش: دادههای علمی در خصوص کاربری اراضی و پوشش زمین (LULC) در آینده، برای تدوین برنامهریزیهای دقیق کاربری اراضی بهمنظور تأمین نیازهای رو به رشد بشر و رفاه عمومی، بدون ایجاد آسیبهای ماندگار به محیط زیست، امری بنیادین محسوب میشود. اهداف پژوهش: این مقاله تلاشی است برای شناسایی مدلِ مستحکم (Robust) میان مدلهای مبتنی بر «زنجیره مارکوف سلولی» (CA-Markov)، شامل «مدلساز تغییرات اراضی» (LCM) در نرمافزار IDRISI و مدل MOLUSCE (بهعنوان افزونه نرمافزار QGIS)، جهت پیشبینی رشد شهری برای سال ۲۰۲۰، با استفاده از پویاییهای کاربری اراضی/پوشش زمین در بازه زمانی ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰ در شهر جیپور هند و شهر آستین در ایالات متحده آمریکا. روششناسی: نقشههای پیشبینیشده با نقشههای مشاهدهشده (واقعی) مقایسه شدند و دقت آنها از طریق معادلات ریاضی و همچنین ابزار «ارزیابی آماری شاخص کاپا» (Kappa Index Statistic) در افزونه MOLUSCE مورد سنجش قرار گرفت. یافتهها: نتایج حاصل از روش CA-Markov در مقایسه با مدل MOLUSCE، مستحکمتر و دقیقتر است. بنابراین، به مقامات دولتی و غیردولتی قویاً توصیه میشود که برای ایجاد تابآوری شهری، پویاییهای LULC و پیشبینیهای رشد شهری را مورد مطالعه قرار دهند. نتیجهگیری: این مطالعه همچنین بر اهمیت یکپارچهسازی دادههای شبکه معابر (Road Network) در بهبود دقت پیشبینی تأکید دارد. یافتههای این پژوهش به توسعه راهبردهای برنامهریزی شهری پایدار در شهرهای با رشد سریع کمک میکند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیشبینی؛ LULC؛ رشد شهری؛ LCM؛ مدل MOLUSCE؛ مدل Robust؛ شهر جیپور | ||
| مراجع | ||
|
Aarthi, A. D., & Gnanappazham, L. (2018). Urban growth prediction using neural network coupled agents-based Cellular Automata model for Sriperumbudur Taluk, Tamil Nadu, India. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 21(3), 353–362. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.12.004
Achmad, A., Irwansyah, M., & Ramli, I. (2018). Prediction of future urban growth using CA-Markov for urban sustainability planning of Banda Aceh, Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 126(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/126/1/012166
Aithal, B. H., Vinay, S., Durgappa, S., & Ramachandra, T. V. (2013). Modeling and Simulation of Urbanisation in Greater Bangalore, India. National Spatial Data Infrastructure Conference, 1=7.
Al-Darwish, Y., Ayad, H., Taha, D., & Saadallah, D. (2018). Predicting the future urban growth and its impacts on the surrounding environment using urban simulation models: Case study of Ibb city – Yemen. Alexandria Engineering Journal, 57(4), 2887–2895. https://doi.org/10.1016/j.aej.2017.10.009
Bharath, H. A., Chandan, M. C., Vinay, S., & Ramachandra, T. V. (2018). Modelling urban dynamics in rapidly urbanising Indian cities. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 21(3), 201–210. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.08.002
Clarke, K. C., & Gaydos, L. J. (1998). Loose-coupling a cellular automaton model and GIS: long-term urban growth prediction for San Francisco and Washington/Baltimore. International Journal of Geographical Information Science, 12(7), 699–714. https://doi.org/10.1080/136588198241617
Dadras, M., Shafri, H. Z. M., Ahmad, N., Pradhan, B., & Safarpour, S. (2015). Spatio-temporal analysis of urban growth from remote sensing data in Bandar Abbas city, Iran. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(1), 35–52. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.03.005
Dhali, M. K., Chakraborty, M., & Sahana, M. (2019). Assessing spatio-temporal growth of urban sub-centre using Shannon’s entropy model and principal component analysis: A case from North 24 Parganas, lower Ganga River Basin, India. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 22(1), 25–35. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2018.02.002
Ebrahimipour, A., & Farshchin, A. (2021). Prediction of Urban Growth through Cellular Automata-Markov Chain Prediction of Urban Growth through Cellular Automata-Markov Chain Introduction. January 2016.
Gagniuc, P. A. (2017). Markov Chains From Theory to Implementation and Experimentation of Engineering in Foreign Languages. https://lccn.loc.gov/2017011637
Guidigan, M. L. G., Sanou, C. L., Ragatoa, D. S., Fafa, C. O., & Mishra, V. N. (2019). Assessing Land Use/Land Cover Dynamic and Its Impact in Benin Republic Using Land Change Model and CCI-LC Products. Earth Systems and Environment, 3(1), 127–137. https://doi.org/10.1007/s41748-018-0083-5
Jayasinghe, P., Kantakumar, L. N., Raghavan, V., & Yonezawa, G. (2019). Comparative Evaluation of Urban Growth Models. October 2020.
Kar, R., Obi Reddy, G. P., Kumar, N., & Singh, S. K. (2018). Monitoring Spatio-temporal dynamics of urban and peri-urban landscape using remote sensing and GIS – A case study from Central India. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 21(3), 401–411. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.12.006
Kumar, S., Radhakrishnan, N., & Mathew, S. (2014). Land-use change modelling using a Markov model and remote sensing. December, 37–41. https://doi.org/10.1080/19475705.2013.795502
Kusuma, S., & Pradesh, A. (2017). Engineering URBAN GROWTH PREDICTION USING GEO- SIMULATION AND MODELING Kusuma . Sundara Kumar Pinnamaneni . Udaya Bhaskar Kollipara . Padma ABSTRACT. December 2016.
Liu, Y., Li, L., Chen, L., Cheng, L., Zhou, X., Cui, Y., Li, H., & Liu, W. (2019). Urban growth simulation in different scenarios using the SLEUTH model: A case study of Hefei, East China. PLoS ONE, 14(11), 1–22. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0224998
Maurya, N. K., Rafi, S., & Shamoo, S. (2022). Land use/land cover dynamics study and prediction in jaipur city using CA markov model integrated with road network. GeoJournal, 0123456789. https://doi.org/10.1007/s10708-022-10593-9
Maurya, R. K., Saxena, M. R., & Akhil, N. (2016). Intelligent Systems Technologies and Applications. Advances in Intelligent Systems and Computing, 384(January 2016), 247–257. https://doi.org/10.1007/978-3-319-23036-8
Mc Cutchan, M., Özdal-Oktay, S., & Giannopoulos, I. (2020). Semantic-based urban growth prediction. Transactions in GIS, 24(6), 1482–1503. https://doi.org/10.1111/tgis.12655
Mishra, V., Rai, P., & Mohan, K. (2014). Prediction of land use changes based on land change modeler (LCM) using remote sensing: A case study of Muzaffarpur (Bihar), India. Journal of the Geographical Institute Jovan Cvijic, SASA, 64(1), 111–127. https://doi.org/10.2298/ijgi1401111m
Mondal, M. S., Sharma, N., Garg, P. K., & Kappas, M. (2016). Statistical independence test and validation of CA Markov land use land cover (LULC) prediction results. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 19(2), 259–272. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.08.001
Mosammam, H. M., Nia, J. T., Khani, H., Teymouri, A., & Kazemi, M. (2017). Monitoring land-use change and measuring urban sprawl based on its spatial forms: The case of Qom city. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 20(1), 103–116. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.08.002
Narimah Samat. (2009). Integrating GIS and CA-MARKOV model in evaluating urban spatial growth. Malaysian Journal of Environmental Management, 10(1), 83–100. http://journalarticle.ukm.my/2281/1/Artikel_6_Narimah.pdf
Sang, L., Zhang, C., Yang, J., Zhu, D., & Yun, W. (2011). Simulation of land use spatial pattern of towns and villages based on CA-Markov model. Mathematical and Computer Modelling, 54(3–4), 938–943. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2010.11.019
Triantakonstantis, D., & Mountrakis, G. (2012). Urban Growth Prediction: A Review of Computational Models and Human Perceptions. Journal of Geographic Information System, 04(06), 555–587. https://doi.org/10.4236/jgis.2012.46060
Turner, M. G. (1989). Landscape ecology: the effect of pattern on process. Annual Review of Ecology and Systematics. Vol. 20, 171–197. https://doi.org/10.1146/annurev.es.20.110189.001131
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 6 |
||