طبقه بندی کاربری اراضی و محاسبه تغییرات سالهای 1392 تا 1400 با استفاده از داده های ماهواره لندست8

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد گروه ژئومورفولوژی دانشگاه تبریز،تبریز،ایران

2 دانشجوی ارشد سنجش از دور و GIS، دانشکده برنامه‌ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز

چکیده

بررسی تغییرات کاربری اراضی، یکی از مهم‌ترین جنبه‌های مدیریت منابع طبیعی و بازنگری در تغییرات محیطی است. با افزایش نیاز به تأمین مواد غذایی، رشد مناطق شهری و ملزومات زندگی بشر، تغییراتی در سطح زمین ایجاد می‌شود که می‌تواند موجب تخریب اراضی و منابع موجود در آن گردد. این تغییرات، در اثر تقابل نیازهای همیشگی جوامع انسانی و محیطی با زمین ایجاد می‌شود. در تحقیق حاضر با استفاده از تکنیک سنجش از دور، تغییرات کاربری اراضی شهرستان کرمانشاه در بازه زمانی بین سال‌های 1392 تا 1400 با استفاده از تصاویر لندست 8 مورد بررسی قرار گرفت. تصحیحات رادیومتری و اتمسفری به ‌وسیله الگوریتمFlaash در نرم‌افزار ENVI 5.3 انجام شد و از روش های طبقه‌بندی ML و SVM برای تولید نقشه‌های کاربری اراضی در شش کلاس (شامل مناطق مسکونیشهری و روستایی، جنگل و باغ، پهنه سنگی، کشاورزی و زراعت، پهنه آبی و زمین بایر) استفاده گردید. نتایج بدست آمده با استفاده از ماتریس خطا برای نقشه‌های کاربری اراضی تهیه شده برای سال‌های 1392 و1400، به‌ترتیب دارای دقت کلی90% و 89% و ضریب کاپا برابر 86% و 85% می‌باشد که در محدوده قابل قبول است. در این بازه زمانی تغییرات مناطق شهری و مسکونی دارای 6/11 درصد رشد مثبت، جنگل و پوشش باغی7/119درصد رشد مثبت، پهنه آبی 293 درصد رشد مثبت، و تغییرات زمین بایر 6/4 درصد رشد مثبت داشته اند اما مناطق کشاورزی و زمین های زارعی در این مدت هشت ساله 5/5 درصد و پهنه سنگی 5/2 درصد رشد منفی ثبت شده است.

تازه های تحقیق

در مطالعه حاضر، با هدف تعیین انواع کاربری اراضی و مساحت هر کدام از کلاسهای پوشش اراضی منطقه مطالعاتی شهرستان کرمانشاه، از تصاویر ماهواره لندست 4 استفاده شد. نتایج به دست آمده نشان داد که طبقهبندی پیکسلهای برداشته شده توسط سنجنده ماهواره لندست 4، با کمک روش نظارت شده بیشترین شباهت، گزینه مناسبی برای مطالعات و بررسی کاربری اراضی، تغییرات آن در مدت زمان مشخص و مدلسازی تغییرات زیست محیطی است)92(. نتیجه بررسی های دیگر از جمله) 55 و21( تأیید میکند که با کمک الگوریتم MLC میتوان با دقت بالایی، نقشههای کاربری اراضی را تولید نمود. همچنین، اطلاع از نسبت کاربریهای و ارزیابی نحوه تغییرات انواع کاربری اراضی با استفاده از تصاویر برداشت شده در زمانهای مختلف یکی از مهم ترین اطلاعات مورد نیاز در برنامه ریزی و سیاست گذاری حفاظت از منابع آب و خاک میباشد که توسط محققین دیگر نیز بیان گردیده است)7و14(. دادههای ماهواره لندست 4 اخیرا به یکی از پرکاربردترین منابع اطلاعاتی در مطالعات پوشش زمین تبدیل شده است و قدرت تفکیک مکانی و طیفی نسبتاً خوب این داده ها می تواند اطلاعات خوبی را در اختیار محققان رشته های مختلف قرار دهد)9(. در تحقیق ارائه شده، به ارزیابی و پایش تغییرات کاربری اراضی رخ داده در طی یک دوره نه ساله در شهرستان کرمانشاه پرداخته شد .این مطالعه برای درک و اکتشاف میزان تغییرات کاربری اراضی محدوده مطالعاتی مورد نظر و به کمک روش سنجش از دور و تکنیک های GIS انجام شد. این روش ساده و کمهزینه، میتواند در مدیریت و برنامهریزی کاربری اراضی مورد استفاده قرار گیرد. 

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Land classification and calculation of changes from 2013 to 2021 using Landsat 8 satellite data

نویسندگان [English]

  • maryam bayati khatibi 1
  • yousef amirian 2

1

2 Senior student of Remote Sensing and GIS, Faculty of Planning and Environmental Sciences, Tabriz University

چکیده [English]

Investigating land use change is one of the most important aspects of natural resource management and reviewing environmental changes. With the increasing need for food supply, the growth of urban areas and the necessities of human life, changes occur at the earth's surface that can lead to the destruction of land and resources. These changes are caused by the confrontation of the constant needs of human and environmental societies with the earth. In the present study, using the remote sensing technique, land use changes in Kermanshah county in the period between 2013 and 2021 were studied using Landsat 8 images. Radiometric and atmospheric corrections were performed by Flaash algorithm in ENVI 5.3 software and ML and SVM classification methods for generating land use maps in six classes (including urban and rural areas, forests and gardens, rocky area, irrigation and agriculture, flats). Barren land) was used. The results obtained using the error matrix for land use maps prepared for the years 2013 and 2021, with an overall accuracy of 90% and 89% and kappa coefficient of 86% and 85%, respectively, which is within acceptable range. During this period, land use changes, urban and residential areas with 11.6 percent, forest and garden cover 119.7 percent, irrigated area 293 percent, and barren land 4.6 percent positive growth, and agricultural areas and agricultural land in this nine-year period 5.5 Percentage and 2.5% rocky area recorded negative growth.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Radiometric correction
  • Atmospheric correction
  • upervisor Classification
  • MLC
  • SVMC

بررسی تغییرات کاربری اراضی، یکی از مهمترین جنبههای مدیریت منابع طبیعی و بازنگری در تغییرات محیطی است. با افزایش نیاز به تأمین مواد غذایی، رشد مناطق شهری و ملزومات زندگی بشر، تغییراتی در سطح زمین ایجاد میشود که میتواند موجب تخریب اراضی و منابع موجود در آن گردد. این تغییرات، در اثر تقابل نیازهای همیشگی جوامع انسانی و محیطی با زمین ایجاد میشود. در تحقیق حاضر با استفاده از تکنیک سنجش از دور، تغییرات کاربری اراضی شهرستان کرمانشاه در بازه زمانی بین سالهای 1935 تا 1822 با استفاده از تصاویر لندست 4 مورد بررسی قرار گرفت. تصحیحات رادیومتری و اتمسفری به وسیله الگوریتم Flaash در نرمافزار ENVI 5.3 انجام شد و از روشهای طبقهبندی ML و SVM برای تولید نقشههای کاربری اراضی در شش کلاس )شامل مناطق مسکونیشهری و روستایی، جنگل و باغ، پهنه سنگی، کشاورزی و زراعت، پهنه آبی و زمین بایر( استفاده گردید. نتایج بدست آمده با استفاده از ماتریس خطا برای نقشههای کاربری اراضی تهیه شده برای سالهای 1935 و1822، بهترتیب دارای دقت کلی32% و 43% و ضریب کاپا برابر 40% و 42% میباشد که در محدوده قابل قبول است. در این بازه زمانی تغییرات مناطق شهری و مسکونی دارای 0/11 درصد رشد مثبت، جنگل و پوشش باغی7/113درصد رشد مثبت، پهنه آبی 539 درصد رشد مثبت، و  تغییرات زمین بایر 0/8 درصد رشد مثبت داشتهاند اما مناطق کشاورزی و زمین های زارعی در این مدت هشت ساله 2/2 درصد و پهنه سنگی 2/5 درصد رشد منفی ثبت شده است. دلیل افزایش زمین بایر کاهش بارندگی و در نتیجه کاهش زمین کشاورزی و زراعت است و دلیل رشد مثبت جنگل و باغ و پهنه آبی، ساخت سد در مناطق شمالی شهرستان کرمانشاه و دریافت مقادیر آب ثابت در این بازه زمانی است.

1-Afify H.A. (2011). Evaluation of change detection techniques for monitoring land cover changes: a case study in new Burg El-Arab area. Alexandria Engineering Journal 50: 187– 195. (In Persian)
2-Agarwal C., Green G.M., Grove J.M., Evans T.P., and Schweik C.M. (2001). A Review and Assessment of Land-Use Change Models Dynamics of Space, Time, and Human Choice. CIPEC Collaborative Report Series No. 1, Center for the Study of Institutions Population, and Environmental Change Indiana University.
3-Akbari E., Zangane Asadi M.A., and Taghavi E. (2016). Change detectionn land use and land cover regional neyshabour using Different methods of statistical training theory. Geographical Planning of Space 6(20): 35-50. (In Persian)
4-Akyürek D., Koç O., Akbaba E.M., and Sunar F. (2018). Land use/Land Cover Change Detection Using Multi-Temporal Satellite Dataset: A case Study in Istanbul New Airport. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-3/W4, Geo Information for Disaster Management, 18–21 March, Istanbul, Turkey.
5-Al-Bilbilsi H. (2019). Spatial Monitoring of Urban Expansion Using Satellite Remote Sensing Images: A Case Study of Amman City, Jordan. Sustainability 11(8): 1-14. doi:10.3390/su11082260.
6-Anderson G.P., Felde G.W., Hoke M.L., Ratkowski A.J., et al. (2002). MODTRAN4-based atmospheric correction algorithm: FLAASH (fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes). In Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultra Spectral Imagery VIII (Proceedings of SPIE); She SS, Lewis P., Eds.; Society of Photo Optics: Orlando FL, USA: 65–71.
7-Asghari Saraskanroud S., Aghayary L., and Pirouzi E. (2018). Study of land use change and its effect on erosion in Nir city using GIS and RS (Case study: Nir county). Journal of RS and GIS for Natural Resources 8(4): 49-62. (In Persian)
8-Aspinall R. (2004). Modelling land use change with generalized linear models– A multi-model analysis of change between 1860 and 2000 in Gallatin Valley, Montana. Journal of Environmental Management 72: 91–.301
9-Avci Z.D.U., Karaman M., Ozelkan E., and Papila I. (2011). A Comparison of Pixel-Based and Object-Based Classification Methods, a Case Study: Istanbul, Turkey. 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment, Sydney, Australia.
10-Azartaj E., Rasoolzade A., and Esmali oori A. (2014). Investigation of the Impact of Land Use Changes on Soil Erosion and Surface Runoff Using Precipitation Simulation (Case Study: Band Almas, Ardabil Province). 1st National Conference on Sustainable Management of Soil
 
 52Application of remote sensing and GIS in environmental sciences-84 در علوم محیطی، شماره 9، سال اول ،تابستان 1821، صص GIS و , Vol 1, No. 2, Sکاربرد سنجش از دورummer 2022, pp. 25-48                                                                                                                             33
and Environmental Resources. 10-11 Sep. 2003. Shahid Bahonar University, Kerman, Iran. (In Persian)
11-Azartaj E., Rasoulzadeh A., and Asghari A. (2018). Investigation of land use change effect on runoff and soil erosion using rainfall simulation in Heiran area, Ardabil. Watershed Engineering and Management 10(1): 1-13. (In Persian)
12-Baatz M., and Schäpe A. (1999). Multiresolution Segmentation: An Optimization Approach for High Quality Multi-Scale Image Segmentation, XI. Beitrage zum AGIT Symposium, Salzburg, Germany.
13-Benedictsson J.A., Swain P.H., and Ersoy O.K. (1990). Neural Network Approaches versus Statistical Methods in Classification of Multisource Remote Sensing Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 28(4): 540–551.
14-Brandt J.S., Haynes M.A., Kuemmerle T., Waller D.M., and Radeloff V.C. (2013). Regime shift on the roof of the world: alpine meadows converting to shrublands in the southern Himalayas. Biological Conseration 158: 116–127.
15-Carlson T.N., and Azofeifa S.G.A. (1999). Satellite Remote Sensing of land Use changes in and around San Jose´, Costa Rica. Remote Sensing of Environment 70: 247–256.
16-Chaikaew P. (2018). Land Use Change Monitoring and Modelling using GIS and Remote Sensing Data for Watershed Scale in Thailand. IntechOpen, 165-181. DOI: 10.5772/intechopen.79167.
17-Chen J., Zhu X., Vogelmann J.E., Gao F., and Jin S. (2011). A simple and effective method for filling gaps in Landsat ETM+ slc-off images. Remote Sensing Environment 115(4): 1053– .4601
18-Dewan A.M., and Yamaguchi Y. (2009). Land use and land cover change in Greater Dhaka, Bangladesh: using remote sensing to promote sustainable urbanization. Applied Geography 29: 390–.104
19-Dutta D., Kundu A., Patel N.R., Saha S.K., and Siddiqui A.R. (2015). Assessment of agricultural drought in Rajasthan (India) using remote sensing derived Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Precipitation Index (SPI). The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 18: 53–.36
20-Elhag M., and Boteva S. (2016). Mediterranean Land Use and Land Cover Classification Assessment Using High Spatial Resolution Data. 5–9 Sep. 2016. IOP Conference Series Earth and Environmental Science 44(4): 042032.
21-Estman, J.R. (2009). Idrisi tiaga: Guide to GIS and image processing, Clark University.
22-Fallah Sourki M., Kavian A., and Omidvar E. (2016). Prioritizitzation of Haraz subwatersheds in order to Soil and Water Conservation Practices Based on Morphometric and Land Use Characteristics. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources 20(77): 85-99. (In Persian)
33
23-Fan F., Weng Q., and Wang Y. (2007). Land use land cover change in Guangzhou, China, from 1998 to 2003, based on Landsat TM/ETM+ imagery. Sensors 7: 1323-1342.
24-Feizizadeh B. (2017). Modeling the Trends of the Land Use/Cover Change and Its Impacts on the Erosion System of the Allavian Dam Based on the Remote Sensing and GIS Techniques. Hydrogeomorphology 3(11): 21-38. (In Persian)
25-Geist H.J. (2005). The land-use and cover change project. Land use, land cover and soil sciences, I. Retrieved from http://www.eolss.net/sample-chapters/c19/E1-05.pdf.
26-Habib A.F., Kersting A.P., Shaker A., and Yan W.Y. (2011). Geometric Calibration and Radiometric Correction of LiDAR Data and Their Impact on the Quality of Derived Products. Sensores 11(9): 9069-9097.
27-Hasheminasab S.N., and Jafai R. (2018). Evaluation of Land Use Changes order to Desertification Monitoring Using Remote Sensing Techniques. Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards 5(3): 67-82. (In Persian)
28-Hosseini Y., Ramezani Moghadam J., and Abdolali zade Z. (2019). Evaluating the Impact of Land Use Changes on Flooding and Flood Runoff in Amuqin Drainage Basin. Natural Environmental Hazards, DOI: 10.22111/JNEH.2019.27508.1464(In Persian)
29-S.B. Hosseini, A. Saremi, M.H. Noori Gheydari, H. Sedghi, A.R. Firoozfar, (2020). Land Use
Classification and Determining the Pattern of Changes for 2014-2017, using OLI Sensor’s. Water and Soil 34(1): 55-71(In Persian)
30-Iqbal M.F., and Khan I.A. (2014). Spatiotemporal land use land cover change analysis and erosion risk mapping of Azad Jammu and Kashmir, Pakistan. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 17: 209–229.
31-Islam K., Jashimuddin M., Nath B., and Nath T.K. (2016). Quantitative Assessment of land cover change using landsat time series data: case of Chunati Wildlife Sanctuary (CWS), Bangladesh. International Journal of Environment Geoinformatics 3: 45–55.
32-Islam K., Jashimuddin M., Nath B. and Nath T.K. (2018). Land use classification and change detection by using multi-temporal remotely sensed imagery: The case of Chunati wildlife sanctuary, Bangladesh. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 21: 37.74
33-Jensen J.R. (1996). A remote sensing perspective. In Introductory Digital Image Processing; Prentice Hall: Englewood Cliffs, NJ, USA.
34-Jensen J. (2005). Introductory digital image processing: A remote sensing perspective (3rd Ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 526 pp.
35-Kantakumar L.N., and Neelamsetti P. (2015). Multi-temporal land use classification using hybrid approach. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 18: 289–.592
 52Application of remote sensing and GIS in environmental sciences-84 در علوم محیطی، شماره 9، سال اول ،تابستان 1821، صص GIS و , Vol 1, No. 2, Sکاربرد سنجش از دورummer 2022, pp. 25-48                                                                                                                             32
36-Karimi Firozjaei M., Kiyavarz M., and Kalantari, M. (2017). Monitoring and prediction of land use changes and physical expansion of Babol city during 1985-2040 using multitemporal Landsat imagery. Physical Development Planning 3(7): 32-52. (In Persian)
37-Kazemi M., Nohegar A., and Mirdadi M. (2017). Comparison of different classification algorithms in Landsat OLI imagery to produce land use maps (Case study: Beheshte Gomshode region). Journal of Natural Ecosystems of Iran 8(1): 79-97. (In Persian)
38-Kyani V., Alizadeh Shaabani A., and Nazari Samani A. (2014). Assessing the Classification accuracy of LISS-III Sensor Image of IRS-P6 Satellite using Google Earth'sDatabase to provide land coverage/ Land use maps (Case study: Taleghan Watershed). Geographical Data 23(90): 51-59. (In Persian with English abstract)
39-Kumar R., Nandy S., and Agarwal R. (2014). Kushwaha, S.P.S. Forest cover dynamics analysis and prediction modeling using logistic regression model. Ecological Indicators 45: 444–455.
40-Lal A.M., and Margret Anouncia S. (2015). Semi-supervised change detection approach combining sparse fusion and constrained k means for multi-temporal remote sensing images The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 18: 279–288.
41-Lambin E.F. (1997). Modelling and monitoring land cover change processes in tropical regions. Progress in Physical Geography 21:375–393.
42-Lambin E.F., Turner B.L., Geist H.J., Agbola S.B., Angelsen A., Folke C., Bruce J.W., Coomes O.T., et al. (2001). The causes of land-use and landcover change: moving beyond the myths. Global Environment Change 11: 261–.962
43-Landis J.R., and Koch G.G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 33(1): 159–.471
44-López E., Bocco G., Mendoza M., and Duhau E. (2001). Predicting land cover and land use change in the urban fringe. Landscape Urban Plann 55(4): 271–.582
45-López-Serrano P.M., Corral-Rivas J.J., Díaz-Varela R.A., Álvarez-González J.G. and LópezSánchez, C.A. (2016). Evaluation of radiometric and atmospheric correction algorithms for aboveground forest biomass estimation using landsat 5 TM data. Remote Sensing 8(5): 1–.91
46-Mahmoodi M.A., and Aminkhah S. (2018). Providing Land Use and Land Cover Maps Using Remote Sensing Data and Artificial Neural Network. Iranian Journal of Soil and Water Research 49(5): 1171-1180. (In Persian)
47-Malarvizhi K., Kumar S.V., and Porchelvan P. (2016). Use of High Resolution Google Earth Satellite Imagery in Landuse Map Preparation for Urban Related Applications. Procedia Technology 24: 1835–.2481
48-Mamun A.Al, Mahmood A., and Rahman M. (2013). Identification and Monitoring the Change of Land Use Pattern Using Remote Sensing and GIS: A Case Study of Dhaka City.
Journal of Mechanical and Civil Engineering 6(2): 20–.82
32
49-Manakos I., Manevski K., Kalaitzidis Ch., and Edler D. (2011). Comparison between FLAASH & ATCOR atmospheric correction modules on the basis of WorldView-2 imagery and in situ spectroradiometric measurements. EARSeL 7th SIG-Imaging Spectroscopy Workshop, Edinburgh 11-13 April.
50-Marangoz A.M., Sekertekin A., and Akcin H. (2017). Analysis of Land Use Land Cover Classification Results Derived from Sentinel-2 Image. Conference: 17th International Multidisciplinary Scientific Geo-Conference at: Albena, Varna, Bulgaria.
51-Mohajne M., Essahlaoui A., Oudija, F., et al. (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): 2-16.
52-Mohammady M., Moradi H.R., Zeinivand H., and Temme A.J.A.M. (2015). A comparison of supervised, unsupervised and synthetic land use classification methods in the north of Iran. International Journal of Environmental Science and Technology 12(5): 1515-1526.
53-Mombeni M., and Asgari H. (2018). Monitoring, assessment and prediction of spatial changes of Land Use /Cover using Markov Chain Model (Case study: Shushtar- Khuzestan). Geograohical Data 27(105): 35-47.
54-Mondal M.S., Sharma N., Kappas M., and Garg P.K. (2012). Modeling of spatio-temporal dynamics of LULC – a review and assessment. Journal of Geomatics 6(2): 93–103.
55-Mondal M.S., Sharma N., Garg P.K., and Kappas M. (2016). Statistical independence test and validation of CA Markov land use land cover (LULC) prediction results. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 19(2): 259–272.
56-Muttitanon W., and Tiıpathi N.K. (2005). Land use/land cover changes in the coastal zone of
Ban Don Bay, Thailand using Landsat 5 TM data. International Journal of Remote Sensing 26(11): 2311-2323.
57-Pullanikkatil D., Palamuleni L., and Ruhiiga T. (2016). Assessment of land use change in Likangala River catchment, Malawi: A remote sensing and DPSIR approach. Applied Geography 71: 9–.32
58-Rafii S., Alavipanah B., malekmohammadi B., ramazani Mehrian M., and Nasiri H. (2012). Producing land cover maps using remote sensing and decision tree algorithm (Case study:
Bakhtegan national park and wildlife refuge). Geography and Environmental Planning :)3(32 111-132. (In Persian with English abstract)
59-Rawat J.S., and Kumar M. (2015). Monitoring land use/cover change using remote sensing and GIS techniques: a case study of Hawalbagh block, district Almora, Uttarakhand, India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 18: 77–.48
60-Reis S. (2008). Analyzing Land Use/Land Cover Changes Using Remote Sensing and GIS in Rize, North-East Turkey. Sensors 8:6188-.2026
 52Application of remote sensing and GIS in environmental sciences-84 در علوم محیطی، شماره 9، سال اول ،تابستان 1821، صص GIS و , Vol 1, No. 2, Sکاربرد سنجش از دورummer 2022, pp. 25-48                                                                                                                             32
61-Riahi bakhtiary H.R., Darvish sefat A.A., and Zobairy M. (2000). Determining the most suitable method for preparing natural resource land use maps in scale of 1: 250,000 using satellite data in the Arzhan plain area. Geomatics, Tehran, Iran. (In Persian)
62-San B.T., and Suzan M.L. (2010). Evaluation of Different Atmospheric Correction Algorithms for EO-1 Hyperion Imagery. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science (XXXVIII)8: 392-397.
63-Shenani Hoveize S.M., and Zareii H. (2017). Investigation of Land Use Changes During the Past Two Last Decades (Case Study: Abolabas Basin). Journal of Watershed Management Research 7(14): 237-244. (In Persian with English abstract)
64-Sophia S.R., and Ndambuki J.M. (2017). Accuracy Assessment of Land Use/Land Cover Classification Using Remote Sensing and GIS. International Journal of Geosciences 8: 611622.
65-Song C., Woodcock C.E., Seto K.C., Lenney M.P., and Macomber S.A. (2001). Classification and change detection using Landsat TM data: When and how to correct atmospheric effects? Remote Sensing of Environment 75: 230–.442
66-Sustainable Rural Development Sector Plan in Centern of Tarom, Iran. (2017). Housing Foundation of Islamic Revolution. Pp: 674. (In Persian)
67-Ulbricht K.A., and Heckendorf W.D. (1998). Satellite images for recognition of landscape and land use changes. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 53: 235-.342
68-Van Vliet J., Bregt A.K., and Hagen-Zanker A. (2011). Revisiting Kappa to account for change in the accuracy assessment of land-use change models. Ecological Modelling 222(8): 1367– .5731
  • تاریخ دریافت: 02 مرداد 1401
  • تاریخ بازنگری: 22 شهریور 1401
  • تاریخ پذیرش: 02 شهریور 1401