بررسی تغییرات کاربری اراضی در اثر رشد شهری و تأثیر آن بر الگوی حرارتی با استفاده از تکنیک-های سنجش از دور مطالعه موردی شهر تبریز

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه ,آب و هواشناسی دانشگاه تبریز

2 کارشناس ارشد، گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعاتی جغرافیایی، دانشکده برنامه‌یزی علوم محیطی، دانشگاه تبریز، ایران

3 استاد گروه سنجش از دور و GIS دانشگاه تبریز

چکیده

در جهان امروز رابطه جامعه انسانی و محیط طبیعی تحت تأثیر پدیده شهرنشینی و توسعه شهری قرار گرفته است. پدیده­ایی که دارای خصلت جهانی و کلی بوده و دائماً رو به افزایش می­باشد. شهرنشینی و توسعه شهری را بدون شک، یکی از جنبه­های ویژه در تمدن جدید می­دانند رشد فیزیکی شهرها می­تواند پیامدهای زیست محیطی، اقتصادی و اجتماعی متعددی بدنبال داشته باشد. تغییر کاربری و پوشش ارا ضی و تبدیل زمین­های کشاورزی در محدوده شهرها یکی از مهم­ترین پیامدهای زیست محیطی گسترش شهرهاست که موجب بروز مشکلات عدیده­ای مانند از بین رفتن زمین­های کشاورزی، آلودگی آب، فرسایش خاک، افزایش سیلاب، کاهش کیفیت محیط زیست افزایش دمای سطح و غیره می­گردد. هدف از این تحقیق، شناسایی رشد شهری و تأثیر آن بر الگوی حرارتی با استفاده از داده­های سنجش از دور در یک دوره زمانی 29 ساله در شهر تبریز می­باشد. داده­های مورد استفاده در این پژوهش تصاویر ماهواره­هایLandsat 5  و Landsat 8 سنجنده­های TM و OLI,TIRS از سال 1990تا2019 می­باشد که با استفاده از تکنیک طبقه­بندی شیگرا تصاویر طبقه­بندی و سپس برای پیش­بینی گسترش شهر تبریز برای سال 2029 نیز از مدل مارکوف و سلول­های خودکار (CA-Markov) استفاده شده است، برای استخراج دمای سطح زمین نیز از دو روش Split Window  و Mono Window  استفاده شده است. در انتها نتایح پژوهش نشان داد که دمای مناطق مسکونی افزایش حدودا 1 درجه­ای داشته و بیشترین دمای محاسبه شده برای مناطق مسکونی در بخش­های جنوب غربی می­باشد که بیشتر از 29 درجه سانتی­گراد می­باشد، همچنین پوشش گیاهی در سال 1990، 2000، 2010 و 2019 به ترتیب 81، 44،61 و 43 کیلو متر مربع بوده است و اراضی شهری به ترتیب 54، 81، 100 و 128 کیلومتر مربع بوده است. که به طور واضح نشان­دهنده کاهش پوشش گیاهی و افزایش مناطق مسکونی می­باشد از طرفی دیگر بررسی و تحلیل نتایج الگوی گسترش شهر تبریز نیز نشان داده است که بیشترین گسترش در بخش­های جنوبی و همچنین جنوب غربی و شرقی بوده است یعنی درست بخش­هایی از شهر که دارای زمین­های مرغوب کشاورزی و پوشش گیاهی قابل توجهی می­باشد که این امر خود به گرم­تر شدن این بخش از شهر اثر گذاشته است.
در جهان امروز رابطه جامعه انسانی و محیط طبیعی تحت تأثیر پدیده شهرنشینی و توسعه شهری قرار گرفته است. پدیده­ایی که دارای خصلت جهانی و کلی بوده و دائماً رو به افزایش می­باشد. شهرنشینی و توسعه شهری را بدون شک، یکی از جنبه­های ویژه در تمدن جدید می­دانند رشد فیزیکی شهرها می­تواند پیامدهای زیست محیطی، اقتصادی و اجتماعی متعددی بدنبال داشته باشد. تغییر کاربری و پوشش ارا ضی و تبدیل زمین­های کشاورزی در محدوده شهرها یکی از مهم­ترین پیامدهای زیست محیطی گسترش شهرهاست که موجب بروز مشکلات عدیده­ای مانند از بین رفتن زمین­های کشاورزی، آلودگی آب، فرسایش خاک، افزایش سیلاب، کاهش کیفیت محیط زیست افزایش دمای سطح و غیره می­گردد. هدف از این تحقیق، شناسایی رشد شهری و تأثیر آن بر الگوی حرارتی با استفاده از داده­های سنجش از دور در یک دوره زمانی 29 ساله در شهر تبریز می­باشد. داده­های مورد استفاده در این پژوهش تصاویر ماهواره­هایLandsat 5  و Landsat 8 سنجنده­های TM و OLI,TIRS از سال 1990تا2019 می­باشد که با استفاده از تکنیک طبقه­بندی شیگرا تصاویر طبقه­بندی و سپس برای پیش­بینی گسترش شهر تبریز برای سال 2029 نیز از مدل مارکوف و سلول­های خودکار (CA-Markov) استفاده شده است، برای استخراج دمای سطح زمین نیز از دو روش Split Window  و Mono Window  استفاده شده است. در انتها نتایح پژوهش نشان داد که دمای مناطق مسکونی افزایش حدودا 1 درجه­ای داشته و بیشترین دمای محاسبه شده برای مناطق مسکونی در بخش­های جنوب غربی می­باشد که بیشتر از 29 درجه سانتی­گراد می­باشد، همچنین پوشش گیاهی در سال 1990، 2000، 2010 و 2019 به ترتیب 81، 44،61 و 43 کیلو متر مربع بوده است و اراضی شهری به ترتیب 54، 81، 100 و 128 کیلومتر مربع بوده است. که به طور واضح نشان­دهنده کاهش پوشش گیاهی و افزایش مناطق مسکونی می­باشد از طرفی دیگر بررسی و تحلیل نتایج الگوی گسترش شهر تبریز نیز نشان داده است که بیشترین گسترش در بخش­های جنوبی و همچنین جنوب غربی و شرقی بوده است یعنی درست بخش­هایی از شهر که دارای زمین­های مرغوب کشاورزی و پوشش گیاهی قابل توجهی می­باشد که این امر خود به گرم­تر شدن این بخش از شهر اثر گذاشته است.

تازه های تحقیق

از آنجایی که دمای سطح زمین یکی از پارامترهای کلیدی در مباحث شهری و مسائل مربوط به زندگی شهری میباشد و گسترش شهری و افزایش مناطق مسکونی به گرم شدن بیشتر شهرهای بزرگ منجر میشود و آسایش ساکنان شهری را میتواند تحت تأثیر قرار بدهد. لذا توجه به این دو پارامتر در برنامههای توسعه و آتی شهرها بیسار حائز اهمیت میباشد. پس از استخراج کاربریها و طبقهبندی تصاویر و دمای سطحی در بازههای زمانی مورد نظر و مقایسه نتایج پژوهش مشخص شد دمای هوای مناطق مسکونی  افزایش حدودا 6 درجهای داشته و بیشترین دمای محاسبه شده برای مناطق مسکونی در بخشهای جنوب غربی میباشد که بیشتر از 22 درجه سانتیگراد میباشد، دلیل بالا رفتن دمای مناطق این قسمت از شهر را میتوان وجود کارخانهها و تمرکز صنایع شیمایی در آنجا دانست که البته در روند گسترش این قسمت از شهر هم دچار از دست دادن پوششهای گیاهی قابل ملاحظهای شده است. از طرفی دیگر با بررسی تغییرات کاربری اراضی متوجه میشویم روند تغییر و کم شدن اراضی بایر و پوشش گیاهی از سال 6228 تا سال 2862 نزولی بوده و برعکس بر مساحت مناطق مسکونی اضافه شده است. پوشش گیاهی در سال 6228، 2888، 2868 و 2862 به ترتیب 06، 16،00 و 03 کیلومتر مربع بوده است و اراضی شهری به ترتیب 40، 06، 688 و 620 کیلومتر مربع بوده است. 

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Identification of Urban Growth and Its Impact on UHI Using Remote sensing data case study Tabriz city

نویسندگان [English]

  • Hashem Rostamzadeh 1
  • Osman Sufi Bobkaran 2
  • Khalil Valizadeh Kamran 3

1 Associate Prof Department of Meteorology Department of and Plannin of Tabriz

2 Msc.student Department of Remote Sensing and Geographical Information System, Faculty of Environmental Science Planning, Tabriz University, Iran

3 Professor of Remote Sensing and GIS Department of Tabriz University

چکیده [English]

Human society and the natural environment have been affected by the phenomenon of urbanization and urban development. The physical growth of cities can have many environmental, economic and social consequences. Changing land use and land cover in cities causes many problems. The purpose of this research is to identify the urban growth and its effect on the thermal pattern using RS. The data used in this research are the images of satellites and Landsat 5 & 8, TM and OLI, TIRS sensors from 1990 to 2019, which were classified using the object-oriented classification technique and then to predict the expansion of Tabriz city for 2029. Markov model and automatic cells (CA-Markov) have been used, Split Window and Mono Window methods have also been used to extract the surface temperature. The results of the research showed that the air temperature of the residential areas has increased by about 1 degree and the highest temperature calculated for the residential areas is in the southwestern parts, which is more than 29 degrees Celsius, as well as the vegetation cover in 1990, 2000, 2010 and 2019 was 81, 44, 61 and 43 square kilometers, respectively, and urban lands were 54, 81, 100 and 128 square kilometers, respectively. which clearly shows the reduction of vegetation and the increase of residential areas, the analysis of the results of the expansion pattern of Tabriz city also showed that the most expansion was in the southern, southwestern and eastern parts.Human society and the natural environment have been affected by the phenomenon of urbanization and urban development. The physical growth of cities can have many environmental, economic and social consequences. Changing land use and land cover in cities causes many problems. The purpose of this research is to identify the urban growth and its effect on the thermal pattern using RS. The data used in this research are the images of satellites and Landsat 5 & 8, TM and OLI, TIRS sensors from 1990 to 2019, which were classified using the object-oriented classification technique and then to predict the expansion of Tabriz city for 2029. Markov model and automatic cells (CA-Markov) have been used, Split Window and Mono Window methods have also been used to extract the surface temperature. The results of the research showed that the air temperature of the residential areas has increased by about 1 degree and the highest temperature calculated for the residential areas is in the southwestern parts, which is more than 29 degrees Celsius, as well as the vegetation cover in 1990, 2000, 2010 and 2019 was 81, 44, 61 and 43 square kilometers, respectively, and urban lands were 54, 81, 100 and 128 square kilometers, respectively. which clearly shows the reduction of vegetation and the increase of residential areas, the analysis of the results of the expansion pattern of Tabriz city also showed that the most expansion was in the southern, southwestern and eastern parts.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Markov Automated Cells
  • Split Window
  • Mono Window
  • Object Oriented Classification
  • Tabriz

در جهان امروز رابطه جامعه انسانی و محیط طبیعی تحت تأثیر پدیده شهرنشینی و توسعه شهری قرار گرفته است. پدیدهایی که دارای خصلت جهانی و کلی بوده و دائم  ا رو به افزایش میباشد. شهرنشینی و توسعه شهری را بدون شک ،یکی از جنبههای ویژه در تمدن جدید میدانند رشد فیزیکی شهرها میتواند پیامدهای زیست محیطی، اقتصادی و اجتماعی متعددی بدنبال داشته باشد. تغییر کاربری و پوشش ارا ضی و تبدیل زمینهای کشاورزی در محدوده شهرها یکی از مهمترین پیامدهای زیست محیطی گسترش شهرهاست که موجب بروز مشکلات عدیدهای مانند از بین رفتن زمینهای کشاورزی، آلودگی آب، فرسایش خاک، افزایش سیلاب، کاهش کیفیت محیط زیست افزایش دمای سطح و غیره میگردد.

هدف از این تحقیق، شناسایی رشد شهری و تأثیر آن بر الگوی حرارتی با استفاده از دادههای سنجش از دور در یک دوره زمانی 22 ساله در شهر تبریز میباشد. دادههای مورد استفاده در این پژوهش تصاویر ماهوارههایLandsat 5  و Landsat 8 سنجندههای TM و OLI,TIRS از سال 6228تا2862 میباشد که با استفاده از تکنیک طبقهبندی شیگرا تصاویر طبقهبندی و سپس برای پیشبینی گسترش شهر تبریز برای سال 2822 نیز از مدل مارکوف و سلولهای خودکار )CA-Markov( استفاده شده است، برای استخراج دمای سطح زمین نیز از دو روش Split Window  و Mono Window  استفاده شده است. در انتها نتایح پژوهش نشان داد که دمای مناطق مسکونی افزایش حدودا 6 درجهای داشته و بیشترین دمای محاسبه شده برای مناطق مسکونی در بخشهای جنوب غربی میباشد که بیشتر از 22 درجه سانتیگراد میباشد ،همچنین پوشش گیاهی در سال 6228، 2888، 2868 و 2862 به ترتیب 06، 16،00 و 03 کیلو متر مربع بوده است و اراضی شهری به ترتیب 40، 06، 688 و 620 کیلومتر مربع بوده است. که به طور واضح نشاندهنده کاهش پوشش گیاهی و افزایش مناطق مسکونی میباشد از طرفی دیگر بررسی و تحلیل نتایج الگوی گسترش شهر تبریز نیز نشان داده است که بیشترین گسترش در بخشهای جنوبی و همچنین جنوب غربی و شرقی بوده است یعنی درست بخشهایی از شهر که دارای زمینهای مرغوب کشاورزی و پوشش گیاهی قابل توجهی میباشد که این امر خود به گرمتر شدن این بخش از شهر اثر گذاشته است.

1- Bahraini, H. (1998). Urban design process, 8th edition, Tehran University Press, 480 pages (in Persian)
2-Esmaili, S. (1401). application of thermal remote sensing and GIS in evaluating the spatial distribution of surface temperature in the urban environment, Journal of Application of Remote Sensing and GIS in Environmental Sciences, number 3, first year, summer 1401, pp. 1-23(in Persian)
 3-Shia, Ismail (1998). An introduction to the basics of urban planning, University of Science and Technology publications; 240 pp (in Persian)
4-Zia Tawana, M., Qadir Mozi Q: (2009). land use changes in peri-urban villages in the process of city creep in the villages of Naysr and Hassan Abad Sanandaj, Human Geography Research Journal, year 17, number 68, summer 1388, pages 119-135 (in Persian)
5-Alavi Panah,  K et al. (2014). time-spatial analysis of the thermal island of Mashhad according to the expansion of the city and changes in land use-land cover, urban planning geography researches, volume 3, number 1, Spring 2014, pages 1-17 (in Persian)
6-Ezimand, K. etal. (2016). Classification and identification of changes in built-up land using remote sensing images, urban planning geography research, volume 5, number 3, autumn 2016 (in Persian)
7-Faizizadeh, B. etal. (2007). the application of remote sensing data in revealing the changes in urban land use in the study of Tabriz city, Fine Arts, volume 34, number 0 - serial number 1888, summer 2008 (in Persian)
8-Faizizadeh, B; Khdmetzadeh, Ali; N, Mohammad Reza (2016). Micro-classification of garden and agricultural lands using basic object processing techniques and fuzzy algorithms with the aim of estimating the cultivated area, Applied Research Journal of Geographical Sciences, Volume 18, Number 48, pp. 201-2216 (in Persian)
9-Faizizadeh, B, Azizi, H., Valizadeh, K. (2016). extraction of land use in Malekan city using Landsat 7 ETM satellite images, Amash Mohit magazine, third issue, pp. 74-93 (in Persian)
10-Faizizadeh, B., Helali, H. (2008). Comparison of pixel-based, object-oriented methods and effective parameters in land cover/use classification of West Azarbaijan Province, Natural Geography Research, No., 71 pp (in Persian)
11-Faizizadeh, B, Pirnazar, M, Zandkarimi, A, Abediniqashlaghi, H. (2014). Evaluation of the use of fuzzy algorithms in increasing the accuracy of land use maps extracted with objectoriented processing methods. Scientific-Research Quarterly of Geographical Information (Sephr), Dureh, 24, No. 94, p. 110 (in Persian)
12-Faizizadeh, B. etal. (2014). Earth surface temperature estimation using Landsat 8 satellite images and separate window algorithm, a case study of the Mahabad watershed, Scientific-
 
بررسی تغییرات کاربری اراضی در اثر رشد شهری و تأثیر آن بر الگوی حرارتی ... عثمان صوفی بوبکران، هاشم رستمزاده، خلیل ولیزاده کامران
Research Quarterly of Geographical Information (Sephehr), Volume 25, Number 98, Summer 2015 (in Persian)
13-Faizizadeh, B; Khdmetzadeh, A; Nikjo, M. (2016). Micro-classification of garden and agricultural lands using basic object processing techniques and fuzzy algorithms with the aim of estimating the cultivated area, Applied Research Journal of Geographical Sciences, Volume 18, Number 48, pp. 201-2216 (in Persian).
14-Qudsimaab, Z, Afzalibehbahani, Kh. (2013). Introduction to the heat island phenomenon in cities and solutions to deal with it, study of the city of Tehran, the first national conference on sustainable development in the sciences of geography and planning, architecture and urban planning, 2013 (in Persian).
15-Maboudi, M, Hakimi, H. (2014). An analysis of land use changes and simulation of urban expansion of Middle Eastern cities (case study: Shahr Khoi), Geographical Researches of Urban Planning, Volume 3, Number 2, page 211-226 (in Persian).
16-Valizadehkamran, Kh. etal. (2016). Earth surface temperature estimation and extraction of thermal islands using separate window algorithm and multivariate regression analysis of Zanjan city case study, Journal of Urban Research and Planning, Year 8, Number 30, Fall 2016 (in Persian).
17-Ayodeji Opeyemi Z. (2006). Change detection in land use and land cover using remote sensing data and GIS, (A case study of Ilorin and its environs in Kwara State).The Department of Geography, University of Ibadan in Partial Fulfillment for the award of master of science.
18-Brown, D.G., Pijanowski, B.C., Duh, J.D., (2000). Modeling the relationship between land use and land cover on private lands in the Upper Midwest, USA, Journal of Environmental Management, 59, 247-263. 
19-Baatz, M.; Schäpe, A. Multiresolution Segmentation: An optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. In Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII; Strobl, J., Blaschke, T., Griesebner, G., Eds.; Salzburg Geographical Materials: Salzburg, Austria, 2000; pp. 12–.32
20-Estoque, R. C., & Murayama, Y. (2013). Landscape pattern and ecosystem service value changes: Implications for environmental sustainability planning for the rapidly urbanizing summer capital of the Philippines. Landscape and Urban Planning, 116, 60–.27
21-Ezimand, Keyvan, A.A Kakroodi & Kiavarz, M. The development of spectral indices for detectingbuilt-up land areas and their relationship with land-surface temperature, International Journal of Remote Sensing.
22-Hossain, M.D.; Chen, D. (2019). Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective. ISPRS J. Photogramm.
Remote Sens. 150, 115–.431
 
                                                           کاربرد سنجش از دور و GIS در علوم محیطی، شماره 0، سال اول ،پاییز 6086، صص 41-33
Application of remote sensing and GIS in environmental sciences, Vol. 1, No. 4, Fall 2022, pp. 37-56
23-Jaeger, J.A.G., & Schwick, C. (2014). Improving the measurement of urban sprawl: Weighted Urban Proliferation (WUP) and its application to Switzerland. Ecological Indicators, 38, 294– 308.
24-Muller, M.R., Middleton, J., (1994). A Markov model of land-use change dynamics in the Niagara region, Ontario, Canada, Landscape Ecology, 9, 151-157. 
25-Oruc, M., Marangoz, A.M. & Buyuksalih, G. (2004). Comparison of pixel-based and objectoriented classification approaches using Landsat-7 ETM spectral bands. In Proceedings of XX ISPRS Congress (p.5), 19 July, Istanbul, Turkey.
26-Polydor’s, A., & Cartalis, C. (2015). Use of Earth Observation based indices for the monitoring of built-up area features and dynamics in support of urban energy studies. Energy {&} Buildings, 98, 92–99.
27-Weng, Q., Lu, D., & Schubring, J. (2004). Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89(4), 467–.384
28-Zhang, Y., Odeh, I.O.A., & Han, C. (2009). Bi-temporal characterization of land surface temperature in relation to impervious surface area, NDVI and NDBI, using a sub-pixel image analysis. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 11(4), 256–.462
29-Zeng, C., Liu, Y., Stein, A., & Jiao, L. (2015). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation Characterization and Spatial Modeling of Urban Sprawl in the Wuhan Metropolitan Area, China. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 34, 10–.42
  • تاریخ دریافت: 16 آبان 1401
  • تاریخ بازنگری: 12 دی 1401
  • تاریخ پذیرش: 10 دی 1401