جغرافیا و روابط انسانی

جغرافیا و روابط انسانی

تحلیل توسعه شهری و تغییر کاربری اراضی در شهر ارومیه

نوع مقاله : پایان نامه و رساله

نویسندگان
1 دانشگاه ارومیه، گروه شهرسازی
2 گروه شهرسازی، دانشکده معماری، شهرسازی و هنر، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
3 گروه معماری، دانشگاه ارومیه
چکیده
رشد دو دهه اخیر شهرها باعث تغییر پوشش زمین در مناطق شهری، به ویژه در زمین‌های کشاورزی واقع در حاشیه شهرها شده است. برای برنامه‌ریزی مناسب شهری، دستیابی به برنامه‌های مناسب رشد شهری، بررسی سیر تکامل گذشته توسعه فیزیکی و فضایی شهرها به منظور پیش‌بینی پهنه‌های مناسب برای توسعه آینده متناسب با شرایط اکولوژیکی منطقه ضروری است.
هدف از این تحقیق، شناسایی، توصیف و پیش‌بینی تغییرات کاربری زمین برای سال 2030 با استفاده از مدل‌سازی تغییر پوشش زمین (LCM) است. برای این منظور، از تصاویر ماهواره‌ای لندست 1995 و 2016 برای نشان دادن تغییرات کاربری و طبقه‌بندی پوشش زمین استفاده شده است که با استفاده از مدل رگرسیون لجستیک، عوامل مؤثر بر تغییرات پوشش زمین بررسی شده و سپس مدل‌سازی پتانسیل انتقال مدل پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی (MLP) با پنج متغیر انجام شده است. در نهایت، تخصیص کاربری‌ها به یکدیگر با زنجیره مارکوف ارزیابی شده است. نتایج مطالعه نشان می‌دهد که بیشترین تغییرات مربوط به زمین‌های ساخته شده با 5600 هکتار (بیشتر از تبدیل زمین‌های کشاورزی به ساخته شده) است. نقشه پیش‌بینی پوشش زمین همچنین نشان داد که بیشترین توسعه در سال ۲۰۳۰ در شمال، شمال شرقی و شمال غربی خواهد بود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Analysis of Urban Development and Land Use Change in Urmia City

نویسندگان English

maryam Ebadi Sharaf Abad 1
Asghar Abedini 2
Naser sabatsani 3
1 Urban Planning, Faculty of Architecture, Urban Planning and Art, Urmia University, Urmia, Iran.
2 Department of Urban Planning, Faculty of Architecture, Urban Planning and Art, Urmia University, Urmia, Iran.
3 Department of Architecture, Faculty of Architecture, Urban Planning and Art, Urmia University, Urmia, Iran.
چکیده English

The two decades the urban growth has been caused in changing land cover in the urban areas, especially in agricultural lands locating in borders of cities. It is necessary for suitable urban planning to achieve suitable urban growth plans, the past evolution of the physical and spatial development of cities in order to predict the appropriate zones for future development in proportion to the ecological conditions of the region.

The purpose of this research is to identify, describe and predict land use change for the year 2030 by using Land Cover Change Modeling (LCM). For this purpose, Landsat satellite images Landsat 1995 and 2016 have been used to illustrate user changes and classifying the land cover which uses logistic regression model to study the factors affecting land cover variations and then modeling the transmission potential of the artificial neural network multilayer perceptron model (MLP) with five variables. Finally, the allocation of users to each other with the Markov chain has been assess. The results in study indicate that the most changes are related to the lands built with 5600 hectares (more than the conversion of agricultural land into built). The land cover predict map also showed that the most development will be in the north, northeast, and northwest in 2030.

کلیدواژه‌ها English

Urban development
land use
LCM
MLP
Urmia
  • Abedine, A., mossayeb zade, A., & Shokrani, M. (2013). Study on tne physical Expansion of Urmia City using quantiative models. Researchs Geograpy Human, 47, 411-422.
  • Ameen, R. F. M., Mourshed, M., & Li, H. (2015). A critical review of environmental assessment tools for sustainable urban design. Environmental Impact Assessment Review, 55, 110-125.
  • Angel, S., Sheppard, S., Civco, D. L., Buckley, R., Chabaeva, A., Gitlin, L., . . . Perlin, M. (2005). The dynamics of global urban expansion: Citeseer.
  • Araya, Y. H., & Cabral, P. (2010). Analysis and modeling of urban land cover change in Setúbal and Sesimbra, Portugal. Remote Sensing, 2(6), 1549-1563.
  • Barrico, M. d. L. C. S. (2015). Ecological processes related to urban development and land use change in the municipality of Coimbra.
  • Breuste, J., & Qureshi, S. (2011). Urban sustainability, urban ecology and the Society for Urban Ecology (SURE). Urban Ecosystems, 14(3), 313.
  • Dizdaroglu, D., Yigitcanlar, T., & Dawes, L. (2010). Planning for Sustainable Urban Futures: An Ecological Approach to. Rethinking Sustainable Development: Urban Management, Engineering, and Design, 15.
  • Dzieszko, P. (2014). Land-cover modeling using Corine land cover data and multi-layer perceptron. Quaestiones Geographicae, 33(1), 5-22.
  • Hamdy, O., Zhao, S., Osman, T., Salheen, M. A., & Eid, Y. Y. (2016). Applying a hybrid model of Markov chain and logistic regression to identify future urban sprawl in abouelreesh, Aswan: A case study. Geosciences, 6(4), 43.
  • Islam, M. S., & Ahmed, R. (2011). Land use change prediction in Dhaka city using GIS aided Markov chain modeling. Journal of Life and Earth Science, 6, 81-89.
  • Legras, S., & Cavailhes, J. (2016). Environmental performance of the urban form. Regional science and urban economics, 59, 1-11.
  • Li, F., Ye, Y., Song, B., & Wang, R. (2015). Evaluation of urban suitable ecological land based on the minimum cumulative resistance model: A case study from Changzhou, China. Ecological modelling, 318, 194-203.
  • Marinoni, o., Higgins, a., & Coad, p. G., J. N. (2014). Directing urban development to tne right places: Assessing the impact of urban development on water quality in an estuarine environment. Landscape and Urban planing, 113, 62-77.
  • Mas, J.-F., Kolb, M., Paegelow, M., Olmedo, M. C., & Houet, T. (2014). Modeling Land use/cover changes: a comparison of conceptual approaches and software. Environmental Modelling and Software, 51, 94-111.
  • Megahed, Y., Cabral, P., Silva, J., & Caetano, M. (2015). Land cover mapping analysis and urban growth modeling using remote sensing techniques in greater Cairo region—Egypt. ISPRS International Journal of Geo-Information, 4(3), 1750-1769.
  • Meng, Y., Zhang, F.-R., An, P.-L., Dong, M.-L., Wang, Z.-Y., & Zhao, T. (2008). Industrial land-use efficiency and planning in Shunyi, Beijing. Landscape and Urban Planning, 85(1), 40-48.
  • Mishra, V. N., Rai, P. K., & 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.
  • Mobaraki, O., Mohammadi, J., & Zarabi, A. (2013). Provide the optimal pattern of physical expansion of Urmia city. Development Geography, 32, 75-88.

Mohammad Mohammadnejad, M and Abedini, A (2025), Challenges and Opportunities of the Metaverse in Urban Climate Change, geography and human relationships, Volume 7, Issue 3 - Serial Number 27, Pages 38-52.

  • Nor, A. N. M., Corstanje, R., Harris, J. A., & Brewer, T. (2017). Impact of rapid urban expansion on green space structure. Ecological Indicators, 81, 274-284.
  • Rahmati, M., Nazmfar, H., &Afshoon, Y. (2024). Reviewing and evaluating tne physical development process of Astara city and its changes in 2038. Geograaphy and Human Relationships.
  • Pijanowski, B. C., Brown, D. G., Shellito, B. A., & Manik, G. A. (2002). Using neural networks and GIS to forecast land use changes: a land transformation model. Computers, environment and urban systems, 26(6), 553-575.
  • Sayemuzzaman, M., & Jha, M. (2014). Modeling of future land cover land use change in North Carolina using Markov chain and cellular automata model. American Journal of Engineering and Applied Sciences, 7(3), 295.
  • Schulz, J. J., Cayuela, L., Echeverria, C., Salas, J., & Benayas, J. M. R. (2010). Monitoring land cover change of the dryland forest landscape of Central Chile (1975–2008). Applied Geography, 30(3), 436-447.
  • Veldkamp, A., & Verburg, P. H. (2004). Modelling land use change and environmental impact: Elsevier.
  • Vitousek, P. M., Mooney, H. A., Lubchenco, J., & Melillo, J. M. (1997). Human domination of Earth's ecosystems. Science, 277(5325), 494-499.
  • Wu, J. (2014). Urban ecology and sustainability: The state-of-the-science and future directions. Landscape and Urban Planning, 125, 209-221.
  • Wu, J., & Wu, T. (2013). Ecological resilience as a foundation for urban design and sustainability Resilience in Ecology and Urban Design (pp. 211-229): Springer.
  • Yang, X., Zhao, Y., Chen, R., & Zheng, X. (2016). Simulating land use change by integrating landscape metrics into ANN-CA in a new way. Frontiers of Earth Science, 10(2), 245-252.
  • Zinia, N. J., & Mcshane, p. (2018). Ecosystem serviceces management: An evaluation of green adaptations for urban development in Dhaka, Bangladesh. Landscape and Urban planing, 173, 23-32.

  • تاریخ دریافت 16 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 31 خرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 30 اسفند 1403