جغرافیا و روابط انسانی

جغرافیا و روابط انسانی

پایش تغییرات رشد شهر ارومیه با استفاده از شاخص‌های طیفی و ماشین بردار پشتیبان (۲۰۰۵-۲۰۲۵)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشگاه زنجان
10.22034/gahr.2026.583765.2753
چکیده
پایش تغییرات کاربری اراضی در شهرهای همجوار با پهنه‌های حساس زیست‌محیطی، نقشی کلیدی در مدیریت پایدار ایفا می‌کند. شهر ارومیه که در مجاورت دریاچه ارومیه قرار دارد، در دهه‌های اخیر رشد سریعی داشته و نگرانی‌هایی درباره پیامدهای زیست‌محیطی آن ایجاد کرده است. هدف این پژوهش، پایش تغییرات رشد شهر ارومیه در بازه زمانی ۲۰۰۵ تا ۲۰۲۵ با استفاده از شاخص‌های طیفی و الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) می‌باشد.

در این مطالعه، تصاویر ماهواره لندست ۵ (۲۰۰۵) و لندست ۸ (۲۰۱۵ و ۲۰۲۵) از پایگاه زمین‌شناسی آمریکا دریافت شد. شاخص‌های NDVI (پوشش گیاهی)، DBSI (زمین بایر) و UI (اراضی ساخته‌شده) به منظور بهبود تفکیک کلاس‌ها محاسبه گردیدند. طبقه‌بندی با روش SVM و کرنل تابع پایه شعاعی انجام شد و دقت آن با استفاده از نقاط کنترل زمینی ارزیابی گردید.

نتایج نشان داد که روش SVM با دقت کلی ۹۴ درصد و ضریب کاپا ۰.۹۱ در سال ۲۰۲۵، عملکرد بسیار خوبی دارد. مساحت اراضی ساخته‌شده از ۶۸.۳ درصد در سال ۲۰۰۵ به ۸۸.۵ درصد در سال ۲۰۲۵ افزایش یافت. در مقابل، پوشش گیاهی از ۵.۵ درصد به ۲.۴ درصد و زمین‌های بایر از ۲۶.۲ درصد به ۹.۱ درصد کاهش یافتند. بیشترین نرخ رشد شهری در دوره اول (۲۰۰۵-۲۰۱۵) رخ داد. الگوی گسترش شهر نشان داد که زمین‌های بایر در بخش‌های شمال غربی، جنوب غربی و شرقی شهر ابتدا به تدریج و سپس به طور کامل به اراضی ساخته‌شده تبدیل شدند.

ادامه روند فعلی رشد پراکنده، به ویژه در جبهه شرقی شهر، اراضی کشاورزی و باغات حاشیه دریاچه ارومیه را مستقیماً تهدید می‌کند. بنابراین بازنگری در طرح‌های توسعه شهری با اولویت حفاظت از این اراضی ضروری است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Monitoring of Urmia City Growth Changes Using Spectral Indices and Support Vector Machine (2005–2025)

نویسنده English

Reza Isazadeh
University of Zanjan
چکیده English

Monitoring land use/cover changes in cities adjacent to environmentally sensitive areas plays a key role in sustainable management. Urmia city, located near Lake Urmia, has experienced rapid growth in recent decades, raising concerns about its environmental consequences. This study aims to monitor the growth changes of Urmia city from 2005 to 2025 using spectral indices and the Support Vector Machine (SVM) algorithm.

Landsat 5 (2005) and Landsat 8 (2015 and 2025) satellite images were obtained from the US Geological Survey. NDVI (vegetation cover), DBSI (bare land), and UI (built up areas) indices were calculated to improve class separation. Image classification was performed using the SVM algorithm with a radial basis function kernel, and its accuracy was evaluated using ground control points.

The results showed that the SVM method performed very well, achieving an overall accuracy of 94% and a Kappa coefficient of 0.91 in 2025. The area of built up land increased from 68.3% in 2005 to 88.5% in 2025. In contrast, vegetation cover decreased from 5.5% to 2.4%, and bare land decreased from 26.2% to 9.1%. The highest urban growth rate occurred in the first period (2005–2015). The spatial pattern of expansion indicated that bare lands in the northwestern, southwestern, and eastern parts of the city were gradually and then completely converted into built up areas.

The continuation of the current sprawl trend, particularly on the city’s eastern front, directly threatens agricultural lands and orchards around Lake Urmia. Therefore, revising urban development plans with priority given to protecting these lands is essential.

کلیدواژه‌ها English

Urban growth
Urmia
Support Vector Machine (SVM)
Land use/cover
Remote sensing

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 25 تیر 1405

  • تاریخ دریافت 07 خرداد 1405
  • تاریخ بازنگری 25 تیر 1405
  • تاریخ پذیرش 25 تیر 1405