طبقه‌بندی پوشش اراضی استان بوشهر با استفاده از تصاویر ترکیب داده‌های لندست 8 و مودیس

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار/ گروه منابع طبیعی و محیط زیست، واحد بوشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، بوشهر، ایران

2 استادیار پژوهشی/ بخش تحقیقات مرتع، مؤسسه تحقیقات جنگل‌ها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

چکیده

اطلاعات کاربری و پوشش زمین برای پایش، برنامه‌ریزی و مدیریت پویا و توسعه معقول زمین حیاتی است. اخیراً به‌دلیل فعالیت‌های انسانی، اطلاعات پوشش زمین به‌شدت تغییر کرده است. بنابراین، پایش به‌موقع، دقیق و مؤثر بر اراضی برای حفاظت، توسعه منطقی و استفاده از منابع زمین اهمیت زیادی دارد. پایش مستمر سنجش از دور پوشش اراضی در مناطق به‌سرعت در حال توسعه به‌طور فزاینده­ای به داده‌های سنجش از دور در وضوح زمانی و مکانی بالا بستگی دارد. در بسیاری از موارد دستیابی به تصاویر کافی با تفکیک زمانی و مکانی از یک سنجنده دشوار است. در این پژوهش از مدل ادغام زمانی-مکانی ESTARFM (مدل ادغام بازتاب تطبیقی مکانی-زمانی بهبود یافته) برای ترکیب داده‌های لندست 8 و مودیس استفاده شد. این روش دارای سه مرحله است، 1) بهبود مدل ادغام بازتاب تطبیقی مکانی-زمانی تعیین ترکیب داده بهینه برای استخراج نوع پوشش، 2) تقسیم‌بندی تصویر و استخراج پوشش زمین و ارزیابی دقت از روش نمونة میدانی استفاده شد. 3) سپس اطلاعات پوشش اراضی استان بوشهر با استفاده از روش طبقه‌بندی شیء‌گرا استخراج شد. در این مطالعه، روش پیشنهادی به‌صورت مطالعه موردی در استان بوشهر استفاده شد. نتایج نشان داد که دقت کلی و ضرایب کاپا در روش شیء‌گرا به‌ترتیب 93.34 درصد و 0.86 و دقت کاربر/تولیدکننده پوشش اراضی در روش پیکسل‌گرا بیش از 80 درصد بوده است. رویکرد ارائه شده یک روش فنی دقیق و کارآمد برای استخراج مؤثر اطلاعات کاربری اراضی در مناطق ناهمگن ارائه می‌کند. در پژوهش حاضر، از یک روش تحلیل جامع برای ادغام داده‌های چندمنبعی استخراج اطلاعات کاربری و پوشش زمین استفاده شد. این روش برای بهینه‌سازی کاربری/پوشش زمین سودمند است و پشتیبانی فنی و داده‌ای را برای پایش بر کاربری و پوشش زمین در مناطق حفاظت ‌شده و منطقه در دست توسعه در دوره‌های آینده فراهم می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


امیری، فاضل، و طباطبایی، طیبه (1400). طبقه‌بندی و تحلیل روند تغییر کاربری اراضی محیط شهری با استفاده از تصاویر چندزمانه لندست: مطالعۀ موردی در منطقه بوشهر. مدیریت اراضی، 9(1)، 167-186. doi:10.22092/lmj.2021.123619
جهانداری، جاوید، حجازی، رخشاد، جوزی، سیدعلی، و مرادی، عباس (1401). اثرات توسعه شهری بر الگوهای مکانی، زمانی خدمت اکوسیستمی ذخیره‌کربن در حوزه آبخیز بندرعباس با نرم‌افزارInVEST . مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 2(4)، 91-106. doi:10.22098/mmws.2022.11069.1097
حسینی، سید علیرضا، خسروی، حسن، غلامی، حمید، اسماعیل‌پور، یحیی، و سردا، آرتمی (1399). آنالیز تغییرات کاربری اراضی بر تخریب سرزمین و بیابان‌زایی در مناطق ساحلی جنوب ایران. مرتع و آبخیزداری، 73(2)، 320-305.  doi:10.22059/jrwm.2020.294312.1444
دهقانی، تهمینه، احمدپری، هدیه، و امینی، عطا (1401). ارزیابی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای چندطیفی و شبکه عصبی مصنوعی. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 3(2)، 18-35.  doi:10.22098/mmws.2022.11279.1114
صالحی، ناهید، اختصاصی، محمدرضا، و طالبی، علی (1398). پیش‌بینی روند تغییرات کاربری اراضی با استفاده از مدل زنجیره مارکوف CA-Markov (مطالعة موردی: حوزه آبخیز صفارود رامسر). سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 10(1)، 106-120.  dor:20.1001.1.26767082.1398.10.1.7.4
فخار، محدثه‌السادات، و نظری، بیژن (1401). ارزیابی و صحت‌سنجی شاخص‌های پایش شوری در دشت قزوین. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 2(3)، 40-51. doi:10.22098/mmws.2022.10142.1077
 
Amiri, F., & Tabatabaie, T. (2021). Classification and analysis of land use changes in urban environments using multi-temporal landsat images: A case study of Bushehr. Land Management Journal, 9(1), 167-186.  doi:10.22092/lmj.2021.123619 [In Persian]
Aslan, N., & Koc-San, D. (2016). Analysis of relationship between urban heat island effect and land use/cover type using landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI images. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 41, 821-828. doi:10.5194/isprs-archives-XLI-B8-821-2016
Bisquert, M., Bégué, A., & Deshayes, M. (2015). Object-based delineation of homogeneous landscape units at regional scale based on MODIS time series. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 37, 72-82. doi:10.1016/j.jag.2014.10.004
Coulter, L.L., Stow, D.A., Tsai, Y.H., Ibanez, N., Shih, H.C., Kerr, A., Benza, M., Weeks, J.R., & Mensah, F. (2016). Classification and assessment of land cover and land use change in southern Ghana using dense stacks of Landsat 7 ETM+ imagery. Remote Sensing of Environment, 184, 396-409. doi:10.1016/j.rse.2016.07.016
Dehghani, T., Ahmadpari, H., & Amini, A. (2022). Assessment of land use changes using multispectral satellite images and artificial neural network. Water and Soil Management and Modelling. 3(2), 18-35.  doi:10.22098/mmws.2022.11279.1114 [In Persian]
Deng, Z., Zhu, X., He, Q., & Tang, L. (2019). Land use/land cover classification using time series Landsat 8 images in a heavily urbanized area. Advances in Space Research, 63(7), 2144-2154. doi:10.1016/j.asr.2018.12.005
Emelyanova, I.V., McVicar, T.R., Van Niel, T.G., Li, L.T., & van Dijk, A.I.J.M. (2013). Assessing the accuracy of blending Landsat–MODIS surface reflectances in two landscapes with contrasting spatial and temporal dynamics: A framework for algorithm selection. Remote Sensing of Environment, 133, 193-209. doi:10.1016/j.rse.2013.02.007
Fakhar, M.S., & Nazari, B. (2022). Evaluation and validation of salinity monitoring indices in the Qazvin plain. Water and Soil Management and Modelling, 2(3), 40-51.  doi:10.22098/mmws.2022.10142.1077 [In Persian]
Fu, P., & Weng, Q. (2016). A time series analysis of urbanization induced land use and land cover change and its impact on land surface temperature with Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 175, 205-214. doi:10.1016/j.rse.2015.12.040
Fu, Y., Li, J., Weng, Q., Zheng, Q., Li, L., Dai, S., & Guo, B. (2019). Characterizing the spatial pattern of annual urban growth by using time series Landsat imagery. Science of The Total Environment, 666, 274-284. doi:10.1016/j.scitotenv.2019.02.178
Gao, F., Masek, J., Schwaller, M., & Hall, F. (2006). On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: Predicting daily Landsat surface reflectance. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, 44(8), 2207- 2218. doi:10.1109/TGRS.2006.872081
Godinho, S., Guiomar, N., & Gil, A. (2016). Using a stochastic gradient boosting algorithm to analyse the effectiveness of Landsat 8 data for montado land cover mapping: Application in southern Portugal. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 49, 151-162. doi:10.1016/j.jag.2016.02.008
Guan, H., Li, J., Chapman, M., Deng, F., Ji, Z., & Yang, X. (2013). Integration of orthoimagery and lidar data for object-based urban thematic mapping using random forests. International Journal of Remote Sensing, 34(14), 5166-5186.
Hao, G., Wu Bo Zhang, L., Fu, D., & Li, Y. (2016). Temporal and spatial variation analysis of the area of Siling Co Lake in Tibet based on ESTARFM (1976–2014). Journal of Geographical Information Science, 18(6), 833-846. doi:10.3724/SP.J.1047.2016.00833
Hao, P., Wang, L., Niu, Z., Aablikim, A., Huang, N., Xu, S., & Chen, F. (2014). The potential of time series merged from Landsat-5 TM and HJ-1 CCD for crop classification: a case study for Bole and Manas Counties in Xinjiang, China. Remote Sensing, 6(8), 7610-7631. doi:10.3390/rs6087610
Hilker, T., Wulder, M.A., Coops, N.C., Linke, J., McDermid, G., Masek, J.G., Gao, F., & White, J.C. (2009). A new data fusion model for high spatial- and temporal-resolution mapping of forest disturbance based on Landsat and MODIS. Remote Sensing of Environment, 113(8), 1613-1627. doi:10.1016/j.rse.2009.03.007
Hosseini, S.A., Khosravi, H., Gholami, H., Esmaeilpour, Y., & Cerda, A. (2020). Analysis of landuse changes on land degradation and desertification in coastal regions of southern Iran. Journal of Range and Watershed Managment, 73(2), 305-320. doi:10.22059/jrwm.2020.294312.1444 [In Persian]
Jahandari, J., Hejazi, R., Jozi, S.A., & Moradi, A. (2022). Impacts of urban expansion on spatio-temporal patterns of carbon storage ecosystem service in Bandar Abbas Watershed using InVEST software. Water and Soil Management and Modelling, 2(4), 91-106.  doi:10.22098/mmws.2022.11069.1097 [In Persian]
Johnson, B.A., & Iizuka, K. (2016). Integrating OpenStreetMap crowdsourced data and Landsat time-series imagery for rapid land use/land cover (LULC) mapping: Case study of the Laguna de Bay area of the Philippines. Applied Geography, 67, 140-149. doi:10.1016/j.apgeog.2015.12.006
Kennedy, R.E., Yang, Z., & Cohen, W.B. (2010). Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. Land Trendr-Temporal segmentation algorithms. Remote Sensing of Environment, 114(12), 2897-2910. doi:10.1016/j.rse.2010.07.008
Knauer, K., Gessner, U., Fensholt, R., & Kuenzer, C. (2016). An ESTARFM fusion framework for the generation of large-scale time series in cloud-prone and heterogeneous landscapes. Remote Sensing, 8(5), 425.
Lamine, S., Petropoulos, G.P., Singh, S.K., Szabó, S., Bachari, N.E.I., Srivastava, P.K., & Suman, S. (2018). Quantifying land use/land cover spatio-temporal landscape pattern dynamics from Hyperion using SVMs classifier and FRAGSTATS®. Geocarto international, 33(8), 862-878. doi:10.1080/10106049.2017.1307460
Mack, B., Leinenkugel, P., Kuenzer, C., & Dech, S. (2017). A semi-automated approach for the generation of a new land use and land cover product for Germany based on Landsat time-series and Lucas in-situ data. Remote Sensing Letters, 8(3), 244-253. doi:10.1080/2150704X.2016.1249299
Melville, B., Lucieer, A., & Aryal, J. (2018). Object-based random forest classification of Landsat ETM+ and WorldView-2 satellite imagery for mapping lowland native grassland communities in Tasmania, Australia. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 66, 46-55. doi:10.1016/j.jag.2017.11.006
Munshi‐South, J., Zolnik, C.P., & Harris, S.E. (2016). Population genomics of the Anthropocene: Urbanization is negatively associated with genome‐wide variation in white‐footed mouse populations. Evolutionary Applications, 9(4), 546-564. doi:10.1111%2Feva.12357
Naeem, S., Cao, C., Fatima, K., Najmuddin, O., & Acharya, B.K. (2018). Landscape greening policies-based land use/land cover simulation for Beijing and Islamabad-An implication of sustainable urban ecosystems. Sustainability, 10(4), 1049. doi:10.3390/su10041049
Novack, T., Esch, T., Kux, H., & Stilla, U. (2011). Machine learning comparison between WorldView-2 and QuickBird-2-simulated imagery regarding object-based urban land cover classification. Remote Sensing, 3(10), 2263-2282. doi:10.3390/rs3102263
Pontius, J.R. (2018). PontiusMatrix21.xlsx (Workbook). wwwclarkuedu/~rpontius.
Robert, S., Fox, D., Boulay, G., Grandclément, A., Garrido, M., Pasqualini, V., Prévost, A., Schleyer-Lindenmann, A., & Trémélo, M.L. (2019). A framework to analyse urban sprawl in the French Mediterranean coastal zone. Regional Environmental Change, 19(2), 559-572. doi:10.1007/s10113-018-1425-4
Salehi, N., Ekhtesasi, M.R., & Talebi, A. (2019). Predicting locational trend of land use changes using CA-Markov model (Case study: Safarod Ramsar watershed). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(1), 106-120.  dor:20.1001.1.26767082.1398.10.1.7.4 [In Persian]
Shahtahmassebi, A.R., Lin, Y., Lin, L., Atkinson, P.M., Moore, N., Wang, K., Shan, H., Lingyan, H., Jiexia, W., & Shen, Z. (2017). Reconstructing historical land cover type and complexity by synergistic use of landsat multispectral scanner and corona. Remote Sensing, 9(7), 682. doi:10.3390/rs9070682
Shiferaw, H., Bewket, W., Alamirew, T., Zeleke, G., Teketay, D., Bekele, K., Schaffner, U., & Eckert, S. (2019). Implications of land use/land cover dynamics and Prosopis invasion on ecosystem service values in Afar Region, Ethiopia. Science of The Total Environment, 675, 354-366. doi:10.1016/j.scitotenv.2019.04.220
Singha, M., Wu, B., & Zhang, M. (2016). An object-based paddy rice classification using multi-spectral data and crop phenology in Assam, Northeast India. Remote Sensing, 8(6), 479. doi:10.3390/rs8060479
Sukawattanavijit, C., Chen, J., & Zhang, H. (2017). GA-SVM algorithm for improving land-cover classification using SAR and optical remote sensing data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 14(3), 284-288. doi:1109/LGRS.2016.2628406
Thenkabail, P.S., Schull, M., & Turral, H. (2005). Ganges and Indus river basin land use/land cover (LULC) and irrigated area mapping using continuous streams of MODIS data. Remote Sensing of Environment, 95(3), 317-341. doi:10.1016/j.rse.2004.12.018
Wang, Y., Ziv, G., Adami, M., Mitchard, E., Batterman, S.A., Buermann, W., Schwantes Marimon, B., Marimon Junior, B.H., Matias Reis, S., Rodrigues, D., & Galbraith, D. (2019). Mapping tropical disturbed forests using multi-decadal 30 m optical satellite imagery. Remote Sensing of Environment, 221, 474-488. doi:10.1016/j.rse.2018.11.028
Wu, M., Niu, Z., Wang, C., Wu, C., & Wang, L. (2012). Use of MODIS and Landsat time series data to generate high-resolution temporal synthetic Landsat data using a spatial and temporal reflectance fusion model. Journal of Applied Remote Sensing, 6(1), 063507. doi:10.1117/1.JRS.6.063507
Yang, G., Chao, S., Tsou, J.Y., & Zhang, Y. (2019). Satellite image-based methods of spatiotemporal analysis on sustainable urban land use change and the driving factors: a case study in Caofeidian and the suburbs, China. Sustainability, 11(10), 2927.  doi:10.3390/su11102927
Zhang, M., & Zeng, Y. (2015). Mapping paddy fields of Dongting Lake area by fusing Landsat and MODIS data. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 31(13), 178–185. doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2015.13.025
Zhang, M., Zeng, Y., & Zhu, Y. (2017). Wetland mapping of Donting Lake Basin based on time-series MODIS data and object-oriented method. Journal of Remote Sensing, 21(3), 479-492. doi:10.11834/jrs.20176129
Zhu, X., Chen, J., Gao, F., Chen, X., & Masek, J.G. (2010). An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions. Remote Sensing of Environment, 114(11), 2610-2623. doi:10.1016/j.rse.2010.05.032
Zhu, Z., Fu Y., Woodcock, C.E., Olofsson, P., Vogelmann, J.E., Holden, C., Wang, M., Dai, S., & Yu, Y. (2016). Including land cover change in analysis of greenness trends using all available Landsat 5, 7, and 8 images: A case study from Guangzhou, China (2000–2014). Remote Sensing of Environment, 185, 243-257. doi:10.1016/j.rse.2016.03.036