نوع مقاله : علمی - پژوهشی
نویسندگان
1 دکتری مدیریت بحران، شهرداری مشهد، مشهد، ایران
2 کارشناس ارشد جغرافیا و برنامه ریزی شهری، شهرداری مشهد، مشهد، ایران
3 کارشناس ارشد طراحی شهری، شهرداری مشهد، مشهد، ایران
4 پژوهشگر پسا دکترای جغرافیا و برنامهریزی روستایی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.
چکیده
با توجه به روند بی سابقه و بی روبه رشد جمعیت و گسترش شهری در دهههای اخیر، با افزایش نگران کننده ساختوسازها و خصوصاً ساخت و سازهای غیرمجاز در محدوده شهری مواجه بوده ایم؛ که این امر نظام مدیریت و برنامهریزی شهری را تحتالشعاع قرار داده است، ازاینرو جلوگیری از ساختوسازهای غیرمجاز شهری یکی از عمده-ترین مشکلات مدیران شهری است. روش کنونی کنترل تخلفات ساختمانی شامل بازرسیهای میدانی بر مبنای دانش انسانی است، که نیاز به صرف هزینه گزاف مالی، زمانی و انسانی داشته و ممکن است حتی به عدم شناسایی بهموقع تخلفات ساختمانی منجر گردد. در همین راستا ارائه یک روش هوشمند و دقیق برای شناسایی تخلفات ساختمانی و هدفمند کردن جستجوی گشتهای نظارت بر ساختوسازها بیشازپیش موردنیاز است. پژوهش حاضر با این هدف به دنبال ارائه یک مدل راهبردی هوشمند در پایش تخلفات است. پژوهش حاضر ازنظر هدف، کاربردی و از لحاظ روش، توصیفی و علّی بوده و دادهها به روش کتابخانهای و میدانی جمعآوریشده است. در این تحقیق، از تصاویر ماهواره ای، تصاویر پهپاد، دوربین های نصب شده بر روی خودرو و AVL به عنوان ورودی های سیستم مانیتوریگ هوشمند استفاده شده است. نتایج این تحقیق حاکی از آن است که با استفاده از سیستم مانیتورینگ هوشمند امکان پایش هوشمند ساختوسازهای غیرقانونی توسط فنون پردازش تصاویر و دادههای موردنیاز، با کمترین حضور عامل انسانی و در زمان کوتاهتر وجود دارد. دقت کلی 94 درصد و ضریب کاپای 71 درصد برای طبقهبندی تصویر در این سیستم، صحت نتایج فوق را تائید کرده و نشان میدهد در این روش سرعت و دقت طبقهبندی تصاویر، شناسایی ساختمانهای در حال تغییر و شناسایی ساختوسازهای غیرقانونی بهمراتب بالاتر از روشهای فیزیکی و موجود میباشد.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Analysis of intelligent model of monitoring construction violations in urban management (Case study: Mashhad metropolitan area)
نویسندگان [English]
- Mahdi Fahmideh Modami 1
- Masoud Ayaz 2
- Ahmad Alajeh Gardi 3
- mahdi javanshiri 4
1 PhD in Crisis Management, Mashhad Municipality, Mashhad, Iran
2 Master of Geography and Urban Planning, Mashhad Municipality, Mashhad, Iran
3 Master of Urban Design and Urban Planning, Mashhad Municipality, Mashhad, Iran
4 Postdoc. Candidate, Geography and Rural Planning, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
چکیده [English]
Given the unprecedented and growing trend of population growth and urban expansion in recent decades, we have faced a worrying increase in construction, especially unauthorized construction in the urban area; This has overshadowed the system of urban management and planning, so preventing unauthorized urban construction is one of the main problems of urban managers. The current method of controlling construction violations includes field inspections based on human knowledge, which require a huge financial, time and human cost and may even lead to failure to identify construction violations in a timely manner. The current method of controlling construction violations includes field inspections based on human knowledge, which in addition to the need to spend exorbitant financial, time and human resources, may lead to collusion between builders and municipal inspectors or even failure to identify construction violations in a timely manner. In this regard, providing an intelligent and accurate method for identifying construction violations and targeting the search for construction patrols is more than necessary. The aim of this study is to provide an intelligent strategic model in monitoring violations. The present research is applied in terms of purpose and descriptive and causal in terms of method and the data has been collected by library and field methods. In this research, satellite images, UAV images, on-camera cameras and AVL have been used as inputs to the intelligent monitoring system. The results of this study indicate that by using the intelligent monitoring system, it is possible to intelligently monitor illegal constructs by processing the required image and data techniques, with the least presence of human agents and in a shorter time. The overall accuracy of 94% and the kappa coefficient of 71% for image classification in this system confirm the accuracy of the above results. It shows that in this method, the speed and accuracy of image classification, identification of changing buildings and identification of illegal constructions are much higher than physical and existing methods.
کلیدواژهها [English]
- Intelligent Monitoring System
- Illegal Constructions
- Construction Violations Monitoring
- UAV
- Mashhad Metropolis