نوع مقاله : علمی - پژوهشی
نویسندگان
1 گروه محیط زیست - دانشکده منابع طبیعی - دانشگاه زابل
2 گروه محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه زابل
3 دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران
چکیده
بررسی روند رشد شهرها و پیشبینی تغییرات آنها در آینده جهت برنامهریزیهای فضایی ضروری است. به این منظور نیاز به نقشهسازی پهنههای ساخت و ساز شده است. در بسیاری از مناطق خصوصاً در اقلیم خشک تفکیک مناطق ساخت و ساز شده از محیط اطراف به سادگی و با روشهای معمول طبقهبندی تصاویر ماهوارهای و یا نمایههای متداول با دقت قابل قبول امکانپذیر نیست. از این رو بسیاری از پژوهشگران نمایههای طیفی مختلفی را جهت استخراج مناطق ساخت و ساز شده توسعه دادهاند. استفاده از تغییرات دمای سطح زمین جهت نشاندادن مناطق ساخت و ساز شده بهکمک الگوریتم زونهای اقلیمی محلی (LCZ) کمتر مورد توجه بوده و روش نسبتاً جدیدی محسوب میشود. لذا در این مقاله تفکیک مناطق ساخت و ساز شده از سایر انواع پوشش اراضی پیرامونی آن با استفاده از الگوریتم LCZ انجام شد. با توجه به عدم محدودیت تعداد باند در این روش از چهار سری از تصاویر ماهوارهای لندست مربوط به سال 2020 استفاده شد و صحت آن با جدیدترین نمایههای ساخت و ساز شده (DBI، BLFEI، BAEI و BAEM) که بهصورت خودکار طبقهبندی شدهاند، مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج این مطالعه نشان داد که صحت طبقهبندی ناشی از الگوریتم LCZ 96% است، حال آنکه نمایههای BLFEI و BAEM قادر به تفکیک کامل مناطق ساخت و ساز شده از سایر انواع پوشش اراضی نبوده و صحت کلی نمایه BAEI نیز 37% به دست آمد. بنابراین استفاده از روش LCZ کارایی بالایی نسبت به نمایههای ساخت و ساز شده دارد و برای مناطق خشک و نیمهخشک توصیه میشود.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Comparison of the efficiency of local climatic zone algorithm in separating built-up area compared to built-up indices
نویسندگان [English]
- Najme Satari 1
- Malihe Erfani 2
- FATEMEH Jahanishakib 3
1 Faculty of Natural Resources, University of Zabol, Iran
2 Department of Environmental Sciences, Faculty of Natural Resources, University of Zabol, Iran
3 Faculty of ٍNatural Resources and Environment, University of Birjand, Birjand, Iran
چکیده [English]
Trend analysis of growth of cities and predicting their changes in the future are essential for spatial planning. For this purpose, it is necessary to map build-up areas. In many areas, especially in arid climate, it is not possible to separate the build-up areas from the surrounding land cover simply. That's mean the usual methods of classifying satellite images or conventional indices can’t separate mentioned classes with acceptable accuracy. Hence, many researchers have developed different spectral indices to extract the build-up areas. The use of surface temperature changes to represent build-up areas using the Local Climate Zones (LCZ) algorithm is less considered and is a relatively new method. Therefore, in this paper, the separation of build-up areas from the other surrounding land cover was considered using LCZ algorithm. There is no limit to the number of bands in this method, thus four series of Landsat satellite images in the year 2020 were used and the LCZ algorithm’s accuracy was compared with the latest automatic classified build-up indices including DBI, BLFEI, BAEI and BAEM. The results of this study showed that the classification accuracy of the LCZ algorithm was 96%, while the BLFEI and BAEM indices were not able to completely separate the build-up areas from other types of land cover. The total accuracy of the BAEI index was 0.37. Therefore, the use of LCZ method has a high efficiency compared to build-up indices, and it is recommended in arid and semi-arid zones.
کلیدواژهها [English]
- Land use
- Landsat 8
- Thermal infrared
- classification
- spectral index