آرشیو

آرشیو شماره‌ها:
۲۱

چکیده

زمینه و هدف: شهرنشینی یک روند جهانی است که به طور قابل توجهی بر توسعه پایدار شهری و کیفیت زندگی شهری تأثیر می گذارد. ارزیابی پراکندگی شهری برای برنامه ریزی شهری پایدار حیاتی است و با اهداف کلیدی اهداف توسعه پایدار سازمان ملل متحد همسو است. هدف از پژوهش حاضر که از نوع توصیفی-تحلیلی است، شناسایی و سنجش شدت پراکنده رویی شهری در شهر دیوانیه از کشور عراق با استفاده از فناوری جغرافیایی و شاخص های چشم انداز برای ارزیابی، نقشه برداری و کمی کردن گستره پراکندگی شهری در دیوانیه از سال 1990 تا 2024 می باشد. روش شناسی: لذا برای دستیابی به هدف مورد نظر، از الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده توسط ماشین بردار پشتیبان (SVM) همراه با معیارهای چشم انداز استفاده شده است. در این راستا ابتدا تصاویر ماهواره ای مربوط به سال های 1990، 2000، 2011، 2020 و 2024 به کمک ماهواره Landsat  استخراج و با استفاده از الگوریتم SVM در نرم افزار ENVI4.8  طبقه بندی و تغییرات آشکار شدند. همچنین، با کاربست متریک های چشم انداز با استفاده از نر مافزار Fragstats 4.2، پرا کنده رویی شهری در شهر دیوانیه بررسی و استخراج شد. یافته ها و نتیجه گیری: نتایج نشان داد، میزان ساخت در شهر دیوانیه در دوره مطالعه 34 ساله، از 2069 هکتار در سال 1990 به 4420 هکتار در سال 2024 رسیده است. به عبارتی این شهر شاهد رشد 6/113 درصد بوده است. این مطالعه همچنین از طریق معیارهای چشم انداز کشف کرد که الگوی پراکندگی شهری در دیوانیه با همه اشکال پراکندگی شهری، یعنی جهش، پر کردن، نوار/روبان، و توسعه کم تراکم مشخص می شود.

Measuring and evaluating urban sprawl using satellite images and Landscape metrics in Iraq Country (Case study: Al-Diwaniyahcity

Background and Objective: Urbanization is a global trend that significantly impacts sustainable urban development and the quality of urban life. Assessing urban sprawl is critical for sustainable urban planning and aligns with the key objectives of the United Nations sustainable development goals. The present descriptive-analytical study aims to identify and measure the intensity of urban sprawl in the city of Al-Diwaniyah, Iraq. Methodology: Using geographic technology and landscape indicators, the study assesses, maps, and quantifies the extent of urban sprawl in Al-Diwaniyah from 1990 to 2024. Therefore, to achieve the desired goal, a supervised machine learning algorithm using a support vector machine (SVM) along with landscape criteria was used. In this regard, first, satellite images for the years 1990, 2000, 2011, 2020, and 2024 were extracted using the Landsat satellite and classified and changes were revealed using the SVM algorithm in ENVI4.8 software. Also, by applying landscape metrics using Fragstats 4.2 software, urban sprawl in the city of Al-Diwaniyah was examined and extracted. Findings and Conclusion: The results showed that the amount of construction in Al-Diwaniyah city increased from 2069 hectares in 1990 to 4420 hectares in 2024 during the 34-year study period. In other words, the city witnessed a growth of 113.6%. The study also discovered through landscape criteria that all forms of urban sprawl, leapfrog, infill, strip/ribbon, and low density development characterize the urban sprawl pattern in Diwaniyah.

تبلیغات