تحلیل تغییرات کاربری اراضی شهری با تأکید بر فرایند کالایی‌شدن فضا در شهر زاهدان با استفاده از داده‌های سنجش‌‌از‌دور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

2 دانشیار گروه جغرافیا، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

3 استاد گروه جغرافیا، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

چکیده

تغییرات کاربری اراضی و گسترش پیرامونی شهرها تحت­تأثیر فرایند کالایی­شدن، در سال‌های اخیر شدت یافته است. پژوهش حاضر، با هدف تحلیل روند تغییرات کاربری اراضی در یک دورة 38ساله (1986 تا 2024) و بررسی پدیدة کالایی­شدن فضای شهر زاهدان، صورت گرفته است. تلاش­شده با بهره‌گیری از داده‌های سنجش­ازدور و تصاویر طبقه‌بندی نظارت­شده، با استفاده از الگوریتم ماشین بردار (SVM‌)، تغییرات بلندمدت کاربری اراضی بررسی و نقش کالایی­شدن فضا تحلیل­شود؛ بنابراین تغییرکاربری زمین با استفاده از روش‌های تحلیل تغییر خالص و تحلیل ماتریس جدول‌بندی متقاطع بررسی­شد. یافته‌ها نشان می‌دهد، مناطق انسان­ساخت در طی دورة مورد مطالعه، از حدود6.3% به14.7% افزایش داشته است. اراضی بایر از 92 %  به 82% روند کاهشی حدود 10 % را تجربه­کرده که عمدتاً به نفع اراضی انسان­ساخت صورت پذیرفته است. تغییر کاربری پوشش گیاهی، در سال‌های مورد مطالعه با نوساناتی همراه بوده و نهایتاً افزایشی حدود (68%) را تجربه ­نموده است؛ تغییرات افزایشی آن بیشتر از تغییرات کاهشی و در خارج از محدودة قانونی شهر اتفاق افتاده است. نتایج نشان­می‌دهد، اراضی انسان‌ساخت در طی سال‌های 2024-1986 با رشد 133 درصدی به‌طور پیوسته در حال گسترش بوده و در مقابل، زمین‌های بایر و پوشش‌های گیاهی کاهش یا نوسان داشته‌اند. تحلیل‌ها گویای آن است که کالایی­شدن فضا منجر به تخصیص بازارمحور اراضی و تغییرات ساختاری در الگوی توسعة شهری شده است؛ بنابراین نیاز به مداخلات مدیریتی و حکمرانی در جهت هدایت برنامه‌ریزی شهری به­سوی شهرهای عادلانه‌تر و پایدارتر به­ویژه در شهرهایی که به­سرعت در حال گسترش هستند، می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Analysis of Urban Land Use Changes with Emphasis on the Commodification of Space Process in Zahedan City Using Remote Sensing Data

نویسندگان [English]

  • Zeynab Sargazi 1
  • Mohammad Ajza Shokouhi 2
  • Mohammad Rahim Rahnama 3
1 Ph.D Student of Geography and Urban Planning, Ferdowsi University of Mashhad
2 Associate Professor of Geography, Faculty of Letters and Humanities, Ferdowsi University of Mashhad
3 Professor of Geography, Faculty of Letters and Humanities, Ferdowsi University of Mashhad
چکیده [English]

Land use changes and urban peripheral expansion have intensified in recent years under the influence of the commodification process. The present study was conducted with the aim of analyzing the trend of land use changes over a 38-year period (1986 to 2024) and investigating the phenomenon of space commodification in Zahedan city. An attempt was made to use remote sensing data and the vector machine (SVM) algorithm to examine long-term land use changes and analyze the role of space commodification. Land use change was examined using pure change analysis and cross-tabulation matrix analysis methods. The findings indicate an increase in man-made areas during the study period from about 6.3% to 14.7%.Barren lands have experienced a decrease of about 10% from 92% to 82%, which has mainly benefited man-made lands. The change in land use of vegetation has also been accompanied by fluctuations and has finally experienced an increase of about (68%), with the increasing changes occurring more than the decreasing changes and outside the legal limits of the city. The results showed that man-made lands have been continuously expanding during the years 1986-2024 with a growth of 133%, while wasteland and vegetation have decreased or fluctuated. The analyses indicate that the commodification of space has led to market-based allocation of land and structural changes in the urban development pattern. Therefore, there is a need for management interventions to guide urban planning towards more equitable and sustainable cities, especially in cities that are expanding rapidly.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Spatial commodification
  • land use change
  • remote sensing
  • SVM index
  • Zahedan city
آرخی، صالح؛ محدثه اصفهانی (1398). پیش‌بینی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصاویر چند زمانه و مدل زنجیره‌ای مارکوف (مورد شناسی: شهرایلام) فصلنامه جغرافیا و آمایش شهری- منطقه ای. سال نهم. شماره 30. صفحات  112-95.
 https://www.sid.ir/paper/236645/fa
باستیه، ژان؛ برنارد دزر ( 1382) . شهر، ترجمه غلام محمد قره‌چمنی و علی اشرفی. تهران. انتشارات دانشگاه هنر.
بکائیان، فاطمه؛ علی‌اکبر شمسی‌پور؛ مرضیه علی‌خواه‌اصل  (1399). پایش روند تغییرات کاربری اراضی با تاکید بر توسعه فیزیکی شهر تهران، فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیست. دوره 22. شماره 1.
حسین‌آبادی، سعید؛ ابراهیم اکبری؛ افسانه نقدبیشی (1399). ارزیابی و شبیه‌سازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از طبقه‌بندی شی‌گرا و مدل زنجیره مارکوف، موردمطالعه: شهر بیرجند و پیرامون آن. جغرافیا و مخاطرات محیطی. شماره 33. صفحات 189-168.
راستی، سعید؛ مصطفی مهدوی‌فرد؛ سیدهدایت شیخ‌قادری؛ ابوذر نصیری؛ نازنین‌زهرا تکتازا (1401). چند فصلی سنتینل 1 و 2 به منظور تهیه نقشه کاربری اراضی در فضای ابری گوگل ارث انجین (مطالعه موردی: استان گیلان)، جغرافیا و روابط انسانی. دوره 5. شماره 19. صفحات 373-357.
https://doi:10.22034/GAHR.2022.336692.1696
ایمانی شاملو، جواد؛ مجتبی رفیعیان؛ هاشم دادش‌پور (۱۳۹۵). سوداگری شهری و واگرایی فضایی: تحلیل تحولات فضایی کلان‌شهر تهران مبتنی بر اقتصاد نفت، فصلنامه ژئوپلیتیک. دوره ۱۲. شماره 41. صفحات 135-104.
روستا، زهرا؛ سیدمسعود منوری؛ مهدی درویشی؛ فاطمه فالحتی؛ مریم مروتی (1392). ارزیابی روند توسعه فیزیکی شهر شیراز و تأثیر شرایط فیزیوگرافیک بر روی روند تغییرات کاربری اراضی. فصلنامه جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی. دوره 24. شماره 49. صفحات 200- 183.
زیاری، کرامت االله (1384). برنامه‌ریزی کاربری اراضی شهری، یزد. انتشارات دانشگاه یزد.
https://ketab.ir/Book/B6E88E4F-2649-4428-A2B8-04A25926E00E
زیاری، کرامت‌الله (1383).اقتصاد شهری، تهران. انتشارات دانشگاه یزد.
سفیانیان، علیرضا؛ لقمان خداکرمی (1390). تهیه نقشه کاربری اراضی با استفاده از روش طبقه‌بندی فازی، مطالعه موردی سه زیر حوزه آبخیز کبودرآهنگ، رزن- قهاوند و خونجین- تلخاب در استان همدان. فصلنامه آمایش سرزمین. سال سوم. شماره 4. صفحات 114- 95.
https://ensani.ir/file/download/article/20120329164819-5109-20
شیخی، محمد؛ مهدی  مدیری؛ سارا رمضانی (1399). شناسایی و طبقه‌بندی عوامل موثر بر تغییرات کاربری و پوشش اراضی شهر دماوندبا استفاده از روش کیو، فصلنامه برنامه‌ریزی و آمایش فضا. شماره 2. صفحات 168-141.
عبدالهی،علی‌اصغر، مصطفی خبازی؛ زهرا درانی‌زاده (1399). مدل‌سازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون، لاهیجان. فصلنامه برنامه‌ریزی و آمایش فضا. شماره 1. صفحات 79-49.
علیزاده‌ربیعی، حسن‌ (1392). سنجش از دور: اصول و کاربرد،  تهران. انتشارات سازمان مطالعه و تدوین کتب علوم انسانی دانشگاه‌ها. (سمت).
محمدنژاد‌آروق، وحید ( 1399). شناسایی اراضی شهری با استفاده از تصاویرماهوارهای سنتینل1و2بر پایة سامانة گوگل ارث انجین GEE))، پژوهش‌های جغرافیای برنامه‌ریزی شهری. دورة 8. شمارة 3. پاییز 1399. صفحات630-613.
https://doi.org/10.22059/jurbangeo.2020.301237.1270
مهدی‌زاده، جواد (1379). برنامه‌ریزی کاربری زمین از دیدگاه توسعة پایدار، مهندسین مشاور فرنهاد. نشریةجستارهای برنامه‌ریزی و طراحی شهری. تهران.
https://sid.ir/paper/490342/fa
ﻣﻬﻨﺪﺳﯿﻦ ﻣﺸﺎور ﺷﻬﺮ و ﺧﺎﻧﻪ (1385). طرح جامع شهر زاهدان. سازمان مسکن و شهرسازی استان سیستان و بلوچستان. زاهدان.
ﻣﻬﻨﺪﺳﯿﻦ ﻣﺸﺎور ﺷﻬﺮ و ﺧﺎﻧﻪ (1398). بازنگری طرح توسعه و عمران (جامع) شهر زاهدان، بررسی و شناخت وضع موجود و  مطالعات کالبدی. زاهدان.
Bastien, Jean and Deser, Bernard. (2003). City, translated by Gholam Mohammad Ghare Chamani and Ali Ashrafi, Tehran, University of Arts Publications.
Basak, D., Pal, S., & Patranabis, D. C. (2007). Support vector regression. Neural Information Processing-Letters and Reviews, 11(10), 203-224.
Belgiu & Drăguţ (2016). Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 114, 24-31.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0924271616000265
Brown, G., Pijanowski, B., & Duh, J. (2000). Modeling the relationships between land use and land cover on private lands in the Upper Midwest  USA.Journal of Environmental Management, 59(4). 247-263.
https://doi.org/10.1006/jema.2000.0369
Burges, C. J. (1998). A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition,” Data     Min. Knowl. Discov. 22, Vol. 2, No. 2,  121–167, 1998.
Cui, Xuezhu &Wang,Xuedong .(2015 ). Urban land use change and its effect on social metabolism: An empirical study in Shanghai China Conventional Correlation Analysis (CCA)" Habitat International, Vol.49. 251-259.
https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2015.05.018
Haase, D., Seppelt, R. & Haase, A.(2008). Land Use Impacts of Demographic Change -  Lessons From Eastern German Urban Regions. In Use of Landscape Sciences for the Assessment of Environmental Security, (329-344). Springer Netherlands.
Harvey, D. (1989). The urban experience. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press.
https://books.google.com/books/about/The_Urban_Experience.html?id=4WHsNbPlZsAC
Harvey, D. (1985). The geopolitics of capitalism (128-163). Macmillan Education UK.
Harvey, D. (2006). Spaces of Global Capitalism: Towards a Theory of Uneven Geographical Development. Verso.
https://www.researchgate.net/publication/235673992_Spaces_of_Global_Capitalism
Holtgrave, A. K., Roder, N., Ackermann, A., Erasmi, S., & Kleinschmit, B. (2020). Comparing Sentinel-1 and-2 data and indices for agricultural land use monitoring. Remote Sensing, 12(18), 2020.
Huang, S., Tang, L., Hupy, J. P., Wang, Y., & Shao, G. (2021). A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote  sensing. Journal of Forestry Research, 32(1),1-6.
Koskinen, J., Leinonen, U., Vollrath, A., Ortmann, A., Lindquist, E., d'Annunzio, R.,Pekkarinen, A., Kayhko, N., 2019. Participatory mapping of forest plantations with Open Foris and Google Earth Engine. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,148.63-74.
Lefebvre, H. (1991). The production of space. Cambridge Massachusets : BlackWell 1991.  Translated by Donald NicholsonSmith. Oxford: Blackwell.
Molotch, H. (2018). The city as a growth machine: Toward a political economy of place 1. In Classic readings in urban planning (180-196). Routledge. 
https://www.taylorfrancis.com/books/edit/10.4324/9781351179522
Maxwell, A. E., Warner, T. A., & Fang, F. (2018). Implementation of machine-learning classification in remote sensing: An applied review. International journal of remote sensing, 39(9), 2784-2817., May 2018.
Mountrakis, G., Im, J., & Ogole, C. (2011). Support vector machines in remote sensing: A review. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 66(3), 247-259.
Poelmans, L., & Van Rompaey, A. (2010). Complexity and performance of urban expansion models. Computers. Environment and Urban Systems. 34(1), 17-27.
Pontius RG, Cheuk ML (2006) A generalized cross tabulating matrix tocompare soft-classified maps at multiple resolution. Int J Geogr Inf Sci 20:1-30.   
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13658810500391024 
Pontius RG, Shusas E, McEachern M. (2004). Detecting important categorical land changes while accounting for persistence. Agric Ecosyst Environ 101:251–268.
Rahnama , M, R (2021). Forecasting land-use changes in Mashhad Metropolitan area using Cellular Automata and Markov chain model for 2016-2030."Sustainable Cities and Society. Volume 64.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210670720307642
  Rahnama ,M,R (2021). Simulation of land use land cover change in Melbourne metropolitan area from 2014 to 2030: using multilayer perceptron neural networks and Markov chain model. Australian Planner. Volume 57. 36-49.  
Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with kernels: support vector machines, regularization, optimization, and beyond. MIT press.
https://doi.org/10.7551/mitpress/4175.001.0001
 
Seto L. C., Woodcock C. E., Song C., Huang X., Lu J.& Kaufmann R. K. (2002). Monitoring land use change in the Pearl river delta using Landsat TM. International journal of remote sensing, 23 .(10), 989-1003.
https://www.researchgate.net/publication/228969312_
Shawe-Taylor, J., & Cristianini, N. (2004). Kernel methods for pattern analysis. Cambridge university press.
http://www.pzs.dstu.dp.ua/DataMining/svm/bibl/Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf
Simwandaa, Matamyo, Murayama, Yuji. (2018). Spatiotemporal patterns of urban land use change in the rapidly growing city of Lusaka, Zambia: Implications for sustainable urban development. Sustainable Cities and Society 39, 262–274.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210670717309186
Smith, N. (1990). Uneven Development: Nature, Capital, and the Production of Space. Blackwell.
https://www.google.com/books/edition/Uneven_Development/5dfKBaNoUbwC?hl=en&gbpv=0
Smith, N. (1996). The New Urban Frontier: Gentrification and the Revanchist City. Routledge.
https://www.routledge.com/The-New-Urban-Frontier-Gentrification-and-the-Revanchist-City/Smith/p/book/9780415132558
Vapnik, V. N. ( 2000). The Nature of Statistical Learning Theory,” Nat. Stat. Learn. Theory, 2000.
Van et al. (2017). Detection and Prediction of Urban Expansion of Hanoi Area (Vietnam) Using SPOT-5 Satellite Imagery and Markov Chain Model, International Conference on Geo- Spatial Technologies and Earth  Resources .Application in Geospatial Technology and Earth Resources. 119-133.
https://www.researchgate.net/publication/320255247
Yaban, M., Azmi, M. A. S. B., Zakaria, M. Z., & Isa, M. M. (2022). Comparison of support vector machines (SVMs) and maximum likelihood classification (MLC) for Nipa Palm (Nypa fruticans) extent in East Coast of Sabah, Malaysia. In Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2022) (1-8).
https://acrs-aars.org/proceeding/ACRS2022/ACRS22_4.