به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

detection

در نشریات گروه جغرافیا
تکرار جستجوی کلیدواژه detection در نشریات گروه علوم انسانی
  • صالح ارخی*
    زمینه و هدف

    به موازات افزایش روزافزون جمعیت شهرنشین، میزان ساخت و ساز در فضای شهر توسعه یافته است. توسعه ساخت و ساز در فضای افقی و بدون توجه به محدودیت های موجود منجر به بروز مشکلات محیطی، اقتصادی و حقوقی برای شهروندان شده است. دستیابی به میزان، شدت و جهت توسعه ساخت وساز از گذشته تاکنون و پیش بینی وضعیت ساخت و ساز در آینده، نخستین گام در جهت مدیریت علمی و عملی توسعه فیزیکی ساخت و ساز شهری، و برنامه ریزی و ارائه راهکارهای مناسب به منظور ایجاد تناسب مابین تخصیص مکانی ساخت و ساز و انواع ملاحظات حقوقی، اقتصادی و محیطی می باشد. هدف این پژوهش مدل سازی  و پیش بینی رشد شهری با استفاده ازتصاویر ماهواره ای و مدلCA-Markov  می باشد.

    روش شناسی

    در این پژوهش، ابتدا، با استفاده از تصاویر چندزمانه لندست مربوط به سال های 1355، 1380 و 1400 تغییرات کاربری اراضی مورد بررسی قرار گرفت و سپس گسترش فضایی شهر گرگان در سال های (2021 م) و (2050 م) با استفاده از مدل CA-Markov  پیش بینی شد. بر اساس نتایج این پژوهش، تغییرات کاربری ها و سطح کاربری های منطقه محاسبه و مورد مقایسه و بررسی قرار گرفته اند.  قلمرو جغرافیایی این پژوهش، شهر گرگان می باشد.

    یافته ها و نتیجه گیری

    نتایج این پژوهش نشان می دهد که بیشترین افزایش کاربری ها مربوط به کاربری های شهری (کاربری های ساخته شده) است که از رقم 79/6005 در سال 1400 به رقم 66/7141 هکتار در سال 2050 رسیده است. بر اساس نتایج این پژوهش، رشد شهر گرگان طی سال های آینده به سمت زمین های زراعی در پیرامون شمال، شمال غربی و شمال شرقی خواهد رفت.

    کلید واژگان: آشکارسازی، مدل CA مارکوف، تغییر کاربری، تصاویر ماهواره ای، پیش بینی تغییرات، گرگان
    Saleh Arekhi *
    Background and Objective

    In parallel with the ever-increasing urban population, the amount of construction in the city space has been developed. The development of construction in the horizontal space and regardless of the existing restrictions has led to environmental, economic and legal problems for the citizens. Achieving the amount, intensity and direction of development Construction from the past until now and forecasting the construction situation in the future is the first step towards the scientific and practical management of the physical development of urban construction, and planning and providing suitable solutions in order to create a balance between the spatial allocation of construction and all kinds of legal, economic and environmental considerations. The purpose of this research is to model and predict urban growth using satellite images and CA-Markov model.

    Methodology

    In this research, firstly, using multi-time Landsat images related to the years 1976, 2001 and 2021, land use changes were investigated, and then the spatial expansion of Gorgan city in  (2021 AD) and  (2050 AD) was predicted using the CA-Markov model. Based on the results of this research, the changes in land use and the level of land use in the area have been calculated and compared.  The geographical area of ​​this research is the city of Gorgan.

    Findings and Conclusion

    The results of this research show that the largest increase in land use is related to urban land use (built land use), which increased from 6005.79 hectares in 2021 to 7141.66 hectares in 2050. Based on the results of this research, the growth of the city of Gorgan in the coming years will go towards the agricultural lands around the north, northwest and northeast.

    Keywords: Detection, CA Markov Model, Change Of Use, Satellite Images, Change Prediction, Gorgan
  • مریم کوهانی، عباس کیانی*، یاسر ابراهیمیان قاجاری

    پوشش گیاهی نقش موثری بر روی محیط زیست داشته و با بررسی روند تغییرات آن می توان گام مهمی در جهت برنامه ریزی صحیح و مدیریت اصولی برداشت. در این راستا، تصاویر سری زمانی می تواند ابزار بسیار مفیدی در زمینه ی مطالعات محیطی مرتبط با تغییرات پوشش گیاهی و کشف ناهنجاری باشد. در پژوهش حاضر تغییرات زمانی بلندمدت پوشش گیاهی شهرستان چالوس با استفاده از داده های ماهواره ای لندست 7،5 و 8 در طی سال های 1986 تا 2021 بررسی و ارزیابی شد. در راستای تحقق این هدف، 36 تصویر سری زمانی شاخص EVI به کار گرفته شد. با توجه به وسعت منطقه و غیریکنواخت بودن تغییرات، با انتخاب چند موقعیت مکانی از منطقه موردمطالعه به عنوان نقاط مهم بررسی ها صورت گرفت. نقشه تغییرات و روند تغییرات به دست آمده از این تحقیق حاکی از کاهش و رشد پوشش گیاهی، بسته به شرایط زمانی و مکانی بوده است. در برخی از مناطق ساحلی پوشش گیاهی به مرور زمان روند کاهشی داشته که تبدیل به شهرک و مناطق تجاری شده است و در برخی دیگر از نقاط شمالی، مناطقی که از پوشش گیاهی ضعیفی برخوردار بودند در طی این سال ها تبدیل به مزارع و زمین های کشاورزی شده اند. پوشش گیاهی در برخی مناطق کوهستانی به علت فاصله از مناطق مرطوب و با کاهش بارندگی روند کاهشی داشته است. درعین حال بر اساس تحلیل سری زمانی در این بازه زمانی 36 ساله روند کاهش پوشش گیاهی برای دو سال نسبت به سایر سال ها از شدت بیشتری برخوردار بوده، به گونه ای که نمودارهای آنومالی آن دارای افت زیاد و کاهش چشم گیر پوشش گیاهی نسبت به وضعیت نرمال هستند. نتایج تحقیق نشان داد که معیار آنومالی به خوبی قادر است تغییرات سالانه بین پوشش گیاهی و همچنین خشکسالی های احتمالی رخ داده را به نمایش بگذارد. همچنین برای بهره گیری بهتر از این معیار، به کارگیری معیار آنومالی نسبت به میانگین کلی با تمایز بالایی موفق به کشف ناهنجاری پوشش گیاهی در این منطقه شد و درک بهتری از سیر روند تغییرات ارایه داد.

    کلید واژگان: شاخص EVI، آنومالی، تصویر ماهواره ای، پایش، سری زمانی
    Maryam Kouhani, Abbas Kiani *, Yasser Ebrahimian Ghajari
    Introduction

    Vegetation has always been affected by various environmental and human factors that have directly or indirectly affected the conditions and performance of the environment over time. Consequently, monitoring and investigating the vegetation cover in the northern regions of Iran is also highly considered important. Research suggests that the destruction and change of vegetation cover and forests are among the most important factors influencing natural hazards such as floods, erosion, and earthquakes. In addition to processing and presenting well-known spatial data, remote sensing can also be used to improve human understanding of annual changes in vegetation cover, from a local to a global scale. In this regard, the anomaly evaluation criterion with high differentiation can separate and display anomalous areas in order to recognize the change process and reveal the areas with anomalies over time. Thus, medium-resolution images, vegetation indices, and anomaly criteria can be used to evaluate long-term vegetation changes. Therefore, a positive step in reducing the environmental effects of a region can be made by locating the urban areas that have experienced changes over time and making decisions related to future planning.

    Material and methods

    This study utilized a time series of Landsat 5, 7, and 8 images downloaded from the Google Earth engine. To get the best representation of the vegetation in this study, spring and summer were chosen because vegetation at this time is at its greenest. The main focus of this study was on the evaluation of vegetation changes over time quantitatively and qualitatively, using remote sensing data from Google Earth Engine to prepare a map of vegetation changes over time. The general process of implementing this research can be summarized in 7 phases. The first phase involves taking Landsat images and preparing statistical meteorological data. In the second phase, the time series images were collected according to the specific period and in the third phase, the obtained images were corrected and pre-processed. As a next step, the EVI index is extracted from all Landsat images, and then to determine the anomaly of changes, a series of statistical analyses, including the mean and standard deviation, are applied. The next step involves generating the map of anomalous time series changes and extracting the map of vegetation changes to improve understanding. The end of the process also includes evaluating the results obtained from this research.

    Results and Discussion

    Since vegetation and drought changes are non-uniform depending on location and distance from the sea and humid areas, and vegetation is destroyed to build villas, residential areas, commercial areas, and towns, several study areas were divided into smaller pieces. Then each area was analyzed and evaluated separately for its changes. It has been observed in the first and third study areas that vegetation has generally been on the rise in the past 36 years, although sometimes there have been anomalies and fluctuations in EVI value. It was significant to see the reduced vegetation in 2008 in both regions. For example, 262.5 mm of precipitation in the first region fell this year, indicating a rain shortage. The results obtained from the second region, considered one of the coastal regions, indicate that the anomaly graph in the region during the period had a downward slope in the direction of decreasing vegetation, and EVI values reached 0.14 in 2005 and 0.09 in 2013. The 4th and 5th regions have shown a lot of fluctuations in anomalous changes and EVI values, although the trend has generally been downward. Results obtained in the 4th region show that vegetation cover peaked in 2004 and 2011. Rainfall in the 5th region, a highland region, in 2008 was deficient, with 259.8 mm reported by the meteorological station. The anomaly value in this year was -1.96. According to the Department of Meteorology in Mazandaran province, most droughts that have affected the underground water in the province have taken place in coastal and plain areas in the province's east and center, and in western cities, they have mostly affected mountainous areas.

    Conclusion

    Thirty-six years of EVI time series images obtained from Landsat images were utilized in this study to investigate the changes and identify anomalies. In order to conduct a more detailed investigation, the study area was divided into several different regions, and each region was evaluated separately. The results obtained with existing meteorological statistical data were analyzed because vegetation can be affected by climatic and environmental conditions such as weather conditions. According to the results from study area )4(, vegetation cover has consistently decreased over the last three decades due to various factors like tree cutting, landslides, or land use changes. As shown in the map showing the obtained changes, there appears to be an increase in the value of the vegetation index in some northern areas of Chalus city until around 2002, indicating an improvement in greenness. While In some areas close to the Caspian Sea and the coastline, because of the construction of villas and commercial areas, there has been a loss of vegetation, such as in area (2) based on the changed map, a major part of the vegetation in that area has been destroyed because of the establishment of a settlement and construction of a road. As a result of comparing the evaluation of two anomaly approaches, it has also been concluded that both modes show almost the same trend of changes, but the graphs in "Anomaly compared to the overall average" mode compared to "Anomaly compared to the average of each set" display the change process better.

    Keywords: EVI index, Anomaly, Landsat, Detection, Time Series
  • سید حسین میرموسوی، زهرا تاران

    سیل یکی از مهمترین بلایای طبیعی در ایران است. سیل ها اثرات نامطلوبی مانند خطر جانی و مالی را در سال های آینده به همراه دارند، چرا که احتمال وقوع سیل ها بیشتر شده است و همینطور به این دلیل که افزایش جمعیت احتمالا منجر به اسکان افراد بیشتری در مناطق آسیب پذیر در برابر سیل می شود. پایش و آشکارسازی مناطق سیل زده در مدیریت بحران و کاهش خسارات مناطق در صورت احتمال رخداد سیل های بعدی، کارکرد فراوانی دارد. بر این اساس هدف مورد مطالعه در این پژوهش پایش و آشکارسازی رخداد سیل 1398 استان لرستان با استفاده از داده های ماهواره ای در سامانه گوگل ارث انجین می باشد. از این سامانه می توان برای پردازش و تجزیه و تحلیل نقشه های سیل بدون نیاز به دانلود داده ها یا استفاده از سخت افزار محاسباتی بالا، استفاده کرد. در این مقاله داده های سری زمانی ماهواره های trmm و gpm برای دوره یک ساله و یک ماهه فروردین ماه 1398 استخراج گردید و نشان داد که اوج بارش شدید در روز 5 و 12 فروردین ماه بوده است. تصاویر مربوط به آشکار سازی مناطق سیل زده نیز با استفاده از داده های ماهواره های سنتینل 1 و لندست 8 تولید شده و مورد تحلیل و بررسی قرار گرفت. بررسی مکانی نواحی سیلابی در تصاویر مربوطه نشان می دهد که شهرهای نورآباد، الشتر، بروجرد، دورود، ازنا و خرم آباد بیشترین و مستعدترین نواحی سیل گیر در استان لرستان بوده اند و بیشتر از سایر شهرها دچار سیل شده اند. همچنین مقدار مساحت سطحی مناطق سیل زده برای ماه فروردین 1398 در استان لرستان معادل 82/673 کیلومتر مربع برآورد گردید. در نهایت، نتایج بررسی های کاربری اراضی نشان داد که پیشروی سیل در نواحی دارای علفزار، زمین های زراعی و مناطق شهری و ساخته شده، بیشتر بوده است.

    کلید واژگان: آشکارسازی، کاربری اراضی، سیل، لرستان، گوگل ارث انجین
    Seyed Hossein Mirmousavi, zahra taran

    Flood is one of the most important natural disasters in Iran. Floods carry adverse effects such as life and financial risk in the years to come, as floods are more likely to occur and also because population growth is likely to result in more people settling in flood-vulnerable areas. Monitoring and revealing flooded areas has a lot of function in managing the crisis and reducing the damages of the areas in case of the possibility of future floods. Based on this, the purpose of this study is to monitor and detect the flood event of 1398 in Lorestan province using satellite data in Google Earth Engine system. This system can be used to process and analyze flood maps without the need to download data or use high computing hardware. In this article, the time series data of TRMM and GPM satellites were extracted for the period of one year and one month of Farvardin 1398 and showed that the peak of heavy rainfall was on the 5th and 12th of Farvardin. Images related to the detection of flooded areas were also produced and analyzed using the data of Sentinel 1 and Landsat 8 satellites. The spatial survey of the flood areas in the relevant images shows that the cities of Noorabad, Al-Shatar, Borujerd, Durood, Azna and Khorramabad were the most and most prone to flood areas in Lorestan province and were more affected by floods than other cities. Also, the surface area of flooded areas for April 2018 in Lorestan province was estimated as 673.82 square kilometers. Finally, the results of land cover studies showed that the advance of flood was more in areas with grasslands, agricultural lands and urban and built areas.

    Keywords: detection, land cover. flood, Lorestan, Google Earth Engine
  • اسماعیل اسدی، عباس نصیران، حجت الله خدری غریب وند، صالح کهیانی

    رویدادهای اقلیم و آب و هوایی حدی در سالهای اخیر به دلیل تلفات جانی انسانی و افزایش تصاعدی هزینه های مرتبط با آنها، مورد توجه قرار گرفته اند. این رویدادها، تاثیرات عمیقی بر اقتصاد و معیشت بسیاری از مردم و مناطق جهان می گذارند. تشخیص این رویدادها از نظر شدت، مدت و فراوانی به منظور چارچوب بندی راهبردهای کاهش و سازگاری مقابله با اثرات ناشی از تغییر اقلیم بسیار حیاتی و ضروری است. هدف این تحقیق تحلیل روند تغییرات شاخص های حدی بارش جهت آشکارسازی وقوع تغییر اقلیم در شهرستان نجف آباد با استفاده از آمار 20 ساله روزانه ایستگاه سینوپتیک نجف آباد از سال 2003 تا 2022 می باشد. بدین منظور برای بررسی روند تغییرات از شاخص های حدی بارش از آزمون ناپارامتریک من-کندال استفاده شد. نتایج نشان داد شاخص های حدی بارش الگوهای متفاوتی از شدت، مدت و فراوانی بارش ارایه می دهند. شاخص-هایPRCPTOT ، CDD، CWD، R10mm، R20mm، R95p، Rx5day و SDII روند کاهشی و شاخص های Rnn mm، R99p و Rx1day روند افزایشی دارند. ولی به دلیل پراکندگی زیاد و میزان کم بارش، الگوی بارش منطقه ای مشخص و کاملی قابل تشخیص نیست. بطور کلی، نتایج نشان داد بارش ها از روند منظمی تبعیت نمی کنند. نتایج حاصل از این پژوهش می توانند در راستای مدیریت صحیح و مقابله با شرایط احتمالی، راهکارهایی مرتبط با رخدادهای حدی ارایه دهند. ضمن اینکه، ترکیب داده های هواشناسی طولانی مدت با ادراک جوامع محلی آسیب پذیر و متاثر از تغییر اقلیم، می تواند به عنوان الگویی برای مدیران دراستای تصمیم گیری خردمندانه و برنامه ریزی مناسب تر مدنظرقرارگیرد.

    کلید واژگان: تغییر اقلیم، شاخص حدی، بارش، آشکارسازی، نجف آباد
    Esmaeil Asadi, Abbas Nasiran, Hojatollah Khedrigharibvand, Saleh Kahyani

    Extreme weather and climate events have received increased attention in the last few years, due to the often-large loss of human life and exponentially increasing costs associated with them. These events have profound impacts on economies and livelihoods of many regions of the world. In this regard, diagnosis of extreme events in terms of intensity, duration, and frequency is crucial in order to frame mitigation and adaptation strategies to counter the impacts due to climate. The purpose of this research is to analyze the trend of changes in precipitation extreme indices to reveal the occurrence of climate change in Najaf Abad using 20-year daily statistics of Najaf Abad synoptic station from 2003 to 2022. For this purpose, the extreme indices of precipitation and the non-parametric Mann-Kendall test were used to investigate the changes. The results showed that the precipitation extreme indices present different patterns of intensity, duration and frequency of precipitation. PRCPTOT, CDD, CWD, R10mm, R20mm, R95p, Rx5day and SDII indices are decreasing and Rnnmm, R99p and Rx1day indices are increasing. But in general, due to the high dispersion and low amount of rainfall, the regional rainfall pattern cannot be clearly identified. The results of the analysis of the threshold indices of precipitation showed that the precipitation does not follow a regular trend and is irregular. The results of this research can provide solutions to workers and managers in line with correct management and use of other capacities to deal with possible situations. In addition, the combination of the results with long-term meteorological data and the perception of local communities affected by climate change can be examined and become a model for managers to make more appropriate and relevant decisions and plans.

    Keywords: climate change, extreme indices, precipitation, detection, Najaf Abad
  • سید مهدی پورباقرکردی*

    شناسایی لندفرم ها از مطالعات پایه ای در دانش ژیومورفولوژی است. اهمیت شناسایی لندفرم ها به علت کاربرد آن ها در انواع برنامه ریزی های روستایی و شهری، برنامه ریزی آمایش و توریسم است. روش های چشمی در انتخاب بهترین ترکیب های باندی برای شناسایی لندفرم ها هم وقت گیر است و هم به علت ذهنیت گرایی و اعمال سلیقه های شخصی از دقت کافی در تشخیص حدود مرزی لندفرم ها و گاها نوع لندفرم ها برخوردار نیست. حل این مسیله از طریق کنکاش های رقومی در متن تصاویر قابل بررسی است. در این تحقیق از روش ترکیب آماری برای معرفی انواع حالات مختلف ترکیبات باندهای انعکاسی و از روش شاخص ترکیب بهینه باندی جهت انتخاب بهترین ترکیب باندی باهدف آشکارسازی لندفرم های کلان حوضه یزد اردکان در متن تصاویر سنجنده ETM+لندست از سری نسل هفتم استفاده شده است. نتایج حاصل از به کارگیری شاخص بهینه باندی در آشکارسازی لندفرم های کلان حوضه یزد اردکان نشان داده است که بهترین ترکیب باندی از بین بیست ترکیب مختلف باندهای طیفی سنجنده ETM+، ترکیب دو سه چهار با مقدار آماری 54.01 و نیز ترکیب یک دو چهار با مقدار آماری 54.02 است، به طوری که انواع دشت سرهای پخش سیلاب، اراضی مرتفع، اراضی کم ارتفاع و کویر یا شوره زارها و همچنین پدیمنت ها شناسایی شده اند.

    کلید واژگان: آشکارسازی، ترکیب بهینه باندی، لندفرم های کلان، حوضه یزد اردکان
    S.Mahdi Pourbagher Kordi *
    Introduction

    Identification of landforms is one of the basic studies in the Knowledge of geomorphology. The importance of identifying landforms are due to their application in various rural and urban planning, landscaping and tourism planning.Traditional methods of identifying landforms like to Visual interpretation, are both time-consuming, boring and costly, particularly on a large scale and are not sufficiently accurate in identifying the boundaries of macro-landforms. Subjectivity and the application of personal tastes is one of the most important issues in only traditional methods. Because it does not have enough accuracy in determining the boundaries of landforms and sometimes the type of landforms. The solution of this problem can be investigated in digital images context analysis. In this research the study area is Yazd-Ardakan basin.It is located almost in the center of Iran. This basin is geomorphologically limited to Ardakan Playa from the north and from the south direction is limited to Shirkuh heights, and from the east to Khoranagh sub-basin and finally from the west to Nodooshan sub-basin is connected. The purpose of this study is Detection of the macro geomorphological landforms in Yazd Ardakan basin using optimum composition index.

    Materials and methods

    In this research, the ETM+ sensor data from 7th generation Landsat satellite has been used to identify the large landforms such as Playa, pediments and, etc. The data of this sensor have many applications in the field of geomorphology such as shoreline displacement, sedimentary and erosion basin identification, mountain front identification, plains, beaches, separation of lithological structures, water networking and, etc. which in this study are geomorphological Yazd-Ardakan has been discussed. In this study, were used 9 bands of ETM + data related to 162 pass and 8th row and dated 19 August 2010, which were almost without cloud cover or cloud free. Exact time of imaging according to the information in the metadata file was nine hours, eleven minutes and thirty-nine seconds. Also, the general geomorphology map extracted from the geomorphology map of Iran related to the Institute of Geography of the University of Tehran and also Google Earth software have been used to investigate the accuracy and compatibility of the identified landforms resulting from digital processing of satellite images with terrestrial reality.In this study Geo-statistical methods were used.The Optimum Index Factor provides the best and most suitable band composition among the possible types of spectral band compositions based on the amount of total variance and correlation between band compositions.In this method, the selection of the optimal combination between the bands is done by quantitative evaluation of the effects in the image.This method avoids wasting time due to the large number of possible RGB compounds in the visual analysis process. OIF values are used to determine the most optimum bands composition, and bands are ranked according to their statistical information, which includes total variance and correlation between different bands.The best band combination of all three possible band combinations has the highest amount of information and the lowest repetition rate. In this study, the "law of composition" in statistics was used to select "r" objects (here a combination of 3 bands) from "n" objects (here 30-meters Landsat bands). This law is in the following relation:C(n,r)=n!/r!(n-r)!Where: C(n,r) is a combination of r object from n object and sign! It is called factorial and the factorial of any natural number (here 6 spectral bands of ETM + sensor) means the product of that number multiplied by all natural and integer numbers before itself In general, the product of n × (n-1) × (n-2) ×… 2 × 1Therefore, 20 bands compositions can be written for ETM+ sensor reflective bands, of which only one combination is the most optimal and desirable band composition for displaying geomorphological features of the earth surface due to having the most non-repetitive information, and it is the compound that have with the highest OIF statistical value.TIn order to calculate the OIF that shows better the surface landforms on a large scale, the correlation coefficients between the different bands must be calculated. Here, to show the degree of correlation between different ETM+ bands, a correlation matrix is used, which have always number one in his main diagonal.

    Result and discussion

    First, the basic statistics (including mean, minimum, maximum, standard deviation and eigenvalues) were calculated for 30-meter bands of ETM+ sensor. The mentioned parameters are used in calculating OIF. Then the correlation matrix was calculated between ETM+ spectral bands in the ENVI software. Finally, the OIF index table was obtained for all possible three-band combinations by the basic statistics table and the correlation matrix table. The results of the recent table showed that the best and most optimal band compositions that lead to the maximum Detection of landforms are related to rows 12 and 20 of this table, because the mentioned rows had maximum OIF values. Other results of this research were the produce of a raster map and vector map of identified large landforms obtained by OIF.

    Conclusion

    This study showed that the higher the standard deviation between a three bands combination and the correlation coefficient between them be less, the OIF index have the higher value. This means that the three bands color combination is one of the most non-repetitive information items. In this study, two bands combinations of 124 and 234 of the ETM+ sensor had the highest values, and both combinations had approximately 54 OIF values. The advantage of calculating this index are 1. Finding the best three bands color combination to highlight and Detection the image, 2. It is fast and repeatable due to digital image processing so that if we want to visually determine the best three bands combination, it is very boring and time-consuming. The Results of the OIF index has shown that the best bands of twenty different combinations, is two-three-four spectral combination. Because the OIF index was greater than the other band combinations (OIF=54.01). The combination of recent spectral bands (two-three-four) led to identify the mountainous and flood spreading pediments too Sebkha landform.

    Keywords: Detection, Optimum Band Composition, Macro-landforms, Yaze-Ardakan Basin
  • شاهین جعفری، سارا عطارچی*

    در چند دهه اخیر مناطق شهری درنتیجه رشد جمعیت و توسعه اقتصادی، به سرعت گسترش یافته است. اطلاع از روند تغییرات سریع کاربری اراضی، برای برنامه ریزان و مدیران شهری ضروری است. تصاویر سنجش ازدور، یکی از منابع مطمین برای استخراج مناطق ساخته شده به حساب می آیند. از بین انواع مختلف تصاویر سنجش ازدور، تصاویر راداری در استخراج مناطق شهری کارایی مناسبی دارند. سنجنده های راداری در قطبش های مختلف و در مدارهای صعودی و نزولی تصویربرداری می کنند. مقادیر ضریب بازپخش در قطبش ها و مدارهای برداشت متفاوت، به ویژگی های مختلفی از پدیده ها وابسته است و امکان شناسایی بهتر پدیده ها را فراهم می کند. در این مطالعه به بررسی ارزیابی عملکرد تصاویر صعودی و نزولی سنتینل-1 در دو باند VV و VH، در استخراج مناطق ساخته شده شهر اصفهان پرداخته شده است. برای تفکیک مناطق شهری از سایر مناطق، از روش آستانه گذاری خودکار اتسو استفاده شد. خروجی به دست آمده از اعمال مقادیر آستانه، با تصاویر باقدرت تفکیک بالای گوگل ارث مقایسه شد. مقایسه تصاویر برداشت شده در دو مدار صعودی و نزولی نشان می دهد صرف نظر از قطبش، تصاویر نزولی دقت بالاتری نسبت به تصاویر صعودی داشته اند، صحت کلی باندهای VV و VH به ترتیب برای تصاویر نزولی برابر 90 و 87 درصد و برای تصاویر صعودی 88 و 84 بوده است. همچنین تصاویر باندVV  در هر دو مدار تصویربرداری در مقایسه با باند VH کارایی بهتری در استخراج مناطق ساخته شده داشته است. براساس نتایج تحقیق، تصاویر نزولی باند VV سنتینل-1 با صحت کلی 90 درصد، بالاترین دقت را در مقایسه با سایر تصاویر در استخراج مناطق ساخته شده شهر اصفهان دارند.

    کلید واژگان: آشکارسازی، تصاویر رادار، سنجش ازدور، شهر اصفهان، مناطق ساخته شده شهری
    Shahin Jafari, Sara Attarchi *

    In recent decades, built-up urban areas have expanded rapidly as a result of population growth and economic development. In developing countries, this trend is faster. It is essential to Know the trend of rapid land-use changes for urban managers to plan for the future growth of the city while providing appropriate urban services. Satellite imagery is a reliable source in built-up areas extraction. Among the various types of satellite imagery, radar imagery is effective in urban areas extraction because they captured images in all weather conditions and ascending and descending orbits. In this study, the performance of the time series of ascending and descending images of Sentinel 1 in VV and VH bands were evaluated in the extraction of built-up areas. The areas with high slopes were masked using a digital elevation model to reduce the effects of geometric distortions. The threshold of the built-up areas was extracted from the image histogram using the Otsu automatic threshold algorithm. The results were further evaluated by a high-resolution Google Earth image. In both polarimetric bands, the image in descending orbits has higher overall accuracies in comparison to ascending orbits. The overall accuracies in VV and VH were 90% and 87% in the descending orbit and 88% and 84% in ascending orbit, respectively. The findings of this study show that the VV image has higher accuracies in both orbits in comparison to the VH image. The descending image in VV has 90% overall accuracy in urban area extraction in Isfahan city.

    Keywords: Urban built-up area, Isfahan, detection, Remoe sensing, SAR Images
  • عرفان ناصری، علیرضا مساح بوانی*، توفیق سعدی

    یکی از چالش های اصلی پیش روی بشر، بحث گرمایش جهانی و اثرات تغییر اقلیم می باشد. در این تحقیق سعی شده تا با بررسی روند متغیرهای اقلیمی مشاهداتی مختلف شامل بارش، دمای حداکثر و دمای حداقل طی فصول مختلف در محدوده دامنه های جنوبی البرز مرکزی (استان تهران و البرز) علاوه بر اثبات تغییر اقلیم ناشی از گرمایش جهانی، میزان دخالت هر یک از واداشت های عمده از جمله گازهای گلخانه ای تعیین گردد. در این راستا با استفاده از روش درون یابی وزن دهی معکوس فاصله (IDW)، داده های مشاهداتی سه ایستگاه همدیدی آبعلی، مهرآباد و کرج به صورت پهنه ای تبدیل شد و با میانگین گیری غیرمتداخل سه ساله و محاسبه آنومالی متغیرهای مشاهداتی و شبیه سازی عوامل مرکب (ALL)، عوامل طبیعی (NAT)، گازهای گلخانه ای (GHG) و اجراهای کنترل پیش از انقلاب صنعتی ارکان مورد نیاز آشکارسازی و نسبت دهی فراهم شد. با کاهش حجم داده های حاصل از اجراهای کنترلی به وسیله توابع غیرمتعامد تجربی (EOF) و استفاده از روش انگشت نگاشت بهینه و آزمون ثبات باقیمانده ها، تاثیر هر یک از سیگنال ها مذکور بررسی شد. با توجه به نتایج حاصل شده، برای آنومالی هر سه متغیر بارش، دمای حداکثر و دمای حداقل به ترتیب طی فصول زمستان، تابستان و بهار سیگنال ALL، آشکارسازی و نسبت دهی گردید. به علاوه برای دمای حداقل بهاره سیگنال GHG در تغییرات دما نقش موثری دارد. بدین ترتیب بالاترین ضرایب مقیاس ساز (β) تحت واداشت های مرکب ALL به ترتیب مربوط به میانگین غیرمتداخل سه ساله بارش های زمستانه (0.88)، میانگین دمای حداقل بهاره (0.78) و میانگین دمای حداکثر تابستانه (0.76) می باشد. و ضریب مقیاس ساز گازهای گلخانه ای که فقط برای میانگین دمای حداقل بهاره آشکارسازی و نسبت دهی گردید (0.73) می باشد.

    کلید واژگان: تغییر اقلیم، آشکارسازی، نسبت دهی، انگشت نگاشت بهینه، دامنه های جنوبی البرز مرکزی
    Erfan Naseri, Alireza Massah Bavani*, Tofigh Sadi

    One of the most important challenges for the human communities is Global Warming. This vital problem affected by Climate Change and corresponding effects. Thus this article attempted to assess the trend of real climate variables from synoptic stations. Daily precipitation, Daily Maximum Temperature and Daily Minimum Temperature have been selected for the Hillsides of Southern Central Alborz Mountains and have been tried to prove climate change and attribute the related forcing such as Greenhouse Gases. The Capital of Iran located in this region and this region has a special occasion, because at least a quarter of Iranian population live in these provinces (Tehran and Alborz) and four big dams located in this region. The Intergovernmental Panel on Climate Change’s defines ‘‘detection’’ of climate change as ‘‘the process of demonstrating that climate or a system affected by climate has changed in some defined statistical sense, without providing a reason for that change,’’ while ‘‘attribution’’ is defined as the process of evaluating the relative contribution of multiple causal factors to a change or event with an assignment of statistical confidence. Regional D&A studies provide an insight to local changes in natural systems and may help in planning and developing robust adaptation strategies. Previously, formal detection and attribution have been used to investigate the nature of changes in various climatological variables such as air temperature, surface specific humidity, ocean heat, sea level pressure, continental river runoff, global land precipitation and precipitation extremes. However, almost all of these studies deal with climatological or meteorological variables at the global or continental scale. Studies which have attempted to formally detect and attribute regional hydrometeorological changes to anthropogenic effects are rare. Regional-scale D&A analysis is more difficult because the detection of anthropogenic ‘‘signal’’ in natural internal climate variability ‘‘noise’’ is determined by the signal-to-noise ratio which is proportional to the spatial scale of analysis, especially for real observation data. For overcoming this issue interpolation method (IDW) has been applied to transfer point data to area (gridded) data. The point data gathered from 3 synoptic stations (Mehrabad, Karaj and Abali). Then transferred data have been Standard and Averaged for 3 years. Standard values of annual and seasonal amounts have been computed for individual stations as the average of the standard values of annual and seasonal amounts available 3 years anomaly values. Estimates of annual or seasonal variables anomalies were obtained by averaging the annual or seasonal by 12 or 3 respectively. For detecting and attributing 3 simulation signals (ALL, GHG and NAT) selected from Canadian General Circulation Model (CanESM2.0) of CMIP5 archive subcategories. Space–time series of observations and model simulated variables responses to external forcings (the “signals”) first have been compared qualitatively by computing correlation coefficients between observations and simulations. This simple method does not optimize the signal-to-noise ratio nor provide a quantitative measure of the magnitude of model simulated response relative to that in the observations. Nevertheless, it provides an easy-to-understand view of the similarity between observed and model-simulated changes. Optimal detection and attribution analysis very often requires a reduction of dimensionality. This is typically done by projecting both observations and simulations onto leading empirical orthogonal functions (EOFs) of internal variability and using the residual consistency check to determine the number of EOFs to be retained in the analysis. To produce internal variability for residual test and consistency, Pi-Ctrl Runs have been used. The Preindustrial simulations have high volume, this subject complicates calculation therefore Experimental Orthogonal Functions (EOFs) have been used to reduce the Pi-Ctrl simulations volume and provide situations for Optimal Fingerprint. Optimal Fingerprint method is the best method for Detection and Attribution. Results have been obtained by this manner indicated Global Warming affected the study region by affecting on mean cumulative winter precipitation (0.88), mean spring minimum temperature (0.78) and mean summer maximum temperature (0.76). These numbers are the beta coefficient that named scaling factor. Although the scaling factor for the mean spring minimum temperature affected from GHG signal obtained (0.73), but the GHG forcing alone didn’t have a significant effect on the precipitation and maximum temperature. Also, NAT signal didn’t have significant effect on the region alone, too. The obtained results of this study indicate the earlier studies, such as Wan et al, 2014.

    Keywords: Climate change, Detection, Attribution, Optimal Fingerprint, Hillsides of Central Southern Alborz Mountains
  • فاطمه عباسی*، منصوره کوهی، زهره جوانشیری، شراره ملبوسی، مجید حبیبی نوخندان، ایمان بابائیان، یاشار فلامرزی

    این پروژه، تخمین جدیدی از روند تغییرات اقلیمی در ایران می باشد که در آن روند تغییر پذیری عناصر اقلیمی پس از کشف و تعدیل ناهمگنی های غیر اقلیمی بررسی گردیدند. داده ها متغیرهای دما، بارش، رطوبت، تابش، ابرناکی، باد و ساعت آفتابی 72 ایستگاه همدیدی کشور می باشند که دوره 7102 -0591 میلادی 01 سال را پوشش می دهند. به دلیل نواقص موجود، متغیر ساعت آفتابی، در دوره 7102- 0557 بررسی شد. نتایج نشان دادند که میانگین دمای هوا، میانگین دمای بیشینه و دمای کمینه ساالنه کشور در 01 سال اخیر به 79/7) ±1/1 (،02/5)±1/2 (ترتیب به 7102 به منتهی آخر سال 01 در و سلسیوس درجه 01/0)±1/1(و، 72/5)±1/1(،02/9)±1/2(ترتیب و2/1)±0/01 درجه سلسیوس می باشد. در 01 سال اخیر، کشور ایران با دارا بودن اقلیم های متفاوت، شاهد روند افزایشی میانگین دما، بوده دهه بر سلسیوس درجه 1/02) 1/71 ،1/20 (و 1/7)1/11 ،1/0(،1/72) 1/05 ،1/09(نرخهای با ترتیب به ساالنه کمینه و بیشینه دمای بوده دهه بر سلسیوس درجه 1/90)1/79 ،1/0(و 1/92)1/01 ،1/29(، 1/99) 1/79 ،1/00 ترتیب به آخر سال 01 دوره در مقادیر این که است است. علی رغم عدم وجود روند در میانگین بارش، به طور متوسط بارش ایران در دوره 01 ساله منتهی به سال 7102 ،حدود)7/7 ،0/00)- 2/2 - و در 01 سال 0511تا 7102 میالدی) 0/2 ،-7/02)-71 -میلیمتر بر دهه کاهش می یابد که این روند کاهشی) 01 ساله  در سطح احتماالتی 19/1 معنی دار می باشد. میانگین سرعت باد در مقیاس ساالنه در بسیاری از نقاط کشور، عالوه بر نوسانات شدید دارای روند افزایشی بوده است که در غرب و شمال کشور این افزایش معنی دار می باشد. تعداد ساعات آفتابی در اغلب نقاط کشور با شیب 09/2 ساعت برسال طی دوره  7102-0557  افزایش یافته است که افزایش در شمال شرق و شمال و مرکز کشور معنی دار می باشد. میانگین رطوبت نسبی و روزهای تمام ابری به استثناء گرگان در اکثر مناطق کاهش داشته که بیشترین کاهش روزهای تمام ابری در غرب دریای خزر و نیمه غربی کشور می باشد که با کاهش رطوبت دراین مناطق نیز مطابقت دارد.

    کلید واژگان: آشکارسازی، تغییر اقلیم، ایران، 2017-1958، معنی داری
    Fatemeh Abbasi *, Mansoureh Kouhi, Zohre Javanshiri, Sharare Malbousi, Majid Habibi Nokhandan, Iman Babaeian, Yashar Falamarzi
    Introduction

    This project is an updated estimate of the climate change trend in Iran. The time series of monthly and annually mean, maximum and minimum temperature (°C), relative humidity (%) at 2 m height, wind speed (m.sat 10 m height, sun hours (h), precipitation (mm), radiation (Mj.m-2day-1) and cloudiness data at 27 weather stations over Iran are collected from IRIMO for the period 1958-2017. Quality control, detection and modification of non-climate heterogeneity of data was performed. Due to missing data, the Sun hours trend was calculated for the period 1992-2017.

    Methodology and data:

    Among all stations of Iran, 27 stations have 60-yearly data in the period of 1958-2017. In this research the changes in temperature, precipitation, humidity, radiation, cloudiness and wind during the period of 2017-1958 (for sunshine the period was 1992-2017) were investigated. At first, the data were checked for quality controlling. Then their non-climatic heterogeneities were fixed. The slope of the trend was determined using the least squares method and the slope estimator and their significance was assessed using nonparametric Man-Kendal test and regression.

    Results

    Temperature: The results showed that all stations in the country face a significant increase in the annual minimum temperature. The minimum temperature increasing rate per decade calculated to be between 0.2 and 0.4  degree of Celsius in Bandar-Abbas and Tehran, alternatively. In general, minimum temperatures rise were detected at all stations and in all seasons, especially in autumn and winter. The annual maximum temperature trend is also increasing, but the rate of increase in maximum temperature is less than the minimum temperature. The increasing rate per decade calculated to be between 0.08 and 0.3  degree of Celsius in Zanjan and Ahwaz, alternativelyPrecipitation: The 60, 30, and 10-years averaged annual precipitation of Iran calculated to be 230.8, 222.4 and 199.3 mm, respectively. The results showed that during the 60-year period, the average rainfall of the Iran decreases, with a rate of 0.43 mm per year (4.3 mm per decade), although the precipitation decline is not significant at 95% level.However, during the last 30 years (2017-1988), the average precipitation of the country has dropped by 2.2 millimeter per year (22 mm per decade), which is significant in 95% confidence level; meaning that precipitation reduction in the most recent 30 years is about four times higher than that of past 60 years.In Figures 2 and 3, the all-country time series of rainfall and temperature changes are shown in the 60- and 30-yearly basis.The country's declining precipitation for the most recent 30 years is about four times faster than the decline of most recent 60 years. The rapid decline in country precipitation over the past 30 years, which is significant   in 95% level, is consistent with the intensification of global warming in the most recent 30 years period.Other parameters: The average wind speed in many parts of the country has increasing trend, which is significant in many stations located in the west, center, and northern part of the country. Average relative humidity has decreased in many regions of the country. The most decreasing trend was observed in southwest and west of the country. Of course, in a few cases such as Gorgan and Rasht, there was an increase, which was not statistically significant. Sunny hours trend was calculated in the period of 1992-1992, and interestingly, seasonal and annual trends at most stations indicate an increase in the number of sunny hours. The total number of days with sky overcast in the west of the Caspian Sea, western part of the country, and stations such as Kerman, Sabzevar and Shahrood has decreased significantly..

    Keywords: Detection, climate change, Iran, 1958-2017, significant
  • جمشید یاراحمدی*، احد حبیب زاده، مالک رفیعی، کریم عباس زاده

    زمین لغزش ها یکی از رایج ترین و خطرناکترین تهدیدات طبیعی در جهان هستند که باعث خسارات قابل توجه و زیان های اقتصادی می شوند. شناسایی و نظارت بر زمین لغزش ها، دو جنبه تحقیق قابل توجه برای تحلیل زمین لغزش ها است. امروزه، پردازش تداخل سنجی راداری یکی از ابزارهای موثر در پایش زمین لغزش ها است. روش پراکنشگر دایمی(PSI) یکی ازتکنیک های پیشرفته تداخل سنجی بوده که باعث بهبود دقت نتایج نسبت به سایر روش های متداول تداخل سنجی شده است. هدف اصلی این تحقیق، آشکارسازی و پایش زمین لغزش های زیرحوزه اهرچای با استفاده از روش پراکنشگر دایمی(PSI) بوده است. داده های مورد استفاده شامل 22 تصویر ماهواره ای ENVISAT-ASAR در مدار پایین گذر بوده است. نتایج حاصل از پردازش تداخل سنجی راداری با مشاهدات زمینی از طریق GPS سه فرکانسه مقایسه گردید. در حالیکه نتیجه مشاهدات بیانگر عدم فعالیت توده لغزشی دوپیق بود ولی نتایج پردازش اینترفرومتری نشان داد که سطح توده ه لغزشی دوپیق هنوز هم فعال است. محاسبه نرخ جابجایی سطح زمین در PS شاسایی شده در سطح توده لغزشی مورد نظر نشان داد که متوسط سالانه نرخ تغییرات سطح زمین در این توده لغزشی 4/12 میلیمتر در سال در بازه زمانی 2003 تا 2010 بوده است. لازم است احتمال ناپایداری های دامنه ای موجود در منطقه، با بکارگیری تکنیک های جدید پردازشی و داده های بروز و قابل دسترس راداری بررسی شده و نتایج حاصله جهت انجام اقدامات مقتضی در اختیار برنامه ریزان و مدیران قرار گیرد.

    کلید واژگان: آشکارسازی، پایش، زمین لغزش، پراکنشگر دائمی، دوپیق
    Jamshid Yarahmadi*, Ahad Habibzadeh, Malek Rafiei, Karim Abbaszadeh
    Introduction 

    Landslides are one of the most common and dangerous threats in the world that generate considerable damage and economic losses. Landslides detection and monitoring are two important research aspects of landslides analysis. There are different geodetic and non-geodetic methods to measure slope instability. Geodetic methods includes ground observations via GPS, Total Station and laser scanners. Observation based on mentioned methods provide accurate and continuous measurements at limited points in unstable regions, but none of them has the ability to determine the extent and pattern of spatial unstable regions. On the other hand, the repetition of each of these methods, especially when it is intended for a large area, is very costly and time-consuming. The existence of such constraints has always been one of the fundamental challenges faced by researchers in relation to precise measurements and spatial monitoring of land surface changes. Due to the fact that landslides directly affect the surface of the earth, the use of remote sensing techniques in instability studies of the slopes seems to be very suitable. Among the remote sensing techniques, radar interferometry (InSAR), capable of working in all weather conditions and the duration of night and day, is one of the most effective and efficient techniques for detecting and monitoring the steady change of the earth's surface. Of course, the lack of spatial and temporal correlations in available radar images limits the use of conventional radar interferometry to monitor the displacement of ground level. Persistent Scatter Interferometry (PSI) is the advanced InSAR technique which has significantly improved upon traditional InSAR methods by increasing the accuracy of results (millimeter scale precision). The main objective of this project was to detection and monitoring of Ahar Chai sub basin landslides based on PSI technique.

    Matherials & Methods

    This landslide with an area of about 42 hectares is located near the village of Dupiagh, located in Ahar city and 22 km on the Ahar-Varzaghan axis, in East Azarbaijan province, Iran. The geographical coordinates of the study area is N38 29´ and E46 49´. For detection and monitoring of the landslide, the PSIn-SAR method was implemented on 22 ASAR images (with descending orbital modes) recorded between October, 20030502 and 20100709 by ENVISAT satellite in VV Polarization. For detection and monitoring of Dupiagh landslide, the PSInSAR method was implemented on mentioned ASAR images. SARscape5.2 software on the platform of ENVI 5.3 was employed to process the radar images and to extract the persistent scatterers. The PSInSAR processing technique was performed within five stages including: (1) selection of master image or connection graph selection. (2) Interferometry or interferometric workflow stage consisting of co-registration and differential interferogram generation parts. (3) First step inversion for selection of the candidate persistent scatterer points. (4) Inversion: second step including phase unwrapping and filter implementation stages. (5) Geocoding or conversion of the phase into displacement. Finally, The PSInSAR method results compared with dual-frequency -GPS measurement.

    Discussion of Results & Conclusions

    Based on the ASAR images processing by PSInSAR method, results showed that some parts of Dupiagh landslide are still active and displacement rate of the this landslide was obtained 12.4 mm/year duration of 2003 to 2010. While, the ground surface displacement velocity was estimated between 58 to -22.5 mm/year in the Ahar Chaiy sub basin duration the mentioned period. The results of GPS measurement indicated that the Dupiagh landslide was inactive duration of observation baseline. Differential RADAR Interferometry (DInSAR) method in detection and monitoring of landslides has been reported in numerous studies. Also, the study suggests that PSInSAR is a powerful technique to determine displacement and spatial pattern of landslides.

    Keywords: Detection, Monitoring, landslide, Dopiyagh
  • ناصر شفیعی ثابت، علیرضا شکیبا، اشکان محمدی*

    مدل سازی تغییرات کاربری اراضی، ابزاری ضروری برای تجزیه و تحلیل های محیط زیستی، برنامه ریزی  و مدیریت محسوب می گردد. در حال حاضر آشکار سازی و مدلسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصویر ماهواره ای ابزاری سودمند برای درک تغییرات زیست محیطی در رابطه با فعالیت های انسانی به حساب می آیند. ناحیه مورد مطالعه یکی ازمناطق ایران است که هدف تجاوزساخت و ساز های بی رویه و بدون برنامه قرار گرفته است.  توسعه شهری و رشد جمعیت منجر به تغییرات الگوی فضایی شده و کاربری بخش زیادی از منابع طبیعی را  تحت تاثیر قرار داده است. در این تحقیق از تصاویر ماهواره لندست در سال های 1986، 2002، 2018 برای طبقه بندی و آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی استفاده شده است.پس از رفع خطاهای تصاویر ماهواره ای چهار کلاس عارضه، ساخت و ساز مسکونی و غیر مسکونی، پوشش گیاهی، کوه و مرتع و راه، جهت بررسی تغییرات در نظر گرفته شد. عملیات میدانی و برداشت عوارض نمونه، با گیرنده های GPS دو فرکانسه در محدوده مورد مطالعه انجام شد. سپس این عوارض به نرم افزار معرفی و با روش ماشین های بردار پشتیبان[1] طبقه بندی روی تصاویر سه دوره انجام و میانگین دقت کلی و میانگین ضریب کاپا [2]  در این روش به ترتیب  62 /96% ، 33/85% محاسبه گردید. بیشترین تغییرات مربوط به کلاس کاربری های مسکونی و غیر مسکونی و راه می باشد. بیش ترین تغییرات مربوط به ساخت و ساز مسکونی 06/9 درصد و راه 1 درصد می باشد، که این روند رو به افزایش سبب کاهش دو کلاس عارضه کوه و مرتع و پوشش گیاهی به ترتیب به میزان 07/9 و1/0 درصد شده است. در ناحیه مورد مطالعه اکثر پوشش های گیاهی و زمین های کشاورزی تبدیل به شهرک های صنعتی و ویلاهای تفریحی شده است.  در راستای چنین تغییراتی زنجیره مارکوف توانایی خوبی برای پیش بینی احتمال تغییرات را دارد و بر پیش بینی های تغییرات کاربری اراضی متمرکز  است در حالی که اتوماتای ​​سلولی به عنوان یک روش قدرتمند در تشخیص تغییرات مولفه مکانی فضایی است. به این منظور جهت پیش بینی تغییرات در کمیت و فضا  از مدل ترکیبی زنجیره مارکوف و سلول های خودکار استفاده گردید و نقشه کاربری اراضی برای سال 2050  شبیه سازی شد. نتایج نشان داد که مدل های مارکوف اطلاعات مفیدی در اختیار ما قرار می دهد که می تواند برای برنامه ریزی کاربری اراضی در آینده  مفید واقع شود.

    کلید واژگان: آشکار سازی، مدل زنجیره مارکوف، مدل سلول های خودکار، تغییرات کاربری اراضی
    Naser Shafiei Sabet, Alireza Shakiba, Ashkan Mohammadi *
     Introduction

     Nowadays,satellite imagery is used as a suitable toolforproduction of land use maps. It is also considered to be an important resource used for urban and rural land use planning. Due to the general coverage of different phenomena and natural resources, satellite imageriesplay a major role in spatial and temporal analysis. Using these images in various fields can show us their capabilities and limitations. The important point is to consider increasing advances in their spectral and spatial capabilities. Systematicexploitation of natural resources requires patterns and models of the region, so that related regulations are observedand sustainable utilization is also considered.Obviously,exact, accurate, fast and economic estimate of these changes is impossible without modern technologiesused for regional and environmental studies.Land use change modelingis an indispensable tool for environmental analysis, planning and management. Eastern parts of Tehran metropolis are among regions facing unstructuredand unscheduled constructions in Iran. Urban development and population growth have led to rapid changes in spatial patterns and have severely affected land use and natural resources.  

    Materials and methods

    In order to investigate land use changes, the present study takes advantage of satellite imageries, remote sensing techniques and spatial information systems.The trend of land use changeswas separately extracted from satellite imageries received in1986, 2002, and 2018.After visual interpretation and error correction,four categories were selected (residential and non-residential construction, vegetation, mountain and grassland) based on which changes were investigated. After data collection (including imageries received from Landsat satellite and TM, ETM and OLI sensors) classification and detection commenced.Then, suitable band was selected for classification, spectral reflectance curves of each land use class were evaluated and bands correlation histograms were compared.since changing bandsgives a comprehensive understanding of the classes, their relations and resolution, two-band diagram of pixels’ distribution in two different bands was used.Properties of the texture were extracted using GLCM matrix and principal component analysis was performed. Support Vector Machine was selected as an optimal classification method. Feature vectors and the training rangeweregiven to this algorithm as its input.Markov chain works well in predicting probability of change, and especiallyland use changes. Cellular automaton is also a powerful method used for detecting changes in spatial component. Thus,Markov chain and automated cells model were both used in order to predict changes in quantity and space, and land use map was predicted and simulated for 2050.Results indicate that Markov models provide useful information which can be beneficial for future land use planning.  

    Results and discussion

    Calculations indicate thatdue to creeping discrete growth and in some areas continuous growth, most changes in Damavand (in Tehran)have happened in the category of residential construction (9.06%) and road (1%).This increasing trend has reduced two classes of mountain/grassland and vegetation cover by 9.07% and 0.1%, respectively. After field operations and sampling with dual-frequency GPS receivers, data was introduced to software and classification was performed using support vector machines with an average overall accuracy of 96.62% and a mean kappa coefficient of 85.33%. Change detection studiesindicate that in time period of 1986 to 2002,most changes have occurred in residential and non-residential construction category. In fact, ​​residential and non-residential construction has reached from 3.1% in 1986 to 6.1% in 2002 year, while mountain and grassland category has faced 2.96% decrease. Also, vegetation cover has decreased by 0.76%.Likewise, we also saw a 6.15% increase in residential and non-residential construction, a 6.11% decrease in mountain and grassland and a 0.22% decrease in vegetation cover of the study area in the time period of 2002 to 2018.Road category had an 81% increase in the first time period and an 18% increase in the second time period. Overall, residential/non-residential construction and roads have increased, while mountains/grassland and vegetation cover have decreasedin the time period of 1986 to 2018. Due to population overflow in recent decades, and unplanned construction, land uses like vegetation cover and grassland have changed into residential construction, and especially industrial land use in the area under study (Jajrood, Kamard, KhorramDasht, Shamsabad, Mehrabad, Pardis and Siasang).  

    Conclusion

    While investigating spatial evolution and agricultural land use changes, it is important to distinguish betweenrapidly changing phenomenon, and slowly changing one.Results of the present study indicate that compared to other land uses,vegetation cove has changed more severely. Therefore, without necessary policies and actions to prevent this process,pressure on naturalresources, land use changes, and consequently destruction of valuable resourceswill result in harmful environmental impacts. This will also change the economic performance of the villages, and have many negative spatial, socio-economic consequences.

    Keywords: Detection, Markov chain model, Cellular automata model, Land use change
  • بتول زینالی *، صیاد اصغری
    این تحقیق در پی آن است که با بررسی توفان گرد و غباری 10 اوت 2008 شرق ایران با استفاده از تصاویر ماهواره ای مودیس ضمن معرفی شاخصی مناسب جهت آشکار سازی توفان های گرد وغباری ایران، منابع و مسیر های متاثر از این پدیده را در شرق ایران شناسایی کند. بدین منظور از داده های ساعتی گرد و غبار، تصاویر ماهواره ای مودیس و همچنین از شاخص های NDDI، BTDI، BTD، LRDI و تکنیک ترکیب رنگی کاذب برای شناسایی توفان گرد و غباری استفاده شده است. در نهایت با استفاده از مطلوب ترین شاخص توفان های مذکور پایش گردید. نتایج نشان داد که شاخص رقومی LRDI و تکنیک بصری ترکیب رنگی کاذب از قدرت تفکیک بهتری نسبت به شاخص های دیگر برای آشکار سازی گرد و غبار برخوردار هستند. نتایج حاصل از پایش توفان گرد و غباری شرق ایران نشان داد که منبع تغذیه توفان های شرق شامل: بستر خشک دریاچه هامون، بیابانهای ریگستان، مارگو و خاش در بین مرز ایران، افغانستان و پاکستان و بیابان های مرکزی ایران می باشد. نتایج این تحقیق می تواند در شناسایی منابع ایجاد گرد و غبار و مسیر هایی که از این پدیده متاثر می شوند توسط سازمان ها و موسسات ذیربط برای برنامه ریزی های ملی و بین المللی مورد استفاده قرار گیرد.
    کلید واژگان: توفان های گرد و غباری، سنجنده مودیس، آشکارسازی و پایش
    Batool Zeinali *, Sayyad Asghari
    Purposes of this research are introduction acceptable index for detection of dust storms and also identifying sources and pathways affected by this phenomenon in the East of Iran by studying a the dust storm using MODIS satellite images. For this purpose were used dust storm hourly data, satellite images of Modis and also digital and visual indexes including NDDI, BTDI, BTD, LRDI and false color composing for identifying dust storms. Finally, the studied dust storms were monitored using satellite images. Results indicated that LRDI index and false color composing have the higher resolution than the other indexes for detection of dust storms. Results monitoring dust storm event in the eastern Iran in summer indicated that storms sources of east area are dry beds of Hamoon lakes, Rigistan, Margo and Khas deserts at the convergence of the borders of Iran, Afghanistan and Pakistan and central Iran. The results of this research can be used in identifying of dust sources and pathways affected from this phenomenon by organizations and institutions to national and international planning.
    Keywords: Dust storms, MODIS sensor, detection, monitoring
  • محمدرحیم رهنماء، محمد اجزاشکوهی، بهنام عطا
    توجه به توسعه فیزیکی شهری پایدار، به عنوان یک ضرورت اساسی در برنامه های توسعه ی شهری، حاکی از اهمیت این موضوع در تقویت جبهه های فرهنگی، اجتماعی و کالبدی شهر می باشد. تغییرات پوشش سرزمین و توسعه شهرها سبب تخریب زیستگاه های طبیعی و کاهش تنوع زیستی شده است، یکی از روش های مورد استفاده برنامه ریزان جهت کنترل روند تغییرات پوشش سرزمین و کاربری اراضی، مدل سازی می باشد. این مطالعه با هدف مدل سازی تغییرات کاربری اراضی شهر گنبدکاووس با استفاده از LCM انجام شد. آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصاویر ماهواره لندست متعلق به سال های 1366، 1379، 1389 و 1393 انجام شد. مدل سازی نیروی انتقال با استفاده از پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی و 10 متغیر انجام پذیرفت. سپس با استفاده از مدل پیش بینی سخت و دوره واسنجی 1366 تا 1379 مدل سازی برای سال 1389 صورت گرفت و برای ارزیابی با نقشه واقعیت زمینی سال 1389 مورد مقایسه قرار گرفت، در پایان نیز با استفاده از دوره واسنجی 1379 تا 1389 پوشش سرزمین سال 1404 ،1419 و 1429پیش بینی شد. نتایج نشان می دهد در کل دوره مورد مطالعه به ترتیب 32/2858 کاربری شهری و 47/1106 اراضی آبی افزایش داشته و همچنین به ترتیب 77/2331 اراضی بایر و 5/2135 هکتار از وسعت اراضی دیم کاسته شده است. نتایج مدل سازی نیروی انتقال در اکثر زیرمدل ها صحت بالایی را نشان می دهد. نتایج مدل سازی با استفاده از زنجیره های مارکوف نشان داد که در سال های آتی شهر گنبدکاووس توسعه شدیدی خواهد داشت و اغلب به سمت شرق و جنوب خواهد بود، همچنین توسعه در سمت شمال و غرب نیز وجود دارد که در صورت عدم توجه باعث توسعه حاشیه نشینی خواهد شد.
    کلید واژگان: مدل سازی تغییرات کاربری اراضی، LCM، شبکه عصبی مصنوعی، گنبدکاووس
    Mohammad Rahim Rahnama, Mohammad Ajza Shokouhi, Behnam Ata
    Introduction
    Cities are always influenced by various forces and factors. With social changes, demographic displacement, economic change, and technological innovation, they are transformed. As the population grows, activity and investment are greatly expanded, and the physical system of the cities undergoes fundamental changes.Along with the rapid urbanization process, a large amount of natural lands, such as forests and wetlands, has turned into agricultural land and residential areas. Quick land use changes have had profound effects on natural and human environments. For example, agricultural development and structures lead to deforestation, soil erosion, water basin degradation, and biodiversity loss and pollution. In addition, changes in the use of agricultural land and the acceleration of urbanization have led to an increase in impenetrable levels, which has led to the development of a transport network and the accumulation of non-disturbing contaminations associated with surface runoff. Due to these great effects, the detection and anticipation of land use change has become an important topic in environmental management and land use planning.
    At their initial stagesof formation, most of the cities in Iran were established near or among thehigh-quality agricultural lands with the purpose of using high-quality soil foragriculture and then these lands were gradually buried under the cities throughvillages development and changing into cities and then development of thecities. Accordingly agricultural activities were inevitably receded to the poorlands.
    Materials and Methods
    To access fundamental maps for analysis of data and use of different methods to achieve the goal of this study, satellite images related to years 1987,2000 and 2010 are used. Topographic maps of 1:50000 scales obtained from the army geographical organization are used for geometric correction. At this stage geometric correction was performed on the images using image sensor TM of the year 2010 image - vector, were georeferenced. To perform this task, 42ground control points with appropriate distribution in road junctions, water channels and etc were used.To process data, make models and analyze output…,In this research, land cover maps produced in the years 1987 and 2014 as inputs of the LCM model were selected to analyze the changes in the region and predict land use changes in the year 1404. The LCM model requires two maps covering land belonging to different times as inputs . In this study, Gain and losses, net change, unchanged regions, Transition, from each user to another in different classes of land cover, was mapped and mapped to the model analysis section of the model.ENVI, IDRISI Selva and ARCGIS10 are used and to categorize uses most-probability-models and methods are used and finally Ca_Markov model was used to predict and calculate changes in 2025,2035 and 2045.
    Results and Discussion
    Multitemporal images used in this study were used in mapping land coverafter geometric correction. With regard to existing images and maps and the condition of the area under investigation and field visit for mapping land cover, five types of applications are discovered for land namely, residential land,irrigated land, rain-fed land, sterile lands, parks and gardens. Altogether during this time,27ys, agricultural land and residential land cover has increased and sterile land and rain-fed land cover has decreased. Agricultural lands consume a huge amount of water due to exploiting water from deep holes and land overuse that has turned rain-fed lands and sterile lands into water-fed and residential lands.
    As the table of predicting areas indicates the greatest increase about 1744/74 hectares belongs to agricultural lands and 1741/79 hectares belong to urban lands which includes: residential lands, trade centers, military areas, hospitals, higher education institutes and etc. The least change, 274/18 hectares belong to parks and gardens in and around the cities. The most decline 2261/59 hectares, is observed in sterile lands. Of the total net changes, one can conclude that urban use has increased and all land cover has become largely urbanized, as well as water lands with the rise and development of deep wells ... The need to preserve these lands from the physical development of the city in this direction is essential in order to develop the sustainable development of the city. There are many undeveloped lands in the old days, due to the lack of water and the lack of facilities that, with the advancement of agriculture, turned these lands into agricultural lands, as well as landless areas today are mostly in the suburbs or around the city, mainly because Farmers, in hopes of landing and declaring a few years away, leave the land in a state of desert, in order to become urban development, and to see huge profits, which is one of the most important issues in our country, and many offenses in This is the case where the city of Gonbad-Kavas is not an exception to this rule. Parks and Gardens also have a rational increase in the city, and in urban development projects, parks have been created and the size of the garden is very low in the city of Gonbad-Kavoos.
    By predicting changes in usages, it is concluded that the most change will take place in urban usages and rain-fed and sterile lands with dramatic increase and decrease respectively and with Gonbad e Kavoos population growing, some steps should be taken to develop the spatial area of the city so as to prevent destruction of fertile lands for the sake of human construction.
    Conclusion
    In this study the effect of physical expansion of Gonbad e Kavoos city on agricultural lands is investigated. Findings indicate that during 45 years around 1880 hectares of fertile farmlands surrounding the city are destroyed. The main reason behind this destruction is the horizontal expansion of the city. Hence, as one of the fundamental bases of sustainable urban development is the increase of city density, it is concluded that horizontal expansion of the city is totally in contradiction to sustainable development and it leads to more instability of the city.
    Keywords: detection, CA Markov model, Land cover, change, Satellite images, Gonbad kavoos
  • بتول زینالی، مهدی عالی جهان، فاطمه دشتبانی، رحیم فاضلی
    سیلاب ها یکی از شدیدترین و مخرب ترین مخاطرات جوی می باشند که همه ساله خسارت جانی و مالی شدیدی را متحمل جوامع در جای جای نقاط مختلف دنیا می کنند. پژوهش پیش رو به دنبال آشکارسازی ویژگی های همدیدی و هیدرومتئورولوژیکی رخداد سیلاب در هروچای به انجام رسیده است. جهت انجام این پژوهش از داده های روزانه بارش ایستگاه های خلخال، خانقاه، آرپاچایی و لمبر و داده های ایستگاه هیدرومتری رودخانه کیوی چای جهت شناسایی بارش رخ داده و سیلاب اتفاق افتاده و برای بررسی همدید این پدیده از داده های تراز سطح زمین (فشار سطح زمین)، داده های سطوح فوقانی جو از قبیل ارتفاع ژئوپتانسیل، امگا، بادمداری، باد نصف النهاری و رطوبت نسبی در ترازهای 500 تا 1000 هکتوپاسکال استفاده به عمل آمد. نتایج به دست آمده بیانگر این می باشد که قرارگیری سیستم کم فشار در سطح زمین، وقوع بلوکینگ و قرارگیری منطقه مورد مطالعه در شرق ناوه در سطوح فوقانی، منفی بودن پیچانه های جوی و امگا در ترازهای مختلف، همراه با تغذیه رطوبتی دریای سیاه و مدیترانه در ترازهای 500 تا 700 هکتوپاسکال، دریای سرخ و خلیج فارس و دریای عمان در ترازهای 850 و دریای خزر در ترازهای 925 و 1000 هکتوپاسکال شرایط لازم جهت تولید ناپایداری بر بالای جو منطقه مورد مطالعه را فراهم کرده است. این شرایط باعث ایجاد رگبار شدید و شدت یافتن دبی رودخانه هروچای گشته و منجر به تولید سیلاب در این منطقه شده است.
    کلید واژگان: مخاطرات جوی، سیلاب، آشکارسازی، همدید، هروچای
    Batoul Zeinali, Mahdei Aalijahan, Fatemeh Dashtbani, Rahim Fazeli
    Floods are one of the most destructive atmospheric hazards which push different communities all over the world to suffer from life and financial damages. The present research has the aim of detection of synoptic and hydrometeorology features of flood in Herochay. For this goal, the data from daily rainfall of stations in Khalkhal, Khanghah, Arpachayi and Lamber and the data from Hydrometer station in River Kivichay was used to detect the rainfall and flood happened and for synoptic inspection of this phenomenon, the data from Sea level pressure, upper layers of atmosphere like Geopotential high, Omega, Orbital wind, Meridional wind and Relative humidity in levels of 500 to 1000 HPA was used. The obtained results show that presence of low-pressure system on the surface of ground, occurrence of blocking and located of the study area on the east of the trough on the upper levels, negativity of atmospheric eddies and omega on different levels with humid supply of Black Sea and Mediterranean sea on the levels of 500 to 700 HPA, Red sea and Persian Gulf and Oman Sea on the levels of 850 and Caspian Sea on the levels of 925 and 1000 HPA have prepared the conditions needed for generation of instability over the atmosphere of the studied area. The mentioned conditions have caused intense thunderstorm and increase of Herochay discharge and generation of flood in that region.
    Keywords: Atmospheric hazards, Flood, Detection, Synoptic, Herochay
  • بهنام عطا*، محمد رحیم رهنما، صالح آرخی
    آشکار سازی صحیح تغییرات اشکال سطح زمین، درک بهتری از ارتباط و واکنش بین انسان و پدیده های طبیعی جهت مدیریت بهتر منابع را فراهم می کند. روش های مختلفی برای آشکار سازی تغییرات کاربری و پوشش اراضی وجود دارد .مقایسه پس از طبقه بندی یکی از موثرترین روش های آشکار سازی تغییرات است. هدف این بررسی، آشکار سازی تغییرات پوشش اراضی گنبد کاووس است. بدین منظور پس از تهیه تصاویر ماهواره ای سالهای 1366-1379و 1389مراحل پردازش این تصاویر و اطلاعات بعدی آن با استفاده از نرم افزار هایی ازجملهGIS و ENVI ،IDRISI است. این تحقیق در پی ارزیابی تغییرات اراضی شهر گنبد کاووس در طی سالهای 1366و1379 و1389و بعد از آن پیش بینی توسعه شهر گنبد کاووس با استفاده از مدل CA MARKOV می باشد و بر اساس نتایج این تحقیق تغییرات رشد بین سالهای 1366 تا 1389 به ترتیب برای کاربری شهری3/217%، اراضی آبی 5/53%، اراضی دیم 4/40-%، اراضی بایر 7/87-% و پارک 6/198% می باشد و رشد شهر گنبد کاووس طی سال های آینده به سمت زمین های زراعی آبی در پیرامون جنوب، جنوب شرقی و شرق پیش خواهد رفت.
    کلید واژگان: آشکارسازی، مدل CA مارکوف، تغییر کاربری، تصاویر ماهواره ای، گنبدکاووس
    Behnam Ata *, Mohammad Rahim Rahnama, Saleh Arekhi
    Nowadays, modeling and simulation of urban growth using satellite images can be a very useful tool for describing the interactions between man-made and natural environments to help planners make decisions in complex situations. Inrecent years, many lands of Iran cities, especially marginallands of cities affected bythe processof urbanization andthe citizens need tonew house,landusechanged and have been converted to made areas.Given that, The proper detection of changes in surface forms provides a better understanding of the relationships and interactions among human and natural resources to enhance management of the resources. There are several methods for detecting land use and land cover changes. Post- classification is one of the most effective ways to detect the changes. The purpose of this study is to detect land cover change in Gonbad Kavoos province. For this purpose satellite images for the years 1987-2000 and 2010 were prepared and for processing of these images and obtaining the subsequent data, a number of softwares including GIS and ENVI, IDRISI were employed. This study sought to assess changes in land use in Gonbad Kavoos province during the years 1987, 2000 and 2010 and then anticipate the development of the province using CA Markov model. The results of the study revealed that the growth changes between 1987 and 2010 were for urban users 217.3%, irrigated land 53.5%, rainfed land -40.4%, Barren lands 87.7%and parks 198.6%. The growth of Gonbad Kavoos over the coming years irrigated lands in the south, the southeast and the east of the province will be took over by the growth of the Gonabd Kavoos city,
    Keywords: detection, CA Markov model, Land Use Change, Satellite Images, Gonbad kavoos
  • یوسف قویدل رحیمی، منوچهر فرج زاده اصل، مهدی غالی جهان

    امروزه اثرات گرمایش جهانی بر روی جنبه های مختلف کره زمین بر کسی پوشیده نیست. به دلیل اهمیت این موضوع، پژوهش پیش رو جهت آشکار سازی تاثیر گرمایش جهانی بر روی دماهای حداقل، به صورت ماهانه و دوره ای (سرد و گرم) انجام گرفته است. برای انجام این پژوهش از دو دسته داده، داده های دمای 17 ایستگاه سینوپتیک کشور و مقادیر متناظر آن، داده های ناهنجاری های دمایی کره زمین طی بازه زمانی 60 ساله (1951تا2010)، میلادی استفاده گردید. جهت نیل به اهداف پژوهش از روش های همبستگی پیرسون، رگرسیون خطی و پلی نومیال، مدل زمین آمار و آزمون ناپارامتری من-کندال استفاده شد. براساس نتایج به دست آمده به غیر از ایستگاه های خرم آباد و ارومیه که رابطه همبستگی معکوس با گرمایش جهانی داشته و ایستگاه های همدان و کرمان که هیچ گونه رابطه معناداری با گرمایش جهانی نشان نمی دهند؛ در سایر ایستگاه ها تاثیرپذیری مثبت از گرمایش جهانی دیده می شود. بررسی روند تغییرات دمای حداقل حاکی از تغییرات معنادار اغلب ماه ها دارد. نتایج حاصل از بررسی دوره ای (سرد و گرم)، دمای حداقل بیانگر تاثیر بیش تر ناهنجاری های دمایی کره زمین بر روی دمای حداقل دوره گرم سال است. در هر دو دوره تغییر روند صورت گرفته براساس نتایج حاصله به وضوح معنی دار هستند

    کلید واژگان: آشکار سازی، گرمایش جهانی، دما، من، کندال، ایران
    Zohreh Fanni, Tohid Ahmadi, Mohamadtagi Razavian

    Today, global warming effects on various aspects of the Earth are no secret to anyone. Because of this, the research ahead is done for the detection of global warming on minimum temperatures, monthly and periodic (hot and cold) as well. For this study, two groups of data, temperature data of 17 synoptic stations and corresponding amounts of data in global temperature anomalies were figured out over 60 years period of time (1951 to 2010). Goals, the Pearson correlation method for detecting relationships between data, linear and polynomial regression for trend analysis time series data , To illustrate the correlation between the spatial distribution of temperature data with global warming stations nationwide Geostatistical model Finally, non-parametric test for detecting significant temperature change Man - Kendall were used. Based on the results, apart from Khorramabad and urmia stations that have negative relation with global warming and Hamadan and Kerman stations that do not show any significant relationship with global warming, global warming is seen as a positive influence on the other stations. Caspian Bank stations than any other stations in the cold months of global warming have much more influence. Checking the changes of minimum temperature trend showed a significant change in several months. In the warm months the maximum temperature variability is seen in the southern stations of Ahwaz, Abadan, Bushehr and Shiraz. Results obtained from the survey period (hot and cold) minimum temperature, indicate a greater influence global temperature anomaly on the minimum temperatures are warm period of year. During the warm period, southern stations have had the highest influence on the station and during the cold period Caspian Bank stations have had the highest relationship with it. The changes were made based on both periods the obtained results are clarity significant.

    Keywords: detection, global warming, Temperature, Man - Kendall, Iran
  • توفیق سعدی*، بهلول علیجانی، علیرضا مساح بوانی، مهری اکبری
    هدف از این تحقیق ، تعیین سهم اثرات محرکهای مختلف تغییر اقلیم بر تغییرات بارش های حدی جنوب غرب ایران می باشد. محدوده مورد مطالعه شامل حوضه های آبریز مهمی چون حوضه های کارون بزرگ ، زهره و جراحی و کرخه می باشد. شاخص های حداکثر بارش سالانه و حداکثر مجموع بارش پنج روزه در سال ،طی دوره آماری 2005-1951 با استفاده از پایگاه داده های بارش روزانه افرودیت(APHRODITE) به عنوان مشاهدات و شبیه سازی های مدل NorESM1-M ، تهیه و بررسی شدند . با استفاده از رویکرد بزرگ مقیاس نمایی و با استفاده از روش نزدیکترین همسایگی ، میانگین سلول منطقه ی مورد مطالعه بین طول جغرافیایی 48 تا 52 درجه ی شرقی و عرض جغرافیایی 30 تا 33 شمالی محاسبه گردید . سهم محرک های خارجی پدیده تغییر اقلیم شامل اثرات ترکیبی انسانی و طبیعی (ALL) ، اثرات جداگانه طبیعی (NAT) و اثرات جداگانه گازهای گلخانه ای (GHG) بر تغییرات بارش های حدی منطقه با استفاده از روش انگشت نگاشت بهینه آشکارسازی و نسبت دهی برای اولین بار در ایران در این پژوهش مورد بررسی قرار گرفت . نتایج به دست آمده نشان می دهند که سهم سیگنال (ALL) در تغییرات بارش های حدی جنوب غرب ایران طی دوره آماری 2005-1951 قابل آشکارسازی و نسبت دهی هستند . اما هیچ گونه آشکارسازی برای اثرات جداگانه طبیعی (NAT) و اثرا جداگانه گازهای گلخانه ای (GHG) تایید نگردید. درصد تغییرات روند قابل نسبت دهی به اثرات ترکیبی انسانی و طبیعی برای Rx1day و Rx5day به ترتیب 64/1 درصد ( 18/0 تا 1/3) و 5/2 درصد(1 تا 4 درصد) برآورد گردید.
    کلید واژگان: آشکارسازی، نسبت دهی، انگشت نگاشت بهینه استاندارد، بارش های حدی، جنوب غرب ایران
    Tofigh Saadi *, Bohloul Alijani, Ali Reza Massah Bavani, Mehry Akbary
    Understanding the changes in extreme precipitation over a region is very important for adaptation strategies to climate change. One of the most important topics in this field is detection and attribution of climate change. Over the past two decades, there has been an increasing interest for scientists, engineers and policy makers to study about the effects of external forcing to the climatic variables and associated natural resources and human systems and whether such effects have surpassed the influence of the climate’s natural internal variability. The definitions used in the 5th assessment report were taken from the IPCC guidance paper on detection and attribution, and were stated as follows: “Detection of change is defined as the process of demonstrating that climate or a system affected by climate has changed in some defined statistical sense without providing a reason for that change. An identified change is detected in observations if its likelihood of occurrence by chance due to internal variability alone is determined to be small. Attribution is defined as the process of evaluating the relative contributions of multiple causal factors to a change or event with an assignment of statistical confidence”. Detection and attribution of human-induced climate change provide a formal tool to decipher the complex causes of climate change. In this study the optimal fingerprinting detection and attribution have been attempted to investigate the changes in the annual maximum of daily precipitation and the annual maximum of 5-day consecutive precipitation amount over the southwest of Iran.
    This is achieved through the use of the Asian Precipitation—Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources Project(APHRODITE) dataset as observation, a climate model runs and the standard optimal fingerprint method. To evaluate the response of climate to external forcing and to estimate the internal variability of the climate system from pre-industrial runs, the Norwegian Climate Center’s Earth System Model- NorESM1-M was used. We used up scaling to remap both grid data of observations and simulations to a large pixel. This remapped pixel coverages the area of the southwest of Iran. The optimal finger printing method needs standardized values like probability index(PI) or anomalies as input data, since the magnitude of precipitation varied highly from one region to another. The General Extreme Value distribution (GEV) is used to convert time series of the Rx1day and Rx5day into corresponding time series of PI. Then we calculated non-overlapping 5-year mean PI time series over the area study. In this research, we applied optimal fingerprinting method by using empirical orthogonal functions. The implementation of optimal fingerprinting often involves projecting onto k leading EOFs in order to decrease the dimension of the data and improve the estimate of internal climate variability. A residual consistency test used to check if the estimated residuals in regression algorithm are consistent with the assumed internal climate variability. Indeed, as the covariance matrix of internal variability is assumed to be known in these statistical models, it is important to check whether the inferred residuals are consistent with it; such that they are a typical realization of such variability. If this test is passed, the overall statistical model can be considered suitable.
    Results obtained for response to anthropogenic and natural forcing combined forcing (ALL) for Rx1day and Rx5day show that scaling factors are significantly greater than zero and consistent with unit. These results indicate that the simulated ALL response is consistent with Rx1day observed changes. Also, it is found that the changes in observed extreme precipitation during 1951-2005 lie outside the range that is expected from natural internal variability of climate alone and greenhouse gasses alone, based on NorESM1-M climate model. Such changes are consistent with those expected from anthropogenic forcing alone. The detection results are sensitive to EOFs. We estimate the anthropogenic and natural forcing combined attributable change in PI over 1951–2005 to be 1.64% [0.18%, 3.1%, >90% confidence interval] for RX1day and 2.5% [1%,4%] for RX5day.
    Keywords: Detection, Attribution, Standard Optimal fingerprinting, extreme precipitation, the southwest of Iran
  • الهه اکبری، محمد علی زنگنه اسدی، ابراهیم تقوی مقدم
    کشف وشناسایی تغییر عوارض سطح زمین برای درک ارتباط متقابل انسان و محیط امری ضروریست که آگاهی از آن باعث برنامه ریزی صحیح در جهت توسعه پایدار می گردد. امروزه به دلیل هزینه بسیار زیاد تهیه نقشه های کاربری ارضی با روش های سنتی و دستی ، سنجش از دور می تواند با دقت و سرعت بیشتری به مهندسان در تهیه نقشه کاربری ارضی و در مرحله بعد ارزیابی تغیرات در منطقه کمک نماید. هدف از این تحقیق کشف و شناسایی تغیرات پوشش زمین و کاربری ارضی با استفاده از روش های آموزش آماری می باشد. در این تحقیق پس از انجام مراحل پیش پردازش و آماده سازی اطلاعات به منظور استخراج اطلاعات دقیق سه روش حداکثر احتمال وحداقل فاصله و ماشین بردار پشتیبان با استفاده از ضریب کاپا مورد ارزیابی قرار گرفت. طبق بررسی های به عمل آمده مشخص شد روش حداکثر احتمال با ضریب کاپای 79/0 و دقت کلی 29/83 نسبت به روش های حداقل فاصله و ماشین بردار پشتیبان از دقت بیشتری به منظور تهیه نقشه کاربری ارضی برخوردار است.در ادامه با استفاده از روش حداکثر احتمال نقشه کاربری ارضی برای سالهای 1988-200-2006 تولید و تغییرات رخ داده در منطقه توسط روش مقایسه پس از طبقه بندی کشف و ارزیابی شد. افزایش سطح زیر کشت اراضی بایر و شور، گسترش باغات منطقه تحت تاثیر احداث سد های بالا دست و افزایش محدوده شهری در طی 18 سال دوره تحقیق از مهمترین تغییرات رخ داده در منطقه می باشد.
    کلید واژگان: تغییرات، کاربری اراضی، سنجش از دور، آموزش آماری، نیشابور
    Elahe Akbari, Mohammad Ali Zangane Asadi, Ebrahim Taghavi
    Change detection and identification Terrain is essential for understand of human interaction and the environment, that Aware of the cause is correct planning for sustainable development. Today, land use mapping manually is difficult with traditional methods and, remote sensing can help for Engineers in Land use mapping accurately and more quickly, and then assess the region changes. The purpose of this study to explore changes in land cover and land use by using Different methods of statistical training theory. In this study the process of preprocessing and data preparation to extract accurate information have been evaluated of three methods, Maximum likelihood and minimum distance and support vector machines by using the kappa coefficient. The results show that the maximum likelihood method with kappa 0/79, and overall accuracy of 29/83 than the minimum distance and support vector machine methods more accurately for made land use map .Then was produced land use map using by maximum likelihood method for the years 1988-200-2006 detection and evaluation the changes occurring by comparison post classification method. The most important changes to increased area of arable land, orchards increased of dam construction, urban land increased during the study period is 18 years.
    Keywords: change, remote sensing, statistical training land use, detection, neyshabour
  • علی نظر صیدی، امیر گندمکار
    در این تحقیق به بررسی عدم قطعیت مدل های اقلیمی و هیدرولوژی بر پارمترهای دمای سالانه دمای حداکثر و دمای حداقل در ایستگاه های حوضه کرخه پرداخته شده است.. در این رابطه دوره آماری 41 ساله (1390 -1350)، 11 ایستگاه حوضه کرخه مورد بررسی قرار گرفته است. ابتدا با استفاده از مدل های پارامتری و ناپارامتری اقلیمی، آشکارسازی روند تغییرات اقلیمی متغیرهای سالانه دما، دمای حداکثر، دمای حداقل ایستگاه ها انجام گرفته است. نتایج آشکارسازی مدل های پارامتری و ناپارامتری میانگین سالانه دما نشان می دهد که روند تغییرات اکثر ایستگاه ها 82 درصد آن ها افزایشی بوده است. در این میان ایستگاه های جنوبی (پایین دست) حوضه در سطح یک درصد روند صعودی بیشتری به نسبت بخش های دیگر کرخه دارد. روند مثبت معنی داری دمای حداکثر برخلاف روند میانگین دما در بخش های شمالی حوضه گستردگی بیشتری از بخش جنوبی داشته است. شدیدترین روند افزایشی معنی داری دمای حداقل حوضه کرخه در ایستگاه اهواز با مدل های من کندال، سن، اسپیرمن و رگرسیون خطی در سطح یک درصد وتست PW در سطح 10 درصد بوده است. این روند افزایشی و کاهشی معنی داری در برخی از متغیر های دما، در ایستگاه ها با مدل های بکار گرفته شده متفاوت می باشد. در مجموع کارآیی آزمون های فوق در تغییر متغیرهای دما تطابق نداشته که خود نشان دهنده وجود عدم قطعیت در خروجی های این مدل هاست.
    کلید واژگان: تغییر اقلیم، مدل های پارامتریک و ناپارامتریک، آشکار سازی، عدم قطعیت، متغیرهای دما، حوضه کرخه
    Ali Nazar Seidi, Amir Gandomkar
    Uncertainties discussed in our country in recent years in the study of climate change, particularly temperature and precipitation are considered. In this study, the uncertainty of climate models and hydrological parameters annual temperature maximum temperature and minimum temperature in the station area has been Karkhe. In this regard, the 41-year period (1970 -2010), 11 stations Karkhe basin is studied. In this study the detection of climate change, annual variations in temperature, maximum temperature, minimum temperature stations using climate models Parametric (Mann-Kendall (MK), Kendal Mann rank, test San (Q), regression (LR), Spearman rank correlation coefficient (SRC), testing Pre-whitening, standard deviation analysis (StD), test (t test) and model TFPW. Parametric modeling results show that the mean annual temperature change of station (9 stations) was 82 percent. This significant increase in the average temperature in most parts of the basin there. Stations in the south (downstream) basin at a rate greater than the other trend are Karkhe. T model results in a significant increase in the percentage of stations in Ahwaz, Kermanshah, Hamidieh and Hamadan, Dezful show and at 5% for the four bridges is positive. Contrary to the trend at a maximum average temperature in the northern parts of the southern part of the basin is more extensive. So that the model used, the northern and central stations Hamadan, four bridges, canals and Khorramabad Varynh significant positive trend at different levels are high. The minimum temperature varies significantly increased severe Karkhe station area Ahvaz Parametric models (I Kendal, age, Spearman linear regression) at a percentage of 10% is PW. Parametric and nonparametric models to detect significant trends stations have the same share. A total of 8 stations Karkhe (73%), a positive trend has been recorded minimum temperature climate models. In 37 percent of the basin's 4 stations from eleven stations Parametric test procedure was not seen. . This increase and decrease in some variable rainfall, in some stations are different models used. Overall performance in the test not matches the temperature variables that indicate the uncertainty in the model's output.
    Keywords: Climate change, parametric, nonparametric models, detection, Uncertainty, variable temperature, Karkhe basin
  • حسین حدادی، حسن حیدری
    هدف از این پژوهش بررسی اثرات تغییر بارش بر روی دبی در سطح دریاچه ارومیه می باشد. محاسبات و تحلیل ها برروی میانگین بارش و آب دهی حوضه آبریز ارومیه صورت گرفته است. این مطالعه در یک دوره آماری 42 ساله از سال 1345 تاسال 1386 برای عناصر بارش و دبی سنجی صورت گرفت. برای شناسایی نوسانات بارش و دوره های خشکسالی از مدل SPI استفاده شد و در ادامه به وسیله آزمون همبستگی اسپیرمن میزان ارتباط بارش و دبی در ایستگاه های مختلف نمایش داده شد. تحلیل نمودارهای ترسیمی نشان می دهد که نوسانات در میزان بارش موجب نوسان در دبی گردیده و سال هایی که مدل SPI خشکسالی را نشان می دهد در میانگین متحرک دبی نیز کاهش دبی نسبت به سطح متوسط حاکم بوده و بر اساس فاز های کاهشی و افزایشی بارش در میان سال های 13851365 دبی نیز از این فاز های تاثیر پذیرفته است. خشکی های شدید بارش و تاثیر آن بر روی روانآب موجب جهش در آزمون من کندال شده و این مدل نیز کاهش دبی را نمایش می دهد. این جهش در سال 1374 شکل گرفته و تا پایان دوره مطالعاتی ادامه یافته است. با کاهش میزان بارش، از میانگین دبی و انحراف معیار ایستگاه کاسته و معادله خط رگرسیونی دبی روندی کاهشی را در پیش گرفته و تا به امروز این سیر نزولی ادامه یافته است.
    کلید واژگان: تغییر اقلیم، دبی، آشکار سازی، حوضه آبریز ارومیه
    Hosein Haddadi, Hasan Heidari
    The aim of this study was to investigate the effects of changing precipitation in Debi on the Urmia Lake’s surface. Calculation and analysis on the Urmia basin’s average rainfall and discharge is performed. In this study, a 42-year period from 1345 until 1386 took place for precipitation factors and Debbi. We used the SPI model to identify precipitation fluctuations and drought periods and then using Spearman correlation test the relationship between precipitation and Debi in different stations were displayed. Graphical diagrams analysis shows that fluctuations in rainfall caused swings in Debi and in those years that SPI model shows a drought the average flow rate in Debi reduces the average level prevailingand based on phases of increasing and decreasing rainfall in between 1365-1385, Debi was impacted by these phases. Lands intense rainfall and its effect on runoff caused a mutation in Man Kendall test and this model also shows the reduction rate in Debi. This mutant formed in 1374 and has continued until the end of the study period. By reducing the amount of precipitation the standard deviation and average Debi in flow stations was reduced and linear equation in forward rates was declined and the decline has continued until today.
    Keywords: climate change, Debi, detection, Urmia Basin
  • واحد کیانی، جهانگیر فقهی، عل یاکبر نظری سامانی، افشین علیزاده شعبانی
    داده های سنجش از دور چند طیفی منبع اطلاعات مهمی برای تشخیص تغییرات سطحی می باشند، به طوری که امروزه تصاویر سنجش از دور قادر به ارائه جدیدترین اطلاعات در جهت مطالعه پوشش زمین و کاربری های اراضی هستند؛ لذا هدف این پژوهش آشکارسازی تغییرات پوشش/کاربری منطقه طالقان در فاصله زمانی 1366 تا 1386 هجری شمسی با استفاده از سنجش از دور بوده است. منطقه طالقان یکی از شهرستان های تابعه استان البرز(کرج) بوده که تقریبا در محدوده حوزه آبخیز طالقان قرار گرفته است. نتایج این پژوهش نشان داد که وسعت کاربری باغ 28/2 درصد افزایش داشته است درحالی که اراضی کشاورزی با روند کاهشی 05/15درصدی روبرو بوده اند. از طرف دیگر وسعت زمین های مرتعی 25/16 درصد کاهش و وسعت اراضی فاقد پوشش 08/28 درصد افزایش یافته است. مهمترین تغییر، احداث سد مخزنی طالقان در سال 1380 بوده است که موجب گردید بیش از 1100 هکتار از مرغوب ترین اراضی منطقه به زیر آب برود. از نظر بوم شناسی چون وسعت اراضی فاقد پوشش افزایش یافته و وسعت اراضی مرتعی کاهش یافته است، می توان گفت که وضعیت پوشش گیاهی رو به تخریب است. بنابراین به منظور احیای اراضی فاقد پوشش پیشنهاد می شود طرح های مرتعداری اجرا گردد و از تغییرات بدون برنامه ریزی اجتناب گردد.
    کلید واژگان: سنجش از دور، تغییرات پوشش، کاربری، منطقه طالقان، تصاویر ماهواره ای، آشکارسازی
    Vahed Kiani, Jahangir Feghhi, Aliakbar Nazari Samani, Afshin Alizadeh Shabani
    Multispectral remote sensing data is an important informational resource used for recognizing surface changes. To the extent that today, remote sensing images can provide the latest information on vegetation and land use. The present study seeks to detect changes in vegetation and land use across Taleqan area in time period between 1988 and 2007 using remote sensing. Taleqan is located in Alborz province (Karaj) and Taleqan basin. Results indicate that area dedicated to gardening has increased to 2.28 percent, while agricultural lands have faced a 15.05 decrease. On the other hand, rangelands have decreased to 16.25 percent and bare lands have increased to 28.08 percent. The most important change happened with the construction of Taleqan storage dam in 1999 which submerged more than 1100 hectares of the most desirable lands in the area. Since bare lands have increased and rangelands have decreased, thus from an ecological viewpoint it is possible to say that vegetation is degrading. Therefore, in order to restore bare lands, performing rangeland plans and avoiding unplanned changes can be suggested.
    Keywords: Remote sensing, land use, vegetation changes, Taleqan district, satellite images, detection
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال