درخت حوزه‌های تخصصی

تالاب ها به منزله جزء اساسی اکوسیستم جهانی در پیشگیری یا کاهش شدت سیل، تغذیه سفره های آب زیرزمینی و فراهم آوردن زیستگاه منحصربه فرد برای گیاهان و جانوران و دیگر خدمات و سودمندی ها، از عناصر اصلی استراتژی حفاظت منطقه ای اند. تالاب بین المللی انزلی در استان گیلان یکی از ده تالاب ارزشمند جهان است که به لحاظ تغییرات ساختاری حاصل از فرایندهای انسان ساخت، دچار تغییرات زیادی در کاربری اراضی و پوشش گیاهی شده و ماهیت و کارکردهای اکولوژیک آن به خطر افتاده است. هدف این مطالعه بررسی کاربرد داده های سنجش از دور در نقشه سازی تغییرات الگوی فضایی سیمای سرزمین، به کمک نمونه برداری زمینی در سطح بستر تالاب و تجزیه وتحلیل تغییرات انسجام سرزمینی براساس متریک های سیمای سرزمین است. ابتدا داده های ماهواره ای بررسی شد و ازطریق طبقه بندی تصاویر سنتینل 2، متعلق به سال های 2016 تا 2020 با نقاط نمونه برداری زمینی، نقشه کلاس های پوشش اراضی در هفت طبقه کشاورزی، بایر، نیزار، جنگل، مرتع، پهنه آبی و شهری، برای نقشه سازی و تجزیه وتحلیل متریک های سیمای سرزمین، پدید آمد. پس از استخراج متریک های سیمای سرزمین در سطح کلاس و سیمای سرزمین با نرم افزار Fragstats و تعیین متریک های مناسب طبق روش PCA، با نرم افزارهای R و Canoco، متریک های LPI، LSI، ENN_MN، CA، TE، NP، SHAPE_MN، PARA_MN، IJI، AREA_MN به منزله متریک های کاربردی برای تحلیل بهتر منطقه، انتخاب شدند . آنالیز متریک ها بیانگر آن است که به طور کلی سیمای سرزمین از هم گسیخته شده ، ازنظر شکلی، پیچیده تر و نامنظم تر و ازنظر میزان یکپارچگی عناصر ساختاری، ناپیوسته تر شده است.

در سال های اخیر، با تغییر کاربری و توسعه اراضی کشاورزی در حوضه های کشور، میزان فرسایش و تولید رسوب افزایش یافته است. با توجه به اینکه در بیشتر زیرحوضه ها، آمار ایستگاه های رسوب سنجی به صورت درازمدت ثبت نشده است، برآورد میزان رسوب و فرسایش با مشکلاتی مواجه است. هدف از این پژوهش تعیین عوامل مؤثر در فرسایش و رسوب و تعیین مقادیر کمّی فرسایش در حوضه آبخیز خورخوره در استان کردستان است. به این منظور، ابتدا با استفاده از نقشه های توپوگرافی، زمین شناسی و عکس های هوایی در محیط GIS، نقشه نوع و گونه های فرسایش تهیه شد و این نقشه ها، با بررسی های صحرایی، تدقیق و ارزیابی شدند. براساس مدل MPSIAC، عوامل نُه گانه مؤثر در فرسایش درمورد تمامی زیرحوضه ها، به تفکیک بررسی شد و امتیازات هر عامل به دست آمد. با جمع امتیازات عوامل، درجه رسوب دهی برای هر زیرحوضه تعیین و سپس مقدار رسوب و فرسایش ویژه و فرسایش کل در هر زیرحوضه محاسبه شد. نتایج نشان داد عوامل توپوگرافی و وضعیت فعلی فرسایش بیشترین نقش و عامل آب وهوا کمترین نقش را در میزان رسوب دهی حوضه دارند. طبق نتایج، 92% کل حوضه دارای درجه رسوب دهی زیاد در کلاس فرسایش درجه چهار است. نسبت رسوب تحویلی حوضه (SDR) بین 32 تا 50% متغیر است. کمترین و بیشترین مقدار فرسایش ویژه در زیرحوضه های متفاوت، به ترتیب معادل 10 و 35 تن بر هکتار در سال، به دست آمد. مقدار رسوب ویژه و فرسایش ویژه کل حوضه نیز، به ترتیب 4/6 و 4/17 تن بر هکتار در سال، حاصل شد.

آتش سوزی در پوشش های جنگلی سطح جهان باعث واردشدن خسارات شدید به پوشش های گیاهی، خاک و زیستگاه های طبیعی می شود که تأثیرات زیست محیطی منفی مستقیم و غیرمستقیم را به همراه دارد؛ ازجمله جنگل زدایی، تغییرات آب وهوا و خشکسالی. ازاین رو تشخیص و تعیین خطرها، برای پوشش های گیاهی که دچار آتش سوزی می شوند، به منظور مدیریت و توسعه آنها بسیار مهم است. گسترش تصاویر سنجش از دوری، همچون محصولات آتش فعال دو ماهواره ترا (Terra) و آکوا (Aqua)، طی دو دهه گذشته، از روش های مهم در تشخیص این آتش سوزی ها بوده است. بااین حال محصول آتش فعال سنجنده مودیس، طی مطالعات گذشته، نشان داده است که این موارد به تنهایی نتایج مناسبی از مناطق تحت تأثیر آتش به دست نمی دهند. ازاین رو نیاز است با نقشه های پایه پوشش های گیاهی ارزیابی شوند. این تحقیق با هدف بررسی دو نوع محصولات گیاهی و کشف آتش فعال سنجنده مودیس و نقشه پوشش های جنگلی و غیرجنگلی FNF-JAXA، برای تفکیک بهتر مناطقی که دچار آتش سوزی شده اند، در پوشش های گیاهی کشور ایران بین روزهای ژولیوسی 1 تا 160 (یازدهم دی 1398 تا هجدهم خرداد 1399) در سال 2020 انجام شد. نتایج بیانگر بیشترین مساحت آتش سوزی در روز ژولیوسی 144 (سوم خرداد 1399)، با بیش از 49هزار هکتار و روز ژولیوسی 128 (هجدهم اردیبهشت 1399)، با بیش از 45هزار هکتار است. اما بیشترین مساحت آتش سوزی پوشش های جنگلی در روزهای 120 تا 160 (دهم اردیبهشت تا هجدهم خرداد 1399)، با بیش از 14هزار هکتار برآورد شده است. استان خوزستان بیشترین مساحت آتش سوزی را در دوره زمانی مورد مطالعه، داشته است که بیشتر این مناطق در اراضی کشاورزی قرار داشتند. سه استان فارس، کهگیلویه و بویراحمد و بوشهر بیشترین مساحت آتش سوزی ها را در پوشش های جنگلی داشته اند. بیشترین فراوانی آتش سوزی ها در اراضی کشاورزی مشاهده شد که مهم ترین دلایل آن می تواند دخالت های انسانی باشد. همچنین ارزیابی نهایی نتایج نشان داد استفاده از محصول FNF-JAXA (با صحت نهایی 4/87% و ضریب کاپای 85/0)، در قیاس با محصولات مودیس (با صحت نهایی3/80% و ضریب کاپای 78/0)، در تفکیک مناطق جنگلی قابلیت بهتری دارد. بااین همه توانایی محصولات مودیس در تفکیک نوع پوشش گیاهی مرتع و کشاورزی مزیتی مهم به شمار می رود که محصول FNF-JAXA چنین ویژگی ای ندارد. به طور کلی، یافته های تحقیق بیانگر قابلیت مناسب تصاویر محصولات گیاهی مودیس و نقشه های FNF-JAXA است که می توانند، به منزله نقشه های مرجع برای تفکیک پوشش های گیاهی گوناگون که دچار آتش سوزی می شوند، در ارزیابی خسارت و مدیریت آنها به کار روند.

طراحی الگوریتم های سنجش از دور و توسعه روش های گوناگون پردازش تصاویر ماهواره ای، برای شناسایی کانسارهای مس پورفیری، ازجمله موضوعات مهم مطالعات در زمینه ارزیابی منابع معدنی و بهره برداری بهینه از آنهاست. به این منظور، تعیین نواحی دگرسانی ابزار مناسبی به منظور طراحی الگوهای مورد قبول اکتشافی فراهم می آورد. در این پژوهش، با راهبردی جامع و با استفاده از تعیین حدود دگرسانی های مرتبط با کانسار مس پورفیری برمبنای مدل لوول و گیلبرت با سه نوع راهبرد متفاوت (پردازش های بصری، طیفی و آماری) و همچنین استخراج خط واره ها در منطقه مورد مطالعه، محدوده تمرکز ماده معدنی برای حفاری پیشنهاد شد. منطقه مورد مطالعه، در این مقاله، کانسار مس پورفیری مسجدداغی در شمال شرق استان آذربایجان شرقی است. در این پژوهش، از تصاویر ماهواره ای چندطیفی استر، سنجنده OLI لندست 8 و سنتینل 2 برای پردازش های گوناگون مانند ترکیبات نسبت های باندی، تحلیل مؤلفه اصلی و روش های پردازش طیفی پیکسل مبنا و زیرپیکسلی، ازجمله SAM و MTMF و پردازش های آماری مبتنی بر الگوریتم عملگر منطقی استفاده شد. در نهایت، با فازی سازی و تلفیق لایه های حاصل از پردازش های تصاویر ماهواره ای با ساختارهای هندسی منطقه (خط واره ها) که روی داده های سنتینل 2 به دو روش خودکار و نیمه خودکار استخراج شدند، نتایج در فضای GIS تحلیل شد و پس از مقایسه نتایج ارائه شده با تحلیل نمونه های زمینی، صحت و تطابق مناطق مورد نظر تأیید شد. دقت کاربر و سازنده درمورد محدوده دارای اولویت به ترتیب 54/78% و 36/78% به دست آمد که معیار سنجش مناسب تری برای معرفی محدوده مرکز حفاری است. 

تخلفات ساختمانی، به سبب سطح فراگیر و آثار بلندمدت و پایدارشان در نیم رخ شهرها، از مهم ترین چالش های شهرنشینی نوین محسوب می شوند. روش های رایج و معمول که امروزه در کنترل ساخت وسازها استفاده می شود، بسیار زمان بر و پرهزینه است. هدف اصلی این پژوهش ارائه چارچوبی نوین به منظور برآورد سریع و کم هزینه، در آشکارسازی و نظارت بر ساخت وسازها و شناسایی ساختمان های غیرمجاز شهری، با استفاده از تصاویر ماهواره سنتینل 1 در دوره زمانی 2017 تا 2022 و سیستم های اطلاعات مکانی است. بدین منظور در مرحله اول، براساس تحلیل و پردازش در نرم افزار SNAP، ضریب پراکنش سیگمانات تصاویر استخراج و به دو طبقه ساختمان و غیرساختمان تفکیک شده و حد آستانه بیشتر از 01/0به دست آمده است. سپس، با استفاده از الگوریتم پیکسل مبنا، تصویر باینری ساختمان و غیرساختمان به صورت صفر و یک تهیه و براساس اختلاف دو تصویر، منطقه ای که ساخت وساز در آن انجام شده است مشخص شد. پس از آشکارسازی مناطق ساختمانی تغییریافته، با استفاده از الگوریتم های طبقه بندی حداکثر احتمال و جنگل تصادفی، این مناطق در سه کلاس (ساختمان، در حال ساخت و سایر اراضی) قرار گرفتند و با نقشه برداشت میدانی و پارسل های بدون پروانه ارزیابی شدند. نتایج نشان داد تعداد ساختمان های بدون پروانه با استفاده از الگوریتم حداکثر احتمال، جنگل تصادفی و برداشت میدانی، به ترتیب، 130 و 135 و 48 است؛ همچنین دقت اجرای روش حداکثر احتمال به بیشترین میزان 89/0% و ضریب کاپای 83/0% نسبت به روش جنگل تصادفی، با دقت کلی 86/0 و ضریب کاپای 81/0% بوده است.

مقدار کربن آلی کل موجود در سنگ منشاء منابع هیدروکربن یکی از پارامتر های حائز اهمیت در ارزیابی آن است. بنابراین لازم است تا با روشی خصوصیات سنگ منشاء برآورد گردد. برای برآورد خصوصیات سنگ منشاء روش های مختلفی وجود دارد. یکی از ابتدایی ترین روش ها استفاده از روش سنتی است که بسیار هزینه بر و زمان بر می باشد، لذا محققان به دنبال روش های کاراتر می باشند. با توجه به پتانسیل بالای سنجش از دور و محدوده های طیفی VIR,VNIR این امکان فراهم تا خصوصیات سنگ منشاء را در سطح وسیع تری و با هزینه کمتر برآورد نمود. روش های کمی و کیفی مختلفی جهت ایجاد ارتباط بین مقدار غلظت عناصر سنگ منشاء و طیف حاصل از داده های سنجش از دور موجود می باشد. که در این تحقیق سعی در برآورد مقدار غلظت کربن آلی کل سنگ منشاء با استفاده از تصویرسنجنده OLI لندست 8 و با بهره گیری از مدل شبکه عصبی مصنوعیMLP شده است.بدین منظور باند 5 محدوده طیفی(885/0-845/0) با ضریب همبستگی پیرسون 62/0 بهترین ورودی برای شبکه عصبی انتخاب شده است. شبکه عصبی مصنوعی با تعداد 5 نورون در لایه مخفی با 79/0R2= و0081/0 RMSE= برای تهیه نقشه کربن آلی کل انتخاب گردید.

افزایش جمعیت شهرنشین، در پی مهاجرت از روستا ها و گاه توسعه ناهماهنگ روستا ها و تبدیل آنها به شهر، از عوامل مشکل زا در ساختار محیطی کشور های درحال توسعه محسوب می شود. از نتایج آن نیز تغییرات اکولوژیکی، به ویژه تخریب مناظر طبیعی و کاهش آنها به نفع مناظر انسان ساخت و بر هم خوردن الگو های مکانی پوشش طبیعی است. هدف از این پژوهش ارزیابی تغییرات اکولوژیکی و تحلیل الگو های حاکم بر چشم اندازهای شهرستان ورزقان، با استفاده از متریک های کمّی و کیفی سیمای سرزمین در سال های 1363، 1381، 1398 است. ماهیت تحقیق توسعه ای کاربردی و توصیفی تحلیلی است. داده ها ازطریق مطالعات کتابخانه ای و بررسی های میدانی گرد آمد؛ پس از تهیه نقشه های پوشش زمین، کشف تغییرات محاسبه شد و متریک های کمّی و کیفی سیمای سرزمین، با روش های مبتنی بر سنجش از دور، اندازه گیری شد. نتایج نشان داد بیشترین تغییرات در زمینه کلاس های پوشش گیاهی، به ویژه در سطح کم تراکم و در بازه سال های 1381 تا 1398 بوده است که علاوه بر کاهش مساحت، شامل افزایش تعداد لکه نیز می شود. در این بازه، رشد کلاس بایر و مرتع بیشتر است. همچنین دو متریک کمّی تعداد لکه (NE) و درصد چشم انداز (PLand)، از متریک های کمّی و شاخص مساحت لکه (Patch Area) و فشردگی لکه (Patch Compactnees) به نحو مطلوب تری تغییرات و الگوهای حاکم بر سیمای یک سرزمین را نشان می دهند.

به منظور شناخت ساختگاه، به دست آوردن پارامترهای مقاومتی خاک کاری ضروری و درعین حال هزینه بر و زمان گیر است. در این پژوهش، با استفاده از 135 گمانه ژئوتکنیکی حفر شده در شهر کرمانشاه، پهنه بندی پارامترهای مقاومت برشی خاک (زاویه اصطکاک و چسبندگی) با استفاده از نرم افزار ArcGIS و روش درون یابی کریجینگ معمولی (با شبه واریوگرام های کروی، نمایی و گوسی)، تا عمق نُه متر در بازه های سه متری انجام شده و با استفاده از شاخص های جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین قدرمطلق خطا (MAE)، بهترین مدل برای پیش بینی مشخصه ها انتخاب شده است. براساس شاخص های ارزیابی خطا، بهترین واریوگرام ها برای پهنه بندی زاویه اصطکاک و چسبندگی در عمق 0 تا 3 متر گوسی، 3 تا 6 متر نمایی و 6 تا 9 متر به ترتیب گوسی و کروی است. مطابق نتایج به دست آمده، اغلب با افزایش عمق، زاویه اصطکاک و چسبندگی افزایش یافته است و بخش های شمالی و جنوب غرب کرمانشاه، در قیاس با دیگر مناطق، دارای خاکی با زاویه اصطکاک بیشتر و چسبندگی کمتر (درشت دانه) هستند و بخش های شمال غرب این شهر خاک های رسی و آبرفتی دارند؛ با توجه به گذر رودخانه قره سو از این ناحیه و قرارگیری مناطق شمالی و جنوبی کرمانشاه در کوهپایه، نتایج تصدیق می شود.

مقدمه: سیستم های پاسخ اضطراری هوشمند از فنّاوری های مدرن مانند اینترنت اشیاء (IoT) استفاده می کنند تا بهبود عملکرد واحدهای واکنش اضطراری را فراهم کنند. این سیستم ها به منظور بهبود کیفیت خدمات، کاهش هزینه ها و افزایش نظارت بر فرایند واکنش اضطراری طراحی شده اند. از جمله اهداف اصلی این سیستم ها می توان به بهینه سازی مسیر واکنش اضطراری از طریق ارتباط با اشیا و جمع آوری داده های مکانی اشاره کرد. این سیستم ها با استفاده از مدل های مسیریابی مبتنی بر اینترنت اشیاء، قادر به بهینه سازی مسیر واکنش اضطراری هستند و باعث بهبود تجربه کاربران می شوند. به عبارت دیگر، این سیستم ها از اطلاعات جمع آوری شده توسط اینترنت اشیاء برای بهبود فرایند اضطراری استفاده می کنند. سیستم های پاسخ اضطراری هوشمند نقش مهمی در بهبود کارایی واحدهای واکنش اضطراری و ارتقای سطح خدمات در مواقع اضطراری دارند. این سیستم ها به صورت کامل در دسترس اند و باعث افزایش بهره وری و کارایی در مواقع اضطراری می شوند. مواد و روش ها: یک زیرساخت داده های مکانی برای یکپارچه سازی سیستم و افزایش تلاش های واکنش اضطراری ایجاد شده است که امکانات بسیار مهمی برای بهبود خدمات پزشکی فوری فراهم می کند. این زیرساخت شامل یک پورتال است که مسیر بهینه از محل حادثه تا مرکز پزشکی را به دقت بر روی نقشه نمایش می دهد تا به تیم پزشکی کمک کند با سرعت و کارایی بیشتر به فرد مجروح برسند. علاوه براین، این پورتال امکان انتقال اطلاعات حسگر مانند علائم حیاتی فرد مصدوم را به تلفن همراه پزشک در آمبولانس از طریق بلوتوث فراهم می کند که این اطلاعات به طور هم زمان برای ارزیابی بیشتر به اشتراک گذاشته می شوند تا در صورت اضطرار، به سرعت و با دقت مناسب به فرد مجروح کمک کنند. این سامانه باعث افزایش کارایی و سرعت در واکنش به حوادث اضطراری می شود و امکان دسترسی سریع و بهینه به خدمات پزشکی را فراهم می کند. به طور خلاصه، این زیرساخت داده های مکانی بهبود چشمگیری در عملکرد واکنش به حوادث اضطراری درمانی داشته و امکان ارائه خدمات بهبودیافته و بهینه تر در حوادث اضطراری را فراهم کرده است. نتایج و بحث: مراکز پزشکی اهمیت موضوع بهداشت و درمان را اولویت خود می دانند. برای تعیین این اولویت ها و بهبود فرایند تخصیص منابع، از یک مدل وزن دهی سلسله مراتبی آنلاین استفاده می کنند. این مدل به بهینه سازی تخصیص منابع براساس اطلاعات بهداشتی بی درنگ مصدومان کمک می کند. در یک مورد آزمایشی که برای این مدل انجام شد، یک مصدوم با موفقیت در منطقه 5 تهران تحت درمان قرار گرفت. استفاده کارآمد از اینترنت اشیاء و زیرساخت داده های مکانی، این مرکز پزشکی را قادر به بهبود و بهینه سازی خدمات درمانی خود کرد. این نتایج نشان دهنده اهمیت اطلاعات مکانی در کنار داده های پزشکی و فنّاوری اینترنت اشیاء در بهبود خدمات پزشکی و افزایش کیفیت درمان است.نتیجه گیری: سیستم های واکنش اضطراری سنتی بیشتر براساس مکانیسم های سنتی و فاقد فنّاوری مدرن مانند اینترنت اشیاء و یکپارچه سازی داده های مکانی عمل می کنند. به همین دلیل، این سیستم ها ممکن است با مشکلاتی همچون تأخیر در ارسال کارکنان اورژانس به محل حادثه و کمبود اطلاعات دقیق و سریع از بیمار مواجه شوند. اگر فنّاوری های مدرن مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء و سیستم های اطلاعات جغرافیایی به این سیستم ها اضافه شوند، می توانند مشکلاتی را که در سیستم های سنتی واکنش اضطراری وجود دارد، حل کنند. این فنّاوری ها امکان پاسخ سریع تر و کارآمدتر به بحران ها را فراهم می کنند و به سازمان های ذی ربط از جمله سازمان مدیریت بحران کمک می کند تا تصمیمات بهتری برای تخصیص منابع در شرایط اضطراری بگیرند و عملکرد کلی خود را بهبود بخشند. با استفاده از داده های جمع آوری شده توسط این فنّاوری ها، سازمان های اضطراری می توانند بهبودی محسوسی در پاسخ به شرایط اضطراری ایجاد کنند و هزینه های زمانی، مالی و انسانی را کاهش دهند. به طور کلی، این رویکرد جدید به سیستم های واکنش اضطراری امکان پذیری بهتری در مواجهه با بحران های مختلف و بهبود کارایی واکنش به اضطرار را فراهم می آورد.

حوضه آبریز فلات مرکزی ایران، به دلیل تغییرات اقلیمی و کاهش منابع آب دردسترس ازیک سو و افزایش جمعیت و به تبع آن، افزایش تقاضا ازسوی دیگر، با بحران شدید آب مواجه است. دانش سنجش از دور و دردسترس بودن محصولات متعدد ماهواره ای امکان پایش روند تغییرات پارامترهای گوناگون محیطی، به ویژه منابع آب سطحی و زیرزمینی را با دقت مناسب فراهم آورده است. بدین منظور، با استفاده از سامانه گوگل ارث انجین، شانزده محصول ماهواره ای شامل پارامترهای محیطی متفاوت، همچون بارش، دما، تبخیر و تعرق، رطوبت خاک، رواناب، ضخامت آب معادل (GRACE)، شاخص پوشش گیاهی و مساحت پیکره های آبی، در بازه زمانی سال های 2000 تا 2022، دریافت و آماده سازی شد. سپس با استفاده از آزمون ناپارامتریک من کندال و تخمین گر شیب سن، روند تغییرات این پارامترها بررسی شد. با توجه به نتایج حاصل، تغییرات گرانش زمین که از نشانگرهای سطح آب زیرزمینی است و نیز مساحت پیکره های آبی که بیانگر منابع آب سطحی است و رطوبت خاک، روندی کاهشی و معنی دار را نشان داد؛ درحالی که دمای حداکثر، دمای حداقل و تبخیر و تعرق پتانسیل و شاخص NDVI بیانگر روند افزایشی معنی داری بود. به رغم کاهش مساحت پیکره های آبی، شاخص پوشش گیاهی افزایش یافته است که افزایش سطح زیرکشت محصولات کشاورزی و برداشت بی رویه از منابع آب زیرزمینی را نشان می دهد و روند کاهشی محصول ماهواره GRACE نیز مؤید این واقعیت است. بررسی ضرایب همبستگی بین پارامترهای دارای روند معنی دار نیز نشان داد بین GRACE و پارامترهای NDVI، دمای حداقل، دمای حداکثر، رطوبت خاک و مساحت پیکره های آبی، همبستگی معنی داری وجود دارد.

داده های سنجش از دوری، با قدرت تفکیک مکانی بالا، اغلب دارای قدرت تفکیک زمانی و طیفی پایین و داده های با قدرت تفکیک مکانی پایین دارای قدرت تفکیک طیفی و زمانی بالا هستند. باوجوداین ، درحال حاضر، سنجنده های ماهواره ای به تنهایی نمی توانند داده هایی با قدرت تفکیک زمانی و قدرت تفکیک مکانی بالا را هم زمان ارائه کنند. این درحالی است که در برخی کاربردها دسترسی هم زمان به داده هایی با قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا ضروری است؛ ازاین رو در این مطالعه، با هدف دستیابی به داده های دارای قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا، تصاویر مادیس در کلاس های کاربری شهری، باغ، مرتع، کشاورزی و آب ازطریق الگوریتم های STARFM ، ESTARFM وFSDAF به قدرت تفکیک مکانی سنتینل 2، ریز مقیاس شد. منطقه مطالعاتی با تنوع پوشش های زمین گوناگون در اطراف شهر مهاباد انتخاب شد. در این مطالعه، باندهای مرئی و مادون قرمز نزدیک در سنتینل 2 و مادیس انتخاب و پیش پردازش های لازم، ازجمله تصحیح هندسی، روی آنها انجام شد. سپس با استفاده از الگوریتم های ریزمقیاس نمایی، تصاویر مادیس به تصاویر سنتینل 2 ریزمقیاس شد. نتایج نشان دهنده صحت بالای کلاس های شهری، باغ و مرتع در قیاس با کلاس های کشاورزی و آب است؛ به گونه ای که الگوریتم های ESTARFM، FSDAF و STARFM به صورت میانگین در همه باندها، به ترتیب برای کلاس شهری، ضریب تعیین 25/88، 25/87 و 5/86، درمورد کلاس باغ ضریب تعیین 75/83، 25/83 و 5/80 و درمورد کلاس مرتع، ضریب تعیین 75/90، 5/70 و 5/87 را نشان دادند. درمجموع، الگوریتم ESTARFM در مقایسه با دیگر الگوریتم ها در این تحقیق، نتیجه ای بهتر دربرداشت.

سابقه و هدف: یکی از مهم ترین قدم ها به سمت توسعه پایدار حفاظت از تمامیت اراضی است؛ به طوری که سالیانه بخشی از اراضی، به دلایل متعدد، تغییر کاربری می یابند و خروج این گونه اراضی از مسیر تولید لطمات جبران ناپذیری درپِی دارد. ازآنجاکه شدت تغییر کاربری اراضی در استان مازندران، ازجمله جلگه هراز، به منزله یکی از مهم ترین مسائل زیست محیطی، در مقیاس های کلان زمانی و مکانی رخ می دهد، بارزسازی و پایش تغییرات کاربری به منظور شناخت اولیه و ارزیابی روند تغییرات آنها می تواند روشی مفید برای مدیریت و برنامه ریزی به شمار رود. با توجه به اینکه جلگه هراز، در دهه های اخیر، از بحران تغییرات مخرب کاربری اراضی در امان نبوده است، لزوم پایش، بارزسازی و روندیابی این تغییرات یکی از مهم ترین فاکتورهای مدیریتی در این منطقه محسوب می شود.مواد و روش ها: بررسی تغییرات کاربری اراضی نیازمند تلفیق لایه ها در بازه زمانی معین است. هدف این پژوهش بررسی تغییر کاربری های اراضی جلگه هراز از 1980 تا 2021 است. بر این اساس، برای سنجش تغییرات، از داده های لندست استفاده شد. با اعمال تصحیحات اتمسفری، هندسی و رادیومتری، عملیات بارزسازی تصاویر اجرا و با بهره گیری از روش طبقه بندی نظارت شده، الگوریتم حداکثر احتمال و اعمال توابع تحلیل مؤلفه مبنا، نقشه ها تولید شدند. نوع تغییرات کاربری از تابع تفاضل تصاویر شناسایی و صحت نقشه ها، با استفاده از آزمون صحت کلی و آماره کاپا، تعیین شد. نتایج و بحث: نتایج نشان داد، از 1980 تا 1990، چهار کیلومترمربع از مساحت اراضی جنگلی کاسته شد و مساحت مراتع نیز از 450 به 436 کیلومترمربع کاهش یافت. از سال 2000 تا 2010، مساحت اراضی جنگلی از 272 به 270 کیلومترمربع و مراتع نیز از 432 به 420 کیلومترمربع رسیده است. درنَهایت، طی سال های 2011 تا 2021، از مساحت اراضی جنگلی نُه کیلومترمربع و مرتع نیز پنج کیلومترمربع کاسته شده است. نتایج بررسی روند تغییرات کاربری های اراضی منطقه حاکی از آن است که مساحت اراضی جنگلی و مرتعی کاهش یافته و به مساحت اراضی کشاورزی و مناطق مسکونی افزوده شده است.نتیجه گیری: با توجه به نتایج به دست آمده و اهداف تعریف شده، می توان اذعان کرد کاربری های منطقه، طی دوره آماری درنظر گرفته شده (2021-1980)، با تغییرات مساحت روبه رو بودند و تغییر محسوسی را نیز نشان دادند. بنابراین دخالت های عوامل انسانی نقش اصلی را در تغییرات کاربری اراضی دارد. این نتایج می تواند به برنامه ریزان، در شناخت عوامل مؤثر در تغییر کاربری و اتخاذ تصمیمات صحیح مدیریتی در سطوح گوناگون، کمک کند.

سابقه و هدف: در سال های اخیر استفاده از تصاویر ابرطیفی به دلیل غنای بالای طیفی در زمینه های مختلف مطالعات زمین به خصوص در سنجش از دور بسیار افزایش یافته است. طبقه بندی این تصاویر به منظور استخراج اطلاعات از آنها همواره با چالش هایی مختلفی همچون چگونگی مدیرت ابعاد این داده ها و صحت کم طبقه بندی در هنگام وجود تعداد محدودی از نمونه های آموزشی همراه است. افرایش صحت طبقه بندی این تصاویر با هدف مطالعات دقیق پدیده ها و تغییرات سطح زمین همواره از موضوعات مورد مطالعه جامعه علمی سنجش از دور بوده است. در سال های اخیر استفاده از ویژگی های مکانی به منظور افزایش صحت طبقه بندی تصاویر ابرطیفی بسیار رایج شده است. تاکنون روش های مختلفی برای طبقه بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی معرفی شده است و پژوهش های مربوطه در راستای معرفی روش هایی با ساختار ساده تر و صحت بالاتر نیز در جریان است. به دلیل وجود رابطه های پیچیده میان باندهای مختلف تصویر ابرطیفی با الهام از پژوهش های موجود در شاخه بینایی ماشین در این پژوهش روشی توسعه داده شده است که می تواند روابط پیچیده میان ویژگی های طیفی و مکانی در یک تصویر ابرطیفی را مدل سازی کند. هدف اصلی این مقاله ارائه روشی جدید و کارا مبتنی بر ترکیب ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار ویژگی های طیفی و فرکتالی به منظور تولید ویژگی برای طبقه بندی تصاویر ابرطیفی است. مواد و روش ها: به منظور طبقه بندی تصاویر ابرطیفی در پژوهش حاضر ابتدا یک مرحله کاهش بعد بر روی تصویر ابرطیفی انجام می شود. در مرحله بعد ویژگی های مکانی مبتنی بر بعد فرکتال جهت دار تولید می شوند و مجدداً این ویژگی ها کاهش بعد پیدا می کنند. در مرحله بعد ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار از هر دو دسته ویژگی های طیفی و فرکتالی تولید می شوند. این ویژگی های ثانویه وابستگی های محلی غیرخطی میان ویژگی های طیفی و فرکتالی را که در روش های پیشین طبقه بندی مورد توجه نبوده است، در فرایند تولید ویژگی لحاظ می کنند که در نهایت سبب افزایش صحت طبقه بندی می شوند. سپس این دو دسته بردار ویژگی جدید برای هر پیکسل با هم الصاق می شود و یک بردار غنی از اطلاعات طیفی– مکانی را تشکیل می دهد. در نهایت به منظور تعیین برچسب هر پیکسل، بردار ویژگی حاصل از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان طبقه بندی می شود. آزمایش های این پژوهش بر دو تصویر مرجع ابرطیفی واقعی ایندین پاین و دانشگاه پاویا انجام شده است. نتایج و بحث: تحلیل نتایج نشان می دهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار ویژگی های طیفی– فرکتالی موجب افزایش 20 و 18 درصدی صحت طبقه بندی در مقایسه با طبقه بندی با ویژگی های طیفی تنها به ترتیب در تصاویر ایندین پاین و دانشگاه پاویا شده است. این نتیجه تأیید می کند که در نظر گرفتن اطلاعات مکانی به طور مؤثر سبب افزایش چشمگیر صحت طبقه بندی حتی زمانی که نمونه های آموزشی اندکی در دسترس باشد، می شود. همچنین رویکرد پیشنهادی این پژوهش در مقایسه با چندین پژوهش دیگر در این حوزه به صحت های بالاتری رسیده است. نتیجه گیری: عملکرد بهتر روش پیشنهادی در مقایسه با دیگر روش های رقیب به دلیل در نظر گرفتن وابستگی های محلی غیرخطی میان ویژگی های طیفی و فرکتالی است که تاکنون در پژوهش های پیشین مورد توجه نبوده است. در پژوهش های آتی در نظر داریم که رویکرد پیشنهادی را درگام اول از نظر زمانی و در گام بعدی با در نظر گرفتن تعداد بیشتری از ویزگی های مبتنی بر هندسه فرکتال از نظر صحت بهبود دهیم.

دریاچه ارومیه یکی از بزرگ ترین دریاچه های آب شور در جهان است که متأسفانه درحال خشک شدن است. این مسئله خطرها و نگرانی های بسیاری را به ویژه در ارتباط با گردوغبارهای نمکی در پهنه های خشک شده آن، به وجود آورده است. ازاین رو، در این پژوهش، سعی شد ارتباط پوشش گیاهی و گردوغبار در شهرستان های اطراف دریاچه ارومیه بررسی شود. درمورد گیاهان، شوری باعث بی نظمی های فیزولوژیک، تنش رشد، فتوسنتز، پروتئین، تنفس، تولید انرژی، پیری زودرس و کاهش آب در گیاه می شود. با توجه به این تأثیرات، سعی شد با استفاده از شاخص های مرتبط، شامل NDVI، CIre، GCI، CRI2، NDWI، NDII، MSI و PSRI سلامت کلی گیاهان ارزیابی شود. این شاخص ها میزان آب گیاه، تنش های آبی گیاه، ظرفیت فتوسنتز، رشد گیاهان و کمبود آب، میزان کلروفیل، نیتروژن و رنگدانه ها را که به انرژی و سلامت گیاه مربوط می شود، ارزیابی می کند. طبق این شاخص ها، سلامت گیاهان به طور کلی در وضعیت مطلوبی قرار دارد و اغلب بیشترین ارزش عددی شاخص ها به باغات اختصاص داشت. با استفاده از تصاویر لندست و سنتینل 2 و شاخص NDVI، تغییرات پوشش گیاهی منطقه در بازه زمانی 2010 تا 2020 تعیین و سپس با استفاده از پایگاه داده MERRA-2، میزان غلظت گردوغبار نیز درمورد این بازه زمانی استخراج شد. نتایج نشان دهنده این بود که میانگین NDVI، در منطقه مورد مطالعه، از روندی ثابت با میانگین کلی 2957/0 پیروی می کند و گاه براَثر تأثیرگذاری برخی عوامل بیرونی، مانند گردوغبار، بر میزان آن افزوده و یا از آن کاسته می شود. بر این اساس بیشترین میزان (3495/0) میانگین NDVI به سال 2018 و کمترین میزان (2579/0) به سال 2013 تعلق دارد. همچنین برای بررسی میزان ارتباط پوشش گیاهی و گردوغبار، از دو روش رگرسیون خطی و لگاریتمی استفاده شد و نتایج نشان داد، براساس رگرسیون خطی (7703/0) و لگاریتمی (7915/0)، بیشترین ضریب تبیین بین دو شاخص یادشده در ماه مه بوده است. مطالعه جامع شاخص های سلامت گیاهی و ارتباط آن با رویدادهای طوفان های گردوغبار از مزایای این روش پیشنهادی به شمار می رود.

مقدمه: شرایط خشکسالی ممکن است، از متوسط تا شدید و با مدت زمان متفاوت، متغیر باشد؛ این تغییرات به نظارت مداوم و عملیاتی نیاز دارد. هرچه خشکسالی بیشتر طول بکشد، در پوشش گیاهی و منابع آبی تأثیر بیشتری می گذارد و خشکسالی تشدید می شود؛ درنتیجه، ممکن است خدمات به انسان ها را محدود کند و سیستم های طبیعی را تغییر دهد. از جمله تأثیرات خشکسالی، تخریب زیستگاه حیات وحش، کاهش کیفیت آب و کاهش دسترسی به منابع آب است. پایش خشکسالی برای محققان، مدیران و تصمیم گیرندگان، به منظور شناسایی مناطق آسیب پذیر، ضروری است و نتایج آن با هدف کاهش پیامدهای خشکسالی به کار می رود.مواد و روش ها: در این مطالعه تلاش شده است، با استفاده از تصاویر مادون قرمز سنجنده Suomi NPP دریافتی از سایتearth data.nasa.gov و بهره گیری از شاخص هایNDVI ، VCI،  TCIو  VHIوضعیت خشکسالی پوشش گیاهی در ایران بررسی شود. دوره مورد مطالعه 2021-2013، اول آوریل تا انتهای جولای (هفته 13 تا 26 میلادی)، به صورت میانگین هفتگی است. میانگین ماهیانه شاخص استاندارد بارش (SPI) در ایران با استفاده از داده های بارش روزانه 143 ایستگاه سینوپتیک به دست آمد. سپس ضریب همبستگی (SPI) با هریک از شاخص های VHI، TCI، VCI و NDVI محاسبه شد. در تصاویر مادون قرمز، باندهای M دارای قدرت تفکیک 750 و باندهای I برابر با 375 متر است.نتایج و بحث: براساس داده های بارش ثبت شده در ایستگاه های هواشناسی سینوپتیک، می توان گفت که عمده بارش در فصل های پاییز، زمستان و بهار رخ داده و سهم تابستان در بارش سالانه اندک می باشد. بنابراین سال آبی، در بیشتر مناطق ایران، به طور تقریبی از دهه سوم سپتامبر شروع و تا دهه دوم و سوم ژوئن هر سال ادامه دارد. در منطقه مورد مطالعه، بهترین پایه زمانی برای پایش و برآورد آن از اول آوریل تا اواخر ژوئن  است. در فصل تابستان، ایران یک فصل خشک را می گذراند و ماه اوت خشک ترین ماه سال است. تغییرات زمانی و مکانی خشکسالی هریک از شاخص های پوشش گیاهی با یکدیگر تفاوت زیادی دارد.نتیجه: میزان هریک از شاخص ها در شرایطی که پوشش گیاهی در وضعیت خشکسالی قرار دارد کاهش یافته و در طبقه خشکسالی خفیف و سپس شدید قرار می گیرد. بدین ترتیب، طی سال هایی که خشکسالی رخ داده است، مقدار شاخص ها از ماه آوریل روند نزولی دارد و در ژوئن و جولای، شاخص ها به سمت خشکسالی شدید میل پیدا می کند. براساس محاسبات، مشخص شد که مقدار شاخص استاندارد بارش در پهنه مورد مطالعه، طی ماه های گرم سال منفی است. این نکته بیانگر پایین بودن میزان بارش دریافتی درقیاس با دیگر ماه های سال است. 

ازن نزدیک به سطح زمین یکی از آلاینده های بسیار خطرناک است که تأثیرات زیان بار درخور توجهی در سلامت ساکنان مناطق شهری دارد. هدف از این مطالعه شناسایی عوامل مؤثر در غلظت ازن و مدل سازی تغییرات آن، با استفاده از داده های ماهواره ای و روش های گوناگون یادگیری ماشین در شهر تهران است. بدین منظور داده های غلظت آلاینده ها، داده های هواشناسی و دمای سطح خاک، طی بازه زمانی بین سال های 2015 تا 2021، به کار رفت. پس از محاسبه همبستگی بین غلظت ازن و پارامتر های مستقل، طی پنج حالت متفاوت، با پارامترهای ورودی و روش یادگیری متفاوت و به کارگیری پالایش داده ها، غلظت ازن مدل سازی شد. در حالت اول و دوم، مدل سازی با استفاده از داده های غلظت آلاینده ها و داده های هواشناسی با روش رگرسیون خطی چندمتغیره انجام شد. تنها تفاوت این دو حالت، پالایش داده های ورودی به شیوه WTEST در روش دوم است. در حالت سوم، دمای سطح خاک به داده های ورودی افزوده شد و در حالت چهارم و پنجم، به ترتیب مدل سازی ازن با استفاده از شبکه عصبی چندلایه ای و شبکه عصبی بازگشتی انجام شد. مقایسه این حالت ها نشان داد که مدل سازی های مراحل اول تا پنجم، به ترتیب با ضریب تعیین تعدیل شده 5/0، 64/0، 69/0، 74/0 و 8/0 توانایی بازیابی غلظت ازن را داشته اند. همچنین مشخص شد در بین آلاینده های گوناگون، مونوکسید نیتروژن، دی اکسید نیتروژن، نیتراکس و از میان داده های هواشناسی دما، رطوبت و سرعت باد بیشترین تأثیر را در غلظت ازن دارند. افزودن دمای سطح خاک به داده های ورودی نیز افزایش پنج درصدی دقت را در برآورد غلظت ازن، به همراه داشت.

بررسی روند رشد شهرها و پیش بینی تغییرات آنها در آینده، برای برنامه ریزی های فضایی، ضرورت دارد. به این منظور، به نقشه سازی پهنه های ساخت وسازشده نیاز است. در بسیاری مناطق، به ویژه در اقلیم خشک، تفکیک مناطق ساخت وسازشده از محیط اطراف به سادگی و با روش های معمول طبقه بندی تصاویر ماهواره ای و یا نمایه های متداول، با دقت مورد قبول، امکان پذیر نیست؛ ازاین رو بسیاری از پژوهشگران نمایه های طیفی گوناگونی را به منظور استخراج مناطق ساخت وسازشده، توسعه داده اند. استفاده از تغییرات دمای سطح زمین برای نشان دادن مناطق ساخت وسازشده، به کمک الگوریتم زون های اقلیمی محلی (LCZ) کمتر مورد توجه بوده است و روش نسبتاً جدیدی محسوب می شود؛ بنابراین در این مقاله، تفکیک مناطق ساخت وسازشده از سایر انواع پوشش اراضی پیرامونی آن، با استفاده از الگوریتم LCZ انجام شد. با توجه به محدودیت نداشتن تعداد باند در این روش، از چهار سری تصاویر ماهواره ای لندست متعلق به سال 2020 استفاده شد و صحت آن با جدیدترین نمایه های ساخت وسازشده (DBI، BLFEI، BAEI و BAEM) که به صورت خودکار طبقه بندی شده اند، مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج این مطالعه نشان داد که صحت طبقه بندی ناشی از الگوریتم LCZ ٪96 است؛ درصورتی که نمایه های BLFEI و BAEM قادر به تفکیک کامل مناطق ساخت وسازشده از سایر انواع پوشش اراضی نیست و صحت کلی نمایه BAEI نیز 37% به دست آمد. بنابراین کارآیی روش LCZ بیشتر از نمایه های ساخت وسازشده است و درمورد مناطق خشک و نیمه خشک، توصیه می شود.

سابقه و هدف: سنجش از دور منبع داده ای قدرتمند برای نقشه برداری از مناطق شهری و نظارت بر پویایی شهرنشینی است. از بین داده های سنجش ازدوری، تصاویری که در شب اخذ می شوند راهی مؤثر برای نظارت بر فعالیت های انسانی، در مقیاس جهانی، فراهم کرده است؛ زیرا این تصاویر با توجه به ویژگی ها و قابلیت هایشان می توانند مناطق شهری و سایر فعالیت های انسانی را که ویژگی اصلی شان استفاده از نور در شب است، با اندازه گیری صحیح مکانی، از پس زمینه بدون نور جدا کنند. این تصاویر با نظارت مستمر و مداوم از منظره شبانه جهانی، منبع و نتایج ارزشمندی از فعالیت های انسانی را، از گذشته تا امروز، فراهم می کند و تجزیه وتحلیل سری زمانی این داده ها برای کشف، تخمین و نظارت بر پویایی اجتماعی و اقتصادی در کشورها، به ویژه مناطق فرعی که آمار رسمی مورد اعتمادی درباره آنها وجود ندارد، بسیار ارزشمند است. با توجه به پیشرفت سنجنده های ماهواره ای نور شب در سال های اخیر و تحقیقات جدید انجام شده درزَمینه داده های نور شب، هدف از این تحقیق بررسی پیشرفت های سنجنده شبانه، معرفی انواع داده ها و محصولات دردسترس، بررسی و بیان مزایا و معایب هریک و همچنین مروری بر روش ها و راه حل های مطرح شده در تحقیقات پیشین است تا مشکلات و محدودیت های این تصاویر حل شود.مواد و روش ها: هدف اصلی از این تحقیق معرفی و بررسی کلی داده های نور شب، مزایا و چالش های هریک و روش های بیان شده به منظور تصحیح مشکلات و چالش هاست. مطالعات درزَمینه تصاویر نور شب DMSP اغلب بر دو بعد مکانی و زمانی تمرکز دارد. در بعد مکانی، نواقص ذاتی این مجموعه داده، یعنی مقادیر اشباع شده مقادیر رقومی در مناطق مرکزی شهری و تأثیرات شکوفایی در مناطق حومه شهری و روستایی درخور توجه است. در بعد زمانی، به دلیل فقدان کالیبراسیون در پردازنده، به فرایندهای اضافی روی محصولات سالیانه داده های پایدار نور شب DMSP برای بررسی پویایی های شهری نیاز است؛ روش های کنونی تصحیحات مشکلات مکانی در دو دسته طیفی و غیرطیفی قرار می گیرد. روش های مطرح شده برای تصحیح مشکلات زمانی این سنجنده نیز، در دو دسته کالیبراسیون سالیانه داده های نور شب و تنظیم الگوی زمانی، بررسی شده است. تصاویر ماهیانه NPP-VIIRS محصولی است که علاوه بر مقادیر نورهای ثابت، مانند چراغ های شهرها و مسیر های حمل ونقل، مقادیری نویزی مانند شعله های گاز و سوختن زیست توده و نویز پس زمینه را نیز شامل می شود؛ به همین دلیل، پیش از استفاده لازم است پردازش شود. همچنین ازآنجا که دقت موقعیت یابی داده های لوجیا کمتر از وضوح مکانی آن است، جابه جایی تصویر در برخی مکان ها ممکن است به 650 متر برسد؛ ازاین رو تصحیح هندسی در این تصویر انجام می شود. انواع این روش ها در این مقاله بررسی شده است.بحث و بررسی: طی مقایسه ای کلی، می توان نتیجه گرفت که در بررسی عملکرد داده های نور شب گوناگون، داده های نور پایدار شبانه DMSP، به رغم مشکلات و محدودیت های موجود، دارای سری زمانی طولانی تری درقیاس با داده های نور شب دیگر است زیرا دوره زمانی 1992 تا 2013 را دربرمی گیرد و همچنان، در بسیاری تحقیقات درزَمینه بررسی پویایی شهری و برآورد روند کلی رشد شهر، کاربرد دارد. درمقایسه، NPP-VIIRS از مزایایی برخوردار است و به نور کمتر نیز حساسیت نشان می دهد اما زمان عبور این ماهواره ساعت 1:30 بامداد است؛ در این ساعت شب، بسیاری از چراغ ها خاموش می شوند و به همین علت ممکن است، درمواردی که فقط از داده نور شب برای بررسی مناطق شهری استفاده می شود، مناسب نباشد. همچنین طی بررسی های انجام شده، این تصویر در تحقیقات درزَمینه فعالیت های اقتصادی کاربرد بیشتری داشته است و حساسیت نداشتن آن به نور آبی از LED ها در توانایی سنجنده، در تعیین کمّیت نورهای مصنوعی ساطع شده از زمین، تأثیر می گذارد.نتیجه گیری: این بررسی با هدف معرفی انواع داده های نور شب سنجش ازدوری و بررسی آنها انجام شده است و به طور خلاصه می توان گفت، درحال حاضر، تحقیقات درزَمینه تصحیح مشکلات مکانی اشباع و شکوفایی به دو دسته طیفی و غیرطیفی تقسیم می شوند. دسته های غیرطیفی اغلب فقط با استفاده از داده نور شب و در برخی موارد، با استفاده از داده های غیرسنجش ازدوری ترکیب می شوند. بررسی روش های طیفی نشان می دهد که اغلب این روش ها از شاخص های طیفی مربوط به پوشش گیاهی و دمای سطح زمین استفاده می کنند. درحال حاضر، تصحیح تصاویر DMSP از بعد زمانی با کالیبراسیون بین داده ها، به طور خاص، با استفاده از روش مناطق مرجع ثابت یا پیکسل های مرجع انجام شدنی است. از معتبرترین روش های مطرح شده در این زمینه، روش منطقه مرجع است. پس از پایان مأموریت سنجنده DMSP-OLS، سنجنده VIIRS معرفی شده است. برخلاف داده سالیانه این ماهواره، داده ماهیانه آن به علت وجود نویزهای پس زمینه، نورهای سرگردان و مواردی ازاین دست، نیاز به تصحیح دارد. طبق بررسی های انجام شده براساس مطالعات موجود در روند تحقیقات، می توان گفت بیشتر مطالعات و روش ها سعی در حذف نویزها با استفاده از چارچوبی مشخص، اما با فرض های متفاوت، دارند. درنَهایت، با توجه به چالش ها و محدودیت های فعلی ماهواره های نور شب، چند پیشنهاد اصلی برای پیشرفت و توسعه در این زمینه مطرح می شود؛ ادغام داده های DMSP-OLS با داده های NPP-VIIRS یا با وضوح بالاتر داده های لوجیا می تواند بیشتر مورد مطالعه قرار گیرد تا یک سری زمانی طولانی تر برای تحقیقات آینده، به منظور بررسی پویایی شهری و موارد مشابه، ایجاد شود.

سابقه و هدف: نقشه پوشش زمین یکی از پارامترهای اساسی در تحلیل های جغرافیایی و برنامه ریزی های مکانی محسوب می شود. به طور کلی، تصویر ماهواره ای، الگوریتم طبقه بندی و نمونه آموزشی سه پارامتر اصلی در تهیه نقشه های پوشش زمین به شمار می روند و مهم ترین نقش را درزَمینه صحت، هزینه و منابع محاسباتی مورد نیاز برای تهیه این نقشه ها ایفا می کنند. کیفیت نمونه آموزشی تأثیر شایان توجهی در صحت نتایج طبقه بندی دارد. بر این اساس، هدف اصلی این پژوهش تهیه نمونه های آموزشی معتبر، با استفاده از روش انتقال نمونه های آموزشی برای پایش تغییرات پوشش زمین در شمال غرب ایران، بین سال های 2002 تا 2022 است.مواد و روش ها: منطقه مورد مطالعه، با مساحتی بالغ بر 7653 کیلومترمربع، در شمال غرب ایران واقع شده است. ازلحاظ جغرافیایی، این محدوده در مختصات 35 59 °44 تا 25 01 °46 طول شرقی و 46 02 °38 تا 47 48 °38 عرض شمالی قرار دارد. داده های مورد استفاده در این پژوهش شامل تصاویر ماهواره ای و داده های مرجع زمینی است و تصاویر به کاررفته در این پژوهش شامل تصاویر ماهواره ای سری لندست می شود. روش پژوهش پنج مرحله کلی را دربرمی گیرد. در مرحله اول، تصاویر ماهواره ای لندست از سایت سازمان زمین شناسی امریکا دریافت و مراحل پیش پردازش تصاویر (تصحیح رادیومتریک و هندسی) روی آنها انجام شد. در مرحله دوم، با استفاده از تصاویر دارای قدرت تفکیک مکانی بالا (تصاویر سامانه Google Earth) و برداشت زمینی، نمونه های آموزشی مورد نظر تهیه شدند. مرحله سوم شامل انتقال نمونه های آموزشی است. برای این کار، در ابتدا، با استفاده از دو پارامتر فاصله اقلیدسی (ED) و فاصله زاویه طیفی (SAD)، شباهت طیفی نمونه های آموزشی در سال های مرجع و هدف بررسی شد. در ادامه، با تعیین آستانه مورد نظر، نمونه های آموزشی انتقال یافته از نمونه های انتقال نیافته تفکیک شدند. در انتهای مرحله سوم، صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته ارزیابی شد؛ بدین منظور داده های مرجع تهیه شده از سامانه Google Earth به کار رفت. در مرحله چهارم، با استفاده از نمونه های آموزشی انتقال یافته، تصاویر ماهواره ای در سال های گوناگون طبقه بندی شد و درنَهایت در مرحله پنجم، با به کارگیری شاخص های حاصل از ماتریس خطا، صحت تصاویر طبقه بندی شده ارزیابی شد.نتایج و بحث: نتایج به دست آمده نشان داد آستانه 9/0 تا 1/1 مناسب ترین آستانه برای تفکیک نمونه های آموزشی انتقال یافته از نمونه های آموزشی انتقال نیافته در سال های گوناگون است. بر این اساس، می توان گفت بین صحت و درصد نمونه های آموزشی انتقال یافته رابطه ای معکوس وجود دارد و با افزایش درصد نمونه های آموزشی انتقال یافته، از صحت آنها کاسته می شود. بررسی صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته، براساس هریک از پارامترها (فاصله زاویه طیفی و فاصله اقلیدسی)، نشان داد صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته براساس پارامتر فاصله زاویه طیفی بیشتر از نمونه های آموزشی انتقال یافته براساس پارامتر فاصله اقلیدسی است. همچنین استفاده از نمونه های انتقال یافته، براساس هر دو پارامتر، باعث افزایش 45/10درصدی صحت درمقایسه با حالتی شده است که از پارامتر فاصله اقلیدسی برای انتقال نمونه های آموزشی استفاده شده و نیز افزایش 5درصدی صحت را درقیاس با وضعیتی دربرداشته که از پارامتر فاصله زاویه طیفی برای انتقال نمونه های آموزشی استفاده شده است. بررسی درصد انتقال نمونه های آموزشی در کلاس های کاربری گوناگون نشان داد، به طور میانگین، 6/80٪ از نمونه های آموزشی کلاس آب، 4/75٪ از نمونه های آموزشی کلاس اراضی بایر، 2/71٪ نمونه های آموزشی کلاس اراضی انسان ساخت، 6/64٪ نمونه های آموزشی کلاس مرتع، 2/60٪ از نمونه های آموزشی کلاس اراضی زراعی و 4/54٪ نمونه های آموزشی کلاس تالاب از سال مرجع (1401) به هریک از سال های هدف (1381، 1387، 1392 و 1396) انتقال پیدا کرده اند. همچنین ارزیابی صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته در کلاس های کاربری گوناگون نشان داد کلاس های آب، اراضی انسان ساخت، اراضی بایر، مرتع، اراضی زراعی و تالاب، به ترتیب، بیشترین صحت را در نمونه های آموزشی انتقال یافته دارا بودند. بررسی تغییرات پوشش زمین بین سال های 1381 تا 1401 نشان داد روند تغییرات مساحت کلاس های اراضی بایر، آب و تالاب از سال 1381 تا 1401 کاهشی و روند تغییرات مساحت اراضی انسان ساخت، در این بازه زمانی، افزایشی بوده است؛ همچنین کلاس های مرتع و اراضی زراعی، در این بازه زمانی، دارای روند تغییرات ثابت نبوده و روند تغییرات آنها در سال های گوناگون، متفاوت بوده است. اما درحالت کلی، مساحت این دو کلاس طی سال 1401، درقیاس با سال 1381 افزایش یافته است.نتیجه گیری: پیشنهاد می شود در مطالعات آتی، از سایر تصاویر ماهواره ای (ازجمله تصاویر ماهواره ای سنتینل 2) نیز به منظور انتقال نمونه های آموزشی استفاده شود تا تأثیر باندهای طیفی و تصاویر ماهواره ای گوناگون، در انتقال نمونه های آموزشی، ارزیابی شود. همچنین بررسی اثربخشی روش انتقال نمونه های آموزشی در انتقال نمونه های آموزشی سایر پوشش های زمینی می تواند درزمره موضوعات پژوهشی در مطالعات بعدی قرار گیرد.منطقه مورد مطالعه با مساحتی بالغ بر 7653 کیلومترمربع در شمال غرب ایران واقع شده است. از لحاظ جغرافیایی محدوده مورد نظر در مختصات ´´35 ´59 °44 تا ´´25 ´01 °46 طول شرقی و ´´46 ´02 °38 تا ´´47 ´48 °38 عرض شمالی واقع شده است. داده های مورد استفاده در این پژوهش شامل تصاویر ماهواره ای و داده های مرجع زمینی می باشد. تصاویر مورد استفاده در این پژوهش شامل تصاویر ماهواره ای سری لندست می باشد.روش انجام پژوهش شامل پنج مرحله کلی می باشد. در مرحله اول تصاویر ماهواره ای لندست 5 و 8 از سایت سازمان زمین شاسی آمریکا اخذ شده و مراحل پیش پردازش تصاویر (تصحیح رادیومتریک و هندسی) بر روی آن ها انجام شد. در مرحله دوم با استفاده از تصاویر با قدرت تفکیک مکانی بالا (تصاویر سامانه Google Earth) و برداشت زمینی، نمونه های آموزشی مورد نظر تهیه شدند. مرحله سوم شامل انتقال نمونه های آموزشی می باشد. برای این کار در ابتدا بررسی شباهت طیفی نمونه های آموزشی در سال های مرجع و هدف با استفاده از دو پارامتر فاصله اقلیدسی و فاصله زاویه طیفی انجام شد. در ادامه با تعیین آستانه مورد نظر، نمونه های آموزشی انتقال یافته از نمونه های انتقال نیافته تفکیک شدند. در انتهای مرحله سوم، ارزیابی صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته انجام شد، برای این کار از داده های مرجع تهیه شده از سامانه Google Earth استفاده شد. در مرحله چهارم با استفاده از نمونه های آموزشی انتقال یافته، طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در سال های مختلف انجام شد و در نهایت در مرحله پنجم با استفاده از شاخص های حاصل از ماتریس خطا، ارزیابی صحت تصاویر طبقه بندی شده انجام شد.نتایج به دست آمده نشان داد، آستانه 0/9 تا 1/1 (اختلاف انحراف معیار از میانگین) مناسب ترین آستانه برای تفکیک نمونه های آموزشی انتقال یافته از نمونه های آموزشی انتقال نیافته در سال های مختلف می باشد. بر این اساس می توان گفت یک رابطه معکوس بین صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته و درصد نمونه های آموزشی انتقال یافته وجود دارد و با افزایش درصد نمونه های آموزشی انتقال یافته از صحت آن ها کاسته می شود.بررسی صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته بر اساس هر یک از پارامترها (فاصله زاویه طیفی و فاصله اقلیدسی) نشان داد نمونه های آموزشی انتقال یافته بر اساس پارامتر فاصله زاویه طیفی از صحت بیشتری نسبت به نمونه های آموزشی انتقال یافته بر اساس پارامتر فاصله اقلیدسی برخوردار می باشند. همچنین استفاده از نمونه های انتقال یافته بر اساس هر دو پارامتر باعث افزایش 10/45 درصدی صحت نسبت به حالتی شده است که از پارامتر فاصله اقلیدسی برای انتقال نمونه های آموزشی استفاده شده است و افزایش 5 درصدی صحت نسبت به حالتی شده است که از پارامتر فاصله زاویه طیفی برای انتقال نمونه های آموزشی استفاده شده است.بررسی درصد انتقال نمونه های آموزشی در کلاس های کاربری مختلف نشان داد به طور میانگین 80/6 درصد از نمونه های آموزشی کلاس آب، 75/4 درصد از نمونه های آموزشی کلاس اراضی بایر، 71/2 درصد از نمونه های آموزشی کلاس اراضی انسان ساخت، 64/6 درصد از نمونه های آموزشی کلاس مرتع، 60/2 درصد از نمونه های آموزشی کلاس اراضی زراعی و 54/4 درصد از نمونه های آموزشی کلاس تالاب از سال مرجع (1401) به هر یک از سال های هدف (1381، 1387، 1392 و 1396) انتقال پیدا کرده اند. همچنین ارزیابی صحت نمونه های آموزشی انتقال یافته در کلاس های کاربری مختلف نشان داد کلاس های آب، اراضی انسان ساخت، اراضی بایر، مرتع، اراضی زراعی و تالاب، به ترتیب از بیشترین صحت در نمونه های آموزشی انتقال یافته برخوردار بودند.طبقه بندی تصاویر ماهواره ای با استفاده از تصاویر لندست بین سال های 1381 تا 1401 انجام شد. بر این اساس، پوشش های سطحی زمین در شش کلاس کاربری مختلف طبقه بندی شد. نتایج ارزیابی صحت طبقه بندی نشان داد صحت کلی تصاویر طبقه بندی شده در سال های 1401، 1396، 1392، 1387 و 1381 به ترتیب 94/95، 91/93، 90/74، 89/45 و 88/94 درصد است. بررسی صحت طبقه بندی کلاس های کاربری مختلف بر اساس دو پارامتر صحت تولیدکننده و صحت کاربر نشان داد، کلاس آب از بیشترین صحت تولید کننده و کاربر در میان کلاس های مختلف برخوردار است، به طوری که صحت تولیدکننده و کاربر آن در تصویر طبقه بندی شده سال 1401 به ترتیب 98/2 و 99/34 درصد می باشد. از طرفی کمترین صحت تولیدکننده و کاربر در کلاس تالاب به دست آمد؛ به طوری که، صحت تولیدکننده و کاربر آن در تصویر طبقه بندی شده سال 1401 به ترتیب 90/1 و 91/25 درصد است.بررسی تغییرات پوشش زمین بین سال های 1381 تا 1401 نشان داد، روند تغییرات مساحت کلاس های اراضی بایر، آب و تالاب از سال 1381 تا 1401 کاهشی و روند تغییرات مساحت اراضی انسان ساخت در این بازه زمانی افزایشی بوده است، همچنین کلاس های مرتع و اراضی زراعی دارای روند تغییرات ثابت در این بازه زمانی نبوده و روند تغییرات آن ها در سال های مختلف متفاوت بوده است. اما در حالت کلی مساحت این دو کلاس در سال 1401 نسبت به سال 1381 افزایش یافته است. بررسی تغییرات مساحت اراضی انسان ساخت در این بازه زمانی نشان دهنده افزایش محسوس مساحت این کلاس کاربری می باشد؛ به طوری که مساحت آن از 20/38 کیلومتر مربع در سال 1381 به 123/98 کیلومتر مربع در سال 1401 افزایش یافته است.پیشنهاد می شود در مطالعات آتی از سایر تصاویر ماهواره ای (از جمله تصاویر ماهواره ای سنتینل-2) نیز به منظور انتقال نمونه های آموزشی استفاده شود تا تأثیر باندهای طیفی و تصاویر ماهواره ای مختلف در انتقال نمونه های آموزشی مورد ارزیابی قرار گیرد. همچنین بررسی اثربخشی روش انتقال نمونه های آموزشی در انتقال نمونه های آموزشی سایر پوشش های زمینی می تواند از جمله موضوعات پژوهشی در مطالعات بعدی محسوب شود.

سابقه و هدف:. مطابق با گزاره های علمی هنگامی که مقادیر زیادی از گازهای گلخانه ای مانند دی اکسید کربن در جو متمرکز می شود، درجه حرارت نه تنها در سطح زمین، بلکه در تروپوسفر هم افزایش پیدا خواهد کرد. آنچه شاید مهم ترین نکته در مورد نوسانات درجه حرارت سطح جهانی باشد، این است که با وجود فراز و فرودهای کوتاه مدت، شواهد نشان می دهد که سیاره ما به طور ثابت در حال انباشتن گرماست. شب هنگام، تابش های کوتاه پس از غروب خورشید حذف می شود و دمای هوا تابعی از تابش های بلند خروجی است. بنابراین دمای شبانه به عنوان متغیری است که به طور ویژه تحت تأثیر نوسانات گازهای گلخانه ای از جمله قرار دارد. بخشی از تابش موج بلند زمینی از طریق پنجره های جوی خارج می شود و بخش عمده ای از آن توسط گازهای گلخانه ای به صورت تابش بلند برگشتی به سطح زمین بازگشت داده می شود که به ویژه در شب ها و فصل زمستان نقش مهمی در تعادل دمایی کره زمین دارد. مطالعه و بررسی دمای شبانه در ارتباط با مقادیر دی اکسید کربن اتمسفر، می تواند روند تغییر اقلیم را آشکار سازد. در این پژوهش برای نخستین بار تصاویر سنجنده AIRS به منظور بررسی دمای شبانه و گاز دی اکسید کربن استفاده شد. اهمیت تغییر دما در زیست گیاهی و جانوری، و به طور کل تعادل طبیعت بروز و ظهور پیدا می کند و چنانچه این تعادل طبیعی از بین برود، تغییرات اساسی و گاهی جبران ناپذیر در حیات کره زمین و کشور ایران رخ خواهد داد که آثار نامطلوبی برای زندگی بر جای خواهد گذاشت. گاز گلخانه ای  می تواند طی فرایند گلخانه ای دمای شبانه را دچار نوسان کند. لذا انجام این پژوهش می تواند مدیران و برنامه ریزان را در افزایش آگاهی و پیشبرد سیاست های اقلیمی برای کاهش و جلوگیری از خطرات احتمالی ناشی از تغییرات در مقادیر انتشار دی اکسید کربن و به تبع آن تغییرات دمایی و ایجاد طرح های مؤثر یاری می کند. مواد و روش ها: داده های این پژوهش مربوط به دوره آماری 2016-2003 و ماه های ژانویه، مه، ژوئیه و نوامبر است. به منظور بررسی تغییرات و دمای شبانه و تحلیل و ارزیابی اثرگذاری دی اکسید کربن بر متغیر دمای شبانه در این پژوهش نمودارهای سری زمانی ماهانه و فصلی بررسی شدند. به منظور بررسی معنادار بودن و یا عدم معناداری روندها و نوع روند، آزمون من– کندال به کار گرفته شد. آزمون همبستگی پیرسون و رگرسیون غیرخطی inverse برای تحلیل های آماری داده های دمای شبانه و استفاده شد. به منظور تحلیل بصری از دمای شبانه و به علت طولانی بودن دوره مورد مطالعه، نقشه های دمای شبانه سال های مورد مطالعه تهیه و با روش درون یابی IDW پهنه بندی شد. نتایج و بحث: بررسی آماری توزیع میانگین دمای شبانه در ایران نشان داد میانگین دما در انتهای دوره مطالعاتی (سال 2016) از میانگین کل دوره مطالعاتی به مقدار 42/0درجه کلوین، بیشتر بوده است. بیشترین نوسانات دمای شبانه مربوط به فصل زمستان و کمترین نوسانات که تاحدودی روند یکنواختی در آن مشاهده شده متعلق به فصل تابستان بوده است. مطابق با نمودار سری زمانی، روند میانگین فصلی، میزان در هر چهار فصل در سال های 2003 تا 2016 کاملاً افزایشی بوده است. با توجه به نمودار سری زمانی ماهانه، از بین ماه های مورد مطالعه ماه ژوئیه، کمترین نوسانات و ماه های نوامبر و ژانویه بیشترین نوسانات دمایی را به خود اختصاص دادند. براساس نقشه های دمای شبانه فصلی، کمینه دمای شبانه در شمال غرب، رشته کوه های البرز، زاگرس و نواحی خراسان شمالی در هر چهار فصل قابل مشاهده بود. سواحل جنوبی و شهرهای ساحلی جنوب از استان خوزستان تا استان سیستان و بلوچستان و همچنین دشت کویر و کویر لوت، در تمام فصل ها، بیشینه دمای شبانه را به خود اختصاص داده است. با توجه به نقشه پهنه بندی شده میانگین دمای شبانه ماه های ژانویه، مه، ژوئیه و نوامبر برای سال های 2003، 2006، 2009، 2012، 2015 و 2016، توزیع مکانی دمای شبانه در ایران حاکی از افزایش دمای شبانه ماه ژانویه در اواخر دوره مطالعاتی در برخی نواحی مرکزی شامل بخش هایی از استان های سمنان، یزد و اصفهان و بخش هایی از خراسان جنوبی و قسمت هایی در جنوب شرق ایران بود. مطابق نتایج آزمون من– کندال، تنها روند موجود در دمای شبانه ماه ژوئیه صعودی و معنادار بوده و روند ، در همه ماه ها صعودی و معنادار بوده است. براساس نتایج آزمون پیرسون، دمای شبانه ژوئیه همبستگی بالایی (66/0) با  داشته است. نتایج مدل رگرسیون غیرخطی بین دو متغیر، حاکی از این بود که با ضریب تعیین 44/0 بیشینه بیشترین تأثیر را بر بیشینه دمای شبانه در ماه ژوئیه در دوره مطالعاتی داشته است. نتیجه گیری: مطابق با نتایج این پژوهش در بازه زمانی مورد مطالعه، رابطه بین روند افزایشی دمای شبانه و دی اکسید کربن در ماه تیر (ژوئیه) تأیید شد. به این ترتیب، احتمال افزایش دماهای شبانه به علت افزایش انتشار دی اکسید کربن در نواحی مناطق مختلف جهان، می تواند موضوع بررسی پژوهشگران قرار بگیرد. همچنین باید اشاره کرد که در بستر روندهای طولانی مدت، گاهی تغییرات دوره ای، رخ می دهد که دوام آن بیش از یک سال است. اگر مطالعه و پژوهش دیگری در ارتباط با موضوع پژوهش حاضر انجام پذیرد و سری زمانی طولانی تری (چندین دهه) مورد مطالعه قرار گیرد، ممکن است روند غالب بر ایران، شرایط دیگری را نشان دهد.