Simulation and prediction of land use and land cover change using GIS, remote sensing and CA-Markov model
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 193
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GJESM-6-2_007
تاریخ نمایه سازی: 27 بهمن 1398
چکیده مقاله:
This study analyzes the characteristics of land use/land cover change in Jordan’s Irbid governorate, 1984–2018, and predicts future land use/land cover for 2030 and 2050 using a cellular automata-Markov model. The results inform planners and decision makers of past and current spatial dynamics of land use/land cover change and predicted urban expansion, for a better understanding and successful planning. Satellite images of Landsat 5-thematic mapper and Landsat 8 operational land imager for the years 1984, 1994, 2004, 2015 and 2018 were used to explore the characteristics of land use/land cover for this study. The results indicate that the built-up area expanded by 386.9% during the study period and predict further expansion by 19.5% and 64.6% from 2015 to 2030 and 2050 respectively. The areas around the central and eastern parts of the governorate are predicted to have significant expansion of the built-up area by these dates, which should be taken into consideration in future plans. Land use/land cover change and urban expansion in Irbid are primarily caused by the high rate of population growth rate as a direct result of receiving large numbers of immigrants from Syria and Palestine in addition to the natural increase of population and other socio-economic changes.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H.A. Khawaldah
Department of Geography, Faculty of Arts, The University of Jordan, Amman, Jordan
I. Farhan
Department of Geography, Faculty of Arts, The University of Jordan, Amman, Jordan
N.M. Alzboun
Department of Geography, Faculty of Arts, The University of Jordan, Amman, Jordan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :