تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,028 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,499,188 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,761,595 |
پتانسیلیابی مناطق توسعۀ شهری با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی (مطالعۀ موردی: شهر کرمانشاه) | ||
پژوهشهای جغرافیای برنامهریزی شهری | ||
مقاله 10، دوره 6، شماره 1، فروردین 1397، صفحه 175-196 اصل مقاله (2.13 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی - کاربردی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jurbangeo.2018.246068.816 | ||
نویسندگان | ||
میلاد باقری1؛ محمدرضا جلوخانی نیارکی* 2؛ عبدالخالق چارکانه1؛ کیوان باقری3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور و سیستمهای اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
2استادیار گروه سنجش از دور و سیستمهای اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
3دانشجوی دکتری سنجش از دور و سیستمهای اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
رشد سریع شهرنشینی و توسعة شهری بهویژه در کشورهای درحالتوسعه، به درک الگو و فرایندهای پیچیدة رشد شهری با روش علمی و کارآمد نیاز دارد. لازمة ایجاد رشد شهری پایدار و برنامهریزی توسعة شهری، درک الگوهای صحیح رشد شهری است. کرمانشاه نهمین شهر پرجمعیت کشور و یکی از چهار شهر نخست ایران از نظر حادبودن معضل حاشیهنشینی است. هدف این پژوهش، بررسی پتانسیل توسعة شهری در این شهر است. بدینمنظور، شبکة عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) با الگوریتم آموزش لونبرگ- مارکوات بهکار رفت و دادههای مؤثر در توسعة شهری بهعنوان لایههای ورودی به شبکه تعیین شد. این لایهها که در سه گروه اجتماعی-اقتصادی، کاربری زمین و بیوفیزیک قرار میگیرند، شامل 16 لایه هستند. در ادامه، پانصد نقطه بهعنوان نقاط آموزشی شبکه تهیه و ۱۲ لایة میانی نیز تعیین شدند. مطابق نتایج، با دورشدن از امکانات و مناطق شهری، پتانسیلها بهشدت کاهش پیدا میکنند و بیشتر مناطق دارای پتانسیل توسعة شهری در نزدیکترین فاصلة این امکانات و مناطق شهری قرار دارند. بیشترین مناطق پتانسیلدار توسعة شهری، در جنوبغرب شهر کرمانشاه و در اطراف جادههای اصلی کرمانشاه-اسلامآباد و کرمانشاه-کنگاور واقع است. مناطق شمالی شهر بهدلیل ارتفاع و شیب زیاد، پتانسیل اندکی برای توسعه دارند. همچنین ضریب رگرسیون کلی 9۵ درصدی شبکه که حاصل شرکت تمامی دادهها در شبکه است، کارایی زیاد شبکة عصبی پرسپترون چندلایه را در این مطالعه نشان میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
پتانسیل یابی؛ توسعة شهری؛ شبکة عصبی؛ طبقه بندی؛ MLP | ||
مراجع | ||
آرونوف، استن (۱۳۹۱)، سنجشازدور برای مدیران GIS، ترجمۀ علیاصغر درویشصفت، مهتاب پیرباوقار و منیژه رجبپور رحمتی، انتشارات دانشگاه تهران، تهران. پوراحمد، احمد (۱۳۸۲)، «بررسی روند و الگوی توسعة شهری سنندج با استفاده از GIS و RS»، نشریة هنرهای زیبا، شمارة ۱۶، صص 15-32. پیلوایه، سجاد و حمیدرضا پارسی (1393)، «تعیین جهت بهینة گسترش شهر کرمانشاه با استفاده از AHP و GIS»، مطالعات و پژوهشهای شهری و منطقهای (توقف انتشار)، سال ششم، شمارة 22، صص 127-142. جوادی، یاشار. (1387)، مدلسازی تغییرات پوشش زمین با استفاده از Cellular Automata در محیط GIS، پایاننامة کارشناسی ارشد، پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران. خبرگزاری دانشجویان ایران (ایسنا): کرمانشاه جزء چهار شهر اول کشور از لحاظ حاشیهنشینی است، نوشتهشده در ۲۲ آذر ۱۳۹۱؛ بازدید در ۲۶ مهر ۱۳۹۶. روزنامة باختر: حاشیهنشینی زخمی عمیق بر پیکرۀ کرمانشاه ایجاد کرده است، نوشتهشده در ۲۰ مهر ۱۳۹۶؛ بازدید در ۲۶ مهر ۱۳۹۶. رضاییمقدم، محمدحسین و همکاران (1389)، «طبقهبندی پوشش اراضی/ کاربری اراضی براساس تکنیک شیءگرا و تصاویر ماهوارهای، مطالعة موردی: استان آذربایجان غربی» سال 23، شمارة 2، صص 19-32. زبیری، محمد و علیرضا مجد (1380)، آشنایی با فن سنجشازدور و کاربرد در منابع طبیعی، مؤسسۀ انتشارات و چاپ دانشگاه تهران، تهران. صمدی، امیر (1394)، بهکارگیری تلفیقی شبکة عصبی مصنوعی و منطق فازی در توسعة شهری (نمونة موردی: شهر مریوان)، پایاننامة کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران. آوریده، حمیدرضا و همکاران (1393)، «برآورد عمق آبهای ساحلی به کمک تصاویر سنجشازدور فراطیفی»، نشریة علمی-ترویجی مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، سال 6، شمارة 1، صص 1-10. کامیاب، حمیدرضا و همکاران (۱۳۹۰)، «کاربرد شبکة عصبی مصنوعی در مدلسازی توسعة شهری (مطالعة موردی: شهر گرگان)»، پژوهشهای جغرافیای انسانی، سال چهلوسوم، شمارة 2، صص 99-114. Abidin, S. Z., Jamaluddin, M. F., and Abiden, M. Z. (2010), Introducing an Intelligent Computerized Tool to Detect and Predict Urban Growth Pattern, WSEAS Transactions on Computers, Vol. 9, No. 6: 604–613. (In Persian) Atkinson, P. M., and Tatnall, A. R. L. (1997), Introduction Neural Networks in Remote Sensing, International Journal of Remote Sensing, Vol. 18, No. 4: 699–709. Batty, M. (2007), Cities and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata, Agent-Based Models, and Fractals, The Mit Press, Massachusetts. Bella, K. P., and Irwin, E. G. (2002), Spatially Explicit Micro‐Level Modelling of Land Use Change at the Rural–Urban Interface, Agricultural Economics, Vol. 27, No.3: 217–232. Dewan, A. M., and Yamaguchi, Y. (2009), Land Use and Land Cover Change in Greater Dhaka, Bangladesh: Using Remote Sensing to Promote Sustainable Urbanization, Applied Geography, Vol. 29, No. 3: 390–401. Del Frate, F., Schiavon, G., and Solimini, C. (2005), Change Detection in Urban Areas with Quickbird Imagery and Neural Networks Algorithms, in Iii Isprs International Symposium Remote Sensing and Data Fusion Over Urban Areas(Urban’05): 14–16. Galdavi, S. et al. (2013), Urban Change Detection Using Multi-Temporal Remotely Sensed Imagery (Case Study: Gorgan Area, Northern Iran), Environment and Urbanization Asia, Vol. 4, No 2: 339–348. Guan, D. et al. (2011), Modeling Urban Land Use Change by the Integration of Cellular Automaton and Markov Model, Ecological Modelling, Vol. 222, No. 20: 3761–3772. Gomez, H., Kavzoglu, T., and Mather, P. (2002), Artificial Neural Network Application, In Landslide Hazard Zonation in the Venezuelanandes, Abstracts of15th International Conference on Geomorphology, Tokyo, Japan: 23–28. Huang, H. G., Hwang, R. C., and Hsieh, J. G. (2002), A New Artificial Intelligent Peak Power Load Forecaster Based on Non-Fixed Neural Networks, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 24, No. 24: 245–250. Jalili Ghazi-Zadeh, M. and Noori, R. (2008), Prediction of Municipal Solid Waste Generation by Use of Artificial Neural Network: A Case Study of Mashhad, International Journal of Environmental Research, Vol.2, No. 1: 13–22. (In Persian) Junfeng, J. (2003), Transition Rule Elicitation for Urban Cellular Automata Models, Case Study: Wuhan-China, Msc Thesis,International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation (Itc), The Netherlands. Kamal Jain, P. (2011), A Review Study on Urban Planning and Artificial Intelligence, International Journal of Soft Computing and Engineering (Ijsce), Vol. 1, No. 5: 2231–2307. Kiartzis, S. K., Bakirtzis, A. G., and Petridis, V. (1995), Short-Term Load Forecasting Using Neural Networks, Electric Power Systems Research, Vol.33, No.1: 1–6. Lin, H. et al. (2005), Modeling Urban Sprawl and Land Use Change in a Coastal Area-A Neural Network Approach, In 2005 Annual Meeting, July 24–27, Providence, Ri (No. 19364). American Agricultural Economics Association (New Name 2008: Agricultural and Applied Economics Association). Lu, D., and Weng, Q. (2007), A Survey of Image Classification Methods and Techniques for Improving Classification Performance, International Journal of Remote Sensing, Vol. 28, No. 5: 823–870. Noori, R. et al. )2010(, Comparison of Ann and Principal Component Analysismultivariate Linear Regression Models for Predicting the River Flow Based on Developed Discrepancy Ratio Statistic, Expert Systems with Applications, Vol. 37, No. 8: 5856–5862. (In Persian) Noori, R. et al. )2011(, A Framework Development for Predicting the Longitudinal Dispersion Coefficient in Natural Streams Using an Neural Network, Environmental Progress and Sustainable Energy, No. 3: 439–447. (In Persian) Pijanowski, B. C. et al. (2002), Using Neural Networks and Gis to Forecast Land Use Changes: A Land Transformation Model, Computers, Environment and Urban Systems, Vol. 26, No. 6: 553–575. Park, S. et al. (2011), Prediction and Comparison of Urban Growth by Land Suitability Index Mapping Using Gis and Rs in South Korea, Landscape and Urban Planning, Vol. 99, No. 2: 104–114. Pauchard, A. et al. (2006), Multiple Effects of Urbanization on the Biodiversity of Developing Countries: the Case of a FastGrowing Metropolitan Area (Concepción, Chile), Biological Conservation, Vol. 127, No. 3: 272–281. Subudhi, B. N. et al. (2014), Spatio-Contextual Fuzzy Clustering with Markov Random Field Model for Change Detection in Remotely Sensed Images, Optics and Laser Technology, Vol. 57: 284–292. Subasia A., and Erçelebib, E. (2005), Classification of EEG Signals Using Neural Network and Logistic Regression, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 78, No. 2: 272–281. Sliuzas, R. V. (2004), Managing Informal Settlements: A Study Using Geo-Information in Dar Es Salaam, Utrecht University Repository, Tanzania. Tayyebi, A., Pijanowski, B. C., and Tayyebi, A. H. (2011), An Urban Growth Boundary Model Using Neural Networks, GIS and Radial Parameterization: An Application to Tehran, Iran, Landscape and Urban Planning, Vol. 100, No. 1: 35–44. Tewolde, M. G., and Cabral, P. (2011), Urban Sprawl Analysis and Modeling in Asmara, Eritrea, Remote Sensing, Vol. 3, No. 10: 2148–2165. Wassenaar, T. et al. (2007), Projecting Land Use Changes in The Neotropics: the Geography of Pasture Expansion Into Forest, Global Environmental Change, Vol. 17, No. 1: 86–104. Yilmaz, I. (2009), Landslide Susceptibility Mapping Using Frequency Ratio, Logistic Regression, Artificial Neural Networks and Their Comparison: A Case Study from Kat Landslides (Tokat-Turkey), Computers and Geosciences, Vol. 35, No. 6: 1125–1138. Yaakup, A., and Sulaiman, S. (2007), GIS as New Approach and Method in Preparing and Implementing the Development Plan in Malaysian Planning System, Journal of Alam Bina, Vol.1. Aronov, S. (2012), Remote Sensing for Gis Managers, Translation: Ali Asghar Darvish Sefat, Mahtab Pirbabakher, Manijeh Rajabpour Rahmati, Tehran University Press, Tehran. (In Persian) Bactrian Newspaper: Creates A Wounded Marginal Belt on the Kermanshah, October 20, 2017. (In Persian) Javadi, Y. (2008), Modeling Land Cover Changes Using Cellular Automata in the Environment, GIS Msc Thesis, College of Engineering, Tehran University. (In Persian) Kamyab, H. R. et al. (2011), Application of Artificial Neural Network in Urban Development Modeling (Case Study: Gorgan City), Human Geography Research, Vol. 43, No. 2: 99–114. (In Persian) Pilaway, S. and Parsi, H. R. (1393), Determining The Optimal Distribution of Kermanshah City Using Ahp and Gis, Urban and Regional Studies and Research (Stop Publishing), Vol. 6, No. 22: 127–142. (In Persian) Pourahmad, A. (2003), A Survey on Trend and Urban Development Pattern in Sanandaj Using GIS and RS, Honar-Ha-Ye-Ziba: Memary Va Shahrsazi, Vol. 16, No. 16:15-32. (In Persian) Rezaei Moghaddam, M. H. et al. (2010), Classification of Land Coverage / Land Use Based on Objective Technique and Satellite Images, Case Study: West Azarbaijan Province, Watershed management researches (pajouhesh-va-sazandegi), Vol. 23, No. 2: 19–32. (In Persian) Samadi, A. (2015), Use of Artificial Neural Network and Fuzzy Logic in Urban Development (Case Study: Urban City), Master's Thesis. University of Tehran. (In Persian) Student News Agency of Iran (Isna): Kermanshah is one of The First Four Cities in The Country in Terms of Marginalization, Written on December 22, 2012. (In Persian) Zubairy, M., and Majd, A. R. (2001), Familiarize with Remote Sensing Technology and Application in Natural Resources, Publishing and Printing Institute of Tehran University, Tehran. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 628 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,022 |