مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

بررسی تغییرات کاربری اراضی حوضه تالاب صالحیه با استفاده از داده‌های ماهواره لندست

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، ایران
2 مؤسسه تحقیقات جنگل‌ها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: تالاب‌ها از نظر بوم‌شناختی جزو بااهمیت‌ترین و درعین‌حال آسیب‌پذیرترین اکوسیستم‌ها به شمار می‌روند. این اکوسیستم‌ها نقش اساسی در حفاظت از تنوع زیستی، تنظیم منابع آبی و تثبیت اقلیم ایفا می‌کنند. با این حال، این منابع طبیعی به‌طور فزاینده‌ای در معرض تهدید ناشی از فشارهای انسانی و تغییرات اقلیمی قرار دارند و همین امر منجر به تخریب گسترده آن‌ها شده است. بر اساس ارزیابی‌های جهانی، بیش از ۵۰ درصد تالاب‌های جهان از اوایل قرن بیستم تاکنون از بین رفته‌اند. این روند نگران‌کننده، ضرورت توسعه راهبردهای مؤثر برای پایش و مدیریت تالاب‌ها را به‌ویژه در مناطق نیمه‌خشک که تالاب‌ها نقشی حیاتی در حفظ تعادل زیست‌محیطی دارند دوچندان می‌کند. تالاب صالحیه واقع در استان البرز ایران طی دهه‌های اخیر دچار تغییرات زیست‌محیطی گسترده‌ای شده است که بخش عمده‌ای از آن به مداخلات انسانی از جمله احداث زهکش‌ها نسبت داده می‌شود. هدف این مطالعه بررسی تغییرات کاربری و پوشش اراضی (LULC) در تالاب صالحیه طی بازه زمانی ۱۳۶۷ تا ۱۴۰۰ شمسی (معادل ۱۹۸۸ تا ۲۰۲۱ میلادی) با استفاده از داده‌های سنجش‌ازدور ماهواره‌ای، شاخص‌های NDWI و NDVI و الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی (Random Forest) است.
مواد و روش‌ها: در این پژوهش از تصاویر ماهواره‌ای لندست ۵ (TM) و لندست ۸ (OLI/TIRS) برای تحلیل تغییرات زمانی در پوشش اراضی تالاب و نواحی پیرامونی آن استفاده شد. داده‌های ماهواره‌ای پس از دریافت، تحت پردازش‌های اولیه شامل تصحیح هندسی و رادیومتریک قرار گرفتند تا کیفیت اطلاعات بهینه شود. به‌منظور استخراج اطلاعات درباره پهنه‌های آبی و پوشش گیاهی، شاخص نرمال‌شده تفاوت آب (NDWI) و شاخص نرمال‌شده تفاوت پوشش گیاهی (NDVI) محاسبه شد. این شاخص‌ها در تفکیک مؤثر بین آب، پوشش گیاهی و سایر کاربری‌ها بسیار مفید بودند و درک بهتری از پویایی‌های هیدرولوژیکی و بوم‌شناختی منطقه فراهم کردند. طبقه‌بندی کاربری اراضی با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی انجام شد؛ این الگوریتم یادگیری ماشین با دقت طبقه‌بندی بالا و توانایی پردازش داده‌های بزرگ و چندبعدی، یکی از روش‌های پرکاربرد در سنجش‌ازدور محسوب می‌شود. برای ارزیابی عملکرد طبقه‌بندی، از شاخص‌های رایج دقت کلی (Overall Accuracy) و ضریب کاپا (Kappa Coefficient) استفاده شد که معیارهای استاندارد سنجش دقت طبقه‌بندی در مطالعات سنجش‌ازدور هستند.
نتایج و بحث: نتایج حاصل از تحلیل شاخص NDWI نشان داد که در سال 1367 بیشترین میزان این شاخص (حداکثر 64/0) و وسیع‌ترین سطح پوشش آبی در منطقه وجود داشته است. با گذر زمان و به‌ویژه پس از احداث زهکش، مساحت پهنه‌های آبی ازجمله تالاب صالحیه با روندی کاهشی مواجه شد. بر این اساس، سهم اراضی آبی از کل منطقه از 64/2 درصد در سال 1367 به 05/0 درصد در سال 1400 کاهش یافته است. در خصوص کاربری اراضی، بررسی‌ها نشان داد که در سال‌های 1367، 1377 و 1387، بیشترین مساحت به اراضی مرتعی اختصاص داشته که بیش از 49 درصد از کل منطقه را در بر می‌گرفت. اما در سال‌های 1397 و 1400 این روند معکوس شده و اراضی کشاورزی جایگزین مراتع شده‌اند؛ به‌گونه‌ای که در سال 1400، مساحت اراضی کشاورزی به حدود 84/2817 کیلومترمربع معادل بیش از 45 درصد از کل منطقه رسیده است. رشد نواحی مسکونی نیز یکی دیگر از روندهای بارز مشاهده شده بود. این اراضی از 25/46 کیلومترمربع در سال 1367 به 21/770 کیلومترمربع در سال 1400 افزایش یافتند. این موضوع حاکی از فشار فزاینده انسانی و توسعه‌طلبی شهری بر منابع طبیعی منطقه است. همچنین دقت کلی نقشه‌های طبقه‌بندی‌شده بالای 93 درصد و ضریب کاپا بیش از 90/0 بود که نشان‌دهنده دقت و کارایی بالای الگوریتم جنگل تصادفی در تحلیل تغییرات کاربری اراضی است.
نتیجه‌گیری: این مطالعه شواهد روشنی از تغییرات گسترده زیست‌محیطی در تالاب صالحیه طی چهار دهه گذشته ارائه می‌دهد. احداث زهکش‌ها، تشدید فعالیت‌های کشاورزی و گسترش شهری از عوامل اصلی کاهش چشمگیر منابع آبی طبیعی و مراتع به شمار می‌روند. ادغام داده‌های سنجش‌ازدور ماهواره‌ای با تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین نظیر الگوریتم جنگل تصادفی، چارچوبی کارآمد برای پایش تغییرات کاربری و پوشش اراضی در طول زمان فراهم می‌کند. با توجه به اهمیت تالاب‌ها، لازم است سیاست‌گذاران راهبردهای جامع حفاظتی و احیایی را به‌منظور جلوگیری از تخریب بیشتر اتخاذ کنند. دستیابی به توسعه پایدار در گرو رویکردی متوازن میان توسعه شهری، نیازهای کشاورزی و حفظ منابع طبیعی است. همچنین، پایش مستمر با استفاده از داده‌های سنجش‌ازدور باید به‌عنوان اولویت در برنامه‌های مدیریتی لحاظ شود تا امکان تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد و مدیریت تطبیقی در برابر چالش‌های زیست‌محیطی فراهم شود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Abdullah, H. M., Mukti, M., Miah, M. G., Karim, M. A., Tanzir, M. T., & Hossain, M. S. (2024). Development at the cost of unsustainable degradation of wetlands: Unraveling the dynamics (historic and future) of wetlands in the megacity Dhaka. World Development Sustainability, 4, 100131. https://doi.org/10.1016/j.wds.2024.100131
Abebe, M. S., Derebew, K. T., & Gemeda, D. O. (2019). Exploiting temporal-spatial patterns of informal settlements using GIS and remote sensing technique: a case study of Jimma city, Southwestern Ethiopia. Environmental Systems Research, 8(1), 1-11. https://doi.org/10.1186/s40068-019-0133-5
Ahmad, F. (2012). Detection of change in vegetation cover using multi-spectral and multi-temporal information for District Sargodha, Pakistan. Sociedade & Natureza, 24, 557-571. http://dx.doi.org/10.1590/S1982-45132012000300014
Asghari Poudeh, Z., Ghadirian Baharanchi, O., Nematallahi, S., Fakheran, S., & Pourmanafi, S. (2019). Monitoring and prediction of land use/cover changes in Shadegan International Wetland, Iran. Iranian Journal of Applied Ecology, 8(3), 63–76. http://ijae.iut.ac.ir/article-1-934-en.html
Bring, A., Thorslund, J., Rosen, L., Tonderski, K., Aberg, C., Envall, I., & Laundon, H. (2022). Effects on ground water storage of restoring, constructing or draining wetlands in temperate and boreal climates: A systematic review. Environmental Evidence, 11(1), 38. https://doi.org/10.1186/s13750-022-00289-5
Davidson, N. C. (2014). How much wetland has the world lost? Long-term and recent trends in global wetland area. Marine and Freshwater Research, 65(10), 934-941. http://doi.org/10.1071/MF14173
Deslippe, J. R., & Bentley, S. B. (2025). The role of wetland restoration in mediating phosphorus ecosystem services in agricultural landscapes. Current Opinion in Biotechnology91, 103227. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2024.103227
Dorche, E. E., Fathi, P., & Ofogh, A. E. (2019). Wetland water quality assessment in cold and dry regions (Case study: Choghakhor wetland, Iran). Limnological Review19(2), 57-75. https://doi.org/10.2478/limre-2019-0006
Doroudi, H. (2018). Breeding report of Greater Sand Plover Charadrius leschenaultii (Lesson, 1826) in Salhiyeh Lagoon (Karpozarbad) Nazarabad. Zist Sepehr Student Magazine, 13(1), 1-6. (In Persian)
Elias, E., Seifu, W., Tesfaye, B., & Girmay, W. (2019). Impact of land use/cover changes on lake ecosystem of Ethiopia central rift valley. Cogent Food & Agriculture, 5(1), 1595876. https://doi.org/10.1080/23311932.2019.1595876
Elmore, J. A., Londe, D. W., Davis, C. A., Fuhlendorf, S. D., & Loss, S. R. (2024). Associations with landscape and local‐scale wetland habitat conditions vary among migratory shorebird species during stopovers. Wildlife Biology2024(2), e01132. https://doi.org/10.1002/wlb3.01132
Eskandari damaneh, H., & Ghasemi Aryan, Y. (2025). Investigating the trend and explaining the key drivers of desertification and land degradation in Salehiyeh wetland and Qazvin salt plain. Integrated Watershed Management, 4(4), 81-93. https://doi.org/10.22034/iwm.2024.2026209.1146
Feyzolahpour, M. (2024). Analysis of changes in the surface of Anzali Wetland using spectral indices, Random Tree Classification (RTC), and Maximum Likelihood Classification (MLC) from 1992 to 2022. Geographical Studies of Coastal Areas Journal, 5(3), 17–36. https://doi.org/10.22124/gscaj.2024.24889.1251
Gessesse, A. T., Chanie, T., Feyisa, T., & Jemal, A. (2017). Impact Assessment of land use/land cover change on soil erosion and rural livelihood in Andit Tid watershed, North Shewa, Ethiopia. Asia Pacific Journal of Energy and Environment, 4(2), 49-56.https://doi.org/10.18034/apjee.v4i2.242
Golafarin, Z., Bahram Malekmohammadi, H., J., Ahmadreza, Y., & Ahmad Noheh, G. (2024). Spatiotemporal dynamics analysis of land cover in Parishan Wetland using decision tree model and satellite image processing. Environmental Science and Technology, 26(1), 101–118. (In Persian)
Goyette, J. O., Savary, S., Blanchette, M., Rousseau, A. N., Pellerin, S., & Poulin, M. (2023). Setting targets for wetland restoration to mitigate climate change effects on watershed hydrology. Environmental management, 71(2), 365-378. https://doi.org/10.1007/s00267-022-01763-z
IPCC. (2019). Climate change and land: An IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems. Intergovernmental Panel on Climate Change. https://www.ipcc.ch/srccl/
Islam, I. (2008). Wetlands of Dhaka Metro area: a study from social, economic, and institutional perspectives. Dhaka: AH Development Publishing House.
Jamal, S., & Ahmad, W. S. (2020). Assessing land use land cover dynamics of wetland ecosystems using Landsat satellite data. SN Applied Sciences, 2, 1-24. https://doi.org/10.1007/s42452-020-03685-z
Javadi, S., Zehtabian, G., Khosravi, H., & Abolhasani, A. (2020). Assessing the impact of land use change on Soil physical and chemical characteristics (Case study: Eshtehard, Alborz province). Journal of Rangeland, 14(2), 208-220. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.20080891.1399.14.2.4.4
Kafy, A. A., Rahman, M. S., Hasan, M. M., & Islam, M. (2020). Modelling future land use land cover changes and their impacts on land surface temperatures in Rajshahi, Bangladesh. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 18, 100314. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100314
Kafy, A.-A., Dey, N. N., Al Rakib, A., Rahaman, Z. A., Nasher, N. R., & Bhatt, A. (2021). Modeling the relationship between land use/land cover and land surface temperature in Dhaka, Bangladesh using CA-ANN algorithm. Environmental Challenges, 4, 100190. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100190
Karnatak, G., Das, B. K., Sarkar, U. K., Borah, S., Roy, A., Parida & Chandra, P. (2022). Integration of pen aquaculture into ecosystem-based enhancement of small-scale fisheries in a macrophyte dominated floodplain wetland of India. Environmental Science and Pollution Research29(50), 75431-75440. https://doi.org/10.1007/s11356-022-21112-1
Khemiri, K., Jebari, S., Mahdhi, N., Saidi, I., Berndtsson, R., & Bacha, S. (2022). Drivers of Long-Term Land-Use Pressure in the Merguellil Wadi, Tunisia, Using DPSIR Approach and Remote Sensing. Land, 11(1), 138. https://doi.org/10.3390/land11010138
Konar, M., Jason Todd, M., Muneepeerakul, R., Rinaldo, A., & Rodriguez-Iturbe, I. (2013). Hydrology as a driver of biodiversity: Controls on carrying capacity, niche formation, and dispersal. Advances in Water Resources, 51, 317-325. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2012.02.009
Moisa, M. B., Bulto, T. W., Werku, B. C., Berkessa, Y. W., Chebo, A. K., Negash, D. A., & Gemeda, D. O. (2023). Analyzing Wetland Dynamics Using Geospatial Techniques: A Case of Abay Choman and Jimma Geneti Watershed, Horo Guduru Wollega Zone, Western Ethiopia. Air, Soil and Water Research, 16, 11786221221150183. https://doi.org/10.1177/11786221221150183
Moisa, M. B., Dejene, I. N., Merga, B. B., & Gemeda, D. O. (2022). Impacts of land use/land cover dynamics on land surface temperature using geospatial techniques in Anger River Sub-basin, Western Ethiopia. Environmental Earth Sciences, 81(3), 99. https://doi.org/10.1007/s12665-022-10221-2
Othman, A. A., Al-Saady, Y. I., Al-Khafaji, A. K., & Gloaguen, R. (2014). Environmental change detection in the central part of Iraq using remote sensing data and GIS. Arabian Journal of Geosciences, 7, 1017-1028. https://doi.org/10.1007/s12517-013-0870-0
Park, N.-W., Chi, K.-H., & Kwon, B.-D. (2003). Geostatistical integration of spectral and spatial information for land-cover mapping using remote sensing data. Geosciences Journal, 7, 335-341. https://doi.org/10.1007/BF02919565
Peters, M. K., & Kusimi, J. M. (2023). Changes in wetland and other landscape elements of the Keta Municipal area of Ghana. Journal of Coastal Conservation, 27(1), 1. https://doi.org/10.1007/s11852-022-00928-6
Qu, Y., Zeng, X., Luo, C., Zhang, H., & Ni, H. (2023). Prediction of wetland biodiversity pattern under the current land-use mode and wetland sustainable management in Sanjiang Plain, China. Ecological Indicators, 147, 109990. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.109990
Ramsar Convention on Wetlands. (2018). Global Wetland Outlook: State of the World's Wetlands and their Services to People. Gland, Switzerland: Ramsar Convention Secretariat
Rasti, S., Mahdavifardnh, M., Shaykh Ghaderi, H., Nasiri, A., & Taktaz, N. Z. (2022). Improving Classification accuracy by combining multi-season images of Sentinel 1 and 2 in order to prepare a land use map in the cloud space of Google Earth Engine (Case study: Guilan province). Geography and Human Relationships, 5(3), 357-373. https://doi.org/10.22034/gahr.2022.336692.1696
Rebelo, A. J., Morris, C., Meire, P., & Esler, K. J. (2019). Ecosystem services provided by South African palmiet wetlands: A case for investment in strategic water source areas. Ecological Indicators, 101, 71-80. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.12.043
Rebelo, L.-M., Finlayson, C. M., & Nagabhatla, N. (2009). Remote sensing and GIS for wetland inventory, mapping and change analysis. Journal of environmental management, 90(7), 2144-2153. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2007.06.027
Rezaee, M. M. H., Jabbari, I., & Pirouzinejad, N. (2016). A study of meandering, braided and anabranching channel planforms, using sinuosity and braided indexes in Gamasiab River. Journal of Water and Marine Resources, 7(13), 283. http://doi.org/10.18869/acadpub.jwmr.7.13.283
Salar, A., Shahriari, M., Rahdari, V., & Maleki, S. (2024). Investigating the impact of land use and land cover changes on wetlands using satellite data (Case study: Jazmourian Wetland). Journal of Water and Soil Science, 28(2), 85–96. http://dx.doi.org/10.47176/jwss.28.2.6215
Sawant, S., Garg, R. D., Meshram, V., & Mistry, S. (2023). Sen-2 LULC: Land use land cover dataset for deep learning approaches. Data in Brief, 51, 109724. https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109724
Seyed Mousavi, S. M., & Akhoondzadeh, M. (2023). A quick seasonal detection and assessment of international Shadegan wetland water body extent using Google Earth Engine cloud platform. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-4/W1-2022, 699–706. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-699-2023
Seyedian, S. M., Rohani, H., Fathabadi, A., & Javadi Alinezhad, M. (2017). Stochastic modeling of sediment yield using random forest and quantile regression. Journal of Water and Soil Conservation, 24(4), 103-122. https://doi.org/10.22069/jwsc.2017.12600.2732
Shen, G., Yang, X., Jin, Y., Xu, B., & Zhou, Q. (2019). Remote sensing and evaluation of the wetland ecological degradation process of the Zoige Plateau Wetland in China. Ecological Indicators, 104, 48-58. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.04.063
Singh, R., Saritha, V., & Pande, C. B. (2024). Monitoring of wetland turbidity using multi-temporal Landsat-8 and Landsat-9 satellite imagery in the Bisalpur wetland, Rajasthan, India. Environmental Research, 241, 117638. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.117638
Soltani, N., & Mohammadnejad, V. (2021). Efficiency of Google Earth Engine (GEE) system in land use change assessment and predicting it using CA-Markov model (Case study of Urmia plain). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 12(3), 101–114. (In Persian)
Sulman, B. N., Desai, A. R., & Mladenoff, D. J. (2013). Modeling soil and biomass carbon responses to declining water table in a wetland-rich landscape. Ecosystems, 16, 491-507. https://doi.org/10.1007/s10021-012-9624-1
Tomscha, S., Jackson, B., Benavidez, R., de Róiste, M., Hartley, S., & Deslippe, J. (2023). A multiscale perspective on how much wetland restoration is needed to achieve targets for ecosystem services. Ecosystem Services, 61, 101527. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2023.101527
Uossef Gomrokchi, A., Hassanoghli, A., Akbari, M., Mostashari Mohasses, M., & Amini, D. (2022). Prediction of soil salinity using neural network and multivariate regression based on remote sensing indices and comparison: A case study of Qazvin plain's Salt Marsh. Desert Ecosystem Engineering, 9(28), 73-88. https://doi.org/10.22052/deej.2020.9.28.51
Van Deventer, H., Linström, A., Naidoo, L., Job, N., Sieben, E. J. J., & Cho, M. A. (2022). Comparison between Sentinel-2 and WorldView-3 sensors in mapping wetland vegetation communities of the Grassland Biome of South Africa, for monitoring under climate change. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 28, 100875. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100875
Wang, Z., Zhao, H., & Zhao, C. (2022). Temporal and spatial evolution characteristics of land use and landscape pattern in key wetland areas of the West Liao River Basin, Northeast China. Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, 30(1), 195-205. https://doi.org/10.3846/jeelm.2022.16382
Xu, W., Fan, X., Ma, J., Pimm, S. L., Kong, L., Zeng, Y., Li, X., Xiao, Y., Zheng, H., & Liu, J. (2019). Hidden loss of wetlands in China. Current Biology, 29(18), 3065-3071. https://doi.org/10.1016/j.cub.2019.07.053
Zhang, C., Xiao, X., Wang, X., Qin, Y., Doughty, R., Yang, X., Meng, C., Yao, Y., & Dong, J. (2024). Mapping wetlands in Northeast China by using knowledge-based algorithms and microwave (PALSAR-2, Sentinel-1), optical (Sentinel-2, Landsat), and thermal (MODIS) images. Journal of environmental management, 349, 119618. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.119618
Zhao, Q., Bai, J., Huang, L., Gu, B., Lu, Q., & Gao, Z. (2016). A review of methodologies and success indicators for coastal wetland restoration. Ecological Indicators, 60, 442–452. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.07.003
Zhou, J., Chen, Y., & Yong, W. (2022). Performance evaluation of hybrid YYPO-RF, BWOA-RF and SMA-RF models to predict plastic zones around underground powerhouse caverns. Geomechanics and Geophysics for Geo-Energy and Geo-Resources, 8(6), 179. https://doi.org/10.1007/s40948-022-00496-x
Zhou, J., Dai, Y., Tao, M., Khandelwal, M., Zhao, M., & Li, Q. (2023). Estimating the mean cutting force of conical picks using random forest with salp swarm algorithm. Results in Engineering, 17, 100892. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.100892
Zhou, J., Huang, S., & Qiu, Y. (2022). Optimization of random forest through the use of MVO, GWO and MFO in evaluating the stability of underground entry-type excavations. Tunnelling and Underground Space Technology, 124, 104494. https://doi.org/10.1016/j.tust.2022.104494
Zhu, X., Jiao, L., Wu, X., Du, D., Wu, J., & Zhang, P. (2023). Ecosystem health assessment and comparison of natural and constructed wetlands in the arid zone of northwest China. Ecological Indicators, 154, 110576. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110576
Zoran, M., & Anderson, E. (2006). The use of multi-temporal and multispectral satellite data for change detection analysis of the Romanian Black Sea coastal zone. Journal of optoelectronics and advanced materials, 8(1), 252. 

  • تاریخ دریافت 09 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری 07 تیر 1404
  • تاریخ پذیرش 22 تیر 1404