ABSTRACT
Mapping land use/land cover (LULC) changes at regional scales is essential for a wide range of environmental hazards and risk, including global warming, earthquakes, landslide, erosion, flooding, etc. These rapid changes adversely affect the environment and have potential economic and social impacts. Thus, detailed accurate information about changes is urgently needed for updating LULC maps, to provide information for policymakers to support sustainable development, and the management of natural resources. The purpose of this paper was to extract reliable land cover information from two Landsat imageries with moderate resolution (Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI) over a 15 years period (1999 to 2014) using post-classification change detection analysis. Traditional post-classification change detection approach based on pixel-based classification. However, in this paper, both of pixel based and segment-based classification approaches are deployed and the appropriateness of the classifications to derive accurate land cover maps. Then, Markov model is used to predict and simulate trends of LULC changes during the period of 1999 to 2014 and a future land cover map of the year 2050 are produced. The results showed that image segmentations led to better classification accuracy (86.67% in 1999 and 94.09% in 2014). Vice versa, traditional classification led to poorer accuracy (83.33% in 1999 and 93.33% in 2014).
الملخص العربي :
تُعد دراسة التغيرات فى الغطاء الأرضي أمرًا أساسيًا للحد من عدد کبير من المخاطر البيئية المحتملة، بما في ذلک التغيرات المناخية والزلازل والانهيارات الأرضية والتعرية والفيضانات وغيرها من المخاطر. إن التغيرات السريعة فى الغطاء الأرضي ومايتبعها من تغيرات فى الغطاء الأرضى لا تؤثر فقط سلبًا على البيئة بل تسبب ايضا ًفى خسائر للمجتمع والاقتصاد. وبالتالي، فهناک ضرورة إلى معلومات دقيقة مفصلة عن تلک التغييرات لتحديث الخرائط الطبوغرافية ولتقديم معلومات لصناع القرار لدعم التنمية المستدامة، وإدارة الموارد الطبيعية. الدراسة المقدمة تهدف الى استخراج معلومات حديثة وموثوقة بها عن الغطاء الأرضي والتغيرات به باستخدام صورتان للقمر الصناعى الامريکي لاندسات Landsat-5 (TM) وLandsat-8 OLI)) ذات الدقة المکانية 30 متر والتابع لوکالة ناسا للفضاء على مدى 15 عامًا من عام 1999 إلى عام 2014. تناولت الدراسة تطبيق طريقتان لتصنيف الغطاء الأرضي، الطريقة الاولى تعتمد على التصنيف التقليدي القائم على مستوي البيکسل والثانية تعتمد على تقسيم صورة القمر الصناعى الى اجزاء ومناطق متجانسة. تم استخدام نماذج سلاسل مارکوف للتنبؤ ومحاکاة إنتاج خريطة التغييرات المستقبلية فى الغطاء الأرضي حتى عام 2050. وأظهرت النتائج أن عمليات تصنيف الصورالفضائية بطريقة التقسيم الى مناطق متجانسة أدت إلى دقة تصنيف أفضل فقد کانت 86.67٪ في عام 1999 و 94.09٪ في عام 2014 فى حين ان التصنيف التقليدي اظهر ضعف فى الدقة حيث ظهرت الدقة 83.33٪ و 93.33٪ في عام 1999 و2014 على التوالى.