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首页> 外文期刊>Arabian journal of geosciences >An integrated object-based image analysis and CA-Markov model approach for modeling land use/land cover trends in the Sarab plain
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An integrated object-based image analysis and CA-Markov model approach for modeling land use/land cover trends in the Sarab plain

机译：基于集成对象的图像分析和CA-Markov模型方法，用于落地落地落地土地利用/土地覆盖趋势

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The present paper is an attempt to integrate a semiautomated object-based image analysis (OBIA) classification framework and a cellular automata-Markov model to study land use/land cover (LULC) changes. Land use maps for the Sarab plain in Iran for the years 2000, 2006, and 2014 were created from Landsat satellite data, by applying an OBIA classification using the normalized difference vegetation index, salinity index, moisture stress index, soil-adjusted vegetation index, and elevation and slope indicators. The classifications yielded overall accuracies of 91, 93, and 94% for 2000, 2006, and 2014, respectively. Finally, using the transition matrix, the spatial distribution of land use was simulated for 2020. The results of the study revealed that the number of orchards with irrigated agriculture and dry-farm agriculture in the Sarab plain is increasing, while the amount of bare land is decreasing. The results of this research are of great importance for regional authorities and decision makers in strategic land use planning.
机译：本文试图集成半成品基于对象的图像分析（OBIA）分类框架和蜂窝自动机 - 马尔可夫模型，以研究土地使用/陆地覆盖（LULC）变化。 2000年，2006年伊朗的Sarab平原土地使用地图是由Landsat卫星数据创建的，通过使用归一化差异植被指数，盐度指数，水分应激指数，土壤调整后植被指数来应用OBIA分类。和海拔和坡度指示器。分类分别产生91,93和94％的总体准确性，分别为2000年，2006年和2014年。最后，使用过渡矩阵，模拟了2020年的土地使用的空间分布。该研究结果表明，在萨比亚平原中灌溉农业和干旱农业农业的果园数量正在增加，而赤裸的土地正在减少。该研究的结果对于战略土地利用规划中的区域当局和决策者来说非常重要。

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