@article { author = {Ghanbari, Abolfazl and Pourbagher, Mir Hossein}, title = {An Evaluation of Physical Development of Sahand New Town by Using of Artificial Neural Network}, journal = {Journal of Geography and Planning}, volume = {}, number = {}, pages = {-}, year = {2023}, publisher = {University of Tabriz}, issn = {2008-8078}, eissn = {2717-3534}, doi = {10.22034/gp.2023.55084.3093}, abstract = {In this study, using images of Landsat-8, Landsat-7 and Sentinel-2 satellites in the coding environment of Google Earth Engine, their uses and changes during the two periods before and after urbanization (from 2000 to 2008 and from 2008 to 2019) will be categorized and then the next five-year development forecast of Sahand city (until 2025) will be made. Perceptron multilayer artificial neural network (MLP) method has been used as a method for predicting spatial multi-criteria decision making (MCDM). The independent variables used in the present study in predicting the physical development of the city are land price, type of use, slope, slope direction, altitude, distance from urban areas, distance from waterway network, distance from fault, distance from network Passages (main and secondary). The results of classification of satellite images showed that the physical development of Sahand new city has been done in order to turn barren lands into urban land. In addition, physical development was built to turn cheaper land into areas. The built lands have been greatly developed and from 64,155 square meters in 2000 to 682,192 square meters in 2019. Among the image classification methods for land use extraction, the SVM method was the best method and also the Sentinel-2 satellite images had the highest accuracy. The multilayer perceptron artificial neural network was used to predict the future physical development of the new city of Sahand, which according to studies, the development is predicted in directions that are based on the cheapness of the land and the limitations. Geomorphological is like slope and altitude.}, keywords = {Physical development,Satellite images,Google Earth Engine,Artificial neural network}, title_fa = {ارزیابی توسعه فیزیکی شهر جدید سهند با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی}, abstract_fa = {شهر سهند به عنوان یک شهر نسبتا جدید، توانسته است به سرعت در جایگاه سومین شهر پرجمعیت استان آذربایجان‌شرقی قرار گیرد. یکی از نکات مهم تحقیق حاضر، بررسی ارتباط بین توسعه فیزیکی شهر با روند معاملات ملکی و ترکیب داده‌های سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی می‌باشد. در این پژوهش با استفاده از تصاویر ماهواره‌های Landsat-8 و Landsat-7 و Sentinel-2 در محیط کدنویسی گوگل ارث انجین کاربری‌ها و تغییرات آنها طی دو دوره قبل و بعد از شهر شدن (از 2000 تا 2008 و از 2008 تا 2019) دسته‌بندی شد و سپس پیش‌بینی توسعه آتی شهر سهند صورت گرفت. برای پیش-بینی از روش شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون (MLP) به عنوان یکی از روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره مکانی(MCDM) استفاده شده است. متغیرهای مستقل استفاده شده در تحقیق حاضر، در پیش‌بینی توسعه فیزیکی شهر عبارت‌اند از : قیمت زمین، نوع کاربری، شیب، جهت شیب، ارتفاع، فاصله از مناطق شهری، فاصله از شبکه آبراهه، فاصله از گسل، فاصله از شبکه معابر (اصلی و فرعی). نتایج طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای نشان داد که توسعه فیزیکی شهر جدید سهند در جهت تبدیل زمین‌های بایر به کاربری شهری صورت گرفته است. علاوه بر این توسعه فیزیکی در راستای تبدیل زمین‌های ارزان‌تر به نواحی ساخته شده بود. اراضی ساخته شده دارای توسعه زیادی بوده و از6246/665 هکتار در سال ۲۰۰۰ به 9516/732 هکتار در سال ۲۰۱۹ رسیده است. در بین روش‌های طبقه‌بندی تصاویر به منظور استخراج کاربری اراضی، روش SVM بهترین روش بود و همچنین تصاویر ماهواره Sentinel-2 بالاترین دقت را داشت. شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه به منظور پیش‌بینی توسعه فیزیکی آتی شهر جدید سهند مورد استفاده قرار گرفت، که با توجه به بررسی‌های صورت گرفته، توسعه در جهاتی پیش‌بینی شده است که مبتنی بر ارزان بودن زمین و نیز محدودیت-های ژئومورفولوژیکی مانند شیب و ارتفاع است.}, keywords_fa = {توسعه فیزیکی,تصاویر ماهواره‌ای,گوگل ارث انجین,شبکه عصبی مصنوعی,شهر جدید سهند}, url = {https://geoplanning.tabrizu.ac.ir/article_15977.html}, eprint = {} }