@article { author = {Mohimi, Amirmohim and Fadaei Qotbi, Maryam and Esmaeily, Ali and Ghazanfarpour, Hossein}, title = {Evaluating the Physical-Spatial Indices in Determination of Urban Sprawl Patterns Using Remote Sensing (Case Study: City of Kerman)}, journal = {Geographical Planning of Space}, volume = {10}, number = {38}, pages = {107-126}, year = {2021}, publisher = {Golestan University}, issn = {2538-5739}, eissn = {2538-4821}, doi = {10.30488/gps.2021.164892.2974}, abstract = {Over the past decades, the increase of world’s urban population has resulted in uncontrolled urban expansions and especially sprawl of the major cities. Accordingly, analysis of such phenomena and determining urban development and sprawl patterns should be taken into consideration as a necessity. This research aims at evaluating 28 physical-spatial indices divided into 4 distinctive groups (Area-Edge, Shape, Aggregation, and Diversity) and 3 levels (Patch, Class, Landscape) in determination of urban sprawl patterns of the city of Kerman using remote sensing data from the period of 1984 to 2018. For this purpose, 8 temporal satellite images were selected with an acquisition date interval of 5 years. Pre-processing, Processing and classification methods were applied to the RS images using ENVI software. Output data from ENVI were imported to ArcGIS software for further preparation of GeoTIFF file. Afterwards, The GeoTIFF file were imported to Fragstats software in order to calculate the 28 indices of this research. Setting weights to the matrix of indices by Shannon’s Entropy Method and application of MATLAB, we calculated the sprawl of the case study for the years of interest. The findings demonstrates that in the year 1984, the city of Kerman had shown the most proportion of sprawl, and in contrary, in the year 2018, the amount of sprawl was at its minimum extent. In the final stage, Friedman’s test were conducted via SPSS software, resulting in calculation of the Mean-Ranks of 4 group-indices where they illustrate that sprawl pattern of the city of Kerman is mainly resultant of Area-Edge indices.}, keywords = {Urban Sprawl,Physical-Spatial Indices,Remote Sensing,Kerman}, title_fa = {ارزیابی شاخص‌های فضایی-کالبدی در تبیین الگوی پراکنده‌رویی شهری با استفاده از داده‌های سنجش از دور. نمونۀ موردی: شهر کرمان}, abstract_fa = {جمعیت شهرنشین در جهان روز به روز در حال افزایش  بوده و در پی آن، شهرها نیز تبدیل به مکان‌هایی با تمرکز بالای جمعیتی گشته‌اند. این امر گسترش فضایی-کالبدی شهر را دستخوش تغییراتی می‌کند که تبیین الگوی این گسترش به منظورِ بررسی تأثیرات آن بر زندگی شهری، امری ضروری تلقی می‌گردد. این پژوهش، قصد دارد با بهره‌گیری از داده‌های سنجش از دور، در 8 مقطع زمانی طی سال‌های 1363 تا 1397 و با استفاده از 28 شاخصِ کالبدی-فضایی در 4 دستۀ مساحت-لبه، شکل، تجمع و تنوع و در 3 سطحِ لکه، کلاس کاربری، و سیمای سرزمین، به تبیین الگوی پراکنده‌رویی در شهر کرمان بپردازد. برای این منظور، 8 تصویر از ماهواره‌های لندست 5، 7 و 8 به فاصلۀ زمانی 5 سال از یکدیگر انتخاب گردید، آماده‌سازی آن‌ها در نرم‌افزارهای ENVI و ArcGIS انجام شد و سپس مقادیرِ شاخص‌های کالبدی-فضاییِ پراکنده‌رویی شهری با استفاده از نرم‌افزار Fragstats در سال‌های مختلف محاسبه گردید. در مرحلۀ بعد با کدنویسی در نرم‌افزار MATLAB، وزن‌دهی به شیوۀ انتروپی شانون بر روی مقادیرِ به دست آمده برای شاخص‌ها انجام گردید که «شاخص بزرگترین لکه (LPI)» بیشترین وزن را به خود اختصاص داد. پس از آن، شاخص پراکنده‌رویی برای 8 سالِ مورد مطالعه محاسبه گردید که بیشترین میزان پراکنده‌رویی در سال 1363 و کمترین آن در سال 1397 رخ داده است. در مرحلۀ پایانی، با استفاده از آزمون فریدمن در نرم‌افزار SPSS، رتبۀ میانگینِ 4 دستۀ مساحت-لبه، شکل، تجمع و تنوع محاسبه شد و با رتبۀ میانگین شاخص پراکنده‌رویی مقایسه گردید، نتایج این آزمون نشان می‌دهد که الگوی پراکنده‌رویی شهر کرمان عمدتاً از شاخص‌های مساحت-لبه تبعیت می‌کند.}, keywords_fa = {پراکنده‌رویی شهری,شاخص‌های فضایی-کالبدی,سنجش از دور,کرمان}, url = {https://gps.gu.ac.ir/article_130091.html}, eprint = {https://gps.gu.ac.ir/article_130091_8568fff218ba1a08c6c595cee68025d6.pdf} }