Analysis of land use changes in Salmas and the effects of urban sprawl development (the case study: Salmas)

Document Type : Article extracted from dissertations

Authors

1 Professor, Urban and Regional Planning Department, Faculty of Planning and Environmental Sciences ,University of Tabriz

2 Associate Professor, Department of Urban and Regional Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz

3 M.Sc, Department of Urban and Regional Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz

Abstract
Abstract
Background and Objective:  
Rapid urbanization in developing countries, including Iran, has led to uncontrolled urban sprawl, resulting in the loss of agricultural lands, green spaces, and environmental degradation. In Iran, cities have experienced outward growth since the 1960s, exacerbating land speculation and horizontal expansion. Salmas, a medium-sized city in West Azerbaijan Province, has seen its built-up area nearly double over the past four decades, making it a prime case for studying spatio-temporal land use changes and sprawl impacts. The main objective of this study is to analyze land use changes in Salmas from 1368 to 1402 using Landsat satellite imagery, simulate future changes up to 1422 with the CA-Markov model, and evaluate sprawl effects using the Holdren Index. Hypotheses include: (1) land use changes have occurred in a sprawl pattern over the past three decades; (2) this development has caused specific environmental effects, such as reduced green spaces.
Methodology:  
Primary data included Landsat 5 (ETM+) imagery for 1368 (June 13, 1989) and Landsat 8 (OLI/TIRS) for 1402 (June 27, 2023), downloaded from USGS. Secondary data comprised land use maps from Salmas Municipality, population data from Iran's Statistical Center (1368-1402), and 1:25,000 topographic maps. Field visits validated training samples. Images were preprocessed in ENVI 5.3 (ROI clipping, radiometric calibration, QUAC atmospheric correction, geometric correction with GCPs achieving <0.5 pixel accuracy). Supervised Maximum Likelihood Classification (MLC) identified four classes: built-up areas (residential/commercial), barren lands, parks/green spaces, and agricultural lands. Post-classification, Majority/Minority filtering removed isolated pixels, with accuracy assessed via confusion matrix (Kappa >0.85). Changes were quantified using cross-tabulation matrices in ArcGIS 10.8 and annual change rates. The CA-Markov model in TerrSet 2020 generated transition probability matrices from Markov chains, suitability maps via Multi-Layer Perceptron with drivers (distance to urban centers, slope, rivers), and simulations for 1422 using Moore neighborhood (8 cells). Sprawl was measured with the Holdren Index, comparing urban area and population growth.
Findings and Conclusion:  
From 1368 to 1402, built-up areas increased from 538.29 ha (23%) to 1187.64 ha (50.8%), barren lands decreased from 1205.19 ha (51.5%) to 838.17 ha (35.8%), agricultural lands dropped from 525.96 ha to 182.7 ha (-65.26%), and green spaces rose from 69.21 ha to 128.97 ha (+86.34%). Change detection revealed 367.01 ha of barren lands and 343.26 ha of agricultural lands converted to built-up. Simulations for 1422 predict further sprawl: built-up to 1401.66 ha (+18.02%), barren to 747.24 ha (-10.84%), green spaces to 107 ha (-27.15%), and agricultural to 93.95 ha (-48.57%). The Holdren Index indicates 37% of Salmas' growth from 1368-1402 was due to sprawl, with population rising from 60,624 to 99,681 while urban area expanded disproportionately, destroying 343.26 ha of farmland. Conclusions emphasize promoting compact city models for sustainable development, integrating RS/GIS with predictive models to guide policy in medium-sized Iranian border cities like Salmas.

Keywords

Subjects


برک پور، ناصر، و بهرامی، صدیقه. (1390). قابلیت سنجی توسعه مجدد در بافت های ناکارآمد شهری (مطالعه موردی: محله انبار نفت منطقه 11 تهران). مطالعات شهر ایرانی اسلامی، 1(4)، 1-14. SID. https://sid.ir/paper/177402/fa
طهماسبی مقدم حسین، قائد رحمتی صفر، شاهرخی فر زینب. (1397). ارزیابی تطبیقی گستردگی شهری با تأکید بر تغییرات کاربری اراضی طی دورۀ زمانی 2016-1987 (مورد شناسی: شهرهای آمل و بابل)جغرافیا و آمایش شهری منطقه‌ای، doi: 10.22111/gaij.2018.4095، (27)8، 149-166.
امانپور سعید، ملکی سعید ، حسینی سیاه گلی مهناز. (1401). مدل‌سازی عوامل مؤثر بر تغییرات کاربری اراضی شهری کلانشهر اهوازجغرافیا و پایداری محیط،(4)12، 55-70، doi: 10.22126/ges.2022.7891.2542.
پورمحمدی محمد رضا، موذنی مهدی،  هادیلی بهمن. (1397). ارزیابی و تحلیل توسعه فیزیکی و تغییرات کاربری اراضی شهر پارس‌آباد مغان با استفاده از داده‌های سنجش‌ازدورمطالعات برنامه ریزی سکونتگاه های انسانی، (1)13، 37-51.
توکلی نیا جمیله، عزیزپور فرهاد،  انصاری طیبه. (1394). پیامدهای کالبدی فضایی تغییر کاربری اراضی کشاورزی منطقه 18 کلان شهر تهران. مطالعات ساختار و کارکرد شهری، (11)3، 127-146.
حیدری مظفر مرتضی، صالح جونقانی احسان.( ۱۴۰۰) مدل‌سازی رشد و توسعه شهر اصفهان با استفاده از داده‌های سنجش از دور در مدل LCM، نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری، ۱۰ (۴) :۱۷۹-۱۹۰.
داداش پور هاشم، سالاریان فردیس. (1394). تحلیل تاثیر پراکنده‌رویی بر تغییر کاربری زمین در منطقه شهری ساری. پژوهش‌های جغرافیای برنامه‌ریزی شهری, 3(2), 145-163. doi: 10.22059/jurbangeo.2015.55346
دارابی حسن، سیدی فر لیدا، امیری محمد جواد، کرباسی عبدالرضا، آقامحمدی حسین. (1399). پیش بینی تغییر کاربری اراضی شهری تبریز، با استفاده از مدلSLEUTH. برنامه ریزی توسعه کالبدی، 7(3)، 21-33. doi: 10.30473/psp.2020.43826.2050
شمس مجید، کرمی نژاد طیبه. (1393). ارزیابی روند تغییرات کاربری اراضی در توسعه فضایی شهرکرمانشاه با استفاده GIS و RS (مطالعه موردی: محله جعفرآباد کرمانشاه)فصلنامه مطالعات برنامه ریزی سکونتگاه های انسانی، (28)9، 45-57.
ضیائیان فیروز آبادی، پرویز، شکیبا علیرضا، متکان علی اکبر، صادقی علی. (1388). سنجش از دور (RS)، سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) و مدل سلول های خودکار(CA) به عنوان ابزاری برای شبیه سازی تغییرات کاربری اراضی شهری (مطالعه موردی، شهر شهرکرد). فصلنامه علوم محیطی، (1)7، 133-148.
محمودزاده حسن، دیده بان خلیل، صادق زاده سادات سید علی. (1395). کاربرد تکنیک‌های دورسنجی و سیستم اطلاعات جغرافیایی با هدف شبیه‌سازی توسعۀ شهری (مطالعۀ موردی: شهر مهاباد)جغرافیا و توسعه فضای شهری،(2)3، 161-175، doi: 10.22067/gusd.v3i2.55931.
مختاری فریور غلامرضا، حسین زاده دلیرکریم، نظم فر حسین. (1400). ارزیابی تأثیر مهاجرت‌های روستا-شهری بر تغییرات کاربری اراضی در کلان‌شهرهای ایران (نمونه موردی:کلان‌شهر تبریز)آمایش محیط.(54)14، 215-237.
یوسفی مریم، مکانیکی جواد، اشرفی علی، نیسانی سامانی نجمه. (1396). آشکارسازی و مدلسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از داده‌های سنجش از دور، مدل زنجیره مارکوف و سلول‌های خودکار (مطالعه موردی: شهر بجنورد). مجله آمایش جغرافیایی فضا، (26)7، 1-16.
اطهاری، کمال (1379)، «به سـوی کارآمـدی دخالـت دولـت در بـازار زمـین شـهری»، فصـلنامة اقتصـاد مسکن، شمارة ،18 سازمان ملی زمین و مسکن.
صدرموسوی میرستار، رحیمی اکبر. (1391). تحلیلی بر توسعه ی کالبدی تبریز و تخریب اراضی کشاورزی و فضاهای سبز شهری. جغرافیا و آمایش شهری منطقه‌ای، 2(4) ، 99-109.
فاطمی سیدباقر ، رضایی یوسف.1389. مبانی سنجش از دور، انتشارات آزاده، 266 صفحه.
حکمت ،نیا .حسن موسوی میرنجف (۱۳۸۵) کاربرد مدل در جغرافیا با تاکید بر برنامه ریزی شهری و ناحیه ای انتشارات علم نوین
، ارزیابی چند معیاری و سلولهای خودکار زنجیره مارکوف (1417-1363). فصلنامه مطالعات شهری، 2(8) ، .13-30.
ابراهیم زاده عیسی، رفیعی قاسم . (1388). مکان یابی بهینه ی جهات گسترش شهری با بهره گیری از سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) مورد شناسی : شهر مرودشت. مجله جغرافیا و توسعه، 7(15)، 45-70. doi: 10.22111/gdij.2009.1189
صدرموسوی میرستار، رحیمی اکبر . (1391). تحلیلی بر توسعه ی کالبدی تبریز و تخریب اراضی کشاورزی و فضاهای سبز شهری. جغرافیا و آمایش شهری منطقه‌ای, 2(4), 99-109. doi: 10.22111/gaij.2012.879
عربی علی‌آباد، فهیمه زارع، محمد، غفاریان مالمیری حمیدرضا . (1400). پیش‌بینی تغییرات پوشش اراضی با استفاده از مدل تلفیقی زنجیرۀ مارکوف و سلول‌های خودکار (مطالعۀ موردی: حوزۀ شیرکوه). مجله جغرافیا و توسعه، 19(62)، 251-270. doi: 10.22111/gdij.2021.6022
United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division, (2015). World Urbanization Prospects: The 2014Revision, (ST/ESA/SER.A/366).
Shalaby, A., Tateishi, R. ,(2007). Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land-use changes in the North-western coastal zone of Egypt, Appl, Geogr, Vol 27, Pp28- 41.
Stow, D.A.‚ Chen, D.M., (2002), Sensitivity of multi-temporal NOAA AVHRR data of an urbanizing region to land use/cover changes and misregistration, Remote Sensing of Environment, Vol 80, Pp 297–30
Ewing, R., Pendall, R., and Chen, D (2003) Measuring Sprawl and its Impact. Smart Growth America.
Frumkin Howard and Lawrence Frank and Richard Jackson (2004) Urban Sprawl and Public Health, Designing, Planning, and Building for Healthy Communities, Island press, Washington
Fulton, W (1996) The New Urbanism - hope or hype for American communities?, Lincoln Institute of Land Policy, Cambridge, Massachusetts.
Gordon, P., and Richardson, H.W(1997) Are Compact Cities a Desirable Planning Goal? Journal of the American Planning Association, Vol. 63, No.1.
Grant, J (2006) the Ironies of New Urbanism, Canadian Journal of Urban Research, Vol. 15
Holcombe, R. G(2004) the New Urbanism versus the Market Process, Review of Australian Economics, Vol. 1 7.
Jenks, M. and Burgess, R(2000) Compact Cities: Sustainable Urban Forms for Developing Countries,Spon Press, London
Jones Colin and Charlotte MacDonald (2004) Sustainable Urban Formand Real Estate Markets, Heriot-Watt University
Meredith, J. R( 2003) Sprawl and the New Urbanist Solution. Virginia Law Review, Vol.89, No 2.
Norman, J., et. Al (2006) Comparing High and Low Residential Density: Life Cycle Analysis of Energy Use and Greenhouse Gas Emissions. Journal of Urban Planning and Development.
Pence, Justin (2008) Measuring Omaha, Nebraska's Urban Sprawl from 1990-2000, University of Nebraska at Omaha.
Salingaros, N. A. (2006). Compact city replaces sprawl. In A. Graafland & L. Kavanaugh (Eds.), Crossover: Architecture, urbanism, technology. Rotterdam, Holland:
Squires, G. D(2002) Urban Sprawl: Causes, Consequences, and Policy Responses, The Urban Institute Press, Washington DC.
Benito, P. R., Cuevas, J. A., de la Parra, R. B., Prieto, F., Del Barrio, J. G., & de Zavala Gironés, M. Á. (2010). Land use change in a Mediterranean metropolitan region and its periphery: assessment of conservation policies through CORINE Land Cover data and Markov models. Forest Systems, 19(3), 315-328.
Wolfram, S. 1984. Cellular automata as models of complexity. Nature. 311: 419–24.
Liu, Yan (2009) Modelling Urban Development with Geographical Information Systems and Cellular Automata, Taylor & Francis.
 

Articles in Press, Accepted Manuscript
Available Online from 04 January 2026

  • Receive Date 27 September 2025
  • Accept Date 02 January 2026
  • First Publish Date 04 January 2026
  • Publish Date 04 January 2026