Spatial Analysis of Environmental Changes Using Geographic Information Systems (GIS) and Remote Sensing in Al Bahah (2020–2025)
DOI:
https://doi.org/10.59992/IJSR.2026.v5n6p9Keywords:
Land Use, Spatial Change, Markov Model, Google Earth Engine, Al Bahah, Remote Sensing, Urban SprawlAbstract
This study aims to analyze the spatial changes in land use in Al Bahah during the period (2020–2025) and predict future land-use patterns for the year 2030 using remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) techniques. Landsat satellite imagery was utilized, and a supervised classification approach was applied to extract land cover categories, including vegetation cover, urban areas, water bodies, and vacant lands. Classification accuracy was evaluated using a confusion matrix and various accuracy indicators to ensure the reliability of the results.
The study relied on a transition matrix to analyze change trends among the different categories. The results revealed a significant increase in urban areas accompanied by a decline in vegetation cover, along with varying changes in water bodies and vacant lands. Change rates were also calculated, indicating that urban areas recorded the highest growth rate during the study period, reflecting the accelerating urban expansion in the city.
For prediction purposes, the Markov model was implemented through the Google Earth Engine platform to estimate future changes for 2030. The results indicated the continuation of the urban expansion trend, with urban areas expected to reach approximately 91 km², while vegetation cover is projected to decline to about 72 km². Water bodies are also expected to decrease to nearly 17 km², whereas vacant lands are anticipated to remain relatively stable.
The findings confirm that Al Bahah is experiencing an increasing pattern of urban sprawl at the expense of natural resources, highlighting the importance of adopting sustainable urban planning strategies that balance urban development with environmental conservation. The study also demonstrates the significance of spatial analysis techniques and predictive models in supporting decision-making and achieving sustainable development.
References
1. الاسمري، شهرة دليم علي والجحيدب، مساعد عبدالرحمن (2024)، رصد تغير النمو العمراني ومحاكاته في مدينة ينبع باستخدام نماذج ماركوف في بيئة نظم المعلومات الجغرافية، المجلة الجغرافية العربية المجلد 55، العدد 83.
2. الجنابي، فؤاد جياد مطر 2024، التحليل الجغرافي للتوسع الحضري في مدينة الحلة باستخدام التقنيات الحديثة. مجلة الدراسات المستدامة، مج، 6ع،2.
3. حسين، وائل مصطفى محمود، 2023، التنبؤ المستقبلي للغطاء الأرضي بمركز الرياض – محافظة كفر الشيخ باستخدام نموذج ماركوف في الفترة من 1988 – 2056، (المجلة الجغرافية العربية، المجلد، 54العدد 81، يونيو، ص ص 39-1.
4. الأسمري، شهرة دليم علي والجحيدب، مساعد عبدالرحمن (2024)، رصد تغير النمو العمراني ومحاكاته في مدينة ينبع باستخدام نماذج ماركوف في بيئة نظم المعلومات الجغرافية، المجلة الجغرافية العربية المجلد 55، العدد 83.
5. عبيد، حامد ذياب وعبد الجليل، مصطفى (2024)، التنبؤ بتغيرات الغطاء الأرضي لمدينة الكوت باستخدام الأوتوماتا الخلوية وتقنيات نمذجة ماركوف، مجلة المخطط والتنمية، مجلة المخطط والتنمية، مجلد 29، العدد 2.
6. ابن بلال، عنبره بنت خميس، 2003 بعض الآثار البيئية للتوسع العمراني الأفقي في مدينة الرياض: اختفاء الطرز المعمارية الطينية وزيادة الاستهلاك الكهربائي السكني ونتائجه. أبحاث الملتقى الثالث للجغرافيين العرب: المدن الكبرى في الوطن العربي، الرياض: الجمعية الجغرافية السعودية وجامعة الملك سعود 180-157.
7. حسين، وائل مصطفى محمود، 2023، التنبؤ المستقبلي للغطاء الأرضي بمركز الرياض – محافظة كفر الشيخ باستخدام نموذج ماركوف في الفترة من 1988 – 2056، (المجلة الجغرافية العربية، المجلد، 54العدد 81، يونيو، ص ص 39-1.
8. خضير، عباس عبدالحسين. (2013). الأثار البيئية للتوسع العمراني على استعمالات الأرض الزراعية لمدينة بغداد. مجلة الآداب، ع،106 437 -460.
9. سليمان، دولت محمد أحمد، 2022 المظاهر الجيومورفولوجية وأثرها على السياحة: منطقة الباحة جنوب المملكة العربية السعودية – أنموذجا. مجلة القلزم للدراسات الجغرافية والبيئية، ع .68 -39 ،7.
10. الخجخاج، أمراجع محمد، 2020 تقييم التوسع الحضري واستخدامات الأرض في مدينة البردي للفترة 1966-2009م: دراسة في التخطيط الحضري.مجلة جامعة بنغازي الحديثة للعلوم والدراسات الإنسانية، ع11.
11. القرني، عبدالله بن علي، والزامل، وليد بن سعد، 2019، أثر الزحف العمراني على البيئة الطبيعية في منطقة الباحة في المملكة العربية السعودية، ملتقى البيئة الجغرافي برؤية 2030، الرياض /المملكة العربية السعودية: جامعة الأميرة نورة.
12. الخالدي، عبداالله بن سعد بن محمد بن سعال. (2015). تطبيق المعايير الجغرافية في تخطيط المدينة الصحراوية: مدينة الباحة نموذجا. مجلة جامعة طيبة للآداب والعلوم الإنسانية، مج,4 ع،6.
1. Cheng, Li, (2014). Monitoring and analysis of urban growth process using Remote Sensing, GIS and Cellular Automata modeling: A case study of Xuzhou city, China.
2. Eastman, J. R., (2012). IDRISI Selva Tutorial: Markov Chain Analysis for Land Cover Change. Clark University.
3. Li, X., Yeh, A. G., & Zhang, Y., (2019). Modeling urban growth using Markov chain and cellular automata: a case study of Shenzhen, China. Computers, Environment and Urban Systems, 75, 71–83.
4. Motlagh, Z. et al., (2020). Spatial modeling of land-use change in a rapidly urbanizing landscape in central Iran: integration of remote sensing, CA-Markov, and landscape metrics. Environmental Monitoring and Assessment, 192:695.
5. Pontius, R. G., Shusas, E., & McEachern, M., (2008). Detecting important categorical land changes while accounting for persistence. Agriculture, Ecosystems & Environment, 127(1–2), 225–232.
6. Pugh, S. A., & Murphy, S. L., (2010). Methods for Computing Rates of Land Cover Change.
7. Tang, J., Wang, L., & Yao, Z., (2007). Spatio-temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm. International Journal of Remote Sensing, 28(15).
8. TANG, J. et al., (2007). Spatio-temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm. International Journal of Remote Sensing, 28(15), 1235-1258. (تم استخدام في التحليل في الدراسة الحالية)
