引言
自人类历史之初，人类与自然环境的联系便十分紧密，尤其与土地的关系更为密切。土地是一个复杂且具有多维内涵的概念，涵盖了土壤、地形、植被及其他环境特征等多种生物物理要素。土地资源支撑着广泛的各类人类活动，包括住宅开发、交通运输、农业、林业、畜牧业、采矿以及化石燃料和其他自然资源的开采，以满足社会需求（Chauhan, 2007; Jaiswal et al., 1999; Verheye, 2009）。人类与土地之间的文化关系决定了土地的特征。几乎人类存在的每一个方面，包括身体健康、生理状况、社会生活、文化和经济健康，都持续受到人类活动的影响而发生改变。人类活动与自然现象，如农业需求与商业、人口增长与消费模式、城市化与经济发展、科研与技术以及其他相关活动，都对土地利用/覆盖（LULC）变化产生了影响（Basanna, 2016; Chauhan, 2007）。LULC变化与全球社会经济发展和可持续性密切相关，因为其与我们的自然生态系统——如气候、土壤、植被和水资源——不可分割地交织在一起（Foley et al., 2005; Lambin & Meyfroidt, 2011）。
战略规划土地用途的实施与管理被广泛认为是实现区域可持续增长的关键因素（Oliveira & Meyfroidt, 2021）。规划需要现有的LULC数据、地理分布和演变信息（Dhinwa et al., 1992）。关于LULC的统计和制图信息对于各种用途至关重要，如空间规划、土地管理、农业土地开发、林业、放牧、城市工业和环境研究以及经济产出（Sarmah et al., 2012）。人口压力的日益增加、人口与土地比例的变化以及土地退化速率的提高，对有效土地利用提出了迫切需求。LULC变化的模式是可持续发展讨论中的核心关注点，在塑造全球环境变迁方面发挥着重要作用。对于任何以LULC作为主要输入标准的可持续发展项目而言，始终需要准确且最新的LULC数据（El-kawy et al., 2011）。然而，传统的LULC变化检测方法劳动密集、精度不高且受到地理条件的限制（Shi et al., 2020）。易于获取的遥感数据的出现，以快速且经济的方式促进了自然资源健康状况的评估。由于其能够提供整体视图和重复覆盖的能力，遥感可以提供更为精确且具成本效益的LULC动态信息（Matinfar et al., 2007; Sivakumar, 2003）。要有效地利用土地，需要了解当前的LULC信息，并对因人类需求变化和影响地形的自然因素所导致的土地利用动态进行监测。利用现有的和历史遥感数据，可以分析由自然和人类活动引起的这一时期内的LULC动态（Srimani & Prasad, 2013）。了解历史LULC动态对于预测未来的城市发展压力和支持主动决策和可持续发展战略也很重要（Kumar & Agrawal, 2022; Singh et al., 2022）。因此，利用这些方法产生了大量数据，用于研究森林覆盖率、植物类型分析和土地利用变化等主题（Sarmah et al., 2012）。如果没有遥感技术，在景观类型持续变化的情况下，将难以对景观动态进行大规模研究。结合新的空间建模和GIS技术，这一进步扩大了监测区域变化速率、模式和方向的广度和精度。
在影响LULC变化的诸多因素中，人口增长和城市化是LULC变化的主要决定因素（Grover & Singh, 2015; Msofe et al., 2019）。因此，多项研究已认识到映射LULC变化和城市扩张对决策活动的重要性。例如，Gebre Medhin等人（2019）利用GIS和遥感检测了城市LULC动态，Mukherjee（2022）利用LULC研究了城市蔓延，Tagil等人（2018）分析了城市扩张与景观格局之间的关系。人类对地球陆地表面的改造在速度、规模和地理范围上前所未有（Basanna, 2016; Turner et al., 1994）。虽然LULC变化与国家经济发展相关，但有必要在区域和地方尺度上研究这些变化，以了解其对环境可持续性的影响（Laymon, 2003）。在印度的多个城市开展了广泛的LULC研究，包括德里（Paul et al., 2021; Singh et al., 2022）、孟买（Shahfahad et al., 2021; Vinayak et al., 2021）、金奈（Chanu et al., 2021; Mathan & Krishnaveni, 2020）、艾哈迈达巴德（Mohammad et al., 2022; Pathan et al., 1991; Yatoo et al., 2022）和加尔各答（Biswas et al., 2020; Mandal et al., 2019; Mohibul et al., 2022）。
尽管科泽科德城区（KUA）是一个快速扩张的城市中心，且正式的规划监管有限（Nishara et al., 2021），但在长期的LULC研究中，科泽科德城区所受到的关注相对有限。虽然基于遥感和GIS的LULC分类、变化检测和城市扩张分析已是成熟的技术，但它们主要提供景观转型的空间和时间模式证据。本研究的意义在于将多十年的卫星LULC分析与社区对科泽科德城区土地利用转型的感知相结合。研究将多算法LULC分类与变化检测相结合，分析城市扩张的方向和强度，并结合家庭调查、焦点小组讨论和关键信息提供者访谈。这种综合方法既提供了景观转型的空间证据，又提供了关于当地社区如何感知LULC变化及其相关因素的上下文见解。研究结果旨在支持科泽科德城区基于证据的城市规划和可持续土地管理。
