الصور إلى الخرائط
صور الاستشعار عن بعد هي شبكة من وحدات البكسل بقيم عددية بينما تستخدم الخرائط إحداثيات X و Y لتحديد موقع النقاط والخطوط والمناطق (المضلعات) التي تتوافق مع معالم الخريطة. إن تحويل صورة القمر الصناعي إلى خريطة ذات دقة عالية هي عملية تتطلب خبراء وعمل ميداني.
يمكن تقسيم عملية إنشاء خريطة من بيانات الاستشعار عن بعد إلى 4 خطوات تظل متشابهة لجميع الموائل مع بعض الاختلافات اعتمادًا على نوع بيانات الاستشعار عن بعد ، والمقياس ، والفريق الذي يقوم برسم الخرائط ، وما إلى ذلك.
بعض الخطوات الأكثر شيوعًا هي:
- الحصول على صور الاستشعار عن بعد
- معالجة البيانات الأولية
- التدريب والتصنيف
- التحقق
نقدم هنا نظرة عامة سريعة على كل خطوة من هذه الخطوات.
1. الحصول على صور الاستشعار عن بعد
هناك أنواع عديدة من بيانات الاستشعار عن بعد. صور الأقمار الصناعية البصرية ، صور الأقمار الصناعية الرادارية ، الصور الفائقة الطيفية من أجهزة الاستشعار المحمولة جواً ، صور الطائرات بدون طيار ، إلخ. تعتمد بيانات الاستشعار عن بعد المستخدمة في المشروع على حجم المشروع ، والقدرة على تحليل البيانات ، ومتطلبات الموطن ، والميزانية . على سبيل المثال ، سيتطلب رسم خريطة للشعاب المرجانية على شعاب مرجانية واحدة بيانات استشعار عن بعد مختلفة عن رسم خرائط المدى العالمي لأشجار المانغروف. كقاعدة عامة ، كلما كانت المنطقة المراد تعيينها أصغر ، زادت دقة الصور.
2. معالجة البيانات الأولية
عادةً ما تتطلب البيانات الأولية معالجة قبل استخدامها. على سبيل المثال ، سيتم تصحيح الصور لرسم خرائط للشعاب المرجانية لتأثيرات الضباب والغطاء السحابي وبريق الشمس والعمق.
3. التدريب والتصنيف
خاضعة للإشراف على أساس بكسل هي واحدة من أكثر تقنيات تحليل الصور شيوعًا. يتم تحديد وحدات البكسل التي تمثل كل فئة في مخطط التعيين الذي سيعمل بمثابة وحدات بكسل للتدريب. تم التحقق من صحة وحدات البكسل التدريبية من خلال البيانات الميدانية أو غيرها من المصادر الموثوقة وتم إنشاء توقيع انعكاس طيفي. تتم مقارنة تواقيع التدريب لكل فئة يتم تعيينها كميًا بكل بكسل في الصورة ، ويتم تخصيص وحدات البكسل لفئة التعيين التي يشبه توقيعها الطيفي إلى حد كبير.
تحليل الصور القائم على الكائن هي تقنية تصنيف صور حديثة وأكثر قوة. يقوم تحليل الصورة المستند إلى الكائن أولاً بتقسيم الصورة إلى كائنات. يعتمد التقسيم على التوقيعات الطيفية لوحدات البكسل ، وشكل الكائن وحجمه ، أو نسيج وحدات البكسل داخل الكائن. بمجرد تقسيم الصورة ، يقوم المستخدم بمطابقة كل فئة من فئات الغطاء الأرضي ببضعة كائنات عينة. ثم يتم تصنيف الصورة.
4. المصادقة / الدقة
يعد تقييم الدقة أو التحقق من صحتها جزءًا مهمًا من أي مشروع تصنيف ويوفر مقياسًا لمدى دقة منتج الخريطة. يستخدم بيانات "مرجعية أرضية" مستقلة لحساب درجة دقة مبنية على الإحصاء بناءً على مقارنة فئة الآيات المتوقعة (المعينة) التي تمت ملاحظتها في الحقل. بمعنى آخر ، تتم مقارنة البيكسلات المصنفة أو الكائنات المصنفة بالواقع ، أو ما هو موجود في ذلك الموقع. في حين أن جمع البيانات الميدانية المستقلة يمكن أن يكون مستهلكًا للوقت ومكلفًا ، يمكن أيضًا اشتقاق هذه البيانات من تفسير الصور عالية الدقة أو الصور المصنفة الموجودة أو الخبراء المحليين.