تحليل المعطيات والصور الفضائية وتفسيرها
ما المقصود بتحليل وتفسير الصورة الفضائية : يقصد بها فحص البيانات الخام التي تتضمنها الصورة الى معلومات يمكن الافادة منها . بمعنى التعرف على الاهداف الارضية المدروسة وتمييزها وفصلها عن غيرها والصفات الدالة عليها في الصورة . أي استخلاص المعلومات النوعية والكمية من صورة الاستشعار عن بعد .
ولنتعرف على مراحل تحليل الصورة الفضائية وهي:
معالجة المعطيات: جميع المعطيات التي تسجلها أجهزة الاستشعار عن بعد سواء من الجو الخارجي أو الفضاء ما هي إلا مادة خام فيها كثير من التشويش والتشويه ولابد من إخضاعها لمجموعة من العمليات الهادفة لتصحيحها وتحسين مادتها ومعالجتها حتى تمكن الاستفادة منها:
التصحيح correction: عندما يتم استقبال المعطيات تكون مشوهة هندسياً وإشعاعياً بسبب مجموعة من العوامل التي لا يمكن التحكم فيها، وأهم هذه العوامل ما يلي:
العوامل المؤثرة في الحالة الهندسية: ينتج التشوه الهندسي من تغير ارتفاع الساتل الصنعي، وتغير سرعته وحركة المرآة المتذبذبة في الماسح المتعدد الأطياف، وسرعتها وكذلك تغير تضاريس المشهد المصور، ودوران الأرض (تتحرك الأرض مسافة 13كم في مدة 28ثانية التي يتطلبها تسجيل المشهد الواحد من الساتل لاندسات) ولذلك لا يتطابق المشهد الخام مع مثيله في الطبيعة.
قبل توزيع المعطيات تقوم الجهة المسؤولة عن البرنامج الفضائي بإجراء بعض التصحيحات الهندسية الأولية، ومن ثم تجرى على المعطيات تصحيحات أخرى للتخلص مما بقي من تشويش، وتستخدم في هذه الحالة إحدى شبكات الإحداثيات العالمية «مثل شبكة ميركاتور» ويمكن أن تقوم الجهة المنتجة بهذه العمليات بناء على طلب المستثمر، أو يقوم بها المستثمر نفسه بأجهزة المعالجة الرقمية، وينتج من هذه التصحيحات عموماً صورة فضائية جديدة على أساس المعطيات الخام التي بثها الساتل اعتماداً على شبكة نقاط تحكم أرضية GCPs يتم تحديدها على الصورة الفضائية الخام والخريطة الطبوغرافية المرجعية للمنطقة المصورة.
العوامل المؤثرة في الحالة الراديومترية: يعود التشوه الراديومتري «الإشعاعي» إلى جهاز الاستشعار نفسه نتيجة التشويش أو سوء المعايرة بين الكواشف عند تسجيل بعض خطوط المسح أو بسبب وجود الرذَيْذَات والمواد المبعثرة الأخرى، أو بسبب المشهد نفسه لاختلاف التضاريس.
لذلك تجرى على المعطيات قبل توزيعها مجموعة من التصحيحات الراديومترية الأخرى، ويمكن أن تتم عمليات التصحيح في أثناء عمليات التحسين والتعزيز.
التحسين enhancement: يتضمن تحسين المعطيات مجموعة من العمليات الرقمية أو الترسيمية لتحسين ملامح الصورة الفضائية، وهذه العمليات هي:
ـ تعزيز التباين contrast enhancement
ـ الترشيح المكاني spatial filtering
ـ تناسب النطاقات bands combination
ـ التحليل التمايزي discrimination analysis
تعزيز التباين: وهي أكثر الطرائق شيوعاً، وتعتمد على أن قيم الشدات اللونية لمكونات الصورة لا تشمل المقياس اللوني الرقمي من 0-255 درجة كله، وينصب اهتمام المحلل على مستوى معين يمثل مظاهر محددة، لذلك تتم عملية مط القيم اللونية الممثلة في الصورة لتشمل المقياس اللوني كله، كي يتم تعزيز الفرق بين المظاهر البصرية لمكونات الصورة.
تناسب النطاقات: يمكن تطبيق العمليات الرياضية كافة على المعطيات الرقمية الفضائية المأخوذة ضمن عدة نطاقات طيفية، ولذلك يمكن تحضير نطاقات طيفية من جمع القيم الرقمية للنطاقات الطيفية أو طرحها أو ضربها أو قسمتها وإيجاد التناسب بينها، مما يساعد على التفريق بين بعض المكونات التي تتضمنها الصورة والتي لا يمكن إظهارها مباشرة من المعطيات الأصلية.
إن أفضل مثال على ذلك يسمى «الدليل النباتي» vegetation index الذي يحسن التمييز الطيفي للغطاء النباتي، فالنبات يتميز من غيره بعكس كمية قليلة من الأشعة الحمراء، وعكس كمية كبيرة من الأشعة تحت الحمراء القريبة، لذلك فإنه يمكن الربط بين الكتلة الحيوية للنباتات وقيم الدليل النباتي الذي يحسب من تناسب نطاق الأشعة الحمراء ونطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة من المعادلة التالية:
الدليل النباتي المعدَّل NDVI =
|
الأشعة تحت الحمراء – الأشعة الحمراء
|
الأشعة تحت الحمراء + الاشعة الحمراء
|
الترشيح: تستخدم مجموعة من المرشحات التي تؤثر في عناصر الصورة مجتمعة وليس إفرادياً ومن هذه المرشحات:
ـ المرشحات القليلة التمرير low-pass التي تعمل على إعطاء عنصر الصورة (البيكسل) القيمة الوسطية لمجموعة البيكسلات المحيطة (3×3 بيكسل)، والنتيجة تكون تنقية الصورة وإلغاء التباينات الخفيفة، ويمكن زيادة هذا الترشيح بزيادة عدد البيكسلات المعتمدة نافذةً لحساب القيمة الوسطية للسطوح.
ـ المرشحات العالية التمرير high-pass وهي التي تستخدم لتعزيز التباين بين مكونات الصورة لتظهر على نحو أوضح مثل الأنماط الجيولوجية والجيومورفولوجية والبنيات التحتية.
التصنيف classification: يعتمد تصنيف المعطيات الفضائية على حقيقة أن كل مادة من المواد تملك مجموعة من المعايير تسمى المعايير التحليلية يمكن استخلاصها من هذه المعطيات، ويمكن الاعتماد على عامل أو أكثر في تحليل المعطيات الفضائية ووضع الخرائط الموضوعية أو الغرضية منها.
ولكن التحليل الرقمي للمعطيات الفضائية يعتمد على التحليل الطيفي للمعطيات، الذي له علاقة باللون وقيمة السطوع، أما طرائق التصنيف المتبعة فهي:
التصنيف المراقب supervised classification: في هذه الطريقة يقوم المحلل بتحديد مدى قيم السطوع لكل مادة من المواد المصورة، بناء على تحليل مناطق اختبار ممثلة لها، ومن ثم يقوم البرنامج الرياضي المخصص للمعالجة الرقمية بحساب قيم السطوع لعناصر الصورة وتصنيفها حسب معايير التصنيف المطلوبة، ويمكن أن يتم ذلك بعدة طرائق منها التصنيف الموشوري parallelpiped classification حيث تحدد كل فئة من فئات التصنيف بقيمة سطوع دنيا وقيمة سطوع عليا لكل نطاق طيفي، وفي حال حدوث تداخل، فعلى المحلل تحديد قيمة الفصل بين الفئات، وهناك تصنيف التوزع الحقيقي real distribution classification، الذي تحدد فيه كل فئة من فئات التصنيف بقيم سطوعها الأعظمي، وبما يتناسب مع التحقق الحقلي، كذلك هناك تصنيف التشابه الأعظمي maximum liklihood classification، الذي تقرب فيه كل فئة من الفئات إلى التوزع النظامي لها، وهذا التصنيف يؤدي إلى دقة أعلى من التصانيف السابقة.
التصنيف غير المراقب unsupervised classification: في هذا التصنيف توزع عناصر الصورة إلى درجات طيفية أتماتياً، ويقوم الحاسوب بهذه العملية، بحسب قيم السطوع، ومن ثم يتم تصنيف الدرجات هذه إلى فئات تصنيفية بحسب موضوع الدراسة بعد إجراء التحقق على مناطق مختارة وممثلة للدرجات الطيفية.
