مقدمة عن الاستشعار عن بعد
الاستشعار عن بعد هو عبارة عن العلوم والتقنيات التي تقوم بالتعرف والحصول على الخصائص الفيزيائية لقطعة جيوغرافية من الأرض (مثل اللون، الإشعاعات المنبعثة أو المنعكسة وغيرها) عن بعد باستخدام طرق مختلفة كالطائرات بدون طيار، أو طائرات بطيار، أو عن طريق الأقمار الصناعية بواسطة كاميرات متخصصة ذات تقنية عالية لالتقاط عدد كبير من البيانات والأبعاد.
أنواع البيانات في الاستشعار عن بعد
علم الاستشعار عن بعد بشكل عام يتعامل مع أنواع مختلفة من البيانات
الصور ثنائية الأبعاد (Normal 2D Image)
الصور ثنائية الأبعاد فائقة الدقة (Very High Resolution Image - VHR)
الصور فائقة الطيفية (Hyperspectral Image - HSI)
وغيرها الكثير
مهام علم الاستشعار عن بُعد
يقوم علم الاستشعار عن بعد بالعديد من المهمات ومحاولة حل أنواع مختلفة من التحديات
تصنيف غطاء الأرض (Land-Cover Classification) هو عبارة عن محاولة تصنيف نوع الغطاء الأرضي الطبيعي كما تم التقاطه بواسطة وسائل الاستشعار عن بعد سواء صورة عادية أو طيفية أو غيرها من الطرق. على سبيل المثال يتم تصنيف الغطاء الأرضي كـــ منطقة نبات، أو منطقة غابات، أو منطقة سكنية، أو منطقة مياه وغيرها.
تصنيف استخدام الأرض (Land-Use Classification) هو عبارة عن محاولة تصنيف الاستخدام البشري لقطعة جيوغرافية أرضية باستخدام إحدى وسائل الاستشعار عن بعد. على سبيل المثال: أراضي زراعية، أو مناطق سكنية، أو أراضي صناعية، أو مناطق تعدين، أو مناطق تسلية وغيرها.
إزالة الضوضاء والشوائب من الصور (Image Denoising) إزالة الضوضاء من صور الاستشعار عن بُعد تُعد من الخطوات الحيوية لتحسين جودة الصور وتحليلها بدقة. تتعرض هذه الصور غالبًا لأنواع متعددة من الضوضاء أثناء عملية الالتقاط أو الإرسال، مثل الضوضاء العشوائية أو ضوضاء المستشعرات. تهدف تقنيات إزالة الضوضاء إلى تحسين وضوح التفاصيل مع الحفاظ على الملامح الهامة في الصورة، وذلك باستخدام خوارزميات معالجة الصور مثل الفلاتر المكانية، أو تقنيات التعلم العميق الحديثة التي أثبتت كفاءة عالية في هذا المجال.
مراقبة البراكين النشطة (Monitoring Active Volcanoes) يُعد الاستشعار عن بُعد أداة فعّالة في مراقبة البراكين النشطة، حيث يتيح جمع بيانات دقيقة ومستمرة دون الحاجة للتواجد في مناطق خطرة. من خلال استخدام الأقمار الصناعية المزودة بأجهزة استشعار حرارية ومرئية، يمكن تتبع التغيرات في درجة حرارة سطح الأرض، ورصد تصاعد الغازات والرماد البركاني، ومراقبة التشققات والانبعاثات البركانية. تساعد هذه البيانات في التنبؤ بالانفجارات المحتملة وتحسين استجابات الطوارئ، مما يسهم في حماية الأرواح والممتلكات وتقليل آثار الكوارث الطبيعية.
متابعة حركة السحب (Cloud Tracking) يُستخدم الاستشعار عن بُعد بشكل واسع في تتبع حركة السحب ودراسة خصائصها، مما يسهم في تحسين التنبؤات الجوية وفهم الأنماط المناخية. من خلال الأقمار الصناعية المزودة بأجهزة استشعار متعددة الطيف، يمكن مراقبة توزيع السحب، ارتفاعها وكثافتها بشكل دوري ودقيق. تتيح هذه التقنية تحليل تطور العواصف ومتابعة تشكل الأعاصير، مما يساعد في إصدار التحذيرات المبكرة وتقليل المخاطر المرتبطة بالطقس القاسي.
التقسيم (Segmentation) في الاستشعار عن بُعد تُعد عملية التقسيم أحد أهم الأدوات في تحليل البيانات المستشعرة عن بُعد، حيث تهدف إلى تقسيم الصورة أو البيانات المستشعرة إلى مناطق متجانسة تتشابه في الخصائص مثل اللون أو النصوع أو الملمس. تُستخدم هذه التقنية في مجموعة واسعة من التطبيقات الجغرافية والبيئية. على سبيل المثال، يُستخدم التقسيم في تصنيف الأراضي لتمييز أنواع مختلفة من الأراضي مثل الغابات، والمسطحات المائية، والمناطق الحضرية. كما يُستخدم في مراقبة التغيرات البيئية مثل تتبع تدهور الأراضي أو انكماش المسطحات المائية. في مجال الزراعة، يُستخدم التقسيم لتحديد مناطق المحاصيل الزراعية وتقييم صحتها. بالإضافة إلى ذلك، يُستخدم التقسيم في تحليل البيانات الملتقطة بواسطة الأقمار الصناعية أو الطائرات المُسيّرة (UAV) لتمييز المعالم الطبيعية مثل الجبال والأنهار، أو حتى لتحديد الحواف بين المناطق المختلفة في مشاهد حضرية. يمكن أن يكون التقسيم دقيقًا للغاية باستخدام تقنيات مثل التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، مما يتيح تحسين دقة التحليل واتخاذ قرارات أفضل في مختلف المجالات.
وغيرها الكثير.
مصطلحات شائعة
UAV (طائرة مسيرة بدون طيار) هي طائرة صغيرة تعمل بدون طيار، تُستخدم في الاستشعار عن بُعد لجمع البيانات من الأرض أو الجو باستخدام مستشعرات مثل الكاميرات والماسحات الضوئية.
Satellite (القمر الصناعي) هو جسم فضائي يرسل بيانات الاستشعار عن بُعد من خلال المستشعرات المثبتة عليه، ويُستخدم لجمع معلومات عن الأرض والغلاف الجوي.
Spatial Resolution (الدقة المكانية) تشير إلى القدرة على تمييز التفاصيل الصغيرة في الصورة أو البيانات المستشعرة. كلما كانت الدقة المكانية أعلى، كانت التفاصيل أكثر وضوحًا.
Field of View (مجال الرؤية) هو المساحة التي يمكن للمستشعر تغطيتها في لحظة معينة، ويؤثر في كمية البيانات التي يتم جمعها في وقت محدد.
Re-Visit Interval (فترة إعادة الزيارة) هي المدة الزمنية بين مرور نفس القمر الصناعي أو الطائرة المسيرة فوق نفس المنطقة للحصول على بيانات جديدة.
Swath (المسار) هو العرض الجغرافي الذي يغطيه المستشعر أثناء تحليقه فوق الأرض، والذي يحدد مدى المنطقة التي يمكن مسحها في كل مرة.
Swath Overlap (تداخل المسار) يشير إلى المنطقة التي تتداخل فيها المسارات المجاورة للمنطقة نفسها، مما يسمح بتغطية أكثر تفصيلاً ودقة للمنطقة المستشعرة.
تقنيات تقليدية شائعة
استخراج الميزات (Feature Extraction) يُعد استخراج الميزات عملية حاسمة في مجال الاستشعار عن بُعد، حيث يهدف إلى تحديد واستخراج المعلومات الهامة من البيانات المستشعرة (مثل الصور الفضائية أو الصور الجوية). يتم من خلال هذه العملية استخدام تقنيات رياضية وإحصائية لتحويل البيانات الخام إلى مجموعة من الخصائص أو الميزات التي يمكن أن تساعد في تحليل الصورة أو المشهد. تشمل هذه الميزات الألوان، الأشكال، الأنماط والملامح الطبوغرافية التي يمكن أن تكون ذات قيمة في التطبيقات المختلفة مثل تصنيف الأراضي أو مراقبة التغيرات البيئية. يُستخدم استخراج الميزات في تسريع وتحسين عمليات التحليل مثل التعرف على الأنماط وتصنيف الأشياء.
تحويل الميزات غير القابلة للتغيير (Scale Invariant Feature Transform - SIFT) هي خوارزمية معروفة لاستخراج الميزات من الصور، حيث تركز على العثور على نقاط مميزة في الصورة التي تبقى ثابتة بغض النظر عن تغيير المقاييس أو التدوير أو الإضاءة. يُستخدم SIFT بشكل واسع في تطبيقات الرؤية الحاسوبية والاستشعار عن بُعد للتعرف على الأجسام أو المعالم الجغرافية في صور متعددة أو صور ملتقطة في أوقات أو من زوايا مختلفة. تعتبر هذه الخوارزمية فعالة في العثور على الميزات التي يمكن ربطها بين الصور المختلفة، مما يسهل تتبع المعالم عبر المشاهد المتغيرة.
مدرجات الاتجاهات المحورية (Histograms of Oriented Gradients - HOG) هي تقنية لاستخراج الميزات من الصور تُستخدم بشكل رئيسي في التعرف على الأشكال أو الكائنات في الصور. تقوم هذه التقنية بتحليل الصورة من خلال حساب الاتجاهات الحادة (التدرجات) في كل جزء من الصورة ثم تصنيفها إلى "مدرجات" الاتجاهات. يُستخدم HOG بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب تمييز الأجسام مثل التعرف على البشر أو المركبات في صور الاستشعار عن بُعد. واحدة من مميزات HOG هي قدرته على التقاط التفاصيل الهامة مثل الحواف والزوايا في الصورة، ما يجعله مفيدًا في أنظمة المراقبة.
كيس الكلمات البصرية (Bag of Visual Words - BoVW) هو نموذج يُستخدم في تحليل الصور يتم من خلاله تقسيم الصورة إلى مجموعة من المكونات البصرية (مثل الحواف أو النقاط المميزة) ثم تحويلها إلى "كلمات" بصرية. يتم في هذه العملية تجميع النقاط المميزة في "قواميس" من الكلمات البصرية، التي تمثل خصائص الصورة. يُستخدم نموذج BoVW بشكل واسع في تصنيف الصور حيث يُمكّن من مقارنة الصور بناءً على خصائصها البصرية المستخلصة. هذا النموذج لا يعتمد على ترتيب النقاط المميزة في الصورة، ولكنه يعتمد على توزيع هذه النقاط واستخدامها في تحليل الصورة.
استخراج الميزات باستخدام التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) يُعد استخدام التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، من أحدث الاتجاهات في استخراج الميزات من الصور في الاستشعار عن بُعد. تعمل CNNs على استخراج ميزات متعددة من الصور بدءًا من الميزات البسيطة مثل الحواف والنقاط، وصولًا إلى الميزات الأكثر تعقيدًا مثل الأشكال والأنماط في مستوى أعمق. يُعتبر هذا الأسلوب مفيدًا في العديد من التطبيقات مثل تصنيف الأراضي، اكتشاف الأجسام، والتعرف على الأنماط الجغرافية. باستخدام CNNs، يتم تدريب الشبكات العصبية على مجموعات كبيرة من البيانات لاكتشاف الميزات التي يمكن أن تُستخدم في التنبؤات أو التحليل. تُعتبر هذه التقنية أكثر فعالية ودقة مقارنة بأساليب استخراج الميزات التقليدية لأنها تعتمد على التعلم التلقائي لتحديد الميزات الأنسب لتطبيقات معينة.
