د. علي الغامدي
04-05-2006, 01:05 AM
الأعضاء المتخصصون في نظم الإستشعار عن بعد...
أريد أن أطرح سؤال دقيق لعلنا نستفيد:
هناك من يرى أن تصنيف المرئية يجب أن يكون قبل التصحيح الهندسي حتى لا تتأثر القيم من خلال عملية إعادة التمثيل Resampling ، فتصبح القيم مختلفة وعليها يكون التصنيف غير صحيح خاصة إذا أستخدمنا طريقتي Bilinear و Cubic. وهناك من يرى أنه يمكن أن يكون العكس؛ أي نصحح ثم نصنف، لكن بشرط أن نستخدم في إعادة التمثيل طريقة Nearest Neighbor، إذ أنه معلوم أن القيم لن تتغير بهذه الطريقة بعد التحويل.
معظم الكتب والدراسات لا تبين ذلك صراحة، أو أنها تقول الذي ذكرت أعلاه، أو تقول هناك تأثير طفيف (لا يؤثر)، وبعضها متشدد في قضية الصحة والدقة وتقول مهما كانت ضئالة الخطأ لا بد أن نصنف قبل عمل التصحيح الهندسي. فهل من أحد عمل في هذا المجال يقدم لنا إجابة موثقة؟
مع العلم أنه ينفع موضوع دراسة ماجستير، ويمكن أن يطور ويأخذ كثير من العوامل والمتغيرات وينفع المهتمين والمتخصصين في العالم، بغض النظر عن وجود دراسات مماثلة، خاصة وأن مسارات الأقمار الصناعية مختلفة بالطبع من مكان إلى آخر، وكذا بالنسبة للمتغيرات والعوامل.
علي الغامدي
أريد أن أطرح سؤال دقيق لعلنا نستفيد:
هناك من يرى أن تصنيف المرئية يجب أن يكون قبل التصحيح الهندسي حتى لا تتأثر القيم من خلال عملية إعادة التمثيل Resampling ، فتصبح القيم مختلفة وعليها يكون التصنيف غير صحيح خاصة إذا أستخدمنا طريقتي Bilinear و Cubic. وهناك من يرى أنه يمكن أن يكون العكس؛ أي نصحح ثم نصنف، لكن بشرط أن نستخدم في إعادة التمثيل طريقة Nearest Neighbor، إذ أنه معلوم أن القيم لن تتغير بهذه الطريقة بعد التحويل.
معظم الكتب والدراسات لا تبين ذلك صراحة، أو أنها تقول الذي ذكرت أعلاه، أو تقول هناك تأثير طفيف (لا يؤثر)، وبعضها متشدد في قضية الصحة والدقة وتقول مهما كانت ضئالة الخطأ لا بد أن نصنف قبل عمل التصحيح الهندسي. فهل من أحد عمل في هذا المجال يقدم لنا إجابة موثقة؟
مع العلم أنه ينفع موضوع دراسة ماجستير، ويمكن أن يطور ويأخذ كثير من العوامل والمتغيرات وينفع المهتمين والمتخصصين في العالم، بغض النظر عن وجود دراسات مماثلة، خاصة وأن مسارات الأقمار الصناعية مختلفة بالطبع من مكان إلى آخر، وكذا بالنسبة للمتغيرات والعوامل.
علي الغامدي