عرض للطباعة
Satellite Sensor Spectral Range Band #s Scene Size Pixel Res
L 1-4 MSS multi-spectral 0.5 - 1.1 µm 1, 2, 3, 4 185 X 185 km 60 meter
L 4-5 TM multi-spectral 0.45 - 2.35 µm 1, 2, 3, 4, 5, 7 30 meter
L 4-5 TM thermal 10.40 - 12.50 µm 6 120 meter
L 7 ETM+ multi-spectral 0.450 - 2.35 µm 1, 2, 3, 4, 5, 7 30 meter
L 7 ETM+ thermal 10.40 – 12.50 µm 6.1, 6.2 60 meter
L 7 Panchromatic 0.52-0.90 µm 8 15 meter
سؤال اخر هل إذا كان عندي صورة ملبقطة بالمستشعر Etm و متفرقة الحزم فهل استطيع ان اصنع منها عناصر المستشعرات الاخري مثل صورة من Mss أو Tm
يرفع
شوف
اعتقد ان البيانات اللى انت حاططها فوق كانت فى جدول وانت نسختهم وحطيطهم فى المنتدى مرة واحدة
البيانات الاول اسم المجس المستخدم فى التقاط الصور وبعدين الطول الموجى
وبعدين ابعاد الصورة الواحدة الملتقطة بهذا المجس واخيرا الدقة المكانية
بخصوص سؤالك عن etm+
اللى عندك هو الاحدث والافضل فلماذا تريد الحصول على الاقدم؟
بارك الله فيك اخي محمد اسيوط علي التوضيح وبارك الله فيك
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
الأخ الفاضل محمد الحسن، حياكم الله،
عن سؤالكم عن النطاقات الخاصة بالمتحسسات + MSS, TM, ETM الموجودة على سلسة الأقمار الصناعية الأمريكية Landsat أحب ان اوضح الآتي: فهي كما انت ذكرتها بأطوال موجية مختلفة، فالنطاقات ألاولى والثانية والثالثة خصصت للأطوال الموجية المرئية Visible والنطاقات الرابعة والخامسة والسابعة للأطوال الموجية تحت الحمراء، في حين خصص النطاق السادس للأطوال الموجية تحت الحمراء الحرارية Thermal. اما النطاق الثامن (في المتحسس +ETM) ويدعى Panochromatic فيتميز عن النطاقات الأخرى بدقته المكانية العالية (15 متر) في حين تكون (30 متر) للأخريات ويمكن الأستفادة منه في زيادة دقة وحدة (Sharpness) للصورة الناتجة من دمج النطاقات (1-7).
يمكن استعمال صور ونطاقات سلسلة الأقمار الصناعية الأمريكية Landsat في دراسات وبحوث ومشاريع البيئة والمجالات الأخرى، ويمكن لك ان تستعمل صور المتحسس +ETM في دراساتك فهي تحتوي على ميزات لاتحتويها صور المتحسس TM و MSS ، ولكن نضطر احيانا مثلا لإستعمال صور المتحسس MSS اذا كنا بحاجة الى صورة لمنطقة الدراسة ملتقطة على سبيل المثال في عام 1974 إذ حينها كان القمر الصناعي Landsat 1 شغالا.
وعلى سبيل المثال ايضا ومن خلال تقنية مايسمى بالـBand ratio يمكن ان نستخلص مختلف المعلومات عن الغطاء الأرضي ونعزله لوحده (masking) ثم نصدره كصورة جديدة لمعلم feature واحد من الغطاء الأرضي، كالغطاء النباتي او المسطحات المائية او القطاعات السكنية او المناطق المتصحرة او الترب المتملحة. بالإمكان ان نوجه هذه المخرجات بهيئة راستر فايل (raster file) الى برامج نظم المعلومات الجغرافية GIS ومن هناك يمكن ان نعمل ونبني قواعد البيانات الخاصة بتلك المعالم والتي منها سنحصل على الخرائط الموضوعية Theme maps الخاصة بمنطقة الدراسة.
مع اطيب تحياتي.
د . الف الف شكر علي هذا الشرح الممتاز وجزاك الله كل خير و احب ان اسألك سؤال اخر ما هو نوع الصور التي توجد في رابط للأستاذ فهد الاحمدي و المثبت في ملتقى علم الاستشعار عن بعد و برامجة RS بمعني كيف يمكن ان اعرف نوع المجس التي اللتقطت به و هل إذا كانت الصورة من لاند سات 7 فهل هذا يعني انها من المجس etm , لاني امك جميع صور الخاص عن مورتانيا من رابط الذي وضعه الاستاذ فهد الاحمدي , و إاذا كانت الصور من المجس المذكور فهل يمكن ان إعادة تقسيمها الي الوانها الرئسية التسع التي تم لتقاطها بها و من جهة ثانية و هل العكس بالعكس صحيح .
و اسمح لي علي كثرة الاسئلة , طبعا هذا عائد لان البلاد التي انا منها لا اعرف شخص ممكن ان يساعد في هذا المجال و ربما لا يوجد . في الاخير جزاك الله عني كل خيرا
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
الأخ الكريم محمد الحسن،
تستطيع ان تعرف نوع المتحسس الذي التقط الصورة من خلال ملف المعلومات (header file) الذي يرافق كل صورة ويحتوي على معلومات مهمة عن تاريخ التقاط الصورة ونوع المتحسس و زاوية ارتفاع الشمس وغيرها من المعلومات المفيدة. اما اذا كانت الصورة ملتقطة بواسطة القمر الصناعي لاندسات 7 فإن ذلك يعني انها ملتقطة بالمتحسس +ETM الذي يوجد على القمر لاندسات 7 فقط.
اما عن سؤالك عن صور المتحسس +ETM فإنها تحتوي 9 نطاقات ويمكن ان تستعمل اي تشكيلة لونية منها، ولكل منها فائدة في مجال معين، ومن جهة اخرى بالإمكان ان تستعمل عدد محدد من النطاقات او نطاق واحد وحسب نوع المعالجة والتحليل المطلوب. تأتي الصور وهي مكونة من 9 ملفات منفصلة وملف معلومات ويتوجب جمع النطاقات في ملف واحد لكي تكون جاهزة للمعالجة والتحليل، وبالمقابل بالإمكان ايضا عزل نطاق واحد لوحده وحفظه كملف منفصل والعمل عليه بمفرده (كالنطاق الحراري – نطاق 6) وحسب الرغبة.
شكرا لك ومرحبا بك وبأسئلتك وبالجميع.
مع تقديرنا وتحياتنا.
جزاك الله كل خير علي الشرح الرائع و بارك الله فيك , اما عن الشق الاخير من الشرح اريد ان اسأل عن كيفية عزل الالوان للصورة مثلا عندي ايرداس عندما اريد عزل الاول تنعزل الالوان الرئيسية فقط Rgb و ايضا نفس القضية مع برنامج Envi4.5 فهل يمكن ان توضحوا لي كيفية عزل تلك الاطياف بشرط ان لا اكون قد اثقلت عليك و اعتبره السؤال الاخير. وجزاك الله كل خير
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته...
الأخ الكريم محمد الحسن، شكرا لك وحياكم الله..
اولا ارجو ان تعذرني في عدم فهمي لما قصدته انت بعزل الألوان. ان كنت تعني التوليفة او التشكيلة اللونية Color composite فهي تشكيلة لونية مكونة من الألوان الأساسية الأحمر والأخضر والأزرق وهي الألوان الأساسية التي تتكون منها بقية الألوان. التشكيلة اللونية تحتوي وتعرض ثلاث نطاقات من الصورة الفضائية، حيث يخصص لون واحد لكل نطاق، فعلى سبيل المثال يخصص اللون الأحمر للنطاق الأول، والأخضر للنطاق الثاني و الأزرق للنطاق الثالث وهذه التشكيلة تسمى التشكيلة اللونية الطبيعية Natural color composite (RGB_321) حيث تظهر فيها المعالم والعوارض والأغطية الأرضية بالألوان الطبيعي وكما تبدو لعيوننا في الطبيعة، وهذه التشكيلة لها ايجابياتها وسلبياتها. وهناك التشكيلة اللونية الكاذبة False color composite (RGB_432) وهنا يأخذ الغطاء النباتي مثلا اللون الأحمر وذلك لأن النطاق الرابع في المتحسس +ETM (حيث يكون انعكاس الأشعة الكهرومغناطيسية والخاصة بالنطاق الرابع في أعلاها بالنسبة للغطاء النباتي) يعرض ضمن قناة اللون الأحمر، وهذا مايجعله سهل التمييز عن بقية المعالم للغطاء الأرضي.
تستطيع بعد ان تختار التشكيلة اللونية ان تغير نوع النطاق لكل قناة لونية في التشكيلة اللونية، وبالنتيجة ستكون التشكيلة اللونية من نوع جديد ويعرض المعالم الأرضية بشكل جديد.
هذه بعض الروابط المفيدة عن جوانب من الموضوع
http://www.cas.sc.edu/geog/Rsbook/Ex...s/Rse/e02.html
http://ccrs.nrcan.gc.ca/resource/index_e.php
ارجو ان يكون ما ذكرته مفيدا، مع أطيب تحياتي.
استاذي الدكتور و الله لقد حللت لي مسألة منذو سنة و انا لم اكن فهمها و فيها تعقيد لي لأني كنت اعتقد ان الصورة في المستشعر etm تأتي متفرقة الالوان عند فتحا في اي برنامج بمعني بدلا من 123 اي الالوان الرئسية كما وضحتم لي كنت اظن بانها تكون بهذا الشكل 123456789 و هذا طبعا سوء فهم .
و بارك الله فيك وفي صبرك علي و جزاك الله عني كل خير.
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته...
الأخ الكريم محمد الحسن، شكرا لك وحياكم الله، والحمد لله اني استطعت المعاونة، مرحبا بك وبالجميع.
اخي كملخص لما تقدم فأن الصورة الفضائية نشتريها او نحصل عليها من مصدرها وهي مكونة من ملفات منفصلة، ملف واحد لكل نطاق، مع ملف معلومات. عند استلامها إما بألإنترنيت او بالأقراص، يقوم المستفيد user بتجميع تلك الملفات (النطاقات) في ملف واحد يحوي ضمنا النطاقات المتعددة للصورة الفضائية، وحينها تكون الصورة الفضائية جاهزة للمعالجة والتحليل.
عند المعاينة البصرية و إستكشاف معالم الصورة و ما تحتويه من معالم (عوارض features) وتفسيرها بصرياvisual interpretation فأن المستفيد يلجأ الى إختيار ثلاثة نطاقات من بين مجموع نطاقات الصورة لكي يعرضها بتشكيلة لونية color composite من بين عدة تشكيلات لونية متعارف عليها، ولكل منها فوائدها وظروف استخدامها، حيث توفر برامجيات المعالجة الرقمية امكانية ومرونة في تخصيص اي من النطاقات لكي تعرض ضمن احدى القنوات الثلاث للتشكيلة اللونية. اما لماذا تتكون التشكيلة اللونية من ثلاث الوان (الأحمر والأخضر والأزرق RGB) فذلك عائد الى ان هذه الألوان تمثل الألوان الأساسية ومنها تتكون كل الوان الأجسام والأهداف والمعالم في الطبيعة والتي اعتادت عيوننا البشرية على رؤيتها وتحسسها.
ماتقدم هي اساليب مفيدة في التفسير البصري لمعالم الصورة، اما لو اردنا استخلاص معلومات وخرائط موضوعية مختصة بمظهر واحد (one feature) او استعمالات الأرض المختلفة فهنا علينا اتباع اساليب عديدة في المعالجة الرقمية للصورة، ونلجا فيها الى تطبيق بعض العمليات الرياضية على جزء او كل نطاقات الصورة وذلك لإستخلاص معلومات جديدة منها، كالغطاء النباتي او المسطحات المائية او القطاعات السكنية او انواع الصخور او المناطق المتصحرة والكثبان الرملية وغيرها. بعد ذلك تأتي مرحلة عزل تلك المظاهر التي تم استخلاصها عن بقية معالم الصورة الأخرى وانتاج صورة جديدة منها من نوع raster file والذي من ثم يمكن تصديره الى برامج نظم المعلومات الجغرافية مثل ArcGIS, ArcView وغيرها، حيث يتم هناك استلامها معالجتها وانشاء ملفات فيكتور vector file منها ومن ثم انتاج خرائط موضوعية theme maps منها وحساب مساحات تلك المعالم المستخلصة من الصورالفضائية. كما يمكن حساب مساحات تلك المعالم الأرضية كالغطاء النباتي او المناطق القاحلة على مستوى المحافظة او المستويات الإدارية الأصغر الأخرى.
بالطبع يمكن اجراء ما ذكرته مرتين، المرة الأولى على صورة منطقة الدراسة لعام 2008 على سبيل المثال والمرة الثانية على صورة المنطقة نفسها ولكن في عام 1988مثلا، وعندها نحصل في النهاية على مساحة الغطاء النباتي في منطقة الدراسة في عام 2008 و 1988، وبعملية حسابية بسيطة نستطيع معرفة الزيادة او النقصان في مساحة الغطاء النباتي التي حدثت في منطقة الدراسة خلال 20 سنة. او يمكن وبواسطة اسلوب اخر يسمى image differencing ان نطرح صورة الغطاء النباتي لعام 1988 من صورة الغطاء النباتي لعام 2008، ونحصل من تطبيق هذه العملية على المناطق التي حصلت بها زيادة في الغطاء النباتي positive change او نقصان في الغطاء النباتي negative change، ومن ثم انتاج خارطة للمناطق ذات الزيادة في الغطاء النباتي وخارطة للمناطق ذات التدهور في الغطاء النباتي.
هذه بعضا من تطبيقات واساليب العمل مع الصور الفضائية الرقمية ومجالات الإستفادة منها.
شكرا لكم ودعائي بالتوفيق من الله سبحانه وتعالى للجميع.
مع أطيب التحيات.
جزاك الله كل خير علي هذا التوضيح و بارك الله
دكتور اياد كيفية التحويل من DN الى Reflection في النطاق الحراري لاندسات ETM+7