خريطة الإستخدامات الأرضيه و الغطاء الأرضى

[فهد الأحمدي]

إذاً لديك في الغالب سبع فئات ( يمكن دمجها لتصبح أقل أو زيادتها حسب الغرض من التصنيف)
1 - سهل ساحلي
2 - مرتفعات صخرية (نارية، رسوبية)
3 - سبخة شاطئية
4 - مدينة
5 - طريق
6 - مزارع النخيل
7 - أعشاب طبيعية على وديان المخرات


طالما أنك لست خبير بعملية التصنيف (مثلي) فالحل الأمثل هو التصنيف المراقب خصوصاً وأنك تستطيع الوصول إلى المنطقة، هناك عدة طرق للتصنيف المراقب لعل من أشهرها (Maximum Likelihood) خصوصاً إذا كان توزيع البيانات لديك يتبع التوزيع الطبيعي

أما إذا كنت خبيراً بهذه العملية فأقترح عليك استخدام الشبكة العصبية أو التصنيف المختلط (Hyprid classification)
جيد لو تم عمل عدة طرق مع المقارنة بينهم وترجيح الأفضل باستخدام عدة طرق من خلال نتائج تقدير الدقة مثل (Accuracy Assessment)

يفضل عمل زيارة حقلية للموقع وربط أحداثيات النقاط بالفئات السابق ذكرها (السبعة) خذ أكثر من عينة لكل فئة


طلما أنك حددت نوعية صور القمر الصناعي وهي (ETM+) فلابد أن تأخذ في الاعتبار أن المواقع التي تقل أبعادها عن ضعب أبعاد الخلية (Pixels) يصعب استخلاص بياناتها ومن أمثلة ذلك الطرق والمنازل الصغيرة

والله تعالى أعلم

[أ. د. ظافر بن علي القرني]

شكرًا للمهندس فهد على جهوده التي يبذلها في سبيل تذليل الصعاب أمام مستخدمي هذه التقنية. والذي أراه أن التصنيف غير المراقب Unsupervised Classification قد يكون هو الأسهل لمن لم يتمكّن بعد من هذه البرامج. والسبب في ذلك أن جلّ مهمة التصنيف تلقى على الآلة ولا يبقى للمستخدم سوى تحديد بعض الخصائص التي يسأل عنها من قبل البرنامج مثل عدد أصناف ظواهر الصورة (Number fo Classes)، والحد الفاصل بين الصنف والصنف الآخر. وهذه الخصائص (أو العوامل) يمكن الوصول إلى أفضلها بتكرار المحاولة وتغيير أرقامها في كل مرَّة. أمَّا أن يعمد إلى التصنيف المراقب فقد يلقى بعض الصعوبة في تحديد العينة (The Sample) لكل صنف من الأصناف المنشودة.

ومازلت أتمنّى للطالب التوفيق والسداد.


تحياتي

ظافر بن علي القرني