صفحة 1 من 2 12 الأخيرةالأخيرة
النتائج 1 إلى 10 من 15
  1. #1

    سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    الاخوة الكرام
    السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
    سوالي عن كيفية تصنيف الفطاء النباتي
    1-Dense Vegetation
    2-Moderate Vegetation
    3-Sparse Vegetation
    4-No Vegetation

    علما انني استخدم صور لاندسات 7 وبرنامج انفي.

    جزاكم الله الف خير.
  2. #2

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    لتصنيف الغطاء النباتى يجب العلم أن هناك نوعين من التصنيف وهو التصنيف الغير إشرافى Unsupervised Classificatio ولا يلزم هنا الإلمام بالحقائق الأرضيةوانما يعتمد على البصمة الطيفيىSpectral Signature للهدف وهو نوع الغطاء النباتى فى هذه الحالة ، وطبع هنا التحقيق الميدانى وقياسات الانعكاس بالحقل مهم جدا وضرورى لايجاد العلاقة بين وحدات التصنيف الغير إشرافى ونوعية الغطاء النباتى. الطريقة الأخرى للتصنيف هو التصنيف الاشرافى Supervised Classification وفى هذه الطريقة لابد أن يكون المستخدم ملم بالحقائق الميدانيةويختار عدد من المواقعTraining sites لتدريب الحاسب الآلى على التصنيف ويكون تسمية وحدات التصنيف مبنيا على أساس الحقائق الميدانية.
    بالنسبة لتصنيف كثافة الغطاء النباتى فيتم اجراءة باستخدام المرشح الضوئى الخاص بالأشعة الحمراء وفى صور لانجسات هى band 6 وكذلك المرشح الضوئى الخاص بالأشعة الحمراء والتحت الحمراء مجتمعة وهنا فى صور لاندسات المرشح الضوئى band 7 وباستخدان المعادلى يمكن حساب معامل كثافة الغطاء النباتى المعروف ب) Normalzed Dencity of Vegetation Index (NDVI( بالمعادلة"
    NDV =Band 7- Band 6 / Band 7 + Band 6 وبتصنيف نتائج قيم المعامل المحسوب يتم تصنيف النتائج للحصول على حدود ومدى قيم كثافة الغطاء النباتى
  3. #3
    تاريخ التسجيل
    Sep 2006
    الدولة
    baghdad
    المشاركات
    111

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    السلام عليكم
    لتصنيف النباتات الى الاقسام الاربعة اعلاه يجب الاعتماد على ما يدعى ب SMA وهو مختصر ل spectral mixture analysis حيث تعتمد ما يدعى ب endmumber وللمزيد من المعلومات عليك بالاطلاع على اطروحة الدكتوراه المقدمة الى جامعة درزدن من قبل طالبة سودانية اسمها منال خيري واليك الرابط
    http://www.qucosa.de/dcidcidocuments...45124-4222.pdf

    اما فيما يتعلق بمشاركة الاخ عبد الله جاد فاود ان اقول ان NDVI هي Normalized Differential Vegetation Index
    ومعادلتها هي
    (tm4-tm3)/(tm4+tm3)
    والله اعلى واعلم
  4. #4

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    اقتباس المشاركة الأصلية كتبت بواسطة رسلان احمد عثمان مشاهدة المشاركة
    السلام عليكم
    لتصنيف النباتات الى الاقسام الاربعة اعلاه يجب الاعتماد على ما يدعى ب SMA وهو مختصر ل spectral mixture analysis حيث تعتمد ما يدعى ب endmumber وللمزيد من المعلومات عليك بالاطلاع على اطروحة الدكتوراه المقدمة الى جامعة درزدن من قبل طالبة سودانية اسمها منال خيري واليك الرابط
    http://www.qucosa.de/dcidcidcidocume...45124-4222.pdf

    اما فيما يتعلق بمشاركة الاخ عبد الله جاد فاود ان اقول ان NDVI هي Normalized Differential Vegetation Index
    ومعادلتها هي
    (tm4-tm3)/(tm4+tm3)
    والله اعلى واعلم
    الأخت رسلان أحمد عثمان رابط رسالة الدكتوراة لم أتحصل علية الرجاء اعادة رفعة ع المنتدى
    وشكرا
  5. #5
    تاريخ التسجيل
    Sep 2006
    الدولة
    baghdad
    المشاركات
    111

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    السلام عليكم
    اليك الرابط
    http://hsss.slub-dresden.de/deds-acc...262045124-4222
    علما انني رجل
  6. #6
    تاريخ التسجيل
    Mar 2008
    الدولة
    كيب تاون -جنوب افريقيا
    المشاركات
    242

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    معظم مراكز الاستشعار عن بعد توفر مرئيات NDVI جاهزة وهي مرئيات تحمل انعكاسات الطيفين الاحمر red والتحت الحمراء infrared وهما الطيفين اللذين يتفاعلان مع سطح الاوراق بامتصاصهما وانعكاسهما لذلك لاتحتاج الا البدء في التصنيف مباشرة .. القمر الصناعي SOPT يوفر هذه المرئيات من موقعة ومجاني لجميع قارات العالم ..كما يمكن استخدام مرئيات NDVI من القمر الصناعي NOAA او مرئيات 250m متوفرة من مودس MODIS كلها NDVI مخصصة لدراسة الغطاء النباتي
    طبعاً الغطاء النباتي يكون بين -1 و 1 حيث القيم السالبة تمثل الظواهر الاخري مثل المياه وغيرها و الصفر يمثل عدم وجود غطاء نباتي ومن ومن 0.1 الي اقل من 0.50 الغطاء النباتي قليل ال 0.50 غطاء وسط واكثر من 0.50 تزداد الكثافة الي 1 غطاء نباتي كثيف جداُ ....اذا كان القيم عندك من 0 الي 255 فا من صفر الي 50 تمثل عدم وجود غطاء نباتي ومن 50 الي 100 قليل ومن 100 الي 150 وسط ومن 150 الي 200 عالي ومن 200 الي 255 عالي جداً والله اعلم
    تحياتي
  7. #7

    الأخ رسلان عثمان : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    الأخ رسلان عثمان، السلام عليكم، لدي ثلاثة اسئلة لو سمحت: الأول ماذا تقترح لتصنيف كثافة الغطاء النباتي في منطقة ما، التصنيف الإشرافي (المراقب) أم غير الإشرافي للغطاء النباتي المستخلص بدليل Ndvi ولماذا، والثاني ما هي العلاقة بين Sma والأدلة النباتية، والثالث ما هو أفضل الأدلة النباتية برأيك لتصنيف ودراسة الغطاء الغابي في منطقة ما؟ وشكرا لكم.
  8. #8
    تاريخ التسجيل
    Sep 2006
    الدولة
    baghdad
    المشاركات
    111

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته
    لتصنيف الكثافة النباتية يفضل الاعتماد على دليل النباتات وكذلك التصنيف الموجه ولا بأس من الاعتماد على الطريقتين معا والاول الافضل
    ولكن يجب ملاحظة وتمييز الكثافة النباتية وعلاقتها بنوع النباتات فالنباتات ذات الاوراق العريضة تختلف في انعكاسها عن الابرية كما تختلف المناطق الكثيفة عن تلك التي تتغطى بكثافة اقل فيجب التمييز والانتباه
    ان sma هو تصنيف يعتمد في احدى جزئياته على العناصر المصنفة والتي من خلالها يراد تصنيف الخلية الواحدة بمقدار ما تحويه من العناصر والتي تشمل النبات في مثل دراسة حضرتكم
    ويمكن الاطلاع على الاطروحة ادناه لمعرفة افضل الادلة النباتية
    http://cid-0259cb4f889eaeb3.skydrive...ion%202007.pdf
  9. #9

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    شكرا لك اخي الكريم رسلان ولكن للأسف لم استطع تحميل الإطروحة لعدم صلاحية الرابط كما يبدو، وفقكم الله لكل خير..
  10. #10
    تاريخ التسجيل
    Sep 2006
    الدولة
    baghdad
    المشاركات
    111

    رد : سؤال عن كيفية تصنيف الغطاء النباتي

    السلام عليكم
    انقل لحضرتك الجزء الذي يخصك من الاطروحة
    a. Slope-based methods
    The most common of the slope based methods, NDVI, was proposed by Rouse et al. (1974) and is
    expressed as the difference between the near infra-red (NIR) and red (red) bands normalized by the
    sum of those bands:
    Equation 4:
    NIR - red
    NDVI = NIR + red
    Huete (1988) introduced a constant soil adjustment factor, L, into the NDVI equation in order to
    minimize the influence of soil background. Huete’s (1988) Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), is
    represented by the following equation:
    Equation 5:
    NIR – red
    SAVI = (NIR + red + L) . (1+L)
    The soil adjustment factor is represented here by L, and can vary between a value of 1.0 for low
    vegetation densities, 0.5 for intermediate densities, and 0.25 for high densities.
    Qi et al. (1994) then proposed using a variable soil adjustment factor, as opposed to the constant one
    used in SAVI. The Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI1) requires a value for the slope of
    the soil line and the calculation of the Weighted Difference Vegetation Index (WDVI) of Richardson &
    Wiegand (1977):
    Equation 6:
    NIR – red
    MSAVI1 = (NIR + red + L) . (1+L)
    Where:
    L = 1 - 2*s*NDVI*WDVI
    s = slope of the soil line
    NDVI = as described above
    WDVI = NIR - (slope*red)
    The second Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2), also by Qi et al. (1994), does away
    with having to calculate the slope of the soil line and the WDVI:
    Equation 7:
    2NIR + 1 - √ (2NIR + 1)2 – [8(NIR – red)]
    MSAVI2 = 2
    b. Distance-based methods
    Richardson & Wiegand (1977) developed the Perpendicular Vegetation Index (PVI), after observing
    that bare soil pixels formed a straight line when scatter plots of red versus NIR were created. This
    straight line has a slope (a) and an intercept (b) value, and was called the ‘soil line’ (Richardson &
    Wiegand, 1977). The PVI therefore assumes that vegetation cover is linearly related to the distance of a
    pixel from a soil line, and can be calculated as follows:
    Equation 8:
    (NIR – a(red) – b)
    PVI2 = √ a2 + 1
    Baret et al. (1989) altered the SAVI concept, by removing the soil adjustment factor and adding the soil
    parameters concept of the PVI. This resulted in the Transformed Soil Adjusted Vegetation Index
    (TSAVI), which can be calculated as follows:
    Equation 9:
    [ a(NIR – a(red) – b)]
    TSAVI1 = (red + a(NIR) – a(b))
    These are just a few of the multitude of available vegetation indices, and have been the subjects of soil
    background experiments that have ranged from using narrow band field-based reflectance in
    agricultural settings (Huete et al., 1985; Huete & Jackson, 1987; Qi et al., 1994), to using broad-band
    satellite-based measurements (Schmidt & Karnieli, 2000). All of these studies acknowledge the amount
    of noise and error that soil background contributes to the measurement of a vegetation signal, and
    therefore state that the removal of soil background effects should be a primary goal in any vegetation
    applications (Schmidt & Karnieli, 2000). NDVI is widely regarded as having the highest level of soil
    noise, while soil noise specific vegetation indices tend to remove the noise in part and to various
    degrees (Schmidt & Karnieli, 2000).
    3) Many remote sensing techniques, including VIs, are insensitive to non-photosynthetic vegetation
    (NPV), which can make up a significant, and biologically important, portion of the total ground cover in
    an arid region (Okin & Roberts, 2004). Therefore, vegetation indices, or any other NPV insensitive
    techniques, may not be used as surrogates for vegetation cover, if the area in question is characterised
    by a significant NPV component (Okin & Roberts, 2004).
    4) Roberts et al. (1990) suggest that a plant’s linear reflectance, especially in the NIR, is affected by
    canopy structure. In arid regions where open canopies and underlying bright soils are common place,
    there is enormous potential for multiple scattering and non-linear mixing of the reflected EMR (Okin &
    Roberts, 2004).
    5) Vegetation in arid regions has adapted to its harsh environment by limiting the use of
    photosynthetically active radiation (PAR), as excessive PAR can lead to overheating and moisture loss
    for the plant (Okin & Roberts, 2004). Limiting the use of PAR means that plants reduce their surface
    areas through which they would lose moisture, hence leaves are significantly reduced in size or are even
    replaced by spines or fine hairs (Okin & Roberts, 2004). Plants in these areas also reduce the amount of
    chlorophyll present, in order to further reduce overheating, which when combined with reduced surface
    areas, results in this vegetation being spectrally difficult to detect (Okin & Roberts, 2004).
    6) Arid land vegetation has adapted its phenological cycles to coincide with available moisture, which
    can show enormous spatial and temporal variability in an arid landscape (Okin & Roberts, 2004). In this
    vein, a number of studies have shown that perceived human-induced degradation and/or desertification
    often turned out to be variations in rainfall instead (Tucker et al., 1991; Anyamba & Tucker, 2005;
    Nicholson, 2005). These phenological changes result in varying inter-species, and intra-species, spectral
    characteristics that make the accurate discernment of vegetation types extremely difficult (Okin &
    Roberts, 2004). Intra-species spectral variability can often be greater than the inter-species variability
    according to Franklin et al. (1993).
    This chapter has outlined what remote sensing is, how it works, some examples of remote sensing data
    products and systems, as well as why and how remotely sensed data is increasingly being used for
    change detection studies. The important tasks that prelude a change detection study and ensure precise
    image pre-processing where explained, as where the positives and negatives of various change detection
    techniques. Finally the chapter touched on more specific challenges facing remotely sensed change
    detection methods in semi-arid and arid environments.
صفحة 1 من 2 12 الأخيرةالأخيرة

ضوابط المشاركة

  • لا تستطيع إضافة مواضيع جديدة
  • لا تستطيع الرد على المواضيع
  • لا تستطيع إرفاق ملفات
  • لا تستطيع تعديل مشاركاتك
  •