سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الرابع – تحليل شريحة البيتزا

في الدرس التالي سنقوم بعمل مدخل بسيط للاستشعار وكل ما تحتاجه هو Orfeo Toolbox وهي مكتبة مفتوحة لمعالجة صور الاستشعار عن بعد من وكالة علوم الفضاء الفرنسية CNES و يمكن تنصيبها على منصات مختلفة. نحتاج إلى برنامج مساعد للحصول على هذه المكتبة وهو OSGeo4W Netzwerk Installer والذي يمكن الحصول عليه من الرابط التالي.

هناك نسبة وصول محددة لصفحة الفيس بوك لذلك لاتنسى الاشتراك بموقع That GIS Guy حتى تصلك المقالات على الايميل

تنصيب المكتبة:

مجموعة الصور التالية توضح تسلسل الحصول على المكتبة على نظام الـ Windows.

استكشاف المكتبة في برنامج QGIS:

البيانات

صورة قطعة البيتزا التي تناولتها على العشاء (كون المثال توضيحي). هنا يجب الانتباه أن بناء صور الأقمار الصناعية تختلف عن بناء الصور العادية ( عدد الحزم وعرضها والدقة المكانية وعدد التدرجات الرمادية بكل حزمة) لذلك من أهم النقاط التي يجب الانتباه إليها هي فهم البيانات التي تتعامل معها أو اختيار البيانات الأفضل التي تناسب طبيعة المشروع

مراحل العمل

  • المرحلة الأولى: معالجة الصورة وإسناد نظام اسقاط وفهم خصائص الصور وتغير أنماط العرض
  • المرحلة الثانية : تصنيف الصورة وفهم البيانات الناتجة عن عملية التصنيف وتغير عرض الصورة المصنفة
  • المرحلة الثالثة : استخدام حاسبة الصور وانتاج صورة تحتوي قطع السجق فقط
  • المرحلة الرابعة : تحويل الصورة الناتجة لقطع السجق الى صيغة شعاعية وإيجاد خصائصها الهندسية

المرحلة الأولى

قم بالتقاط صورة للبيتزا التي تتناولها على العشاء وقم بتحميلها على البرنامج.

وتذكر أن الصورة هنا ليس لها نظام إسناد مرجعي لذلك سنقوم باسند نظام ميركاتور

وتظهر الصورة وسنقوم بعدها بإعادة حفظها لكي يتم حفظ الإسقاط ضمن خصائص الصورة

ونلاحظ أن خيار الحفظ يعطي عدة خيارات تحدد الامتداد للصورة وأهمها هو تشكيل Pyramide للصورة أو هرم الاظهار

وهنا خيار Pyramids من الخيارات المهمة عن التعامل مع صور ذات حجوم كبيرة حيث يسهل تصفحها وكذلك

لن نقوم بتفعيله في المثال التالي كون الصورة ذات حجم صغير نسبيا.

عند الانتهاء من الحفظ تظهر الصورة التالية التي أصبحت تمتلك إسقاط مركاتور مع ظهور بعض بعض الفراغات البيضاء التي تدل على بيكسلات فارغة القيمة نتيجة تغيير الإسقاط نستطيع حل هذه المشكلة عن طريق استخدام الاستيفاء أو تغيير خصائص حفظ الصورة

هذه الصورة مكونة من ثلاث حزم فقط (أحمر أخضر أزرق). ويتم عرضها من خلال ثلاث قنوات على الشاشة سنقوم بفتح خصائص الصورة وعرض هذه الحزم .

ونلاحظ باختيار نمط اللون متعددة تظهر الحزم مع مجال الحزمة و لون الحزمة الممثل لكل قناة

نلاحظ أن كل حزمة تحتوي 256 درجة لونية

هنا حاول التدرب قليلا وغير نمط عرض الصورة بتغير الحزمة المسندة في كل قناة ولاحظ التغيرات في عرض الصورة وتغير نوع العرض له أهمية كبيرة في تفسير صور الأقمار الصناعية. مثلا وضع الحزمة الحرارية في قناة الون الاحمر ووضع الحزمة الحمراء في قناة اللون الاخضر والحزمة الخضراء في قناة اللون الأزرق يعطي صورة تساعد على تمييز النباتات حسب محتوى الكلوروفيل وهناك تركيب اخرى تساعد على تمييز رطوبة التربة أو تراكيب تساعد على تمييز المياه بسهولة وسنتطرق إلى هذه التراكيب في دروس لاحقة.

هنا لدينا حزمة حمراء مفعلة في قناة اللون الأحمر فقط.

هنا حزمة خضراء في قناة اللون الأحمر لاحظ تغير لون قطع السجق وتميز النقاط الفارغة القيمة بشكل أفضل

هنا لدينا العرض الحقيقي حيث كل حزمة تكون موجودة في القناة الموافقة لها

المرحلة الثانية البدء بالتصنيف

سأقوم بالتصنيف بالدروس اللاحقة باستخدام Supervised/ Support Vector Machine وهو تصنيف يتطلب إدخال المناطق التي سيتم التصنيف وفقا لها ولكن في هذا الدرس سيصنف بطريقة أبسط Unsupervised classification.

ندخل عدد الحقول وقد قمت باختيار ثلاثة حقول وهي حقل قطع السجق وحقل للعجين وحقل سيكون للقيم الغير مصنفه والتي ستظهر باللون الاسود

فنحصل على الصورة التالية ودعنا نتعرف على قيم الصورة من خلال أداة الاستعلام ونحصل على قيمة البيكسل كما تظهر الصورة التالية

سأقوم بتغير عرض الصورة واضافة الالوان لكل قيمة من قيم البيكسلات التي تم تصنيفها

ونقوم بإضافة الألوان للصورة الرمادية باتباع التعليمات التالية:

فنحصل على هذه الصورة:

المرحلة الثالثة حاسبة الصور

الآن بعد تغيير عرض الصورة سنبدأ باستخدام أداة لمعالجة الصور وهي حاسبة الصور حيث تستطيع اجراء الاستعلام والعمليات المنطقية على الصور وسنقوم من خلال هذه الأداة بإنتاج صورة ثنائية binary

تحتوي على قيم قطع السجق فقط نفتح حاسبة الصور كما تظهر الصورة التالية

ندخل التعبير التالي والذي يعني إنتاج صورة تحتوي على البيكسلات التي لها القيمة واحد

فنحصل على الصورة التالية

ملاحظة حاول تجنب الأسماء العربية بالتسمية لأن بعض الأدوات لا تتوافق مع التسميات العربية

ونلاحظ أننا حصلنا على صورة تحتوي على قطع السجق باللون الابيض وساقوم بعكس الألوان وإسناد الرقم واحد لقطع السجق التي ستظهر باللون الاسود

فنحصل على التمثيل التالي

المرحلة الرابعة تحويل النتائج إلى الصيغة الشعاعية

نقوم بالذهاب الى القائمة راستر واختيار تحويل من صيغة راستر إلى شعاعي

ونقوم بإضافة المساحات والمحيط لكل مضلع من مضلعات الطبقة الناتجة كما تعلمنا في الدرس الثاني.

ملاحظة قمت بجعل طبقة المضلعات شفافة بإزالة اللون الذي يملأ الطبقة

حاول اختيار أصغر قطعة سجق واعتبار مساحتها قيمة حدية وكل مضلع اكبر او يساوي هذه القيمة سيمثل قطع السجق

وبذلك نستطيع أن نحذف المضلعات الصغيرة التي تشكلت وهي أخطاء عملية التصنيف أو نتيجة الفراغات في الصورة

الصورة التالية تمثل اختيار مضلع بشكل اختياري و استخراج خصائصه

نلاحظ ان مساحته تساوي 6092 لذلك سأختار المساحات الأكبر من قيمة القيمة 4000 التي تمثل مساحة أصغر قطعة سجق

لاتنسى تفعيل الإدخال للطبقة وبعدها نقوم باختيار المضلعات التي هي أصغر من 4000

ثم نقوم بتحديد العكس بالضغط على الزر التي تظهره الصورة وبعدها حذف هذه المضلعات

ملاحظة تستطيع كتابة أكبر والحصول على المضلعات الأكبر من القيمة الحدية التي وضعتها

ونقوم الان بحذف المضلع الذي يمثل محيط الصور

فنحصل على طبقة تمثل قطع السجق وتحتوي على 19 قطعة مع مساحتها ومحيطها

طبعا هنا المساحة قيمة ليس لها دلالة لأنها ضمن إسقاط ميركاتو وانك لا تستطيع طبعا ان تشتري بيتزا بهذا الامتداد الجغرافي

ولكن تستطيع استخدام هذه المساحات بحساب مساحة العجين وحساب نسبة قطع السجق الى العجين

او توزيع قطع السجق على العجين لفهم العلاقات المكانية والخصائص الهندسية للبيتزا التي تحبها

لاتنسى الاشتراك بالموقع حتى تصلك المقالات على الايميل, والإعجاب بصفحة الفيسبوك That GIS Guy – نظم المعلومات الجغرافية ومشاركة  هذه المقالة مع أصدقائك المختصين. وفي حال كان لديك أية تعليقات أو أسئلة فلا تتردد بمشاركتها,  فمساهمتك تفيد في تحسين المقالات.

الكاتب: المهندس مارتن إيليا