مراقبة تغيرات منسوب مياه نهر النيل عبر تحليل صور القمر سينتينيل 1

بعد التعرف على طريقة تحميل صورة القمر سينتينيل 1 سنبدأ بأول مشروع مراقبة عملي باستخدام هذه البيانات وسنقوم بابسط انواع المراقبة بمراقبة تغيرات منسوب الماء. حيث أن اكتشاف الماء سهل وبسيط جدا من خلال صور الرادار وسنقوم باعادة دراسة فيضان نهر النيل الذي سبق وقمت بدراستها عن طريق القمر سينتيل 2 رابط المقالة.

حتى تستطيع ان تقارن النتائج وتكتشف فعالية كل قمر

المهارات المكتسبة من الدرس

    • التعرف على برنامج سناب

 

    • تعلم على افضل طريقة لقص الصورة أثناء مشاريع المراقبة للحصول على نفس المشهد

 

    • الخطوات الأساسية لمعالجة الصورة

 

  • التعامل مع البيانات التي تمت معالجتها في برامج متنوعة

تحميل البيانات

ساقوم بتحميل الصورتين التاليتين من النمط GRD للعاصمة الخرطوم في الفترة مابين الشهر السابع والشهر الحادي عشر وسأختار صورتين ملتقطتين من نفس المحطة ولهما نفس اتجاه التحليق ونفس المدار

راجع الدرس السابق تحميل صور سينتينيل 1

قبل الفيضان

S1B_IW_GRDH_1SDV_20170705T033925_20170705T033950_006347_00B27D_73CF

بعد الفيضان

S1B_IW_GRDH_1SDV_20171009T033929_20171009T033954_007747_00DAE7_B7AF

الصورتين مأخوذين من sentinel 1-B بمسار Descending وعلى المدار رقم 21

تستطيع أن تحمل الصور نفسها من خلال نسخ الاسم بالكامل في منصة تحميل بيانات سنتينيل تحت الرابط التالي

https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

والضغط على بحث فتظهر الصورة مباشرة كما تظهر الصورة التالية

الصورة قبل الفيضان

الصورة بعد الفيضان

فتح الصور عن طريق برنامج السناب

نقوم بالمعالجة الاولية للصور من خلال البرنامج المفتوح المصدر snap

ونقوم بتحميله تحت الرابط التالي

https://step.esa.int/main/download/

نقوم بفتح الصورة من خلال الضغط على ايقونة المجلد ونقوم بتاشير الملف المضغوط الذي يمثل الصورة التي قمنا بتحميلها

فتظهر الصورة في نافذة product Explorer

ونلاحظ ان الصورة تحتوي عدة مجلدات سأستعرض ما يهم في مشروعنا التالي

  • Meta data وهي تمثل البيانات الاساسية للصورة وضع الاستحواذ والمسار وزاوية إسقاط الأشعة وغيرها من المعلومات و وكذلك المعالجة والعمليات التي خضعت لها الصورا وغيرها

وفي الصور التالية تظهر المعلومات الاساسية للصورة

  • Bands وهذا المجلد يحتوي على vللاستقطاب VV ,VH .

وكذلك قناتين virtual تمثلان ال intensity بالاستقطابين VV.

ونلاحظ أنه من خلال الصورة نستطيع أن نميز الماء الذي لها ارتداد خلفي منخفض جدا فتظهر باللون الأسود

ولكن هذه القيم التي تظهر بالصورة بالقنوات السابقة لا تمكننا من مقارنة صور مختلفة ومقارنة صور من أقمار مختلفة او

بظروف التقاط مختلفة وكذلك هية غير مقومة وتحتوي ضجيج لذلك فهي تحتاج الي معالجة

بالنقر المزدوج على كل استقطاب تظهر لنا الصورة

والصورة التالية تظهر Meta data المخزنة ضمن الصورة

والصورة التالية تظهر العمليات التي خضعت لها الصورا من قبل

ونقوم بفتح كل احد الاستقطابات من كل صورة ونلاحظ الفرق بين منسوب الماء

حيث يمكن تمييز الماء بسهولة يظهر دائما باللون الأسود الداكن حيث الارتداد الخلفي backscatter للماء منخفض جدا

وتظهر الصور تغير منسوب نهر النيل في عام 2017 بين التاريخ من 5 يونيو حتى 10 سيبتمبر

التعرف على برنامج ال سناب

نستطيع اظهار الادوات التي تمكننا من التحكم بعرض الصورة من خلال

View >>> Tool Windows

ستظهر قائمة تمكننا من التحكم بعرض الصور والتعامل معها و ساستعرض بعض منها

Pixil info

لعرض معلومات البيكسل حيث تتضمن قيمة الارتداد الخلفي والمعلومات الجغرافية واحداثيات البيكسل وغيرها

Navigation

حيث تستطيع ان تراقب عدة صورة كون الصور غير مقومة فان هذا الخيار يعطيك امكانية مراقبة عدة صورة من خلال ظهور موشر يدل على النقظة التي توجه علىها زر الماوس

اولا نقوم بعرض الصور معا بشكل شاقولي

Windows >>> Tile horizontally

ومن ثم تفعيل الزرين الذي تظهره الصورة التالية يظهر مؤشر متواقت مع مؤشر الماوس للنقطة نفسها من الصورة الاخري

Color manipulation

حيث تمكننا من التحكم التدرجات الرمادية للصورة ونمط العرض أو من خلال اضافة الوان مباشرة النقر للصورة من خلال تقسيمها لمجالات ووضع لون لكل مجال

Open RGB Image Windows

لعرض صورة بالألوان من القنوات الموجودة بالصورة حيث تستطيع تشكيل صورة باللوان من الاستقطابات

الموجودة

 ونقوم بضبط العرض ومايميز البرنامج انك تستطيع ان تعرض أي تركيب أو عملية على عدة قنوات مباشرة

Add layer

حيث تستطيع اضافة طبقة للصورة

ملاحظة يجب ان تكون الصورة مقومة جغرافيا حتى نستطيع إظهار الطبقة فوقها وسنقوم بذلك أثناء معالجة الصورة لذلك في حال اضافة طبقة فوق صورة غير مقومة لن تظهر نتائج

Subset

ان بيانات الرادار تحتاج الي خطوات معالجة كثيرة وهي كبيرة الحجم لذلك فانة معالجة صور ذات حجوم كبيرة يستهلك الكثير من الوقت والذاكرة أيضا لذلك حاول دائما قص البيانات ومعالجة منطقة المشروع فقط

وبما أن صور الرادار غير مقومة قد تجد صعوبة احيانا في تحديد المنطقة التي يجب قصها لذلك حاول ان تميز بعض المسطحات المائية التي تظهر بلون غامق حيث لها ارتداد خلفي منخفض جدا أو المدن التي تظهر بلون فاتح لتحديد منطقة المشروع قبل قصها لذلك حاول تحديد المنطقة وفي مشروعنا سنقوم بقص المنطقة المحيطة بنهر النيل

نقوم بعمل تكبير للمنطقة التي سيتم قصها

نقوم بعدها بقص الصور وفق الأمر raster >>> subset

الأرقام التي سندخلها تتحكم بأبعاد النافذة التي سيتم قص الصور وفقا لها حاول جعل الارقام ارقاما صحيحة وقم بكتابتها على ورقة خارجية حتى يتم قص جميع الصور وفق هذه الأرقام فنحصل على نفس المشهد في جميع الصور التي تم قصها

المعالجة

ساقوم باستعراض الخطوات الاساسية لمعالجة صور الرادار وهناك أيضا عمليات أخرى لتحسين عرض الصورة ولكن ساقوم باستعراض الخطوات الاساسية فقط مع شرح بسيط

سنقوم بمعالجة الصورة التي قمنا بقصها حسب الخطوات التالية

  • Apply orbit file

ان بيانات الرادار ضمن Meta data تتضمن معلومات عن موقع القمر الصناعي وسرعته وغيرها من المعلومات

ولكن هذه البيانات تكون غير دقيقة فيتم تطبيق هذه الخطوة للحصول على المعلومات الدقيقة

وتكون البيانات الدقيقة للقمر سينتينيل 1 متوفرة بعد 20 يوم من تحميل الصور واذا كنت مضطر لاستخدام الصورة خلال هذه العشرين يوم هناك أيضا مسارات تقديره تحتوي على قيم تقديره وتطبيقها بكل الاحوال افضل من عدم تطبيقها

وتترك الإعدادات الافتراضية نفسها الموجودة في قائمة processing Parameter

كما تظهر الصورة التالية

بعد انتهاء المعالجة نلاحظ ظهور صورة جديدة تحتوي على القيم الصحيحة لموقع وسرعة القمر الصناعي ونلاحظ ان اسم الملف ينتهي بالعملية التي تم تطبيقها حتى يسهل اكتشاف الأخطاء ومعرفة خطوات المعالجة في حال التعامل مع عدد كبير من البيانات

كما تظهر الصورة التالية

  • Calibration

الهدف من المعايرة هو توفير صورة تكون فيها قيمة البيكسل تظهر قيمة الارتداد الخلفي Backscatter

لاشارة الرادار على الرغم من الصور الغير معايرة تعكس لحد ما شدة الارتداد ونستطيع تمييز بعض العناصر كالماء الذي يكون غامق جدا حيث الارتداد الخلفي قليل جدا بعكس المدن التي تظهر بلون فاتح لحد ما

ان منتجات القمر سينتينيل واحد من المرحلة الأولى لاتكون معايرة وتحمل تشوه كبير في القياس الإشعاعي لذلك المعايرة مهمة جدا للأسباب التالية :

    • حتى يعكس كل بيكسل القيمة الحقيقية للارتداد الخلفي backscatter

 

  • حتى نستطيع مقارنة صور الرادار الملتقطة باستخدام اجهزة استشعار مختلفة, اوقات مختلفة وأوضاع مختلفة

ونلاحظ انه قد تم اضافة اللاحقة _calالي اسم الصورة التي ستنتج بعد تطبيق هذه العملية

في القائمة Processing Parameter نلاحظ لدينا ثلاث انواع للخرج

sigma naught

وهي ما نختاره في المعالجة وتعطي قيمة الارتداد الخلفي لموجات الرادار من كل بيكسل من بيكسلات الصورا

Beta naught

وهي بيانات تحتوي معامل سطوع الرادار اي النسبة بين القدرة المرسلة والقدرة المستقبلة من الهوائي

Gama naught

تستخدم عند معايرة الهوائي حيث كل خلية نطاق (range) لها نفس البعد من الهوائي لذلك

near range الجهة القريبة

fear range الجهة البعيدة

كلاهما لهما نفس درجة السطوع وتفيد في تحديد نمط الهوائي

بأسلوب بسيط نستطيع القول قياس الطاقة المرسلة والمرجعة لتحديد نمط الهوائي

  • Speckle Filter

تحتوي بيانات الرادار على الكثير من الضجيج وهذا مايجعل تفسير البيانات أكثر صعوبة وتحدث البقع نتيجة عملية تداخل الامواج ( على توافق او تعاكس ) فتظهر بقع بيضاء وسوداء

باستخدام مرشحات مكانية أو Multilooking Process نستطيع الحد من التشويش فنستطيع تخفيف البقع ولكن دقة الصورة تقل حيث تقل حدة الصورة .

ولدينا انواع مختلفة من الفلاتر ومن الفلاتر الشائعة فلتر lee

وكذلك الفلتر gamma map يعطي نتائج جيدة عندما يتم دراسة الغطاء النباتي

وسأختار في هذا المشروع فلتر لي

وساترك أبعاد النافذة 3*3 وهي تمثل كبر النافذة التي يتم تطبيق الفلترة ضمنها وتتحرك لتمسح كل الصورة حتى يتم فلترة كل الصورا

بعد تطبيق الفلترة قم بمقارنة الصورة قبل وبعد الفلتر

نلاحظ بعد الفلترة ان الصور تحتوي على عدد أقل من البقع ولكن دقة تميز معالم الصورة قد قلت ايضا

  • Terrain correction

حيث يتم إرجاع الصورة جغرافيا لتوضع في موقعها الصحيح

سأترك الاعدادات الافتراضية كما هي ولن اقوم بتغييرها

  • linearToFrom dB

يتم تحويل قيم البيكسل وفق المعادلة التالية

dB=10 *log( قيمة البيكسل )

ونقوم بتحويل كل استقطاب على حدة كما تظهر الصورة التالية

فنحصل على قناة وهمية نقوم بتحويلها الي قناة عادية يختفي الحرف V

الذي يدل على ان القناة virtual

وبعدها نقوم بحفظ الصورة لحفظ التحويل الذي قمنا بإجرائها

وبنفس الطريقة نقوم بقص الصورة الثانية وفق نفس الاحداثيات التي قمنا بحفظها سابقا ونعيد خطوات القص التي تم ذكرها سابقا

ونعيد بعدها خطوات المعالجة نفسها للصورة الثانية التي تم قصها

طبعا نستطيع أتمتة العمل بواسطة graph builder

مما يسهل العمل يؤدي إلى توفير الكثير من الوقت والذاكرة وساقوم بشرح ذلك خلال الدروس القادمة

فتح الصور التي خضعت للمعالجة من خلال برنامج Qgis

بعد الانتهاء من معالجة الصور سأقوم بعمل خريطة لمنطقة الفيضان باستخدام نظام المعلومات الجغرافية Qgis وتستطيع فتح الصور باي برنامج اخر تتقنه بشكل جيد

حيث نلاحظ انه لدينا ملفين لكل صورا

ملف ينتهي باللاحقة Data يحتوي البيانات

والآخر ينتهي باللاحقة dim وهو ملف فتح الصورة مباشرة في برنامج السناب

وضمن الملف ذو اللاحقة data

توجد البيانات التالية

وعن طريق Qgis ساقوم بفتح الاستقطابات بكل صورا التي لها لاحقة img

نقوم بفتح الاستقطاب VV قبل الفيضان والاستقطاب VV بعد الفيضان

ونقوم بحساب الفرق من خلال Raster calculater

نلاحظ أن الفرق له قيمة أكبر من 7 ديتسيبيل نستطيع تحويل صورة الفرق الي shape file

ساقوم بتشكيل صورة من ثلاث قنوات تحتوي على الفرق والاستقطاب vv قبل الفيضان والاستقطاب نفسه بعد الفيضان والفرق

من خلال الصورة تظهر مناطق الفيضان بشكل واضح وتستطيع بعدها تحويل صورة الفرق الي الصيغة الشعاعية وحساب مساحة الفيضان مع الانتباه الى ان الضجيج في صور الرادار يولد الكثير من المضلعات الصغير التي تظهر على أنها ماء ولكنها عبارة عن بقع لذلك فإن تحويل النتيجة إلى الصيغة الشعاعية يحتاج قليلا الى معالجة لتحسين النتائج

الكاتب:المهندس مارتن إيليا

 

Martin Ealya