لخّصلي

نموذج رصد التغير Image Difference

نموذج رصد التغير Image Difference هو طريقة لكشف التغير في الجغرافيا العملية. ويؤدي هذا التغير إلى اختلاف إيجابي أو سلبي للخصائص المكانية للظاهرة، أو قد يؤدي إلى استبدالها بظاهرة أخرى، وذلك عبر الزمن.

جميع الظواهر الجغرافية، سواء كانت طبيعية أو بشرية، تتغير بشكل مستمر مع مرور الوقت. ولكن بعض التغيرات الطبيعية بطيئة جدًا لدرجة لا يمكن إدراكها في عمر الإنسان. ومن المعروف أن بعض الظواهر الجغرافية تتغير بشكل موسمي، ولكن كشف التغير Change Detection الذي يقصده هذا النموذج يرتبط بالتغير الجزئي أو الكلي السريع نسبيا الذي يحدث للظواهر البشرية وبعض الظواهر الطبيعية عبر الزمن.

تحليل صور الاستشعار عن بعد الفضائية متعددة التواريخ temporal multi images هو أفضل مصدر للمعلومات وأفضل وسيلة لكشف وتتبع تغيرات الخصائص المكانية للظواهر الجغرافية في منطقة معينة. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام هذا النموذج لتتبع التوزيع الجغرافي لمناطق التوسع والتقلص الزراعي، أو معدلات واتجاهات النمو في المدن، وتغير استخدامات الأرض فيها.

ويعود ذلك إلى توفر سلسلة زمنية طويلة نسبيا (تصل إلى سنة (۳۸) من صور الاستشعار عن بعد الفضائية. تمثل هذه الصور سجلا مرئيا للخصائص المكانية في المنطقة الجغرافية التي تغطيها الصورة، وذلك في التاريخ الذي صورت فيه. فكل برنامج من برامج استشعار الموارد الأرضية مثل برنامج لاندسات Landsat الأمريكي يتضمن سلسلة من الأقمار الصناعية التي تحمل أجهزة استشعار عن بعد تصور كامل الكرة الأرضية بشكل دوري ومنتظم، وتعطي صورا متعددة النطاقات bands وبنوعية جيدة ويسهل الحصول عليها بدون قيود وبسعر معقول، بل إن بعض الصور أصبح مجانا مثل صور لاندسات.

يتطلب تطبيق طريقة كشف التغير توفر صورتين بتاريخين مختلفين، وأن تكون الصورتين متماثلة من حيث الوضوح الطيفي Spectral Resolution والوضوح الراديومتري Radiometric Resolution والوضوح المكاني Spatial Resolution. يجب أيضا أن يكون موسم التصوير (وقت التصوير من السنة) متقارب بقدر المستطاع. ويجب أيضا أن تكون الصورتين متطابقة (مسجلة registered) أو مصححة هندسيا وفقا لنظام إحداثيات معين. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن نتذكر أن اختيار صور موسم معين يعتمد على هدف الموضوع المراد دراسته.

فمثلا، إذا أراد باحث دراسة تتبع تغيرات الخصائص المكانية لزراعة القمح في منطقة ما في الثلاثين سنة الماضية، يجب أن تكون الصور المستخدمة لتحقيق هدف البحث مصورة (بقدر المستطاع) في وسط موسم زراعة القمح.

توجد العديد من طرق كشف التغير، فقد لخص (et al . (۲۰۰۱) خصائص وميزات وعيوب أكثر من ثلاثين طريقة لكشف التغير باستخدام صور الاستشعار عن بعد متعددة التواريخ. ولكن يشير Jensen (۲۰۰۷) إلى أنه لا توجد طريقة واحدة متفق عليها عالميا لكشف التغير. ومن أشهر طرق كشف التغير طريقة طرح النطاقات Image Differencing (image subtraction) وطريقة قسمة النطاقات image overlay وطريقة تحليل المركبات الرئيسية PCA وطريقة مركب الألوان vegetation differencing in post-classification وطريقة الطرح لنسب النطاقات dex .

وسيقتصر الحديث هنا على طريقة طرح النطاقات لأنها من أشهر الطرق ومن أكثرها استخداما ومن أدقها نتائج. لتطبيق طريقة طرح النطاقات يستخدم صورتين مصححتين أخذتا في تاريخين مختلفين ويغطيان المنطقة الجغرافية نفسها، ولكن يشترط أن تتوافق موجات الأشعة المستخدمة في تصويرهما وأن يتوافق فيهما الوضوح الراديومتري والوضوح المكاني. و بطرح القيم الرقمية لأحدى الصورتين من نظيراتها (ما يقابلها) في الصورة الأخرى يتم إنتاج صورة جديدة هي صورة كشف التغير بهذه الطريقة. ستكون نتيجة طرح القيم الرقمية للظواهر التي لم تتغير صفر، أما بالنسبة للظواهر التي حدث فيها تغير ستكون نتيجة الطرح إما قيم سالبة أو موجبة.

و للتخلص من القيم السالبة في صورة طرح النطاقات (صورة كشف التغير) يضاف قيمة ثابتة لكل قيمة فيها والتي تكون في العادة ۱۲۸، حيث أن ۱۲۸ تمثل منتصف المقياس الرمادي للصور التي يكون الوضوح الراديومتري فيها - bit). وعليه، فإن الظواهر التي لم تتغير ستظهر على صورة كشف التغير باللون الرمادي، أما الظواهر المتغيرة ستظهر بلون داكن أو لون فاتح. وتجب الإشارة إلى أن بعض برامج معالجة الصور الرقمية التي تستخدم طريقة طرح النطاقات لكشف التغير مثل برنامج ERDAS ايرداس تمكن من إبراز المناطق والظواهر المتغيرة بألوان.

نموذج رصد التغير Image Difference يقصد بكشف التغير في الجغرافيا العملية التي تؤدي إلى حدوث اختلاف إيجابي أو سلبي للخصائص المكانية للظاهرة كما أنها قد تؤدي إلى استبدالها بظاهرة أخرى وذلك عبر الزمن. وجميع الظواهر الجغرافية سواء كانت الظوامر الطبيعية أو الظواهر البشرية تكون في تغير مستمر مع الزمن، ولكن التغير لبعض الظواهر الطبيعية بطئ جدا حيث لا يمكن إدراكه في عمر الإنسان. ومن المعروف أن هناك تغيرات موسمية لبعض الظوامر الجغرافية ولكن كشف التغير Change Detection المقصود هنا يرتبط بالتغير الجزئي أو الكلي السريع نسبيا الذي يحدث للظواهر البشرية وبعض الظواهر الطبيعية عبر الزمن. لقد أصبح تحليل صور الاستشعار عن بعد الفضائية متعددة التواريخ temporal multi images أفضل مصدر للمعلومات وأنسب وسيلة لكشف تتبع تغيرات الخصائص المكانية للظواهر الجغرافية في منطقة معينة وذلك مثل التوزيع الجغرافي لمناطق التوسع و التقلصا لزراعي ومثل معدلات واتجاهات النمو في المدن وتغير استخدامات الأرض فيها . ويعود ذلك إلى توفر سلسلة زمنية طويلة نسبيا (تصل إلى سنة (۳۸) من صور الاستشعار عن بعد الفضائية التي تمثل الصورة منها سجلا مرئيا للخصائص المكانية في المنطقة الجغرافية التي تغطيها الصورة وذلك في التاريخ الذي صورت فيه . فكل برنامج من برامج استشعار الموارد الأرضية مثل برنامج لاندسات Landsat الأمريكي يتضمن سلسلة من الأقمار الصناعية التي تحمل أجهزة استشعار عن بعد تصور كامل الكرة الأرضية بشكل ومنتظم دوري وتعطي صورا متعددة النطاقات bands وبنوعية جيدة ويسهل الحصول عليها بدون قيود وبسعر معقول، بل إن بعض الصور أصبح مجانا مثل صور لاندسات . يتطلب تطبيق طريقة كشف التغير توفر صورتين بتاريخين مختلفين وأن تكون الصورتين متماثلة من حيث الوضوح الطيفي Spectral Resolution والوضوح الراديومتري كما يجب أن Spatial Resolution والوضوح المكاني Radiometric Resolution يكون موسم التصوير ( وقت التصوير من السنة متقارب بقدر المستطاع. ويجب أيضا أن تكون الصورتين متطابقة ( مسجلة registered) أو مصححة هندسيا وفقا لنظام إحداثيات معين. إضافة إلى ذلك ينبغي أن نتذكر أن اختيار صور موسم معين يعتمد على هدف الموضوع المراد دراسته. فعلى سبيل المثال لو أن باحثا يعد دراسة تهدف إلى تتبع تغيرات الخصائص المكانية لزراعة القمح في منطقة ما في الثلاثين سنة الماضية يجب أن تكون الصور المستخدمة لتحقيق هدف البحث مصورة ( بقدر المستطاع ( في وسط موسم زراعة القمح. توجد العديد من طرق كشف التغير، فقد لخص ) .et al . (۲۰۰۱) خصائص وميزات وعيوب أكثر من ثلاثين طريقة لكشف التغير باستخدام صور الاستشعار عن بعد متعددة التواريخ . ولكن يشير Jensen ، (۲۰۰۷) إلى أنه لا توجد طريقة واحدة متفق عليها عالميا لكشف التغير. ومن أشهر طرق كشف التغير طريقة طرح النطاقات ( (Image وطريقة قسمة النطاقات وطريقة تحليل )Differencing (image subtraction المركبات الرئيسية PCA وطريقة مركب الألوان image overlay وطريقة - post Vegetation differencing in وطريقة الطرح لنسب النطاقات Classification dex . وسيقتصر الحديث هنا على طريقة طرح النطاقات لأنها من أشهر الطرق ومن أكثرها استخداما ومن أدقها نتائج. لتطبيق طريقة طرح النطاقات يستخدم صورتين مصححتين أخذتا في تاريخين مختلفين ويغطيان المنطقة الجغرافية نفسها، ولكن يشترط أن تتوافق موجات الأشعة المستخدمة في تصويرهما وأن يتوافق فيهما الوضوح الراديومتري والوضوح المكاني. وبطرح القيم الرقمية لأحدى الصورتين من نظيراتها (ما يقابلها) في الصورة الأخرى يتم إنتاج صورة جديدة هي صورة كشف التغير بهذه الطريقة. وستكون نتيجة طرح الرقمية القيم للظواهر التي لم تتغير صفر ، أما بالنسبة للظواهر التي حدث فيها تغير ستكون نتيجة الطرح إما قيم سالبة أو موجبة . و للتخلص من القيم السالبة في صورة طرح النطاقات ( صورة كشف التغير ) يضاف قيمة ثابتة لكل قيمة فيها والتي تكون في العادة ۱۲۸ ) حيث أن ۱۲۸) تمثل منتصف المقياس الرمادي للصور التي يكون الوضوح الراديومتري فيها - bit ) وعليه الظواهر التي لم تتغير ستظهر على صورة كشف التغير باللون الرمادي ، أما الظواهر المتغيرة ستظهر بلون داكن أو لون فاتح. وتجب الإشارة إلى أن بعض برامج معالجة الصور الرقمية التي تستخدم طريقة طرح النطاقات لكشف التغير مثل برنامج ERDAS ايرداس تمكن من إبراز المناطق والظواهر المتغيرة بألوان.