لخّصلي

1. 
   

   مقدمة
   يتغير سطح الأرض نتيجة للظواهر الطبيعية أو النشاط البشري، على سبيل المثال، حرائق الغابات والصواعق والعواصف والآفات والحراجة الزراعية والتوسع الزراعي والعوامل الاجتماعية والاقتصادية والتكنولوجية والتاريخية والنمو الحضري وما شابه ذلك (بوراك ولامبين وستراهلر 2000). بشكل عام، تنقسم تغيرات سطح الأرض إلى فئتين: استخدام الأرض والغطاء الأرضي بارنسلي)، مولر جنسن وبار 2001 . يصف الغطاء الأرضي في البداية الحالة المادية لسطح الأرض، والتي تشمل الأراضي الزراعية والغابات والأراضي الرطبة، ولكنه اتسع في الاستخدام اللاحق لاحتواء الهياكل البشرية مثل المباني والأرصفة وجوانب أخرى من البيئة الطبيعية، بما في ذلك نوع التربة والتنوع البيولوجي والمياه السطحية والمياه الجوفية (Cheng et al. 2008، Jaiswal، Saxena & Mukherjee 1999) في المقابل، يشير استخدام الأراضي إلى الطريقة التي يستغل بها البشر الأرض ومواردها بما في ذلك الزراعة والتنمية الحضرية والرعي وقطع الأشجار والتعدين. غير أن الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي كثيراً ما يستخدمان على نحو متبادل لأن المصطلحين مترابطان ومترابطان ارتباطاً وثيقاً (Verburg, De Groot & Veldkamp 2003, Verburg et al. 2009). وبغض النظر عن ذلك، يُعرَّف تغير استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي بأنه تحويل الأرض أو استبدال نوع واحد من الغطاء الأرضي على سطح الأرض (ماير، تيرنر 1992). LULCC هو تأثير العديد من العمليات ذات الصلة التي تعمل على نطاق واسع من النطاقات في المكان والزمان (Foody 2002b). ويشير لامبين وإيرليش 1997 إلى أن هناك ثلاثة أسباب رئيسية للتغيرات الحاصلة في استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي، بمعدلات مختلفة وعلى نطاقات مختلفة: العوامل الفيزيائية الأحيائية، والاعتبارات التكنولوجية والاقتصادية، والترتيبات المؤسسية والسياسية. وإلى جانب ذلك، فإن التغييرات ناتجة عن الصراعات العسكرية. ولكي يتسنى تخطيط وتنفيذ سياسات مجدية ومخططات فعالة لدعم التنمية الإقليمية، هناك حاجة ماسة إلى معرفة أنماط استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي في منطقة معينة (ليلساند، كيفر 1994، ليلساند، كيفر وشيبمان 2004، لو وآخرون. 2004) . لحسن الحظ ، هناك الآن توثيق متاح للنمط الزماني المكاني لاستخدام / غطاء الأراضي باستخدام صور الأقمار الصناعية ، مما يسمح للعلماء بالقدرة على تحديد أسباب ونتائج التغيير فيما يتعلق بأنماط النشاط البشري (Cardille، Foley 2003) ، وبالتالي ، أصبحت دراسة التغيرات في استخدام الأراضي / الغطاء الأرضي موضوعا بحثيا مهما في التحليل المكاني للاستشعار عن بعد منذ سبعينيات القرن العشرين (Lo, شيبمان 1990). استخراج معلومات تغيير استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي ، يمكن استخدام الطرق التقليدية وتكنولوجيا الاستشعار عن بعد. الطرق التقليدية مثل المسوحات الميدانية وتفسير الخرائط وتحليل البيانات الجانبية والإضافية ليست فعالة للحصول على تغييرات في استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي لأنها تستغرق وقتا طويلا ومتأخرة في التاريخ وغالبا ما تكون مكلفة للغاية ، في حين أن طريقة تكنولوجيا الاستشعار عن بعد تشمل استخدام الصور الجوية والصور الساتلية ومجموعة البيانات المكانية وغيرها من البيانات (Paradzayi et al. 2008) ، وهي وسيلة أكثر فعالية من حيث التكلفة والوقت لدراسة تغييرات استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي ، خاصة على المناطق الإقليمية أو الوطنية مقارنة بالطرق التقليدية (Nordberg، Evertson 2003).

   
   


2. 
   

   تقنية الاستشعار عن بعد
   مصطلح "الاستشعار عن بعد" ، استخدم لأول مرة في الولايات المتحدة في خمسينيات القرن العشرين من قبل السيدة إيفلين برويت من مكتب الولايات المتحدة للبحوث البحرية. يستخدم الاستشعار عن بعد (RS) الآن بشكل شائع لوصف علم وفن الحصول على معلومات حول كائن أو منطقة أو ظاهرة قيد التحقيق بواسطة جهاز يسجل الخصائص الطيفية للمواد السطحية على الأرض من مسافة بعيدة (Singh 1989a، Rogan، Chen 2004). في الأساس ، هناك نوعان من أدوات الاستشعار عن بعد. سلبي ونشط. تكتشف الأدوات السلبية الطاقة الطبيعية التي تنعكس أو تنبعث من المشهد المرصود بينما توفر الأدوات النشطة طاقتها الخاصة (الإشعاع الكهرومغناطيسي) لإضاءة الكائن أو المشهد الذي تلاحظه
   يوفر الاستشعار عن بعد من المنصات المحمولة جوا والفضائية كمية هائلة من البيانات القيمة حول سطح الأرض بما في ذلك الصور الجوية وصور الأقمار الصناعية ومجموعة البيانات المكانية وغيرها من البيانات (Paradzayi et al. 2008). إن التوافر المتزايد لصور الأقمار الصناعية متوسطة إلى دقيقة الدقة منذ أوائل تسعينيات القرن العشرين ، يوفر تباينا متكررا للبيانات فيما بينها من حيث الدقة المكانية والإشعاعية والطيفية والزمانية وعرضها الشامل (Stoney 2006) ، كما أن التنسيق الرقمي يجعلها مناسبة للعديد من برامج معالجة الصور بالكمبيوتر. كل هذه جعلت البيانات الحسية عن بعد المصدر الرئيسي لمختلف تطبيقات الاستشعار عن بعد (Lu et al. 2004, Kennedy et al. 2009, Lu et al. 2010b, Lu et al. 2010a). أعطت صور الأقمار الصناعية للاستشعار عن بعد العلماء طريقة رائعة لتحديد أسباب تغيرات استخدام الأراضي / الغطاء الأرضي والعواقب الناتجة عن النشاط البشري (Cardille، Foley 2003
   وقد أصبحت أحدث تكنولوجيا للاستشعار عن بعد والتحليل المكاني متاحة للباحثين مثل المعدات القوية المستخدمة لرسم خريطة للتغيرات في استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي وتحديد هذه التغيرات، ولا سيما في تناوب المحاصيل الزراعية (ماكلويد، كونغالتون، 1998)، في تقييم إزالة الغابات (بينه وآخرون). 2005)، في تقييم الغلة، وتقدير الغلة (راو وراو وفينكاتاراتنام 2002)، في تغييرات المنطقة الساحلية (هونغكوان شي، يانيان زانغ وشيا لو 2011 ؛ Kesgin, Nurlu 2009)، في الكشف عن تردي الأراضي (Fadhil 2009)، ورسم خرائط الغطاء النباتي (Müllerové 2005)، في تغييرات المناظر الطبيعية للأراضي الرطبة (Wang Huiliang et al. 2009)، في الكشف عن التغيير الحضري (Martínez et al. 2007)، وتطبيقات أخرى.
   يقدم RS أداة مفيدة لفهم وإدارة موارد الأرض واكتشاف تغيير LULC (Matinfar et al. 2007). وقد بذلت جهود هائلة لتحديد استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي على نطاق محلي وعالمي من خلال تطبيق بيانات مختلفة متعددة الأزمنة ومتعددة المصادر مستشعرة عن بعد من أجهزة استشعار محمولة جوا وفضائية. صور الأقمار الصناعية متوسطة الاستبانة مثل بيانات الأقمار الصناعية لاندسات ، هي أكثر أنواع البيانات استخداما لرصد ورسم خرائط تغيرات الغطاء الأرضي (Williams, Goward and Arvidson 2006). وقد استخدمت بنجاح لرصد التغيرات في استخدام الأراضي وتغيير الأراضي والتحولات وخاصة في الأراضي التي تأثرت بالنشاط البشري بدرجات متفاوتة، على سبيل المثال، استخدم Lu Junfeng et al. (2011) نظام لاندسات المتعدد الأطياف (MSS) وبيانات الاستشعار عن بعد Landsat TM وETM+ لتغيرات الغطاء الأرضي. ستخدم Fan, Weng and Wang (2007) صور TM و ETM + للكشف عن استخدام الأراضي والغطاء الأرضي والتنبؤ بهما في الممر الأساسي لدلتا نهر اللؤلؤ (الصين). قام زكي أبو طالب (2011) بتطبيق صور لاندسات (TM) للكشف عن تغيرات الغطاء الأرضي في شمال شرق القاهرة ، مصر. لم تظهر بيانات لاندسات فقط القدرة على اكتشاف تغيرات LULC ولكن البيانات من أجهزة الاستشعار الأخرى مفيدة بنفس القدر في مراقبة تغيرات LULC ، على سبيل المثال ، أظهر Chavula و Bauer (2011) الرادار وبيانات مستشعر مقياس الإشعاع المتقدم عالي الدقة (AVHRR) ومقياس الطيف الإشعاعي التصويري متوسط الدقة (MODIS) قادر على اكتشاف LULC في حوض تصريف بحيرة ملاوي ، بينما استخدم Zhang and Zhu (2011) بيانات الاستشعار عن بعد Quick Bird لتغيرات الغطاء الأرضي. استخدمت دراسة أجرتها Perea, and Aguilera (2009) الصور الجوية الرقمية لإنتاج خرائط موضوعية للكشف عن التغيير. أظهر Huiran and Wenjie (2008) في دراستهما أن الطيف الفائق ثنائي الزمان لصور الأقمار الصناعية المدمجة عالية الدقة (CHRIS/PRBOA) جيدة لتحديد تغيرات LULC.
   علاوة على ذلك، عمل العديد من الباحثين على الجمع بين بيانات المستشعر المختلفة في مراقبة تغييرات LULC، من بينها Wen (2011)، الذي استخدم بيانات نظام لاندسات متعدد الأطياف (MSS) وبيانات كويك بيرد لاستخلاص معلومات الغطاء الأرضي والتغييرات في غوام، الولايات المتحدة الأمريكية، بينما جيمن وباز (2008) استخدمت الصور الساتلية Landsat TM و Landsat Geo-Cover LC للكشف عن التغيرات في الغطاء الأرضي في منطقة اسطنبول الحضرية. استخدم زوران وأندرسون (2006) بيانات السواتل متعددة الزمان ومتعددة الأطياف Landsat MSS و TM و ETM و SAR ERS و ASTER و MODIS لتحليل كشف التغيير في البحر الأسود الروماني. غير أن بعض هذه الدراسات تبين قدرة البيانات المتعددة الزمان والمتعددة المصادر المستقاة من أجهزة الاستشعار ذات الاستبانة المكانية والزمنية والطيفية المختلفة التي يمكن استخدامها في التغيرات العالمية في مجال استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي والحراجة، في حين لا يستطيع البعض الآخر توفير خرائط الغطاء الأرضي الإقليمية بسبب استبانتها المكانية. ومع ذلك، فإن الصور الساتلية متوسطة الدقة مثل لاندسات مثالية لرصد التغيرات الإقليمية في الغطاء الأرضي (فرانكلين، وولدر 2002).

   
   


3. 
   

   كشف التغير
   وقد تم تسليط الضوء على كشف وتحليل LULCC على مناطق جغرافية كبيرة وكذلك على مناطق إقليمية بطريقة منفصلة طويلة الأجل وفي سلاسل زمنية متتالية مع سواتل استشعار عن بعد عالية الاستبانة الزمنية من خلال عملية تسمى عادة «كشف التغيير» (كوبين، باور 1996). تم تعريف اكتشاف التغيير بأنه «عملية تحديد الاختلافات في حالة الجسم أو الظاهرة من خلال ملاحظته في أوقات مختلفة» (سينغ 1989 ب). وتعتبر هذه عملية هامة في رصد استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي والحراجة لأنها توفر تحليلا كميا للتوزيع المكاني للسكان موضع الاهتمام، مما يجعل دراسة استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي والحراجة موضوعا ذا أهمية في تطبيقات الاستشعار عن بعد (Song et al. 2001, Gallego 2004). وباستخدام البيانات المستشعرة عن بُعد للكشف عن التغيرات التي تطرأ على البنزين، فإن ست خطوات رئيسية هامة كما ذكر جنسن في عام 2005

   
   


4. 
   

   تقنيات الكشف عن التغيير
   منذ إطلاق أول نظام ساتلي لاندسات في عام 1972، تم توفير مجموعة واسعة من البيانات (ويليامز وغوارد وأرفيدسون 2006). يؤدي توافر محفوظات كبيرة من البيانات إلى تطوير وتقييم العديد من تقنيات وطرق الكشف عن التغيير الرقمي لتحليل وكشف التغيرات في LULC (Dewidar 2004). وجرى استعراض مختلف الأساليب على نطاق واسع وتزويدها بأوصاف ممتازة وملخصات شاملة (Singh 1989a, Xiubin 1996, Lu et al. 2004, Conferencing et al. 2004). وفي الأساس، هناك فئتان من أساليب الكشف عن التغيير: تقنيات الكشف عن تغير التصنيف المسبق وما بعد التصنيف (Lu et al. 2004).
   4.1 تقنيات ما قبل التصنيف
   وتشمل تقنيات التصنيف المسبق، والمعروفة أيضا باسم تقنيات الكشف عن المعلومات الثنائية، تقنيات مختلفة تستخدم مباشرة التواريخ المتعددة لصور الأقمار الصناعية لتوليد خرائط "التغيير" مقابل خرائط "عدم التغيير" (انظر الجدول 1). تم استخدام العديد من تقنيات التصنيف المسبق ومقارنتها لتقييم وتحديد تغييرات استخدام الأراضي وتغيير استخدام الأراضي والحراجة مثل ، اختلاف الصورة (ID) (Hayes، Sader 2001) ، تحسين تحليل ناقلات التغيير (Green، Kempka and Lackey 1994) ، اختلاف صورة النطاق (Chavez، MacKinnon 1994) ، طريقة الكشف عن التغيير RGB-NDVI (Wen، Yang 2009، Geun-Won Yoon، Young Bo Yun and Jong-Hyun Park 2003، Johnson، Kasischke 1998)، تحليل ناقلات التغير الطيفي (Wen، Yang 2009) ، اختلاف المكون الرئيسي (PCD) ، تحليل ناقلات التغيير (CVA) (Chen et al. 2003) وغيرها.

   
   

الجدول1.ملخص لطرق الكشف عن تغيير التصنيف المسبق المختلفة
اسلوب رمز تعريف
هوية اختلاف الصورة معرف اختلاف الصورة هو طرح صورتين مسجلتين مكانيًا، بكسل عن طريق بكسل. من المتوقع أن يتم توزيع بكسلات المساحة المتغيرة في ذيلي المخطط النسيجي للصورة الناتجة، ويتم تجميع المنطقة غير المتغيرة حول الصفر. هذه الطريقة البسيطة تفسر الصورة الناتجة بسهولة ؛ غير أنه من الأهمية بمكان تحديد العتبات على النحو الواجب للكشف عن التغير من مجالات عدم التغيير.
اختلاف الصورة المعدلة منتصف تمتلك نطاقات الصور المختلفة خصائص انعكاس خاصة بها لكل نوع من أنواع الغطاء الأرضي. تختلف نتائج الصورة بين نطاقات الصور لتاريخين لها قدرات متفاوتة في تحديد تغيرات الغطاء الأرضي. وبالتالي، فإن قاعدة الأغلبية مستخدمة في هذه الورقة. أولاً، تم اختلاف الصورة لكل نطاق، أي ID (TMi) = TMi (t1) -TMi (t2). تم تحديد العتبات لتحديد تغيير الغطاء الأرضي وتقديم صورة ثنائية لكل نطاق، 1 كتغيير و 0 كعدم تغيير. بعد ذلك، تم تطوير الصور الثنائية لتقديم صورة ملخصة جديدة. بالنسبة لصورة TM (ستة نطاقات)، إذا كانت قيمة البكسل أكبر من أو تساوي 4، فإن البكسل ينتمي إلى فئة التغيير ؛ وإلا فإنها تنتمي إلى طبقة لم تتغير على أساس قاعدة الأغلبية
اختلاف المكونات الرئيسية بي سي دي غالبا ما يتم قبول PCA كتحويلات فعالة لاشتقاق المعلومات وضغط الأبعاد. تركز معظم المعلومات على المكونين الأولين. على وجه الخصوص ، يحتوي المكون الأول على أكبر قدر من المعلومات. إن الاختلاف في مكون PCA الأول لتاريخين لديه القدرة على تحسين نتائج اكتشاف التغيير ، أي PCD = PC1 (t1) - PC1 (t2). يتم تنفيذ الكشف عن التغيير بناء على العتبات
متعدد الازمنة MPCA يتم تثبيت تاريخين من بيانات الصورة والتعامل معها كمجموعة بيانات واحدة. يتم تنفيذ PCA على مجموعة البيانات المكدسة. غالبا ما تحتوي صور المكون الرئيسي على الفرق الإشعاعي الكلي الذي يعكس أنواعا مختلفة من الغطاء الأرضي. تحتوي صور المكونات الثانوية على تغييرات في الغطاء الأرضي بين التواريخ المختلفة. عادة ، يتم استخدام المكونين الثالث والرابع لتحليل تغير الغطاء الأرضي. ومع ذلك ، غالبا ما يكون من الصعب تحديد مناطق التغيير في غياب فحص دقيق وكامل للصورة الناتجة والبيانات الميدانية أو بالاقتران مع التفسير المرئي للصورة المركبة متعددة التواريخ.
مزيج بين الهوية و PCA IDPCA على غرار PCA متعدد الأزمنة. الفرق الوحيد بينهما هو تغيير الصورة المفردة إلى الصورة الناتجة عن اختلاف الصورة. تكمن الصعوبة في تحديد الصور المكونة التي تشير إلى التغيرات الرئيسية في الغطاء الأرضي. من الضروري فحص المكونات والصورة المركبة متعددة التواريخ بدقة لتحديد المكون الذي يمكن أن يعطي أفضل معلومات التغيير
نسبة الصورة IR والنسبة هي أيضا وسيلة بسيطة وسريعة لتحديد المناطق المتغيرة. وهو يعني ضمنا حساب نسبة صورتين مسجلتين من تواريخ مختلفة، على أساس كل نطاق على حدة. في المناطق المتغيرة، ستكون قيم النسبة أكبر بكثير من 1 أو أقل من 1 اعتمادًا على طبيعة التغييرات بين تاريخين للصور. تلقت النسبة انتقادات بسبب توزيع مخطط النسيج غير الطبيعي للصورة الناتجة
نسبة الصورة المعدلة MIR طريقة مماثلة لاختلاف الصورة المعدلة. الفرق الوحيد بينهما هو استبدال الصور المختلفة بصور متناسبة.
مزيج من الاشعة تحت الحمراء و PCA IRPCA نفس طريقة IDPCA. الفرق الوحيد بينهما هو استبدال الصور المختلفة بصور متناسبة قبل تنفيذ PCA.
تغيير ناقلات التحليل CVA يولد CVA مخرجين: صورة متجه التغيير وصورة الحجم. يشرح متجه التغير الطيفي اتجاه وحجم التغيير من التاريخ الأول إلى التاريخ الثاني. يتم حساب مدى التغيير الكلي لكل بكسل عن طريق تحديد المسافة الإقليدية بين نقاط النهاية من خلال مساحة تغيير الأبعاد ل CVA هي قدرتها على معالجة أي عدد من النطاقات الطيفية المطلوبة والحصول على معلومات مفصلة عن أي تغيير مكتشف

والفرضية الأساسية في هذه التقنيات هي قياس طبيعة التغيرات، مما يعني حدوث تغييرات في سمات الاهتمام تؤدي إلى تغييرات في قيم الإشعاع أو الانعكاس (Lu et al. 2004). وتحدد معظم تقنيات ما قبل التصنيف على أنها أدق تقنيات الكشف عن التغيرات لأنها مباشرة وفعالة لتحديد التغيير وتحديد مكانه وسهلة التنفيذ (Sunar 1998). ومع ذلك، هناك ثلاثة جوانب حاسمة لتقنيات ما قبل التصنيف: اختيار العتبات المناسبة أو مؤشر الغطاء النباتي لتحديد المناطق المتغيرة، والحساسية لسوء تسجيل البكسل، ولا يمكنها تقديم تفاصيل عن طبيعة التغيير أو توفير مصفوفة معلومات التغيير (Lu et al. 2004).
4.2 تقنية مقارنة ما بعد التصنيف
وقد ثبت أن مقارنة ما بعد التصنيف هي النهج الأكثر شيوعا في تحليل الكشف عن التغيير (Foody 2002b). ويستند هذا النهج إلى تصحيح أكثر من صورة سرية واحدة؛ عندما يتضمن تصنيف كل صورة بشكل مستقل ، يتم إنشاء الخرائط المواضيعية ، تليها مقارنة بين التسميات أو الموضوعات المقابلة لتحديد المناطق التي حدث فيها التغيير (انظر الشكل 2). هناك العديد من المزايا لهذه التقنية: فهي تقلل من الاختلافات في أجهزة الاستشعار والغلاف الجوي والبيئة لأن البيانات من تاريخين يتم تصنيفها بشكل منفصل ، وبالتالي تقليل مشكلة تطبيع الاختلافات في الغلاف الجوي وأجهزة الاستشعار بين تاريخين وتوفر مصفوفة كاملة لتغير الغطاء الأرضي عند استخدام صور متعددة (Lu et al. 2004، Jensen 2005، Naumann, Siegmund 2004, Teng et al. 2008). يمكن بناء سلسلة من المصفوفات «من إلى» من خلال المقارنة على أساس بكسل عن طريق البكسل، وتشمل هذه المصفوفات مصفوفة تحويل البكسل، ومصفوفة تحويل النسب المئوية، ومصفوفة تحويل المساحة. ومع ذلك، فإن النتائج المستمدة من هذه الطريقة دقيقة فقط مثل صور التصنيف الفردية نفسها (Jensen 2005, Compording et al. 2004, Civco et al. 2002). علاوة على ذلك، يمكن أن تؤدي هذه الطريقة إلى نتائج خاطئة خاصة عند استخدام صور متعددة التاريخ أو متعددة أجهزة الاستشعار بسبب الاختلافات في الخصائص الإشعاعية للصور التي تم الحصول على خرائط مواضيعية منها (Foody 2002b, Foody 2002a

الشكل 2. رسم تخطيطي للكشف عن تغيير مقارنة ما بعد التصنيف

ستخدم نهج المقارنة بعد التصنيف الذي استخدمه العديد من الباحثين مثل (Diallo, Hu and Wen 2009, Bayarsaikhan et al. 2009,Shalaby, Tateishi 2007, Muttitanon, Tripathi 2005 Torahi, Rai 2011) تقنيات الكشف عن التغيير بعد التصنيف بناء على التصنيف الخاضع للإشراف الأقصى للكشف عن استخدام الأراضي / الكشف عن تغير الغطاء الأرضي وخلص إلى أنه حقق دقة إجمالية عالية لمجموعة متنوعة من البيانات. قام دويدار (2004) بتطبيق تقنيات التصنيف الخاضع للإشراف الأقصى وتقنيات الكشف عن التغيير بعد التصنيف على صور لاندسات لرسم خرائط ورصد الغطاء الأرضي وتغيرات استخدام الأراضي في المنطقة الساحلية الشمالية الغربية من مصر. استخدم Sun, Ma and Wang (2009) قاعدة طريقة نهج المقارنة بعد التصنيف على خوارزمية الاحتمال الأقصى لتحديد التغيرات في استخدام الأراضي في حوض داتونغ ، الصين باستخدام بيانات لاندسات متعددة الأزمنة. وبالمثل ، فإن إجراء Fan و Weng و Wang (2007) أقصى احتمال (ML) والصور المجمعة بعد التصنيف لتصنيف Landsat TM و ETM + والبيانات الاجتماعية والاقتصادية المستخدمة بطريقة فعالة للبحث في تغير الغطاء الأرضي لاستخدام الأراضي ديناميكيا. في الآونة الأخيرة ، تم استخدام التصنيف اللاحق في مناطق مختلفة حول العالم بناء على استخدام خوارزميات التصنيف الجديدة لأغراض مختلفة من أجل تحديد التغير في الغطاء الأرضي ، وتحسين التصنيف الطيفي ، والحد من انتشار خطأ التصنيف وتحسين دقة تصنيف استخدام الأراضي وتغير الغطاء الأرضي

5. العوامل التي تؤثر على تقنيات واعتبارات الكشف عن التغيير
   ليس من السهل تحديد أنسب طريقة للكشف عن التغييرات في منطقة معينة قيد الدراسة.
   ويرجع ذلك إلى الطبيعة المتفاوتة للخصائص الفيزيائية للميزات ذات الاهتمام ، ومشاكل تسجيل الصور ، واكتشاف السحب / الضباب ، وتباين الخواص أو التباطؤ بالمستشعر ، ومزايا وعيوب طرق الكشف عن التغيير نفسها ونقص المعرفة حول النهج (Macleod، Congalton 1998، Nielsen، Conradsen and Simpson 1998). بشكل عام ، يعد اختيار طريقة مناسبة للكشف عن التغيير أمرا مهما للغاية لأنه لا توجد طريقة واحدة يمكن تطبيقها بكفاءة على جميع مجالات الدراسة. وكثيرا ما يتوقف اختيار أسلوب ملائم لاكتشاف التغيير، في الممارسة العملية، على طبيعة مشكلة كشف التغيير قيد البحث، التي تعتبر خطوة حاسمة في دراسات الكشف عن التغيير، واحتياج المعلومات، ، وتوافر مجموعات البيانات وجودتها، وقيود الوقت والتكلفة لمجموعات البيانات، مهارة التحليل والخبرة، وتسجيل مجموعات بيانات الصور المتعددة (ماكلويد، كونغالتون 1998، جونسون، كاسيشكي 1998، نيلسن، كونرادسن وسيمبسون 1998، كراكنيل 1998، داي، خورام 1998بغض النظر عن التقنية المستخدمة ، يمكن أن يتأثر نجاح اكتشاف التغيير من الصور بالعديد من العوامل: جودة تسجيل الصور بين الصور متعددة الأزمنة ، والظروف الجوية ، وأوقات الاستحواذ ، والإضاءة ، وزوايا المشاهدة ، ورطوبة التربة ، والضوضاء ، والظل الموجود في الصور (Singh 1989a) ، والتباين أو الاختلافات الفينولوجية للنبات (Lu et al. 2002 ، Rogan، Franklin and Roberts 2002) ؛ معايرة المستشعر (Lillesand، Keifer 1994) بالإضافة إلى خصائص المناظر الطبيعية والتضاريس لمناطق الدراسة ، ومهارة المحلل وخبرته ، واختيار تقنية الكشف عن التغيير ، إلى جانب الخطوات المختلفة أثناء تنفيذ إجراء الكشف عن التغيير التي يمكن أن تنتج مشاكل وأخطاء وتؤثر على نجاح اكتشاف التغيير ، على سبيل المثال ، المعالجة المسبقة للصور (Lu et al. 2004 ، جنسن 2005).