حاضر ومستقبل نظم المعلومات الجغرافية في ظل التغيرات التقنية

المميز بواسطة أمجد عجوب, posted in منوعات

المعرفة في مجال العلوم الجغرافية ومحركات التغيير

إن مجال نظم المعلومات الجغرافية وصناعتها  يتجه أكثر فأكثر نحو التغطية والانتشار الكاملَين,  وسوف تُظهر السنوات القادمة المزيد من التكامل بين الموضوعات الكبيرة الجذابة في مجال العلوم التقنية مع نظم المعلومات الجغرافية، مثل: بيانات كبيرة (Big Data)، إنترنت الأشياء (IoT),، السوفتوير كخدمة (Software as a service; SaaS), تعلم الآلة (Machine Learning)، و غيرها من التقنيات والمفاهيم  الحديثة. متابعة القراءة “حاضر ومستقبل نظم المعلومات الجغرافية في ظل التغيرات التقنية” →

عمل خرائط تفاعلية عن طريق البايثون باستخدام المكتبة folium

بواسطة marteniealya, posted in ويب،بايثون،برمجة


Folium 


هي احد المكتبات ذات الفعالية العالية والمستخدمة في بيئة البايثون لاظهار البيانات الجغرافية حيث يتم انشاء خرائط لاي مكان بالعالم بمعرفة قيم خطوط الطول والعرض .
والخرائط التي يتم انتاجها عبارة عن خرائط تفاعلية تستطيع التكبير والتصغير عليها والتحكم بالعرض 
يتم استخدام هذه المكتبة بالاضافة الي مكتبات اخرى مثل
Pandas ,numpy 
باجراء تحليلات احصائية ومعالجة جداول البيانات وايظهارها مباشرة علي الخريظة واخراج الخرائط 

تحميل   البيانات

  يتم  تحميل البيانات لمنطقة   برلين من موقع Airbnb  حيث يتم الحصول على طبقة  تحتوي مواقع الشقق المتاحة للإيجار والسعر  والمالك وغيرها من المعلومات ضمن منطقة برلين  وساقوم بعمل عرضين توضح بأي منطقة في برلين  تتركز الشقق المتاحة heatmap و خريطة تظهر عدد الشقق المتاحة ومواقعها MarkerCluster

الشقق المتاحة لمدينة برلين من الرابط التالية

نقوم بتحميل البيانات من الرابط التالي باختيار بيانات مدينة برلين
listings.csv الملف ذو الاسم

التقسيمات الادارة لبرلين


MarkerCluster


من العروض الجميلة للخرائط ويتم برمجته ببساطة عن طريق البايثون باستخدام المكتبة
folium
يستخدم عند عرض البيانات الكبيرة حيث يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات حسب الموقع الجغرافي وإظهار عدد تكرار الظاهرة بالموقع الجغرافي وفق لون محدد وعند عمل تقريب علي الموقع الجغرافي يعمل على زيادة دقة التوزيع حسب درجة التقريب  

import  folium 
import geopandas as gpd
import numpy as  np
#from folium.plugins import HeatMap
from folium.plugins import MarkerCluster
#  ايضافة الطبقة 
m= gpd.read_file('C:\\Users\\marte\\Desktop\\bezirksgrenzen.shp\\prise.shp')
#  عمل   خلية تحتوي  الاحداثيات ضمن مصفوفة
m['lat']=m.geometry.x
m['lon']=m.geometry.y
point_array=m[['lon','lat']].values
# انشاء  الخريطة   
map4=folium.Map(location=[52.42,13.4],zoom_start=10,control_scale=True)
#  ايضافة طبقة للتقسمات  الادارية لبرلين 
One = gpd.read_file('C:\\Users\\marte\\Desktop\\bezirksgrenzen.shp')
folium.GeoJson(One).add_to(map4)
# MarkerCluster ايضافة الاحداثيات الي الخريطة   بنمط العرض 
marker_cluster=MarkerCluster().add_to(map4)
for  i  in range(0,len(m)):
    lat=m['lat'][i]
    lon=m['lon'][i]
    folium.RegularPolygonMarker(location=[lon,lat],fill_color='#2b8cb2',number_of_sides=6,radius=8).add_to(marker_cluster)
 # htmlحفظ الخريطة كملف    
map4.save(outfile= "MarkerCluster.html")


Heatmap

الخرائط   الحرارية تستخدم لتوضيح  تركيز الظاهرة وتواترها في موقع معين     حيث يتم اختيار نصف قطر دائرة وضمن هذه الدائرة  يتم حساب عدد الشقق المتاحة للإيجار ضمن هذه الدائرة 

import  folium 
import geopandas as gpd
import numpy as  np
from folium.plugins import HeatMap
# انشاء  الخريطة  
map3=folium.Map(location=[52.5,13.4],zoom_start=10,control_scale=True)
#  ايضافة البيانات   التي سيتم عرضها علي الخريطة
m= gpd.read_file('C:\\Users\\marte\\Desktop\\bezirksgrenzen.shp\\prise.shp'
#عمل خريطة حرارية  لاظهار المناطق  التي  تحتوي عدد  كبير من  الشقق المتاحة للايجار  
HeatMap(point_array,radius=11).add_to(map3)
 # htmlحفظ الخريطة كملف  
map3.save(outfile= "HeatMap.html")

تستطيع تحسين العرض السابق من خلال توسيع الاكواد السابقة

كاتب المقال Martin Elia

استخدام البايثون في تحليل البيانات المكانية

بواسطة marteniealya, posted in لغات برمجة،بايثون

نقوم  بهذه الدرس  بعمل مدخل للبايثون في معالجة البيانات الجغرافية  باستخدام بعض التعليمات الضرورية حيث سأقوم بعرض بعض النقاط  المهمة 

التعرف على بيئة الإدخال  بواسطة المتصفح جوبيتر
 قراءة shapefile  ضمن البايثون

اظهار البيانات المخزنة  ضمن الطبقة ونمط البيانات   ورسم الطبقة

طريقة   اختيار عناصر من  الطبقة

ايجاد   تقاطع بين  طبقتين مختلفتين

تصنيف الطبقة   وفق سمة معينة

حفظ   الطبقة  علي جهاز الكمبيوتر خاصتك

تغيير نظام الإسقاط  للطبقة

رسم طبقات  مختلفة معا 

Anaconda

وهي منصة  علمية جاهزة وقابلة للتطوير تعمل لتسهيل مشاركة البيانات مع الآخرين   وتسهل ادارة البيانات واستخدام المكتبات المختلفة  وتوفر بيئة عمل متكاملة لأي مشروع برمجي وتعمل مع  جميع بيئات التشغيل
المختلفة
 حيث  سيتم استخدام المتصفح  جوبيتر وهو تطبيق مفتوح المصدر يتيح   تحرير وتشغيل الكودات البرمجية عبر متصفح الانترنت الخاص بك  ويعطيك قدرت تحكم عالية في كتابة كودك البرمجي حيث هناك سهولة في
الإدخال والتعديل  والعرض وغيرها الكثير من الميزات
تحميل انكوندا

Geopandas

 الحزمة  geopandas  هي حزمة مفتوحة المصدر  للتعامل مع البيانات الجيومكانية  وهي تعتبر توسيع للحزمة pandas

لتستطيع  التعامل مع البيانات الجغرافية   وهي تعتمد على بعض المكتبات الأخرى  مثل matplotlib , fiona

Fiona  تمكن البايثون من  قراءة بيانات نظام المعلومات الجغرافية الطبقات  وانظمة الإسقاط وتتوافق مع كل المكتبات التي يستخدمها البايثون لنظام المعلومات الجغرافية  

قم   بإضافة الحزمة  geopandas من   خلال كتابة الأمر التالي   ضمن anaconda prompt

conda install -c conda-forge geopandas 

نقوم بفتح انكوندا  فتظهر الواجهة البرمجية  كما في الصورة بالاسفل ومن  ثم نقوم بفتح جوبيتر لادخال الكود البرمجي

الكود البرمجي

نقوم   بايضافة   الحزمة Geopandas  ونكتب الامر pd.options.display.max_rows=10 لإظهار عشرة أسطر من الجدول اثناء عرض البيانات الجيومكانية على شكل جداول   

import geopandas  as gpd 
pd.options.display.max_rows=10


نقوم بتحميل طبقة  المدن الهامة في العالم وطبقة  دول العالم اضغط هنا
ونقوم بتحميل الطبقات

تحميل طبقة ضمن البايثون 


#تحميل الطبقات 
Martin =gpd.read_file('C:\\Users\\marte\\Downloads\\Compressed\\ne_10m_admin_0_countries_2\\ne_10m_admin_0_countries.shp')
City=gpd.read_file('C:\\Users\\marte\\Downloads\\Compressed\\ne_10m_populated_places\\ne_10m_populated_places.shp')

رسم الطبقة

تتيح   المكتبة  geopandas استخدام   matplotlib لصنع الخرائط  والاخراج بواسطة التعليمة  Polt

#  رسم طبقة 
Martin.plot()
City.plot()

اختيار عناصر من الطبقة

نقوم   باختيار دول شمال أفريقيا  ودول الشرق الاوسط ,كذلك سوريا والمغرب  الامثلة التالية تبين الاختيار بطرق مختلفة 

#   اختيار عنصر من طبقة    
arab_country=Martin[Martin['REGION_WB']=='Middle East & North Africa']

Syria=Martin[Martin['ADMIN']=='Syria']

maroco=countries[countries['NAME_NL'].str.contains('Marokko')]

maroco.plot()
arab_country.plot()

عرض بيانات الطبقة ونمط البيانات

عن طريق التعليمة head  
نحصل على جدول  يحتوي على معلومات الطبقة بالإضافة إلى عمود للعناصر الجيومترية



City.head()

نحصل علي نمط البيانات من خلال التعليمة type



North_Africa.type
arab_country.type

لاختيار عواميد محدد من الطبقة   
حيث سأقوم  بعمل طبقة تحتوي علي الاسم  والقيم الهندسية 


# اختيار   عواميد محددة  من  الحدول 
countries = arab_country[['geometry', 'NAME_NL']]
countries

التقاطع بين طبقتين

نقوم  باختيار المدن العربية التي تقع بالشرق الاوسط  وشمال افريقيا باستخدام التعليمة sjoin

#   اختيار  النقاط التي تقع ضمن المضلع 

arabcity=gpd.sjoin(City,arab_country,op='within')

#cities_with_country = geopandas.sjoin(cities, countries, how="inner", op='intersects')

تصنيف الطبقة وفق لسمة معينة

نقوم    بتصنيف الطبقة   وفق ل عمود معين من الصفات  ونستطيع التحكم بالألوان المستخدمة  واضافة دليل للتصنيف وعدد التصنيفات  والتحكم بالألوان والعرض في المثال التالي سأقوم فقط  بتصنيف الدول حسب الاسم لتظهر كل دولة بلون مختلف

 
#تصنيف  الطبقة وفق  عمود  محدد
arab_country.plot(column='ADMIN', figsize=(11,11))

تحويل نظام الاسقاط

نقوم باظهار العناصر الجيومترية لمدينة دمشق وهي عبارة عن الاحداثيات 

Damascus=arabcity[arabcity['NAME_left']=='Damascus']
Damascus.geometry

area
0.0    POINT (36.29805003041707 33.50197985420613)
Name: geometry, dtype: object

نقوم   بتحويل طبقة   المدن العربية  إلى نظام الإسقاط  ميركاتور باستخدام الامر{ ‘crs = {‘init’ :’epsg:3857


arabcity.crs = {'init' :'epsg:3857'}
arabcity.crs

اعادة تسمية عمود السمات ضمن الطبقة

نقوم بإعادة تسمية العمود NAME_NL’   إلى الاسم Martin

#  اعادة  تسمية احد عواميد   الطبقة 
countries2 = countries.rename(columns={'NAME_NL':'martin'})
countries2.head()

حفظ الطبقة

نقوم بحفظ طبقة  المدن العربية على  شكل ملف json ضمن ال directory   


# حفظ طبقة 
arabcity.to_file('utput.json')

نقوم    بكتابة pwd    لمعرفة مسار الحفظ

رسم الطبقات معا

نقوم برسم  طبقة المدن وطبقة الدول العربية  معا ونقوم برسم المدن باللون الاحمر والبلدان باللون الاسود والتعبئة بلا لون ونقوم بضبط الامتداد  من خلال ax.set(xlim=(-16,65),ylim=(10,45))

#رسم عدة طبقات  معا 
ax=arab_country.plot(edgecolor='k',facecolor='none',figsize=(13,13))
arabcity.plot(ax=ax,color='red')
ax.set(xlim=(-16,65),ylim=(10,45))

في دروس لاحقة سيتم تنفيذ مشاريع كاملة باستخدام البايثون

كاتب المقال Martin Ealya

المعايرة الراديومترية والتصحيحات الجوية لصور الأقمار الصناعية

بواسطة marteniealya, posted in QGIS،منوعات،استشعار عن بعد،علوم نظرية

في     هذا الدرس  سأقوم بتقديم  موجز نظري عن عن   التصحيحات الجوية والمعايرة   لصور بعض

الأقمار الصناعية وساقوم    بعمل المعايرة بشكل يدوي باستخدام حاسبة   الصور في أي برنامج ( ENVI,Qgis,arcmap)

لفهم    الطريقة التي   تستخدمها البرمجيات لمعايرة الصور .

ومن ثم حساب المؤشر  NDVI

(Band NIR-  BAND red)/ (Band NIR+  BAND red)

 للبيانات  قبل المعايرة والتصحيحات الجوية  DN

للبيانات   بعد حساب الانعكاس أعلى الغلاف الجوي  TOA

للبيانات   التي تمثل الانعكاس  على سطح الأرض BOA

ومقارنة النتائج مع بعضها   البعض لإظهار دور التصحيحات والمعايرة في  الحصول على نتائج دقيقة

توضيح  بعض المفاهيم

المعايرة الراديومترية    والتصحيحات الجوية : عمليات   تفيد في تحسن جودة البيانات و تحسن امكانية تفسير الصور  من خلال معايرة قيم البيكسل للحصول قيم انعكاس تمثل القيمة الحقيقة  للبيكسل علي سطح الأرض حيث تكون القيمة المسجلة في حساسات القمر الصناعي (DN) والطائرات   مختلفة عن القيمة الحقيقة المنبعثة من سطح الأرض (BOA)

Digital Number -DN

وهي  البيانات الخام  التي تمثل الطاقة التي  يتم ملاحظتها وقياسها على الحساس مباشرة وعلى الرغم  من أن DN ترتبط بقيم الانعكاس السطحي إلا أنها ليست متماثلة ويجب    معايرة هذه البيانات للحصول على قيمradiance (الإشعاعية ) او الانعكاس على قمة الغلاف الجوي   reflectance top of Atmosphere ومن ثم إجراء التصحيحات الجوية للحصول على قيم الانعكاس الحقيقة علي سطح الارض  TOP من البيانات الخام المكتسبة مباشرة من قبل الحساس حيث لا نستطيع استخدامها مباشرة لحساب المؤشرات وإجراء التحليلات والمقارنة حيث سنحصل على قيم  خاطئة وكذلك الصورة بدون معايرة تكون باهتة وصعبة التفسير,وتتم المعايرة للحصول على radiance أوreflectance of top Atmosphere           بتطبيق بعض المعادلات باستخدام البيانات Metadata لبيانات القمر الصناعي الموجودة ضمن الملف MTL file

مثال   عن هذه البيانات   بيانات القمر لاندسات  landsat -level-1 من المرحلة الاولي   

TOA Radiance and TOA reflectance

حيث   يتم التحويل من نمط البيانات الخام  DN إلى الانعكاس اعلا الغلاف الجوي TOA  او الاشعاعية أعلى الغلاف الجوي radiance  حسب ماتقضي الحاجة وسيتم التحويل حسب المعادلات  التي سيتم شرحها أدناه وهي الطريقة التي تتبعها البرامج   في معايرة البيانات

Conversion   from DN to TOA Radiance

حيث  نحصل علي  قيم الإشعاعية أو ( الراديان)  هي كمية الطاقة الضوئية الصادرة في الثانية من 1 سم2 من سطح مصدر التي تنتقل في اتجاه معين ، بشكل عمودي على سطح المصدر في اتجاه الانتقال.

واحدة الإشعاعية في النظام الدولي للوحدات هي واط لكل متر مربع لكل ستراديان (W·sr−1·m−2

الستراديان :هي وحدة  قياس الزاوية المجسمة  في نظام الوحدات الدولي. وتستخدم لوصف زاوية ثنائية البعد تدور في الفضاء الثلاثي الأبعاد (فهي تمثل جزء من سطح كرة )، وهي تعميم للراديان في الفضاء الثلاثي الأبعاد.

  نقوم بتطبيق المعادلة التالية

Lλ = MLQcal + AL

Lλ     

    قيم الاشعاعية  radince

 مدخلات   المعالدلة  

AL   

       (RADIANCE_ADD_BAND_x (رقم  الباند )

ML       

  (RADIANCE_MULT_BAND__(رقم  الباند )

Qcal     

  pixel values -DN  البيانات الخام المسجلة على الحساس

القيم السابقة   التي تستخدم لحساب   الإشعاعية أعلى الغلاف الجوي  نحصل عليها من الملف MTL المرفق مع بيانات القمر الصناعي اثناء التحميل

Conversion from DN  to TOA Reflectance

للحصول  على قيمة الانعكاس في  أعلى الغلاف الجوي يجب  تطبيق المعادلة التالية  ولدينا الصيغتين التاليتين حيث  يتم استخدام احيانا زاوية ارتفاع  الشمس  أو الزاوية   المحصورة بين  الشمال و الشعاع الواصل بين الشمس  و الموقع

قيم المعادلة    يتم الحصول عليها  من MTL file المرفق   البيانات اثناء التحميل

Lλ = (MLQcal + AL)/ sin (θSE ) or Lλ = (MLQcal + AL)/ cos (θSZ )

 مدخلات   المعالدلة  

AL   

 (RADIANCE_ADD_BAND_x (رقم  الباند )

ML       

(RADIANCE_MULT_BAND__(رقم  الباند )

Qcal     

  pixel values (DN)  البيانات الخام المسجلة على الحساس

θSE

زاوية ارتفاع الشمس

θSz

الزاوية    المحصورة بين اتجاه الشمال    و الشعاع الواصل بين الشمس والموقع

قيم المعادلة    يتم الحصول عليها  من MTL file المرفق  مع البيانات اثناء التحميل

surface reflectance BOA

 

 Conversion from TOA Reflectance to surface reflectance

بعد حساب  قيم الانعكاس  اعلا الغلاف الجوي  TOA  تنتهي مرحلة المعايرة ,وتبدأ مرحلة التصحيحات الجوية   للحصول على قيم الانعكاس على سطح الأرض BOA .   وهذا يتطلب معرفة   الظروف الجوية للموقع .  وزمن التقاط الصورة وغيرها   من المعلومات

Atmospheric Correction Models

حيث   يتم استخدام نموذج الغلاف الجوي    لمعرفة اثر الانتثار والتشتت والامتصاص ضمن الغلاف الجوي ويتم  حسابه بمعرفة عدد من المعاملات الجوية مثل محتوى الرطوبة ( بخار الماء ضمن الغلاف الجوي  ) وكذلك نسبة الجزيئات المعلقة في الهواء ويمكن الحصول على هذه القيم من الاعمال الحقلية او من بيانات الاقمار المناخية .

Dark Object Subtraction Method

تستخدم  هذه الطريقة   عندما لاتكون هناك    بيانات متاحة عن الظروف الجوية   للموقع و خصائص الهباب الجوي ( الجزيئات   العالقة في الهواء ) وتعتمد هذه الطريقة علي فرض  ان بعض بيكسلات الصورة تكون سوداء تماما ولكن لها    قيمة علي علي الحساس ( DN ) حيث لا تكون قيمتها صفر  بسبب الانتشار والتشتت في الغلاف الجوي ووصول اشعة من البيكسلات المجاورة لذلك    يتم طرح هذه القيمة بعد حسابها من جميع بيكسلات الصورا . أن دقة هذه الطريقة اقل من دقة الطرق الاخرى  ولكنها مفيدة عندما لا تتوفر قياسات الغلاف الجو

بعض  البرمجيات التي   تساعد في إجراء التصحيحات الجوية للبيانات

برنامج السناب من خلال الإضافة sen2core    يقوم بتصحيح بيانات القمر سينتينيل 2 من المستوى الأول level 1-C وفي الرابط التالي  شرح لطريقة التنصيب وطريقة إجراء التصحيحات الجوية علي بيانات القمر سينتينيل 2  

او من خلال الخوارزمية Quick atmospheric  correction في برنامج الاينفي

من  خلال الإضافة   sime classification   لبرنامج ال Qgis بتطبيق الخوارزميةDOS1

حيث سيتم شرحها في المثال  العملي التالي

 

فكرة   المشروع

سيتم حساب   قيم المؤشر NDVI    على بيانات لم تخضع لعملية المعايرة والتصحيحات    ومن ثم علي بيانات تم معايرتها وتحويلها إلى انعكاس أعلى الغلاف الجوي  TOA ومن ثم حساب قيمة المؤشر بعد معايرة البيانات وتصحيحها BOA
لمعرفة   كيف تؤثر  المعايرة والتصحيحات على  النتائج

 في ال 31من شهر   مايو 2003 تعرض مصحح    خط المسح Scan Line Corrector -SLC

 في  القمر الصناعي  لاندسات 7 للتلف .ومصحح   خط المسح هو جهاز يضمن أن الخطوط المسجلة  على طول خط الطيران تكون متاخمة وموازية  لبعضها البعض. لذلك تحتوي بيانات هذه القمر بعد  التاريخ السابق علي فجوات ولكن البيانات صحيحة من الناحية الهندسة   والاشعاعية .وسنقوم بهذا الدرس بمعالجة بيانات القمر لاندسات سبعة  الملتقطة في عام 2004 لمنطقة بالقرب من مدينة السويداء السورية حيث تحتوي الصورة على فجوات

اولا وسنقوم بمعالجة الصورة بإزالة هذه الفجوات باستخدام     برنامج الأنفي
ثانيا    معايرة هذه البيانات   تحويلها الي إشعاعية radaince  وانعكاس TOA أعلى الغلاف الجوي  بشكل يدوي باستخدام المعادلات المشروحة   سابقا

ثالثا وحساب الانعكاس على سطح الارض BOA   مباشرة من قيم الحساس DN

باستخدام  الخوارزمية DOS1       المستخدمة في برنامج Qgis عن طريق   الايضافة

semi  classification

تحميل البيانات وتصحيح الفجوات

نقوم   بتحميل البيانات   بيانات القمر الصناعي landsat 7

LE07_L1TP_173037_20040914_20170119_01_T

نلاحظ  عند فتح  الصورة تظهر  خطوط قطرية   متقطعة تكون عبارة عن فجوات  يتم تصحيحها عن طريق برنامج الاينفي.


وسيتم    تصحيحها بنسخ  الاضافة landsat gap fill التي قد  لا تكون ضمن صندوق ادوات البرنامج  

لذلك يجب إضافتها   انظر هنا

نحدد   الباند التي يتم تصحيحها     وفي مثالنا سنقوم بتصحيح الباند رقم 4   والباند رقم 3

 ملاحظة :  تستطيع تصحيح   كل الصورة دون الحاجة إلى  تصحيح كل باند علي حدا

بعد   اجراء التصحيح     نلاحظ اختفاء الفجوات


ونعيد       الخطوة   السابقة للحزمة    الثالثة    ايضا

ثم  نقوم بحساب   قيمة المؤشر NDVI   من الحزمتين
ملاحظة باستخدام   البيانات DN ستكون   النتائج غير صحيحة للمؤشرات  


حساب الانعكاس أعلى الغلاف الجوي TOA من نمط بيانات الحساسDN

نقوم   بالتحويل إلى  انعكاس    أعلى الغلاف الجوي   باستخدام برنامج ال Qgis

باستخدام   المعادلة المشروحة سابقا     باستخدام حاسبة الصورة

   بتطبيق المعادلة التالية :

Lλ = (MLQcal + AL)/ sin (θSE )

نقوم بفتح الملف  MTL    الذي يحتوي علي الميتاداتا

 حيث    نلاحظ ان الملف  يحتوي على زاوية ارتفاع الشمس والمسافة بين الأرض  والشمس وغيرها من المعلومات كما توضح الصور التالية

وكذلك القيم الاخرى التي تعوض في المعادلة السابقة

ونقوم     بتعويض هذه   القيم في  المعادلة السابقة  مع الانتباه الي ان زاوية ارتفاع الشمس تحسب  بالراديان

نعيد الخطوات نفسها للباند الاخرى    

بعد الحصول على  جميع الباندات بصيغة انعكاس أعلى الغلاف الجوي   نقوم بحساب قيمة المؤشرNDVI

ملاحظة

ونستطيع   الحصول على  الانعكاس والاشعاعية  أعلى الغلاف مباشرة دون   الحاجة لتطبيق المعادلات السابقة
 باستخدام بعض البرمجيات كالاينفي

نلاحظ   الفرق بين  قيم NDVI  المحسوب من البيانات  الخام ND وقيمة NDVI     المحسوبة من تحويل البيانات إلى   انعكاس أعلى الغلاف الجوي TOA

نلاحظ   ان الفرق كبير   حيث يصل إلى الضعف  أحيانا كما تظهر الصورة التالية  حيث يظهر المؤشر بدون معايرة البيانات     قيمة منخفضة 0.2 تدل على غطاء نباتي فقير  بينما تعطي قيمة الموشر بعد معايرة البيانات   القيمة 0.41 التي تدل على وجود غطاء نباتي

تصحيح البيانات باستخدام الخوارزمية DOS1 للحصول علي الانعكاس علي سطح الارض BOA

الان سأستعرض طريقة   ضمن الاضافة semi classification   تقوم بتصحيح البيانات مباشرة من DN الحصول  على انعكاس  على سطح الأرض:

حيث   يتم حساب     الانعكاس على سطح الارض   بالمعادلة التالية

ρ=[π∗(Lλ−Lp)∗d2]/(ESUNλ∗cosθs)

حيث   يدخل في هذه المعادلة المسافة  بين الارض والشمس ومسار الاشعة عبر الغلاف الجوي  والقيمة

ESUNλ   التي تعطي بجداول  خاصة وهناك   عدة خوارزميات   من   DOS      والطريقة المتبعة بالبرنامج هية  Dos1   التي    لها شروط بارومترات خاصة نعوضها  بالمعادلة العامة للحصول  في المعادلة أعلاه.

  لمزيد من المعلومات راجع الرابط   التالي

نقوم    بفتح برنامج ال Qgis    ومن الاضافة   semi classification   نقوم    باضافة الحزم  وكذلك اضافة الملف MTL    كما تظهر الصورة  التالية

    ونلاحظ    أيضا بأن القيم السابقة يتم   استيرادها من الملف MTL   وتملأ  الجداول   بشكل اوتماتيكي

كذلك  ان خانة  زاوية ارتفاع الشمس  و المسافة بين الأرض والشمس  قد امتلأت ايضا بشكل اوتوماتيكي .

 بعد   انتهاء التعديل  نلاحظ ان البرنامج    يقوم بتغيير   اسم    البيانات   ساستعرض    مثلا   القناة   السادسة 
حيث  يتم   ايضافة   الاحقة RT_

RT_LE07_L1TP_173037_20040914_20170119_01_T1_B6_VCID_1

   ومن البيانات   المعدلة     ساقوم  بحساب   الموشر    NDVI   من البيانات   التي   تكون  عبارة عن انعكاس  حقيقي   من علي  سطح الارض  

وبحسب الموشر NDVI من البيانات المعدلة

بمقارنة  النتائج نلاحظ  ان قيمة المؤشر   المحسوبة من البيانات الماخوذة من  الحساس    مباشر digital  numbers تعطي نتائج     خاطئة بينما استخدام بيانات الانعكاس أعلى الغلاف الجوي TOA وبيانات   الانعكاس على سطح الأرض BOA تعطي نتائج لحد ما متقاربة .لذلك عند القيام بأي  مشروع استشعار يجب فحص البيانات المستخدمة ومعرفة اي مستوى تكون البيانات المتاحة    وهل تحتاج الى  عملية تعديل ومعياره   وبشكل خاص عند استخدام سلاسل  زمنية من الصور

ملاحظة

تستطيع   تحميل صور القمر  سينتينيل 2 من المستوى الثاني  مباشرة level-2/A ولكن هذه الصور
متوفرة   بداء من 2 أيار 2017 وتكون من النمط BOA

كاتب المقال:Martin Ealya

نشر البيانات المكانية باستخدام الجيوسيرفير

بواسطة marteniealya, posted in ويب،برامج


  المهارات المكتسبة من الدرس

طريقة تنصيب الجيوسيرفير
طريقة نشر البيانات المكانية عن طريق الجيوسيرفير
 اجراء بعض الاستعلامات  علي البيانات  في متصفح الويب باستخدام  الفلتر CQL
 تصدير   البيانات الي نظام المعلومات الجغرافية  ك WFS

قبل البدء بنشر البيانات المكانية عن طريق الجيوسيرفير ساقوم بتوضيح بعض المصطلحات الهامة حول الجيوسيرفير والنشر عبر الويب

WMS

عبارة عن  استجابة لطلب خريطة من  قاعدة بيانات جيومكانية  او اكثر .  والطلب يتضمن  الامتداد الجغرافي   و والطبقات المطلوب  تحميلها  والاستجابة عبارة عن ملف    HTML   يحمل ملف راستر   صورة يتم عرضها بالمتصفح او    اي نظام معلومات جغرافية

WFS  

 وهي    نفس  مبدء الخدمة السابقة ولكن الاستجابة تكون  عبارة عن طبقة شعاعية  يمكن   تعديلها   واجراء التحليلات عليها  من قبل العميل باستخدام نظام العلومات الجغرافية

Geography Markup Language –GML

  لغة     ترميز  لتبادل العناصر الجغرافية و   المكانية  وهي    تعتمد علي  لغة   الترميز    xml حيث يتم      وفقها   نقل  الكائنات ذات السمات  والعلاقات الهندسية و المكانية      ويتم نقل ايضا  البيانات غير التقليدية مثل  البيانات من الحساسات   والمستشعرات  .

OGC

الاتحاد المفتوح للجغرافيا المكانية OGC هو منظمة دولية غير ربحية ملتزمة بجعل معايير الجودة مفتوحة للمجتمع الجغرافي العالمي. تتم هذه المعايير من خلال عملية توافقية ومتاحة بحرية لأي شخص لاستخدامها لتحسين مشاركة بيانات الجغرافيا المكانية في العالم.

تستخدم معايير OGC في مجموعة واسعة من المجالات بما في ذلك: علوم الأرض والبيئة. الدفاع والاستخبارات المدن الذكية ، بما في ذلك شبكات إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار ، وتقنيات الهواتف المحمولة ، والبيئة وإدارة

الكوارث …..الخ

واصبحت   منذ عام     2007   عضو  في   موسسة Wide Web Consortiums -W3C
رابط الصفحة

  http://www.opengeospatial.org

W3C

هو   عبارة عن مؤسسة  دولية تعمل علي  تطوير الويب    وعمل معايير  موحدة   تأسست في 1 أكتوبر 1994 في مختبر MIT لعلوم الكمبيوتر في كامبريدج ، ماساتشوستس.
رابط     الصفحة
https://www.w3.org/participate/


OpenLayers

هي   عبارة عن مكتبة    تمكن من    وضع    خرائط  ديناميكية  في صفحات الانترنيت  بالاضافة   الى تحميل
  الطبقات    والمتجهات  علي هذه  الخرائط    وهي مفتوحة المصدر  تماما  وتسخدم في لغة البرمجة جافا   سكريبت
رابط الصفحة
https://openlayers.org/

مقالة تعليمية عنها من موقعنا

https://thatgisguy.com/2017/10/07/web-map/


GoServer

 هو خادم برمجيات مفتوح  المصدر   مكتوب بلغة جافا   تتيح للمستخدم  مشاركة  وتحرير  البيانات الجيومكانية ونستطيع   نشر مخطط او خريطة  باستخدام    معايير     وضوابط       OGC

 وباعتباره  مشروع  مفتوح المصدر   تم تطويره   واختباره  ودعمه   من  قبل مجموعة   متنوعة من الافراد   والمؤسسات  في  جميع  انحاء العالم  والبرنامج   هو المرجع   لخدمات   OGCالتي تقوم   بنشر  خدمة WMS   ,WFS عن    طريق برنامج الجيوسيرفير   .

وقد بداء البرنامج في بادئ الامر   في عام  2001     من قبل    مشروع التخطيط المفتوح  TOPP  والبرنامج عبارة عن بعض الادوات  تساعد المواطنين في مشاركة الحكومة  في عملية التخطيط  للمدن وتطوير  المناطق الحضرية  وجعل الحكومات  اكثر  شفافية  في التخطيط  من خلال  الامكانية  علي نشر المخطاطات   واجراء  الاستعلامات عليها

وكانت   هذه الفكرة   هي النواة  لتطوير الجيوسيرفير  وجعله  مشابه  لشبكة الانترنت   في تبادل وتحميل  والبحث عن المعلومات الجغرافية.

  وقد قام المطورون    للجيوسيرفير    بتأسيس مشروع  Geotools    عبارة   عن ادوات جافا GIS-Java

 قدرة الجيوسيفير    على نشر خدمتي  WMS  ,WFS   بالاضافة الي  ربطه ايضا بمشاريع   اخرى   مثل Postgis  ,openlayer   وغيرها عزز من فعالية   الجيوسيرفير  

حيث يمكن    للجيوسيرفير  قراءة  البيانات  من اكثر 12  مصدر  للبيانات  المكانية  ونشرها بصيغ   مختلفة .


تحميل   الجيوسيرفير

 ملاحظة   هامة اثناء  خطوات    التنصيب سيتطلب منك ادخال   اسم المستخدم وكلمة المرور   قم      بحفظ كلاهما بكتابتهما على ورقة خارجية  لانك لن تستطيع  الدخول   الى  الجيوسيرفر   مجددا في حال نسيتهما    

نذهب   الي  الصفحة الرسمية لتحميل الجيوسيرفير

    قم بتحميل ملف التنصيب حسب نظام التشغيل الخاص بك

             نقوم  باختيار   اسم المستخدم وكلمة المرور 
            ومن ثم ادخال : 8080 

                  بعد اكتمال تنصيب البرنامج يجب   البدء باقلاع السيرفير حيث  عند تشغيل الجهاز يجب القيام دائما بهذه العملية

                    بعد  الانتهاء من الاقلاع   نقوم بفتح 
                     geoserver web page Admin
                    حيث  تكون ضمن المتصفح الافتراضي  علي الجهاز خاصتك

                         و نقوم بادخال كلمة السر  التي قمنا بانشاءها   خلال تنصيب البرنامج

                        البداء    بعملية    نشر البيانات  الجفرافية

                         ساقوم  بنشر  قسم من بيانات  تم استخدامها  لمشروع   تم تطبيقه  في مدينة فرانكفورت حيث سيتم نشر طبقة للطرقات وطبقة تحتوي المباني الحكومية وطبقة تحتوي المباني  السكنية  وطبقة   تحتوي    المدارس   وسيتم نشر  مخطط  يحتوي   هذه الطبقات معا. ونشر مخطط  لشبكة الطرق حيث يمكن اجراء عملية استعلام على  طبقة الطرق  مباشرة 

                        يمكنك  تحميل البيانات  من هنا

                        1-workspace


                        نقوم بانشاء ورك سبيس  يتم فيه تخزين بيانات المشروع وهو عبارة ع  الحاوية التي تنظم  فيها عناصر المشروع حيث
                        نقوم بانشائها من خلال الضغط علي ايضافة ورك سبيس جديدة

                          نقوم بعمل ورك سبيس تحمل الاسم فرانكفورت

                            نلاحظ   ظهورها في القائمة المنسدلة

                               في   حال فتحنا المسار التالي
                              C:\Program Files (x86)\GeoServer 2.14.1\data_dir\workspaces\FRANKFURT
                               نلاحظ تشكل مجلد يحمل اسم الورك سبيس الذي قمنا بانشاءه   كما توضح الصورة التالية حيث تستطيع لاحقا الوصل الى  كل الملفات التي ستضمنها   والتي سنقوم باضافتها بالخطوات  التالية

                                2-stores

                                بعدها  نذهب الي القائمة  Store   حيث   سنحدد    نمط البيانات  التي  سنقوم باضافتها    ونشرها  لاحقا . في   مثالنا  فقط shapefil    حيث   سنقوم    بنشر  اربع طبقات
                                طبقة  تمثل الابنية السكنية  عبارة عن مضلعات
                                طبقة تمثل    الابنية الحكومية عبارة عن مضلعات
                                طبقة   تمثل  الشوارع   عبارة  عن نقط
                                طبقة تمثل الشوارع  عبارة عن خطوط 

                                   نقوم باختيار اضافة طبقة كما في الصورة ادناه

                                    نقوم   باضافة   الطبقة   من جهاز  الكمبيوتر   الى    الجيوسيرفير  من خلال الضغط على المستعرض وادخال الطبقة

                                      3-layers

                                      نذهب الي التبويب طبقة لاظهار الطبقة التي قمنا بانشائها في الخطوة السابقة

                                        بعد انشاء الطبقة  نقوم بفتح  خصائص الطبقة  لضبط  حدود الطبقة   ونظام الاسقاط  و والعرض  وغيرها من الصفات

                                          نلاحظ  في الصورة ادناه ان نظام الاسقاط المستخدم  يعبر عنه برقم   25832
                                          EPSG :25832
                                          بعدها نقوم بحساب امتداد الطبقة  ويتم حسابها بشكل  اوتوماتيكي  بالضغط  على  الخيار الذي تظهره الصورة التالية

                                            نلاحظ امتلاء الحقول التي تظهر  اصغر  واكبر قيمة  علي المحور الافقي واعلى واصغر  قيمة علي المحور  الشاقولي  حسب نظام الاسقاط  وكذلك الامتداد  الجغرافي    بالدرجات ايضا

                                              بعد    ضبط  الامتداد   الطبقة    تصبح جاهزة للنشر  ولكن بدون  تنسيق   حيث   تظهر بالتنسيق الافتراضي  وسنقوم   بالخطوات اللاحقة للتحكم بالعرض  

                                                4-layer preview

                                                سنقوم بعرض   الطبقة     بالاعداد ت  الافتراضية   من  خلال الذهاب الي التبويب  عرض  الطبقة

                                                ساقوم بعرضها  علي شكل open layer    حيث  تستطيع عرضها باستخدام انماط اخرى kml,GML   و…….غيرها ايضا

                                                  نلاحظ  ظهور طبقة   الشوارع   في المتصفح   مباشرة  مع امكانية التكبير والتصغير والتحكم بالعرض   وتطبيق  فلتر لعرض النتائج التي يرغب بها المستخدم   

                                                    CQL filter

                                                    يستطيع المستخدم اجراء العديد من الاستعلامات من خلال هذا الفلتر حيث يمكن من عرض الطرقات التي طولها اكبر من 400 متر في هذا القسم من فرانكفورت

                                                    5-styles

                                                     يمكن  الجيوسيرفير من تصدير لبيانات  بصيغ مختلفة   

                                                       من التبويب  نمط  نستطيع التحكم    بنمط العرض   حيث تظهر القائمة الانماط المتاحة.   وهي الخيارات الافتراضية الموجودة في الجيوسيرفير  وسنقوم   بخطوات لاحقة   بانتاج النمط الخاص بنا

                                                        عند اختيار اي نمط  من الانماط السابقة   نلاحظ انه     مكتوب علي شكل  كود xml

                                                          سنقوم   بتصدير النمط  الخاص بنا  الي  الجيوسيرفير       حيث  سنقوم   بتصدير   الطبقة  الي قنا بنشرها Qgis   علي   شكل   WFS  ومن  ثم  تصنيف     هذه  الطبقة   فنلاحظ   هنا   فعالية الجيوسيرفير  في
                                                          نشر البيانات الجغرافية وامكانية اجراء   التحليلات   علي البيانات   ضمن نظم المعلومات الجغرافية

                                                          نقوم بنسخ  الجزء  من  الرابط   الذي تظهره الصورة  ادناه

                                                            Add WFS

                                                                نضغط   علي Add WFS layer   من   القائمة    اضافة   طبقة   او من خلال  الرمز الذي يظهر  في القائمة  علي يسار  الشاشة

                                                              فتظهر   نافذة     نضغط     اولا  علي الخيار edit  من   ثم    تظهر نافذة جديدة
                                                              نقوم بنسخ الرابط الذي قمنا بنسخه    في الحقل URL

                                                                نضغط      بعدها    علي     connect    فنلاحظ   يتم تحميل الطبقة  في   النافذة   التي بالاسفل      نقوم   بتاشيرها  ونضغط   على  اضافة

                                                                  نلاحظ يتم  اضافة طبقة  الشوارع  كخدمة  WFS     التي  تملك  نفس  خصائص shapefile   ونقوم   بالدخول الي خصائص     الطبقة   من   التبويب  Style و نقوم بعمل تصنيف  كما تظهر الصور ادناه مع  الخطوات    ومن

                                                                  ومن ثم نقوم بتصدير  التنسيق بالصيغة SLD

                                                                  SLD: هو  كود  XML محدد بواسطة OGC لتحديد مظهر طبقات الخريطة. ،  يمكن وصف مظهر الطبقة بغض  النظر  عن العناصر المرسومة ضمن  الطبقة   ولكن   لنوع محدد  (    نقطي او شعاعي او مضلع ).

                                                                    نقوم   بحفظ   التنسيق   وفق   الرابط التالي ضمن    ملفات الجيوسيرفير

                                                                    C:\Program Files (x86)\GeoServer 2.14.1\data_dir\styles

                                                                      نقوم باضافة التنسيق الجديد الي التنسيقات الافتراضية المخزنة بالجيوسيرفير

                                                                        نقوم بتحميل التنسيق من جهاز الكمبيوتر ومن ثم الضغط علي تحديث كما تظهر الصورة ادناه

                                                                           بعد الضغط  علي تحديث  يتم تحويل النمط SLD  الي كود XML  يظهر في النافذة التي بالاسفل  وبعدها نضغط علي  حفظ فيصبح من الانماط   المعتمدة ضمن الجيوسيرفير  

                                                                          الان نعيد  نشر الطبقة السابقة  مجددا ولكن   باضافة العرض الي قمنا بانتاجه  في الخطوات السابقة   بالدخول    الي
                                                                           layer التبويب

                                                                           ندخل علي القائمة نشر كما تظهر الصورة ادناه

                                                                          نقوم بعرض الطبقة من جديد بعد اضافة التنسيق الجديد لطبقة الشوارع

                                                                          فنحصل علي هذا العرض الجميل لطبقة الشوارع حيث كل لون يمثل استخدام للشوارع

                                                                          نعيد الخطوات السابقة للطبقات الثلاث الباقية ونقوم بنشرها

                                                                          طبقة المباني الحكومية

                                                                          طبقة الابنية السكنية

                                                                          طبقة المدارس

                                                                          5-layers Groups

                                                                            في هذه المرحلة نقوم   با ضافة جميع    الطبقات   في طبقة   واحدة  ومن   ثم اعاد    العرض  لهذه المجموعة معا

                                                                          نذهب     الي التبويب add groups layer      ونقوم باضافة   مجموعة طبقات جديدة

                                                                          ندخل اسم المجموعة التي سنقوم بانشاءها

                                                                          ونقوم ايضا باضافة   نظام الاسقاط للمجموعة     من ثم حساب الامتداد 

                                                                           

                                                                          نقوم   باضافة  الطبقات السابقة  الي المجموعة  كما   تظهر الصورة  ادناه

                                                                              بعد ان يتم اضافة   كل الطبقات   نقوم  بالتحكم  بترتيب الطبقات  حيث    تكون   الطبقة  في الاعلى    بترتيب القائمة    هي الطبقة الاساس بالعرض   


                                                                          بعد الانتهاء من ترتيب الطبقات نضغط على حفظ ونقوم بعرض المجموعة معا بالذهاب الي التبويب عرض

                                                                          في الدرس القادم سنقوم بتوسيع المشروع قليلا باضافة كود برمجي بسيط لعمل بعض الاستعلامات
                                                                          من خلال المتصفح وكذلك اضافة خريطة في الخلفية

                                                                          Martin Ealya : كاتب المقال

                                                                          توسيع برنامج ArcGIS برمجيا – ComboBox and Histogram

                                                                          بواسطة أمجد عجوب, posted in Arcpy،برمجة

                                                                          في هذا الدرس ستتعلم:

                                                                          • كيفية إضافة ComboBox ضمن toolbar في ArcGIS، وكيفية برمجة ComboBox.
                                                                          • إنشاء مخطط تواتر Histogram وتخزينه عن طريق مكتبة MatPlotLib في Python.

                                                                          في هذا الدرس سنقوم بإضافة قائمتين منسدلتين ComboBox إحداهما لاختيار متابعة القراءة “توسيع برنامج ArcGIS برمجيا – ComboBox and Histogram” →

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

                                                                          بواسطة أمجد عجوب, posted in QGIS،استشعار عن بعد

                                                                          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

                                                                          متابعة القراءة “مراقبة تغيرات منسوب مياه نهر النيل عبر تحليل صور القمر سينتينيل 1” →

                                                                          الإقصاء الاجتماعي Social Exclusion

                                                                          بواسطة أمجد عجوب, posted in علوم نظرية

                                                                          أن تكون عضواً في المجتمع يحمل في طياته العديد من المزايا، فكل فرد من المجتمع يجب أن توفر له إمكانية الوصول إلى البنية التحتية، الإسكان، التعليم، وإلى كل الموارد التي توفرها المدينة، ومع توفر هذه الموارد تتوفر العديد من الفرص.

                                                                          لكن ما يمكن أن يحصل هو أن يجد بعض الأفراد أنفسهم مدفوعين ومطرودين متابعة القراءة “الإقصاء الاجتماعي Social Exclusion” →

                                                                          صور قمر سينتينيل كيف نحصل عليها وماهي أهم مميزاتها

                                                                          بواسطة أمجد عجوب, posted in استشعار عن بعد،علوم نظرية

                                                                          في هذا الدرس سأقوم بإعطاء لمحة سريعة عن بيانات الرادار ومنتجات القمر سينتينيل واحد وطريقة تحميلها حيث خطوات التحميل

                                                                           القمر سينتينيل واحد يتألف من قمرين

                                                                           Sentinel 1a تم اطلاقة 13 أبريل 2014

                                                                          والقمر Sentinel 1b تم اطلاقه 25 ابريل 2016

                                                                          اللذين يدوران في مدار شبه قطبي على ارتفاع 693 وتكرار 12 يوم لكل قمر مما يعطي دقة زمانية عالية لمجموع القمرين تصل الى 6 ايام

                                                                          وهذه الدقة الزمانية العالية مترافقة مع سرعة توصيل النتائج حيث يتم توصيل بيانات القمر خلال 24 ساعة للاستخدام العادي وفي حالات الطوارئ من 10 دقائق حتى 3 ساعات

                                                                          يستخدم قمري سينتيل واحد الحزمة C -Band ذات التواتر 5.405 جيغا هرتز ذات الطول الموجي

                                                                          لذلك سأعطي لمحة سريعة عن الأطوال الموجية المستخدمة في الأقمار الصناعية التي تعتمد على مبدأ الرادار

                                                                          حيث الموجات المستخدمة للاستخدامات المدنية هي band -X ,band- C ,band-L اما الأطوال الأخرى فهي للاستخدامات العسكرية وكل طول موجي يفيد في اكتشاف عناصر محددة وهذا ما تظهره الصورة التالية

                                                                          حيث نلاحظ أن الموجة x تنعكس من على سطح الأوراق تعطي صورة واضحة للسطح الخارجي للنسيج بينما c تنفذ ونستطيع النفاذ عبر الأوراق وتنعكس من افرع وساق الشحر بينما الموجة L تستطيع ان تخترق الأشجار وتصل إلى الأرض

                                                                          فنستطيع من خلالها تميز رطوبة التربة بشكل جيدة

                                                                          وقد يكون السؤال لماذا نستخدم بيانات الرادار حيث صور الرادار لا تتأثر بظروف الرؤية (تغطية الغيوم أو الليل فتمكن من الحصول على بيانات في كافة الظروف )

                                                                          حيث تظهر الصورة التالية نفاذية الغلاف الجوي للاشعاعات المختلفة ونرى كيف أن أشعة الرادار لها نفاذية عالية

                                                                          والصورة الناتجة عن حساسات هذه الأقمار هي عبارة عن انعكاس الاشعة الرادار التي تتعلق

                                                                          • بخشونة السطح
                                                                          • العزل الكهربائي للسطح الذي يتأثر بمحتوى الماء والرطوبة

                                                                          استخدام بيانات الرادار :

                                                                          • مراقبة حركة سطح الأرض
                                                                          • رسم وانتاج خرائط الجليد القطبي
                                                                          • كشف مواقع السفن
                                                                          • خرائط الغابات والمياه والتربة
                                                                          • خرائط في حالات الكوارث

                                                                          وهي المصدر الأساسي للمعلومات البحرية ومراقبة البحار وتعطي معلومات مهمة في حالات الانزلاق الأرضي ومعلومات عن الجيولوجيا وحركة الأرض وكذلك مسارات السفن و أخطار التلوث البحري

                                                                          لفهم الية تسجيل الصورة يجب التميز بين اتجاه الطيران azimuth واتجاه المسح الأفقي range حيث يتم مسح الصورة بهذين الاتجاهين

                                                                          مما يؤدي إلى تشكيل صورة الرادار والصورة التالية تبين آلية المسح

                                                                          صور الرادار هي عبارة عن استشعار موجب مائل حيث يتم التقاط الصور من جانب الصورة فتظهر التضاريس المقابلة لجهة التقاط الصورة بلون ساطع بينما الجهة المقابلة تظهر باللون الأسود وهذا يجعل تفسير صور الرادار في المناطق الوعرة أمر صعب لحد ما

                                                                          وهذا ما تبينه الصورة التالية

                                                                          تحميل صورة القمر سينتينيل واحد

                                                                          نذهب الى المنصة كوبرنيكوس وهي المنصة التي يتم تحميل منها بيانات الأقمار سينتينيل ( سينتيل واحد واثنين وثلاثة )

                                                                          في الرابط التالي

                                                                          https://scihub.copernicus.eu/

                                                                          نضغط على open Hub

                                                                          ونقوم اولا بالتسجيل في حال لم تكن مسجل

                                                                          وقم بادخال بياناتك كما تظهر الصورة التالية

                                                                          بعد التسجيل نقوم بتحديد المنطقة التي سيتم تحميل البيانات لها من خلال الماوس وتستطيع اما عن طريق مضلع او عن طريق اختياري او صندوق حول المنطقة وهذا ما تظهره الخيارات في الزاوية اليسرى السفلية من الخريطة

                                                                          ونضغط علي زر القائمة لتظهر قائمة معايير البحث

                                                                          قائمة التاريخ : حيث يتم إدخال المجال الزمني الذي سيتم البحث ضمنه علي المرئية

                                                                          يتم بعدها تحديد اتجاه طيران القمر مسار صاعد او هابط وعند اختيار صور للمراقبة يجب ان تكون المرئية على نفس المسار وبنفس اتجاه التحليق

                                                                          وكذلك نستطيع تحديد القمر S1A أو S1B

                                                                          وفي حال عدم اختيار قمر محدد سيتم البحث باستخدام منتجات القمرين

                                                                          اتجاه التحليق

                                                                          حيث لدينا قمرين يدورون بمجال شبه قطبي وعندما يتحرك القمر من الاعلى الي الاسفل يعتبر مسار هابط descending

                                                                          وعندما يحلق من الاسفل نحو الاعلى يعتبر مسار صاعد Ascending

                                                                          وعند أعمال المراقبة يتم اختيار الصور بحيث تكون بنفس الاتجاه

                                                                          إدخال تاريخ البحث

                                                                          حيث يتم ادخال التاريخ الذي يتم البحث فيه ضمن أرشيف سينتينيل 1 ويتمتع القمر بتغطية زمنية عالية

                                                                          نمط البيانات

                                                                          حيث لدينا 3 أنماط من البيانات ويجب اختيار النمط الذي يناسب المشروع

                                                                          حيث يتم تمثيل كل بيكسل بطريقة عقدية يحتوي علي فرق الطور والسعة ويتم اختيار هذا النمط عند دراسة تشوهات الأرض وحركتها حيث يتضمن معلومات اكثر من النمط grund rage detection

                                                                          معالجة هذا النمط من البيانات اسهل من البيانات السابقة ولا تحتوي على فرق الطور ولها دقة مكانية مربعا تقريبا وتغطية بيكسل مربعة والقليل من الضجيج و حاول استخدم هذا النمط من البيانات بالبداية فهي اسهل للمعالجة

                                                                          • OSN data

                                                                          وهي بيانات جيوفيزيائية جغرافية لدراسة سطح البحار والمحيطات وتتضمن 3 أنواع من البيانات

                                                                          1. Ocean Wind field (OWI)
                                                                          2. Ocean Swell spectra (OSW)
                                                                          3. Surface Radial Velocity (RVL)

                                                                          حيث تستخدم لمعرفة سرعة الرياح وسرعة الأمواج وطول الأمواج واتجاهها

                                                                          الاستقطاب

                                                                          وهي تمثل اتجاه الموجات عند تمثيلها تمثيل خطي في مستويين حيث يرسل القمر الصناعي موجة شاقولية ويستقبل موجة شاقولية هذا يعني لدينا التمثيل VV

                                                                          وعندما يرسل شاقولي ويستقبل افقي لدينا الثنائية VH

                                                                          وتظهر الصورة الحركية الموجة الاصلية في الوسط بتمثيلها باستقطاب شاقولي وافقي

                                                                          والاستقطابات المتاحة لنا اثناء التحميل هي VV , VH

                                                                          وعند تحميل الصور نلاحظ ان البيكسل له قيم انعكاسية مختلفة استقطابات مختلفة وكلما زادت الاستقطابات أمكن تمييز مزيد من التفاصيل في الصورة

                                                                          نمط الحساس

                                                                          وهو نمط نمط اكتساب البيانات ولدينا أربعة أنماط

                                                                          • Stripmap

                                                                          حيث يتم أخذ هذه البيانات على شريط عرض ضيق 80 كيلومتر

                                                                          وتستخدم في حالات الطوارئ

                                                                          • Interferometric wide swath

                                                                          ويتم الحصول علي البيانات بشريط بعرض 250 كيلومتر وبدقة من 5 إلى عشرين متر

                                                                          وتقنية topsar تضمن صورة متجانسة علي طول الشريط وهي النمط الشائع الذي ستقوم بتحميله للمشاريع اللاحقة

                                                                          • Extra wide swath EW .

                                                                          وتستخدم أيضا في الحالات الطارئة حيث تتطلب تغطية واسعة خلال زمن قصير تستخدم للأعمال الملاحية واكتشاف الجبال الجليدية ويتم الحصول عليها من خلال 5 لقطات بشريط تغطية 400 كيلو متر

                                                                          Wave mode

                                                                          يستخدم لدراسة سطح المحيطات حيث تكون صورة بتغطية 20*20 كيلومتر ويتم الحصول على هذه الصورة من زاويتين مختلفتين

                                                                          وهذه البيانات الثلاثة يمكن الحصول عليها باربع انواع استحواذ

                                                                          حيث الدقة تعتمد على نمط الاستحواذ ويتم توفير هذا النمط من البيانات بأنماط الاستحواذ الثلاث (

                                                                          SM,IW,EW)

                                                                          ولدينا هنا مصطلحين هما الدقة المكانية وتغطية البيكسل

                                                                          ويتم تعريف الدقة المكانية بانها اقل مسافة يمكن تميزها تفصل بين عنصرين علي الصورة

                                                                          تغطية البيكسل مايمثله بيكسل من الصورة في العالم الحقيقي وفي النمط SLC تغطية البيكسل لاتساوي الدقة وكذلك الدقة المكانية تختلف باتجاه التحليق (azimut ) واتجاه المسح العرضي RANGE

                                                                          ونلاحظ أن الدقة تتعلق بنمط الاستحواذ ونوع البيانات والروابط التالية توضح الدقة على شكل جداول حسب نمط الاستحواذ ونوع البيانات

                                                                          1. Level-1 Single Look Complex

                                                                          https://earth.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar/resolutions/level-1-single-look-complex

                                                                          1. Level-1 Ground Range Detected

                                                                          https://earth.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar/resolutions/level-1-ground-range-detected

                                                                          رقم المدار

                                                                          حيث يتم الحصول على رقم المدار من Metadata

                                                                          كما تم شرحه في الخطوات السابقة وهوي يسهل عملية البحث حيث يتم البحث بالصور على طول مدار محدد

                                                                          ويتم ادخال رقم المدار رسم مضلع على المنطقة المطلوبة

                                                                          وفي نهاية الأمر قمنا بإدخال معايير البحث كما في الصورة

                                                                          و

                                                                          ونقوم بالضغط على اشارة البحث فتظهر نتائج البحث

                                                                          نقوم بالضغط على أثر الصورة في الخريطة فيتم تعليم عنوان الصورة باللون الرمادي الفاتح

                                                                          نلاحظ اسفل عنوان الصورة عدد من الخيارات حيث بالضغط على اظهار موقع الصورة يظهر لنا أين تتوضع الصورة على الخريطة بالضغط على اشارة العين تظهر بيانات الصورة حيث نستطيع أن نعرف كافة معلومات الصورة

                                                                          ونلاحظ أن بيانات الصورة تكون محفوظة ضمن الصورة و نقوم باستعراضها بالضغط على رمز العين

                                                                          ومن ثم من القائمة المنسدلة Product نحصل على كافة بيانات الصورة

                                                                          رقم المسار يعتبر مهم حيث ستستخدم هذه المعلومات عند البحث عن صورة أخرى عند عمل مشروع مراقبة لمنطقة ما حتى تلتقط صور لها نفس ظروف التصوير ولكن بازمنة مختلفة

                                                                          بعدها نقوم بتحميل الصورة بالضغط على أيقونة التحميل

                                                                          بعد الانتهاء من التحميل نلاحظ ان اسم الصورة يتضمن كافة معلومات الصورة

                                                                          وهذا ما توضحه الصورة التالية التالية والرابط التالي

                                                                          https://earth.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-1-sar/products-algorithms/level-1-product-formatting

                                                                          بعد تحميل البيانات تصبح البيانات جاهزة للمعالجة من خلال برنامج ال snao tools الذي يتم تحميله من خلال الرابط التالي

                                                                          Download

                                                                          بعد الانتهاء من التحميل

                                                                          قم بتحميل صورة رادار للمنطقة التي تعيش فيها لنتعرف في الدرس القادم على خطوات معالجة الصور

                                                                          وعمل خريطة للمسطحات المائية

                                                                          حاولت تقديم لمحة مختصرة وسريعة عن تحميل صور الرادار وتستطيع التسجيل بموقع

                                                                          SAR-EDU حيث هناك الكثير من المحاضرات والدورات التجريبية المجانية تحت الرابط التالي

                                                                          https://saredu.dlr.de/

                                                                          المصادر

                                                                          https://saredu.dlr.de/

                                                                          https://earth.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar

                                                                          الكاتب:المهندس مارتن إيليا

                                                                          توسيع برنامج ArcGIS برمجيا بواسطة Arcpy

                                                                          بواسطة أمجد عجوب, posted in Arcpy،Uncategorized

                                                                          في هذا الدرس ستتعلم:

                                                                          • إضافة خصائص Python API في برنامج ArcGIS .
                                                                          • كيفية إضافة toolbar في ArcGIS وإضافة أزرار يمكن برمجتها في الـ toolbar.
                                                                          • كيفية تصدير البيانات إلى اكسل عن طريق تصميم زر مخصص مبرمج بواسطة ArcPy.

                                                                          تتيح إضافة Python API تعديل واجهة المستخدم في برنامج ArcMap، هذه الإضافة تسمح للمستخدم بإضافة تطبيقات يمكن برمجتها باستخدام لغة البرمجة Python على شكل أزرار يمكن وضعها في قوائم وشرائط أدوات متابعة القراءة “توسيع برنامج ArcGIS برمجيا بواسطة Arcpy” →

                                                                          تعلم البرمجة في برنامج ArcGIS – الدرس الثاني

                                                                          بواسطة أمجد عجوب, posted in Arcpy

                                                                          الدرس الثاني:

                                                                          في هذا الدرس ستتعلم:

                                                                          • استخدام arcpy خارج بيئة ArcGIS، من تطبيق IDLE الخاص ب Python27
                                                                          • قراءة البيانات الوصفية attribute
                                                                          • انشاء حلقات for بالاعتماد على البيانات الوصفية.

                                                                          بإمكانك استخدام arcpy لجميع المهام التي تستطيع إنجازها في ArcGIS Desktop، لكن ما يميز استخدام arcpy عن انشاء toolbox في برنامج ArcGIS هو إمكانية تكرار الأوامر بشكل آلي It متابعة القراءة “تعلم البرمجة في برنامج ArcGIS – الدرس الثاني” →