التعرف على المحاصيل

جزء من وادى San Luis بالألوان الحقيقة لصورة فضائية.
المصدر : Google Earth

إنتاج خرائط لأنواع المحاصيل

عبر المزج بين الأصناف المختلفة للصور الفضائية المأخوذة فى تواريخ مختلفة , من الممكن تصنيف كل مكونات الصور الفضائية (Pixels) بحيث يتم نسب كل Pixel فى المناطق المزروعة الى أحد أنواع المحاصيل. هذه الطريقة يطلق عليها تقسيم الصورة Image Classification . وتتطلب عملية تقسيم الصورة وقت كبير والكثير من العمليات الحسابية ومن حسن الحظ توافر حزم من برامج معالجة الصور تتضمن العديد من الخوارزميات التى تتعامل مع أشكالية تقسيم الصورة حيث يأخذ البرنامج فى الإعتبار كل الأطياف المتاحة فى الصورة حيث يتم تجميع الـ Pixels التى تتميز بخصائص متشابهة للإنعكاس الطيفى أو بصمة طيفية واحدة ضمن قسم واحد ثم يتم إستخدام معلومات الغطاء الخضرى لتحديد نوع المحصول.

Tنتيجة هذا التقسيم يمكن مشاهدتها من الصورة على اليمين, فى هذا المثال تحديداً تم إستخدام بيانات مرئيات فضائية من نوع AVIRIS حيث تم تجميع هذه البيانات بعد تثبيت المستشعر فوق طائرة (ليست قمر صناعى). حيث أن البيانات التى تم تجميعها عبر الصور الجوية من المستشعرات المحمولة على الطائرات تتميز بقدرة تميز مكانية عالية (حوالى 1 متر لكل مكون للصورة) وهذا النوع من المستشعرات يتميز بوجود العديد من الأطياف كما أن للمستخدم قدرة أكبر على التحكم فى توقيتات تصوير الأهداف (بعكس القمر الصناعى الذى يتميز دائماً بمدارات محدودة).