Land Type Classification using Sentinel-2 Satellite Images
تفاصيل العمل
مشروع تصنيف أنواع الأراضي باستخدام صور الأقمار الصناعية Sentinel-2 يهدف إلى استخدام تقنيات التعلم الآلي و تحليل الصور لتصنيف أنواع الأراضي المختلفة (مثل الأراضي الزراعية، الحضرية، والغابات) بناءً على صور الأقمار الصناعية الملتقطة بواسطة Sentinel-2، وهو برنامج فضائي تابع للاتحاد الأوروبي يهدف إلى مراقبة البيئة.
الخطوات الرئيسية في المشروع:
1. جمع البيانات: يتم استخدام صور الأقمار الصناعية من Sentinel-2 التي توفر بيانات دقيقة عالية الجودة في مجالات الطيف المختلفة (مثل الأشعة تحت الحمراء القريبة، الضوء المرئي، والموجات القصيرة). يتم تحميل هذه البيانات من منصات مثل Google Earth Engine أو Copernicus Open Access Hub.
2. إعداد البيانات: يتضمن التحضير للبيانات إزالة التشويش وتحويل الصور إلى صيغة قابلة للاستخدام. قد يتطلب الأمر معالجة الصور لتحسين جودتها واستخراج الخصائص مثل المنعكسات الطيفية.
3. التعامل مع البيانات المكانية: يتم استخدام تقنيات مثل نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لتحليل البيانات المكانية والربط بين الصور و المناطق الجغرافية المستهدفة.
4. التصنيف باستخدام التعلم الآلي: يتم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي مثل شجرة القرار، شبكات الأعصاب الاصطناعية، و الغابات العشوائية (Random Forest) لتدريب النموذج على تصنيف الصور إلى فئات مختلفة مثل المناطق الزراعية، المناطق الحضرية، و المناطق الحرجية.
5. التقييم والتحسين: يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة، الاسترجاع، و المؤشر F1 لتحديد فعالية النموذج في تصنيف الأرض بدقة.
6. إنتاج الخرائط: بناءً على نتائج التصنيف، يتم إنتاج خرائط تفاعلية لعرض أنواع الأراضي في المنطقة المدروسة باستخدام تقنيات GIS.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
Python (مكتبات مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، scikit-learn)
Google Earth Engine لتحميل ومعالجة البيانات الفضائية
QGIS أو ArcGIS لتحليل البيانات المكانية وإنشاء الخرائط
خوارزميات التعلم الآلي مثل Random Forest، SVM، Deep Learning (شبكات الأعصاب العميقة)
الهدف من المشروع: يهدف هذا المشروع إلى تحسين القدرة على تصنيف أنواع الأراضي باستخدام صور الأقمار الصناعية بشكل دقيق وسريع. يمكن استخدام هذه النتائج في مجالات متنوعة مثل إدارة الموارد الطبيعية، التخطيط الحضري، و مراقبة البيئة.