-->

تطبيقات الاستشعار عن بعد في الجغرافية الحيوية

تطبيقات الاستشعار عن بعد في الجغرافية الحيوية

    تطبيقات الاستشعار عن بعد في الجغرافية الحيوية

    تطبيقات الاستشعار عن بعد في الجغرافية الحيوية

    الجغرافيا الحيوية:-

    تشمل الجغرافيا الحيوية بمعناها الضيق، وهو الشائع حاليا، جغرافية النبات وجغرافية الحيوان، وبمعنها الواسع تضم كل ما يتعلق بالغلاف الحيوي فتشمل من ثم جغرافية التربة وموضوعات في البيئة. ويلاحظ أن من يستخدمون المعنى الضيق عادة ما يجمعون بين الجغرافيا الحيوية وجغرافية التربة. 

    تطبيقات استشعار الغطاء النباتي:- 

    كان استعار النبات من أوائل التطبيقات غير العسكرية للاستشعار من بعد ، والسبب في ذلك سهولة تفسير البيانات لأن مادة اليخضور "الكلوروفيل" الموجودة في النبات تتميز بأنها تمتص بشدة الطيف الأحمر والأزرق وتعكس معظم الأخضر ولذلك ترى أعيننا النبات أخضر ، ومن ناحية أخرى تتميز الخلية النباتية بحكم تركيبها بأنها تعكس بشدة تحت الحمراء القريبة NIR ، وبهذه الخصائص الطيفية يتميز النبات عن أي مظهر آخر على سطح الأرض، حتى لو كان لونه أخضر كلون النبات ولكنه يخلو من اليخضور ، لذلك يمكن من خلال استشعار النبات اكتشاف أدوات التمويه الخضراء التي تشبه النبات مما قد يلجأ إليه العسكريون. 

    فؤائد استشعار النبات:- 

    1. معرفة حالة الصحية للنبات. 
    2. وتقدير الأضرار الناجمة عن الحشرات والحرائق. 
    3. تقدير مقدار المحاصيل الزراعية. 
    4. مراقبة إزالة الغابات. 
    5. ولما كان النبات حساسا لبعض عناصر المناخ فإن في مراقبته مراقبة للتغيرات المناخية أيضا. 
    ليس يخضور النبات هو الجزء المتميز وحده بالبصمة الطيفية، فمحتوى أوراق النبات من الماء أيضا يمكن استشعاره ، ومن ثم الحكم على مدى تعرض النبات لإجهاد ناشئ عن الجفاف. كما أن قدرة المجال الطيفي للإشعة تحت الحمراء القريبة على اختراق ظلة "الأوراق والأغصان" يمكن معه تقدير الكتلة الحيوية Biomass. 

    عيوب اتشعار النبات من الفضاء:- 

    1. لايمكن معه تمييز الأنواع النباتية بعضها من بعض لأن بصامتها الطييفية متشابهة. 
    2. انخفاض الدقة المكانية للمرئيات المتاحة مجانا، لذلك لا يستخدم علماء النبات المرئيات في إنشاء الخرائط، ويستخدمونها فقط لترشيدهم إلى أماكن النبات ووضع مخطط لاختيار مناطق أخذ العينات، ويفضلون بدلا من ذلك استخدام الصور الجوية (وهي أيضا وسيلة استشعار عن بعد) مقرونة بخرائط التربة لإنشاء خرائط الغطاء النباتي ، فالصور الجوية ذات دقة مكانية أكبر، وفيها تتميز أنواع النبات بدرجات ملونة بدقة مكانية تصل إلى نصف المتر. 

    هل يعني ذلك أن مرئيات الفضائية لا تفيد في مجال استشعار النبات ؟ 

    لا، تفيد الباحثين في جغرافية النبات لأنهم لا يهتمون بهذا المستوى الكبير من التفصيل بقدر ما يهتمون بالصورة التوزيعية الإقليمية ( أي في مساحة واسعة ). 

    أكثر المؤشرات النباتية استخداما:- 

    يهتم علماء المناخ والبيئة بالغطاء النباتي في سياق عالمي، بحكم تأثيره على مناخ الأرض الذي تحكمه قوى دافعة عالمية المقاس. وكان لزاما أن توضع مقاييس كمية للحكم السريع على حالة النبات، ومن هنا جاءت فكرة المؤشرIndex في الاستشعار عن بعد، والذي يعني اختصار عدد المتغيرات أو عدد المجالات الطيفية لتصبح قيمة واحدة (قيمة المؤشر). 

    يستخدم المجال الطيفي الأحمر R وتحت الحمراء القريبة NIR في معظم مؤشرات الغطاء النباتي ، وأشهر هذه المؤشرات مؤشر الفرق المعدل للغطاء النباتي (NDVI) ، الذي يمكن الحصول علي طبقة تمثله باستخدام جبر الخرائط بتطبيق الصيغة التالية: (NIR-R) / (NIR+R). 

    لا بد أن تترواح قيمة المؤشر بين +1 و -1 ، لأن البسط والمقام مصممان ليعطيا هذين الحدين الأقصيين وكل القيم بينهما ، وهذا هو معنى أن المؤشر معدل Normalized بالقيمة التي يمثلها المقام. 

    تدل القيم الموجبة على وجود النبات، وكلما زادت القيمة دل ذلك على زيادة محتوى اليخضور ، أما القيم السالبة فتعني زيادة الانعكاس في الطيف المرئي نتيجة وجود سحب أو جليد أو تربة جرداء أو صخور. 

    مما كان يعيب استشعار النبات أنه ينبغي التضحية بأي من الدقة الزمانية أو المكانية، فالأقمار التي تستخدمها وكالة NOAA لمراقبة النبات العالمي كانت تغطي أي مكان في العالم مرة كل 12 ساعة "دقة زمنية" ولكن بدقة مكانية منخفضة (1.1 * 1.1كم في مرئيات AVHRR) ، لذلك لم تكن تصلح هذه المرئيات إلا لرسم خرائط من مقياس 1:2000000 فأصغر. 

    أما الأقمار ذات الدقة المكانية الكبيرة مثل لاندسات وسبوت فلا تزور المكان الواحد إلا مرة كل عشرة أيام أو أكثر، فهي إذن منخفضة الدقة المكانية لا تسمح مرئياتها بالمراقبة اليومية للنبات لو تعرض لجائحة أو حريق مثلا. 

    تطبيقات استشعار الحيوان:- 

    يصعب استشعار الحيوان من الفضاء ، فكل هو ممكن استشعاره موائله ، أما مستعمرات الحيوان فالأفضل استشعارها عن بعد بالطائرات بدون طيار (UAVs) المزود بكاميرات تقسم فيها المجالات الطيفية مثلما تقسم في مستشعرات الأقمار الاصطناعية ، وتصل الدقة المكانية في صورة هذه الكاميرات إلى 5 سم لو كانت الطائرة تطير على ارتفاع 50 مترا ، وتنخفض الدقة إلى 8 سم على ارتفاع 80 مترا. ويشترط لجودة الصور أن تؤخذ عمودية ، وأن تكون السماء صافية، وسرعة الرياح أقل ماتكون ، وأن يكون مقدار التداخل Overlap للصور أكبر ما يمكن. ثم تعالج الصور بإرجاعها جغرافيا Georefrencing ثم تفسر بصريا، بل ومن الممكن تصنيفها تصنيفا موجها. 
    المصدر:- 
    محاضرات د.مني سيد حسين "2020" ، شعبة نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد ، جامعة القاهرة. 

    إرسال تعليق