أفضل أدوات تصنيف الغطاء الأرضي للرسم الخرائطي

يعد تصنيف الغطاء الأرضي أمرًا ضروريًا لمراقبة البيئة والتخطيط الحضري والزراعة. باستخدام الأدوات المتقدمة والحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمحترفين تحليل صور الأقمار الصناعية والبيانات الجوية لتصنيف الغطاء الأرضي بدقة. يستكشف هذا الدليل أفضل الأدوات المتاحة اليوم.

1. فلاي بيكس AI  

تعمل FlyPix AI على تحويل تصنيف الغطاء الأرضي باستخدام الذكاء الاصطناعي. تعمل منصتنا على تبسيط التحليل الجغرافي المكاني، مما يتيح للمستخدمين تصنيف ومراقبة تغيرات الغطاء الأرضي بدقة عالية. من خلال دمج صور الأقمار الصناعية وبيانات الطائرات بدون طيار وتقنية LiDAR، توفر FlyPix AI رؤى دقيقة لمراقبة البيئة وتخطيط استخدام الأراضي وإدارة الموارد.

يعمل FlyPix AI على تبسيط معالجة البيانات الجغرافية المعقدة. تتيح منصتنا التي لا تتطلب أكوادًا للمستخدمين تصنيف أنواع مختلفة من الغطاء الأرضي، واكتشاف التغييرات، وتحليل الأنماط المكانية دون الحاجة إلى خبرة فنية. سواء كان ذلك للزراعة أو التنمية الحضرية أو الحفاظ على البيئة، توفر FlyPix AI الأدوات اللازمة لتقييم الغطاء الأرضي بدقة.

بفضل التكامل السلس مع سير عمل نظم المعلومات الجغرافية، تعمل FlyPix AI على تعزيز العمليات الحالية دون انقطاع. ومن خلال تقديم نماذج تصنيف قابلة للتطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تتكيف منصتنا مع احتياجات تحليل الأراضي المتنوعة، من رسم خرائط التوسع الحضري إلى مراقبة الغطاء النباتي.

الميزات الرئيسية

• تصنيف الغطاء الأرضي المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتصنيف دقيق
• واجهة بدون أكواد لسهولة الاستخدام عبر الصناعات
• توافق البيانات متعددة المصادر، ودعم بيانات الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار والليدار
• الكشف التلقائي عن التغيير لتتبع تحولات الأراضي بمرور الوقت
• حلول قابلة للتطوير للمشاريع من أي حجم، من الدراسات الصغيرة إلى التخطيط الوطني

خدمات

• تصنيف الغطاء الأرضي ورسم الخرائط تلقائيًا
• اكتشاف التغيير والشذوذ في البيانات الجغرافية المكانية
• نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لاحتياجات التصنيف المحددة
• أدوات الخرائط الحرارية والتصور للتحليل المكاني
• تكامل نظام GIS لتحسين سير العمل بسلاسة

معلومات الاتصال:

• موقع إلكتروني: flypix.ai 
• Address: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• بريد إلكتروني: info@flypix.ai 
• رقم الهاتف: +49 6151 2776497
• ينكدين: LinkedIn.com/company/flypix-ai 

2. أرك جيس برو

ArcGIS Pro هو برنامج نظم معلومات جغرافية من إنتاج شركة Esri يتضمن أدوات لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام صور الأقمار الصناعية أو الجوية. ويقوم بمعالجة البيانات من خلال طرق خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف أو تعتمد على الكائنات، مما ينتج خرائط مصنفة لأنواع الغطاء الأرضي مثل النباتات أو المناطق المبنية. ويستخدم هذا النظام من قبل الباحثين أو المخططين للتحليل البيئي أو الدراسات الحضرية.

يدعم البرنامج التكامل مع البيانات النقطية من مصادر مثل Landsat أو Sentinel، ويوفر أدوات مثل Image Classification Wizard لتبسيط سير العمل. وهو يعمل على منصات سطح المكتب، ويتطلب من المستخدمين تحديد عينات التدريب أو القواعد لمهام التصنيف. ويمكن تخصيص المخرجات باستخدام أساطير مفصلة أو تصديرها لتطبيقات نظم المعلومات الجغرافية الأخرى.

Key Highlights

• معالجة الصور الجوية والصور الفضائية.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• يتضمن خيارات التصنيف المعتمدة على الكائنات.
• يتكامل مع نظم المعلومات الجغرافية لرسم الخرائط.
• يستخدم للتحليل البيئي والحضري.

الايجابيات

• تتوفر طرق تصنيف متعددة.
• التكامل السلس لنظم المعلومات الجغرافية للتصور.
• يتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بشكل فعال.
• مخرجات قابلة للتخصيص لتلبية احتياجات محددة.
• مدعومة على نطاق واسع بموارد المستخدم.

سلبيات

• يتطلب ترخيصًا مدفوعًا للوصول الكامل.
• منحنى التعلم حاد للمبتدئين.
• تعتمد على بيانات الإدخال عالية الجودة.
• يتطلب موارد كثيرة على الأجهزة.
• يقتصر على بيئة سطح المكتب.

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: esri.com
• العنوان: 35 Village Rd, Suite 501, Middleton, MA 01949-1234, الولايات المتحدة
• الهاتف: 978-777-4543
• X: x.com/Esri
• فيسبوك: facebook.com/esrigis
• انستجرام: instagram.com/esrigram
• لينكدإن: linkedin.com/company/esri
• يوتيوب: youtube.com/user/esritv

3. كيو جي آي إس

QGIS عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لنظام المعلومات الجغرافية مع مكونات إضافية مثل SCP (مكون التصنيف شبه التلقائي) لتصنيف الغطاء الأرضي من بيانات الاستشعار عن بعد. يقوم بتحليل الصور من الأقمار الصناعية مثل Landsat أو Sentinel-2، وتصنيف الأراضي إلى فئات مثل الغابات أو المياه باستخدام تقنيات خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف. يستخدم الأكاديميون أو مديرو الموارد هذه الأداة لمراقبة الأراضي دون تكاليف الترخيص.

يعمل النظام على منصات متعددة، مما يسمح للمستخدمين بمعالجة البيانات مسبقًا، وتحديد مناطق التدريب، وإنشاء خرائط التصنيف. ويعتمد على المكونات الإضافية التي طورها المجتمع، والتي تتطلب إعدادًا يدويًا للمهام المتقدمة مثل التحليل متعدد الأطياف. وتتضمن المخرجات خرائط نقطية، غالبًا ما تكون مقترنة بطبقات GIS لمزيد من الدراسة.

Key Highlights

• مفتوح المصدر مع مكونات إضافية للتصنيف.
• يقوم بتحليل صور Landsat وSentinel.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• يعمل عبر أنظمة Windows وMac وLinux.
• يستخدم لرسم خرائط الغطاء الأرضي مجانًا.

الايجابيات

• مجاني الاستخدام بدون رسوم ترخيص.
• مرن مع الميزات المعتمدة على المكونات الإضافية.
• التوافق بين المنصات.
• دعم مجتمعي فعال متاح.
• يتكامل مع أدوات GIS الأخرى.

سلبيات

• يتطلب جهدًا لتثبيت البرنامج الإضافي.
• أقل بديهية من الخيارات التجارية.
• ميزات الأتمتة المضمنة محدودة.
• تعتمد على خبرة المستخدم.
• معالجة أبطأ لمجموعات البيانات الكبيرة.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: qgis.org
• فيسبوك: facebook.com/people/QGIS/100057434859831
• يوتيوب: youtube.com/@qgishome

4. إنفي

ENVI هو برنامج استشعار عن بعد من إنتاج شركة L3Harris Geospatial لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام صور متعددة الأطياف أو فائقة الأطياف. وهو يعالج البيانات من الأقمار الصناعية مثل MODIS أو AVHRR، ويطبق الخوارزميات لتصنيف الأراضي إلى فئات مثل الأراضي الزراعية أو المناطق الحضرية. ويستخدم هذه الأداة علماء البيئة أو المحللون الجغرافيون لإجراء دراسات تفصيلية للأراضي.

يعمل البرنامج على أنظمة سطح المكتب، ويوفر أدوات للتصنيف الخاضع للإشراف، أو التعلم الآلي، أو تحليل اكتشاف التغيير. ويتطلب من المستخدمين إدخال بيانات التدريب أو المكتبات الطيفية للحصول على نتائج دقيقة، وإنتاج مخرجات نقطية للرسم الخرائطي. وتكمن قوته في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة، على الرغم من أنه يتطلب معرفة فنية للإعداد.

Key Highlights

• معالجة البيانات متعددة الأطياف والطيفية الفائقة.
• تطبيق أساليب التعلم الآلي والإشرافي.
• يقوم بتصنيف الغطاء الأرضي من خلال صور الأقمار الصناعية.
• إنتاج مخرجات خريطة نقطية مفصلة.
• يستخدم للتحليل العلمي للأراضي.

الايجابيات

• يتعامل بشكل جيد مع أنواع الصور المعقدة.
• يقدم خوارزميات تصنيف متقدمة.
• يتكامل مع منصات نظم المعلومات الجغرافية.
• دقيقة للدراسات التفصيلية للأراضي.
• يدعم ميزات اكتشاف التغيير.

سلبيات

• تكلفة عالية للترخيص والاستخدام.
• يتطلب مهارات تقنية كبيرة.
• يقتصر على بيئة سطح المكتب.
• بطيء مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا.
• منحنى التعلم الأولي شديد الانحدار.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: www.l3harris.com
• العنوان: 1025 W. NASA Boulevard، ملبورن، فلوريدا 32919، الولايات المتحدة الأمريكية
• X: x.com/L3HarrisTech
• فيسبوك: facebook.com/L3HarrisTechnologies
• انستجرام: instagram.com/l3harristech
• لينكد إن: linkedin.com/company/l3harris-technologies
• يوتيوب: youtube.com/@L3HarrisTech

5. محرك جوجل إيرث

محرك Google Earth عبارة عن منصة قائمة على السحابة لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام مجموعات بيانات الأقمار الصناعية مثل Landsat أو Sentinel أو MODIS. يعالج الصور باستخدام نصوص JavaScript أو Python، ويصنف الأرض إلى أنواع مثل الغابات أو التربة العارية عبر طرق خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف. يستخدم الباحثون أو صناع السياسات هذه الأداة لمراقبة البيئة على نطاق واسع.

يعمل النظام عبر الإنترنت، مستفيدًا من قوة الحوسبة لدى جوجل لتحليل مجموعات بيانات ضخمة دون الحاجة إلى أجهزة محلية. يكتب المستخدمون أكوادًا مخصصة لتحديد معلمات التصنيف، وإنتاج خرائط أو بيانات متسلسلة زمنية للتحليل. ويتطلب الأمر اتصالاً بالإنترنت ومهارات في الترميز للاستخدام الفعال.

Key Highlights

• تعتمد على السحابة مع بيانات الأقمار الصناعية المكثفة.
• يستخدم البرمجة النصية لمهام التصنيف.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• يقوم بتحليل التغيرات في الغطاء الأرضي على نطاق واسع.
• يستخدم لمراقبة البيئة.

الايجابيات

• الوصول إلى أرشيفات الأقمار الصناعية مجانًا.
• لا حاجة إلى أجهزة محلية للمعالجة.
• يتوافق مع مجموعات البيانات العالمية بسهولة.
• يدعم تحليل السلسلة الزمنية.
• مجاني للاستخدام غير التجاري.

سلبيات

• يتطلب معرفة الترميز للعمل.
• تعتمد على اتصال الإنترنت.
• تخصيص محدود بدون برمجة نصية.
• قد يكون تصدير البيانات بطيئًا.
• منحنى التعلم للمبتدئين.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: earthengine.google.com
• العنوان: 1600 Amphitheatre Parkway، ماونتن فيو، كاليفورنيا 94043، الولايات المتحدة الأمريكية
• X: x.com/googleearth

6. إرداس إيماجين

ERDAS IMAGINE هو برنامج استشعار عن بعد من إنتاج شركة Hexagon Geospatial لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام الصور الملتقطة من الأقمار الصناعية مثل Sentinel أو Landsat. وهو يستخدم أساليب خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف أو تعتمد على الكائنات لتصنيف الأراضي إلى فئات مثل المياه أو المناطق الحضرية. ويستخدم المتخصصون في مجال الجغرافيا المكانية هذه الأداة لإدارة الأراضي أو الدراسات البيئية.

يعمل البرنامج على أنظمة سطح المكتب، ويوفر أدوات لمعالجة البيانات النقطية وتصنيفها وتقييم دقتها. ويتطلب من المستخدمين تحديد عينات أو قواعد تدريبية، وإنتاج خرائط مصنفة للتكامل مع أنظمة المعلومات الجغرافية. وتدعم واجهته سير العمل التفصيلية ولكنها تتطلب مهارة فنية.

Key Highlights

• معالجة صور الأقمار الصناعية للتصنيف.
• يدعم طرق التصنيف المتعددة.
• يتضمن أدوات المعالجة المسبقة والتقييم.
• إنتاج خرائط لاستخدامها في نظم المعلومات الجغرافية.
• يستخدم لتحليل الأراضي والبيئة.

الايجابيات

• مجموعة أدوات التصنيف الشاملة.
• يتكامل مع أنظمة المعلومات الجغرافية بشكل جيد.
• يتعامل مع مصادر الصور المتنوعة.
• يوفر ميزات تقييم الدقة.
• موثوقة للاستخدام المهني.

سلبيات

• يتطلب ترخيصًا باهظ الثمن.
• واجهة معقدة للمستخدمين الجدد.
• يقتصر على منصة سطح المكتب.
• يتطلب موارد كثيرة على أجهزة الكمبيوتر.
• يتطلب التدريب للاستخدام الكامل.

معلومات الاتصال

• موقع الكتروني: hexagon.com
• العنوان: Lilla Bantorget 15, SE-111 23 ستوكهولم، السويد
• الهاتف: +46 8 601 26 20
• فيسبوك: facebook.com/HexagonAB
• انستجرام: instagram.com/hexagon_ab
• لينكدإن: linkedin.com/company/hexagon-ab
• يوتيوب: youtube.com/@Hexagon

7. SNAP (منصة تطبيق Sentinel)

SNAP هو برنامج مفتوح المصدر من إنتاج وكالة الفضاء الأوروبية لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام بيانات أقمار Sentinel الصناعية، بما في ذلك الصور الضوئية والرادارية. وهو يعالج البيانات باستخدام خوارزميات لتصنيف الأراضي إلى فئات مثل الغابات أو الزراعة، ويدعم النهج الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. ويستخدم الباحثون أو خبراء البيئة هذه الأداة في دراسات الأراضي القائمة على الأقمار الصناعية.

يعمل النظام على منصات سطح المكتب، مما يسمح للمستخدمين بمعالجة الصور مسبقًا وتطبيق أدوات التصنيف المخصصة لمجموعات بيانات Sentinel. كما ينتج مخرجات نقطية للرسم الخرائطي، والتي تتطلب غالبًا تكوينًا يدويًا لمهام محددة. إن تركيزه على بيانات وكالة الفضاء الأوروبية يجعله متخصصًا ولكن يمكن الوصول إليه دون تكلفة.

Key Highlights

• مُصمم خصيصًا لبيانات القمر الصناعي Sentinel.
• يدعم التصنيف البصري والراداري.
• يستخدم أساليب خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف.
• مفتوح المصدر بدون رسوم ترخيص.
• يستخدم لأبحاث الغطاء الأرضي.

الايجابيات

• منصة مجانية ومفتوحة المصدر.
• تم تحسينه لتصوير Sentinel.
• خيارات تصنيف مرنة.
• الدعم المجتمعي متاح.
• إنتاج خرائط نقطية مفصلة.

سلبيات

• يقتصر على التركيز على بيانات وكالة الفضاء الأوروبية.
• يتطلب الإعداد والتكوين.
• منحنى التعلم أكثر حدة للمبتدئين.
• أبطأ مع البيانات غير الخاصة بـSentinel.
• عملية على سطح المكتب فقط.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: step.esa.int
• X: x.com/esa
• فيسبوك: facebook.com/EuropeanSpaceAgency
• انستجرام: instagram.com/europeanspaceagency
• لينكدإن: linkedin.com/company/european-space-agency

8. صندوق أدوات أورفيو (OTB)

Orfeo ToolBox هي مكتبة مفتوحة المصدر لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام صور الاستشعار عن بعد من الأقمار الصناعية مثل SPOT أو Landsat. وهي تعالج البيانات باستخدام خوارزميات للتصنيف الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف، وتصنيف الأراضي إلى أنواع مثل الغطاء النباتي أو المناطق الحضرية. ويستخدم المطورون أو الباحثون هذه الأداة للتحليل الجغرافي المكاني المخصص.

يعمل النظام عبر سطر الأوامر أو التكامل مع QGIS، مما يتطلب من المستخدمين كتابة نصوص سير العمل لمهام التصنيف. كما ينتج مخرجات نقطية، مما يوفر المرونة للمستخدمين المتقدمين ولكنه يفتقر إلى واجهة مستخدم رسومية مستقلة. طبيعته المفتوحة تناسب المشاريع الفنية دون تكاليف الترخيص.

Key Highlights

• مكتبة مفتوحة المصدر للتصنيف.
• معالجة صور SPOT وLandsat.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• يتكامل مع QGIS أو البرمجة النصية.
• يستخدم لتحليل الأراضي المخصصة.

الايجابيات

• مجاني بدون رسوم ترخيص.
• قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة عبر البرمجة النصية.
• يعمل مع أنواع مختلفة من الصور.
• يتكامل مع نظم المعلومات الجغرافية مفتوحة المصدر.
• مرنة للمستخدمين المتقدمين.

سلبيات

• يتطلب مهارات البرمجة لاستخدامه.
• لا توجد واجهة رسومية مستقلة.
• قد يستغرق الإعداد وقتًا طويلاً.
• دعم محدود للمبتدئين.
• تختلف سرعة المعالجة باختلاف الإعداد.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: orfeo-toolbox.org
• X: x.com/orfeotoolbox

9. نظام المعلومات الجغرافية العشبي

GRASS GIS هو برنامج مفتوح المصدر لنظم المعلومات الجغرافية يتضمن وحدات لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام صور الأقمار الصناعية أو الجوية. ويقوم بتحليل البيانات باستخدام أساليب خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف، وتصنيف الأراضي إلى فئات مثل الغابات أو التربة العارية للدراسات البيئية. ويستخدم هذه الأداة الأكاديميون أو مديرو الأراضي للتحليل الجغرافي المكاني دون تكلفة.

يعمل النظام على منصات متعددة، ويوفر خيارات سطر الأوامر أو واجهة المستخدم الرسومية لمعالجة البيانات النقطية وإنشاء الخرائط. ويتطلب من المستخدمين تكوين سير العمل، ودعم التكامل مع أدوات مفتوحة المصدر أخرى مثل QGIS. وتأتي مرونته مع الحاجة إلى الإلمام بالتقنية.

Key Highlights

• مفتوح المصدر مع وحدات تصنيف.
• يقوم بتحليل بيانات الأقمار الصناعية والجوية.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• يعمل على أنظمة تشغيل متعددة.
• يستخدم لرسم الخرائط البيئية.

الايجابيات

• برمجيات مجانية ومفتوحة المصدر.
• مرن مع استخدام الأوامر أو واجهة المستخدم الرسومية.
• التوافق بين المنصات.
• يتكامل مع أدوات أخرى.
• يتعامل مع مصادر البيانات المتنوعة.

سلبيات

• يتطلب معرفة الإعداد الفني.
• واجهة أقل سهولة في الاستخدام.
• أتمتة مدمجة محدودة.
• يمكن أن تكون المعالجة بطيئة.
• منحنى التعلم حاد للمبتدئين.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: osgeo.org
• العنوان: 9450 SW Gemini Dr. #42523، بيفيرتون، أوريغون 97008، الولايات المتحدة
• البريد الإلكتروني: info@osgeo.org
• فيسبوك: facebook.com/OSGeoFoundation
• لينكدإن: linkedin.com/company/osgeo

10. LCCS3 (منظمة الأغذية والزراعة)

LCCS3 هي أداة برمجية من إنتاج منظمة الأغذية والزراعة لتصنيف الغطاء الأرضي استنادًا إلى نظام تصنيف الغطاء الأرضي، باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد. تصنف الأداة الأراضي إلى فئات محددة مسبقًا مثل المناطق المزروعة أو النباتات الطبيعية، وفقًا لإطار موحد. تستخدم الحكومات أو المنظمات غير الحكومية هذه الأداة لرسم خرائط متسقة للغطاء الأرضي.

يعمل النظام على منصات سطح المكتب، ويوجه المستخدمين من خلال عملية تصنيف هرمية بمعايير تشخيصية. ويعالج الصور يدويًا أو شبه آلي، وينتج خرائط تتوافق مع المعايير العالمية. ويركز النظام على التوحيد القياسي ويساعد في إجراء المقارنات بين المناطق، ولكنه يتطلب إدخال البيانات.

Key Highlights

• استناداً إلى إطار LCCS التابع لمنظمة الأغذية والزراعة.
• تصنيف الأراضي وفقًا لمعايير قياسية.
• يستخدم مدخلات صور الاستشعار عن بعد.
• إنتاج خرائط متسقة عالميًا.
• يستخدم للدراسات الأرضية الموحدة.

الايجابيات

• ضمان التصنيف المتسق على مستوى العالم.
• أداة مجانية من موارد منظمة الأغذية والزراعة.
• نظام هرمي للتفاصيل.
• يدعم التحليل عبر المناطق.
• إطار تشخيصي واضح.

سلبيات

• أتمتة محدودة في العملية.
• يتطلب إعداد البيانات يدويًا.
• يعتمد على جودة الصورة.
• أقل مرونة بالنسبة للفئات المخصصة.
• سطح المكتب فقط مع احتياجات الإعداد.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: fao.org
• العنوان: فيالي ديلي تيرمي دي كركلا، 00153 روما، إيطاليا
• الهاتف: (+39) 06 57051
• البريد الإلكتروني: FAO-HQ@fao.org
• X:x.com/الفاو
• فيسبوك: facebook.com/UNFAO
• انستجرام: instagram.com/fao
• لينكدإن: linkedin.com/company/fao
• يوتيوب: youtube.com/@FAOoftheUN

11. الإدراك الإلكتروني

eCognition هو برنامج من إنتاج Trimble لتصنيف الغطاء الأرضي استنادًا إلى الكائنات باستخدام صور عالية الدقة من الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار. يقسم البرنامج الصور إلى كائنات قبل تصنيفها إلى أنواع مثل الغابات أو المناطق الحضرية، باستخدام أساليب تعتمد على القواعد أو التعلم الآلي. يستخدم خبراء الجغرافيا المكانية هذه الأداة لتحليل الأراضي بالتفصيل.

يعمل النظام على منصات سطح المكتب، مما يتطلب من المستخدمين تحديد معلمات التجزئة وقواعد التصنيف للحصول على نتائج دقيقة. كما ينتج مخرجات متجهية أو نقطية، ويتفوق في رسم الخرائط الدقيقة ولكنه يتطلب إعدادًا كبيرًا. يناسب نهجه القائم على الكائنات المناظر الطبيعية المعقدة مقارنة بأساليب البكسل التقليدية.

Key Highlights

• يستخدم أساليب التصنيف المعتمدة على الكائنات.
• معالجة الصور عالية الدقة.
• تطبيق قواعد التعلم الآلي.
• إنتاج خرائط تفصيلية لغطاء الأرض.
• يستخدم لتحليل الأراضي بدقة.

الايجابيات

• دقة عالية مع نهج الكائن.
• فعالة للمناظر الطبيعية المعقدة.
• يدعم قواعد التصنيف المتقدمة.
• يعمل مع بيانات الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية.
• تخصيص الإخراج بالتفصيل.

سلبيات

• تكاليف الترخيص باهظة.
• إعداد معقد ومنحنى تعليمي.
• يتطلب موارد كثيرة على الأجهزة.
• يقتصر على استخدام سطح المكتب.
• يتطلب ضبط المعلمات بالتفصيل.

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: trimble.com
• العنوان: 10368 Westmoor Drive، Westminster، CO 80021، USA
• الهاتف: +1 (720) 887-6100
• X: x.com/TrimbleCorpNews
• فيسبوك: facebook.com/TrimbleCorporate
• لينكدإن: linkedin.com/company/trimble
• يوتيوب: youtube.com/@TrimbleBuildings

12. ساجا GIS

SAGA GIS هو برنامج مفتوح المصدر لنظم المعلومات الجغرافية يحتوي على وحدات لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد مثل Sentinel أو صور Landsat. وهو يحلل البيانات النقطية باستخدام طرق خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف، ويصنف الأراضي إلى أنواع مثل الغابات أو المناطق الحضرية. ويستخدم الباحثون أو خبراء البيئة هذه الأداة للتحليل الجغرافي المكاني دون تكلفة.

يعمل النظام على منصات متعددة، ويقدم تصميمًا معياريًا حيث يقوم المستخدمون بتكوين سير عمل التصنيف عبر واجهة المستخدم الرسومية أو البرامج النصية. وينتج مخرجات نقطية للرسم، مما يتطلب إعدادًا فنيًا للاستخدام الأمثل. وتدعم طبيعته المفتوحة التخصيص ولكنه يفتقر إلى إرشادات شاملة للمبتدئين.

Key Highlights

• مفتوح المصدر مع وحدات تصنيف.
• يقوم بتحليل بيانات Sentinel وLandsat.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• يعمل على أنظمة تشغيل متعددة.
• تستخدم لرسم خرائط الغطاء الأرضي.

الايجابيات

• مجاني بدون تكاليف ترخيص.
• تصميم معياري مرن.
• وظائف متعددة المنصات.
• قابلة للتخصيص باستخدام البرمجة النصية.
• يتعامل مع أنواع مختلفة من البيانات.

سلبيات

• يتطلب التكوين الفني.
• واجهة مستخدم محدودة وسهلة الاستخدام.
• الحد الأدنى من الأتمتة المدمجة.
• أبطأ مع مجموعات البيانات الكبيرة.
• منحنى التعلم للمبتدئين.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: saga-gis.sourceforge.io
• العنوان: قسم الجغرافيا، شارع بوندشتراس 55، د-20146 هامبورغ، ألمانيا

13. مكتبة RSGIS

RSGISLib هي مكتبة مفتوحة المصدر للغة بايثون لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام صور الاستشعار عن بعد من الأقمار الصناعية مثل Landsat أو Sentinel. وهي تعالج البيانات باستخدام خوارزميات للتصنيف الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف، وتصنيف الأراضي إلى فئات مثل الغطاء النباتي أو المياه. يستخدم المطورون أو الباحثون هذه الأداة للتحليل الجغرافي المكاني النصي.

يعمل النظام من خلال نصوص Python، مما يتطلب من المستخدمين كتابة نصوص سير العمل لمهام المعالجة المسبقة والتصنيف. كما ينتج مخرجات نقطية، مما يوفر المرونة للمستخدمين المتقدمين ولكن بدون واجهة مستقلة. طبيعته مفتوحة المصدر تناسب المشاريع الفنية دون رسوم ترخيص.

Key Highlights

• مكتبة بايثون للتصنيف.
• معالجة صور Landsat وSentinel.
• يدعم الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• إنتاج خرائط غطاء الأرض النقطية.
• يستخدم لتحليل الأراضي النصية.

الايجابيات

• أداة مجانية ومفتوحة المصدر.
• قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة عبر Python.
• يعمل مع أنواع مختلفة من الصور.
• يتكامل مع أنظمة Python البيئية.
• مرنة لعمليات سير العمل المتقدمة.

سلبيات

• يتطلب إتقان البرمجة.
• لا يوجد واجهة مستخدم رسومية.
• يمكن أن يكون الإعداد معقدًا.
• دعم محدود للمبتدئين.
• تعتمد سرعة المعالجة على الكود.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: rsgislib.org
• جيثب: github.com/remotesensinginfo/rsgislib

14. بي سي آي جيوماتيكا

PCI Geomatica هو برنامج استشعار عن بعد من إنتاج Catalyst لتصنيف الغطاء الأرضي باستخدام صور الأقمار الصناعية مثل SPOT أو Landsat. وهو يطبق أساليب خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف أو تعتمد على الكائنات لتصنيف الأراضي إلى أنواع مثل الغابات أو المناطق الحضرية. ويستخدم هذه الأداة المتخصصون في علم الجغرافيا المكانية لرسم خرائط الأراضي أو مراقبة البيئة.

يعمل البرنامج على أنظمة سطح المكتب، ويوفر أدوات لمعالجة البيانات النقطية وتصنيفها وتقييم دقتها. ويتطلب من المستخدمين تحديد مناطق التدريب أو القواعد، وإنتاج خرائط للتكامل مع أنظمة المعلومات الجغرافية. وتدعم ميزاته الشاملة التحليل التفصيلي ولكنها تتطلب ترخيصًا مدفوع الأجر.

Key Highlights

• معالجة صور الأقمار الصناعية للتصنيف.
• يدعم طرق التصنيف المتعددة.
• يتضمن أدوات المعالجة المسبقة والتقييم.
• إنتاج خرائط لاستخدامها في نظم المعلومات الجغرافية.
• يستخدم للدراسات الأرضية والبيئية.

الايجابيات

• خيارات التصنيف الشاملة.
• يتكامل مع منصات نظم المعلومات الجغرافية.
• يتعامل مع مصادر الصور المتنوعة.
• يوفر أدوات تقييم الدقة.
• موثوق بها لسير العمل المهني.

سلبيات

• يتطلب ترخيصًا مدفوعًا للوصول.
• مجمع للمستخدمين المبتدئين.
• يقتصر على التشغيل المكتبي.
• يتطلب موارد كثيرة على الأنظمة.
• يحتاج إلى تدريب للاستخدام الأمثل.

معلومات الاتصال

• الموقع الإلكتروني: catalyst.earth
• العنوان: 141 Adelaide Street West, Unit 520, Toronto, Ontario M5H 3L5, Canada
• الهاتف: +1 (905) 764-0614
• البريد الإلكتروني: hello@catalyst.earth
• فيسبوك: facebook.com/CATALYST.Earth
• لينكدإن: linkedin.com/company/pci-geomatics
• يوتيوب: youtube.com/@pcigeomatics

خاتمة:

يعتمد اختيار أداة تصنيف الغطاء الأرضي المناسبة على احتياجاتك المحددة، سواء كانت للأبحاث العلمية أو التطبيقات التجارية أو جهود الحفاظ على البيئة. توفر الأدوات الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات الجغرافية دقة وكفاءة عالية، مما يجعل تصنيف الأراضي أكثر سهولة من أي وقت مضى.

مع تقدم التكنولوجيا، تستمر هذه الأدوات في التطور، حيث تدمج التعلم العميق والمعالجة القائمة على السحابة لتعزيز دقة التصنيف. من خلال اختيار أفضل أداة لمشروعك، يمكنك ضمان رسم خرائط دقيقة للغطاء الأرضي واتخاذ قرارات بيئية أفضل.

التعليمات