استخراج السفن في البحر باستخدام تقنية الاستشعار عن بعد بالأقمار الصناعية فائقة الطيف

تختلف أساليب تصنيف الصور فائقة الطيف اختلافًا جوهريًا عن التصنيف متعدد الأطياف التقليدي. إذ يُمكن الحصول على منحنى طيفي متصل من كل بكسل في الصورة فائقة الطيف، مما يسمح بالمقارنة بين المنحنيات الطيفية المعروفة والمنحنيات الطيفية المُستخرجة من كل بكسل في الصورة. وفي الحالة المثالية، إذا كان المنحنيان الطيفيان متشابهين، يُمكن تحديد المادة الأقرب إلى البكسل.

تتيح خصائص الصور فائقة الطيف استخدامها ليس فقط في تصنيف الصور بشكل عام، بل أيضاً في تحديد المواد والكشف عن الأهداف. يركز تصنيف الصور بشكل أكبر على الغطاء الأرضي وتكوين المواد، بينما يبحث تحديد الأهداف والكشف عنها عن أجسام محددة، وتكون النتيجة إما "موجود" أو "غير موجود". لذلك، نشير إلى تصنيف الصور فائقة الطيف، وتحديد المواد، والكشف عنها باسم التعرف الطيفي.

في سيناريوهات تحديد هوية السفن البحرية، يوفر التحديد الطيفي فائق الطيف نهجًا واعدًا لتحديد الأهداف البحرية وتمييز أنواع السفن المختلفة في البيئات البحرية المعقدة.

إجراءات محددة

1. تصحيح الغلاف الجوي

استخدم إحدى الطرق التالية لتصحيح الغلاف الجوي:

التصحيح الجوي السريع (QUAC)

نماذج نقل الإشعاع (6S، FLAASH)

أساليب التصحيح الإحصائي للغلاف الجوي (انعكاس IAR، البواقي اللوغاريتمية، المجال المسطح، الخط التجريبي)

طرح الظلام المبسط

2. حدد العينات المستهدفة، واحسب أطياف الهدف والخلفية.

عند تطبيق إسقاط الفضاء الفرعي المتعامد (OSP) ومرشح تقليل التداخل المقيد بالهدف (TCIMF) ومرشح تقليل التداخل المقيد بالهدف والمضبوط بالخليط (MTTCIMF)، يلزم وجود طيفين مستهدفين على الأقل، أو بالإضافة إلى ذلك، يجب اختيار الأطياف التي يسهل الخلط بينها وبين الأطياف المستهدفة كأطياف خلفية للمساعدة في تحسين دقة الكشف.

3. تحول MNF

يُمكن لتحويل MNF فصل الضوضاء وتقليل أبعاد البيانات لتقليل العمليات الحسابية. وتعتمد طرق تحديد الهوية، مثل مرشح المطابقة المضبوط بالخليط (MTMF) ومرشح تقليل التداخل المقيد بالهدف المضبوط بالخليط (MTTCIMF)، على MNF.

إجراءات محددة

4. اختر أساليب التحليل المناسبة

الطرق الشائعة هي كما يلي:

الترشيح المطابق (MF)

تقليل الطاقة المقيدة (CEM)

مقدر التماسك التكيفي (ACE)

جهاز رسم الخرائط الزاوية الطيفية (SAM)

إسقاط الفضاء الفرعي المتعامد (OSP)

مرشح تقليل التداخل المقيد بالهدف (TCIMF)

مزيج مضبوط TCIMF (MTTCIMF)

الترشيح المطابق المضبوط للمزيج (MTMF)

5. استخراج الهدف

باستخدام عتبة قائمة على القواعد أو عن طريق تحديد السحب النقطية ذات درجات MF العالية وقيم عدم الجدوى المنخفضة من مخطط التشتت بناءً على درجات MF وقيم عدم الجدوى، يمكن تحديد الأهداف المكتشفة.

6. المعالجة اللاحقة

تُزال البقع الصغيرة في النتائج باستخدام أساليب معالجة ما بعد التصنيف (الأساليب الالتفافية والنوعية، وما إلى ذلك). في الوقت نفسه، يُحدد الحد الأدنى لعدد وحدات البكسل في المجموعة بناءً على حجم الهدف لإزالة البقع الصغيرة المعزولة. تُجرى عملية التحويل إلى متجهات وغيرها من التحويلات حسب الحاجة.

مساحة XIOPM

نتائج الاستخراج

▲ صورة مركبة بالألوان الحقيقية من صور طيفية فائقة أصلية

▲ المناطق المستهدفة 1 و 2

▲ المناطق المستهدفة 3 و 4

▲ المنطقة المستهدفة 5

▲ المنحنيات الطيفية لكل هدف والخلفية

بالرجوع إلى الصورة أعلاه، نجد أن المنحنيات الطيفية للهدفين 2 و4 متشابهة نسبيًا، مما يشير إلى أنهما من نفس نوع السفينة. ورغم أن تحديد الهوية الطيفية فائقة الدقة يحمل في طياته إمكانات كبيرة، إلا أن هناك العديد من التحديات التي لا تزال قائمة في تحديد السفن في البحر.

1. حجم البيانات ومعالجتها: تتطلب الكمية الكبيرة من البيانات التي تولدها أجهزة الاستشعار الطيفية الفائقة خوارزميات معالجة فعالة وموارد حاسوبية.
2. التباين الطيفي: نظراً لتأثير عوامل مثل تكوين المواد وخشونة سطح البحر، قد تختلف الخصائص الطيفية، مما يتطلب خوارزميات تصنيف قوية.
3. توافر البيانات: بالنسبة للتطبيقات البحرية، يعد الحصول على صور طيفية فائقة الجودة أمرًا بالغ الأهمية لتدريب نماذج التصنيف والتحقق من صحتها.
4. دمج البيانات: يجب دمج البيانات الطيفية الفائقة مع مصادر معلومات أخرى (مثل البيانات البصرية والرادارية عالية الدقة) لتحسين دقة التعرف.