التركيز الإعلامي للرؤية العالمية
ظهرت الشركة على شاشة التلفزيون المركزي 15 مرة، ووصلت تغطيتها عبر وسائل الإعلام الحزبية والإعلام المركزي ووسائل الإعلام الرسمية المحلية إلى ما مجموعه 50 مليون شخص.
تحديد أنواع النباتات بناءً على مؤشر الأنثوسيانين ذي النطاق الضيق
مقدمة معلومات أساسية
باستخدام مؤشر الصبغة الضوئية في نطاق ضيق من التصوير الطيفي الفائق، يمكن التمييز بدقة بين أنواع النباتات. تستخدم هذه الدراسة بيانات طيفية فائقة من القمر الصناعي Xiguang-1 05 (المعروف أيضًا باسم Tianxianpei) وبيانات Sentinel-2 لحساب مؤشر الأنثوسيانين ARI1 واستخراج الأراضي الحرجية داخل المناطق الزراعية. بفضل الدقة الطيفية البالغة 9 نانومتر والتصميم ذي النطاق الضيق للقمر الصناعي Xiguang-1 05 (Tianxianpei)، يتم تضخيم فرق الانعكاس بشكل كبير عند مواقع محددة بدقة 550 نانومتر و700 نانومتر، مما يجعل خصائص الأراضي الحرجية واضحة للعيان. بالمقارنة مع نتائج Sentinel-2، هناك عدد أقل من النتائج الإيجابية الخاطئة، والنتائج المستخرجة أقل تشويشًا. علاوة على ذلك، تكفي صورة واحدة، مما يلغي الحاجة إلى بيانات السلاسل الزمنية، وبالتالي يوفر دليلًا طيفيًا سريعًا وموثوقًا لرصد "عدم استغلال الأراضي الزراعية".
الأساليب والمبادئ
الجدول 1. مقارنة معلمات النطاق
يُستخدم مؤشر صبغة الأوراق (ARI1) لقياس الصبغات المرتبطة بالإجهاد في النباتات. يتميز ARI1 بحساسيته العالية للأنثوسيانين في الأوراق؛ وتشير قيمته المرتفعة إلى نمو أو موت الغطاء النباتي. صيغة الحساب كالتالي:
تتراوح القيمة من 0 إلى 0.2+، بينما يتراوح نطاق المناطق الخضراء العامة من 0.001 إلى 0.1.
باعتباره مؤشرًا نباتيًا ضيق النطاق، كلما كان الطول الموجي المركزي أقرب إلى الطول الموجي المطلوب بواسطة الصيغة وكلما كان عرض النطاق الكامل عند نصف الارتفاع أصغر، كلما كانت نتائج حساب المؤشر تعكس بشكل أفضل تركيز الأنثوسيانين الحقيقي.
قارنّا البيانات من القمر الصناعي Sentinel-2 والقمر الصناعي Xiguang-1 05 (المعروف باسم "Tianxianpei"). جُمعت بيانات Sentinel-2 في الفترة من 1 إلى 10 أبريل 2025، وهي عبارة عن نتيجة مركبة متوسطة. أما بيانات القمر الصناعي Xiguang-1 05 (المعروف باسم "Tianxianpei") فقد جُمعت في 6 أبريل 2025.
باستخدام بيانات من القمر الصناعي Xiguang-1 05 (تيانشيانبي) والقمر الصناعي Sentinel-2، تم اختيار النطاقين الأقرب إلى 550 نانومتر و700 نانومتر، وحُسب مؤشر ARI1. ولتقييم نتائج المؤشر، استُخدم تجزئة عتبة بسيطة لاستبعاد المناطق الحرجية من الأراضي الزراعية، وقورنت نتائج بيانات القمر الصناعي Xiguang-1 05 (تيانشيانبي) والقمر الصناعي Sentinel-2 وقُيّمت.
الجدول 2. مقارنة نطاقات الموجات المستخدمة في حساب معامل الانكسار
عرض النتائج
المنطقة 1
الشكل 1. مؤشر ARI1 لـ Sentinel-2، المنطقة 1
الشكل 2. نتائج استخراج الأراضي الزراعية والحرجية من سينتينل-2، المنطقة 1
الشكل 3. مؤشر ARI1 للقمر الصناعي Xiguang-1 05 (تيانشيانبي)، المنطقة 1
الشكل 4. نتائج استخراج الأراضي الزراعية والحرجية من القمر الصناعي Xiguang-1 05 (تيانشيانبي)، المنطقة 1
المنطقة 2
الشكل 5. نتائج استخراج الأراضي الزراعية والحرجية من سينتينل-2، المنطقة 2
الشكل 6. نتائج استخراج الأراضي الزراعية والحرجية من القمر الصناعي Xiguang-1 05 (تيانشيانبي)، المنطقة 2
المنطقة 3
الشكل 7. نتائج استخراج الأراضي الزراعية والحرجية من سينتينل-2، المنطقة 3
الشكل 8. نتائج استخراج الأراضي الزراعية والحرجية من القمر الصناعي Xiguang-1 05 (تيانشيانبي)، المنطقة 3
تُظهر نتائج المقارنة أنه بالمقارنة مع مؤشر NDVI العادي، يمكن لمؤشر ARI1 أن يعكس الاختلافات بين المحاصيل ويمكن أن يدعم سيناريوهات التطبيق مثل تحليل إجهاد المحاصيل واستخراج الأراضي الحرجية غير القانونية في الأراضي الزراعية.
نظرًا لأن القمر الصناعي Sentinel-2 يمتلك عددًا محدودًا من النطاقات، فإن هذه النطاقات لا تتطابق تمامًا مع الأطوال الموجية المطلوبة في الصيغة. علاوة على ذلك، فإن عرض النطاق الترددي الواسع لـ Sentinel-2 يجعل من المستحيل الحصول على قيمة الانعكاس بدقة عند طول موجي محدد. لذلك، فإن نطاق القيم لحساب مؤشر ARI الخاص بـ Sentinel-2 أقصر من نطاق القمر الصناعي Xiguang-1 05 (المعروف أيضًا باسم Tianxianpei)، مما يشير إلى أن قدرة تمييز المحاصيل بناءً على مؤشر ARI1 أقل من قدرة القمر الصناعي Xiguang-1 05 (المعروف أيضًا باسم Tianxianpei).
استنادًا إلى نتائج استخلاص الأراضي الزراعية والحرجية، وباستخدام نفس طريقة تجزئة العتبة البسيطة، تُظهر نتائج استخلاص Sentinel-2 تشويشًا عاليًا من نوع "الملح والفلفل"، مع وجود عدد أكبر من النتائج الإيجابية الخاطئة في المنطقة الغربية من هذه الصورة. في المقابل، تُعدّ نتائج القمر الصناعي Xiguang-1 05 (المعروف أيضًا باسم Tianxianpei) أفضل.
بالمقارنة مع البيانات متعددة الأطياف ذات النطاق العريض، تتمتع البيانات فائقة الطيف بميزة واضحة في حساب مؤشرات الغطاء النباتي ذات النطاق الضيق.