ما هي الصور الفضائية

بواسطة: - آخر تحديث: ١٤:٢٧ ، ٦ مايو ٢٠١٩

تعريف الصور الفضائية

تُعرف الصور الفضائية أو ما يُطلق عليها بصور الأقمار الصناعية (بالإنجليزية: satellite imagery) بأنّها الصور التي تمّ التقاطها بواسطة الأقمار الصناعية للأرض أو للكواكب الأخرى،[١] وتُعدّ هذه الصور إحدى البيانات المُتعلّقة بتقنية الاستشعار عن بعد (بالإنجليزية: remote sensing) والتي تهدف إلى مراقبة ودراسة الأرض وديناميكيّتها من الفضاء.[٢]


وتُلتقط الصور الفضائية بواسطة الاقمار الصناعية باللونين الأبيض والأسود، لكن من خلال عمليات معالجة الصور الفضائيّة باستخدام الكمبيوتر يُمكن عرض الصورة في ثلاثة نطاقات من الألوان؛ وهي: الأحمر، والأخضر، والأزرق، وعند دمج النطاقات الثلاث في وقت واحد يتمّ الحصول على صورة فضائية مُركّبة وملوّنة.[٣]


خصائص الصور الفضائية

تتميّز الصور الفضائية بعدد من الخصائص، ومنها ما يأتي:[٤]

  • الدقة العالية.
  • امكانية رسم الخرائط المُجسّمة لاعتمادها على تقنية المناظير المزدوجة للصورة الواحدة.
  • تقديم معلومات قيّمة عن سطح الأرض.[٥]
  • إمكانية التقاطها في أيّ وقت سواء ليلاً أم نهاراً.[١]


أنواع الصور الفضائية

تُصنّف الصور الفضائية إلى ثلاثة أنواع رئيسية، وهي كالآتي: [١]

  • الصور المرئيّة (بالإنجليزية: Visible Imagery): وهي الصور الفضائية التي يتمّ التقاطها للارض في أيّ وقت خلال ساعات النهار باستخدام انعكاس أشعة الشمس ضمن الأطوال الموجية المرئيّة من 0.4 إلى 1.1 ميكرومتر، ويُمكن التقاط هذه الصور خلال ساعات الليل أيضاً، وتظهر الأرض في هذا النوع من الصور الفضائية عادةً باللون الرمادي وتظهر السُحب باللون الأبيض، أمّا المياه فتظهر باللون الأسود الداكن، ويُستخدم هذا النوع من الصور الفضائية لمراقبة السُحب والتنبّؤ بالعواصف الرعدية.
  • صور بخار الماء (بالإنجليزية: Water Vapor Imagery): وهي الصور الفضائية التي تُستخدم بشكل أساسي لمعرفة مقدار الرطوبة في طبقات الغلاف الجوي العليا بارتفاع بين 4572 متراً إلى 9144 متراً؛ للتنبّؤ بمناطق هطول الأمطار، بالإضافة إلى مساهمتها في دراسة حدوث الأعاصير المداريّة، والتنبؤ العام بالطقس، وتستخدم هذه الصور طولاً موجيّاً يبلغ 6.7 ميكرومتر، واتُخذ هذا الطول الموجي لامتصاصه العالي لبخار الماء في الجو، وتُظهر صور بخار الماء المناطق الأعلى رطوبةً باللون الداكن.
  • صور الأشعة تحت الحمراء (بالإنجليزية: Infrared Imagery): وهي الصور الفضائية التي يتمّ التقاطها للأرض في أيّ وقت ليلاً أو نهاراً لأنّها تعتمد على انعكاس الأشعة تحت الحمراء، وتكتشف بطبيعتها أنماط الحرارة في السحب وعلى الأرض.


استخدامات الصور الفضائية

تعدّدت استخدامات الصور الفضائية تبعاً لدقتها وتعدّد الأطياف فيها، فكان أبرز مجالات استخدام الصور الفضائية ما يأتي:[٦]

  • الاستخدام العسكري في الجيش.
  • تصنيف الغطاء الأرضي؛ ويشتمل ذلك على تحديد السمات المهمّة للأرض، مثل: الأراضي الزراعية، والغابات، والمناطق الحضرية، والطرق، والمياه.[٧]
  • دراسات جغرافيّة مثل تحديد النمو العمراني وتوسّع المدن.[٨]
  • دراسات بيئيّة مثل تقلّص الغطاء النباتي.[٩]
  • الطقس وما يشتمله من رسم خرائط السحب، والأمطار، والتنبؤ بالعواصف.[١]


المراجع

  1. ^ أ ب ت ث Prof. J. S. Kulkarni, Asmita Bodhale (2017), "Satellite Imagery Tools", (Conference: International conference on Signal processing, Computing and Networking (SPCN, Page 1, 2. Edited.
  2. Siu-Ming Tam (2017), Earth Observations for Official Statistics Satellite Imagery and Geospatial Data Task Team report, United States: United Nations, Page 5. Edited.
  3. Pragati Upadhyay, Sudha Gupta (2012), "INTRODUCTION TO SATELLITE IMAGING TECHNOLOGY AND CREATING IMAGES USING RAW DATA OBTAINED FROM LANDSAT SATELLITE", IJGTI, Issue 1, Folder 1, Page 126. Edited.
  4. K. Jacobsen (2011), "CHARACTERISTICS OF VERY HIGH RESOLUTION OPTICAL SATELLITES FOR TOPOGRAPHIC MAPPING", International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,, Issue 35, Page 137. Edited.
  5. Kazuki Uehara, Hidenori Sakanashi, Hirokazu Nosato and others (2017), "Object Detection of Satellite Images Using Multi-Channel Higher-order Local Autocorrelation", IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Page 1.
  6. George Melillos, Kyriacos Themistocleous, George Papadavid and others (2016)، "Integrated use of field spectroscopy and satellite remote sensing for defence and security applications in Cyprus"، Fourth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment، صفحة 2. بتصرّف.
  7. Jacinta Holloway, Kerrie Mengersen, Kate Helmstedt (2018), Spatial and machine learning methods of satellite imagery analysis for Sustainable Development Goals, Paris, France: OECD Headquarters, Page 4. Edited.
  8. JeganathanI C, Pramod Kumar, Kshama Gupta and others (2017)، "REMOTE SENSING AND GIS FOR CIVIL ENGINEERING APPLICATIONS AND HUMAN DEVELOPMENT"، international Journal of Advancement in Remote Sensing, GIS and Geography، العدد 1، المجلد 5، صفحة 1.
  9. Vizireanu Ioana, Razvan Mateescu, Mariana Golumbeanu (2017), "Environmental applications of object-based classification techniques in time series analysis of different resolution satellite images", Journal of Environmental Protection and Ecology, Issue 1, Folder 18, Page 182. Edited.