Share
دراسة التغيرات الحاصلة في منطقة ميسان باستخدام صور الاستشعار عن بعد للفترة 2000 - 2013 == A Study the Change Detection in Maysan Province Using Remote Sensing Images between 2000 and 2013
Author name:
ميساء رابع نعيمة
Supervisor name:
علياء حسين علي
General topic:
Physics
Specific topic:
Image Processing
Degree:
Master
University:
University of Baghdad
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
26T1950 - p.pdf
Abstract:
ان طريقة اكتشاف التغيرات هي طريقة لتحديد التغيرات في مشهد لمنطقة ما .ولغرض دراسة هذه التغيرات نستخدم صور فضائية بحزم مختلفة وازمان مختلفة . في الدراسة الحالية تم استخدام صور القمر الصناعي Landsat - 7 ETM)) لفترة بين (2000 و2013) لغرض دراسة التغيرات الحاصلة في جنوب العراق وتحديدا لمنطقة ميسان عدة خوارزميات تم استخدامها لغرض مراقبة وتحديد التغيرات الحاصلة خلال سنوات الدراسة علما ان المنطقة قد تعرضت الى تجفيف الاهوار في سنة 2000 وبعد 2003 تم غمر المنطقة بالماء وعادت مياه الاهوار . ان الدراسة التقليدية لتميز التغيرات التي تحصل بالمناطق خلال السنوات هي الطرح (طرح الصور) وطريقة القسمة (قسمة الصور). ان طريقة تحليل المركبات الاساسية هي طريقة جيدة تستخدم لغرض تحديد وتميز التغيرات التي ممكن ان تحصل خلال سنوات بعيدة . ان طريقة تحليل المركبات الاساسية هي طريقة احصائية تجعل البيانات المترابطة بيانات غير مترابطة وعادة المركب الاساسي الاول (PC1) يحمل الكمية الكبيرة من المعلومات وبقية المركبات تحتوي على المعلومات المتبقية التي لم تظهر في المركب الاول وعادة يكون المركب الاخير هو الضوضاء.في هذا البحث تم استخدام ست حزم اخذت من القمر الصناعي (Landsat - 7 ETM) لغرض دراسة التغيرات الحاصلة في منطقة العمارة في محافظة ميسان وتحديدا هور الحويزة خلال السنوات بين 2000 و2013. طرق متعددة تم استخدامها لغرض دراسات التغيرات الزمنية والمكانية للمنطقة. ومنها طريقة الطرح والقسمة ( طرح الصور الفضائية بين 2000 و2013 وناتج عملية القسمة ) وتم استخدام نتائجها مع ( PCA ) لغرض الحصول على افضل طريقة لدراسة التغيرات الزمانية والمكانية . لقد تم استخدام طريقة التصنيف الغير موجة (K - mean) التي اعتمدت على اللون والمسافة بين الاصناف لغرض تحديد التغيرات الحاصلة في الفترة الزمنية البعيدة . ايضا تم استخدام طريقة هجينة وهي ناتج طرح الصور بين 2000 و2013 وطريقة القسمة مع (K - mean) .تم تصنيف ناتج (PCA) مع القسمة والطرح بطريقة (K - mean) بالاضافة الى تصنيف الصور الفضائية (2000 و2013) مع (PCA) لها حيث اخذت (PCA) لكل حزمة عند (2000 و2013) وبعد ذلك تم تصنيفها اعتمادا على المسافة واللون بين الاصناف وتم حساب الخصائص الاحصائية والمساحات لكل صنف لمنطقة هور الحويزة والمناطق المجاورة له . اظهرت النتائج ان عملية الطرح هي افضل من عملية القسمة في تمييز التغيرات لان (PC1) يحوي على 91.37% من المعلومات وان عملية القسمة تعطي 64% لل (PC1) من نسبة المعلومات الموجودة في الحزم المستخدمة لغرض الدراسة . في هذه الدراسة تم استخدام برنامج ENVI وبرنامج MATLAB للكشف عن التغيرات الحاصلة في منطقة ميسان . | Change detection is the process of identifying the difference in the scenes of an object or a phenomenon, It uses multi - temporal image data sets from landsat - 7 ETM between 2000 and 2013 in order to detect changes in the area of southern Iraq province of Maysan and from spectral discrepancies. Many algorithms have been applied to monitor various environmental changes. The traditional ways to detected the changes in regions are the image difference (ID) and image ratio (IR). The transformation process which is the principal component analysis (PCA) is statistical technique that transforms the correlated data into uncorrelated data. The (PCA) are chosen so that the first Principal Component (PC) expresses the maximum amount of information. The rest (PCs) contain the information's which don't appear in the first (PC). Six bands data sets are taken from the landsat - 7 ETM (Enhanced Thematic Mapper). To determine the changes which occur in AL Ahwaz marsh in master city during 2000 and 2013. Different methods were used to study the changes which occur in this region the subtraction method which in (ID) and the ratioing method (IR) and the (PCA) method. Compain the (PCA) with (ID) and (IR) to produce the best way to detect the changes.The unsupervised classification process which is the modified (K - mean) is used to classify the changes occur in the marshal region and the area surrounding it. This type of classification depend on the color and distance between the classes, a hybrid methods which are the (ID) with the K - mean, (IR) with (K - mean) PCA of (ID) with the K - mean, PCA of (IR) with the K - mean and the (PCA with the K - mean) statistical features have been calculated for each method to find the changes which occur during the years. All these methods illustrated the changes which occur during these years.Results showed that the subtraction process is the best of the ratioing process in distinguish because of changes (PC1) Includes a 91.37% of the information and the process of ratioing gives 64% of the (PC1) of the proportion of the information in the bands used for the purpose of study.This thesis result for detecting the changes using PCA and the unsupervised classification which in K - mean using ENVI (Environment for Visualizing Images) and the MATLAB (short for MATrix LABoratory).
