تطبيق وظائف متعددة على صورة متعددة النطاقات باستخدام terra

تعتبر معالجة البيانات النقطية متعددة النطاقات واحدة من التحديات الأساسية في تحليل البيانات الجغرافية. تُستخدم هذه العملية بشكل شائع في تطبيقات الاستشعار عن بُعد، وخاصة عند التعامل مع بيانات الأقمار الصناعية مثل بيانات Sentinel 2. في هذا المقال، سنستعرض كيفية استخدام مكتبة R الشهيرة "terra" لتطبيق مجموعة من الوظائف على البيانات النقطية متعددة النطاقات باستخدام الدالة terra::app().

فهم معالجة البيانات النقطية

تُمثل البيانات النقطية بصورة غالبًا ما تكون على شكل صورة تحوي عدة نطاقات (Channels) أو باندات. تتيح لنا هذه البيانات تحليل المعلومات القيمة مثل الغطاء النباتي، وجودة المياه، والتغيرات في الاستخدام البشري. ولكن، عند محاولة معالجة بيانات متعددة النطاقات، نواجه تحديات تتعلق بتناسق الألوان وتطبيق الوظائف بطريقة فعالة.

التحديات المرتبطة بـ `histMatch()`

خلال معالجة بيانات Sentinel 2، استخدمت وظيفة histMatch() من حزمة "RStoolbox" لموازنة الألوان بين صور متعددة. على الرغم من وجود نية جيدة، إلا أن النتائج كانت غير متوقعة في بعض الأحيان، حيث كانت القيم القصوى للصورة المطابقة أقل من القيم الدنيا للصورة المرجعية. هذا السلوك أثار تساؤلات وأدى إلى الإبلاغ عن مشكلة في GitHub.

لقد تبين بعد تحليل الكود أن وظيفة histMatch() تبحث عن دالة مناسبة لكل نطاق ثم تطبقها بشكل تسلسلي. ولكن، عندما يتم تمرير مجموعة من الوظائف إلى terra::app()، فإن المشكلة تظهر عند عدم اتباع terra::app() لترتيب الوظائف المرسلة.

استخدام `terra::app()` بشكل فعّال

تعتبر الدالة terra::app() واحدة من الأدوات الهامة في معالجة البيانات النقطية، حيث تسمح بتطبيق قائمة من الوظائف على البيانات النقطية بشكل متسق. عند استخدام هذه الدالة، يجب الانتباه إلى كيفية ترتيب الوظائف لضمان حصولك على النتائج الصحيحة.

الإعداد للعمل

قبل البدء، نحتاج إلى التأكد من تثبيت حزمة "terra". يمكن القيام بذلك باستخدام الكود التالي:

if(!require(terra)){ install.packages(terra) }

قم بإعداد البيانات اللازمة، بما في ذلك إنشاء بيانات نقطية وهمية لتمثيل عملية المعالجة. يمكنك استخدام دالة set.seed() لضمان إمكانية تكرار النتائج.

تطبيق مجموعة من الوظائف

عند محاولة تطبيق عدة وظائف على البيانات النقطية باستخدام terra::app()، يُنصح بإعداد الوظائف بطريقة تضمن أن تمريرها إلى terra::app() سيكون بطريقة تؤدي إلى النتائج المرجوة. من خلال هذه العملية، يُمكن عزل المشكلة ومعالجتها بصورة أكثر فعالية.

البحث عن حلول بديلة

إذا واجهت صعوبات في استخدام terra::app() بشكل فعّال، أو إذا كنت تبحث عن حلول بديلة، فقد تكون مشاركة هذه التجربة مع مجتمع المطورين مفيدة. يُمكن أن تساعدك مشاركتك في إيجاد حلول مبتكرة قد تساعد في التعرف على مشاكل مشابهة.

ختامًا

عملية معالجة البيانات النقطية متعددة النطاقات هي عملية معقدة تتطلب فهماً عميقاً للأدوات المتاحة. استخدام terra::app() لتطبيق قائمة من الوظائف هو خطوة هامة، ولكن يجب أن تُتخذ الاحتياطات اللازمة لضمان دقة النتائج. من خلال تبادل المعرفة والخبرات، يمكن تحسين هذه العمليات وتقديم حلول أكثر استدامة. يمكن القول إن التعلم من تجارب الآخرين هو جزء أساسي من التحسين المستمر في مجال تحليل البيانات النقطية.