عين جاسوسة في السماء: كيف يُمكن للتعلم الآلي فكّ شيفرة الصور الجوية؟

تخيّل أنّك تقفُ على قمة جبل شاهق، ينفتح أمامك مشهدٌ بانوراميٌّ للمدينة أدناه. تُلاحِظُ حركة المرور في شوارعها، وتستطيع تحديد أشكال المنازل والمباني، وتتعرّفُ على مسارات الطرق. لكنّ ماذا لو كان بإمكانك "رؤية" أكثر من ذلك؟ ماذا لو كان بإمكانك "فكّ شيفرة" ما تخفيه تلك الصورة من معلوماتٍ لا تُرى بالعين المجردة؟

هذا هو ما يُحاولُهُ التعلم الآلي في تحليل الصور الجوية. تُعَدُّ هذه الصور "عين جاسوسة" في السماء، تُمكنّنا من رصد تغيرات السطح الأرضي، وتحديد مواقع الأنشطة غير القانونية، ومراقبة ظواهر طبيعية مثل الفيضانات أو الحرائق.

أولاً، لنتعرف على أساسيات التعلم الآلي في تحليل الصور الجوية:

1. المعالجة الأولية: تبدأ العملية بالتّعامل مع الصور الجوية، وهي صورٌ ذات دقةٍ عالية تُلتَقَطُ من طائراتٍ أو أقمار صناعية. نستخدم تقنيات المعالجة الأولية لحذف الضوضاء وتحسين جودة الصورة، مثل تغيير حجم الصورة (resizing) و التصفية (filtering).

   
   #مثال على معالجة أولية باستخدام مكتبة OpenCV في Python
   import cv2

تحميل الصورة

img = cv2.imread('aerial_image.jpg')

تغيير حجم الصورة

resized_img = cv2.resize(img, (512, 512))

تطبيق تصفية غوسية

filtered_img = cv2.GaussianBlur(resized_img, (5, 5), 0)

عرض الصورة المعالجة

cv2.imshow('معالجة الصورة', filtered_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. **التعرّف على  المُجسّمات:**  بعد  معالجة  الصورة،  نُحاولُ  التعرّف  على  المُجسّمات  الأساسية  الموجودة  فيها،  مثل  المباني  والشوارع  والأشجار.  تُستخدم  تقنياتُ  التعلّم  الآلي  مثل  **التصنيف**  (Classification)  و  **الاستخراج  المميزات**  (Feature Extraction)  لتمييز  كلّ  مُجسّم  عن  الآخر  ووضع   "علامة"   عليه. 
```python
# مثال على تصنيف الأشياء باستخدام مكتبة TensorFlow
import tensorflow as tf

# تحميل نموذج مُدرّب للتعرف على  المُجسّمات
model = tf.keras.models.load_model('object_detection_model.h5')

# تحميل الصورة
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img('aerial_image.jpg', target_size=(224, 224))
input_img = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)

# تنفيذ التصنيف
predictions = model.predict(input_img[tf.newaxis, ...])

# عرض نتائج التصنيف 
print("المُجسّمات التي تمّ  التعرّف عليها: ", predictions)

3. التحليل الSpatial: نُحاولُ فهمَ العلاقة بين المُجسّمات المختلفة في الصورة. على سبيل المثال، نُحاولُ معرفة القرب الجغرافي بين مباني معينة أو الطول المقترح للشوارع أو المساحة التي تغطّيها منطقة معينة.

4. الاستنتاج وتفسير البيانات: بعد التحليل ال spatial ، نصلُ إلى استنتاجاتٍ واضحةٍ عن البيانات الموجودة في الصورة. على سبيل المثال، يمكننا التنبؤ ب "خطر" حدوث فيضان في منطقة معينة أو تحديد أماكن مُحتملة للبناء في المدينة.

التحديات التي تواجهُ التعلم الآلي في تحليل الصور الجوية:

1. ضخامة البيانات: الصور الجوية تحتوي على بيانات ضخمة ، تُشكلُ عائقاً في سرعة المعالجة و طلب الذاكرة.

2. الضوضاء و الضبابية: تتعرض الصور الجوية للضوضاء و الضبابية نتيجة لظروف الطقس و الظروف البيئية.

3. التنوع في البيانات: الصور الجوية مُختلفة من جهة إلى أخرى، و تختلف زوايا التصوير و أوقات التصوير و أنواع الكاميرات المُستخدمة.

4. الحاجة ل التدريب: تحتاج خوارزميات التعلم الآلي ل مُجسّماتٍ مُحدّدة و بياناتٍ مُدرّبة للحصول على دقة عالية في التصنيف و التحليل.

بالتأكيد ، يُعتبر التعلم الآلي في تحليل الصور الجوية مجالاً واعداً للأبحاث و التطوير، و له تطبيقات واسعة في مجالاتٍ متنوعةٍ ، من الزراعة و التخطيط المدني إلى الاستطلاع و الأمن الوطني.

هل أثار هذا الموضوع فضولك؟ شارك رأيك في التعليقات و انضمّ إلينا في استكشاف عالم التعلم الآلي !