التحليل العملي — مسار متدرج واضح

قبل البدء

• اختر إسقاطًا مناسبًا للمشروع (UTM Zone المناسبة).
• جهز طبقة مرجعية دقيقة (طرق/حدود رسمية).

الخطوات

1. أضف الصورة (الخريطة الممسوحة) إلى المشروع.
2. فعل أداة الإرجاع الجغرافي وأضف نقاط تحكم على معالم معروفة.
3. طابق كل نقطة على نفس المعلم في الطبقة المرجعية.
4. حسّن RMS بتوزيع نقاط في الأطراف والوسط، ثم احفظ التحويل.

مشاكل شائعة وحلول

• ارتفاع RMS: زد نقاط التحكم ووزعها جيدًا.
• اختلاف المسقط: تأكد أن الخريطة والمرجع على CRS موحّد.
• التشوه الموضعي: جرب تحويل Polynomial أعلى أو Spline عند الخرائط القديمة.

إنشاء الطبقات والتحرير

1. أنشئ طبقة جديدة بالنوع المطلوب (نقطة/خط/مساحة) داخل القاعدة.
2. أضف الحقول الوصفية الأساسية قبل البدء.
3. فعل التحرير وارسم المعالم مع تكبير كافٍ.
4. استخدم Snapping لتفادي فراغات وفجوات بين الحدود.

ضبط الجودة الطوبولوجية

• عرف قواعد: عدم تداخل، عدم فجوات، التلامس مطلوب…
• شغّل Validator وأصلح الأخطاء (Overlaps/Slivers).
• قسم البوليجونات الكبيرة لو لزم، وادمج المتطابقة.

كيف تختار؟

• للمشاريع المحلية: UTM Zone الموافق لطولك الجغرافي.
• للنطاقات الكبيرة: إسقاط متساوي المساحة إذا كان هدفك حساب المساحات.

تغيير دون تشويه

1. حدّد CRS للمشروع.
2. استخدم Project/Reproject لإنشاء نسخة جديدة بالمسقط المطلوب.
3. تأكد من وحدات القياس (متر) قبل أي تحليل مسافة/مساحة.

العمليات ومعناها

• Clip (اقتطاع): قص طبقة بحدود طبقة أخرى.
• Erase (محو): حذف الجزء المتقاطع مع حدود أخرى.
• Dissolve (إذابة): دمج مضلعات حسب حقل مشترك.
• Merge (دمج): تجميع طبقات متشابهة في طبقة واحدة.
• Union/Intersect: دمج/تقاطع مع الحفاظ على صفات الطبقتين.

وصفة عمل نظيفة

1. وحّد CRS، نظف الطوبولوجيا.
2. نفذ العملية المطلوبة على النسخ وليس الأصل.
3. راجِع السمات الناتجة وأعد تسمية الحقول بوضوح.

الوصفية الأساسية

• المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، القيم المتطرفة.
• تصميم فئات لونية متوازنة (Quantile/Equal Interval).
• صندوق-شعيرات لتحديد Outliers قبل التحليل.

الارتباط والانحدار

• حساب ارتباط بيرسون بين المتغيرات (مثلاً كثافة سكان × بعد عن المراكز).
• نموذج انحدار خطي بسيط/متعدد لتفسير متغير تابع.
• تحقق من Multicollinearity (VIF) لتجنب تضارب المتغيرات.

أمثلة سريعة

• Buffer: مسافات 100/300/500م حول مدارس لتقييم الضوضاء.
• Near: أقرب مستشفى لكل حي (إضافة مسافة كحقل).
• Distance Matrix: مصفوفة منشأ-وجهة بين أحياء ومرافق.
• Overlay: دمج معايير (بيئية/عمرانية) لاختيار مواقع.

تركيب قرار بسيط

1. حول كل معيار إلى درجات 1–5 (كلما أفضل أعلى).
2. طبق أوزان (مثلاً 0.4/0.3/0.2/0.1).
3. اجمع مرجّحًا (Weighted Sum) ثم صنّف النتائج.

طرق شائعة

• Kernel Density: سطح كثافة مستمر للنقاط (اختر Bandwidth مناسب).
• Hexbin/Quadrat:تقسيم المنطقة لخلايا متساوية وحساب العد.
• Hotspot (Getis-Ord Gi*): مناطق ذات كثافة أعلى/أقل معنويًا.

ضبط وقراءة النتائج

• طَبع النتائج بالسكان/المساحة للمقارنة بين الأحياء.
• تحقق من معنى المعنوية الإحصائية (p-value, z-score).
• استخدم تصميماً لونيًا واضحًا ومتدرجًا.

البناء والاستخدام

1. تنظيف شبكة الطرق (اتصال، اتجاه، سرعات، ارتفاعات جسور).
2. إنشاء Network Dataset (ArcGIS) او استخدام محركات خارجية لـ QGIS.
3. حساب Service Areas (5/10/15 دقائق) حول مرافق محددة.
4. OD Matrix لقياس أزمان بين أحياء ومرافق.
5. Route لأفضل مسار، وLocation-Allocation لاختيار مواقع فروع مثلى.

نصائح

• عرّف سرعات واقعية حسب نوع الطريق.
• اختبر نتائج الوصول بعينات واقعية للتأكد من المعقولية.
• وثّق الافتراضات (زمن التقاطعات/الإشارات).

وصفة قياسية

1. Fill Sinks لملء المنخفضات الوهمية.
2. Flow Direction لتحديد اتجاه خلية لكل خلية.
3. Flow Accumulation لحساب التراكم.
4. Threshold لاستخراج مجاري رئيسية.
5. Stream to Feature لتحويل المجاري إلى خطوط.
6. Watershed لتحديد الأحواض حسب نقاط مخرج.

جودة البيانات

• اختر DEM بدقة كافية (≤30م للمشاريع العامة، أدق للمحلية).
• استخدم HydroDEM إن توفر لتصحيح الانقطاعات.
• قارن النتيجة مع صور عالية الدقة للتأكيد.

أدوات أساسية

• Slope: درجة او نسبة الميل — تُصنّف لاحقًا (0–5%…)
• Aspect: اتجاه الانحدار (شمال/جنوب…).
• Hillshade: تظليل لإبراز التضاريس.
• Contour: خطوط كنتور بفاصل مناسب.
• Viewshed: مجال الرؤية من نقاط محددة.

أفكار استخدام

• ملاءمة مواقع طاقة شمسية: ميل/اتجاه/تظليل.
• اختيار مواقع منشآت حساسة بعيدًا عن الانحدارات العالية.
• تحليل رؤية أبراج مراقبة/اتصالات.

تعريفات سريعة

• NDVI: (NIR-Red)/(NIR+Red) — حيوية الغطاء النباتي.
• NDBI: (SWIR-NIR)/(SWIR+NIR) — المناطق المبنية.
• NDWI: (Green-NIR)/(Green+NIR) — المياه السطحية.
• EVI: محسّن للنبات في وجود ضباب/غبار.
• NDMI: رطوبة النبات (NIR/SWIR).
• LST: حرارة سطح الأرض (من حراري Landsat).

خط سير عام

1. اختيار مشهد خالٍ من الغيوم قدر الإمكان.
2. تصحيح جوي إن لزم (Level-2A أو Surface Reflectance).
3. حساب المؤشر بالآلة الحاسبة الراسترية.
4. إعادة تصنيف النتائج إلى فئات واضحة، ثم الإخراج GeoTIFF.

غير مراقب (بدون تدريب)

1. اختر عدد العناقيد المبدئي (مثلاً 6–8).
2. شغّل K-Means/ISODATA للحصول على مجموعات طيفية.
3. فسّر كل مجموعة إلى فئة واقعية بمقارنة العينة على الصورة.

مراقب (بتدريب)

1. ارسم عينات تدريب (Polygons) لكل فئة مستهدفة.
2. قسم العينة تدريب/تحقق (مثلاً 70/30).
3. درّب خوارزمية SVM أو Random Forest.
4. طبق التصنيف على المشهد كاملًا.

تقييم الدقة

• مصادقة بالعينات غير المستخدمة في التدريب.
• ابنِ مصفوفة التباس واحسب OA/PA/UA/Kappa.
• حسّن الفئات أو العينة وأعد التدريب إن لزم.

طرق المقارنة

• Post-classification Comparison: صنّف كل تاريخ ثم قارن الفئات.
• Image Differencing: طرح مؤشر (NDVI/LST…) بين تاريخين.
• Trend/Seasonality: تحليل اتجاهات طويلة عبر شهور/سنوات.

ضبط النتائج

• وحد المعالجة (تصحيح/قص/قناع سحب) بين كل التواريخ.
• استخدم حدود دراسة ثابتة.
• أظهر الفروقات بفئات معنوية واضحة (زيادة/انخفاض/ثابت).

التحضير

1. اجمع صورًا متسقة الدقة/النطاقات.
2. أنشئ تسميات (Labels) دقيقة: مربعات/متعدد أضلاع حسب المهمة.
3. قسّم البيانات Train/Val/Test، وطبّق Tiling إذا كانت الصور كبيرة.

التدريب

• اختر مهمة: Detection (YOLO/RCNN) أو Segmentation (UNet/DeepLab).
• اضبط Epochs، Batch Size، و Augmentation معقول.
• راقب Loss و mAP/IoU على مجموعة التحقق.

التطبيق والتقييم

• شغّل الاستدلال على مشاهد جديدة.
• نظف المخرجات (تصفية أحجام/ثِقة منخفضة).
• قيم بدقة مكانية (IoU/precision/recall) وراجع نماذج فشل شائعة.