ماذا تعرف عن الدقة الطيفية ، وما تقدمته للباحثين؟؟

الدقة الطيفية في المرئيات الفضائية تشير إلى القدرة على تمييز وتحليل المعلومات الطيفية للمواد من خلال البيانات المستخلصة من الأقمار الصناعية. تتمتع هذه التقنية بأهمية كبيرة في مجالات متعددة، مثل الزراعة، والبيئة، والتخطيط العمراني، حيث تساهم في تحسين دقة التقديرات وتحليل البيانات البيئية.وهي  تشير إلى القدرة على تمييز تفاصيل معينة في البيانات الطيفية التي يتم جمعها بواسطة أجهزة مثل كاميرات التصوير الطيفي أو أجهزة الاستشعار عن بُعد.

كما وتتضمن تقنيات التصوير الطيفي استخدام أجهزة استشعار قادرة على التقاط مجموعة واسعة من الأطياف، مما يتيح تحليل المواد بناءً على خصائصها الطيفية. على سبيل المثال، تم استخدام التصوير الطيفي لفحص محتوى الكربون العضوي في التربة، حيث أظهرت دراسات مثل أن البيانات الفضائية يمكن أن توفر تقديرات دقيقة لمكونات التربة.

علاوة على ذلك، تسهم تقنيات التصوير الطيفي في تحسين عمليات الزراعة من خلال توفير معلومات محدثة حول صحة المحاصيل واحتياجات التربة، كما هو موضح في دراسات مثل { ali2023hyperspectral   تعمد بشكل اساسي في على ما تحصل الاقمار الصناعية  عليه  لذلك تتأثر بأمور عدة وهذه  تؤثر على الدقة الطيفية نذكر منها من العوامل الأساسية، والتي تشمل(1)

1.عدد الطيفيات (Bands) كلما زاد عدد الطيفيات أو النطاقات الطيفية التي يمكن لجهاز الاستشعار التقاطها، زادت الدقة الطيفية. أجهزة الاستشعار الطيفية الحديثة يمكنها استكشاف مئات النطاقات، مما يسمح بتحليل تفصيلي للمواد والخصائص البيئية.

2.التحليل الطيفي: يعتمد على تقنيات مختلفة مثل التحليل الطيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) والأشعة فوق البنفسجية (UV)، والتي توفر معلومات دقيقة حول التركيب الكيميائي والخصائص الفيزيائية للمواد.

3.الخصائص الهندسية لجهاز الاستشعار: تصميم الجهاز، بما في ذلك العدسات والمرشحات، يؤثر بشكل كبير على دقة القياسات الطيفية. أجهزة الاستشعار المتقدمة تستخدم تقنيات مثل المصفوفات متعددة الأطياف لتحقيق دقة أعلى.

4.البيئة المحيطة: الظروف الجوية والإضاءة تؤثر أيضًا على دقة القياسات الطيفية. تعتبر الظروف المثلى ضرورية لتحقيق نتائج دقيقة.

5. .التحليل الرقمي والمعالجة: استخدام تقنيات المعالجة الرقمية المتقدمة لتحليل البيانات الطيفية يمكن أن يحسن من دقة النتائج من خلال تقليل الضوضاء وتحسين الإشارات.

وأهم مميزات الدقة الطيفية  للباحثين هي:(2)

1.التفاصيل الدقيقة: توفر الدقة الطيفية العالية القدرة على اكتشاف التغيرات الطفيفة في الخصائص الطيفية للمواد، مما يسمح بتحليل أكثر دقة للعناصر المختلفة مثل العناصر الكيميائية والخصائص الفيزيائية.

2.تحليل المواد: تساعد الدقة الطيفية في تمييز بين أنواع مختلفة من المواد بناءً على بصماتها الطيفية الفريدة، مما يسهل عملية تصنيف المواد وتحليلها في التطبيقات البيئية والزراعية.

3.مراقبة التغيرات: توفر البيانات الطيفية الدقيقة معلومات قيمة حول التغيرات الزمنية في الخصائص البيئية، مما يساعد في مراقبة التغيرات المناخية أو التغيرات في استخدام الأراضي.

4.تطبيقات متعددة: يمكن استخدام الدقة الطيفية في مجالات متعددة مثل الزراعة (تحليل صحة المحاصيل)، علم البيئة (مراقبة الغابات)، ومراقبة التلوث (تحليل جودة المياه والهواء).

5.تحسين النماذج: تساهم الدقة الطيفية في تحسين نماذج التحليل باستخدام تقنيات التعلم الآلي، حيث يمكن دمج البيانات الطيفية مع الميزات الأخرى لتحقيق نتائج أكثر دقة في التنبؤات.

ما التوقعات المستقبلية للدقة الطيفية؟؟ (3)

هذا السؤال غالبا ما يطرح من قبل الباحثين  حيث تتوقع الأبحاث المستقبلية في مجال الدقة الطيفية تطورات هامة في عدة مجالات والتي نلخصها بما يلي:-

1.تحسين الدقة التكنولوجية: مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يتم تطوير أجهزة استشعار جديدة ذات دقة طيفية أعلى، مما يؤدي إلى تحسين القدرة على تمييز التفاصيل الدقيقة في البيانات الطيفية، مما يسهل تطبيقات مثل الزراعة الدقيقة ومراقبة البيئة.

2.التطبيقات في الذكاء الاصطناعي: سيتزايد استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الطيفية، مما يسهل التعرف على الأنماط والمعلومات المخبأة في البيانات.

3.التكامل مع تقنيات الاستشعار الأخرى: من المتوقع أن يتم دمج الدقة الطيفية مع تقنيات أخرى مثل التصوير الحراري والاستشعار عن بُعد، مما يوفر صورة شاملة وموثوقة عن البيئة والموارد الطبيعية.

.4توسيع نطاق التطبيقات: ستتوسع التطبيقات المستقبلية للدقة الطيفية لتشمل مجالات جديدة مثل الطب وعلم الأحياء، حيث يمكن استخدام البيانات الطيفية لتحليل الخلايا والأنسجة بدقة أفضل.

5.الاستجابة للتغيرات البيئية: يمكن أن تلعب الدقة الطيفية دورًا حيويًا في مراقبة التغيرات البيئية وتقديم معلومات دقيقة حول التغيرات المناخية، مما يساعد على اتخاذ قرارات مستنيرة في مجال البيئة والزراعة.

1–Mouad Ettalbi and other, Improving Parameter Regionalization Learning for Spatialized Differentiable Hydrological Models by Assimilation of Satellite-Based Soil Moisture Data,2024.

2- ABHINAV KUMAR, and other, Hyperspectral imaging applications in rapeseed and mustard farming, Journal of Oilseeds Research , Vol. 34 No. 1 ,2017. 

3-Marina Parker, Validation of excitation-scan hyperspectral multi-faceted mirror array prototype system advancements to hyperspectral imaging applications, 2022. https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11966/2607659/Validation-of-excitation-scan-hyperspectral-multi-faceted-mirror-array-prototype/10.1117/12.2607659.short