التصوير الطيفي الفائق لتحديد أنواع الأشجار الدقيقة واسترجاع مؤشر مساحة الأوراق في الرصد البيئي لأشجار المانغروف

تُعدّ أشجار المانغروف من أهم الحواجز البيئية في البيئات الساحلية، وتؤثر صحتها بشكل مباشر على استقرار الخط الساحلي والتنوع البيولوجي وتخزين الكربون. ولفهم حالة النظم البيئية لأشجار المانغروف، يُعدّ مؤشران بالغا الأهمية: توزيع أنواع الأشجار و مؤشر مساحة الورقة (LAI). في السنوات الأخيرة،, الرصد البيئي لأشجار المانغروف باستخدام تقنية التصوير الطيفي الفائق أصبح هذا النهج فعالاً بشكل متزايد لالتقاط كلا النوعين من المعلومات بدقة وكفاءة عاليتين.

في دراسة أجريت في محمية أشجار المانغروف الوطنية في مصب نهر تشانغجيانغ, تم استخدام التصوير الطيفي الفائق القائم على الطائرات بدون طيار لدعم تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف و استخلاص مؤشر مساحة الورقة باستخدام التصوير الطيفي الفائق. أظهرت النتائج أن الاستشعار عن بعد فائق الطيف يمكنه التمييز بدقة بين أنواع أشجار المانغروف السائدة وتوفير تقدير موثوق لمؤشر مساحة الورقة للتقييم البيئي وتخطيط الترميم ومراقبة الغطاء النباتي عبر البيئات المدية المعقدة.

---

لماذا يُعدّ الرصد البيئي لأشجار المانغروف باستخدام التصوير الطيفي الفائق أمراً بالغ الأهمية؟

غالباً ما تضم محميات أشجار المانغروف أنواعاً متعددة تنمو بأنماط متفرقة ومتداخلة. في الوقت نفسه، عادةً ما تكون الدراسات الميدانية في الأراضي الرطبة الساحلية محدودة بسبب المد والجزر، والتضاريس الموحلة، وصعوبة الوصول إليها. وهذا ما يجعل المسوحات النباتية التقليدية بطيئة، وتتطلب جهداً كبيراً، ويصعب توسيع نطاقها.

الحاجة إلى تحديد دقيق لأنواع الأشجار

تُعدّ المعلومات المتعلقة بالأنواع أساسية لإدارة غابات المانغروف. فلكل نوع وظائف بيئية مختلفة، واستجابات نمو متباينة، وقيم ترميمية متباينة. ويساعد رسم خرائط دقيقة لتوزيع الأنواع الباحثين ومديري المحميات على فهم بنية الموائل واتخاذ قرارات أفضل في مجال الحفاظ على البيئة.

لهذا السبب تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف يُعدّ هذا التطبيق بالغ الأهمية. فمقارنةً بأساليب التصوير التقليدية، يُمكن للتصوير الطيفي الفائق رصد الفروق الطيفية الدقيقة بين الأنواع المتشابهة ظاهريًا. وهذا ما يجعله ذا قيمة خاصة في بيئات أشجار المانغروف المختلطة، حيث يصعب تحقيق تصنيف دقيق باستخدام صور RGB أو الصور متعددة الأطياف القياسية وحدها.

أهمية استرجاع مؤشر مساحة الورقة

استرجاع مؤشر مساحة الورقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف يُعد مؤشر مساحة الورقة (LAI) عنصرًا أساسيًا آخر في الرصد البيئي، إذ يعكس كثافة الغطاء النباتي، وحالة نمو النباتات، وقدرتها على التمثيل الضوئي. ويُستخدم على نطاق واسع لتقييم إنتاجية النظام البيئي، وصحة الغطاء النباتي، وكفاءة عمليات إعادة التأهيل.

غالباً ما تستغرق طرق قياس مؤشر مساحة الورقة التقليدية وقتاً طويلاً، وهي غير مناسبة لرصد الأراضي الرطبة على نطاق واسع. على النقيض من ذلك،, استرجاع مؤشر مساحة الورقة الطيفية الفائقة يوفر طريقة أسرع وأكثر قابلية للتوسع لتقدير معايير الغطاء النباتي عبر مناطق واسعة مع الحفاظ على دقة عالية.

---

مزايا الكاميرات فائقة الطيف في مراقبة أشجار المانغروف

توضح الدراسة كيف يمكن للتصوير الطيفي الفائق أن يدعم كلا الأمرين تحديد أنواع الأشجار الدقيقة و استرجاع مؤشر مساحة الورقة في النظم البيئية الساحلية المعقدة.

حساسية طيفية عالية للتمييز بين الأنواع

تستطيع الكاميرا فائقة الطيفية تسجيل معلومات انعكاسية مفصلة عبر نطاق طيفي متصل، مما يجعل من الممكن اكتشاف اختلافات طفيفة في انعكاس أوراق الأشجار وغطاءها بين الأنواع المختلفة. وتُعد هذه القدرة مهمة بشكل خاص لـ تحديد أنواع الأشجار باستخدام الكاميرات فائقة الطيف, ، حيث يعتمد التصنيف على تغير طيفي دقيق ولكنه مستقر.

في محمية مصب نهر تشانغجيانغ، تسود أنواع أشجار المانغروف مثل كانديليا أوبوفاتا, إيجيسيراس كورنيكولاتوم, و أفيسينيا مارينا تتواجد هذه الكائنات في توزيع فسيفسائي معقد. ويمكن التقاط اختلافاتها الطيفية بفعالية من خلال التصوير الطيفي الفائق، مما يدعم تصنيفًا أكثر دقة من أساليب المسح التقليدية.

دقة مكانية عالية لتحليل بنية الغطاء النباتي

إلى جانب ثراء الطيف، توفر صور الطائرات المسيّرة فائقة الطيف تفاصيل مكانية عالية. فعلى ارتفاع طيران يبلغ 100 متر، حققت الصور دقة أرضية تصل إلى مستوى السنتيمتر، مما يسمح بملاحظة واضحة لبنية الغطاء النباتي، ونسيج التاج، وحدود الغطاء النباتي.

وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص لـ الرصد البيئي لأشجار المانغروف باستخدام تقنية التصوير الطيفي الفائق, ، لأن تصنيف الأنواع واسترجاع مؤشر مساحة الورقة يستفيدان من المعلومات الهيكلية التفصيلية على مستوى التاج والغطاء النباتي.

بيانات موثوقة للتطبيقات البيئية

يُعدّ الحصول على صور مستقرة أمرًا بالغ الأهمية لأي عملية رصد بيئي. تُحسّن بيانات التصوير الطيفي الفائق عالية الجودة موثوقية التحليل الطيفي، واستخلاص الميزات، ونماذج التصنيف، وعكس معلمات الغطاء النباتي. في هذه الحالة، وفّرت عملية التصوير الطيفي الفائق أساسًا قويًا للبيانات لكليهما. كاميرا فائقة الطيفية للتعرف الدقيق على الأنواع و استخلاص مؤشر مساحة الورقة باستخدام التصوير الطيفي الفائق.

---

جمع البيانات ومعالجتها المسبقة لرصد بيئة أشجار المانغروف باستخدام التصوير الطيفي الفائق

تبدأ عملية سير العمل الفعّالة بالتخطيط المناسب لجمع البيانات ومعالجتها المسبقة. في الأراضي الرطبة الساحلية، يمكن أن يؤثر التوقيت والظروف البيئية بشكل كبير على جودة بيانات الاستشعار عن بعد.

تخطيط رحلات الطائرات بدون طيار وتصميم المسوحات

أُجري المسح الجوي في ديسمبر 2024 أثناء الجزر, مما يقلل من تأثير مياه المد والجزر على التقاط الصور. قُسّمت منطقة الدراسة إلى ستة أقسام لتحسين كفاءة المسح وتناسق البيانات. وتم ضبط معايير طيران الطائرة المسيّرة لضمان تغطية واسعة وتفاصيل مكانية دقيقة.

نظام التصوير الطيفي الفائق المستخدم في هذه الدراسة هو راموتون RT-FS60. أثناء جمع البيانات، حققت المنصة دقة أرضية تبلغ حوالي 4.71 سم تحت ارتفاع طيران يبلغ 100 متر, بسرعة طيران تبلغ 5 م/ث وزاوية خط الطيران الرئيسي لـ 87 درجة.

التصحيح الإشعاعي وتوليد الصور

تمت معالجة بيانات الطيف الفائق الخام في ENVI 5.3 لإجراء تصحيح إشعاعي بهدف تقليل تأثيرات الغلاف الجوي وظروف الإضاءة وتغير زاوية الشمس. بعد ذلك، تم إكمال التسجيل الهندسي وتجميع الصور الشريطية لإنشاء صورة طيفية فائقة كاملة لمحمية أشجار المانغروف.

استخراج منطقة أشجار المانغروف

لعزل نباتات المانغروف عن الأسطح غير المستهدفة، قام الباحثون بتطبيق طريقة عتبة NDVI باستخدام مجموعة من من 0.53 إلى 1.00. أخفت هذه العملية المسطحات المائية والمستنقعات المالحة والأسطح الاصطناعية. ثم جرى تحسين النتيجة من خلال التفسير اليدوي، مما يضمن استخلاص منطقة أشجار المانغروف بدقة لإجراء التحليلات اللاحقة.

كانت عملية المعالجة المسبقة هذه ضرورية لتحسين أداء تحديد أنواع الأشجار باستخدام كاميرا فائقة الطيف و استرجاع مؤشر مساحة الورقة الطيفية الفائقة.

---

تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف

بعد المعالجة المسبقة، ركز البحث على تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف, وهو أحد الأهداف الأساسية للدراسة.

التجزئة متعددة المقاييس وبناء الميزات

تم تحليل الصور الطيفية الفائقة المعالجة باستخدام طريقة تجزئة متعددة المقاييس موجهة نحو الكائنات. تم تحديد مقياس التجزئة الأمثل على النحو التالي: 25, ، بمقياس اندماج 80, مما يقلل بشكل فعال من خطر الإفراط في التجزئة أو نقص التجزئة.

إجمالي 323 ميزة تم إنشاؤها من البيانات، بما في ذلك:

• خصائص النطاق الطيفي الأصلي
• مؤشرات الغطاء النباتي
• خصائص النسيج
• ملامح الشكل
• ميزات الارتفاع المستمدة من تقنية LiDAR
• ميزات الكثافة المستمدة من تقنية LiDAR

وفرت هذه المجموعة من الميزات عالية الأبعاد أساسًا قويًا لـ تحديد أنواع الأشجار الدقيقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف في غابات المانغروف المختلطة.

اختيار الميزات والتصنيف باستخدام التعلم العميق

بعد إزالة تحليل الارتباط 273 ميزة زائدة عن الحاجة, تم فحص المتغيرات المتبقية باستخدام:

• RF-RFE
• إكس جي بوست
• LightGBM

أدى تقاطع النتائج المختارة إلى توليد مجموعة الميزات المثلى ذات 14 بُعدًا, ، بما في ذلك المتغيرات الطيفية والهيكلية والمتعلقة بالغطاء النباتي الحساسة.

ثم تم إدخال هذه الميزات في Swin-UperNet نموذج التعلم العميق لتصنيف أنواع أشجار المانغروف السائدة. وقد مكّن هذا النهج من التمييز الدقيق بينها. كانديليا أوبوفاتا, إيجيسيراس كورنيكولاتوم, و أفيسينيا مارينا, مما يدل على القيمة العملية لـ كاميرا فائقة الطيفية للتعرف الدقيق على الأنواع في التطبيقات البيئية.

نتائج تحديد أنواع الأشجار

تم تحقيق دقة التصنيف الإجمالية 91.18%, ، مع معامل كابا 0.85, مما يشير إلى وجود توافق قوي بين تنبؤات النموذج والظروف الميدانية.

كانت دقة المنتج لكل نوع كما يلي:

• Aegiceras corniculatum: 92.08%
• أفيسينيا مارينا: 91.38%
• كانديليا أوبوفاتا: 90.66%

تؤكد هذه النتائج أن تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف يمكن توفير خرائط دقيقة وقابلة للتنفيذ لأنواع الكائنات الحية لرصد النظام البيئي لأشجار المانغروف.

---

استرجاع مؤشر مساحة الورقة باستخدام التصوير الطيفي الفائق

بناءً على نتائج تصنيف الأنواع، كانت الخطوة التالية هي استخلاص مؤشر مساحة الورقة باستخدام التصوير الطيفي الفائق, وهو محور رئيسي آخر لهذه الدراسة.

استراتيجية استرجاع مؤشر مساحة الورقة الخاصة بالأنواع

بدلاً من تطبيق نموذج واحد على جميع نباتات المانغروف، اختار الباحثون خصائص حساسة بشكل منفصل لكل نوع. وقد حسّنت هذه الاستراتيجية الخاصة بكل نوع من دقة النموذج. استرجاع مؤشر مساحة أوراق الشجر من كاميرا التصوير الطيفي الفائق, ، لأن بنية الغطاء النباتي والاستجابة الطيفية تختلف بين أنواع أشجار المانغروف المختلفة.

تطوير النماذج ومقارنتها

تم دمج الميزات المختارة في ثلاث خوارزميات لتقدير مؤشر مساحة الورقة (LAI):

• SVR
• PLSR
• BPNN

من خلال الجمع بين أساليب اختيار الميزات المختلفة وهذه الخوارزميات، قام فريق البحث ببناء تسعة نماذج هجينة متقاطعة وقارنوا أداء استرجاعهم.

تم تحديد النموذج الأمثل على النحو التالي:

• RF-RFE + SVR ل كانديليا أوبوفاتا
• RF-RFE + SVR ل أفيسينيا مارينا
• XGBoost + BPNN ل إيجيسيراس كورنيكولاتوم

وقد أدى هذا النهج إلى تحسن كبير استرجاع مؤشر مساحة الورقة الطيفية الفائقة الأداء على مستوى الأنواع.

نتائج استرجاع مؤشر مساحة الورقة

كانت قيم مؤشر مساحة الورقة المسترجعة متسقة للغاية مع القياسات الميدانية.

كانت نطاقات مؤشر مساحة الورقة المقدرة كما يلي:

• كانديليا أوبوفاتا: 0.897–3.001، متوسط 1.416
• Aegiceras corniculatum: 0.934–1.919، متوسط 1.355
• أفيسينيا مارينا: 0.913–2.221، متوسط 1.443

من بين النماذج، كانت نتيجة أفيسينيا مارينا كان قوياً بشكل خاص:

• R² = 0.87
• MAE = 0.02
• جذر متوسط مربع الخطأ = 0.04

ل كانديليا أوبوفاتا, ، وقد حقق النموذج ما يلي:

• R² = 0.81
• MAE = 0.09
• جذر متوسط مربع الخطأ = 0.05

تُظهر هذه النتائج أن استرجاع مؤشر مساحة الورقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف يمكن أن ينتج معلومات موثوقة ودقيقة عن الغطاء النباتي لأغراض التحليل البيئي ومراقبة عمليات الترميم.

---

القيمة البيئية للرصد البيئي لأشجار المانغروف باستخدام التصوير الطيفي الفائق

تتجاوز أهمية هذه الدراسة مجرد الدقة التقنية، فهي تُظهر أيضاً كيف الرصد البيئي لأشجار المانغروف باستخدام تقنية التصوير الطيفي الفائق يمكن أن يدعم الإدارة العملية للنظام البيئي واتخاذ القرارات العلمية.

الكشف عن الأنماط المكانية في حالة أشجار المانغروف

كشفت الدراسة عن اتجاه مكاني واضح في مؤشر مساحة أوراق أشجار المانغروف عبر المحمية، مما يُظهر نمطًا من يتناقص من الشمال إلى الجنوب، ثم يتزايد، ثم يتناقص مرة أخرى. توفر هذه المعلومات المكانية رؤى قيّمة حول حالة الغطاء النباتي، وتنوع الموائل، والوظائف البيئية.

تحسين التفسير البيئي باستخدام خصائص متعددة المصادر

ومن النتائج المهمة الأخرى المساهمة المشتركة لـ ميزات الارتفاع و ميزات الكثافة لتقدير مؤشر مساحة الورقة. وهذا يؤكد أن دمج المعلومات الطيفية مع الخصائص الهيكلية يمكن أن يحسن أداء استرجاع مؤشر مساحة الورقة الطيفية الفائقة وتحسين تفسير ديناميكيات غطاء أشجار المانغروف.

دعم جهود الحفظ والترميم

عن طريق الجمع تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف و استخلاص مؤشر مساحة الورقة باستخدام التصوير الطيفي الفائق, ، ويمكن للباحثين ومديري الحفاظ على البيئة الحصول على معلومات أكثر دقة بشأن:

• تخطيط حماية أشجار المانغروف
• تقييم فعالية الترميم
• مراقبة صحة الغطاء النباتي
• إدارة موارد الأراضي الرطبة
• مراقبة النظام البيئي على المدى الطويل

وهذا يجعل الاستشعار عن بعد فائق الطيف أداة قيّمة للغاية لحماية البيئة الساحلية.

---

معلومات المنتج لرصد الغطاء النباتي المحمول جواً

بالنسبة لتطبيقات مراقبة الغطاء النباتي المحمولة جواً، كان النظام المستخدم في هذه الدراسة هو راموتون RT-FS60. وتشمل مواصفاته الأساسية ما يلي:

• النطاق الطيفي: 400–1000 نانومتر
• الدقة الطيفية: 2.5 نانومتر
• النطاقات الطيفية: 1200
• وحدات البكسل المكانية: 1920

هذه الخصائص التقنية تجعل التصوير الطيفي الفائق مناسبًا للغاية لما يلي:

• تحديد أنواع الأشجار الدقيقة
• استرجاع مؤشر مساحة الورقة
• الرصد البيئي لأشجار المانغروف
• تحليل الغطاء النباتي للأراضي الرطبة
• مسوحات موارد الغابات
• تقييم نمو المحاصيل

---

خاتمة

تُظهر هذه الدراسة التي أُجريت في محمية تشانغجيانغ إستواري مانغروف الوطنية الطبيعية أن الاستشعار عن بُعد فائق الطيف فعال للغاية لـ تحديد أنواع الأشجار بدقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف, استرجاع مؤشر مساحة الورقة باستخدام كاميرا فائقة الطيف, و الرصد البيئي لأشجار المانغروف باستخدام تقنية التصوير الطيفي الفائق.

بدقة تصنيف إجمالية للأنواع تبلغ 91.18% ونسبة خطأ استرجاع مؤشر مساحة الورقة منخفضة إلى 0.04, تُظهر آلية العمل هذه الإمكانات الهائلة للتصوير الطيفي الفائق باستخدام الطائرات بدون طيار في النظم البيئية الساحلية المعقدة. فهي توفر دعماً دقيقاً وفعالاً للبيانات اللازمة لحماية أشجار المانغروف وترميمها وإدارتها، كما أنها توفر إمكانات تطبيق واسعة في مجال الغابات والأراضي الرطبة ومراقبة الغطاء النباتي.