استخراج ماتریس اعداد تصاویر رستری در گوگل ارث انجین

“استخراج ماتریس اعداد تصاویر رستری” در گوگل ارث انجین یک ابزار مهم و کارآمد در تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی است. این فرآیند شامل تبدیل تصاویر ماهواره‌ای یا داده‌های جغرافیایی دیجیتال به ماتریس‌هایی از اعداد می‌شود که هر عدد نمایانگر یک مقدار خاص مثل شدت نور، ارتفاع یا میزان پوشش گیاهی است. این ماتریس‌ها به محققان، دانشمندان و متخصصان محیط‌زیست کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوها و روندهای مختلف در محیط‌های طبیعی و شهری را شناسایی کنند. در محصول آموزشی استخراج ماتریس اعداد تصاویر رستری در گوگل ارث انجین به صورت گام به گام استخراج فایل اکسل که شامل ارزش پیکسل، طول جغرافیایی و عرض جغرافیایی میشود آموزش داده خواهد شد.

ماتریس اعداد در تصاویر رستری

تصاویر ماهواره ای یا رستری که در اختیار ما قرار خواهد گرفت به صورت سطر و ستون هایی است که از برخورد این سطر و ستون ها پیکسل شکل خواهد گرفت. هر پیکسل یک ارزش دارد که به آن DN گویند. در بسیاری از کارها لازم است که سه مولفه اصلی هر کدام از این سلول های یا پیکسل ها که شامل دیجیتال نامبر، طول جغرافیایی و عرض جغرافیایی میشود استخراج شود. در ادامه توضیحات بیشتری در مورد این ماتریس اعداد ارائه خواهد شد.
ماتریس اعداد در تصاویر رستری به ساختاری گفته می‌شود که در آن، تصویر به یک شبکه یا جدولی از پیکسل‌ها تبدیل می‌شود و هر پیکسل با یک عدد یا مجموعه‌ای از اعداد نمایش داده می‌شود. این اعداد نمایانگر ویژگی‌های خاصی از تصویر، مانند شدت روشنایی، رنگ، دما، یا مقادیر بازتابی سطح هستند. به عبارت دیگر، هر خانه از ماتریس معادل با یک نقطه یا پیکسل در تصویر است و عدد موجود در آن نشان‌دهنده اطلاعات خاصی در مورد آن نقطه می‌باشد. این ساختار داده‌ای برای ذخیره‌سازی و پردازش تصاویر دیجیتال بسیار مناسب است، زیرا اطلاعات تصویری را به صورت عددی و قابل پردازش توسط کامپیوترها نمایش می‌دهد.

آموزش پیشنهادی ما: آموزش گوگل ارث انجین پروژه محور

در تحلیل تصاویر رستری، ماتریس اعداد به‌عنوان یک ابزار کلیدی برای استخراج و تفسیر اطلاعات جغرافیایی و محیطی به کار می‌رود. با استفاده از این ماتریس‌ها، می‌توان ویژگی‌های مختلفی از قبیل تراکم پوشش گیاهی، میزان آلودگی آب، تغییرات دما، و بسیاری از شاخص‌های دیگر را محاسبه و تحلیل کرد. به علاوه، این ماتریس‌ها امکان ترکیب و پردازش تصاویر چند طیفی و چند زمانی را فراهم می‌کنند که این امر در مطالعات زیست‌محیطی و برنامه‌ریزی شهری بسیار مفید است. با توجه به این که ماتریس اعداد بازنمایی دقیق و ساده‌ای از تصاویر دیجیتال است، استفاده از آن‌ها در زمینه‌های مختلف علمی و صنعتی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

ویژگی محصول آموزش استخراج ماتریس اعداد تصاویر رستری در گوگل ارث انجین

عنوان کلی: استخراج ارزش یا یاخته های پیکسل های تصاویر ماهواره ای در گوگل ارث انجین
محصول: رایگان و مشاهده آنلاین
نرم‌افزار: سامانه گوگل ارث انجین
مدرس: آرمان صمدی
تصاویر: TRMM ( برای هر تصویری قابل استفاده است)
قیمت دوره: رایگان

موارد آموزش داده شده در محصول آموزش استخراج ماتریس اعداد تصاویر رستری در گوگل ارث انجین

آموزش فراخوانی تصاویر ماهواره ای TRMM
آموزش اعمال فیلتر های زمانی و مکانی
آموزش نمایش تصاویر با سیستم های رنگی مختلف
آموزش برداشت نمونه بر اساس پیکسل ( مرکز پیکسل)
آموزش برداشت اعداد طول جغرافیایی هر پیکسل
آموزش برداشت اعداد عرض جغرافیایی هر پیکسل
آموزش استخراج ماتریس اعداد بر اساس سه پارامتر دیجیتال نامبر ( اینجا بارش)، طول جغرافیایی و عرض جغرافیایی
آموزش خروجی گرفتن با فرمت CSV ( اکسل)

نکات مهم در مورد این آموزش:
این آموزش میتواند برای هر تصویر رستری استفاده شود.
حتما به پیکسل سایز تصاویر دقت کنید.
به انتخاب یا نام باند نیز بسیار توجه داشته باشید.

کاربردهای ماتریس اعداد در تصاویر ماهواره ای

ماتریس اعداد تصاویر رستری کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف علمی، صنعتی، و مهندسی دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای آن استخراج داده‌ها از تصاویر و استفاده از این داده‌ها در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف است. با استخراج ماتریس اعداد از یک تصویر، می‌توان داده‌ها را به فرمت‌های قابل استفاده در زبان‌هایی مانند Python، R، MATLAB، و JavaScript تبدیل کرد. این قابلیت به برنامه‌نویسان و تحلیل‌گران داده این امکان را می‌دهد تا پردازش‌های پیشرفته‌ای مانند تحلیل داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین، و هوش مصنوعی را روی داده‌های جغرافیایی و محیطی انجام دهند. به‌عنوان مثال، با استفاده از این ماتریس‌ها می‌توان الگوهای تغییرات دمایی، رطوبت خاک، یا تراکم پوشش گیاهی را مدل‌سازی و پیش‌بینی کرد.

یکی دیگر از کاربردهای مهم ماتریس اعداد تصاویر رستری، کمک به درون‌یابی (Interpolation) پارامترهایی مانند دمای خاک است. درون‌یابی فرایندی است که برای تخمین مقدار یک پارامتر در نقاطی که داده مستقیم وجود ندارد، استفاده می‌شود. به عنوان مثال، با داشتن داده‌های دمای خاک در برخی نقاط مشخص، می‌توان با استفاده از ماتریس اعداد و روش‌های درون‌یابی مانند کریجینگ (Kriging) یا درون‌یابی خطی، دمای خاک را در نقاط دیگر پیش‌بینی کرد. این تکنیک‌ها به پژوهشگران کمک می‌کنند تا نقشه‌های دقیق‌تر و گسترده‌تری از پارامترهای محیطی تهیه کرده و تحلیل‌های جامع‌تری از داده‌ها به دست آورند، که این امر در مدیریت منابع طبیعی، کشاورزی دقیق، و مطالعات اقلیمی بسیار اهمیت دارد.

از کاربردهای دیگر ماتریس اعداد میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

تحلیل تغییرات زمانی و مکانی

یکی از کاربردهای مهم ماتریس اعداد، تحلیل تغییرات در طول زمان و مکان است. با مقایسه ماتریس‌های اعداد در تصاویر رستری مختلف که در زمان‌های متفاوت یا مناطق مختلف گرفته شده‌اند، می‌توان تغییرات محیطی را ردیابی کرد. برای مثال، تغییرات در پوشش گیاهی، آب‌وهوا، یا تغییرات سطح آب دریاچه‌ها را می‌توان با استفاده از این روش شناسایی و تحلیل کرد. این تحلیل‌ها برای پیش‌بینی بلایای طبیعی، مدیریت منابع طبیعی، و برنامه‌ریزی زیست‌محیطی بسیار مفید هستند.

تشخیص الگوها و طبقه‌بندی زمین

ماتریس اعداد تصاویر رستری به‌طور گسترده‌ای در تحلیل و طبقه‌بندی الگوهای زمینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، می‌توان از این ماتریس‌ها برای تشخیص و طبقه‌بندی انواع کاربری زمین مانند جنگل، شهر، زمین کشاورزی، و مناطق بایر استفاده کرد. این کاربردها به‌ویژه در برنامه‌ریزی شهری، کشاورزی پایدار، و مدیریت جنگل‌ها اهمیت دارد.

مدل‌سازی هیدرولوژیکی

ماتریس اعداد در مدل‌سازی جریان آب و تحلیل هیدرولوژیکی نیز به کار می‌رود. با استفاده از اطلاعات توپوگرافی و پوشش زمین، می‌توان مسیرهای جریان آب، حوزه‌های آبریز، و الگوهای رواناب سطحی را مدل‌سازی کرد. این اطلاعات برای مدیریت منابع آب، پیش‌بینی سیلاب‌ها، و طراحی سیستم‌های زهکشی و آبراه‌ها بسیار مفید است.

تحلیل شاخص‌های محیطی

ماتریس اعداد رستری برای محاسبه و تحلیل شاخص‌های مختلف محیطی نیز به کار می‌رود. برای مثال، شاخص‌های پوشش گیاهی مانند NDVI (شاخص تفاوت نرمال شده پوشش گیاهی) از داده‌های رستری برای ارزیابی سلامت و تراکم پوشش گیاهی استفاده می‌کنند. این شاخص‌ها برای نظارت بر تغییرات محیطی، ارزیابی کیفیت خاک، و مطالعه تأثیرات تغییرات آب‌وهوا بر اکوسیستم‌ها کاربرد دارد.

تهیه نقشه‌های دقیق

یکی دیگر از کاربردهای ماتریس اعداد، تهیه نقشه‌های دقیق و جزئی از محیط‌های طبیعی و ساخته‌شده توسط انسان است. با استفاده از این داده‌ها، می‌توان نقشه‌های ارتفاعی، نقشه‌های کاربری زمین، و نقشه‌های تغییرات سطحی را تولید کرد که در مهندسی عمران، نقشه‌برداری، و برنامه‌ریزی شهری به کار می‌رود.

مدرس دوره آموزشی:

آرمان صمدی
دانش‌آموخته رشته سنجش‌ازدور و جی‌ای اس دانشگاه تهران
کارشناس سنجش‌ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی
مدیر و بنیان‌گذار وب‌سایت مدرسه سنجش ‌از دور
مدرس بیش از 300 محصول آموزشی

لینک مستقیم گوگل ارث انجین دوره:

https://code.earthengine.google.com/501a4a79b46b4e214fd05006ed1cd197

ریز کد ها

Map.centerObject(geometry);

/////////////TRMM

var trmm = ee.ImageCollection(“TRMM/3B43V7”)
.filterBounds(geometry)
.filterDate(‘2018′,’2019’)
.select(‘precipitation’)
.sum()
.clip(geometry)
.multiply(720.0);

Map.addLayer(trmm,imageVisParam,’trmm’);

//////****Samplinge

var projection = trmm.projection();

var sampling = trmm.sample({
region:geometry,
scale:27830,
projection:projection,
geometries:true});

Map.addLayer(sampling,{},’sampling’);

var info_point = sampling.map(function(feature){

var geo = feature.geometry().coordinates();
return ee.Feature(null, {

‘Rain’:ee.Number(feature.get(‘precipitation’)),
‘Lon’:ee.Number(geo.get(0)),
‘Lat’:ee.Number(geo.get(1)),

})

});

Export.table.toDrive({
collection:info_point,
description:’Info Rain’,
fileFormat:’csv’,
selectors:[‘Rain’,’Lon’,’Lat’]});