تقييم دقة التصنيف والمقارنات الإحصائية في التحديد النوعي لاستخدام الأرض في واحة الأحساء بتقنية نظم المعلومات الجغرافية
DOI:
https://doi.org/10.35516/Hum.2025.8052الكلمات المفتاحية:
الغطاء الأرضي، التغيرات الحضرية، التخطيط التنموي، التعلم الآلي، التصنيف، استخدام الأرض، واحة الأحساء، نظم المعلومات الجغرافية.الملخص
الأهداف: هدفت الدراسة إلى فحص منهجية أداء التصنيف القائم على الخلية، إلى جانب التصنيف القائم على الهدف للمرئيات الفضائية داخل البيئات الرقمية للتقنيات الجغرافية، وكذلك المقارنة الإحصائية بين خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة، وتقييم دقتها في تصنيف الفئات/التحديد النوعي لاستخدام الأرض بغرض إنتاج خرائط نوعية ذات دقة عالية يمكن الاعتماد عليها في الدراسات التطبيقية ومشروعات التخطيط التنموي.
المنهجية: اعتمدت الدراسة على المنهج التحليلي الكمي في جمع وتحليل بياناتها، وذلك بالاعتماد على الصورة الفضائية للقمر الصناعي Sentinel-2B متعددة الأطياف بتقنية نظم المعلومات الجغرافية(GIS) . وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي من خلال أساليب التصنيف المراقب، والتصنيف غير المراقب. وذلك على عينة عشوائية في التصنيف القائم على الفئة وتطبيق تقييم صحة التصنيف.
النتائج: إن تطبيق التصنيف القائم على الهدف (OBC) على المرئيات الفضائية متعددة الأطياف فعَال للغاية في البيئات الحضرية والبيئات المماثلة، حيث بلغت الصحة الشاملة 92.72%، وبلغت قيمة معامل كابا 89.86%. كما بينت نتائج المقارنة الإحصائية بين خوارزميات التعلم الآلي (تقييم الدقة الجزئية) لرسم خرائط الغطاء /الاستخدام الأرضي أن فئة المياه100%، تليها فئة الأراضي الزراعية 98.2%، ثم فئة الأراضي الفضاء 95.6%، بينما سجلت العمران نسبة 90.8%. كما أظهرت نتائج الدراسة أن التصنيف غير المراقب باستخدام خوارزمية الايزو كلاستر ISO Cluster هي نتائج غير مرضية من خلال القيم الإحصائية التي جاءت بها دقة الصحة الشاملة ومعامل كابا.
الخلاصة: إن التوجيه باختيار الخوارزمية المناسبة لتحسين دقة التصنيف يعود إلى بعض الضوابط التي يجب مراعاتها أهمها تحديد الفئة المراد تصنيفها، وإن الدراسة قد تمثل نموذجًا قابلًا للتطبيق على البيئات الحضرية المشابهة.
التنزيلات
المراجع
Abdi, A. M. (2020). Land cover and land use classification performance of machine learning algorithms in a boreal landscape using Sentinel-2 data. GIScience & Remote Sensing, 57(1), 1–20. https://doi.org/10.1080/15481603.2019.1650447
Abduh, W. al-D. M. (2013). Muqaddimah ilá al-Istishʻār ʻan baʻda wa-taṭbīqātuhu (1st ed.) [In Arabic]. Maktabat al-Mutanabbī.
Adam, H. E., Csaplovics, E., & Elhaja, M. E. (2016). A comparison of pixel-based and object-based approaches for land use land cover classification in semi-arid areas, Sudan. 8th IGRSM International Conference and Exhibition on Remote Sensing & GIS (IGRSM 2016), IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 37, 012061. https://doi.org/10.1088/1755-1315/37/1/012061
Adugna, T., Xu, W., & Fan, J. (2022). Comparison of Random Forest and Support Vector Machine classifiers for regional land cover mapping using coarse resolution FY-3C images. Remote Sensing, 14(3), 574. https://doi.org/10.3390/rs14030574
al-Ḥajūrī, N. S., & wāldghyry, M. I. (2023). Al-Muḥākāh al-makānīyah lil-Takhṭīṭ wa-al-tanmiyah al-ḥaḍarīyah fī wāḥat al-Aḥsāʼ bi-istikhdām namūdhaj al-sulūk al-dhātī alkhlwy-Mārkwf CA-Markov [In Arabic]. Majallat al-Jāmiʻah al-Islāmīyah lil-ʻUlūm al-Tarbawīyah wa-al-Ijtimāʻīyah, 329, 13-358. https://journals.iu.edu.sa/ESS/Main/Article/9638
al-Ḥasan, ʻI. M. (2007). Muʻālajat al-ṣuwar al-raqmīyah fī al-Istishʻār ʻan baʻda [In Arabic]. Markaz Buḥūth Kullīyat al-Handasah, Jāmiʻat al-Malik Saʻūd.
al-Ghāmidī, S. A. R. (2007). Taṣnīf Istikhdāmāt al-arāḍī fī Madīnat Makkah al-Mukarramah ʻan ṭarīq Muʻālajat bayānāt Aqmār ṣināʻīyah mdmjh [In Arabic]. al-Majallah al-jughrāfīyah al-Miṣrīyah, 11(47), 33-55. https://search.mandumah.com/Record/1348818
al-Majlisī, F. S., & al-Ghāmidī, ʻA. M. (2017). Al-taṣnīf alhdfy lāstkhlāṣ al-arāḍī al-faḍāʼ min ṣuwar al-Aqmār al-Ṣināʻīyah ʻĀliyah al-wuḍūḥ: Dirāsah taṭbīqīyah ʻalá Madīnat al-Riyāḍ [In Arabic]. Majallat al-ʻImārah wa-al-takhṭīṭ, 29(2), 211-240. https://cap.ksu.edu.sa/sites/cap.ksu.edu.sa/files/attach/jap_ksu_jul2017_ar4.pdf
Almthyby, A. M., & wāljʻydy, F. Ḥ. (2021). Taqyīm uslūb al-taṣnīf alhdfy (OBC) li-istikhrāj al-mabānī min almrʼyāt al-faḍāʼīyah [In Arabic]. Majallat al-ʻImārah wa-al-takhṭīṭ, 33(1), 1-27. https://doi.org/10.33948/JAP-KSU-33-1-1
al-Mubārak, Ḥ. ʻA., & wālḥājy, Z. R. (2019). Taḥlīl athar artfāʻ darajāt al-ḥarārah ʻalá al-tawassuʻāt al-ʻumrānīyah alʼfqyh: Muḥāfaẓat al-Aḥsāʼ dirāsah taṭbīqīyah bi-istikhdām taqnīyat al-Istishʻār ʻan buʻd wGIS [In Arabic]. al-Majallah al-ʻArabīyah lil-Dirāsāt al-jughrāfīyah, 2(2), 73-110. https://doi.org/10.21608/jasg.2019.43524
al-Najm, ʻA. Ḥ., & wālmwswy, I. I. (2020). Al-taṣnīf al-raqmī ltghyr istiʻmālāt al-arḍ al-zirāʻīyah fī Qaḍāʼ al-Kūfah bi-istiʻmāl GIS-RS [In Arabic]. Jāmiʻat al-Qādisīyah, al-ʻIrāq. https://repository.qu.edu.iq/wpcontent/uploads/sites/31/2020/12/
Baroud, F. K. (2019). Remote sensing in ArcGIS (1st ed.).
Chen, Y., Zhou, Y., Ge, Y., An, R., & Chen, Y. (2018). Enhancing land cover mapping through integration of pixel-based and object-based classifications from remotely sensed imagery. Remote Sensing, 10(1), 10-33. https://doi.org/10.3390/rs10010077
Copernicus Open Access Hub. (n.d.). Retrieved from https://scihub.copernicus.eu/
Dabija, A., Kluczek, M., Zagajewski, B., Raczko, E., Kycko, M., Al-Sulttani, A. H., Tardà, A., Pineda, L., & Corbera, J. (2021). Comparison of support vector machines and random forests for Corine land cover mapping. Remote Sensing, 13(4), 777. https://doi.org/10.3390/rs13040777
De Paul, O. V. (2007). Remote sensing: New applications for urban areas. Proceedings of the IEEE, 12(95). https://doi.org/10.1109/JPROC.2007.908065
Ghāzī al-Bannā, R. (2005). Muqāranah natāʼij ṭarāʼiq al-taṣnīf al-raqmī wdqthā fī taṣnīf al-Ghiṭāʼ al-arḍī ljzʼ min Madīnat al-Mawṣil [In Arabic]. al-Majallah al-ʻIrāqīyah al-Waṭanīyah li-ʻUlūm al-arḍ, 5(2), 64-77. https://doi.org/10.33899/earth.2005.41153
Anderson, J. R., et al. (n.d.). A land use and land cover classification system for use with remote sensor data. U.S. Geological Survey Paper, 6-22.
Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823–870. https://doi.org/10.1080/01431160600746456
Li, M., Zang, S., Zhang, B., Li, S., & Wu, C. (2014). A review of remote sensing image classification techniques: The role of spatio-contextual information. European Journal of Remote Sensing, 47(1), 389–411. https://doi.org/10.5721/EuJRS20144723
Maxwell, A. E., Warner, T. A., & Fang, F. (2018). Implementation of machine-learning classification in remote sensing: An applied review. International Journal of Remote Sensing, 39(9), 2784–2817. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1433343
Naz, F., Nuthammachot, N., & Shabbir, R. (2024). Comparative analysis of support vector machine, random forest, K-nearest neighbors, and maximum likelihood algorithms for land use and land cover change detection: Mardan District, Pakistan. SSRN. https://ssrn.com/abstract=4806019 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4806019
Tilahun, A., & Teferie, B. (2015). Accuracy assessment of land use land cover classification using Google Earth. American Journal of Environmental Protection, 4(4), 193.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 دراسات: العلوم الإنسانية والاجتماعية

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
##plugins.generic.dates.accepted## 2024-09-29
##plugins.generic.dates.published## 2025-09-01

