Unsupervised Land Cover Classification Using K-Means | Google Earth Engine with Python [15] скачать в хорошем качестве

Unsupervised Land Cover Classification Using K-Means | Google Earth Engine with Python [15]

في هذا الفيديو التعليمي , سنتعلم خطوة بخطوة كيفية إجراء تصنيف الغطاء الأرضي (Land Cover Classification) غير المراقب (Unsupervised) باستخدام خوارزمية K-Means وتطبيقها على بيانات Landsat-8 لإصدار خرائط دقيقة للبيئة والموارد الزراعية. 💡 ماذا ستتعلم في هذا الفيديو؟ سوف نغطي في هذا الفدي وتصنيف الغطاء الأرضي داخل بيئة Google Earth Engine الخطوات الرئيسة : تحديد منطقة الدراسة (Study Area): كيفية اختيار وتحميل الحدود الجغرافية. تحميل وتصفية بيانات Landsat-8: اختيار صور الانعكاس السطحي (Surface Reflectance) المناسبة حسب التاريخ ونسبة الغيوم والنطاقات الطيفية المطلوبة. المعالجة المسبقة (Preprocessing): إزالة الغيوم (Cloud Masking): استخدام نطاق QA لإنشاء قناع سحابي فعال. مركب الوسط (Median Composite): إنشاء صورة خالية من الغيوم لتقليل الضوضاء وتحسين جودة التصنيف. تطبيق K-Means: تهيئة وتدريب (Training) مُصنف K-Means. تطبيق التصنيف على الصورة المركبة لتعيين كل بكسل إلى مجموعة (Cluster) معينة. إنشاء الخريطة المُصنفة: تطبيق لوحة ألوان مناسبة وعرض النتائج. التصور والتصدير (Visualization & Export): عرض الخريطة النهائية وتصديرها كملف GeoTIFF هذا الدرس ضروري لأي باحث أو مهندس يعمل في مجالات الزراعة الدقيقة، رصد التغيرات البيئية، أو إدارة الموارد الطبيعية باستخدام الاستشعار عن بعد. 🔗 روابط هامة: الكود على موقع GitHub : https://shorturl.at/ZnANn قائمة تشغيل Google Earth Engine للمبتدئين: https://shorturl.at/pOvi6 Landsat8: https://shorturl.at/5wqsI #GoogleEarthEngine #GEE #PythonAPI #KMeans #LandCoverClassification #Landsat8 #UnsupervisedClassification #GIS #RemoteSensing #Geospatial #الاستشعار_عن_بعد #تصنيف_الغطاء_الأرضي #جي_اي_اس #الزراعة_الذكية #بايثون #تعلم_البرمجة #بيانات_فضائية