استخلاص أسطح المباني وأنواعها من بيانات الليدار باستخدام التقنيات الجيومكانية والتصنيف الهدفي لمجموعة من أحياء مدينة الرياض | ||||
| المجلة الجغرافية العربية | ||||
| Article 5, Volume 55, Issue 190, February 2024, Page 1-67 PDF (5.53 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/agj.2024.287567.1222 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
محمد العنقري  1; فرحان الجعيدي2
| ||||
| 1كلية العلوم الإنسانية والاجتماعية جامعة الملك سعود | ||||
| 2كلية العلوم الإنسانية والاجتماعية جامعة الملک سعود | ||||
| Abstract | ||||
| تناولت الدراسة مقارنة دقة نهجين مختلفين لاستخلاص أسطح المباني وأنواعها من بيانات LiDAR في مدينة الرياض. النهج الأول يعتمد على معالجة البيانات في بيئة نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، بينما يعتمد النهج الثاني على التصنيف الهدفي. في النهج الأول، تم استخدام بيانات LiDAR لعام 2012 لإنشاء نموذج رقمي للسطح (DSM) وخرائط الانحدار slope والاتجاه aspect وقيم شدة الانعكاس Intensity. تم تصنيف نقاط LiDAR إلى ثلاث فئات: أرض، ضوضاء، ومبانٍ. بعد ذلك، تم استخراج بصمات المباني ثنائية الأبعاد وتصنيف أنواع الأسطح بناء على قيم شدة الانعكاس. النهج الثاني، اعتمد على بيانات nDSM، Intensity، slope، و aspect (المشتقة من بيانات الليدار نفسها). تم تطبيق تقنية تجزئة multiresolution لتصنيف الصور إلى فئتين: أسطح المباني والخلفية باستخدام قواعد القرار. ثم تم استخدام ثلاث خوارزميات تصنيف - آلة ناقل الدعم (SVM)، وشجرة القرار (DT)، والشجرة العشوائية (RT) - لتصنيف أنواع الأسطح إلى ست فئات: أسطح ذات صبة جاهزة مع بحص (ملساء وخشنة)، أسطح ذات أسمنت عادي (مبانٍ ومواقف)، أسطح مبلطة، وباقي الأسطح. أظهرت النتائج أن أدوات GIS حققت دقة إجمالية 88٪ في استخراج أسطح المباني، بينما حقق التصنيف الهدفي دقة 84.4٪. يرجع التفوق الطفيف لأدوات GIS إلى الدقة المكانية العالية لإحداثيات نقاط بيانات LiDAR. في المقابل، تفوقت خوارزميات التصنيف الهدفي في تصنيف أنواع الأسطح، حيث حققت خوارزمية RT أعلى دقة إجمالية (67٪) ومقياس Kappa (0.49). يرجع انخفاض دقة تصنيف أنواع الأسطح إلى تداخل قيم شدة LiDAR بين بعض أنواع الأسطح. بشكل عام، كلا النهجين فعالان في استخلاص أسطح المباني، مع تفوق طفيف لأدوات GIS. ومع ذلك، تظهر خوارزميات التصنيف الهدفي دقة أفضل في تصنيف أنواع الأسطح. | ||||
| Keywords | ||||
| بيانات LiDAR; أسطح المباني; أنواع الأسطح; نظم المعلومات الجغرافية; التصنيف الهدفي | ||||
|
Statistics Article View: 306 PDF Download: 190 |
||||
