م.م حنين فاضل

المقدمة

أصبح الاستشعار عن بعد (Remote Sensing) أحد الأدوات المحورية في الدراسات البيئية الحديثة، إذ يتيح جمع معلومات شاملة ودقيقة عن سطح الأرض والغلاف الجوي والمسطحات المائية دون الحاجة إلى التواجد الميداني المباشر. ومع التحديات العالمية المتمثلة في التغير المناخي، التصحر، إزالة الغابات، والتلوث، باتت تقنيات الاستشعار عن بعد أداة أساسية لفهم التغيرات البيئية ومراقبتها بشكل دوري وواسع النطاق (Campbell & Wynne, 2011).

مفهوم الاستشعار عن بعد

الاستشعار عن بعد هو عملية جمع وتحليل البيانات من مسافات بعيدة باستخدام الأقمار الصناعية أو الطائرات أو الطائرات بدون طيار، بالاعتماد على الموجات الكهرومغناطيسية المنعكسة أو المنبعثة من الأجسام. وتتميز هذه التقنية بقدرتها على تغطية مساحات واسعة خلال فترات زمنية متكررة، ما يوفر قاعدة بيانات مستمرة لمراقبة البيئة (Lillesand et al., 2015).

تطبيقات الاستشعار عن بعد في رصد التغيرات البيئية
1. مراقبة الغطاء النباتي وإزالة الغابات

يساهم الاستشعار عن بعد في تقييم المساحات الخضراء ورصد عمليات إزالة الغابات أو تدهور الغطاء النباتي باستخدام مؤشرات مثل مؤشر الغطاء النباتي المعياري (NDVI)، مما يساعد في تتبع التغيرات في التنوع البيولوجي (Hansen et al., 2013).

2. تتبع ظواهر التغير المناخي

من خلال الأقمار الصناعية يمكن قياس درجات الحرارة السطحية، ورصد حركة الغيوم، وتغير مستويات الجليد القطبي. هذه البيانات أساسية لفهم تأثير الاحتباس الحراري ورسم سيناريوهات مستقبلية للتغير المناخي (IPCC, 2021).

3. إدارة الموارد المائية

توفر تقنيات الاستشعار عن بعد صوراً طيفية تسمح بمراقبة المسطحات المائية، نوعية المياه، وانتشار التلوث. كما تُستخدم في تقدير معدلات التبخر-النتح وتقييم كفاءة الري في الزراعة (McCabe et al., 2017).

4. مراقبة التصحر وتدهور الأراضي

تساعد صور الأقمار الصناعية في متابعة التغيرات في التربة والغطاء النباتي في المناطق الجافة وشبه الجافة، مما يدعم وضع استراتيجيات للحد من التصحر والمحافظة على استدامة الأراضي الزراعية (Gao et al., 2020).

5. رصد الكوارث البيئية

يتم استخدام الاستشعار عن بعد في تقييم آثار الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات، الزلازل، والانفجارات البركانية عبر صور آنية وعالية الدقة تساعد فرق الطوارئ في التخطيط السريع للاستجابة (Joyce et al., 2009).

التحديات والآفاق المستقبلية

رغم فعالية الاستشعار عن بعد، إلا أن هناك بعض التحديات مثل:

دقة التفسير الطيفي وتأثير العوامل الجوية على جودة الصور.

الحاجة إلى بيانات تكاملية مع نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لتحقيق تحليل أدق.

التكلفة العالية لبعض الأقمار الصناعية التجارية.

يتجه المستقبل نحو تطوير أقمار صناعية صغيرة منخفضة التكلفة، وتوظيف الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور البيئية، مما سيعزز دقة وسرعة رصد التغيرات البيئية عالمياً (Ma et al., 2019).

الخاتمة

يُعد الاستشعار عن بعد أداة استراتيجية في مراقبة التغيرات البيئية على المستويين الإقليمي والعالمي. ومن خلال دمجه مع الذكاء الاصطناعي وتقنيات نظم المعلومات الجغرافية، سيصبح أكثر قدرة على دعم القرارات البيئية ورسم السياسات المستدامة لمواجهة التحديات المناخية والبيئية المستقبلية.

المراجع (APA)

Campbell, J. B., & Wynne, R. H. (2011). Introduction to remote sensing (5th ed.). Guilford Press.

Gao, Y., Mas, J. F., Kerle, N., & Zhou, Q. (2020). Monitoring land degradation using remote sensing: The roles of data fusion and data mining. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 92, 102174. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102174

Hansen, M. C., Potapov, P. V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova, S., Tyukavina, A., ... & Townshend, J. R. (2013). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science, 342(6160), 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693

IPCC. (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/

Joyce, K. E., Belliss, S. E., Samsonov, S. V., McNeill, S. J., & Glassey, P. J. (2009). A review of the status of satellite remote sensing and image processing techniques for mapping natural hazards and disasters. Progress in Physical Geography, 33(2), 183–207. https://doi.org/10.1177/0309133309339563

Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2015). Remote sensing and image interpretation (7th ed.). Wiley.

Ma, L., Li, M., Ma, X., Cheng, L., Du, P., & Liu, Y. (2019). Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 152, 166–177. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.04.015

McCabe, M. F., Ershadi, A., Jimenez, C., Miralles, D. G., Michel, D., & Wood, E. F. (2017). The GEWEX LandFlux project: Evaluation of model evaporation using tower-based and globally gridded forcing data. Geoscientific Model Development, 10(1), 283–305. https://doi.org/10.5194/gmd-10-283-2017

جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق