تحليل Sentinel-1 GRD باستخدام SNAP وQGIS 🔥

في هذا الفيديو نخوض تجربة تحليلية كاملة تبدأ من تحميل بيانات Sentinel-1 GRD، ثم معالجتها خطوة بخطوة داخل برنامج ESA SNAP، وبعد ذلك ننتقل إلى برنامج QGIS لاستخراج وتحليل مجموعة من المؤشرات الرادارية المختلفة. سنبدأ من البيانات الأصلية وننفذ مراحل المعالجة الأساسية، ومنها: 🔹 Apply Orbit File 🔹 إزالة ضوضاء حدود بيانات GRD 🔹 Radiometric Calibration 🔹 استخراج Sigma0 VV وVH 🔹 تحويل القيم إلى dB 🔹 Speckle Filtering باستخدام Refined Lee 🔹 Terrain Correction باستخدام DEM بعد ذلك ننتقل إلى QGIS لتحليل البيانات وإنشاء مجموعة من المؤشرات الرادارية: 🔸 SAR Mean Response 🔸 SAR Absolute Response 🔸 Polarization Difference 🔸 Polarization Contrast ثم نقوم بتوحيد هذه المؤشرات ودمجها لإنشاء: 🔥 SAR Composite Anomaly وهي خريطة تحليلية مركبة تساعد على إبراز المناطق التي تظهر فيها استجابات رادارية مختلفة مقارنة بالمناطق المحيطة. بعد ذلك نستخدم بيانات الارتفاع والتضاريس من خلال: 🏔️ Elevation 🗻 Hillshade لمقارنة الاستجابات الرادارية مع شكل سطح الأرض والتغيرات التضاريسية. ⚠️ ملاحظة مهمة: هذا النوع من التحليل لا يعني أن لوناً معيناً يثبت بشكل مباشر وجود معدن أو فراغ أو هدف مدفون. فالنتائج تمثل مؤشرات واستجابات رادارية تحتاج إلى المقارنة والتحليل والتحقق باستخدام بيانات إضافية ومصادر مستقلة. 🎯 الهدف من هذا الفيديو هو تقديم تجربة عملية كاملة تبدأ من البيانات الفضائية الخام وتنتهي بإنشاء خريطة تحليلية مركبة للشذوذات الرادارية. إذا أعجبك الفيديو، لا تنسَ دعم القناة بالإعجاب والاشتراك وتفعيل الجرس 🔔 #تحليل_الصور_الفضائية #الاستشعار_عن_بعد #الأقمار_الصناعية #تحليل_راداري #رادار #Sentinel1 #صور_رادارية #كشف_الشذوذات #تحليل_الأرض #تحليل_جيولوجي #الجيولوجيا #كشف_الفراغات #المعادن #تحليل_فضائي #QGIS #SNAP #ESA #تحليل_بيانات #البيانات_الفضائية #Sentinel1 #Sentinel1GRD #SAR #SARAnalysis #SatelliteImagery #RemoteSensing #EarthObservation #RadarAnalysis #QGIS #SNAP #ESA #Geospatial #GIS #SatelliteData #EarthScience #Geophysics #Geology #AnomalyDetection #TerrainAnalysis #RasterAnalysis #SatelliteAnalysis #RemoteSensingAnalysis #Polarization #SARData #SpaceTechnology