Computer Based Identification of Coral Reef Substrates Using Underwater Images
| العنوان بلغة أخرى: |
التعرف الآلي على مكونات الشعب المرجانية باستخدام الصور تحت الماء |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الكمزاري، عمران بن محمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | Claereboudt, Michel R. G. (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | مسقط |
| الصفحات: | 1 - 91 |
| رقم MD: | 967148 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة السلطان قابوس |
| الكلية: | كلية العلوم الزراعية والبحرية |
| الدولة: | عمان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
2
| المستخلص: |
تشمل مسوحات المجتمعات المرجانية أو الشعاب المرجانية مجموعة متنوعة من الأساليب التي تعتمد على جمع العينات لتقييم أنواع ووفرة وحساب مساحة الشعاب المرجانية، والقاسم المشترك بين هذه الطرق هو الوقت الطويل الذي يقضيه خبراء الشعاب المرجانية في تحليل البيانات إما تحت البحر كخبراء غطس أو في المختبر لتحليل تلك الصور أو مقاطع الفيديو. يحتاج تحليل مثل هذه الصور المأخوذة تحت الماء إلى التعرف على مكوناتها (بما في ذلك الشعب المرجانية) استنادا إلى شكلها في الصور أو الفيديو والذي عادة ما يحتاج في كثير من الأحيان لزمن طويل. وتهدف هذه الدراسة إلى تعريف خصائص الصور تحت المائية (خاصة الملمس والألوان) وتطوير خوارزميات قابلة للاستخدام لتصنيف شبه تلقائي في التوضيح شبه الآلي لصور الفيديو لمسح أنواع مجتمعات الشعاب المرجانية والتي ربما يثبت أنها طريقة ذات تكلفة أقل وزمن أقصر لتنفيذ المسوحات الخاصة بالشعب المرجانية. تم استخراج صور للشعاب المرجانية من العديد من أشرطة الفيديو التي تم تصويرها تحت البحر ببيئة الشعاب المرجانية بمسندم (سلطنة عمان). وتم أخذ عينات صور صغيرة جدا (٥٠ × ٥٠ بيكسل) ، وتم استخلاص الخصائص البصرية منها بواسطة خبير في تصنيف الشعب المرجانية استناد إلى الميزات الظاهرية لمستعمرات الشعاب المرجانية. وقد تم اختيار تسعة من أهم المكونات منها ستة أنواع من الشعب المرجانية وثلاثة من غير الشعب المرجانية والتي تمثل أكثر من 95% من الغطاء المرجاني في المنطقة. تم استخراج خصائص اللون (8 خصائص على أساس تحول الصور بنظام HSV) وهي درجة الصبغة والتشبع والسطوع وخصائص الملمس (موحدة الملمس، ثابتة التناوب، والأنماط الثنائية المحلية في 3 مستويات مختلفة) من عينات الصور، واستخدامها فيما بعد في سلسلة تصنيفات تعليم الخوارزميات. تم تصميم ثلاث تجارب ذات تعقيد تصاعدي لتقييم قدرة نظام الكمبيوتر لتحديد وقياس نقاط مرجعية للمجتمعات المرجانية. كان لجميع البرمجيات المستخدمة في هذه الدراسة أداء جيد في التصنيف بحيث تعرفت على أكثر من 90% المكونات غير الحية بصورة صحيحة. ونسبة لسرعتها وبساطتها في تحديد الغطاء المرجاني فقد تم استخدام أقرب ثلاث جيران لتصنيف 7800 عينة من الصور من 9 أنواع من المجتمع المرجاني (منها ٦ أنواع من الشعاب المرجانية و ٣ أنواع من غير الشعاب المرجانية). بلغ متوسط التعرف الصحيح لجميع الأنواع ٨٥% مع بعض الاختلافات بين بعض الأنواع تتراوح بين 72% و99% ارتفعت نوعية التصنيف التلقائي بشكل كبير عند استخدام كلا من خصائص اللون والملمس ولكن لم تختلف بشكل كبير بين الأساليب المختلفة للخوارزميات المستخدمة. وتشير نتائج الدراسة إلى إمكانية إنشاء برنامج حاسوبي لتحديد أنواع الشعاب المرجانية تلقائيا ولرصد الشعاب المرجانية، والذي من شأنه أن يقلل إلى حد كبير من التكاليف الباهظة والاختلافات في التقديرات بين الخبراء المتخصصين وذلك بعد فترة من التدريب تحت إشراف المختصين. وهذه الطريقة المقترحة باستخدام مقاطع عرضية للفيديو للتعرف على مجتمعات الشعاب المرجانية من شأنه أيضا تقليل الوقت الذي يقضيه الغواصون لأخذ العينات تحت الماء، وبالتالي تقليل التكاليف. وسيشمل العمل في المستقبل أيضا تقييم الحاجة لتصحيح الألوان تحت الماء وتطوير بعض برامج الخوارزميات بالاعتماد على برنامج الجار الأقرب. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Studies on Coral Communities of Artificial Reefs in Fahal Island, Sultanate of Oman
بواسطة: الجابري، مسلم م. منشور: (2003) -
The Impact of Coral Reefs Conservation on SCUBA Diving tourism Sustainability
بواسطة: شعيرة، عمرو منشور: (2019) -
Study of Assemblage and Recruitment of Coral Reef Fishes of the (Family: Pomacentridae) on Natural and Artificial Reefs in the Gulf of Aqaba-Jordan
بواسطة: Ibrahim, Ahmad Mohammad Hassan منشور: (2010) -
Study of Community Structure of Coral Reef Fishes In Relation To Habitat and Depth in the Northern Red Sea
بواسطة: مقدادى، جعفر منشور: (2015) -
Late Pleistocene raised coral reefs in the eastern Red Sea – Rabigh, Saudi Arabia
بواسطة: Manaa, Ammar منشور: (2011)
