15/01/2026
في نظم المعلومات الجغرافية (GIS) الفرق بين DEM و DSM يتعلق بما الذي يمثّله الارتفاع فعليًا:
منقول #الذكاء الصناعي
1️⃣ DEM – Digital Elevation Model
النموذج الرقمي للارتفاعات (سطح الأرض الحقيقي)
• يمثّل ارتفاع سطح الأرض العارية بدون أي عوائق.
• لا يشمل:
• المباني
• الأشجار
• الجسور
• يُسمّى أحيانًا DTM (مع اختلاف بسيط حسب المصدر).
استخداماته:
• التحليل الهيدرولوجي (الجريان السطحي، الأحواض المائية)
• حساب الانحدار والاتجاه (Slope & Aspect)
• التخطيط الهندسي
• النمذجة الجيولوجية
🍀🍀🍀مثال: ارتفاع جبل بدون الغطاء النباتي.
2️⃣ DSM – Digital Surface Model
النموذج الرقمي لسطح الأرض وما فوقه
• يمثّل كل ما يلامس السطح العلوي للأرض.
• يشمل:
• المباني
• الأشجار
• الأبراج
• أي جسم فوق سطح الأرض
استخداماته:
• التخطيط العمراني
• تحليل الظلال
• دراسات الاتصالات (أبراج، خطوط رؤية)
• النمذجة ثلاثية الأبعاد للمدن
🍀🍀☘️مثال: ارتفاع مبنى + ارتفاع الأرض تحته.
يمكن استخراج DEM من DSM عن طريق إزالة المباني والغطاء النباتي (عملية Filterin
نعم، يمكنك استخراج نموذج التضاريس الرقمي (DEM) من نموذج سطح الأرض الرقمي (DSM) بشكل فعال جداً في نظم المعلومات الجغرافية (GIS).
العملية تعتمد بشكل أساسي على "تصفية" أو "إزالة" العناصر غير الأرضية (مثل المباني، الأشجار، والسيارات) من البيانات الأصلية، ليبقى لك فقط منسوب الأرض الطبيعية.
إليك التفاصيل وكيفية القيام بذلك:
الفرق الجوهري بينهما
لفهم العملية، يجب تذكر المعادلة البسيطة التالية:
• DSM: يشمل كل شيء على السطح (أرض + مباني + غطاء نباتي).
• DEM: يشمل فقط سطح الأرض (التضاريس).
• العملية: DEM = DSM - \text{Objects (Buildings, Trees, etc.)}
طرق الاستخراج المتبعة
تختلف الطريقة بناءً على نوع البيانات التي تعمل عليها:
1. إذا كانت البيانات عبارة عن سحابة نقاط (Point Clouds - LiDAR):
هذه هي الطريقة الأكثر دقة. يتم تصنيف النقاط (Classification) إلى نقاط "أرضية" (Ground) ونقاط "غير أرضية".
• يتم استبعاد النقاط غير الأرضية.
• يتم عمل تداخل (Interpolation) بين النقاط الأرضية المتبقية لإنشاء سطح DEM متصل.
2. إذا كانت البيانات عبارة عن صور راستر (Raster Data):
إذا كان لديك ملف DSM كصورة وليس كفئات، يتم استخدام خوارزميات الفلترة المكانية (Spatial Filtering)، وأشهرها:
• Filter (Minimum): يعمل على اختيار أقل قيمة ارتفاع في منطقة محددة، مما يساعد في التخلص من قمم المباني والأشجار.
• Slope-based Filters: تعتمد على تحديد التغير المفاجئ في الميول (لأن جدران المباني يكون ميلها حاداً جداً مقارنة بالأرض).
الأدوات البرمجية المستخدمة
يمكنك القيام بذلك عبر أشهر برامج الخرائط:
• ArcGIS Pro: باستخدام أداة LAS Dataset to Raster مع تفعيل خيار تصفية النقاط الأرضية فقط، أو استخدام Image Analyst لمعالجة صور الراستر.
• QGIS: يوفر أدوات قوية مثل SAGA (DTM filter) و WhiteboxTools التي تحتوي على خوارزميات متقدمة مثل SMRF (Simple Morphological Filter) لاستخراج DTM من DSM.
• Global Mapper: يعتبر من أسهل الأدوات لاستخراج الـ DEM بضغطة زر عبر خيار Lidar Module.
التحديات التي قد تواجهك
• المناطق الغابية الكثيفة: إذا كان الشجر كثيفاً جداً لدرجة أن الليزر لم يصل للأرض، سيكون الـ DEM الناتج أقل دقة.
• المباني الضخمة: في المناطق الحضرية المزدحمة، قد تترك الخوارزمية "ثقوباً" في البيانات مكان المباني، مما يتطلب عملية تعبئة (Infilling/Interpolation).
