Vegetation loss detection of Nineveh Province using remote sensing images based on ant colony algorithm

تعرضت مناطق في محافظة نينوى لعمليات تغيير كبيرة خاصة في المناطق الخضراء و الصالحة للزراعة خلال العقود الأخيرة. و لأهمية نينوى من الناحية الزراعية فمن الضروري الحصول على معلومات دقيقة للتغيرات التي تطرأ على المساحات الزراعية الخضراء. من بين الطرق المهمة في الحصول على هذه المعلومات هو استخدام تقنيات التحسس النائي. بما أن الطرق التقليدية تفتقر إلى الدقة فإن طرق الذكاء الصناعي و خاصة خوارزمية الأسراب تم استخدامها مؤخرا للحصول على إمكانيات إيجاد عوامل موثوق بها تقود إلى تصنيف أفضل. في هذا البحث استخدمت خوارزمية النمل لدراسة و تصنيف جزء من مناطق محافظة نينوى إلى ست أصناف هذه الأصناف هي : مناطق زراعية / السهل الفيضي-مجرى النهر-مكاشف صخور-تربة-منطقة قابلة للتصحر-كثبان رملية. و من ثم مقارنة نسب هذه الأصناف الستة و التغييرات التي طرأت عليها بين عامي 1987 م و 2009 م. النتائج التي حصلنا عليها تبين أن المنطقة الزراعية مع السهل الفيضي قد قلت من 31 % إلى 11.2 % من المساحة الكلية بينما زادت المناطق الرملية و القابلة للتصحر من 42.7 % إلى 49 % في حين بدت كثبان رملية في عام 2009 بحوالي 26.47 % من المساحة الكلية التي تم دراستها. Nineveh province in Iraq has experienced a process of land cover conversion and vegetation loss especially in last decades. It is important to get accurate information on vegetation loss and changes in areas that are used for agriculture. Among the most effective methods to study and get information about this phenomenon is remote sensing technology. Since classical approaches lack of accuracy, artificial intelligence has been introduced to strengthen feature detection which leads to better classification. This paper uses ant colony algorithm to study and classify part of Nineveh province land into six classes. These are Agriculture land / flood plain, Water, Outcrop, Origin of early sand sheet, Desert able area, and Sand dunes. The variation in these six classes from 1987 to 2009 is shown. Results show that agriculture region and flood plain decreased from around 31 % in 1987 to 11.2 % of total area in 2009 while origin of early sand sheet and desert able area increased from 42.7 % to around 49 %. Beside that sand dune appears in 2009 to form about 26.47 % of total area under study.