سنجش از دور چیست؟

سنجش از دور یا  Remote Sensing، به فرآیندی گفته می‌شود که در آن داده‌ها و اطلاعات مربوط به پدیده‌ها، اشیا یا مناطق مختلف زمین، بدون تماس مستقیم و از فاصله دور از طریق سنسورها و ماهواره‌ها جمع‌آوری و تحلیل می‌شوند. این علم با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین و ابزارهایی همچون ماهواره‌ها، پهپادها و سنسورهای پیشرفته، امکان مشاهده و بررسی ویژگی‌های سطح زمین و تغییرات محیطی را فراهم می‌آورد.

 در سنجش از دور، انرژی الکترومغناطیسی (معمولاً نور یا امواج رادیویی) پس از تابش از منبعی مانند خورشید یا سنسورهای مصنوعی به سطح زمین می‌رسد و بازتاب، جذب یا پراکندگی آن توسط اشیا مختلف تحلیل می‌شود. سنسورها با ثبت و تحلیل این بازتاب‌ها، تصاویری تولید می‌کنند که حاوی اطلاعاتی دقیق درباره شکل، رنگ، دما و دیگر خصوصیات پدیده‌ها و عناصر سطح زمین هستند.

انواع سنجش از دور

1. سنجش از دور نوری (Optical Remote Sensing)

این روش با استفاده از امواج نوری شامل طیف‌های مرئی، مادون قرمز نزدیک (NIR) و مادون قرمز میانی (MIR) کار می‌کند. حسگرها در این روش بازتاب نور خورشید را از سطح زمین ثبت می‌کنند و اطلاعاتی درباره ویژگی‌های سطحی مانند نوع پوشش گیاهی، خاک، و دیگر خصوصیات زمین ارائه می‌دهند.

2. سنجش از دور حرارتی (Thermal Remote Sensing)

در این نوع سنجش، داده‌های مربوط به دمای سطح زمین با استفاده از امواج مادون قرمز حرارتی (Thermal Infrared) جمع‌آوری می‌شود. این روش برای بررسی تغییرات دمایی، تحلیل جزایر حرارتی شهری، پایش آتشفشان‌ها و مطالعات زیست‌محیطی به کار می‌رود.

3. سنجش از دور راداری (Radar Remote Sensing)

در این روش از امواج رادیویی و مایکروویو استفاده می‌شود که به حسگرها امکان می‌دهد حتی در شرایط ابری، بارانی یا تاریکی شب نیز داده‌ها را جمع‌آوری کنند. سنجش از دور راداری برای بررسی توپوگرافی زمین، بررسی یخچال‌ها، اکتشافات معدنی، پایش سیلاب‌ها و بررسی سطح آب‌ها کاربرد دارد.

4. سنجش از دور چند طیفی (Multispectral Remote Sensing)

این روش از چندین باند طیفی شامل باندهای مرئی و مادون قرمز استفاده می‌کند. سنجش چند طیفی اطلاعات بیشتری در مقایسه با سنجش تک طیفی ارائه می‌دهد و به تحلیل دقیق‌تر پوشش گیاهی، کیفیت آب، رطوبت خاک و سایر ویژگی‌های سطحی کمک می‌کند.

5. سنجش از دور فراطیفی (Hyperspectral Remote Sensing)

در این روش، داده‌ها در صدها باند باریک طیفی جمع‌آوری می‌شود و به این ترتیب، امکان شناسایی دقیق‌تر مواد و ترکیبات مختلف سطح زمین وجود دارد. سنجش فرا طیفی در مطالعات کشاورزی، زمین‌شناسی، معدن‌کاوی و محیط زیست بسیار کاربرد دارد.

6. سنجش از دور فعال و غیرفعال (Active and Passive Remote Sensing)

سنجش فعال (Active Remote Sensing): در این روش، حسگر به طور مستقل انرژی تولید و ارسال می‌کند (مثل رادار و لایدار)، و سپس بازتاب انرژی را اندازه‌گیری می‌کند. این روش برای بررسی‌های توپوگرافی و ارتفاع سنجی بسیار مناسب است.

سنجش غیرفعال (Passive Remote Sensing): در این روش حسگر انرژی بازتاب‌شده یا گسیل‌شده از سطح زمین (معمولاً نور خورشید یا انرژی حرارتی) را ثبت می‌کند. این روش در بیشتر سیستم‌های سنجش از دور مانند سنجش نوری و حرارتی به‌کار می‌رود.

7. سنجش از دور لایدار (LiDAR – Light Detection and Ranging) لایدار از لیزر برای اندازه‌گیری فاصله استفاده می‌کند و در نتیجه، می‌تواند اطلاعات دقیق ارتفاعی سطح زمین و پوشش گیاهی را جمع‌آوری کند. این روش برای تهیه مدل‌های سه‌بعدی از سطح زمین، نقشه‌برداری جنگل‌ها، تحلیل تغییرات زمین و بررسی‌های شهری بسیار مفید است.

تاریخچه ی سنجش از دور

تاریخچه ی سنجش از دور مسیری از عکاسی هوایی ساده تا سنسورهای پیچیده و تحلیل داده‌های پیشرفته را طی کرده است. این فناوری امروزه با استفاده از داده‌های چندطیفی، فرا طیفی و راداری به یکی از ابزارهای اصلی مدیریت منابع طبیعی، کشاورزی، محیط‌زیست و بسیاری از علوم دیگر تبدیل شده است.

تاریخچه ی سنجش از دور به مراحل زیر تقسیم می‌شود

 ۱. آغاز با عکاسی هوایی (اواسط قرن ۱۹)

اولین تصاویر از زمین با استفاده از بالون‌ها و کایت‌ها در اواسط قرن ۱۹ میلادی به ثبت رسید.

۲. توسعه ابزارهای سنجش در دهه‌های (۱۹۵۰ و ۱۹۶۰)

در دهه ۱۹۵۰، با توسعه هواپیماها و تجهیزات عکاسی پیشرفته، زمینه برای پیشرفت سنجش از دور فراهم شد. در همین زمان، اولین ابزارهای سنجش در باندهای طیفی مختلف (مثل مادون قرمز) ساخته شد. همچنین با شروع عصر فضایی و پرتاب اولین ماهواره‌ها در دهه ۱۹۶۰، امکان جمع‌آوری داده‌ها از مدار زمین فراهم شد.

۳. پرتاب ماهواره‌های سنجش از دور (دهه ۱۹۷۰)

پرتاب اولین ماهواره سنجش از دور، لندست-۱ در سال ۱۹۷۲، نقطه عطفی در تاریخچه سنجش از دور بود. لندست امکان تهیه تصاویر با دقت بالا از سطح زمین را فراهم کرد و استفاده از این فناوری را برای کاربردهای محیط زیستی و کشاورزی میسر ساخت

۴. پیشرفت در سنجش چندطیفی و راداری (دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰)

در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، سنسورهای چندطیفی و راداری توسعه یافتند که امکان تحلیل دقیق‌تر پدیده‌های زمینی را فراهم کردند. ماهواره‌های راداری مانند RADARSAT و ERS نیز در این زمان به مدار ارسال شدند که به دلیل استفاده از امواج رادار توانایی تصویربرداری در هر شرایط جوی و زمانی را داشتند

۵. ورود سنسورهای با وضوح بسیار بالا و سنجش فراطیفی (از سال ۲۰۰۰ به بعد)

با ورود به قرن ۲۱، سنسورهای با وضوح بسیار بالا و فرا طیفی (Hyperspectral) توسعه یافتند. این سنسورها قادرند اطلاعات دقیق‌تری در طیف‌های مختلف از سطح زمین جمع‌آوری کنند و کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف مانند کشاورزی دقیق، مدیریت منابع آب و مطالعات زیست‌محیطی داشته باشند

۶. استفاده گسترده از داده‌های ماهواره‌ای و هوش مصنوعی (از سال ۲۰۱۰ به بعد)

در دهه ۲۰۱۰، با افزایش دسترسی به داده‌های ماهواره‌ای رایگان مانند داده‌های سنتینل و پیشرفت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کاربردهای سنجش از دور به طرز چشمگیری افزایش یافت. این داده‌ها در زمینه‌های پیش‌بینی تغییرات اقلیمی، بررسی جنگل‌زدایی، کشاورزی هوشمند و مدیریت بلایای طبیعی مورد استفاده قرار گرفتند.

ویژگی‌ها و کاربردهای سنجش از دور

پیشرفت فناوری ماهواره‌ها

 در دنیای امروز، ماهواره‌های جدیدی با حسگرهای پیشرفته به فضا پرتاب شده‌اند که دارای وضوح بالا، توان تفکیک زمانی بهتر و پوشش طیفی گسترده‌تری هستند. برای مثال، ماهواره‌های تجاری و دولتی مانند ماهواره‌های لندست، سنتینل و پلانت‌لبز تصاویر با کیفیتی از سطح زمین ارائه می‌دهند که برای مطالعات دقیق‌تری به کار می‌روند. این پیشرفت‌ها باعث شده تا بتوان به اطلاعاتی جزئی‌تر از پدیده‌های طبیعی و انسانی دست یافت.

داده‌های طیفی و فرا طیفی

حسگرهای مدرن قادر به ثبت داده‌های طیفی وفراطیفی هستند که امکان تفکیک دقیق‌تر مواد و پوشش‌های سطح زمین را فراهم می‌کند. این داده‌ها برای شناسایی انواع گیاهان، مواد معدنی، کیفیت آب، و حتی شناسایی آلودگی‌ها بسیار مفید هستند. همچنین، داده‌های فرا طیفی امکان شناسایی مواد خاص در سطح زمین را با دقت بالا فراهم کرده و در حوزه‌هایی مثل زمین‌شناسی و کشاورزی اهمیت دارد.

 تحلیل داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی

با افزایش حجم داده‌های سنجش از دور، استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) ضرورت یافته است. این ابزارها می‌توانند به طور خودکار الگوهای پیچیده را شناسایی کرده و اطلاعات ارزشمندی از تغییرات اقلیمی، پایش بلایای طبیعی، و مدیریت منابع طبیعی استخراج کنند. شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری عمیق اکنون برای تحلیل خودکار تصاویر ماهواره‌ای و پیش‌بینی روندهای محیطی به کار می‌روند

کاربردهای محیط‌زیستی و تغییرات اقلیمی

سنجش از دور در عصر حاضر برای پایش و مدیریت تغییرات اقلیمی و مسائل محیط‌زیستی به کار می‌رود. به عنوان مثال، می‌توان از تصاویر ماهواره‌ای برای اندازه‌گیری سطح یخ‌های قطبی، پایش جنگل‌زدایی، شناسایی مناطق آسیب‌پذیر از نظر تغییرات آب‌وهوا و ارزیابی اثرات بلایای طبیعی مانند سیل و آتش‌سوزی استفاده کرد. این داده‌ها به سیاست‌گذاران کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری برای حفظ محیط‌زیست بگیرند.

مدیریت کشاورزی و منابع طبیعی

داده‌های سنجش از دور در مدیریت کشاورزی نیز کاربرد گسترده‌ای دارند. کشاورزی دقیق (Precision Agriculture) به کمک تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های سنجش از دور، امکان مدیریت دقیق محصولات کشاورزی، آبیاری و کوددهی را فراهم می‌کند. این فناوری به کشاورزان کمک می‌کند تا بهره‌وری را افزایش دهند و مصرف آب و مواد شیمیایی را بهینه کنند.

پایش و مدیریت بلایای طبیعی

  سنجش از دور به یکی از ابزارهای اصلی برای پایش و مدیریت بلایای طبیعی تبدیل شده است. این فناوری می‌تواند برای پیش‌بینی، شناسایی و ارزیابی خسارات ناشی از بلایایی مانند زلزله، سیل، آتش‌سوزی و طوفان به کار رود. داده‌های ماهواره‌ای و تصاویر هوایی به نهادهای امداد و نجات کمک می‌کنند تا واکنش سریع‌تر و بهتری نسبت به حوادث داشته باشند.

دسترسی عمومی به داده‌های سنجش از دور

 با ایجاد بسترهای آنلاین و منابع داده‌های باز (Open Data)، اکنون بسیاری از داده‌های سنجش از دور به‌صورت رایگان در اختیار عموم قرار گرفته‌اند. سامانه‌هایی مانند گوگل ارث انجین، NASA Earth Observing System و Copernicus Open Access Hub به پژوهشگران،سازمان‌های غیردولتی و عموم مردم این امکان را می‌دهند تا از داده‌های سنجش از دور برای تحقیقات خود استفاده کنند.

  توسعه پهپادها و حسگرهای زمینی

 پهپادها (Drones) با قابلیت حمل حسگرهای متنوع، امکان جمع‌آوری داده‌های دقیق‌تری از مناطق محدود و دشوار را فراهم می‌کنند. این داده‌ها برای نقشه‌برداری، کشاورزی، مدیریت جنگل‌ها و حتی ارزیابی اثرات آلودگی‌ها بسیار کاربردی است. در کنار پهپادها، حسگرهای زمینی نیز برای اعتبارسنجی داده‌های ماهواره‌ای استفاده می‌شوند.

پایش شهری و توسعه زیرساخت‌ها

 از داده‌های سنجش از دور برای پایش تغییرات در شهرها، توسعه زیرساخت‌ها و مدیریت کاربری اراضی استفاده می‌شود. این فناوری به شهرسازان و برنامه‌ریزان کمک می‌کند تا الگوهای رشد شهری را شناسایی کنند، روند تغییرات کاربری اراضی را تحلیل کنند و برای مدیریت بهتر شهرها تصمیم‌گیری کنند.

معایب استفاده از سنجش از دور

برنامه‌ریزی و سیاست‌گذاری‌های دقت محدود: سنجش از دور ممکن است دقت کافی برای برخی کاربردها را نداشته باشد، به ویژه در مناطق با پوشش گیاهی متراکم یا در شرایط جوی نامساعد.

هزینه بالا: راه‌اندازی و نگهداری سیستم‌های سنجش از دور می‌تواند هزینه‌بر باشد، به ویژه برای ماهواره‌ها و حسگرهای پیشرفته.

تأثیر شرایط جوی: عوامل جوی مانند ابر، باران و مه می‌توانند بر کیفیت داده‌های دریافتی تأثیر بگذارند و باعث کاهش دقت شوند.

نیاز به پردازش داده: داده‌های خام سنجش از دور معمولاً نیاز به پردازش و تحلیل دارند که ممکن است زمان‌بر و پیچیده باشد.

عدم توانایی در شناسایی ویژگی‌های کوچک: برخی از حسگرها ممکن است قادر به شناسایی جزئیات کوچک یا ویژگی‌های خاص نباشند.

تفسیر داده‌ها: تفسیر داده‌های سنجش از دور نیاز به تخصص و دانش فنی دارد و ممکن است نتایج نادرستی را به همراه داشته باشد اگر تحلیل‌گر تجربه کافی نداشته باشد.

محدودیت در زمان واقعی: برخی سیستم‌های سنجش از دور نمی‌توانند داده‌ها را در زمان واقعی ارائه دهند، که این می‌تواند در برخی کاربردها مشکل‌ساز باشد.

 با وجود این معایب، سنجش از دور همچنان ابزاری قدرتمند و مفید برای جمع‌آوری اطلاعات در بسیاری از زمینه‌ها است.

رابطه سنجش از دور با سایر فناوری های اطلاعات جغرافیایی

سنجش از دور (Remote Sensing) و سایر فناوری‌های اطلاعات جغرافیایی مانند سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی یا  GIS، سیستم‌های تعیین موقعیت جغرافیایی یا GPS، و مدل‌سازی‌های مکانی به شکلی گسترده در هم تنیده‌اند و به صورت مکمل عمل می‌کنند. رابطه سنجش از دور با سایر فناوری‌های اطلاعات جغرافیایی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:
 ترکیب با GIS

سنجش از دور و GIS اغلب با هم به کار می‌روند تا تحلیل‌های مکانی دقیق‌تری ارائه دهند. داده‌های سنجش از دور مانند تصاویر ماهواره‌ای و عکس‌های هوایی، ورودی‌های اصلی برای GIS هستند که می‌توانند برای ایجاد لایه‌های اطلاعاتی مختلف، مانند پوشش زمین، کاربری اراضی و تغییرات محیطی استفاده شوند. GIS این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و با لایه‌های اطلاعاتی دیگر ترکیب می‌کند تا الگوها و ارتباطات مکانی مشخص شود.

همکاری با GPS

سیستم‌های تعیین موقعیت جغرافیایی (GPS) برای تعیین مکان‌های دقیق در سطح زمین به کار می‌روند و می‌توانند اطلاعات مکانی سنجش از دور را دقیق‌تر کنند. برای مثال، داده‌های GPS می‌توانند برای کالیبراسیون و تصحیح تصاویر سنجش از دور و یا جهت ثبت موقعیت دقیق نمونه‌گیری‌های میدانی به کار روند. این همکاری امکان تطبیق داده‌های تصویری با نقاط واقعی در زمین را فراهم می‌آورد.

 پردازش و تحلیل داده‌های حجیم

 فناوری‌هایی مانند پردازش داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین نقش مهمی در تحلیل داده‌های حجیم سنجش از دور دارند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای شناسایی الگوها و استخراج اطلاعات از داده‌های سنجش از دور به کار روند. همچنین، این داده‌ها از طریق پردازش موازی و محاسبات ابری به سرعت تجزیه و تحلیل می‌شوند که در گذشته ممکن نبود.

مدل‌سازی و شبیه‌سازی مکانی

 مدل‌سازی‌های مکانی و محیطی اغلب به داده‌های سنجش از دور نیاز دارند تا بتوانند محیط‌های طبیعی و انسانی را شبیه‌سازی کنند. داده‌های سنجش از دور در مدل‌های هیدرولوژی، مدل‌های تغییرات اقلیمی، و مدل‌های کاربری اراضی به کار می‌روند و اطلاعات دقیق‌تری از وضعیت موجود و پیش‌بینی آینده ارائه می‌دهند.

تعیین تغییرات محیطی

یکی از کاربردهای مهم سنجش از دور، شناسایی و نظارت بر تغییرات محیطی مانند تخریب جنگل‌ها، کاهش منابع آبی، و افزایش شهرنشینی است. این فناوری، همراه با GIS، به تصمیم‌گیری‌های مدیریتی کمک کرده و امکان پایش تغییرات در مقیاس‌های زمانی و مکانی مختلف را فراهم می‌کند.

بسترهای محاسباتی پیشرفته

 سنجش از دور نیازمند توان محاسباتی بالا برای پردازش و تحلیل داده‌های عظیم است. فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی (AI) و محاسبات ابری به پردازش سریع و تحلیل دقیق این داده‌ها کمک می‌کنند و این داده‌ها را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل می‌کنند

به طور کلی، فناوری سنجش از دور و سایر فناوری‌های اطلاعات جغرافیایی، در کنار هم باعث شده‌اند تا تحلیل‌ها و مدیریت محیطی و مکانی با دقت و سرعت بیشتری انجام گیرد و در کلان کمک شایانی نمایند.

سنجش از دور و پردازش تصاویر

سنجش از دور و پردازش تصاویر، دو بخش کلیدی از علم مشاهده و تحلیل زمین هستند که به ما امکان می‌دهند داده‌های تصویری و اطلاعات مکانی را به صورت دقیق و گسترده بررسی کنیم. پردازش تصاویر به تکنیک هایی گفته می شود که پس از جمع آوری تصاویر از طریق سنجش از دور، بر روی داده ها و تصاویر گرفته شده اعمال می شود. در اینجا به برخی از مفاهیم اصلی و فرآیندهای پردازش تصاویر در سنجش از دور اشاره می‌کنیم:

جمع‌آوری و دریافت داده‌های تصویری

 داده‌های سنجش از دور معمولاً از طریق ماهواره‌ها، پهپادها و هواپیماها جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل تصاویر چند طیفی، فراطیفی، راداری و مادون قرمز باشند که هر کدام برای کاربردهای خاصی مناسب‌اند. حسگرهای مختلف تصاویر را در باندهای طیفی مختلف ثبت می‌کنند و بسته به نوع حسگر، داده‌های خام با ویژگی‌های متفاوتی به دست می‌آید.

پیش‌پردازش داده‌ها

داده‌های خام سنجش از دور معمولاً به پیش‌پردازش نیاز دارند تا برای تحلیل‌های بعدی آماده شوند. پیش‌پردازش شامل فرآیندهایی مانند تصحیح اتمسفری، تصحیح هندسی و تصحیح رادیومتریک است. این مراحل به حذف نویز، تنظیم روشنایی، حذف اثرات ناشی از جو، و تطبیق مکان دقیق تصویر با مختصات واقعی زمین کمک می‌کنند. پیش‌پردازش دقت و کیفیت داده‌ها را افزایش می‌دهد.

  افزایش وضوح و تقویت تصویر

 برای بهبود قابلیت تشخیص ویژگی‌ها، از تکنیک‌های افزایش وضوح و تقویت تصویر استفاده می‌شود. برخی از این تکنیک‌ها شامل فیلترهای کنتراست، تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تحلیل طیفی هستند که ویژگی‌های مهم تصویر را برجسته می‌کنند. این تقویت‌ها برای تمایز بهتر بین ویژگی‌های مختلف زمینی بسیار کاربردی‌اند.

طبقه‌بندی تصاویر

طبقه‌بندی تصویر یکی از مهم‌ترین مراحل پردازش تصاویر سنجش از دور است. در این مرحله، هر پیکسل تصویر به یک کلاس یا دسته خاص (مانند جنگل، آب، زمین کشاورزی و…) اختصاص داده می‌شود. طبقه‌بندی به دو صورت نظارت‌شده و نظارت‌نشده انجام می‌شود:

•  طبقه‌بندی نظارت‌شده: در این روش، از نمونه‌های آموزشی برای تعیین کلاس‌های مختلف استفاده می‌شود و الگوریتم با استفاده از این نمونه‌ها تصویر را طبقه‌بندی می‌کند.
•  طبقه‌بندی نظارت‌نشده: در این روش، الگوریتم بدون داده‌های آموزشی، پیکسل‌ها را به دسته‌هایی تقسیم می‌کند و سپس این دسته‌ها توسط کاربر تفسیر می‌شوند.

تشخیص تغییرات

یکی از کاربردهای مهم پردازش تصاویر در سنجش از دور، تشخیص تغییرات است. با مقایسه تصاویر در زمان‌های مختلف، می‌توان تغییرات در پوشش زمین، کاربری اراضی، و شرایط محیطی را شناسایی کرد. تشخیص تغییرات به‌ویژه برای پایش جنگل‌ها، بررسی توسعه شهری، و نظارت بر بلایای طبیعی مفید است.

تحلیل طیفی

تحلیل طیفی به بررسی بازتاب‌های طیفی هر پیکسل می‌پردازد تا ویژگی‌های مختلف مانند نوع گیاهان، کیفیت خاک، و میزان رطوبت تعیین شوند. شاخص‌های طیفی مانند NDVI (شاخص پوشش گیاهی) و NDWI ( شاخص رطوبت) به تحلیل بهتر ویژگی‌های سطح زمین کمک می‌کنند. این شاخص‌ها برای کاربردهایی مانند کشاورزی، منابع آب، و تغییرات اقلیمی بسیار مفیدند.

تجزیه و تحلیل بافت و الگوها

در برخی موارد، اطلاعات طیفی به تنهایی برای شناسایی پدیده‌ها کافی نیست و باید از تحلیل بافت و الگوها استفاده کرد. آنالیز بافت شامل شناسایی الگوها و توزیع‌های پیکسلی در تصویر است و می‌تواند برای تشخیص ساختارهای پیچیده، مانند بافت جنگل‌ها و مناطق شهری، کاربرد داشته باشد.

  ترکیب داده‌ها و هم‌پوشانی لایه‌ها

در بسیاری از موارد، تصاویر سنجش از دور با دیگر داده‌ها، مانند نقشه‌های GIS، ترکیب می‌شوند تا دید جامعی از منطقه مورد نظر ایجاد شود. این فرآیند که به هم‌پوشانی لایه‌ها معروف است، به تحلیل دقیق‌تر اطلاعات و استخراج نتیجه‌های بهتر کمک می‌کند. به عنوان مثال، ترکیب تصاویر ماهواره‌ای با داده‌های توپوگرافی، اطلاعات بهتری درباره شیب و ارتفاع ارائه می‌دهد.