بناء موديل ML لتصنيف أنواع الأراضي باستخدام صور الأقمار الصناعية

تم تنفيذ مشروع متكامل يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتصنيف أنواع الغطاء الأرضي من صور الأقمار الصناعية.

تصميم وتنفيذ خط معالجة كامل يتضمن إعداد البيانات → الاستكشاف → التدريب → التقييم.

تطبيق نماذج نقل التعلم (Transfer Learning) باستخدام ResNet50 كنموذج أساسي، وتطوير نموذج محسن باستخدام EfficientNetB0.

بناء تطبيق ويب تجريبي بواجهة تفاعلية عبر Streamlit، يتيح رفع الصور والحصول على التنبؤات بشكل مباشر.

النتائج: دقة 81.9% مع ResNet50، وتحسنت إلى 96.3% مع EfficientNetB0.