مشروع تقسيم المياه باستخدام بيانات متعددة الأطياف

في هذا المشروع قمتُ بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي متخصص في تحديد مناطق المياه بدقة من الصور الفضائية باستخدام بيانات متعددة الأطياف وبيانات بصرية .

يستخدم هذا النوع من النماذج في مجالات مهمة مثل إدارة الموارد المائية، ومراقبة الفيضانات، والمحافظة على البيئة.

ما تم إنجازه:

-إعداد البيانات ومعالجتها مع الحفاظ على أبعادها الأصلية لضمان دقة التمييز بين المياه والمناطق الأخرى.

-تطبيق التطبيع لتحسين استقرار ودقة النموذج أثناء التدريب.

-استخدام نموذج U-Net العميق لتقسيم الصور على مستوى البكسل .

-تقييم الأداء باستخدام مؤشرات مثل IoU، و الPrecision ، و Recall ، وF1-Score.

-نشر النموذج كتطبيق ويب تفاعلي باستخدام Flask بحيث يمكن رفع صورة والحصول على خريطة توضح مناطق المياه بدقة.

النتيجة:

نظام ذكي قادر على تمييز وتحديد المسطحات المائية بشكل دقيق من الصور الفضائية، مع إمكانية استخدامه في مشاريع بيئية أو تحليل صور الأقمار الصناعية.