كشف التغيرات المناخية باستخدام الشبكات العصبية وبيانات الأقمار الصناعية

طوّرت نموذج Residual U-Net لتحليل صور الأقمار الصناعية بهدف كشف تغيّرات بيئية مثل إزالة الغابات وذوبان الجليد.

شمل العمل:

معالجة الصور عالية الدقة

بناء نموذج Residual U-Net للتجزئة (Segmentation)

تطبيق تقنيات Augmentation للتعامل مع نقص البيانات

الوصول إلى دقة تتجاوز 99% على بيانات التحقق

إنتاج خرائط تنبؤ توضح المناطق المتغيّرة

عرض المقارنات بين الصورة الأصلية وصورة التنبؤ

هذا المشروع يبرز قدرتي على استخدام Deep Learning في معالجة الصور والاستشعار عن بعد.

ما ترفعينه في الصور

صور قبل/بعد للكشف عن التغيرات

صور لمخرجات النموذج (Prediction Maps)

منحنيات Accuracy وLoss

لقطات للشيفرة