خريطه Deep learning

الكشف الآلي عن أشجار النخيل( جوز الهند) في كولوفاي – تونغا باستخدام التعلم العميق

في عصر البيانات الضخمة والتقنيات الذكية.

أصبح التعلم العميق (Deep Learning) أحد الأدوات الأكثر قوة في مجال نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد.

في مشروعنا استخدمنا نماذج التعلم العميق لتحليل الصور الجوية عالية الدقة واكتشاف أشجار النخيل في منطقة كولوفاي – تونغا بشكل تلقائي ودقيق، حيث يمثل كل مربع أصفر على الخريطة نخلة مكتشفة.

تقدم هذه التقنية مزايا هامة مقارنة بالطرق التقليدية:

دقة عالية: يمكن للنموذج التعرف على كل شجرة بشكل فردي

حتى في المناطق المكتظة أو المظلمة جزئيًا في الصور.

كفاءة الوقت والجهد: تغطي العملية مساحات واسعة بسرعة كبيرة مقارنة المسوحات الميدانية، ما يوفر ساعات وأيام من العمل الميداني.

إمكانية التحليل المكاني المتقدم: يمكننا دراسة توزيع الأشجار كثافتها وربطها البيئات الطبيعية، مما يدعم التخطيط الزراعي وإدارة الموارد.

قابلية التطوير: يمكن استخدام النموذج لمراقبة التغيرات الزمنية في الغطاء النباتي، تقييم صحة الأشجار، والكشف عن المناطق التي تحتاج تدخلات بيئية أو زراعية.

باستخدام التعلم العميق، أصبح من الممكن استخلاص معلومات دقيقة وموثوقة من البيانات الضخمة، وتحويلها إلى رؤى عملية قابلة للتنفيذ، سواء للرصد البيئي، التخطيط العمراني ، أو دعم السياسات المستدامة لإدارة الأراضي.

هذا المشروع يوضح كيف يمكن دمج الذكاء الاصطناعي، الاستشعار عن بعد، ونظم المعلومات الجغرافية لإيجاد حلول عملية للتحديات البيئية والزراعية، مما يفتح آفاقاً واسعة للتطبيقات المستقبلية في مجالات الزراعة الذكية، إدارة الموارد الطبيعية، الاستدامة البيئية.