نظام ذكاء اصطناعي لاكتشاف المياه من صور الأقمار الصناعية

وصف العمل

قمت بتطوير نظام متكامل يعتمد على الذكاء الاصطناعي وتقنيات الرؤية الحاسوبية لاكتشاف المسطحات المائية تلقائياً من صور الأقمار الصناعية باستخدام نموذج Deep Learning.

يتكون المشروع من:

نموذج U-Net++ مع EfficientNet-B4 لتجزئة الصور واكتشاف المياه بدقة عالية.

استخدام بيانات Sentinel-2 مع عدة مؤشرات طيفية مثل:

NDWI

NDVI

WRI

EWI

بناء API باستخدام FastAPI لاستقبال الصور وتحليلها وإرجاع النتائج.

تطوير واجهة ويب React لرفع الصور وعرض النتائج.

عرض النتائج باستخدام:

Probability Map

Binary Mask

Visualization Panels

إمكانية تصدير النتائج بصيغة GeoTIFF للحفاظ على البيانات الجغرافية.

مميزات النظام:

تحليل صور الأقمار الصناعية تلقائياً

واجهة استخدام تفاعلية لعرض النتائج

إمكانية نشر النظام باستخدام Docker

دعم عدة أنواع من المخرجات لتحليل النتائج.

المهارات المستخدمة:

Python

Deep Learning

Computer Vision

PyTorch

FastAPI

React

Remote Sensing