النمذجة الطيفية العصبونية متعددة الأدلة/المراحل لدقة التنبؤ بإنتاجية القطن تحت ظروف المناطق الجافة وشبه الجافة

الملخص

 حقق الذكاء الاصطناعي خطوة متقدمة في مجال برامج تقدير انتاجية المحاصيل الزراعية باستخدام تقانة الاستشعار عن بعد التي تسجل بيانات النمو طيفياً خلال جميع المراحل التطورية حتى الحصاد تحت ظروف كافة النطاقات الجغرافية. هدَفَ هذا البحث إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات استشعارية طيفية متعددة الأدلة/متعددة المراحل؛ لتقدير الإنتاج ثم التنبؤ بالانتاجية المحصولية من مراحل نمو مبكرة تحت تأثير مستويات مرحلية من إجهادي التزود المائي والغذائي لمحصول القطن تحت ظروف زراعته في المناطق الجافة وشبه الجافة، وكذلك من أجل تحديد أفضل النماذج التنبؤية العصبونية ذات عدد بيانات أقل لأدلة طيفية مدخلة وبمراحل نمو نوعية محددة التي تعطي أعلى دقة تنبؤ بالانتاجية المحصولية. تم تقدير وتنبؤ الانتاجية وفق نماذج عصبونية ثلاث: الأول؛ هو النموذج العصبوني التقديري/الشامل والذي يُقدر الإنتاجية اعتماداً على 231 عامل لبيانات كافة الأدلة الطيفية (21 دليل طيفي) خلال جميع مراحل النمو (البالغ عددها 11 مرحلة)، الثاني؛ النموذج العصبوني التنبؤي/الشامل والذي يتنبأ بالانتاجية اعتماداً على 63 عامل لبيانات كافة الأدلة الطيفية (21 دليل طيفي) من مراحل نمو مبكرة (المراحل الست الأولى)، الثالث؛ النموذج العصبوني التنبؤي/المختصر والذي يتنبأ بالانتاجية اعتماداً على 30 عامل لبيانات عدد من الأدلة الطيفية (17 دليل طيفي محدد)  من بعض مراحل النمو المبكرة (المراحل الست الأولى). بلغ متوسط الانتاجية المقدرة بالنماذج العصبونية الثلاث: 167.1، 168.4 و169.3 كغ/1000م² على التوالي، مقابل الانتاجية الفعلية 168.4 كغ/1000م² لمحصول القطن (كمتوسط تحت كافة ظروف الاجهاد). لقد أعطى النموذج الطيفي التنبؤي المصمم بالذكاء الصنعي وفق عدد معين من الأدلة الطيفية النوعية وبمراحل نمو محددة (النموذج العصبوني التنبؤي/المختصر) دقة عالية في التنبؤ بالانتاجية المحصولية مقارنة بكل من النماذج التقديرية والتنبؤية الشاملة تحت تأثير عوامل النمو والإجهادات المائية و/أو الغذائية مقابل الانتاجية المسجلة حقلياً في ظروف المناطق الجافة وشبه الجافة.