التطبيقات الجيومكانية بالذكاء الاصطناعي لخرائط مستكشف الغطاء الأرضيSentinel-2 (العراق دراسة حالة)
DOI:
https://doi.org/10.58564/ma.v14iالعدد%20الخاص%20بمؤتمر%20قسم%20الجغرافية.1419الكلمات المفتاحية:
الكلمات المفتاحية: مستكشف الغطاء الأرضي، التعلم العميق، خرائط تفاعلية، جيومكانية، نظم معلومات جغرافية.الملخص
تعد خرائط الغطاء الأرضي (LULC) أداة متزايدة الأهمية لصانعي القرار، اذ وفرت التكنولوجيا الجغرافية والأدوات التدريبية مزيداً من التطبيقات الجيومكانية لرسم الخرائط المؤتمتة وتحليل البيانات الجغرافية لاسيما المفتوحة المصدر، اذ عملت (Esri)على توفير بيانات بالذكاء الاصطناعي مع نهج التعلم العميق من (6) نطاقات طيفية لإنتاج الخرائط المستضافة على الكمبيوتر الكوكبيplanetary computer)) لاتخاذ قرارات مستدامة لإدارة الأراضي. من خلال تطبيق مستكشف الغطاء الأرضي Sentinel-2 التفاعلي والمدعوم من (Esri وImpact Observatory وMicrosoft).
يهدف البحث الى استعراض الخصائص الفنية والأدوات الجيومكانية لرسم الخرائط لنطاقات زمنية (2017-2022) بدقة(10) م، وخوارزمية تصنيف (LULC) لوحدات البيكسل، بمقاس(5 كم × 5كم) وبنتائج دقيقة بنسبة (86%)، على خريطة العراق دراسة حالة لرصد التغيير في الغطاء الأرضي من تسعة فئات(الماء، شجر، الغطاء النباتي المغمور، محاصيل، المساحة المبنية، الأرض العارية، ثلج / جليد، سحاب، المراعي)، اهم أدوات البحث هو موقع المستكشف التفاعلي لعرض البيانات وتحليلها ، وإخراج الخرائط ،اتضح من نتائج البحث قدرة التطبيق على تحليل التغيير الديناميكي، تغييراً مرئياً وإحصائياً من خلال مقارنة الشرائح السنوية للبيانات اثناء استكشاف الخريطة. وتم اخراج البيانات على خريطة العراق، وخلصت الى أهمية التطبيق للباحثين وأصحاب القرار في استخلاص البيانات ورسم الخرائط التفاعلية في وقتها الحالي.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
