الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أعشاب
-
تأثيرات الزراعة الكهروضوئية على المحاصيل الرئيسية: أدوار تجنب الظل وممارسات الزراعة والأنواع
2026 | المؤلف: Noriko Maruyama وآخرون | المجلة: npj Sustainable Agriculture | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تدرس هذه الدراسة أداء المحاصيل واستجابات تجنب الظل لثلاث محاصيل أساسية—الأرز وفول الصويا والبطاطا الحلوة—داخل أنظمة الزراعة الكهروضوئية، التي تجمع بين الإنتاج الزراعي وتوليد الطاقة الكهروضوئية. تم إجراء التجارب الميدانية في عام 2024 للأرز وفول الصويا، ومن 2023 إلى 2024 للبطاطا الحلوة المزروعة عضوياً، وتبرز الأبحاث التباين الكبير بين الأنواع وفي داخل الأنواع في غلة…
-
تعزيز تحمل فول الصويا لمبيدات الأعشاب قبل الإنبات من خلال تغليف البذور بالفحم الحيوي لأنظمة الغذاء الصديقة للبيئة
2026 | المؤلف: Muhammad Awais Arshad وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في إمكانية استخدام بذور فول الصويا المغلفة بالفحم الحيوي (Glycine max L.) لتعزيز تحمل المبيدات الحشرية وكبح الأعشاب الضارة، مع معالجة التحديات التي تطرحها حساسية المبيدات الحشرية في زراعة فول الصويا. أجريت الدراسة على مدار عامين (2022-2023) في المزرعة الزراعية، جامعة الزراعة في فيصل آباد، حيث استخدمت تصميم كتلة عشوائية كاملة مع…
-
تقييم قدرة كاشفات الأجسام المعتمدة على YOLO وtransformer للكشف عن الأعشاب الضارة في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Alicia Allmendinger وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس الدراسة فعالية نماذج الكشف عن الأجسام المتقدمة – تحديدًا YOLOv8 و YOLOv9 و YOLOv10 و RT-DETR – في تمييز المحاصيل عن الأعشاب الضارة من أجل الزراعة الدقيقة، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5611 صورة عبر 16 نوعًا من النباتات. تم استخدام مجموعتين متميزتين من البيانات: الأولى تم تدريبها على الأنواع الفردية، بينما تم تجميع…
-
نموذج خفيف الوزن للكشف عن الأعشاب الضارة في حقول القطن يعتمد على تحسين YOLOv8n
2025 | المؤلف: Jun Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث خوارزمية YOLO-Weed Nano، وهي نسخة محسنة من نموذج YOLOv8n، تهدف إلى تحسين اكتشاف الأعشاب الضارة في حقول القطن مع معالجة التحديات الحسابية المرتبطة بالنماذج الحالية للتعلم العميق. تتضمن الطريقة المقترحة هيكل الالتفاف القابل للفصل Depthwise Separable Convolution (DSC) لإنشاء شبكة DS_HGNetV2، التي تعمل كعمود فقري لنموذج YOLOv8n. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم شبكة…