الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: فقدان محصول المحاصيل
-
شبكة بطاطسLeafNet: شبكات عصبية تلافيفية من مرحلتين لتحديد وتصنيف مرض أوراق البطاطس بشكل فعال PotatoLeafNet: two-stage convolutional neural networks for effective Potato Leaf disease identification and classification
2026 | المؤلف: G. Bhavani وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث PotatoLeafNet، وهو إطار عمل للتعلم العميق من مرحلتين مصمم للكشف والتصنيف الموثوق لأمراض أوراق البطاطس، وخاصة العفن المبكر والعفن المتأخر. يدمج الإطار خط أنابيب ثابت لتكبير الصور مع شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مدمجة مكونة من 11 طبقة تستخدم نوى 3 × 3. تم تدريبها على مجموعة بيانات تحتوي على 4,072 صورة ورقة بطاطس…
-
التحديات في نمذجة تأثير الصقيع وإجهاد الحرارة على إنتاجية المحاصيل الحبوب السنوية في المواسم الباردة Challenges in modelling the impact of frost and heat stress on the yield of cool-season annual grain crops
2026 | المؤلف: Jonathan Richetti وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: البيئة والتطور والسلوك والتصنيف (Ecology, Evolution, Behavior and Systematics)تناقش هذه الفقرة تزايد تكرار وشدة أحداث الصقيع والحرارة خلال مراحل النمو الحرجة للمحاصيل، والتي تشكل مخاطر كبيرة على الإنتاجية في مناطق الزراعة الواسعة بسبب تغير المناخ. تعتبر هذه الظروف الحرارية مشكلة خاصة في المناطق التي تزرع الحبوب في الموسم البارد، حيث تكون خيارات التكيف محدودة. إن التمثيل الدقيق لهذه الضغوط في نماذج المحاصيل أمر…
-
ثلث فشل إنتاج فول الصويا العالمي في عام 2012 يُعزى إلى تغير المناخ One-third of the global soybean production failure in 2012 is attributable to climate change
2026 | المؤلف: Raed Hamed وآخرون | المجلة: Communications Earth & Environment | المجال: البيئة والتطور والسلوك والتصنيف (Ecology, Evolution, Behavior and Systematics)يتناول القسم المعنون “نظرة عامة” تأثير تغير المناخ على عوامل بيئية واقتصادية اجتماعية مختلفة. يبرز تزايد تكرار وشدة الأحداث الجوية المتطرفة، مثل الأعاصير والجفاف، والتي ترتبط ارتباطًا مباشرًا بتغير المناخ. تشير النتائج إلى أن هذه التغيرات لا تهدد التنوع البيولوجي فحسب، بل تشكل أيضًا مخاطر كبيرة على الأمن الغذائي وصحة الإنسان. علاوة على ذلك، يؤكد…
-
الكشف وتصنيف الأمراض في أوراق المحاصيل المتعددة باستخدام نماذج LSTM وCNN Detection and Classification of Diseases in Multi-Crop Leaves using LSTM and CNN Models
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Journal of Innovative Image Processing | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول الدراسة القضية الحرجة لأمراض النباتات في الزراعة، مع التأكيد على أهمية الكشف المبكر والتصنيف للتخفيف من خسائر المحاصيل وتعزيز ممارسات الإدارة. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 70,295 صورة تدريب و17,572 صورة تحقق عبر 38 فئة مرضية، تنفذ الأبحاث الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ونماذج الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) لتصنيف أمراض أوراق النباتات. حقق نموذج…