الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: قمر صناعي
-
قياس الارتفاع بواسطة الأقمار الصناعية وعلم المحيطات التشغيلي: من جيسون-1 إلى SWOT
2025 | المؤلف: Pierre‐Yves Le Traon وآخرون | المجلة: Ocean science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)أدى إدخال قمر TOPEX/Poseidon (T/P) في عام 1992 إلى تقدم كبير في قياسات الارتفاع بواسطة الأقمار الصناعية، مما مكن من إجراء أول ملاحظات واسعة النطاق لمستوى البحر ودوران المحيطات من الفضاء. ساعدت هذه المهمة، إلى جانب أقمار ERS-1 وERS-2، في مراقبة الدوران المقياسي وأرست الأساس لدمج قياسات الارتفاع بواسطة الأقمار الصناعية في النماذج المحيطية. أطلق…
-
الانخفاضات العالمية في الإنتاج الأولي الصافي في عصر لون المحيط
2025 | المؤلف: Greg M. Silsbe وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم المحيطات (Oceanography)قسم “الطرق” في ورقة البحث يحدد تصميم التجارب والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، مع دمج التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة تأثيراتها، ودراسات ملاحظة قدمت رؤى سياقية حول الظواهر قيد التحقيق. شملت جمع…
-
رسم خرائط الفيضانات العالمية باستخدام بيانات رادار الأقمار الصناعية على مدى 10 سنوات
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)في هذه الدراسة، استخدم المؤلفون منهجية من خطوتين لاكتشاف الفيضانات. في البداية، استخدموا نموذج شبكة عصبية تم تدريبه خصيصًا على بيانات الرادار ذي الفتحة الاصطناعية (SAR) لتحديد المرشحين المحتملين للفيضانات. بعد مرحلة الكشف هذه، نفذ الباحثون عملية تصفية لإزالة الإيجابيات الكاذبة من خلال دمج مجموعات بيانات مساعدة. تم تجميع النتائج المكررة من خطوة التصفية هذه…
-
إعادة بناء التخزين المائي العالمي طويل الأجل من خلال التعلم الآلي باستخدام بيانات الملاحظة والأقمار الصناعية ونماذج سطح الأرض
2025 | المؤلف: Nehar Mandal وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تتناول هذه الورقة البحثية إعادة بناء شذوذات تخزين المياه الأرضية على المدى الطويل (TWSAs) من يناير 1960 إلى ديسمبر 2022، مع معالجة القيود التي تفرضها مدة البيانات القصيرة لتجربة استعادة الجاذبية والمناخ (GRACE) وخلفها، GRACE-FO. تستخدم الدراسة تقنية شبكة بايزية جديدة (BN) لاختيار المتنبئات المثلى من مخرجات نماذج سطح الأرض، والمتغيرات المناخية، ومؤشرات المناخ، مثل…
-
تعزيز توقع محصول القمح من خلال دمج بيانات المناخ والأقمار الصناعية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: البيئة والتطور والسلوك والتصنيف (Ecology, Evolution, Behavior and Systematics)تبحث هذه الورقة البحثية في التنبؤ بعوائد القمح الشتوي في جنوب البنجاب، باكستان، باستخدام نهج متعدد المراحل يقسم دورة المحصول إلى أربع مراحل. من خلال دمج صور الأقمار الصناعية، وبيانات الطقس الموسمية، ومعلومات التربة عبر منصة Google Earth Engine، تستخدم الدراسة نماذج مختلفة من التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، بما في ذلك الغابة العشوائية…
-
دمج بيانات الأقمار الصناعية البصرية وSAR لمراقبة تغييرات الساحل في البحر الأسود
2025 | المؤلف: Dalin Jiang وآخرون | المجلة: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تعتبر البيئات الساحلية للبحر الأسود حاسمة لأسباب بيئية واقتصادية اجتماعية. تقدم هذه الدراسة منهجية جديدة لمراقبة تغييرات الساحل من خلال دمج صور رادار الفتحة الاصطناعية Sentinel-1 (SAR) لاكتشاف التغيرات السطحية مع صور Sentinel-2 للأدوات متعددة الطيف (MSI) لاكتشاف الساحل. من خلال استخدام مؤشر الفرق المائي المعدل (MNDWI) لاستخراج الساحل وحساب معدلات التغيير من صور SAR،…
-
مؤشرات فينولوجيا الفيتوبلانكتون العالمية المستمدة من الأقمار الصناعية
2025 | المؤلف: Sarah Nicholson وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تقدم البحث منتج بيانات فينولوجية مستمدة من الأقمار الصناعية، يعالج نقص البيانات المراقبة طويلة الأجل حول فينولوجيا ازدهار الفيتوبلانكتون، وهو أمر حاسم لمراقبة الموارد البحرية وتقييم آثار تغير المناخ على النظم البيئية البحرية. يستخدم هذا المنتج بيانات الكلوروفيل-أ من مبادرة لون المحيط وتغير المناخ ويقدم مقاييس مثل بدء الازدهار، والانتهاء، والمدة، وتوقيت السعة على مدى…
-
AER U-Net: هيكل U-Net متعدد المقاييس معزز بالاهتمام لتجزئة المسطحات المائية باستخدام صور الأقمار الصناعية Sentinel-2
2025 | المؤلف: Naga Surekha Jonnala وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تركز البحث على التقسيم التلقائي للمسطحات المائية من صور الأقمار الصناعية للاستشعار عن بعد، وهي مهمة حاسمة لإدارة الموارد المائية الفعالة ومراقبة البيئة. غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية، بما في ذلك الأساليب المعتمدة على العتبات وتقنيات التعلم الآلي، في تحديد المسطحات المائية ذات الأشكال غير المنتظمة بدقة بسبب التحديات مثل الظروف البيئية المتغيرة وعيوب الصور…
-
FuXi-DA: إطار عمل عام لتعلم البيانات العميق لدمج الملاحظات الساتلية
2025 | المؤلف: Xiaoze Xu وآخرون | المجلة: npj Climate and Atmospheric Science | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تناقش هذه الفقرة الدور الحاسم لدمج البيانات (DA) في أنظمة التنبؤ بالطقس العددي (NWP)، مع التأكيد على أهميته في تعزيز دقة التنبؤ. تواجه تطوير أنظمة DA الفعالة تحديات، خاصة في دمج العلاقات المعقدة بين الحقول الخلفية وبيانات المراقبة المتنوعة ضمن أطر زمنية محدودة. أظهرت التطورات الأخيرة في نماذج التعلم العميق (DL) إمكانيات في التفوق على…
-
التحقق من صحة منتجات الأمطار الساتلية وإعادة التحليل مقابل ملاحظات مقياس المطر في غانا وزامبيا
2025 | المؤلف: John Bagiliko وآخرون | المجلة: Theoretical and Applied Climatology | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقييمت هذه الدراسة أداء ثمانية منتجات لإعادة تحليل الأمطار (REs)—CHIRPS، TAMSAT، CHIRP، ENACTS، ERA5، AgERA5، PERSIANN-CDR، وPERSIANN-CCS-CDR—في زامبيا وغانا، مع التركيز على فائدتها للخدمات المناخية في الأنظمة الزراعية المعتمدة على الأمطار. باستخدام نهج التحقق من النقطة إلى البكسل عبر 38 محطة أرضية، فحص التحليل الاتساق المكاني، ملخصات الأمطار السنوية، الأنماط الموسمية، واكتشاف شدة الأمطار. أظهرت…