الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: Sentinel-2
-
دمج الذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بعد لتوقع إنتاج المحاصيل وتقدير معلمات نمو المحاصيل في النظم الزراعية المتوسطية: المنهجيات والتقنيات الناشئة والفجوات البحثية والاتجاهات المستقبلية Integration of artificial intelligence and remote sensing for crop yield prediction and crop growth parameter estimation in Mediterranean agroecosystems: Methodologies, emerging technologies, research gaps, and future directions
2026 | المؤلف: Wondimagegn Abebe Demissie وآخرون | المجلة: European Journal of Agronomy | المجال: علم البيئة (Ecology)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دمج الذكاء الاصطناعي (AI) والاستشعار عن بعد (RS) لتوقع إنتاجية المحاصيل (CYP) وتقدير معلمات نمو المحاصيل (CGPE) في المنطقة المتوسطية. تستعرض الدراسة بشكل منهجي 106 منشورات علمية لتحديد المنهجيات الحالية، والاتجاهات الناشئة، والفجوات البحثية. تشير النتائج إلى أن تقنيات التعلم الآلي، مثل الغابات العشوائية (RF)، وآلات الدعم الناقل (SVM)،…
-
نهج هجين لتحسين توقع الفيضانات وتقييمها: الاستفادة من النماذج الفيزيائية، والتعلم العميق، والاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية A hybrid approach for enhanced flood prediction and assessment: Leveraging physical models, deep learning and satellite remote sensing
2026 | المؤلف: Mohammad Roohi وآخرون | المجلة: Big Earth Data | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم هذه الدراسة إطارًا هجينًا مصممًا لتحسين توقعات الفيضانات وتقييمها في حوض دز، إيران، الذي يتميز بتضاريس معقدة وأنماط هطول أمطار غير منتظمة. يدمج الإطار نموذج HEC-HMS الهيدرولوجي مع خوارزميات التعلم الجماعي ونموذج التعلم العميق U-Net. حقق نموذج HEC-HMS المدمج مع التعلم الجماعي تحسينات كبيرة في دقة التوقع، مع قيم $R^2$ تتراوح من 0.81 إلى…
-
مجموعة بيانات تعلم آلي من Sentinel-2 لتصنيف أنواع الأشجار في ألمانيا A Sentinel-2 machine learning dataset for tree species classification in Germany
2026 | المؤلف: Maximilian Freudenberg وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علم البيئة (Ecology)تقدم هذه الدراسة مجموعة بيانات شاملة لتعلم الآلة تهدف إلى تصنيف أنواع الأشجار باستخدام بيانات السلاسل الزمنية من صور الأقمار الصناعية Sentinel-2، وتحديدًا الانعكاس عند قاع الغلاف الجوي. تم اشتقاق مجموعة البيانات من الجرد الوطني للغابات في ألمانيا لعام 2012، وتشمل حوالي 75.3 مليون نقطة بيانات لـ 48 نوعًا من الأشجار و13.8 مليون ملاحظة لخلفيات…