الأبحاث ضمن الموضوع : الزراعة الذكية والذكاء الاصطناعي
-
تحسين تصنيف أمراض بذور الذرة: الاستفادة من MobileNetV2 مع تعزيز الميزات والتعلم الانتقالي
2024 | المؤلف: Mohannad Alkanan وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في تصنيف أمراض الذرة، باستخدام نسخة محسّنة من MobileNetV2 كنموذج أساسي. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تحتوي على صور مصنفة إلى أربع فئات من الأمراض: مكسورة، مشوهة، مقطوعة الحرير، ونقية. يتضمن النموذج طبقات إضافية—تجميع متوسط، تسطيح، كثافة، إسقاط، وsoftmax—لتحسين استخراج الميزات وقدرات التصنيف. يتم تطبيق تقنيات ضبط…
-
دمج البيانات الجوية ومعلومات المبيدات للتنبؤ بعوائد المحاصيل باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Md Jiabul Hoque وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نظامًا جديدًا للتنبؤ بعائد المحاصيل مصممًا لتعزيز الأمن الغذائي من خلال معالجة نقاط الضعف في القطاع الزراعي تجاه تغير المناخ واستخدام المبيدات. باستخدام مجموعة بيانات شاملة تتضمن بيانات الأرصاد الجوية وسجلات المبيدات وعوائد المحاصيل التاريخية، يستخدم الدراسة تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بعوائد المحاصيل. تم تدريب وتقييم ثلاثة نماذج – تعزيز التدرج، الجيران الأقرب…
-
نحو الزراعة المستدامة: نهج جديد لاكتشاف أمراض أوراق الأرز باستخدام dCNN ومجموعة بيانات محسّنة
2024 | المؤلف: Mehedi Hasan Bijoy وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف أمراض أوراق الأرز، والتي تشكل تحديات كبيرة لإنتاج الأرز، وهو غذاء أساسي لنحو نصف سكان العالم. يقترح المؤلفون نموذج شبكة عصبية عميقة خفيفة الوزن (dCNN) يحدد بفعالية خمس أمراض شائعة لأوراق الأرز: البقعة البنية، التونغرو، العفن البكتيري، عفن الغمد، والانفجار البكتيري. يظهر هذا النموذج أداءً متفوقًا مقارنة بـ 21…