الأبحاث ضمن الموضوع : كشف تسرب النفط والتخفيف منه
-
الكشف الآلي عن تسرب النفط باستخدام التعلم العميق وبيانات الأقمار الصناعية SAR: دراسة حالة من حوض الكونغو السفلي
2026 | المؤلف: Peng Cheng وآخرون | المجلة: Frontiers in Earth Science | المجال: التلوث (Pollution)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دراسة طورت نموذج تقسيم دلالي جديد، NOS-Net، لاكتشاف تسربات النفط الطبيعية في صور الرادار ذي الفتحة الاصطناعية (SAR) من قمر Sentinel-1A الصناعي. يتناول النموذج قيود الأساليب الحالية للتقسيم، مثل الحواف الضبابية والتمييز الضعيف بين تسربات النفط والميزات المماثلة، من خلال دمج بنية U-Net مع التعلم المتبقي من ResNet. الابتكار…
-
الكشف عن الأجسام المعتمدة على التعلم العميق للمنصات البحرية على صور Sentinel-1 وتأثير بيانات التدريب الاصطناعية
2026 | المؤلف: Robin Spanier وآخرون | المجلة: International Journal of Remote Sensing | المجال: التلوث (Pollution)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لرصد البنية التحتية البحرية بشكل فعال، مثل مزارع الرياح البحرية ومنصات النفط، من خلال تطوير نماذج كشف قوية. باستخدام مزيج من صور الأقمار الصناعية الصناعية والحقيقية من Sentinel-1 من أربع مناطق، استخدمت الأبحاث نموذج كشف الكائنات القائم على التعلم العميق YOLOv10 لتعزيز الأداء في تحديد المنصات البحرية. تم اختبار النموذج…
-
تحسين قناع الأرض لاستشعار الأقمار الصناعية للمحيطات والمياه الداخلية
2026 | المؤلف: Karlis Mikelsons وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: التلوث (Pollution)تقدم هذه القسم قناع أرض محسّن بدقة مكانية تبلغ 250 مترًا، بناءً على عمل ميكلسون وآخرون (2021) لأخذ التعديلات الأخيرة في تغطية سطح الماء العالمي في الاعتبار. يعد هذا القناع الأرضي المحدث ضروريًا لتطبيقات الاستشعار عن بعد، لا سيما في تمييز بكسلات الماء عن بكسلات الأرض في معالجة بيانات الأقمار الصناعية، وهو أمر حاسم لمراقبة…