يُعدّ الاستشعار عن بعد أحد أهمّ التقانات التي تؤمّن المعلومات على مساحاتٍ واسعة، و بزمنٍ قصيرٍ. نُفّذت الدّراسة في محافظة السّويداء، بهدف حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية في المحافظة، و مناطق انتشارها و توزّعها للموسم الزراعي 2015/2014، و ذلك من خلال تصنيف الصور الفضائية من نوع (BKA)، و المستقبَلة من محطة الاستقبال في الهيئة العامة للاستشعار عن بعد في دمشق بسورية، من التابع الصنعي BELARUSIAN SPACECRAFT، بقدرة تمييز مكاني 10.2 متر. أظهرت النتائج أنّ انتشار المحاصيل الثلاثة (القمح، و الشعير، و الحمّص) كان بشكلٍ عام على أطراف المحافظة من الجهات الأربعة، و لاسيما محصول الشعير، و أنّ القمح و الحمّص تركّزا بمساحات يعتد بها في غرب المحافظة، و قد لُوحظ مساحات صغيرة متناثرة لمحصول الحمّص في وسط المحافظة. بلغت المساحة الناتجة و المعبّرة عن مساحة محصول القمح في المحافظة 30494 هكتاراً ما نسبته 8.97 % من مساحة منطقة الدراسة (محافظة السويداء باستثناء البادية السورية)، و قد قاربت نتائج وزارة الزراعة بنسبة و قدرها 95.19%. كما بلغت مساحة محصول الشعير الناتجة عن عملية التصنيف 16705 هكتاراً، التي تشكّل ما نسبته 4.92 % من مساحة منطقة الدراسة. في حين قُدّرت مساحة محصول الشعير وفقاً لإحصائيات وزارة الزراعة حوالي 15933 هكتاراً. بلغت مساحة محصول الحمّص الناتجة عن عملية التصنيف 26063 هكتاراً، حيث شكلت 7.67% من مساحة منطقة الدّراسة، في حين وصلت مساحة محصول الحمّص في إحصائيات وزارة الزراعة حوالي 30266 هكتاراً. كما أظهرت النتائج أنّ دقة التصنيف الكلية قد بلغت 82.4 % مما يسمح بإمكانية استخدام صور الأقمار الصناعية في حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية و تحديد مواقع انتشارها و توزّعها.
Remote sensing is one of most important technology that provides information on
large areas in a short time. The study was carried out in Sweida governorate with the
aim of calculating the area of strategic crops and its distribution for the agricultural
season 2014/2015 by classifying satellite images-type (BKA). The images were
received by the station at General Organization for Remote Sensing in Damascus,
Syria. The spatial resolution of the satellite BELARUSIAN SPACECRAFT is 10.2
meters. The results showed that the spread of the three crops (wheat, barley and
chickpea) was generally on the four sides of the governorate, especially barley
crop. Chickpeas and wheat concentrated in the west and center but in scattered
areas. The area of wheat crop according to image classification was 30494 ha which
accounted 8.97% of the studied area (Sweida governorate without Badia). The
degree of approach to the proportion of the Ministry of Agriculture was 95.19%.
The area of barley crop resulting from the classification process was 16705 ha,
which accounted 4.92% of the study area. While the area of barley according to the
statistics of Ministry of Agriculture was about 15933 ha. The area of chickpea crop
resulting from the classification process was 26063 ha which represented 7.67% of
the studied area. The results showed that the accuracy of the total classification was
82.4%, which allows satellite image to be used in calculating the area of strategic
crops and determine its locations and distribution.
Artificial intelligence review:
Research summary
تُعد تقنية الاستشعار عن بعد من أهم التقنيات التي توفر معلومات دقيقة وشاملة على مساحات واسعة في وقت قصير. هدفت هذه الدراسة إلى حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية (القمح، الشعير، والحمص) في محافظة السويداء وتوزيعها خلال الموسم الزراعي 2014/2015 باستخدام تصنيف الصور الفضائية من نوع (BKA) المستقبلة من محطة الاستقبال في الهيئة العامة للاستشعار عن بعد في دمشق. أظهرت النتائج أن انتشار المحاصيل الثلاثة كان بشكل عام على أطراف المحافظة، حيث تركز الشعير في جميع الجهات بينما تركز القمح والحمص في الغرب. بلغت مساحة القمح 30494 هكتارًا بنسبة 8.97% من مساحة منطقة الدراسة، مع تقارب بنسبة 95.19% مع إحصائيات وزارة الزراعة. بلغت مساحة الشعير 16705 هكتارًا بنسبة 4.92%، بينما بلغت مساحة الحمص 26063 هكتارًا بنسبة 7.67%. أظهرت النتائج أن دقة التصنيف الكلية بلغت 82.4% مما يؤكد إمكانية استخدام الصور الفضائية في حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية وتحديد مواقع انتشارها وتوزيعها.
Critical review
دراسة نقدية: تُعد هذه الدراسة خطوة مهمة في استخدام تقنيات الاستشعار عن بعد لتقدير مساحة المحاصيل الزراعية في محافظة السويداء، وقد أظهرت النتائج دقة عالية في التصنيف. ومع ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال زيادة عدد القطع التجريبية المستخدمة في التوصيف الحقلي لتغطية مناطق أكبر من المحافظة، مما يزيد من دقة النتائج. كما يمكن الاستفادة من تقنيات استشعار أخرى مثل الصور الرادارية التي قد توفر دقة أعلى في بعض الحالات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين عملية التصنيف من خلال استخدام خوارزميات تصنيف متقدمة مثل التعلم الآلي لتحسين دقة النتائج وتقليل الأخطاء.
Questions related to the research
-
ما هي الأهداف الرئيسية للدراسة؟
هدفت الدراسة إلى حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية (القمح، الشعير، والحمص) في محافظة السويداء وتوزيعها خلال الموسم الزراعي 2014/2015 باستخدام تقنية الاستشعار عن بعد.
-
ما هي دقة التصنيف الكلية التي تم تحقيقها في الدراسة؟
بلغت دقة التصنيف الكلية 82.4% مما يؤكد إمكانية استخدام الصور الفضائية في حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية وتحديد مواقع انتشارها وتوزيعها.
-
كيف تم توزيع المحاصيل الثلاثة في محافظة السويداء؟
انتشرت المحاصيل الثلاثة بشكل عام على أطراف المحافظة، حيث تركز الشعير في جميع الجهات بينما تركز القمح والحمص في الغرب.
-
ما هي الفروقات بين نتائج الدراسة وإحصائيات وزارة الزراعة؟
كانت مساحة القمح الناتجة عن التصنيف أعلى من إحصائيات وزارة الزراعة بنحو 1466 هكتارًا بنسبة تقارب 95.19%. أما بالنسبة للشعير، فكان الفرق 772 هكتارًا بنسبة تقارب 95.37%. بالنسبة للحمص، كانت المساحة الناتجة عن التصنيف أقل بنحو 4203 هكتارات بنسبة تقارب 86.11%.
References used
Ahmed, R.; and H. Sajjad (2015). Crop acreage estimation of Boro Paddy using remote sensing and GIS techniques: A Case from Nagaon district, Assam, India. Advances in Applied Agricultural Science. 3(3): 16-25
Al-khaled, E.A. (2005). Spectral reflectance of some field crops in relation to growth and yield. Ph.D. Thesis. Ain Shams University, Cairo. Egypt
Abo-Shetaia, A.M.; M.A. Ashoub.; M. Ismail and E.A. Al-khaled (2005). Estimation of some summer crops area and yield prediction using remote sensing techniques. Annals Agric. Sci., Ain Shams Univ., Cairo. 50(2): 481-498
The aim of research was to study the impact of price policy on the economic
return of soft and durum wheat and barley farmers in Al-Hassakah
governorate to determine the extent of government intervention in supporting
the prices of these crops. Sc
Optimum Index Factor (OIF) technique of statical analysis is fusion with Decision Tree Classification (DTC) method in determine the spectral critical value for separation the features in the image processing programs, and the architecture of this app
In developing countries, where resources are often scarce, land availability, productivity potential, capability and sustainability for agriculture and, planning and maximizing the use of the land resources for a particular land utilization type is e
This study includes a full analysis of climatic, vegetation, and topographical factors in Nabe Matta preserve (Drekish Region – Tartous Governorate – Syria), which is considered as the most important factors affecting forest fires. The data were coll
The basic step in this algori thm is determining the number of clusters
(K) then calculating the distance between each cluster
center and the elements of images to join each element
to the closest cluster depending on threshold distance.