دراسة جديدة تقترح نموذجًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي للكشف عن نخيل التمر

  • كان الهدف من الدراسة التي نشرتها صحيفة "كمبيوترز أند إليكترونيكس إن أجريكالتشر" هو تحديد نموذج كشف مناسب لنظام مؤتمت لإدارة زراعة نخيل التمر، وهو ما يؤدي في نهاية المطاف إلى مساعدة المستخدمين النهائيين، ومن بينهم المزارعين والباحثين وشركات الأعمال الزراعية، على التنبؤ بإنتاج التمر وحالة النخيل.
الثلاثاء, 30 نوفمبر 2021

في دراسة جديدة أجراها فريق من العلماء من كلٍ من جامعة لوفبرا وجامعة كيلي بالمملكة المتحدة ومن المركز الدولي للزراعة الملحية (إكبا)، أظهرت النتائج أنّ الإصدار الأحدث من نموذج الكشف عن الأجسام المستند إلى التعلُّم العميق والمعروف باسم You Only Look Once (YOLO-V5) يعدّ أحد أفضل وسائل الكشف عن أشجار نخيل التمر باستخدام الطائرات بدون طيّار (درون).

كان الهدف من الدراسة التي نشرتها صحيفة "كمبيوترز أند إليكترونيكس إن أجريكالتشر" هو تحديد نموذج كشف مناسب لنظام مؤتمت لإدارة زراعة نخيل التمر، وهو ما يؤدي في نهاية المطاف إلى مساعدة المستخدمين النهائيين، ومن بينهم المزارعين والباحثين وشركات الأعمال الزراعية، على التنبؤ بإنتاج التمر وحالة النخيل.

استخدمت الدراسة 125 صورة بدقّة 5,472 × 3,648 بكسل تم التقاطها بواسطة كاميرا مثبَّتة بجناح طائرة بدون طيّار كانت تحلّق على ارتفاع 122 متر فوق الأراضي الزراعية في الإمارات الشمالية في دولة الإمارات العربية المتحدة، بما في ذلك الشارقة ورأس الخيمة وعجمان.

وبحسب النتائج، سجل نموذج YOLO-V5 أعلى دقّة بمتوسط دقة بلغت 92,34% مقارنةً بالوسائل الأخرى الشائعة للكشف عن الأجسام المستندة إلى الشبكة العصبونية الالتفافية (CNN)، مثل نموذج YOLO-V3 ونموذج YOLO-V4 ونموذج الكاشف أحادي اللقطة (SSD) 300. وكان النموذج قادرًا على كشف وتحديد مواقع أشجار نخيل التمر بمختلف الأحجام في بيئات مزدحمة ومتداخلة ومناطق تنتشر فيها أشجار نخيل التمر بشكل ضئيل.

وتعدّ الشبكة العصبونية الالتفافية إحدى خوارزميات التعلُّم العميق القادرة على استخلاص الملايين من الخصائص الدقيقة للأجسام والتي يمكن استخدامها فيما بعد بكفاءة في الكشف عن الأجسام وتصنيفها.

وفي هذا الصدد، صرح د/ علي البطاوي، خبير أول مختص في الاستشعار عن بُعد وتقانة الطائرات بدون طيار لدى (إكبا) وأحد المشاركين في إعداد الدراسة، قائلاً: "تعدّ هذه الدراسة بالنسبة لنا إنجازاً مهمًا للغاية لفهم كيفية إدارة حقول نخيل التمر بشكلٍ أفضل باستخدام بيانات دقيقة يتم الحصول عليها عن طريق استخدام طائرات بدون طيّار في وقت قصير. ويخدم هذا النهج كلًا من أغراض البحث والأعمال التجارية الزراعية، كما يساعد على تحسين غلال المحاصيل والدخل والحدّ من خسائر المحاصيل الناجمة عن سوء ممارسات إدارة المحاصيل.

تحظى أشجار نخيل التمر بأهمية اقتصادية كبيرة، وخاصة في شبه الجزيرة العربية ومنطقة الشرق الأوسط  وشمال إفريقيا. فهي ليست فقط مصدرًا للفواكه اللذيذة والمغذّية، بل تُستخدم أيضًا لأغراض أخرى مثل البناء، ولاسيما في المجتمعات الريفية.

ويعدّ نخيل التمر أيضًا أحد الأولويات البحثية الرئيسية لإكبا. فمنذ عام 2002، أجرى إكبا تجارب مختلفة في محطته البحثية في دبي لتحديد التأثير طويل المدى للري بالمياه المالحة على نمو نخيل التمر وحجم الإنتاجية ونوعية الثمار.

وتماشياً مع تركيز أبحاث المركز على الزراعة المعتمدة على البيانات، قام العلماء أيضًا باختبار وتنفيذ نظام أتمتة الأشياء (IoT) وجمع البيانات باستخدام الطائرات بدون طيّار والمدمج في منصة تحليلية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعتمد على نُظم المعلومات الجغرافية لمراقبة زراعة نخيل التمر في إكبا. كما قام العلماء بتقييم مدى فعالية التقانات المختلفة لمكافحة سوسة النخيل الحمراء، والتي تُعد أخطر الآفات الحشرية التي تهاجم نخيل التمر في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا.