الجلسة 1: عد النباتات في مزرعة باستخدام صور الطائرات المُسيرة ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

## سلسلة من 5 جلسات تقنية هل تساءلت يومًا كيف يمكن للمزارعين معرفة عدد النباتات السليمة لديهم بدقة فورية عبر مزارع واسعة؟ في هذه السلسلة التقنية المكونة من خمسة أجزاء، سنشرح خطوة بخطوة كيفية بناء ونشر حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بذلك تمامًا — باستخدام صور الطائرات المُسيرة فقط وتقنيات رؤية حاسوبية متطورة. ### **ما سنتعلمه** خلال هذه الجلسات، سنقوم بما يلي: 1. **استقبال ومعالجة صور الطائرات المُسيرة** – فهم كيفية إعداد الصور الجوية الأولية لتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي. 2. **اكتشاف أشجار المانجو** – تدريب نموذج رؤية حاسوبية مخصص لتحديد الأشجار التي تُعد أشجار مانجو. 3. **تحديد وجود النبات في الصورة** – التحقق مما إذا كانت الصورة تحتوي على شجرة مانجو، ثم إضافتها تلقائيًا إلى العد التراكمي. 4. **إضافة بيانات الموقع الجغرافي لمواقع النباتات** – استخراج إحداثيات GPS من صور الطائرات المُسيرة لرسم مواقع النباتات بدقة على المزرعة. 5. **نشر النموذج** – نشر النموذج كتطبيق جاهز للإنتاج بحيث يمكن للمزارعين أو الباحثين أو الشركات الزراعية استخدامه في الحقول. ### **أهمية هذا الحل** يمكّن هذا الحل المزارعين من: * مراقبة عدد النباتات واكتشاف النباتات المفقودة. * تخطيط الموارد (مثل الأسمدة والمياه) بكفاءة أكبر. * تتبع صحة المزرعة وإمكانات المحصول بأدنى قدر من العمل اليدوي. بنهاية هذه السلسلة، ستكون قد بنيت ونشرت نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي لحساب النباتات، ويمكنه العمل في **مزارع حقيقية وعلى نطاق واسع** — مما يساعد في تقريب التكنولوجيا من الزراعة لتحقيق زراعة أكثر ذكاءً.