الجلسة 1: عد النباتات في مزرعة باستخدام صور الطائرات المُسيرة ونماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

## التفاصيل \#\# سلسلة من 5 جلسات تقنية هل سبق وتساءلت كيف يمكن للمزارعين معرفة عدد النباتات السليمة بدقة فورية عبر مزارع كبيرة؟ في هذه السلسلة التقنية المكونة من خمسة أجزاء، سنشرح خطوة بخطوة كيفية بناء ونشر حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بذلك بالضبط — باستخدام صور الطائرات المُسيرة فقط والرؤية الحاسوبية المتقدمة. ### **ما ستتعلمه** خلال هذه الجلسات، سنقوم بما يلي: 1. **استيعاب ومعالجة صور الطائرات المُسيرة** – فهم كيفية إعداد الصور الجوية الأولية لتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي. 2. **كشف نباتات المانجو** – تدريب نموذج رؤية حاسوبية مخصص لتحديد النباتات التي تكون من نوع المانجو. 3. **التحقق من وجود النباتات حسب الصورة** – تحديد ما إذا كانت صورة معينة تحتوي على نبات مانجو وإضافته تلقائيًا إلى العد التراكمي. 4. **إضافة البيانات الجغرافية 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 بأقل جهد يدوي ممكن. بنهاية هذه السلسلة، ستكون قد بنيت ونشرت نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي لحساب النباتات يمكنه العمل في **مزارع حقيقية وعلى نطاق واسع** — مما يساعد في ربط التكنولوجيا بالزراعة من أجل زراعة أكثر ذكاءً.