الجلسة 2: 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 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 تمامًا — باستخدام صور الطائرات المُسيرة فقط والرؤية الحاسوبية المتقدمة. ### **ما ستتعلمه** خلال هذه الجلسات، سنقوم بما يلي: 1. **استقبال ومعالجة صور الطائرات المُسيرة** – فهم كيفية إعداد الصور الجوية الأولية لتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي. 2. **كشف أشجار المانجو** – تدريب نموذج رؤية حاسوبية مخصص لتحديد الأشجار التي تُعد من أشجار المانجو. 3. **التحقق من وجود النبات في الصورة** – تحديد ما إذا كانت صورة معينة تحتوي على نبات مانجو وإضافته تلقائيًا إلى العد التراكمي. 4. **وضع العلامات الجغرافية لمواقع النباتات** – استخراج إحداثيات نظام تحديد المواقع (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 الميدان. ### **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. باستكمال هذه السلسلة، ستكون قد بنيت ونشرت نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي لعد النباتات يمكنه العمل في **مزارع حقيقية وعلى نطاق واسع** — مما يساعد على ربط التكنولوجيا بالزراعة من أجل زراعة أكثر ذكاءً.