الجلسة 2: عد النباتات في مزرعة باستخدام صور الطائرات المُسيرة ونماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

## التفاصيل \#\# 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 الحديثة. ### **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. **الكشف عن أشجار المانجو** – تدريب نموذج رؤية حاسوبية مخصص لتحديد النباتات التي تُعد أشجار مانجو. 3. **تحديد وجود النبات حسب الصورة** – تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على نبات مانجو، وإضافته تلقائيًا إلى العد التراكمي. 4. **وضع العلامات 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 الميدان. ### **أهمية هذا الحل** يمكّن هذا الحل المزارعين من: * مراقبة عدد النباتات وكشف النباتات المفقودة. * تخطيط الموارد (مثل الأسمدة، والمياه، وغيرها) بكفاءة أكبر. * تتبع صحة المزرعة وإمكانات المحصول بأقل قدر من العمل اليدوي. بحلول نهاية هذه السلسلة، ستكون قد بنيت ونشرت نظامًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لحساب النباتات يمكنه العمل في **مزارع حقيقية وعلى نطاق واسع** — مما يساعد في ربط التكنولوجيا بالزراعة من أجل زراعة أكثر ذكاءً.