اعلام جامعة بابل | أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش تصنيف الغطاء الأرضي لصور الأقمار الصناعية باستخدام تقنياتML

أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش تصنيف الغطاء الأرضي لصور الأقمار الصناعية باستخدام تقنياتML

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 11/9/2025 50:14:06 PM

عدد المشاهدات : 59

أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش تصنيف الغطاء الأرضي لصور الأقمار الصناعية باستخدام تقنيات التعلم العميق

ضحى فاضل عباس
قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات يناقش اطروحة دكتوراه " تصنيف الغطاء الأرضي لصور الـقمر الصناعي ذي الفتحة التركيبية باستخدام التعلم الالي" لطالب الدكتوراه ( صفاء هادي خضير عبيس) و بإشراف (ا.د هضاب خالد عبيس ) في قسم البرمجيات. و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الخميس المصادف 11/9/2025 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات .

تناولت الأطروحة موضوع تصنيف الغطاء الأرضي الذي يعد من المحاور الأساسية في مجال الاستشعار عن بُعد، إذ يوفّر بيانات مهمة لتطبيقات متعددة في رصد التغيرات البيئية والمناخية والتخطيط الحضري وإدارة الكوارث الطبيعية. وأوضحت الدراسة أن الدقة في التصنيف تمثل حجر الزاوية لتحقيق الاستفادة القصوى من هذه التطبيقات، خصوصًا مع بروز تقنيات التعلم العميق التي أصبحت ذات دور محوري في السنوات الأخيرة.

سعت الأطروحة إلى تطوير نموذج متكامل يعتمد على صور الأقمار الصناعية Sentinel-1 و Sentinel-2 من خلال توظيف استراتيجيات جديدة في توسيع عينات التدريب بالاستفادة من آلية الإحصاءات المناطقية، الأمر الذي أسهم في رفع عدد العينات من 300 إلى أكثر من 11400 عينة نقية قابلة للاستخدام في التدريب، مما انعكس بشكل مباشر على جودة ودقة النتائج.

استعرض الباحث في عمله ثلاثة نماذج علمية متقدمة، الأول اعتمد على البيانات المكانية من خلال نموذج U-Net وحقق نسبة دقة عالية بلغت 97%، أما الثاني فقد استند إلى البيانات الزمنية باستخدام نموذج LSTM الذي عالج بيانات السلاسل الزمنية للفصول الأربعة وسجل دقة مماثلة بلغت 97%، في حين جمع النموذج الثالث بين الخصائص المكانية والزمانية باستخدام آلية الانتباه مما مكنه من تحقيق نتائج متقدمة للغاية، إذ بلغت دقته الكلية 99.52% ومعامل كابا 98.97%.

ت	اسماء اعضاء لجنة المناقشة	اللقب العلمي	الاختصاص الدقيق	مكان العمل	المنصب
1	د. مهدي نصيف جاسم	استاذ	تنقيب بيانات	جامعة تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات	رئيساً
2	د. وفاء محمد سعيد	استاذ	ذكاء اصطناعي معالجة صورية	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
3	د. احمد خلفة عبيد	استاذ مساعد	ذكاء اصطناعي و انظمة معلومات	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
4	د. احمد حبيب سعيد	استاذ مساعد	نظم معلومات و شبكات	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
5	د.صفا سعد عباس	استاذ مساعد	وسائط متعددة و امنية المعلومات	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
6	د. هضاب حالد عبيس	استاذ	ذكاء اصطناعي	جامعة بابل	عضوا و مشرفا