«الري»: استخدام برنامج تحليل صور الأقمار الصناعية لإنتاج خرائط التركيب المحصولD

عقد الدكتور هانى سويلم، وزير الموارد المائية والري، اجتماعا لمتابعة إجراءات تطوير منظومة توزيع المياه في مصر، وعرض مجهودات الوزارة لتطوير خطوات تقدير التركيب المحصولي باستخدام برنامج لتحليل صور الأقمار الصناعية، واستنتاج التركيب المحصولي بناء على عينات حقلية، كما جرى استعراض مجهودات مجموعات العمل المصغرة المشكلة سابقًا لوضع خطة التطوير المقترحة، وتحديد الوضع الحالي لمنظومة توزيع المياه والخطط المستقبلية لتطويرها وسُبل التنسيق بين الجهات المختلفة تحت مظلة هذه الخطة، وتحديد الإمكانيات المتاحة لدي الوزراة والاحتياجات اللازم توفيرها لتنفيذ الخطة المقترحة.

تطوير قواعد البيانات والعمل على صيانة بوابات أفمام الترع

وقال وزير الري إنّ الوزارة بذلت مجهودات كبيرة مؤخرًا في مجال تطوير عملية توزيع المياه من خلال تطوير قواعد البيانات والعمل على صيانة بوابات أفمام الترع، واستخدام النماذج الرياضية في إدارة المياه مثل نموذج RIBASIM، وإنتاج خرائط التركيب المحصولى باستخدام تقنية الاستشعار عن بعد، وحصر العينات الحقلية لنوع المحصول على مستوي الجمهورية، وتحديث معادلات حساب التصرفات المائية، وتطوير آليات حصر بيانات الزمامات الزراعية، وتقدير مختلف الاستخدامات المائية لتحديد الاحتياجات المائية المطلوبة عند كل مجرى مائي، بما ينعكس على تحسين إدارة الموارد المائية بكل إدارة رى، وتمكين متخذي القرار من تخصيص كميات المياه المطلوبة بكفاءة وفقا للوضع على الطبيعة.

تطوير وتدقيق عملية توزيع المياه وتقدير الاحتياجات المائية

وأشار سويلم، إلى أنه يجرى حاليًا تنفيذ تجربة رائدة لتعزيز كفاءة عملية إدارة وتوزيع المياه باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وكذلك تجربة لتحليل صور الأقمار الصناعية بهدف تحديد التركيب المحصولي بمحافظة كفر الشيخ كمنطقة تجريبية يمكن تعميمها لاحقا على باقى المحافظات، وتتضمن هذه التجربة تطوير خوارزميات باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) بهدف تحليل صور الأقمار الصناعية، لإنتاج خرائط التركيب المحصولي خلال الموسم بما يسمح بتطوير وتدقيق عملية توزيع المياه وتقدير الاحتياجات المائية، وذلك بالتنسيق مع ما يجري من أعمال تطوير بالوزارة لتعظيم الاستفادة من الإمكانيات الحالية وتطويرها .

استخدام التعلم الآلي في تقدير التراكيب المحصولية

ولفت إلى استخدام التعلم الآلي في تقدير التراكيب المحصولية بشكل شبه فوري، وهو توضيح للتطور في التركيب المحصولي خلال الموسم الزراعي، ومتابعة مراحل نمو المحاصيل، كما سيحدث معايرة النموذج المستخدم من خلال الاستفادة من البيانات الحقلية التي تُجمعها مصلحة الري بالتنسيق مع قطاع التخطيط خلال كل موسم لتعزيز قدرة النموذج على تقدير التراكيب المحصولية بدقة.

المصدر: الوطن