ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقييم نماذج الغيوم وتصنيفها رق...>الوصف

تقييم نماذج الغيوم وتصنيفها رقميا باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

العنوان بلغة أخرى: Evaluating Digital Cloud Classification Models Using Artificial Intelligence Techniques
المصدر: مجلة جامعة كركوك للدراسات الإنسانية
الناشر: جامعة كركوك
المؤلف الرئيسي: خطاب، أحمد عبدالغفور (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Khatap, Ahmed Abdul-Ghafour
المجلد/العدد: مج19, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 444 - 462
DOI: 10.32894/1911-019-001-025
ISSN: 1992-1179
رقم MD: 1479971
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
المرئيات الفضائية | علم المناخ | نظم المعلومات الجغرافية | الخرائط المناخية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الحزم الطيفية | الذكاء الاصطناعي | المعالجة الرقمية | الشبكات العصبية | التصنيف الرقمي | Spectral Bands | Artificial Intelligence | Digital Processing | Neural Networks | Digital Classification
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحديد الطرق الأمثل لتصنيف الرقمي للغيوم الداخلة إلى العراق إذ اعتمدت الدراسة لتحديد التصنيف الأفضل للغيوم إلى عدد من أنواع التصانيف الرقمية منها (الموجة، الغير الموجة، الهجيني، المضبب، الشبكات العصبية المضببة والتصنيف بالغة بايثون) إذ اعتمدت جميع أنواع التصانيف على بيانات الأقمار الاصطناعية ميتوسات وضمن مجالات متعددة الأطياف وباستخدام مجموعة من البرمجيات الخاص بالأنظمة الذكية المتمثلة ببرامج الخاصة بتقنيات الاستشعار عن بعد مثل برنامج Erdas Imagine V2015، (Envi, MAT LAP, Arc GIS Map V.10.3)، إضافة إلى تحليل وتفسير وتصنيف المرئيات الفضائية المتوفرة الخاصة بالغيوم وربطها بالتحليل المناخي للبيانات المحطات الأرضية من خلال بناء قاعدة معلوماتية ضمن برامج الأنظمة الذكية اعتمدت الدراسة على بيانات الأمطار للمحطات الأرضية من العراق إضافة إلى بيانات الفضائية للقمر الاصطناعي ميتوسات ضمن الحزمة المرئية والحرارية وبخار الماء إذ تم ربط كلا المعطيات بالبعض ضمن جداول تفسيرية بعد ربط الخصائص الطيفية لكل حزمة بالشدة اللونية والنقاوة والقيم الانعكاسية ولذلك لتفسير وتحليل النتائج بشكل يخدم هدف البحث. وتوصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج أهمها لطرق المعالجة الرقمية والمرئيات الفضائية ميتوسات دور في التصنيف الرقمي للغيوم كما توصلت الدراسة أن التصنيف الغير الموجة غير ملائم في التصنيف الرقمي للغيوم في حين التصنيف الموجة والهجيني مفيد في التعرف على أنماط الغيوم أما طرق التصنيف المضبب ولغة بايثون مفيد في نمذجة أصناف الغيوم وبناء قواعد البيانات يمكن استخدامها في رسم خرائط الطقسية والتنبؤ المستقبلي لتعرف على أنماط التساقط المطري.

The research aims to employ artificial intelligence techniques in determining the optimal methods for digital classification of clouds entering Iraq. The study was adopted to determine the best classification of clouds into a number of types of digital classifications, including (Supervised, and non supervised hybrid, fuzzy, fuzzy neural networks, and Python classification). All types of classifications on Metosat satellite data, within multispectral fields, and using a set of software for smart systems represented by programs for remote sensing techniques such as Erdas Imagine V2015, Envi, MAT LAP, Arc GIS Map V.10.3), in addition to analysis and interpretation. Classifying available satellite visualizations of clouds and linking them to climate analysis of ground station data by building an information base within smart systems programs. The study relied on rain data from ground stations within the of Iraq, in addition to satellite data from the Metosat satellite within the visible, thermal, and water vapor package, as both were linked. The data is combined into explanatory tables after linking the spectral characteristics of each band to the color intensity, purity, and reflectivity values, in order to interpret and analyze the results in a way that serves the goal of the research. The study reached a set of results, the most important of which is that digital processing methods and space visuals have a role in digital classification of clouds. The study also found that non-supervised classification is not appropriate in digital classification of clouds, while supervised and hybrid classification are useful in identifying cloud patterns, while fuzzy classification methods and the Python language are useful in Modeling cloud types and building databases can be used in drawing weather maps and future forecasting to identify rainfall patterns.
ISSN: 1992-1179

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.