بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
تعرف على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لرصد التغير المناخي في track التحولات البيئية وتوفير رؤى قيمة للاستجابة بشكل أسرع للأحداث المتعلقة بالمناخ.
عيد أرض سعيد! في كل يوم 22 أبريل، يخصص الناس في جميع أنحاء العالم لحظة للاحتفال بكوكبنا والتفكير في كيف يمكننا الاعتناء به بشكل أفضل. مع تسارع تغير المناخ، يمثل يوم الأرض فرصة عظيمة لاستكشاف ما يمكننا القيام به لإحداث تأثير إيجابي وخلق مستقبل أكثر استدامة.
هذا مهم بشكل خاص بالنظر إلى أنه في عام 2024، وصلت درجات الحرارة العالمية إلى مستوى قياسي، مما أدى إلى ذوبان الجليد بشكل أسرع وارتفاع مستويات سطح البحر. هذه التغييرات تؤثر على النظم البيئية في جميع أنحاء العالم وتحدث بسرعة.
تكافح طرق مراقبة المناخ التقليدية لمواكبة الوتيرة والنطاق المطلوبين. هذا هو المكان الذي يمكن أن تحدث فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية، التي تحلل الصور ومقاطع الفيديو، فرقًا.
على سبيل المثال، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 تدعم مهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة المثيلات، مما يساعد على track التغيرات البيئية وتحديدها في الوقت الفعلي بدقة وسرعة أعلى.
في هذه المقالة، سوف نستكشف سبب أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة تغير المناخ وكيف يغير هذه العملية. هيا بنا نبدأ!
الحاجة إلى المراقبة البيئية باستخدام الرؤية الحاسوبية
الظروف على الأرض تتغير باستمرار. ولكن في السنوات الأخيرة، أصبح من الصعب تجاهل وتيرة ونطاق هذه التغييرات. أصبحت أنماط الطقس المتغيرة وارتفاع درجات الحرارة والمناظر الطبيعية المتغيرة أكثر وضوحًا، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى أنظمة مراقبة واستجابة أفضل.
الشكل 1. نظرة على ارتفاع درجات الحرارة على مر السنين.
على سبيل المثال، في جنوب البرازيل في عام 2024، تسببت أسابيع من الأمطار الغزيرة غير المتوقعة في ارتفاع مستويات المياه بشكل خطير في عدة مناطق. ومع ذلك، بفضل أنظمة المراقبة المبكرة، تمكنت المجتمعات في المناطق المتضررة من الاستعداد والاستجابة في الوقت المناسب.
توضح أحداث مثل هذه كيف يمكن للمعلومات في الوقت المناسب أن تحدث فرقًا كبيرًا. فهي تدعم الإنذارات المبكرة، وتشكل تخطيطًا أفضل، وتقلل من خطر الكوارث الطبيعية. في حين أن الطرق التقليدية مثل المسوحات الميدانية أو أجهزة الاستشعار المعزولة يمكن أن توفر معلومات مفيدة، إلا أنها غالبًا ما تكون قاصرة.
لهذا السبب تكتسب المزيد من الأساليب المتقدمة اهتمامًا. باستخدام تقنيات أكثر ذكاءً لمراقبة الكوكب، يمكننا البقاء في صدارة التغيير واتخاذ القرارات بناءً على ما يحدث في الوقت الفعلي.
استخدام الرؤية الحاسوبية لمراقبة تغير المناخ
تلعب الرؤية الحاسوبية دوراً متزايد الأهمية في كيفية مراقبة التغيرات البيئية. فمع نماذج الرؤية بالذكاء الاصطناعي مثل YOLO11 أصبح من الممكن track التحولات في البيئة بسرعة ودقة وعبر مساحات كبيرة.
فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يتم بها استخدام الرؤية الحاسوبية لمراقبة تغير المناخ:
تحليل الصور على نطاق واسع: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمعالجة كميات كبيرة من الصور البيئية لتحديد الأنماط في الغطاء النباتي ومستويات المياه واستخدام الأراضي.
الكشف عن التغيرات بمرور الوقت: من خلال مقارنة الصور من فترات زمنية مختلفة، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية أن تقدم رؤى حول التغيرات مثل تراجع الأنهار الجليدية، أو تآكل السواحل، أو إزالة الغابات.
تنبيهات في الوقت الحقيقي: يمكن للأنظمة الممكّنة للرؤية detect النشاط غير الاعتيادي، مثل الفيضانات أو الحرائق، في وقت مبكر، مما يساعد فرق الاستجابة على التصرف بسرعة وتقليل المخاطر.
المراقبة عن بعد: يمكن مراقبة المناطق النائية أو التي يصعب الوصول إليها باستمرار باستخدام الرؤية الحاسوبية دون الاعتماد على الفرق الأرضية.
مهام الذكاء الاصطناعي البصري الرئيسية لمراقبة تغير المناخ
تتجاوز نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية مثل YOLO11 مجرد معالجة الصور؛ فهي تتيح مهام رؤية حاسوبية متخصصة مثل تتبع الأجسام وتصنيف الصور وتقدير الوضعية. تساعد هذه المهام في تحديد الأنماط detect الحالات الشاذة track التغيرات البيئية بدقة أكبر.
اكتشاف الكائنات هو تقنية رؤية حاسوبية يمكن استخدامها لتحديد وتحديد موقع كائنات معينة داخل الصور أو مقاطع الفيديو. ويمكنه detect أشياء مثل الحريق أو الدخان أو المركبات أو الحيوانات أو الحطام، والتي قد تشير إلى وجود تهديد أو تغير بيئي.
تعتبر هذه التقنية مفيدة بشكل خاص لأنظمة الإنذار المبكر. على سبيل المثال، يمكن اكتشاف حرائق الغابات، التي أصبحت أكثر تكرارًا وانتشارًا بسبب الظروف الأكثر حرارة وجفافًا، في وقت مبكر من خلال علامات مثل الدخان أو اللهب. يساعد اكتشاف الكائنات أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعرف على هذه العلامات بسرعة، مما يتيح استجابة أسرع لتقليل الضرر.
من خلال اكتشاف التهديدات مبكرًا، يكون لدى فرق الطوارئ المزيد من الوقت للتصرف، مما يساعد على حماية الغابات والمنازل وجودة الهواء.
الشكل 2. الكشف عن حرائق الغابات والدخان باستخدام الكشف عن الأجسام (المصدر: researchgate.net).
تصنيف الصور: مراقبة التغيرات بمرور الوقت
بينما يحدد اكتشاف الكائنات كائنات معينة داخل الصورة، فإن تصنيف الصور يعين تسمية واحدة لصورة كاملة بناءً على ميزتها المهيمنة، مثل "غابة" أو "ثلج" أو "ماء" أو "منطقة حضرية".
فيما يتعلق بالرصد البيئي، يشيع استخدام تصنيف الصور في تحليل استخدام الأراضي والغطاء الأرضي. تساعد هذه الطريقة في track التغيرات واسعة النطاق في البيئة، مثل إزالة الغابات أو التوسع الحضري أو التغيرات في المسطحات المائية. ومن خلال تصنيف مناطق شاسعة من الأراضي، يوفر تصنيف الصور رؤى قيمة حول التحولات والاتجاهات البيئية طويلة الأجل.
تجزئة المثيلات: توفير رؤى تفصيلية
في حالات مثل الفيضان غير المتوقع الناجم عن تغير المناخ، نحتاج إلى معرفة مكان تأثير الفيضان بالضبط، ومقدار الضرر الذي يسببه، وما الذي يتأثر. هذا هو المكان الذي يصبح فيه تجزئة المثيلات ضروريًا.
على عكس تصنيف الصور، الذي يصنف الصورة بأكملها، يعمل تجزئة المثيلات على مستوى البكسل. فهو يحدد الميزات الفردية في الصورة، مثل الطرق التي غمرتها الفيضانات أو المركبات المغمورة أو الخطوط الساحلية المتغيرة. يمكن أن يساعد التجزئة في جمع رؤى تفصيلية يمكن أن تدعم كلاً من الاستجابات السريعة لحالات الطوارئ وخطط التكيف مع المناخ على المدى الطويل.
الشكل 3. الكشف عن الفيضانات وتقدير مستوى المياه باستخدام تجزئة المثيلات.
أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة تغير المناخ
الآن بعد أن ناقشنا كيف يمكن استخدام مهام الرؤية الحاسوبية، دعنا نستكشف كيف يمكن تطبيق الرؤية الحاسوبية في مشاريع المناخ الواقعية، وتحويل البيانات المرئية إلى رؤى لاتخاذ إجراءات أسرع وأكثر ذكاءً.
مراقبة الأنهار الجليدية باستخدام الرؤية الحاسوبية
يستخدم الباحثون الرؤية الحاسوبية لمراقبة الأنهار الجليدية وتأثير تغير المناخ. من خلال تحليل صور الأقمار الصناعية، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية تحديد مناطق المياه والجليد، ورسم شكل وحجم البحيرات الجليدية باستخدام تقنيات اكتشاف الكائنات والتجزئة.
الشكل 4. تحديد البحيرات الجليدية باستخدام الرؤية الحاسوبية.
يمكن لهذه الأنظمة الآلية توفير تحديثات في الوقت الفعلي حول كيفية تراجع الأنهار الجليدية ومكان تشكل البحيرات الجديدة. تساعد هذه البيانات السلطات المحلية على تحسين أنظمة الإنذار المبكر للفيضانات المحتملة، خاصة في المناطق المعرضة للخطر. أيضًا، تعتبر الرؤى المكتسبة ضرورية للتخطيط طويل الأجل في إدارة المياه ومعالجة التحديات التي تفرضها ارتفاع مستويات سطح البحر.
تتبع تآكل السواحل وارتفاع مستوى سطح البحر
تشهد المناطق الساحلية حول العالم ارتفاعًا في مستويات سطح البحر وزيادة في وتيرة العواصف، مما يساهم في تسارع التعرية. لسوء الحظ، يمكن أن يؤثر ذلك على المنازل والطرق والموائل الطبيعية.
ومع ذلك، يمكن استخدام الطائرات بدون طيار المدمجة مع نماذج الرؤية الاصطناعية لالتقاط صور عالية الدقة للخطوط الساحلية بمرور الوقت. تحلل هذه النماذج التحولات في الخط الساحلي من خلال مقارنة الصور الملتقطة في تواريخ مختلفة.
توفر البيانات التي يتم جمعها رؤى قيمة للحكومات المحلية، مما يساعدها على تحديد المناطق المعرضة للخطر قبل حدوث المزيد من الأضرار. كما أنها تدعم جهود التكيف مع المناخ على نطاق أوسع، مثل التخطيط لمكان بناء الجدران البحرية أو استعادة الحواجز الطبيعية مثل الكثبان الرملية والأراضي الرطبة.
الشكل 5. مراقبة التغيرات في الخط الساحلي باستخدام الرؤية الاصطناعية.
إيجابيات وسلبيات الرؤية الاصطناعية في مراقبة المناخ
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية التي تجلبها الرؤية الاصطناعية للمراقبة البيئية والاستجابة للمناخ:
فعالة من حيث التكلفة: من خلال تقليل الحاجة إلى المسوحات الميدانية المكثفة وتوفير مراقبة مستمرة وآلية، تقلل الرؤية الاصطناعية التكاليف المرتبطة بالإدارة والمراقبة البيئية.
مراقبة الامتثال في الوقت الحقيقي: يمكن للذكاء الاصطناعي المرئي track الامتثال للوائح البيئية في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكنه رصد قطع الأشجار غير القانوني، detect مستويات التلوث، وتحديد المناطق المتضررة من إزالة الغابات أو التعدين غير القانوني، مما يسمح باستجابات وتدخلات أسرع.
المساعدة في التكيف مع المناخ الحضري: يمكن للرؤية الاصطناعية تحليل الجزر الحرارية الحضرية وجودة الهواء والمساحات الخضراء، مما يساعد المدن على تصميم بنية تحتية أكثر مرونة في مواجهة المناخ من خلال تحديد المناطق التي تحتاج إلى مزيد من الغطاء النباتي أو الأسطح الخضراء أو ممارسات البناء المستدامة.
في حين أن هذه الفوائد تسلط الضوء على كيف تعيد الرؤية الاصطناعية تعريف التطبيقات المناخية، فمن المهم أيضًا مراعاة التحديات التي تصاحب استخدام هذه الأنظمة بفعالية.
فيما يلي بعض القيود الرئيسية لاستخدام رؤية الحاسوب لمراقبة المناخ:
قيود جودة الصورة: يمكن للإضاءة الضعيفة أو الغطاء السحابي أو المدخلات منخفضة الدقة أن تقلل من دقة النموذج وتجعل من الصعب detect التغيرات البيئية بشكل موثوق.
مخاوف الخصوصية: يثير استخدام الطائرات بدون طيار وصور الأقمار الصناعية مخاوف محتملة بشأن الخصوصية، لا سيما عند مراقبة المناطق المأهولة بالسكان. إن تحقيق التوازن بين جمع البيانات وحماية الخصوصية أمر حيوي.
صيانة النموذج: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي صيانة مستمرة وتحديثات دورية لضمان دقتها وملاءمتها. بمرور الوقت، تتغير الظروف البيئية، وبدون إعادة تدريب أو تحديث مناسبين، قد تصبح النماذج أقل فعالية.
من رؤى الرؤية الاصطناعية إلى الإجراءات
يوم الأرض هو تذكير رائع للتفكير في كيفية تغير كوكبنا وما يمكننا القيام به للحفاظ على سلامته. وبفضل أدوات مثل Ultralytics YOLO11 تساعدنا حلول الرؤية الحاسوبية على track التحولات البيئية واتخاذ قرارات مستنيرة استناداً إلى بيانات في الوقت الفعلي.
على سبيل المثال، يمكن لنماذج الرؤية الاصطناعية تحليل كميات هائلة من الصور، وتقديم رؤى حول التغييرات التي تحدث في الغابات والمحيطات والمدن. من خلال الاستفادة من رؤية الحاسوب، يمكننا العمل بشكل أسرع وأكثر فعالية لحماية كوكبنا.
