الانتهاء من رفع الخرائط الرقمية لأربع مراكز بالدقهلية
فيفيان محمودانتهى الرفع المساحي لأربعة مراكز بمحافظة الدقهلية (طلخا - نبروه - أجا - دكرنس ) في خلال مدة لا تتجاوز ٣ أسابيع، وذلك بمجهود فريق العمل تحت إشراف الدكتور زكريا يحيى استشاري شركة AFC&NSCE وخبير مساعد المهندس محمد عبد الرحمن، وبمشاركة المهندس أسعد منادي وكيل وزارة الزراعة بالدقهلية والمهندس صلاح عبد الهادي مدير عام الزراعة المهندس زكريا عبد المنعم زكريا مسئول المشروع بالمحافظة و الدكتورة رغدة محمد فتحي مقرر المشروع بالدقهلية.
وذلك تحت رعاية الأستاذ علاء فاروق وزير الزراعة واستصلاح الأراضي، ووحدة تطوير الري الحقلي و التعاون المصرى الألمانى الوكالة الألمانية للتعاون الدولى GIZ وبإشراف الدكتورة عبير ابو المجد منسق المشروع ووحدة تطوير الري الحقلي.
جدير بالذكر أنه قد تم تدريب مجموعة من مهندسي مديرية الزراعة بالدقهلية والإدارات الزراعية التابعة لها على حصر المحاصيل الزراعية ومساحاتها بإستخدام صور أقمار صناعية حديثة عالية الدقة، وذلك بإستخدام برامج نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد للوصول لإجمالي مساحات المحاصيل المنزرعة بدقة عالية، وبالتالي يمكن حساب الاحتياج المائي؛ مما يسهل معه تحديد الطلب على المياه.
اقرأ أيضاً
- تسجيل آفة جديدة على الحمضيات في مصر.. تعرف عليها
- «الزراعة» تواصل المرور ومتابعة مشاتل الخضر والصوب الزراعية بالمحافظات
- «الزراعة» تواصل توعية المزراعين بالاستفادة من منظومة جمع وتدوير قش الأرز
- مذكرة تفاهم في أوكرانيا بين الزراعة والمشاركين في سوق الحبوب
- وزير الزراعة: ندعم القطاع الخاص لاحداث طفرة تنموية
- توقعات جديدة: ارتفاع قياسي في إنتاج الحبوب والزراعة العالمية في 2024/25
- الزراعة ترصد تأثير الموجة الحارة على المحاصيل القائمة.. تغير في سلوك الآفات
- محمد عطية.. مهندس زراعي مصري يلمع في سماء وكالة حماية البيئة الأمريكية
- تجارية سوهاج تشيد بمبادرة وزير الصناعة ”مصنعك دايما شغال”
- وقاية النباتات يوضح أهمية إستخدام المكافحة الحيوية الغير تقليدية للتخلص من الآفات بدون مبيدات
- ”الزراعة” تتابع محطات الغربلة ومحلات الاتجار فى التقاوي
- أهم الإرشادات الزراعية للتعامل مع شتلات الخضر الشتوية
كما تم التدريب على تصنيف صور الأقمار الصناعية حسب نوع الأرض والمحصول المنزرع.
حيث أن التدريب كان يهدف إلى:-
أن تتضمن البيانات صورًا متعددة الطيفية (multispectral) وقد تشمل أيضًا بيانات طيفية عالية الدقة (hyperspectral).
تطبيق نموذج تعلم آلي Artificial Intelligent على بيانات صور الأقمار الصناعية لتصنيف الأراضى الزراعية.
هذا النوع من التصنيف يتطلب وجود بيانات تدريب مسبقة تحتوي على أمثلة معروفة للمحاصيل المختلفة التي يجب تصنيفها.
كيفية إستخدام بيانات الأقمار الصناعية متعددة الأطياف.
عمل إحصائيات مختلفة على البيانات والخرائط المنتجة من تصنيفات الزراعات المختلفة.