لقد فرض التطور الاجتماعي والاقتصادي في السنوات الأخيرة العديد من التحديات البيئية في منطقة خليج ها لونغ وكوا لوك (مقاطعة كوانغ نينه)، ولا سيما تدهور جودة مياه البحر، مما يهدد النظام البيئي البحري المتوطن. وفي الوقت نفسه، كشفت طرق الرصد التقليدية مثل أخذ العينات وتحليلها في الموقع عن العديد من القيود من حيث التكلفة والوقت ونطاق الرصد. وفي مواجهة هذا الواقع، نسق العلماء الفيتناميون والبولنديون لإجراء أبحاث حول تطبيق الاستشعار عن بُعد والذكاء الاصطناعي في مراقبة جودة المياه - وهو نهج حديث وفعال من حيث التكلفة يسمح بالرصد المستمر على مساحة كبيرة. تساعد مهمة البحث التعاونية المشفرة QTPL01.03/23-24، والتي ينفذها بشكل مشترك مركز فيتنام للفضاء (أكاديمية فيتنام للعلوم والتكنولوجيا) والمعهد البولندي للجيوفيزياء (الأكاديمية البولندية للعلوم)، على توفير أدوات مراقبة أكثر فعالية لحماية البيئة البحرية في المناطق الساحلية الرئيسية.
النهج الحديث
وقال الدكتور فو آن توان، نائب المدير العام لمركز فيتنام للفضاء، والمسؤول عن المهمة، إن هذا هو أول مشروع في فيتنام يستخدم في وقت واحد بيانات قمر Sentinel-2 وخوارزميات التعلم الآلي المتقدمة ومنصة GEE (منصة الحوسبة السحابية من Google) لنمذجة ومراقبة معايير جودة المياه مثل درجة حرارة السطح والمواد الصلبة العالقة والكلوروفيل-أ والطلب الكيميائي للأكسجين.
بناءً على نتائج النموذج، وضع فريق البحث خرائط لتوزيع جودة المياه مكانيًا وزمانيًا، مما يُساعد على رصد التقلبات وتوفير إنذار مبكر لمخاطر التلوث في خليج هالونغ وكوا لوك. وهما منطقتان مائيتان استراتيجيتان في مقاطعة كوانغ نينه، تزخران بالمناظر الطبيعية والقيم البيئية، وتلعبان دورًا محوريًا في التنمية الاقتصادية والسياحية للمقاطعة. ويمكن استخدام هذه الخرائط في إدارة الموارد المائية، ودعم حماية البيئة، وتوجيه التنمية المستدامة للمناطق الساحلية.
قال الدكتور فو آنه توان إن حداثة الدراسة تكمن في دمج وابتكار تقنيات الاستشعار عن بُعد والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية لحل مشكلة مراقبة جودة المياه المعقدة في خليج ها لونغ، مع توفير حلول عملية للتغلب على مشكلة نقص البيانات، وتقديم تحليل معمق ذي قيمة عملية عالية. وقد أنشأت الدراسة نماذج للتعلم الآلي، وعايرتها واختبرتها لتحقيق دقة تزيد عن 73%، وأنشأت خرائط لتوزيع هذه المعلمات حسب الموسم والمتوسط السنوي. بالإضافة إلى ذلك، تفتح الدراسة آفاقًا جديدة في تطبيق تقنية الاستشعار عن بُعد جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي لمراقبة جودة المياه، مما يدعم إدارة موارد المياه بفعالية في المناطق الساحلية الرئيسية.
نحو انتشار واسع النطاق عبر البحار
أضاف الدكتور فو آنه توان أن الدراسة اعتمدت على بيانات من القمر الصناعي سنتينل-2 (مستشعر MSI) خلال الفترة 2019-2023، بالإضافة إلى بيانات قياس فعلية من إدارة الموارد الطبيعية والبيئة في مقاطعة كوانغ نينه والإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (الولايات المتحدة الأمريكية) للتنبؤ بجودة المياه في منطقة الدراسة. في المجمل، تمت معالجة 78 صورة من صور الأقمار الصناعية وتحليلها على منصة جوجل للحوسبة السحابية. بعد ذلك، طُبقت خوارزميات التعلم الآلي، مثل: الغابة العشوائية، والانحدار المعزز، وانحدار AdaBoost، للتنبؤ بمؤشرات جودة المياه.
وفقًا للدكتور فو آنه توان، حددت الدراسة أيضًا نطاقات طيفية مهمة من صور أقمار سنتينل-2 الصناعية، مما يُسهم في تحسين نماذج التعلم الآلي وتقليل تكاليف جمع البيانات المستقبلية. وبناءً على نتائج النموذج، أنشأ فريق البحث خرائط توزيع جودة المياه المكانية والزمانية، مما يُساعد في رصد التقلبات وتوفير إنذار مبكر لمخاطر التلوث في خليج ها لونغ. ويمكن استخدام هذه الخرائط في إدارة الموارد المائية، ودعم حماية البيئة، وتوجيه التنمية المستدامة للمناطق الساحلية.
فيما يتعلق بالاتجاه البحثي القادم، قال الدكتور فو آنه توان إن فريق البحث يقترح في الفترة القادمة زيادة وتيرة الرصد وأخذ العينات، ودمج الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر مع بيانات صور الأقمار الصناعية لتحسين دقة معاملات الحساب. وعلى وجه الخصوص، سيساعد توسيع نطاق تكامل أنواع مختلفة من بيانات الأقمار الصناعية (حيث اختبر الفريق حاليًا 3 أنواع من الأقمار الصناعية) على زيادة وتيرة الرصد، ولن يقتصر على 4 معاملات لجودة المياه فحسب، بل يمكن توسيعه إلى 5 أو 6 أو أكثر. ومن أهم التوجهات القادمة أن ينشر الفريق هذا البحث على نطاق واسع في جميع أنحاء المناطق البحرية في فيتنام. ورغم أن لكل منطقة بحرية خصائصها الخاصة، إلا أنه باستخدام نفس المنصة وإطار البحث، يمكن تعديل أساليب الحساب لتحقيق نتائج دقيقة ومناسبة. ويتمثل الهدف النهائي في أن ينشئ الفريق نظامًا شاملًا للرصد والإشراف المستمرين على معاملات جودة مياه البحر. وسيوفر النظام معلومات مهمة للمخططين، مع إصدار تحذيرات في الوقت المناسب بشأن تلوث المياه، وخاصةً آثاره على تربية الأحياء المائية والقطاعات الاقتصادية البحرية الأخرى.
في تقييمه لنتائج هذا البحث، قال الأستاذ المشارك، الدكتور فام كوانغ فينه، عضو مجلس القبول في أكاديمية فيتنام للعلوم والتكنولوجيا، إنه من خلال تعزيز تطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث البيئة المائية، استخدم فريق البحث خوارزميات جديدة لمعالجة بيانات الاستشعار عن بُعد في أبحاث البيئة المائية الساحلية. ويُعدّ هذا مثالاً نموذجياً على التعاون العلمي الفعال، حيث نُشر بحث مشترك بين الجانبين في مجلة SCIE Q1، وهي مجلة دولية عالية الجودة، مما يُسهم في تعزيز التعاون البحثي العلمي بين فيتنام وبولندا، ويفتح آفاقاً جديدة للتنمية في كلا البلدين.
المصدر: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419
تعليق (0)