فيتنام تطبق الذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بعد لمراقبة جودة مياه البحر لأول مرة

يجمع البحث الذي أجراه علماء فيتناميون وبولنديون بين الذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بعد لمراقبة جودة مياه البحر، مما يدعم إدارة موارد المياه بشكل فعال في المناطق الساحلية الرئيسية.

يفرض التطور الاجتماعي والاقتصادي في السنوات الأخيرة العديد من التحديات البيئية في خليج ها لونج ومنطقة كوا لوك (مقاطعة كوانج نينه)، وخاصة انخفاض جودة مياه البحر، مما يهدد النظام البيئي البحري المتوطن.

وفي الوقت نفسه، فإن طرق الرصد التقليدية مثل أخذ العينات وتحليلها في الموقع لها العديد من القيود من حيث التكلفة والوقت ونطاق الرصد.

وفي مواجهة هذا الواقع، تعاون العلماء الفيتناميون والبولنديون لنشر الأبحاث حول تطبيق الاستشعار عن بعد والذكاء الاصطناعي في مراقبة جودة المياه - وهو نهج حديث واقتصادي يسمح بالمراقبة المستمرة على مساحة كبيرة.

تساعد مهمة البحث التعاونية المشفرة QTPL01.03/23-24، والتي يتم تنفيذها بشكل مشترك من قبل مركز فيتنام للفضاء (أكاديمية فيتنام للعلوم والتكنولوجيا) والمعهد البولندي للجيوفيزياء (الأكاديمية البولندية للعلوم)، في توفير أدوات مراقبة أكثر فعالية لحماية البيئة البحرية في المناطق الساحلية الرئيسية.

النهج الحديث

وقال الدكتور فو آنه توان، نائب المدير العام لمركز الفضاء الفيتنامي، والمسؤول عن المهمة، إن هذا هو أول مشروع في فيتنام يستخدم في وقت واحد بيانات القمر الصناعي Sentinel-2 وخوارزميات التعلم الآلي المتقدمة ومنصة GEE (منصة الحوسبة السحابية من Google) لنمذجة ومراقبة معايير جودة المياه مثل درجة حرارة السطح والمواد الصلبة المعلقة والكلوروفيل-أ والطلب الكيميائي للأكسجين.

ومن خلال نتائج النموذج، قام فريق البحث ببناء خرائط توزيع جودة المياه المكانية والزمانية، مما يساعد على مراقبة التقلبات وتوفير الإنذار المبكر لمخاطر التلوث في خليج ها لونج وكوا لوك.

تعتبر هاتان المنطقتان المائيتان استراتيجيتين في مقاطعة كوانج نينه، وهما ليستا غنيتين بالمناظر الطبيعية والقيم البيئية فحسب، بل تلعبان أيضًا دورًا مهمًا في التنمية الاقتصادية والسياحية للمقاطعة.

يمكن استخدام هذه الخرائط في إدارة الموارد المائية، ودعم حماية البيئة، وتوجيه التنمية المستدامة للمناطق الساحلية.

تنظيف البيئة في خليج ها لونغ. (صورة: ثانه فان/وكالة الأنباء الفيتنامية)

وقال الدكتور فو آنه توان إن حداثة البحث تكمن في التوليف والتطبيق الإبداعي لتقنيات الاستشعار عن بعد والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية لحل المشكلة المعقدة المتمثلة في مراقبة جودة المياه في خليج ها لونج، مع توفير حلول مجدية للتغلب على تحدي نقص البيانات وتوفير تحليل متعمق ذي قيمة عملية عالية.

وأنشأت الدراسة نماذج التعلم الآلي ومعايرة لها لتحقيق دقة تزيد عن 73% وإنشاء خرائط لتوزيع هذه المعلمات حسب الموسم وحسب المتوسط ​​السنوي.

علاوة على ذلك، تفتح الدراسة أيضًا نهجًا جديدًا لتطبيق تكنولوجيا الاستشعار عن بعد جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي لمراقبة جودة المياه، وبالتالي دعم إدارة موارد المياه بشكل فعال في المناطق الساحلية الرئيسية.

نحو انتشار واسع النطاق عبر البحار

وأضاف الدكتور فو آنه توان أن الدراسة استخدمت بيانات من القمر الصناعي سنتينل-2 (مستشعر MSI) في الفترة 2019-2023، جنبًا إلى جنب مع بيانات القياس الفعلية من إدارة الموارد الطبيعية والبيئة في مقاطعة كوانج نينه والإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (الولايات المتحدة الأمريكية) للتنبؤ بجودة المياه في منطقة الدراسة.

تمت معالجة وتحليل 78 صورة ملتقطة عبر الأقمار الصناعية على منصة جوجل للحوسبة السحابية. ثم طُبقت خوارزميات التعلم الآلي، مثل خوارزمية الغابة العشوائية، وخوارزمية الانحدار المعزز، وخوارزمية انحدار AdaBoost، للتنبؤ بمؤشرات جودة المياه.

وبحسب الدكتور فو آنه توان، حددت الدراسة أيضًا نطاقات طيفية مهمة من صور أقمار Sentinel-2 الصناعية، مما يساهم في تحسين نماذج التعلم الآلي وتقليل تكاليف جمع البيانات في المستقبل.

سيتم تطبيق البحث في جميع أنحاء بحار فيتنام. (الصورة: فيت هوانغ/وكالة الأنباء الفيتنامية)

وبناء على نتائج النموذج، قام فريق البحث ببناء خرائط توزيع جودة المياه المكانية والزمانية، مما يساعد على مراقبة التقلبات وتوفير الإنذار المبكر لمخاطر التلوث في خليج ها لونج.

يمكن استخدام هذه الخرائط في إدارة الموارد المائية، ودعم حماية البيئة، وتوجيه التنمية المستدامة للمناطق الساحلية.

وفيما يتعلق باتجاهات البحث المستقبلية، قال الدكتور فو آنه توان إنه في الفترة المقبلة، يقترح فريق البحث زيادة وتيرة المراقبة وأخذ العينات، ومواصلة دمج الذكاء الاصطناعي مع بيانات صور الأقمار الصناعية لتحسين دقة معلمات الحساب.

وعلى وجه الخصوص، فإن توسيع نطاق تكامل أنواع مختلفة من بيانات الأقمار الصناعية (حاليا، قام الفريق باختبار 3 أنواع من الأقمار الصناعية) سيساعد في زيادة وتيرة الرصدات وعدم الاقتصار على 4 معايير لجودة المياه فحسب، بل يمكن توسيعها إلى 5 أو 6 أو أكثر.

ومن بين الاتجاهات المهمة القادمة أن تقوم المجموعة بنشر هذا البحث على نطاق واسع في جميع أنحاء بحار فيتنام.

على الرغم من أن كل منطقة بحرية لها خصائصها الخاصة، إلا أنه باستخدام نفس منصة البحث والإطار، يمكن تعديل أساليب الحساب للحصول على نتائج دقيقة ومناسبة.

الهدف النهائي للفريق هو إنشاء نظام شامل لمراقبة ومراقبة معايير جودة مياه البحر بشكل مستمر.

وسوف يوفر النظام معلومات مهمة للمخططين، وسيصدر تحذيرات في الوقت المناسب بشأن تلوث المياه، وخاصة التأثيرات على تربية الأحياء المائية وغيرها من القطاعات الاقتصادية البحرية.

وفي تقييمه لنتائج هذا البحث، قال الأستاذ المشارك الدكتور فام كوانج فينه، عضو مجلس القبول في أكاديمية فيتنام للعلوم والتكنولوجيا، إنه من خلال تعزيز تطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث بيئة المياه، استخدم فريق البحث خوارزميات جديدة لمعالجة بيانات الاستشعار عن بعد في أبحاث بيئة المياه الساحلية.

ويعد هذا مثالاً نموذجياً للتعاون العلمي الفعال من خلال النشر المشترك بين الجانبين في مجلة SCIE Q1 - وهي مجلة دولية عالية الجودة؛ وبالتالي المساهمة في تعزيز التعاون البحثي العلمي بين فيتنام وبولندا، وفتح اتجاهات جديدة للتنمية لكلا البلدين.

(فيتنام+)

المصدر: https://www.vietnamplus.vn/viet-nam-lan-dau-tien-ung-dung-ai-va-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien-post1044935.vnp