الأرض
الجمعة 4 أبريل 2025 مـ 07:15 مـ 6 شوال 1446 هـ
موقع الأرض
رئيس مجلس الإدارةخالد سيفرئيس التحريرمحمود البرغوثيالمدير العاممحمد صبحي
تراجع أسعار النفط يضغط على أسواق الزيوت النباتية وسط مخاوف الركود الصين ترد على واشنطن.. رسوم جمركية بنسبة 34% على جميع السلع الأمريكية مكافحة الآفات تستعد للموسم الصيفي.. غرفة عمليات ورصد ميداني لحماية المحاصيل انهيار سوق الأسهم الأمريكية بسبب رسوم ترامب.. أكبر تراجع منذ جائحة كورونا وزيرا الزراعة والبيئة ومدير الفاو يتفقدون أعمال تطوير المتحف الزراعي استعدادًا لمعرض زهور الربيع مصر تهيمن على سوق الفراولة المجمدة في جمهورية الدومينيكان بزيادة قياسية في الصادرات عاصفة تجارية.. رسوم ترامب الجمركية تشعل توترات التجارة العالمية خبراء فيسيولوجيا نباتات: لا مخاوف من رش المغذيات والمبيدات أثناء التزهير خبراء تغذية وفيسيولوجيا: هذه فوائد السليكا للنباتات.. فيديو قفزة قياسية في صادرات الكرنب الألباني بفضل الطلب الأوروبي المتزايد وسط مخاوف بشأن الطلب.. انخفاض صادرات القمح الأوروبي لأدنى مستوى في 7 أشهر تصعيد تجاري جديد: ترامب يفرض رسوما جمركية ويشعل ردود الفعل العالمية

الانتهاء من رفع الخرائط الرقمية لأربع مراكز بالدقهلية

انتهى 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.

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.