دور الذكاء الاصطناعي في الكشف عن ظواهر التعرية الريحية في شرق محافظة واسطباستخدام RS  و GIS وعلاقته بالتنمية المستدامة

المؤلفون

  • م.م زهراء هادي عليوي جامعة واسط/ كلّيّة التربيّة للعلوم الإنسانيّة
  • أ.د. احمد هاشم عبد الحسين جامعة الكوفة ــ كلية التخطيط العمراني
  • أ.م.د عباس فاضل عبيد جامعة واسط / كلية التربية الأساسية

DOI:

https://doi.org/10.31185/eduj.Vol60.Iss3.4753

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي ، الاستشعار عن بعد ، نظم المعلومات الجغرافية ، التحليل الانعكاسي

الملخص

تعد الرياح أحد العوامل التحاتية الدائمة الأثر في تشكيل المظهر الجيومورفولوجي العام، إذ ان عمل الرياح مألوف في أي مكان تكون فيه المواد السطحية مفككة وغير محمية بالنبات الطبيعي فالرياح عامل جيومورفولوجي في البيئات الجافة مع توافر ترب دقيقة الحبيبات والرواسب وعمليات نقلها بوساطة الزحف والقفز والتبعثر او التناثر والتعلق كما ان قدرة الرياح على التعرية والجر ونقل جسيمات التربة والصخور يعتمد على طبيعة السطح والتربة والصخور وكذلك على سرعة الرياح. لا شك في انّ عمل الرياح أضعف من عمل المياه والجليد في عملية التعرية والنقل، لذا نجد لها مجالاً واسعاً في المناطق الصحراوية التي  تنشط فيها، مما تكون اشكالاً ارضية ناتجة عن عملها في الموائد الصخرية والمسلات الصخرية، فضلاً عن الاشكال الاخرى الناتجة عن الارساب الريحي والمتمثلة بالكثبان الرملية مثل: الكثبان الهلالية والطولية والنبخة (النبكة) والنجمية والمستعرضة في المناطق التي تقل فيها سرعة الرياح. بات من الضروري مراقبة مناطق الكثبان الرملية وذلك باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد ومراقبة انتشار الكثبان الرملية يعد أمراً مهماً وضرورياً للسيطرة على المخاطر الطبيعية؛ لذا تهتم الدراسات الجيومورفولوجية بأتباع أحدث الوسائل والتقنيات في الوصول الى أدقّ النتائج،  لذا سعت الدراسة الى استخدام أفضل البرامج مثل الذكاء الاصطناعي في تحديد حقول الكثبان الرملية ومساحاتها بعد الاستعانة بالمرئيات الفضائية كحقول الغريبة وشيخ سعد وجصان

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

Ali, E. (2022). Detection of Dunes Using Multispectral Satellite Images Based on Machine Learning Techniques. PH.D. (Unpublished), Faculty of Computer Science and Mathematics, University of Kufa.

F.E Russell. (n.d.). Land Forms and maps . III ustratadby David fead away , perg mon press .

Fan،Rong-En،Kai-Wei Chang, X.-R.-J. (2008). LIBLINEAR: A library for large linear classification. the Journal of machine Learning research 9.

H. Jiang. (2021). Machine Learning Fundamentals، A Concise Introduction. Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/9781108938051

Suthaharan, S. (2016). "Support vector machine." Machine learning models and algorithms for big data classification: thinking with examples for effective learning. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7641-3

الدراسة الميدانية بتاريخ 4/3/2023. (بلا تاريخ).

سعد جاسم محمد،ياسين ضلحي عواد حسن،الدليمي. (2002). اساسيات علم الجيومورفولوجيا. ط1، الدار العلمية الدولية للنشر والتوزيع.

ظافر مندل عطية الحصيني. (2013). جيومورفية الكثبان الرملية جنوب محافظة ذي قار باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية . رسالة ماجستير (غير منشورة) ، جامعة ذي قار ، كلية الآداب .

عبد الجبار جلوب حسن المالكي. (1995). دراسة حركة وتثبيت الكثبان الرملية في منطقة شيخ سعد بالعراق. اطروحة دكتوراه (غير منشورة)، جامعة البصرة، كلية الزراعة.

عدنان باقر،مهدي محمد علي النقاش،الصحاف. (1989). الجيوموفولوجي. مطبعة جامعة بغداد.

علي الشيب . (2011). الكثبان الرملية . قسم الجغرافية ، كلية الآداب ، جامعة قطر .

مريم عبد الامير مطرود الطائي. (2016). جيومورفية الكثبان الرملية في قضاء الرفاعي. رسالة ماجستير(غير منشوره) جامعة ذي قار، كلية الآداب.

وفيق حسين، عبد الوهاب الخشاب،الدباغ. (1964). اشكال سطح الارض . بغداد: مطبعة دار الزمان.

ولاء كامل صبري حسين الاسدي. (2010). الكثبان الرملية في محافظة المثنى (دراسة جيومورفية تطبيقية). رسالة ماجستير (غير منشورة) ، جامعة بغداد، كلية الآداب.

التنزيلات

منشور

2025-08-28

إصدار

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

م.م زهراء هادي عليوي, أ.د. احمد هاشم عبد الحسين, & أ.م.د عباس فاضل عبيد. (2025). دور الذكاء الاصطناعي في الكشف عن ظواهر التعرية الريحية في شرق محافظة واسطباستخدام RS  و GIS وعلاقته بالتنمية المستدامة. مجلة كلية التربية, 60(3), 231-252. https://doi.org/10.31185/eduj.Vol60.Iss3.4753