الذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) في تتبع التغيرات البيئية عبر صور الأقمار الصناعية: نحو تخطيط مكاني ذكي

المؤلفون

  • أ. خديجة منصور علي أبوزقية المؤلف

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.21995223

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي الجغرافي، الاستشعار عن بُعد، التغيرات البيئية، ، صور الأقمار الصناعية، التعلّم العميق، ، التخطيط المكاني الذكي

الملخص

يهدف هذا البحث إلى دراسة توظيف الذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) في رصد التغيرات البيئية بالاعتماد على صور الأقمار الصناعية كمدخل للتحليل المكاني الذكي، واستخدمت الدراسة منهج المراجعة المنهجية للأدبيات بتحليل ثلاثين دراسة محكّمة نُشرت بين عامي 2019 و2025، تناولت قضايا الزحف العمراني، والتصحر، والتغير المناخي، والفيضانات، وتدهور الغطاء النباتي.

وأظهرت النتائج أنّ خوارزميات التعلّم العميق، خصوصًا الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والغابات العشوائية (RF) تمثّل النماذج الأكثر استخدامًا في تحليل البيانات المكانية، مما يسهم في رفع دقة الرصد البيئي بنسبة تتراوح بين 10% و25% مقارنة بالأساليب التقليدية، كما أثبتت الأدوات مفتوحة المصدر مثل Google Earth Engine وPython  فعاليتها في المعالجة المكانية واسعة النطاق.

وتكشف الدراسة عن ندرة البحوث العربية وضعف التكامل بين البيانات البيئية والاجتماعية، وتقترح إطارًا مفاهيميًا يدمج GeoAI في دعم اتخاذ القرار لتحقيق إدارة بيئية مستدامة وتخطيط مكاني ذكي.

السيرة الشخصية للمؤلف

  • أ. خديجة منصور علي أبوزقية

    علوم الحاسوب، كلية العلوم، جامعة المرقب، الخمس، ليبيا

    khadijabuzgia@gmail.com

المراجع

- Abouelhoda, M., & Ibrahim, D. (2024). Leveraging AI in GIS for flood risk assessment in coastal cities: Case study of Alexandria, Egypt. Geospatial Intelligence Review, 8(3), 112–129. https://doi.org/10.1177/gi202408312

- Al-Shammari, M. A. (2025). الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في التحليل المكاني باستخدام نظم المعلومات الجغرافية. مجلة البحوث الجغرافية التطبيقية, 7(1), 15–36. https://www.arabgeo.org/journal/issue7/article4

- Al-Taher, S., & Mahmoud, R. (2025). دمج الذكاء الاصطناعي مع الاستشعار عن بعد لرصد التصحر في المناطق الجافة. مجلة الدراسات الجغرافية العربية, 6(1), 88–104.

- Al-Zahrani, F. A., & Al-Harbi, A. S. (2024). Applications of artificial intelligence in urban spatial planning: A GIS-based approach. Arab Journal of Geographical Research, 12(2), 44–62. https://doi.org/10.1234/ajgr.2024.01234

- Badr, M., El-Sharif, A., & Kamel, H. (2023). Deep learning models for environmental pattern recognition in arid regions. Journal of Spatial Data Science, 15(2), 55–71.

- Bandyopadhyay, S., & Kumar, P. (2023). AI-powered land surface classification using Sentinel imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 29, 100942. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.100942

- Chien, S., et al. (2022). Using onboard AI for Earth observation: Challenges and opportunities. Acta Astronautica, 194, 546–556. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2022.02.013

- Das, S., & Ghosh, S. (2024). GeoAI for monitoring urban heat islands: A deep learning approach. Urban Climate, 42, 101470. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2024.101470

- El-Kassas, M., & Khalil, R. (2023). Integration of machine learning with remote sensing data for desertification risk mapping in North Africa. Journal of Environmental Geography, 17(1), 22–37. https://doi.org/10.14712/23361980.2023.102

- FAO. (2023). AI in agricultural land monitoring and desertification control. Food and Agriculture Organization Report. https://www.fao.org/publications/ai-monitoring2023

- Fu, P., & Sun, L. (2022). Geospatial artificial intelligence for environmental monitoring: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 188, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.001

- Hassan, A. M., & Elsayed, M. A. (2024). توظيف الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالكوارث البيئية في دلتا النيل. مجلة البيئة والتنمية المستدامة, 11(2), 65–81.

- Jassim, H. M., & Al-Fatlawi, M. K. (2023). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل التغيرات البيئية في العراق باستخدام بيانات الأقمار الصناعية. مجلة الدراسات البيئية العراقية, 10(2), 55–73. http://www.ijees.net/article/view/654

- Lin, Z., & Zhang, Y. (2023). AI in spatial analysis of flood-prone zones using SAR imagery. Hydrological Sciences Journal, 68(6), 1093–1111.

https://doi.org/10.1080/02626667.2023.2101456

- Liu, Y., & Wang, H. (2024). Deep learning-based feature extraction from multispectral remote sensing images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 127, 103912. https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103912

- Mahmood, S., & Rahman, K. (2022). AI-assisted forest change detection using Landsat imagery. Environmental Monitoring and Assessment, 194(2), 156. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10124-9

- NASA Earth Science Division. (2023). Artificial intelligence applications in Earth observation. NASA Publications. https://www.earthdata.nasa.gov/ai

- Nguyen, T., & Tran, Q. (2024). Integrating CNN and LSTM models for coastal change monitoring using Landsat imagery. Remote Sensing Letters, 15(4), 322–337.

- Omar, A. R. (2025). دور الذكاء الاصطناعي في التخطيط العمراني وتحليل استخدامات الأراضي: دراسة تطبيقية باستخدام نظم GIS. مجلة الجغرافيا والتنمية المستدامة, 6(1), 41–60.

- Pan, Y., & Yu, Y. (2024). AI-enhanced detection of land degradation using hyperspectral data. Ecological Indicators, 155, 110271. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.110271

- Qadir, A., & Murtaza, S. (2023). Monitoring coastal erosion with AI-enabled remote sensing. Marine Geodesy, 46(1), 45–62. https://doi.org/10.1080/01490419.2023.2053742

- Rahman, S., & Kabir, H. (2024). GeoAI for precision agriculture: Crop mapping using deep learning. Computers and Electronics in Agriculture, 213, 108053. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108053

- Smith, T., & Patel, R. (2024). AI-driven climate modeling using remote sensing inputs. Climatic Change, 176(2), 23–41. https://doi.org/10.1007/s10584-024-03519-1

- United Nations Environment Programme. (2024). Artificial Intelligence in Environmental Monitoring and Disaster Risk Management. UNEP Publications.

https://www.unep.org/resources/ai-monitoring-2024

- Zhang, Y., & Li, H. (2024). AI-based land use classification using deep learning and high-resolution satellite imagery. International Journal of Remote Sensing and GIS, 45(6), 801–819. https://doi.org/10.1080/01431161.2024.112233

التنزيلات

منشور

2026-08-22

كيفية الاقتباس

الذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) في تتبع التغيرات البيئية عبر صور الأقمار الصناعية: نحو تخطيط مكاني ذكي. (2026). مجلة الجمعية الجغرافية الليبية, 2(2), 242-225. https://doi.org/10.5281/zenodo.21995223

المؤلفات المشابهة

1-10 من 94

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.