Environmental Hazard Prediction Application Using Deep Learning in ArcGIS Pro التنبؤ بالمخاطر البيئية باستخدام التعلم العميق

Mona Younis

Detailed steps to implement environmental hazard prediction using deep learning in Arc GIS Pro ...

أولاً، تحتاج إلى جمع البيانات المتعلقة بالبيئة التي ترغب في تحليلها:

• صور الأقمار الصناعية: بيانات عن الطقس، هطول الأمطار، ودرجة الحرارة.
• البيانات الهيدرولوجية: مستويات الأنهار والجداول.
• خرائط التضاريس: ارتفاعات الأرض والانحدار، لأنها تؤثر على تدفق المياه.
• البيانات المناخية التاريخية: لتحديد الأنماط المناخية السابقة وربطها بالأخطار الطبيعية.

ArcGIS Pro إعداد بيئة

• ArcGIS Pro افتح وأنشئ مشروعًا جديدًا
• قم بتحميل جميع البيانات الجغرافية والمناخية في قاعدة بيانات جغرافية
• (Geodatabase) لتسهيل الوصول إليها ومعالجتها
• تحقق من أن البيانات الجغرافية متناسقة ومحددة في نفس نظام الإحداثيات
• (Coordinate Reference System) بناء نموذج التعلم العميق

التحضير لاستخدام التعلم العميق

• ArcGIS Deep Learning Libraries تأكد من أنك قمت بتثبيت

جمع بيانات التدريب

• قم بتحديد المواقع التي حدثت فيها كوارث طبيعية سابقة (مثل الفيضانات أو الزلازل) واستخدمها كبيانات تدريب لنموذج التعلم العميق
• لتدريب نموذج التعلم العميق باستخدام بيانات صور الأقمار الصناعية والبيانات الجغرافية الأخرى

Train Deep Learning Model يمكنك استخدام أداة مثل

تطبيق نموذج التعلم العميق على البيانات الجديدة

أ. تصنيف المناطق الخطرة

• بعد تدريب النموذج ، استخدم أداة لتطبيق النموذج المدرب على بيانات جغرافية جديدة (مثل بيانات الطقس الحديثة أو صور الأقمار الصناعية)

Classify Objects Using Deep Learning

• هذه الخطوة ستساعد في تصنيف المناطق التي قد تكون معرضة لخطر كارثة مثل الفيضانات أو الزلازل

ب. التنبؤ بالتهديدات البيئية

• استخدم نموذج التعلم العميق لتقديم تنبؤات زمنية باستخدام أداة ، والتي تتيح لك تحليل الأنماط الزمنية والمكانية للكوارث السابقة والتنبؤ بتكرارها أو احتمالية حدوثها في المستقبل

Space Time Pattern Mining

• The Space Time Pattern Mining toolbox contains statistical tools for analyzing data distributions and patterns in the context of both space and time. The toolbox contains toolsets for clustering analysis, forecasting, and tools that are helpful for visualizing the data stored in the space-time .

تحليل النتائج

• قم بتحليل النتائج التي ينتجها النموذج عن طريق عرض خرائط التنبؤ التي تم إنشاؤها باستخدام الأدوات في ArcGIS Pro.
• على سبيل المثال، يمكنك تحديد المناطق المعرضة لخطر الفيضانات المرتفعة بناءً على البيانات الجغرافية وتنبؤات الطقس

إنشاء تحذيرات وتوصيات استباقية

• بناءً على النتائج، قم بإنشاء خريطة تحذير (Hazard Map) توضح المناطق الخطرة
• يمكنك إضافة طبقات بيانات إضافية، مثل طبقات البنية التحتية (الطرق، المستشفيات، إلخ)، لتقديم توصيات حول كيفية التعامل مع الخطر وتوزيع الموارد

مشاركة النتائج والتقارير

• قم بمشاركة خرائط التنبؤ بالكارثة البيئية مع أصحاب المصلحة أو الجهات الحكومية باستخدام

ArcGIS Online or Web AppBuilder

• لإنشاء تطبيق تفاعلي يعرض المناطق المتأثرة والخطط المحتملة للاستجابة السريعة

ArcGIS Pro أدوات المستخدمة في

• Train Deep Learning Model: لتدريب النموذج باستخدام بيانات سابقة
• Classify Objects Using Deep Learning: لتصنيف المواقع بناءً على التنبؤات
• Space Time Pattern Mining: لتحليل الأنماط الزمنية والمكانية
• Hazard Mapping Tools: لتحديد المناطق المتأثرة ومخاطر الكوارث

باستخدام هذه الخطوات، يمكنك الاستفادة من التعلم العميق لتحسين دقة التنبؤ بالكوارث الطبيعية