التجزئة الدلالية بالتعلم العميق: إطار واعٍ بعدم توازن الفئات للكشف عن الأعشاب والتبغ في صور الطائرات المسيرة

يتطلب التطبيق الدقيق للمبيدات في الزراعة الدقيقة الكشف الموثوق عن الأعشاب الضارة ونباتات التبغ معًا، حتى تُرش المبيدات على المناطق الموبوءة بالأعشاب بكفاءة دون إهدار أو إضرار بالمحصول، وقد أتاح التصوير الجوي بالطائرات المسيرة إمكانًا واعدًا للكشف الآلي الدقيق عن الأعشاب والتبغ على مستوى الحقل كاملًا، غير أن التمييز بين المحصول والعشب على مستوى البكسل الواحد يظل مهمة صعبة بسبب التشابه البصري وتداخل النباتات وتغير ظروف الإضاءة

وتعد التجزئة الدلالية من أبرز تقنيات الرؤية الحاسوبية لمعالجة هذه المشكلة، إذ تصنف كل بكسل في الصورة إلى فئته الدلالية، وقد أظهرت تقنيات التجزئة الدلالية القائمة على التعلم العميق وعدًا بدقة أعلى من مناهج التصنيف التقليدية في التعلم الآلي على مستوى البكسل، لكن أداءها يتأثر بمشكلة عدم توازن الفئات حين تكون بكسلات الأعشاب قليلة جدًا مقارنة ببقية عناصر الصورة، وتزداد أهمية هذه الحلول في البلدان الزراعية العربية التي تتسع فيها زراعة المحاصيل الصناعية وتتعاظم كلفة مكافحة الأعشاب يدويًا وكيميائيًا

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

تقدم الدراسة منهجًا جديدًا يعزز دقة التصنيف على مستوى البكسل بين فئتي المحصول والأعشاب، يتمثل في نموذج ديب لاب الإصدار الثالث بلس مقترنًا ببنية ريزنست، ودُرب النموذج باستخدام دالة خسارة مركبة تجمع بين إنتروبيا لوفاش المتقاطعة وأوزان فئات مرجحة بتردد الجذر التربيعي العكسي، وطُبق على مجموعة بيانات أعشاب التبغ الملتقطة بالطائرات المسيرة، وجاء تعديل أوزان الفئات بنموذج الجذر التربيعي العكسي استجابة لمحدودية عدد البكسلات المصنفة أعشابًا في الصور الجوية، إذ تشكل مجموعة البيانات المتاحة محدودة الحجم، وقد بسّط هذا التعديل عملية التجزئة ورفع قدرة النموذج على التقاط الفئة الأقل تمثيلًا

ثانيًا: أبرز النتائج

أظهرت التجارب على مجموعة بيانات أعشاب التبغ الملتقطة بالطائرات المسيرة تفوق النموذج المقترح في مؤشرات التجزئة الرئيسة، وفيما يأتي أبرز النتائج التي توصلت إليها الدراسة

1. بلغ متوسط الدقة الكلية للنموذج المقترح 95.93 في المئة على مجموعة بيانات أعشاب التبغ، بما يعكس سلامة التصنيف العام للبكسلات عبر فئات الصورة

2. بلغ متوسط التقاطع على الاتحاد 84.99 في المئة، وهو مؤشر يعكس جودة تطابق المناطق المتنبأ بها مع المناطق الحقيقية لكل فئة من فئات التجزئة

3. بلغ متوسط دقة الفئات 90.20 في المئة، بما يؤكد توازن أداء النموذج عبر فئتي المحصول والأعشاب رغم تفاوت تمثيلهما الكبير في بيانات التدريب

4. حقق النموذج المقترح أعلى متوسط للتقاطع على الاتحاد مقارنة بالمناهج السابقة، بما يشير إلى قدرته على الكشف الدقيق عن الأعشاب ونباتات التبغ في الصور الجوية للحقول

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تفتح هذه النتائج آفاقًا عملية لأنظمة الرش الذكي التي توجه المبيدات إلى بؤر الأعشاب وحدها، بما يخفض كلفة الإنتاج ويحد من الأثر البيئي للمبيدات ويحسن سلامة الغذاء، كما تقدم الدراسة درسًا منهجيًا عامًا في معالجة عدم توازن الفئات بترجيح الأوزان، وهو أسلوب قابل للنقل إلى مهام تجزئة أخرى في التصوير الطبي والصناعي والبيئي، ويفيد الباحثين العرب في مجالات الزراعة الذكية والرؤية الحاسوبية التطبيقية

وترتبط دقة التجزئة الدلالية بعوامل متعددة منها جودة الصور الجوية وارتفاع التحليق وظروف الإضاءة وكثافة الغطاء النباتي وتداخل ظلال النباتات، وتتطلب معالجتها بيانات تدريب متنوعة ونماذج قادرة على التعميم عبر المواسم والحقول المختلفة، كما أن مشكلة عدم توازن الفئات ليست خاصة بالزراعة وحدها بل تظهر في كل مهمة يكون فيها الهدف المراد كشفه نادرًا نسبيًا، ومن هنا تتجاوز قيمة الحل المقترح حدود الحقول الزراعية إلى تطبيقات الرصد البيئي وإدارة الغابات ومراقبة المحاصيل الاستراتيجية في الوطن العربي حيث تدعم هذه التقنيات قرارات الري والتسميد ومكافحة الآفات بصورة أدق

وخلاصة القول إن دمج بنية ديب لاب المتقدمة مع ترجيح الفئات بتردد الجذر التربيعي العكسي ودالة خسارة لوفاش منح نموذج التجزئة قدرة متميزة على كشف الأعشاب والتبغ في صور الطائرات المسيرة، بما يدعم توجهات الزراعة الدقيقة نحو إنتاج أكثر كفاءة واستدامة