摘要
مع ارتفاع درجة حرارة الأرض وزيادة كثافة النشاط البشري، تحدث تغيرات كبيرة في نظام بيئيات البحيرات في الهيدرولوجيا والحرارة والتوازن البيئي وغيرها، وتظهر نماذج استجابة زمكانية وزمنية معقدة. شجع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مثل العمق في التعلم استخدام بيانات الرادار عن بعد بشكل ملحوظ في كشف التغيرات الزمانية والمكانية في البحيرات. في هذه الدراسة، نظمنا بشكل كامل تطورات الأبحاث الحديثة في مجال البحيرات لعصر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والاكتشاف الحديث، واكتشفنا أن هذا المجال يولي اهتماماً متزايداً لاستجابة البحيرات تحت ظروف ارتفاع درجة حرارة الأرض (بشكل خاص، زيادة الطقس الحار والظروف الجوية القصوى الأخرى). من أجل التصدي للتحديات السريعة للتغير المكاني والزماني في نظام بيئة البحيرات، تتحول وسائل المراقبة عن بعد تدريجياً إلى نمط مراقبة متكاملة من كوكب اصطناعي افتراضي + اقتران الفضاء الجوي والأرض وهذا يعزز بشكل قياسي دقة رصد حركة البحيرات في مجالات وأبعاد متعددة. في الوقت نفسه، يتطور نموذج الرصد عن بعد بشكل تدريجي من النماذج التقليدية/النماذج الميكانيكية إلى آليتين يقودهما النمط نموذج الميكانيك الظاهري + نموذج التعلم الآلي الخفي، مما يرفع تدريجياً من قدرة النموذج على محاكاة وتوقع العمليات الهيدرولوجية والحرارية والبيولوجية. كما ناقشت هذه الدراسة القدرة المحتملة لتكامل بيانات الرادار عن بعد وخوارزميات الذكاء الاصطناعي في المراقبة الطويلة الأجل وتوقعات السيناريو المستقبلية، مما يوفر إمكانيات جديدة لفهم البحيرات تحت ضغوط البيئة المعقدة واتجاهات التغير في المستقبل.
关键词
lake remote sensing;AI;climate change;aglorithm