摘要
مع ارتفاع درجات الحرارة وزيادة كثافة الأنشطة البشرية، يحدث تغير ملحوظ في نظام بيئي البحيرات من حيث التدفق المائي والحرارة والتوازن البيئي، مما يظهر نمط استجابة زمكانياً معقداً. شجّع التطور الكبير في تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق بشكل كبير دور البيانات الكبيرة للرصد عن بعد في كشف تغيرات الزمكان في البحيرات. يعتمد هذا البحث على الدراسات السابقة، عرضت هذه الورقة التطورات الأخيرة في مجال رصد البحيرات بتقنيات الذكاء الاصطناعي، ووجدت أن هذا المجال يولي اهتمامًا متزايدًا لاستجابة البحيرات الشاملة تحت ظروف تغير المناخ (وخاصة موجات الحر الشديدة وما شابه). من أجل التصدي لتحديات التغيرات السريعة في المقياس الزماني والمكاني لنظام بيئي البحيرات، تحولت وسائل المراقبة عن بعد إلى نمط شامل للمراقبة المتعددة المصادر بواسطة رصد سماوي أرضي متكامل، مما أدى إلى تعزيز دقة ونطاق تغطية مراقبة البحيرات الديناميكية في أواخر متناول العين بالمقارنة مع المقاييس العديدة والأبعاد.. في هذه الأثناء، تتطور النماذج الرصد البعيد من النماذج التقليدية الخبرية/الآلية إلى آلية القيادة المفهومية والنماذج التعلم الآلي الكامنة بشكل تدريجي، وهذا يساهم بشكل متزايد في تحسين قدرات محاكاة وتنبؤ التغيرات المائية والحرارية والبيولوجية. تناولت هذه الورقة أيضًا دمج البيانات الكبيرة للرصد عن بعد وخوارزميات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المحتملة للرصد الطويل الأمد وتنبؤات المشاهد المستقبلية، مما يوفر إمكانيات جديدة لتحقيق زخم البيئة المعقدة تحت الضغوط البيئية وتوجيهات التغير المستقبلي.
关键词
lake remote sensing;AI;climate change;aglorithm