مثل الغبار الجوي بوصفه عاملا رئيسيا يؤثر على البيئة الجوية وتغير المناخ وصحة الإنسان، تلقى عملية مراقبته اهتماما واسعا خلال الخمسين عامًا الماضية. مع تطور تقنيات المراقبة عن بعد، أصبحت الملاحة الفضائية وسيلة مهمة لاكتساب خصائص الغبار الجوي على مستوى العالم. مع الأخذ في الاعتبار أن الطرق التقليدية لجدول البحث تبسيط في حد ما في تيسير هذه العملية، فإنها لا تزال غير قادرة على تلبية مطالب دقة العكس ومعالجة المعلومات المكانية في الوقت الحقيقي. في السنوات الأخيرة، جلب التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي تغييرا كبيرا لمجال ملاحة الغبار الجوي. فإن خوارزميات التعلم الآلي لا تساهم فقط بشكل كبير في تعزيز كفاءة العكس، بل لديها أيضا الإمكانية لحل مشكلات العكس التقليدية في مجال البحث الفيزيائي (مثل مشكلة فصل الأرض والجو التي تعترض الباحثين منذ فترة طويلة)، وتساعد في دفع عمليات العكس الفضائية للغبار الجوي إلى مرحلة التطور الذكي. يقوم هذا المقال بترتيب ذلك الاتجاه من خلال كشط تاريخ عكس المراقبة الفضائية للغبار الجوي وتحليل الأوجه الإيجابية والسلبية الرئيسية للطرقالتقليدية للتعلم الآلي في تطبيق الغبار الجوي، ويُستكشف وجهًا للأبعادي للذكاء الاصطناعي في مجال المراقبة الفضائية للغبار الجوي واتجاهه المستقبلي، ليُقدم مرجعا لباحثي مراقبة الغبار الجوي.

غبار جوي؛ الملاحة الجوية؛ التعلم الآلي؛ الذكاء الاصطناعي؛ خوارزمية العكس