دفاع أطروحة دكتوراه في «الذكاء الاصطناعي» للسيد موسى مصطفى

يسر الجامعة الأورومتوسطية بفاس (UEMF) أن تُعلم الجمهور

بمناقشة أطروحة دكتوراه في «الذكاء الاصطناعي»

ستُعقد مناقشة الأطروحة يوم الثلاثاء 9 ديسمبر 2025، الساعة 09:00 صباحاً في الجامعة الأورومتوسطية بفاس

المكان: القاعة الرئيسية للحاضنة (LOC001994)

ستُقدّم الأطروحة من قبل السيد موسى MUSTAPHA

تحت عنوان:

«دفع الزراعة المستدامة بالذكاء الاصطناعي وتقنيات الاستشعار عن بعد: تطبيقات في جودة مياه الري، تقييم الجفاف، وتوقع غلة المحاصيل»

ملخص عام

يزداد عدد السكان العالمي وتتصاعد آثار تغير المناخ، ما يجعل ندرة المياه والجفاف المتكرر تهددان إنتاجية الزراعة والأمن الغذائي بشكل متزايد، خاصة في المناطق الجافة وشبه الجافة. تستفيد هذه الأطروحة من الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والاستشعار عن بعد لتحسين إدارة الموارد المائية وتعزيز الزراعة المستدامة في المناطق المعرضة للجفاف. يركز البحث على ثلاثة مجالات رئيسية: تقييم الجفاف، جودة وكمية مياه الري، وتوقع غلة المحاصيل. تمت مراجعة شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في تقييم جودة مياه الري (IWQ) وحددت الثغرات والفرص البحثية الحرجة. استناداً إلى هذه الرؤى، طُوّر إطار متقدم لتعلم الآلة لتصنيف جودة مياه الري، محققاً دقة تصل إلى 98.5%. بالنسبة لكمية المياه، صُمّم نموذج لتوقع التبخر النتح المرجعي (ETo) في مناطق تندر فيها البيانات باستخدام مجموعات بيانات مناخية جزئية وكاملة (أرضية وشبكية (AgERA5))، أظهرت نتائجها دقة عالية (R² > 0.95). ومع ذلك، قللت مجموعة بيانات AgERA5 قليلاً من تقديرات القياسات الأرضية. تم تقييم شدة الجفاف باستخدام بيانات Sentinel-2 وMODIS بالاشتراك مع تقنيات تعلم الآلة، كاشفاً عن علاقات قوية بين تراجع الأراضي الزراعية، شدة الجفاف (من خلال مؤشر صحة النبات)، وتفاوت الأمطار في المناطق شبه الجافة. طُوّر إطار لتقييم الإجهاد الناتج عن الجفاف مخصص للمحاصيل اعتماداً على بيانات الاستشعار عن بعد ونموذج هجين 1D-CNN-GRU لتوقع مؤشر تلبية احتياج الماء للحبوب (WRSI) باستخدام رطوبة التربة من SMAP والبيانات المناخية الشبكية (AgERA5 وCHIRPS) لمراقبة صحة المحاصيل. حقق النموذج R² بقيمة 0.98. أكدت التجارب الميدانية صلاحية هذه الأطر لتوقع غلة القمح، باستخدام نموذج انتباه مبني على CNN–GRU دمج بيانات AgERA5 مع قياسات ميدانية، محققاً R² بقيمة 0.95. أكدت هذه التجارب أن الري التكميلي في المناطق شبه الجافة يمكن أن يزيد الإنتاجية بشكل كبير مع الحفاظ على المياه العذبة. تُبرز هذه الدراسة الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بعد لإدارة المياه الزراعية بدقة وقابلية للتوسع وبتكلفة فعّالة. تطوّر المنهجيات الزراعة الدقيقة وتدعم أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة، مقدِّمة حلولاً عملية للمناطق ذات ندرة المياه لتعزيز الأمن الغذائي والاستدامة.

. ستُقدّم هذه الأطروحة أمام أعضاء اللجنة: الاسم الكامل الرتبة المؤسسة الدور الأستاذ عبد الغفور مارفاك أستاذ كامل الجامعة الأورومتوسطية بفاس رئيس اللجنة الأستاذ نبيل الأكاد أستاذ كامل جامعة سيدي محمد بن عبدالله مراجع الأستاذ عمر اللوطاسي أستاذ كامل جامعة مولاي إسماعيل، الرشيدية مراجع الأستاذ زرهون مساعدي أستاذ كامل المدرسة الوطنية للفلاحة بمكناس مراجع الأستاذ محمد ونعان أستاذ كامل جامعة مولاي إسماعيل، مكناس ممتحن الأستاذ علوي شكيب أستاذ مشارك الجامعة الأورومتوسطية بفاس ممتحن الأستاذ أحمد الهلالي العلوي أستاذ كامل الجامعة الأورومتوسطية بفاس مشرف الرسالة الأستاذ محمد زين الدين أستاذ مساعد الجامعة الأورومتوسطية بفاس مشرف مشارك