الأرض
الثلاثاء 23 يونيو 2026 مـ 02:34 صـ 6 محرّم 1448 هـ
موقع الأرض
رئيس مجلس الإدارةخالد سيفرئيس التحريرمحمود البرغوثيالمدير العاممحمد صبحي
إجريتك 2026.. الطاقة الشمسية رهان مصر لتعزيز الإنتاج الزراعي ومواجهة تغيرات المناخ لماذا تظهر الحبوب الفارغة في سنابل الأرز؟.. خبير زراعي يكشف الأسباب وطرق الوقاية ”بحوث الصحراء” يشارك في مؤتمر الجمعية الأوروبية لتحلية المياه بمنطقة البحر المتوسط بالمغرب موجات الحر تهدد إنتاج البيض.. باحثة تكشف طرق حماية الدجاج البياض بأقل التكاليف الزراعة بالمنوفية تكثف الرقابة على توزيع الأسمدة داخل الجمعيات الزراعية مصر تنقل خبراتها في الصوامع إلى أفريقيا.. تعاون مصري رواندي لتعزيز الأمن الغذائي إحباط تهريب 23 جوالًا من السماد المدعم إلى السوق السوداء بأسيوط زبدة الفول السوداني.. صناعة غذائية متطورة تبدأ بالتحميص وتنتهي بالتعبئة الآمنة توصيات عاجلة للمزارعين بشأن الري والتغذية ومكافحة الآفات خلال الأيام المقبلة أسعار الذهب في مصر اليوم الإثنين 22 - 6 - 2026 وكيل زراعة سوهاج يتابع شكاوى المزارعين ويوجه بحلول فورية مدير المعمل المركزي للنخيل: نستخدم الاستشعار الصوتي لاكتشاف إصابات النخيل مبكرًا

الانتهاء من رفع الخرائط الرقمية لأربع مراكز بالدقهلية

انتهى الرفع المساحي لأربعة مراكز بمحافظة الدقهلية (طلخا - نبروه - أجا - دكرنس ) في خلال مدة لا تتجاوز ٣ أسابيع، وذلك بمجهود فريق العمل تحت إشراف الدكتور زكريا يحيى استشاري شركة AFC&NSCE وخبير مساعد المهندس محمد عبد الرحمن، وبمشاركة المهندس أسعد منادي وكيل وزارة الزراعة بالدقهلية والمهندس صلاح عبد الهادي مدير عام الزراعة المهندس زكريا عبد المنعم زكريا مسئول المشروع بالمحافظة و الدكتورة رغدة محمد فتحي مقرر المشروع بالدقهلية.

وذلك تحت رعاية الأستاذ علاء فاروق وزير الزراعة واستصلاح الأراضي، ووحدة تطوير الري الحقلي و التعاون المصرى الألمانى الوكالة الألمانية للتعاون الدولى GIZ وبإشراف الدكتورة عبير ابو المجد منسق المشروع ووحدة تطوير الري الحقلي.

جدير بالذكر أنه قد تم تدريب مجموعة من مهندسي مديرية الزراعة بالدقهلية والإدارات الزراعية التابعة لها على حصر المحاصيل الزراعية ومساحاتها بإستخدام صور أقمار صناعية حديثة عالية الدقة، وذلك بإستخدام برامج نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد للوصول لإجمالي مساحات المحاصيل المنزرعة بدقة عالية، وبالتالي يمكن حساب الاحتياج المائي؛ مما يسهل معه تحديد الطلب على المياه.

كما تم التدريب على تصنيف صور الأقمار الصناعية حسب نوع الأرض والمحصول المنزرع.

حيث أن التدريب كان يهدف إلى:-

أن تتضمن البيانات صورًا متعددة الطيفية (multispectral) وقد تشمل أيضًا بيانات طيفية عالية الدقة (hyperspectral).

تطبيق نموذج تعلم آلي Artificial Intelligent على بيانات صور الأقمار الصناعية لتصنيف الأراضى الزراعية.

هذا النوع من التصنيف يتطلب وجود بيانات تدريب مسبقة تحتوي على أمثلة معروفة للمحاصيل المختلفة التي يجب تصنيفها.

كيفية إستخدام بيانات الأقمار الصناعية متعددة الأطياف.

عمل إحصائيات مختلفة على البيانات والخرائط المنتجة من تصنيفات الزراعات المختلفة.