مشروع بحثي تجريبي · ذمار، اليمن

تحليل الإشارات الزراعية من السلاسل الزمنية للأقمار الصناعية

Yemen-CropWatch يستكشف تصنيف مؤشرات الغطاء النباتي المرتبط بالزراعة باستخدام بيانات Sentinel‑2 الشهرية لعام 2024 وتمثيلات زمنية مستخرجة بواسطة Presto، يتبعها مصنف MLP خفيف.

Sentinel‑2Presto Frozen EncoderMLP ClassifierSpatial Validation استكشف المنهجية

النموذج المختار

Presto + MLP

Encoder مجمّد + رأس تصنيف

المتجه لكل موقع

128

Embedding features

المواقع الفريدة في تقييم التطوير

3,000

ثلاث طيات مكانية

حالة الدليل

تطويري / Proxy

ليس تحققًا ميدانيًا مستقلًا

كيف يعمل خط المعالجة؟

تُقرأ السلسلة الشهرية، وتُراجع الجودة والقنوات، ثم يُستخدم Presto لاستخراج تمثيل زمني مجمّد. يتعلم MLP تحويل التمثيل إلى إحدى فئتي Proxy.

Sentinel-2 Raster (12 months × 9 channels) ↓ Quality / NoData / Band audit Presto input slots (12 × 17) ↓ 7 available channels + 10 masked channels Frozen Presto Encoder ↓ 128-dimensional embedding Train-only Z-score normalization ↓ MLP: 128 → 64 → 2 logits ↓ Softmax / threshold 0.50 ↓ Proxy class + probabilities

01 · البيانات
12 شهرًا من Sentinel‑2، مع التحقق من NoData والقنوات المتاحة.

02 · التمثيل
Presto Encoder مجمّد يستخرج 128 قيمة لكل موقع.

03 · التصنيف
MLP صغير بعدد 8,386 معاملًا قابلًا للتدريب.

04 · التقييم
Spatial folds مع Buffer لا يقل عن 250 مترًا.

نتائج التطوير المسجلة

الأرقام التالية تخص التقييم التجميعي OOF باستخدام إعداد C2 ذي Class Weighting = balanced وعتبة 0.50؛ وهي ليست نتيجة إعداد C4A unweighted النهائي ولم تُقَس على بيانات ميدانية مستقلة.

Pooled OOF Macro-F1

0.7752

Pooled OOF Balanced Accuracy

0.7777

Pooled OOF Precision

0.7075

Pooled OOF Recall

0.7389

المقياس	Presto + MLP	Temporal 1D CNN
Pooled Macro-F1	0.7752	0.7442
Pooled Balanced Accuracy	0.7777	0.7632
Pooled Precision	0.7075	0.6258
Pooled Recall	0.7389	0.8215
Pooled PR-AUC	0.8388	0.8071

المصدر: سجلات EXP014-C2 وEXP014-C3 وEXP011B-C. أرقام C2 من إعداد balanced، والمقارنة تطويرية ومتأثرة باستخدام Outer Validation في قرارات التطوير.

الحدود العلمية ونطاق الاستخدام

هذا الموقع واجهة تعريفية ثابتة (Static Project Site)، وليس منصة تنبؤ تشغيلية. GitHub Pages لا يشغّل Python/FastAPI/PyTorch على الخادم. لذلك لا يوجد Endpoint تنبؤ حي ولا رفع صور أو إحداثيات لتصنيفها.

التسميات Proxy مشتقة من فئات مصدرية، وليست Ground Truth مستقلة تم التحقق منها ميدانيًا. كما أن Outer Validation استُخدمت خلال تطوير النموذج؛ لذلك لا تمثل اختبارًا خارجيًا نهائيًا. لا يجوز تفسير النتائج الحالية على أنها دقة ميدانية أو إثبات تعميم على اليمن.

قبل أي استخدام تشغيلي يلزم: خط كامل من Raster إلى Presto embedding، مرجع مستقل موثوق، تقييم خارجي في منطقة/فترة لم تدخل التطوير، اختبارات جودة وأمن وإمكانية وصول، ومراقبة بعد النشر.

حوكمة وجودة الموقع

تُستخدم ISO/IEC 25010 لجودة المنتج، وISO 9241-210 لتصميم تجربة المستخدم، وWCAG 2.2 AA لإمكانية الوصول، وISO/IEC 27001 وOWASP ASVS للأمن، وNIST SSDF للتطوير الآمن كأطر تصميم واختبار. لا يعني ذكر هذه الأطر الحصول على شهادة امتثال.