في إطار سعي فلسطين نحو تحسين الأمن الغذائي والتخطيط العمراني، يتم تقديم شبكة ResAF-Net، وهو نظام مبتكر يعتمد على الذكاء الاصطناعي، مصمم للكشف عن الأشجار ورسم خرائط زراعية عبر الأقمار الصناعية.

تحديات جمع البيانات الزراعية في فلسطين كثيرة، إذ تواجه المناطق الزراعية صعوبة في الوصول إلى المعلومات الضرورية بسبب المناظر الطبيعية المتقطعة والقيود المفروضة على المراقبة الجوية. لذلك، كانت الحاجة ملحة لتطوير أدوات عالية الدقة لجمع بيانات موثوقة وفعالة.

يجمع إطار ResAF-Net بين عدة تقنيات متقدمة؛ يبدأ بنموذج ResNet-50، يليه طبقة مختلفة تعرف باسم Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)، ثم يتم دمج مرحلة دمج الميزات مع وحدة تحسين الانتباه الذاتي متعددة الرؤوس ورأس اكتشاف بدون مرساة يعتمد على FCOS. نتيجةً لهذه المعمارية المتقدمة، حقق النموذج نتائج مبهرة على مجموعة بيانات MillionTrees، حيث سجل 82% من معدل الاسترجاع و63.03% من متوسط دقة منطقة المعلومة عند 0.50.

وليس ذلك فحسب، بل تم دمج هذا النموذج بنجاح ضمن تطبيق GIS قائم على الويب، متضمناً بيانات السجلات العقارية الفلسطينية من GeoMolg، مما يتيح تحليل الأشجار على مستويات المشهد، والقطعة، والمجتمع.

يمثل هذا الابتكار خطوة هامة نحو تحقيق إمكانية عملية لجرد المخزونات الزراعية بمساعدة الذكاء الاصطناعي في فلسطين، ويؤسس لأسلوب جديد يعتمد على البيانات في المراقبة والتقارير، وينفتح آفاق جديدة للتحليل المستقبلي لمستويات الأنواع للمحاصيل الشجرية في منطقة البحر الأبيض المتوسط.