Flood Detection and Cropland Damage Assessment Using Sentinel-1 SAR Time Series Multi-Source EO Data in the Sebou Basin, El Gharb plain, Morocco
تستخدم هذه الدراسة السلاسل الزمنية لبيانات رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) من القمر الصناعي "سنتينل-1" باستقطابَي VV وVH لتطوير منهجية قوية للكشف عن الفيضانات تعتمد على رصد الشذوذ، والتي تعمل بفعالية على رسم خرائط الغمر وتقييم أضرار الأراضي الزراعية في حوض سبو بالمغرب، مما يساهم في نهاية المطاف في توجيه استراتيجيات إدارة المخاطر المستهدفة لسهل الغرب.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تعد الفيضانات قوة من قوى الطبي بلّت تاريخ البشرية، ولكن في العالم الحديث، يُقاس تأثيرها على الزراعة بالحصاد المفقود وتهديد الأمن الغذائي. فعندما تهطل الأمطار الغزيرة على الأراضي المنبسطة والخصبة، يمكن للمياه أن تنتشر بسرعة، مما يؤدي إلى غمر المحاصيل وتحويل الحقول المنتجة إلى بحيرات مؤقتة. وبالنسبة للمزارعين والحكومات، فإن معرفة مكان المياه بدقة وحجم الضرر الذي تسببت فيه أمر بالغ الأهمية، ومع ذلك، فإنه غالباً ما يكون أصعب شيء يمكن تحديده. لا تستطيع الكاميرات التقليدية الموجودة على الأقمار الصناعية الرؤية عبر السحب الكثيفة التي تصاحب العواصف عادةً، مما يترك فجوة في الرؤية في الوقت الذي تكون فيه الحاجة للمراقبة في ذروتها. ولحل هذه المشكلة، لجأ العلماء إلى نوع مختلف من "العيون": الرادار. وخلافاً للكاميرات البصرية التي تعتمد على ضوء الشمس المنعكس، ترسل أنظمة الرادار إشارات ميكروويف خاصة بها وتستمع إلى الصدى. ويمكن لهذه الإشارات اختراق السحب والظلام، والارتداد عن الأرض لتكشف عما يكمن تحت العاصفة. ومن خلال تتبع كيفية تغير هذه الإشارات بمرونة مع مرور الوقت، يمكن للباحثين التمييز بين الأرض الجافة، والتربة الرطبة، والمياه الراكدة، مما يحول حدثاً طبيعياً فوضوياً إلى خريطة واضحة وقابلة للقياس.
وفي حوض سبو بشمال المغرب، وهي منطقة تُعرف بسهل الغرب، وُضعت هذه التكنولوجيا قيد العمل لفهم واقعة فيضان شديدة ضربت المنطقة في شتاء عامي 2025 و2026. هذه المنطقة عبارة عن مساحة منخفضة ومنبسطة من التربة الغرينية الغنية، وهي مزروعة بكثافة بالقمح والزيتون والحمضيات، مما يجعلها محركاً حيوياً لإمدادات الغذاء في البلاد. ومع ذلك، فإن تضاريسها المسطحة وشبكات الري الواسعة تجعلها عرضة لتراكم المياه عند وصول الأمطار الغزيرة. وقد وضع فريق من الباحثين من الجامعة الدولية بالرباط وجامعة بوليتكنيكو دي ميلانو (Politecnico di Milano) خطة لتعيين مدى الفيضان، والأهم من ذلك، لحساب المساحة التي غمرت الأراضي الزراعية بدقة. وقد استخدموا بيانات من "سينتينل-1" (Sentinel-1)، وهو قمر صناعي أوروبي مجهز برادار الفتحة الاصطناعية (Synthetic Aperture Radar)، والذي يلتقط صوراً لسطح الأرض ليلاً ونهاراً، بغض النظر عن حالة الطقس.
لم يكتفِ الباحثون بالنظر إلى صورة واحدة ملتقطة أثناء الفيضان، بل بنوا جدولاً زمنياً لظروف المنطقة. بدأوا بتحليل بيانات هطول الأمطار لتحديد الأسابيع التي سبقت الكارثة، ملاحظين كيف أصبحت التربة مشبعة بشكل متزايد. ثم قارنوا صور الرادار الملتقطة قبل الفيضان بتلك الملتقطة في ذروة الغمر. اعتمد جوهر منهجهم على مبدأ فيزيائي: عندما تصطدم موجات الرادار بالمياه المفتوحة، فإنها ترتد بعيداً في اتجاه معين، مما يخلق إشارة داكنة جداً في الصورة. وعندما تصطدم بالأرض الوعرة أو المحاصيل، فإن الإشارة ترتد بقوة أكبر. ومن خلال قياس الفرق في هذا "التشتت الخلفي" (backscatter) بين الفترة الجافة والفترة الرطبة، تمكن الفريق من تحديد مكان استقرار المياه بدقة. وقد أولوا اهتماماً خاصاً لنوع معين من إشارات الرادار، يُعرف باسم "الاستقطاب المتقاطع" (cross-polarization)، والذي أثبت حساسية استثنائية لوجود الماء بين النباتات، مما ساعد في الفصل بين المحاصيل المغمورة والحقول الجافة التي قد تبدو متشابهة في أنواع أخرى من البيانات.
ولضمان دقة خرائطهم، طبق الفريق سلسلة من المرشحات المنطقية. فقد علموا أن الماء لا يتدفق للأعلى، لذا استخدموا خريطة رقمية للتضاريس لاستبعاد أي مناطق ذات منحدرات شديدة أو ارتفاعات عالية حيث يكون الفيضان مستحيلاً من الناحية الفيزيائية. أدت هذه الخطوة إلى إزالة الإنذارات الكاذبة الناتجة عن بقع التربة العارية الداكنة أو الظلال التي قد تخدع الكمبيوتر وتجعله يعتقد أنها مياه. وبمج�بعد حصولهم على خريطة نظيفة لمدى الفيضان، قاموا بدمجها مع خريطة تفصيلية لاستخدامات الأراضي حددت كل قطعة من الأراضي الزراعية في المنطقة. سمح لهم ذلك بحساب المساحة الدقيقة للأراضي الزراعية التي كانت تحت الماء. وكانت النتائج صارخة: غطى الفيضان حوالي 207,122 هكتاراً من الأرض في المجمل. ومن تلك المساحة الشاسعة، كان هناك ما يقرب من 149,000 هكتار من الأراضي الزراعية النشطة، مما يمثل ضربة هائلة للاقتصاد الزراعي المحلي.
كما بحثت الدراسة في التبعات من خلال مقارنة بيانات الرادار بصور من قمر صناعي بصري يلتقط الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء القريبة. ومن خلال قياس "اخضرار" النباتات قبل وبعد الفيضان، وجدوا انخفاضاً واضحاً في صحة النباتات في المواقع التي رصد فيها الرادار وجود الماء تماماً. وأكد هذا أن الفيضان لم يغطِ الحقول فحسب، بل أجهد المحاصيل أيضاً، مما أدى على الأرجح إلى خسارة كبيرة في الإنتاجية. ووجد الباحثون أن الضرر كان أكثر شدة في الأجزاء الأكثر انخفاضاً من السهل، حيث تتجمع المياه وتصرف ببطء. ولاحظوا أن الفيضان لم ينتشر عشوائياً، بل اتبع الممرات الطبيعية المنخفضة لنظام الأنهار، حيث ضرب مراراً المناطق الضعيفة نفسها.
يبرهن هذا العمل على أن تقنية الرادار، عند دمجها مع التحليل الحاسوبي الذكي، يمكن أن توفر رؤية موثوقة وشاملة لكوارث الفيضانات في جميع الأحوال الجوية. لقد أظهر الفريق أنه من خلال التركيز على كيفية تغير إشارات الرادار بمرور الوقت بدلاً من مجرد النظر إلى لقطة واحدة، استطاعوا رسم خرائط الفيضانات بدقة عالية حتى في المناظر الطبيعية الزراعية المعقدة. وتشير النتائج إلى أن سهل الغرب يواجه خطراً متكرراً في المناطق المنخفضة والمزروعة بكثافة. ويرى الباحثون أن هذا المستوى من التفصيل ضروري للتخطيط؛ حيث يقترحون أن الإدارة المستقبلية يجب أن تركز على بناء أنظمة أفضل لاحتجاز المياه، وتحسين حفظ التربة لإبطاء جريان المياه، واستخدام خرائط الفيضانات هذه لتوجيه أماكن زراعة المحاصيل. ومن خلال فهم أين تذهب المياه بالضبط ومدى المساحة التي تلمسها، يمكن للسلطات والمزارعين اتخاذ قرارات أفضل لحماية الإنتاج الغذائي في المنطقة من العاصفة الحتمية القادمة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.