رسم خرائط الحبوب البعلية وبساتين الزيتون باستخدام بيانات Sentinel-1 وSentinel-2 والبيانات الطبوغرافية في شمال المغرب

يظل التمييز الدقيق بين فئات المحاصيل الزراعية في المناظر الطبيعية غير المتجانسة والبعلية تحديًا صعبًا، حيث تتأثر الاستجابات الطيفية للمحاصيل بشكل كبير بالتغيرات البيئية والتضاريس المعقدة. قامت هذه الدراسة بتقييم مساهمة المتغيرات البصرية (Sentinel-2) والرادارية (Sentinel-1) والطبوغرافية في التمييز الثنائي بين الحبوب البعلية السنوية وبساتين الزيتون المعمرة في منطقة طنجة-تطوان-الحسيمة شمال المغرب، وهي بيئة جبلية متوسطية تتميز بأنظمة زراعية مجزأة وظروف بعلية. باستخدام مصنف Random Forest، تم تقييم 38 مجموعة من الميزات المرشحة، تمثل مجموعات مختلفة من النطاقات الطيفية لـ Sentinel-2 ومؤشرات الغطاء النباتي، وخصائص رادار Sentinel-1، والمعلومات الفينولوجية، والمتغيرات الطبوغرافية لتمييز الحبوب وبساتين الزيتون. أظهرت النتائج أن متغيرات Sentinel-2 وفرت أقوى قوة تمييزية، بينما حققت متغيرات Sentinel-1 وحدها أداءً أقل نسبيًا. كان أفضل سيناريو أداءً يجمع بين النطاقات الطيفية لـ Sentinel-2، وانعكاس VV وVH لـ Sentinel-1، ومؤشر الفرق الطبيعي للحافة الحمراء 2 (NDRE2)، ونسبة انعكاس VV/VH لـ Sentinel-1 (RATIO)، والمتغيرات الطبوغرافية (الارتفاع، الميل، والاتجاه)، حيث وصل إلى دقة إجمالية بلغت 0.96 مع درجات F1 متوازنة للحبوب والزيتون (0.92 و0.91 على التوالي). حققت تكوينات Sentinel-2 فقط دقة عالية بالفعل، خاصة عند دمج النطاقات الطيفية مع مؤشرات الحافة الحمراء والمتغيرات الطبوغرافية، في حين أن إضافة بيانات الرادار ذات الفتحة الاصطناعية (SAR) أنتجت تحسينات متواضعة ولكن ثابتة في دقة التصنيف. كشف التفسير القائم على SHAP عن مساهمة هرمية للمتنبئات، حيث ظهر الارتفاع والميل كأكثر المتغيرات تأثيرًا، يليهما NDRE2 والنطاقات الطيفية الرئيسية. تشير هذه النتائج إلى أن التمييز بين الحبوب البعلية وبساتين الزيتون في هذه المناظر الطبيعية البعلية يتأثر بشدة بالتدرجات الطبوغرافية والبيئية، بينما تلتقط المتغيرات الطيفية الخصائص الفيزيائية الحيوية للغطاء النباتي ويساهم الرادار بمعلومات تكميلية هيكلية ومرتبطة بالرطوبة. بشكل عام، تثبت الدراسة أن رسم خرائط دقيقة للحبوب البعلية وبساتين الزيتون في النظم الزراعية البيئية المتوسطية غير المتجانسة يستفيد من تكامل المعلومات الطيفية والهيكلية والطبوغرافية. يوفر الإطار المقترح أساسًا مفيدًا لتمديد أساليب رسم خرائط المحاصيل والمراقبة الزراعية في المناطق التي تعاني من ندرة البيانات والحساسية المناخية.