ليبوغان تستكشف الأنهار غير الدائمة والأمن الغذائي من خلال مراقبة الأرض

ليبوجانج موروبان باحثة دكتوراه في علوم البيئة والمياه، ويقع عملها عند تقاطع مراقبة الأرض والتعلم الآلي والأمن الغذائي. تركز أبحاثها، ومقرها جنوب أفريقيا، على فهم كيفية دعم الأنهار غير الدائمة للأنظمة الزراعية في المناطق شبه القاحلة، وكيف يمكن لتحليلات البيانات الكبيرة أن تساهم في تحسين إدارة المياه واتخاذ القرارات. لقد شاركت بنشاط في منظمة Digital Earth Africa من خلال برامج تدريبية ومشاريع بحثية، مستخدمة المنصة لتطوير رؤى عملية قائمة على البيانات لمواجهة التحديات البيئية الواقعية.

وصفي لخلفيتي الأكاديمية وتركيزي البحثي باختصار.

لدي خلفية أكاديمية في علوم البيئة والمياه، حيث أكملت درجتي البكالوريوس مع مرتبة الشرف والماجستير في هذا المجال. ركزت دراسة الماجستير الخاصة بي على تقييم تأثيرات النباتات الغازية على النظم البيئية المعتمدة على المياه الجوفية (GDEs) باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد والتعلم الآلي. قيمت أبحاث مرتبة الشرف الخاصة بي دقة تقديرات هطول الأمطار المشتقة من الأقمار الصناعية (CHIRPS و TRMM) مقابل قياسات مقاييس المطر عبر مناطق مناخية مختلفة في جنوب إفريقيا.

حاليًا، أتابع دراسة الدكتوراه مع التركيز على تسخير تحليلات البيانات الضخمة لفهم دور الأنهار غير الدائمة في دعم الأمن الغذائي في المناطق شبه القاحلة بمقاطعة ليمبوبو، جنوب أفريقيا. كما شاركت في العديد من المدارس الصيفية، بما في ذلك "Big Data Africa" الخامسة، وتحدي البيانات المفتوحة للتأثير الاجتماعي، وWaternet، وUKUDLA، والتي عززت فهمي لكيفية تطبيق مراقبة الأرض جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي لمواجهة التحديات البيئية والمائية الواقعية.

كيف اكتشفت ديجيتال إيرث أفريقيا، وما الذي جذبك إلى أدواتها؟

اكتشفت منصة Digital Earth Africa خلال مدرسة Big Data Africa الصيفية الخامسة، حيث تمحور البرنامج حول استخدام المنصة في جميع مشاريعنا. عمل فريقي وأنا على رسم خرائط مزارع الموز في جميع أنحاء أفريقيا باستخدام بيانات رصد الأرض والتعلم الآلي.

ما جذبني إلى المنصة هو مدى سهولة استخدام أدواتها وتصميمها الجيد، لا سيما دفاتر ملاحظات بايثون، مما جعل من السهل التعامل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق وبناء الثقة في تطبيق التحليلات المتقدمة على مشاكل بيئية حقيقية.

ما هو تركيز بحثك أو مشروعك الحالي، وكيف تساعد بيانات الاستشعار عن بعد (EO)؟

تركز أبحاثي الحالية للدكتوراه على فهم دور الأنهار غير الدائمة في دعم الإنتاج الزراعي في ليمبوبو، جنوب إفريقيا. أنا مهتم بشكل خاص بتحديد المناطق الزراعية التي تعتمد على هذه الأنهار، وكيف يؤثر توافر المياه على إنتاجية مياه المحاصيل، وكيف يمكن لهذه المعلومات أن تدعم اتخاذ قرارات أفضل للأمن الغذائي وإدارة المياه.

تعد بيانات رصد الأرض (EO) مركزية في هذا العمل. أستخدم بيانات الأقمار الصناعية لمراقبة ديناميكيات الأنهار وصحة الغطاء النباتي وهطول الأمطار وظروف المياه الجوفية بمرور الوقت، وهو ما سيكون من الصعب للغاية التقاطه من خلال بيانات ميدانية وحدها. من خلال الجمع بين بيانات رصد الأرض والتعلم الآلي، يمكنني تحليل أنماط استخدام المياه والإنتاجية على نطاق واسع وتطوير أدوات عملية قائمة على البيانات لدعم المخططين والمستشارين الزراعيين في إدارة موارد المياه في ظل تقلب المناخ.

ما هي الأدوات أو مجموعات البيانات على DE Africa التي كانت الأكثر فائدة في عملك، ولماذا؟

كانت مجموعات البيانات الأكثر فائدة لعملي هي لاندسات-8 وسنتينل-2، حيث توفران التفاصيل المكانية والتغطية الزمنية اللازمة للتحليل البيئي. بالاقتران مع التعلم الآلي، سمحت لي مجموعات البيانات هذه باشتقاق مؤشرات الغطاء النباتي لتحديد النظم البيئية المعتمدة على المياه الجوفية، وتقييم حالتها، ورصد التوسع طويل الأجل للأنواع النباتية الغازية.

كانت Sentinel-2 ونموذج الارتفاع الرقمي (DEM) أساسيين أيضًا خلال مدرسة Big Data Africa الصيفية الخامسة، حيث استخدمناهما للكشف عن مزارع الموز ورسم خرائط لها في جميع أنحاء أفريقيا. بالإضافة إلى ذلك، ساعدت بيانات هطول الأمطار من CHIRPS ورطوبة التربة في إضافة سياق مائي، مما أتاح فهمًا أكثر تكاملاً لتفاعلات المياه والنباتات.

يمكنك مشاركة إنجاز واحد أو بصيرة واحدة ساعدت DE Africa في تحقيقها؟

كان أحد الإنجازات الرئيسية التي أتاحتها مبادرة "الأرض الرقمية الأفريقية" هو إكمالي لدرجة الماجستير بامتياز وإنتاج مخرجات بحثية قابلة للنشر. وفرت المنصة الوصول إلى بيانات مراقبة الأرض عالية الجودة وأدوات تحليل جاهزة، مما سمح لي بالتركيز بشكل أكبر على التحليل القوي بدلاً من إعداد البيانات. دعم هذا الكفاءة الإنجاز في الوقت المناسب لدرجتي العلمية وساهم في توليد نتائج مناسبة للنشر في مجلات محكمة.

هل تعاونت مع آخرين عبر DE Africa؟ كيف أثر ذلك على عملك؟

نعم، لقد تعاونت مع آخرين من خلال مبادرة "الأرض الرقمية الأفريقية" (Digital Earth Africa)، وخاصة خلال "المدرسة الصيفية الخامسة للبيانات الضخمة الأفريقية" (5th Big Data Africa Summer School). عملت مع أعضاء فريق من خلفيات متنوعة، بما في ذلك علوم الحاسوب، والعلوم الاجتماعية، والرياضيات، وعلوم البيانات. ساعدنا هذا التعاون متعدد التخصصات في حل المشكلات بكفاءة أكبر، حيث ساهم كل شخص بخبراته المحددة.

بالإضافة إلى ذلك، أدى تبادل ومناقشة "الأرض الرقمية الأفريقية" مع الزملاء من تخصصات مختلفة إلى مشاريع تعاونية إضافية. لقد وسعت هذه التفاعلات كيفية استخدامي للمنصة وعرضتني لتطبيقات وطرق ووجهات نظر جديدة تستمر في تشكيل نهجي البحثي.

يتمثل التحدي الأكبر الذي أراه أمام تبني الاستشعار عن بعد في الأبحاث الأفريقية في عدم كفاية البنية التحتية للمعالجة والتحليل، فضلاً عن نقص البيانات عالية الجودة والمحددة محليًا. غالبًا ما تكون محطات المعالجة باهظة الثمن وتتطلب خبرة متخصصة، مما يجعلها غير متاحة للعديد من المؤسسات البحثية الأفريقية. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون البيانات المتاحة عالمياً غير مناسبة في بعض الأحيان للتطبيقات المحلية بسبب الاختلافات في أنظمة النطاقات، ودرجة الدقة، ووقت الحصول على البيانات، أو بسبب عدم توفر بيانات مرجعية أرضية كافية. للتغلب على هذه التحديات، أقترح ما يلي: 1. **بناء القدرات وتنمية المهارات:** * **ورش عمل ودورات تدريبية:** تنظيم ورش عمل ودورات تدريبية منتظمة حول تقنيات الاستشعار عن بعد ومعالجتها في جامعات ومراكز أبحاث أفريقية. * **برامج التبادل:** إنشاء برامج تبادل للباحثين الأفارقة للتدريب في مراكز متقدمة عالمياً في مجال الاستشعار عن بعد. 2. **تعزيز البنية التحتية:** * **مراكز بيانات محلية:** إنشاء مراكز بيانات إقليمية أو وطنية لمعالجة وتخزين بيانات الاستشعار عن بعد، مع التركيز على استخدام تقنيات الحوسبة السحابية لتقليل التكاليف. * **مبادرات الوصول المفتوح:** تشجيع الشراكات مع وكالات الفضاء العالمية والشركات الخاصة لتعزيز الوصول المفتوح إلى بيانات الاستشعار عن بعد عالية الجودة. 3. **تطوير البيانات المحلية:** * **حملات ميدانية:** دمج حملات ميدانية لجمع بيانات مرجعية أرضية دقيقة ومحددة محلياً، والتي تعتبر حاسمة لتصحيح وتفسير بيانات الاستشعار عن بعد. * **بيانات منخفضة التكلفة:** استكشاف استخدام مصادر بيانات منخفضة التكلفة أو مجانية، مثل الأقمار الصناعية الصغيرة، أو حتى دمج بيانات الطائرات بدون طيار، لزيادة توافر البيانات. 4. **تعزيز التعاون والشراكات:** * **التعاون الإقليمي:** تشجيع التعاون بين الدول الأفريقية لتقاسم الموارد والخبرات في مجال الاستشعار عن بعد. * **شراكات مع القطاع الخاص:** إقامة شراكات مع الشركات التي تمتلك إمكانيات في مجال الاستشعار عن بعد لتطوير حلول مخصصة للتحديات الأفريقية. * **منصات التعاون:** تطوير منصات عبر الإنترنت لتسهيل التعاون وتبادل المعرفة بين الباحثين الأفارقة. 5. **التمويل والاستدامة:** * **منح مخصصة:** البحث عن منح وتمويل مخصص لدعم مشاريع الاستشعار عن بعد في أفريقيا. * **الاستدامة المالية:** تطوير نماذج مستدامة مالياً لمراكز معالجة البيانات وصيانتها. من خلال معالجة هذه القضايا بشكل منهجي، يمكن تعزيز تبني الاستشعار عن بعد بشكل كبير في الأبحاث الأفريقية، مما يتيح قدرات تحليلية أقوى لمعالجة التحديات المتنوعة التي تواجه القارة.

إن أكبر تحدٍ لاعتماد رصد الأرض (EO) في الأبحاث الأفريقية هو قلة الوعي والتعرض، وهو متجذر بقوة في نظام تعليمي قديم استعماري. هذا النظام يواصل تشكيل كيفية تأطير العلوم والمهن، مع تركيز شديد على التخصصات التقليدية وتعرض محدود لمجالات ناشئة مثل رصد الأرض، وعلوم البيانات، والتعلم الآلي. نتيجة لذلك، يظل العديد من الشباب وصناع القرار غير مدركين لرصد الأرض وأهميته لتحديات التنمية الأفريقية.

للتغلب على هذا، يجب أن يكون هناك تحول متعمد نحو تحديث المناهج المدرسية، خاصة على مستوى المدرسة الثانوية. سيساعد إدخال نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد وحل المشكلات المستند إلى البيانات في وقت مبكر على سد فجوات الوعي، وتوسيع المسارات المهنية، وتمكين الشباب الأفارقة بالمهارات المتوائمة مع أولويات البحث والتطوير في أفريقيا نفسها.

ما الذي تودون أن تحققه DE Africa بعد ذلك للباحثين في جميع أنحاء القارة؟

أود أن أرى مبادرة "الأرض الرقمية أفريقيا" توسع جهودها في التدريب والتوعية وبناء القدرات، لا سيما للطلاب والباحثين في بداية مسيرتهم المهنية. إن جعل مهارات الاستشعار عن بعد المتقدمة وعلوم البيانات أكثر سهولة، مع الاستمرار في تبسيط الأدوات وسير العمل، سيساعد على تنمية مجتمع أقوى وأكثر ثقة من الباحثين الأفارقة الذين يستخدمون الاستشعار عن بعد لحل التحديات المحلية.

نصيحة واحدة لباحث شاب يريد استخدام أدوات DE Africa؟

لا تكتفِ باستخدام الأدوات، بل افهمها. خذ وقتك لتعلم ما تفعله كل أداة، ولماذا تعمل، وكيف تتناسب مع سير العمل التحليلي الأكبر. هذا الفهم يبني مهارات قوية وقابلة للنقل ويجعلك باحثًا أكثر ثقة وفعالية على المدى الطويل.