م.م تمار ميثم<br /><br />المقدمة<br /><br />تعد الطرق من أهم عناصر البنية التحتية لأي دولة، حيث تؤثر جودة الطرق على السلامة المرورية، اقتصاد النقل، وكفاءة حركة البضائع والأفراد. تواجه إدارات الطرق تحديات كبيرة في مراقبة حالة الطرق التقليدية، إذ تتطلب طرق التفتيش اليدوية وقتًا وجهدًا كبيرين. لذلك، أصبحت تقنيات الاستشعار عن بعد (Remote Sensing Technologies) أداة حيوية لرصد ومتابعة حالة الطرق بدقة وفعالية.<br /><br />مفهوم الاستشعار عن بعد<br /><br />الاستشعار عن بعد هو تقنية تعتمد على جمع البيانات عن سطح الأرض والبنية التحتية باستخدام أجهزة حسّاسّة دون الحاجة للتواصل المباشر مع الموقع. تشمل هذه التقنيات:<br /><br />الأقمار الصناعية: توفر صورًا عالية الدقة لتحديد التشققات والاهتراء على الطرق.<br /><br />الطائرات بدون طيار (Drones): تتيح مسحًا دقيقًا للطرق، خصوصًا في المناطق الحضرية والمناطق الوعرة.<br /><br />المستشعرات الأرضية: مثل أجهزة الرادار والليدار (LiDAR) التي تقيّم انحدار الطريق وتهالك السطح.<br /><br />تطبيقات الاستشعار عن بعد في مراقبة الطرق<br /><br />كشف التشققات والتهالك:<br />الصور عالية الدقة من الأقمار الصناعية والطائرات يمكن تحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مناطق التشققات، الحفر، والتآكل في طبقات الرصف.<br /><br />تقييم جودة الأسطح:<br />يمكن قياس استواء الطريق وسلاسة السطح من خلال بيانات الليدار، مما يساعد في تحديد المناطق التي تحتاج إلى صيانة عاجلة.<br /><br />مراقبة التغيرات الطارئة:<br />الاستشعار عن بعد يمكّن من اكتشاف الانهيارات الأرضية، تجمع المياه، أو أضرار الكوارث الطبيعية، مما يتيح الاستجابة السريعة للحوادث.<br /><br />تخطيط الصيانة الوقائية:<br />البيانات المستمرة تساعد في وضع جداول صيانة استباقية، وتحديد أولويات إصلاح الطرق وفقًا لدرجة التدهور، ما يقلل من تكلفة الصيانة على المدى الطويل.<br /><br />الفوائد<br /><br />زيادة كفاءة المراقبة: تغطي مناطق واسعة بسرعة أكبر من التفتيش اليدوي.<br /><br />خفض التكاليف: تقليل الحاجة للفرق الميدانية الكبيرة والمعدات الثقيلة.<br /><br />تحسين السلامة المرورية: الكشف المبكر عن المخاطر يقلل من حوادث الطرق.<br /><br />دعم اتخاذ القرار: يوفر بيانات دقيقة لتخطيط الصيانة المستقبلية.<br /><br />التحديات<br /><br />تكلفة الأجهزة والبرمجيات المتقدمة في البداية.<br /><br />الحاجة إلى تحليل بيانات متقدمة باستخدام الذكاء الاصطناعي والبرمجيات الجغرافية.<br /><br />الاعتماد على الظروف الجوية، إذ تؤثر الغيوم والأمطار على جودة صور الأقمار الصناعية والطائرات.<br /><br />الخلاصة<br /><br />توفر تقنيات الاستشعار عن بعد وسيلة فعّالة ودقيقة لمراقبة حالة الطرق، من خلال كشف التشققات، تقييم جودة الأسطح، والتنبؤ بالحاجة للصيانة. مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الجغرافية، أصبح بالإمكان إدارة شبكة الطرق بشكل أكثر استدامة وكفاءة، مما يضمن سلامة المستخدمين ويطيل عمر البنية التحتية.<br /><br />المراجع (نماذج بصيغة APA)<br /><br />Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823–870.<br /><br />Zhang, C., & Kovacs, J. M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: a review. Precision Agriculture, 13(6), 693–712.<br /><br />Hossain, M. Z., & Dutta, A. (2020). Remote sensing for road infrastructure monitoring: Advances and challenges. Journal of Transportation Engineering, Part B: Pavements, 146(5), 04020040.<br /><br />Kerle, N., & Hoffmann, J. (2019). Monitoring road conditions using remote sensing and machine learning. Remote Sensing, 11(3), 299.<br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق