طور فريق بحثي بكلية العلوم والتقنيات بطنجة نموذجا يعتمد على التعلم العميق لاستخراج شبكات الطرق تلقائيا من صور الأقمار الصناعية، وحقق دقة تقارب 95.8 في المائة في تحديد الطرق داخل الصور.
وجاء العمل ضمن دراسة علمية واردة في عدد شتنبر 2026 من International Journal of Engineering، أنجزها الباحثون ابتهاج ميوش، وإخلاص بوكروح، وعبد الله أزماني، المنتمون إلى كلية العلوم والتقنيات بطنجة التابعة لجامعة عبد المالك السعدي.
ويعتمد النظام على تحليل صور الأقمار الصناعية للتعرف على المناطق التي تحتوي على طرق، ثم تحديد مساراتها بشكل آلي. وأظهرت الاختبارات نتائج مرتفعة، إذ تجاوزت دقة تصنيف الصور 99 في المائة، فيما بلغت دقة تحديد الطرق نحو 95.8 في المائة.
واعتمد الباحثون في تجاربهم على قاعدة بيانات DeepGlobe الدولية، التي تضم أكثر من 6200 صورة أقمار صناعية عالية الدقة، ما يعني أن الدراسة لم تقتصر على صور مدينة طنجة أو المغرب.
ويهدف هذا النوع من التقنيات إلى تسريع إعداد الخرائط وتحيين شبكات الطرق ومراقبة التوسع العمراني، إلى جانب دعم أنظمة المعلومات الجغرافية، خاصة في المناطق التي تعرف تغيرات متسارعة في بنيتها الطرقية.
ويرى الباحثون أن تطوير النموذج يتطلب مستقبلا اختباره على صور ومناطق جغرافية إضافية للتأكد من قدرته على الحفاظ على مستوى الدقة نفسه في بيئات مختلفة.
