رصد وتحليل ظاهرة الزحف العمراني على الأراضي الزراعية باستخدام تقنيات (GeoAI) دراسة حالة مدن عواصم المحافظات الحبيسة في النصف الثاني من القرن العشرين Monitoring and Analyzing Urban Growth on Agricultural Lands Using (GeoAI) Techniques, Case Study: Capital Cities of Landlocked Governorates in the Second Half of the 20th Century
Bibliographic record
Abstract
شهد المجتمع المصري تزايداً سكانياً كبيراً أدى إلى تسارع التنمية العمرانية، وزيادة الزحف العمراني على الأراضي الزراعية خصوصاً منذ فترة الثمانينات وحتى الوقت الحاضر، مما أدى إلى تنافس شديد على استخدام الأراضي بين الزراعة والبناء. تواجه الدولة تحديات في موازنة الاحتياجات العمرانية والسيطرة على التوسع العمراني في الأراضي الزراعية نتيجة الزحف العمراني العشوائي. ويهدف هذا البحث إلى الحفاظ على ما تبقى من الأراضي الزراعية القابلة للنفاذ في الأراضي الفيضية القديمة، وخاصة تلك المحيطة بعواصم المحافظات الزراعية في دلتا مصر في المحافظات الحبيسة (المنصورة، كفر الشيخ، طنطا، شبين الكوم، ودمياط ) حيث تواجه هذه المدن خطراً كبيراً بسبب نقص المساحات المتاحة للنمو نتيجة لعدم وجود ظهير صحراوي لها ، استخدم الباحثان تقنيات الاستشعار عن بعد والذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) لرصد وتحليل التعديات على الأراضي الزراعية على مر الزمن، لعينة الدراسة - للمدن الخمس- مدن عواصم المحافظات الحبيسة والتنبؤ بالتعديات العمرانية المستقبلية بكل مدينة حتى عام 2030. ووجدت الدراسة تعديات خطيرة نتيجة الأنماط العشوائية للنمو في عدة مدن، مما أدى إلى ظهور تكتلات عمرانية جديدة والتحامات عمرانية. تم تقديم توصيات للحد من هذا الاتجاه لتجنب استنفاد الأراضي الزراعية عالية الجودة، مما يهدد الأمن الغذائي والبيئي الوطني، ففي حالة عدم التدخل، فستواجه الدلتا خطر التحول إلى كتلة عمرانية ضخمة، مما يعرض جميع جوانب الأمن القومي للخطر. Egypt's significant population growth has accelerated urban development, particularly from the 1980s to the present, leading to fierce competition for land use between agriculture and construction. The state faces challenges in balancing urban needs and controlling urban expansion on agricultural lands due to chaotic urban sprawl. This study aims to preserve the remaining finite agricultural lands in the ancient floodplains, specifically around the capital cities of agricultural governorates in the Egyptian Delta: Mansoura, Kafr El-Sheikh, Tanta, Shebin El-Kom, and Damietta. These cities are at significant risk due to the lack of space for growth as they lack a desert hinterland. Researchers used remote sensing and (GeoAI) (Geographic Artificial Intelligence) techniques to monitor and analyze encroachments on agricultural lands over time, forecasting future encroachments up to 2030. The study found hazardous encroachments due to chaotic growth patterns in several cities, leading to new urban clusters and merging of urban areas. Recommendations were made to limit this trend to avoid depleting high-quality agricultural lands, which threatens national food and environmental security. Without intervention, the Delta risks becoming a massive urban block, endangering all aspects of national security.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.026 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".