000			06815namaa2200421 i 4500
003			OSt
005			20241219165456.0
008			241216s2023 ua a|||f |m|| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a632.3
092			_a632.3 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.18.07.M.Sc.2023.Ah.P.
100	0		_aAhmed Mohamed Youssef, _epreparation.
245	1	2	_aA proposed Soft Computing based GIS for Agriculture Diseases Prediction / _cBy Ahmed Mohamed Youssef; Supervised By Assoc. Prof. Dr. Ahmed Mohamed Gadallah, Prof. Dr. Maryam Hazman, Prof. Dr Hesham Ahmed Hefny
246	1	5	_aنظام معلومات جغرافي مقترح قائم على الحسابات الناعمة للتنبؤ بالامراض الزراعية /
264		0	_c2023.
300			_a121 Leaves : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 111-121.
520			_aThe impact of climate change on agricultural practices has emerged as a pressing concern worldwide. Crop diseases, influenced by shifting climate patterns, pose a significant threat to food security and agricultural sustainability. This thesis proposes an innovative approach to predict crop diseases while considering the effects of climate change. The methodology involves the integration of fuzzy logic from soft computing and Geographic Information Systems (GIS) to develop a robust predictive approach. The proposed framework leverages fuzzy logic to effectively handle the inherent uncertainty and imprecision associated with disease prediction. Additionally, GIS enables the incorporation of spatial data, including climate variables and crop disease occurrences, enhancing the accuracy and applicability of the approach. By treating climate change as a dynamic factor, our approach aims to provide timely and precise predictions of crop diseases, facilitating proactive management and mitigation strategies. The findings of this research carry significant implications for agriculture and climate change adaptation strategies. The developed predictive approach can serve as a valuable tool for farmers, agronomists, and policymakers, empowering them to make well-informed decisions regarding disease prevention, early detection, and management. By seamlessly integrating fuzzy logic and GIS, the approach offers a comprehensive solution for monitoring and forecasting crop diseases, enabling proactive measures to mitigate the impact of climate change on agricultural productivity and food security.
520			_aالزراعة هي واحدة من أهم القطاعات التي تتناسب مع تطبيق نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وذلك لأن البيانات الزراعية لديها شكل ما من أشكال المكون المكاني، ونظم المعلومات الجغرافية يسمح بعرض المعلومات التي قد تكون صعبة على الانظمة الاخري. قيمة نظم المعلومات الجغرافية و اقتنائها في الزراعة يذداد باستمرار مع التقدم في التكنولوجيا لإدارة وتحليل البيانات المكانية في المزرعة وعلى امتداد سلسلة القيمة الزراعية. الحسابات الناعمة (Soft Computing) هي عبارة عن مجموعة من التقنيات الحاسوبية، والتي تدرس و تصمم نموذج وتحلل الظواهر المعقدة جدا. توفر الحسابات الناعمة مفهوم هجين من تقنيات الحسابات للمساعدة في حل مشكلة في العالم الحقيقي. وقد تم تطبيق تقنيات الحسابات الناعمة بنجاح في العديد من المجالات مثل معالجة الإشارات، التعرف على الصور، والتنبؤ، النظم الخبيرة، والنظم القائمة على المعرفة التغيرات في الطقس اصبحت واحدة من أكثر مشاكل البيئة و خاصة في مجال الزراعة بسبب تأثيراتها المباشرة على إنتاجية المحاصيل ,وتشمل تغيرات الطقس الذي يتسسب فيها العديد من العومل مثل تغيرات في الرطوبة ودرجة الحرارة ، و درجة سطوع الشمس ، الضباب و نسبة المطر ,مثل هذه التغييرات قد تكون سببا في ظهور بعض الأمراض الزراعية مما يؤدي إلى انخفاض في إنتاج المحاصيل في مكان ما في فترة زمنية نتيجة توفرالبيئة المثالية للمرض و أن احتمال حدوثه ستكون عالية في هذا الموقع في هذا الوقت. لذلك ، فهناك حاجة ماسة إلى التنبؤ بخريطة الأمراض المستقبلية المتوقعة في مكان ما لاتخاذ القرارات السليمة في تلك الحالات لتحديد أي المحاصيل مناسبة للزراعة في الأماكن المثالية الخالية من تلك الامراض المتوقعة الحدوث . الهدف الرئيسي للبحث هو تمكين صانعي القرار من معرفة خريطة الامراض المستقبلية و التي من المتوقع ان تصيب محصول معين في منطقة معينة في وقت ما في المستقبل,و التي سوف تساعد في اتخاذ القرارات المناسبة لتجنب تلك الامراض أو عدم زراعة ذلك المحصول في تلك المناطق اوإتخاذ طرق المعالجة المناسبة مبكرا في تلك المواقف و التي سوف تؤدي الى زراعة المحاصيل في افضل المناطق المناسبة لها .
530			_aIssued also as CD
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_aAgriculture Diseases Prediction _2qrmak
653		0	_aGIS-climate change _aFuzzy logic _asoft computing _awarning system _aagriculture disease
700	0		_aAhmed Mohamed Gadallah _ethesis advisor.
700	0		_aMaryam Hazman _ethesis advisor.
700	0		_aHesham Ahmed Hefny _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cAhmed Mohamed Gadallah _cMaryam Hazman _cHesham Ahmed Hefny _UCairo University _FFaculty of of graduate Studies for Statistical Research _DDepartment of Information system and technology
905			_aEman El gebaly _eHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c169494