000			04543namaa22004211i 4500
003			OSt
005			20250409103417.0
008			250315s2024 |||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	_a621.3678
092			_a621.3678 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.13.05.M.Sc.2024.Ah.W
100	0		_aAhmad Elsayed Abdallah Elsayed Sakr, _epreparation.
245	1	0	_aWater quality monitoring in burullus, and utah lake using remote sensing and data driven techniques / _cby Ahmad Elsayed Abdallah Elsayed Sakr ; Supervisors Prof. Dr. Mohamed Hamdy Abd El Aziz Nour, Dr. Mohammad Aly Mahmoud Elkordy.
246	1	5	_aمراقبة جودة المياه في بحيرة البرلس وبحيرة يوتا باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد والتقنيات القائمة على البيانات /
264		0	_c2024.
300			_a148 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc)-Cairo University, 2024.
504			_aBibliography: pages 127-130.
520			_aEgyptian lakes, including Lake Burullus, face declining water quality due to population growth, pesticide use, and waste discharge. Lake Burullus, once a rich habitat and economic asset, suffers from severe pollution, making it one of Egypt's most polluted lakes. The lack of continuous monitoring hinders effective corrective action. Advancements in computing and remote sensing offer potential for predicting water quality, addressing issues with traditional methods. The study proposes a model using remote sensing to predict key water quality parameters. Machine learning outperforms regression in predicting these parameters. Lake Utah validates the use of remote sensing for such predictions. The study concludes that remote sensing is promising for predicting water quality in the mentioned lakes, particularly for constituents like Chlorophyll and surface temperature, though some parameters show weak correlations with satellite data.
520			_aالبحيرات المصرية، بما في ذلك بحيرة البرلس، تواجه تدهوراً في جودة المياه بسبب نمو السكان واستخدام المبيدات الحشرية وتصريف النفايات. كانت بحيرة البرلس ، التي تعتبر موطنًا غنيًا بالحياة وأصل اقتصادي، تعاني من تلوث شديد، مما يجعلها من أكثر البحيرات تلوثاً في مصر. يعوق نقص المراقبة المستمرة اتخاذ إجراءات تصحيحية فعالة. تقدم التطورات في مجال الحوسبة والاستشعار عن بُعد إمكانيات للتنبؤ بجودة المياه، مع التصدي للمشاكل التي تعترض الطرق التقليدية. تقترح الدراسة نموذجا يستخدم الاستشعار عن بُعد للتنبؤ بمعاملات جودة المياه الرئيسية. تفوقت تقنيات التعلم الآلي على التحليل الانحداري في التنبؤ بتلك المعاملات. تؤكد بحيرة يوتا على صحة استخدام الاستشعار عن بُعد لمثل هذه التنبؤات. تخلص الدراسة إلى أن الاستشعار عن بُعد يعد واعدا للتنبؤ بجودة المياه في البحيرات المذكورة، خاصة لمثل المكونات مثل الكلوروفيل ودرجة الحرارة السطحية، على الرغم من أن بعض المكونات تظهر ترابطات ضعيفة مع بيانات الأقمار الصناعية.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_aRemote sensing technology _2qrmak
653		0	_aRemote Sensing _aWater Quality _aLandsat _aMachine Learning _aBurullus Lake
700	0		_aMohamed Hamdy Abd El Aziz Nour _ethesis advisor.
700	0		_aMohammad Aly Mahmoud Elkordy _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cMohamed Hamdy Abd El Aziz Nour _cMohammad Aly Mahmoud Elkordy _dAshraf Hassan Mahib Ghanem _dHussein Gamal Eldien Amin Karaman _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Irrigation and Hydraulics Engineering
905			_aShimaa _eHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c171151