دمج بيانات الأقمار الصناعية البصرية والرادارية لاكتشاف التغيرات المرتبطة بالنزاع في أوكرانيا

رؤية تأثير الحرب من الفضاء

في شرق أوكرانيا، جعلت الأعمال القتالية النشطة التجول في الشوارع أو تفقد المزارع أو قياس الأضرار البيئية ميدانياً أمراً خطيراً للغاية على الخبراء. تُظهر هذه الدراسة كيف يمكن للأقمار الأوروبية المتاحة مجاناً أن تملأ هذه الفجوة. من خلال الجمع بين نوعين من «الرؤية» الفضائية — أحدهما يلتقط الألوان والملمس، والآخر يستشعر خشونة السطح عبر السحب والظلام — يبني المؤلفون نظاماً آلياً يرسم خرائط للمباني المدمرة، والحقول المهجورة، والنباتات المتغيرة على مدار سنوات الحرب.

نوعان من العيون في السماء

تركز الدراسة على جزء من محافظة دونيتسك، بما في ذلك المدينة المتضررة بشدة باخموت. يستند الفريق إلى عائلتين من الأقمار الصناعية ضمن برنامج كوبيرنيكوس الأوروبي. توفر سينتينل‑2 صوراً ضوئية تشبه الصور الفوتوغرافية، تكشف الألوان وأنواع غطاء الأرض مثل المحاصيل والأشجار والمسطحات المائية والمناطق المبنية. ترسل سينتينل‑1 نبضات رادار وتسجل صداها، مما يسمح لها برصد بنية السطح والرطوبة ليلاً أو نهاراً، بغض النظر عن الغيوم أو الدخان. معاً، تخلق هذه المجسات سجلاً مستمراً لكيفية تغير البلدات والحقول والغابات من 2022 إلى 2025، حتى أثناء اشتداد المعارك على الأرض.

تصنيف المشهد إلى فئات بسيطة

لفهم التغيرات، يُعلّم المؤلفون أولاً الحواسيب التعرف على شكل الأرض قبل وأثناء الحرب. يجمعون كل بكسل في واحدة من ست فئات يسهل تفسيرها: أرض جرداء، منطقة مبنية، محاصيل، عشبية وشجيرات، أشجار، أو ماء. تصوّت ثلاث طرق مختلفة للتعلّم الآلي على فئة كل بكسل، وتقوم خطوة تنعيم لاحقة بتصحيح الوسوم المعزولة التي لا تتوافق مع محيطها. يحترم هذا التصحيح المعتمد على السياق حقيقة أن بعض الفئات تتجاور طبيعياً، بينما نادراً ما تظهر فئات أخرى بجانب بعضها. عند الاختبار، يتساوى هذا النهج المدمج أو يتفوق على دقة منتج عالمي متقدم يُدعى AlphaEarth، خصوصاً لفئات النباتات، مع الاعتماد فقط على بيانات مفتوحة المصدر.

تتبع الدمار في المدن وصمت الحقول

بمجرد رسم خريطة المشهد، يُستخرج من سجل الرادار إشارات الاضطراب. في المدن والبلدات، يجمع الأسلوب بين اختبارين قائمين على الرادار: أحدهما يعلّم عن تحولات مفاجئة وذات دلالة إحصائية في سطوع الرادار، وآخر يبرز التغيرات القوية والموثوقة على مدى سلسلة زمنية. تُغطى خرائط التغير هذه بطبقة هياكل مباني مفصّلة من مايكروسوفت. إذا أظهرت مساحة كافية من البكسلات داخل مخطط المبنى أضراراً، يتم وسم ذلك المبنى على أنه مدمّر. في منطقة باخموت، يقدّر هذا الإجراء الآلي أن نحو 64% من المباني الأكبر من منزل صغير تضررت بشدة. وعند المقارنة مع خرائط أضرار عالية الدقة من خدمة الأمم المتحدة UNOSAT لمدينة أخرى، يجد النظام أكثر من 80% من المباني المدمرة بشكل صحيح، على الرغم من عمله بصور أكثر خشونة بكثير.

كشف التحولات المخفية في الأراضي الزراعية والطبيعة

خارج المدن، تُضبط أدوات الرادار بشكل مختلف. التحدي الرئيسي هنا هو تمييز آثار الحرب عن الدورات الموسمية الطبيعية للزراعة والحصاد. يجمع المؤلفون عدة كاشفات تغير رادارية ويقيدونها بالمناطق غير الحضرية، ثم يقارنون هذه الإشارات مع خرائط غطاء الأرض سنة بسنة وموسماً بموسم. والنتائج صارخة. في مايو 2022، غطت الأراضي المزروعة نحو خُمس منطقة الدراسة؛ وبحلول 2025 تقلّصت إلى أقل من 2%، بينما انتشرت المراعي والأحراش الشابة. يُظهر التحليل الموسمي للرادار من 2019 إلى 2025 انهياراً في نمط العمل الحقلّي الاعتيادي في 2022 و2023، مع تعافٍ جزئي لاحق. تعكس هذه الأنماط الإحصاءات الرسمية التي تبلغ عن تراجع حاد في الإنتاج الزراعي بمحافظة دونيتسك، ما يشير إلى هجر واسع للحقول بسبب الخطر والألغام والنزوح.

ما الذي يعنيه هذا لمراقبة الحروب

بشكل عام، تُظهر الدراسة أن الأقمار الصناعية المجانية متوسطة الدقة يمكنها أن تفعل أكثر بكثير من توفير صور قبل‑و‑بعد درامية. من خلال المزج الدقيق بين البيانات البصرية والرادارية، والخوارزميات الموجهة للمدن والريف، والاستخدام الذكي للسياق، يمكنها تقديم تقديرات متسقة لمساحات واسعة عن تدمير المباني واضطراب استخدام الأرض. يتفوق نهج المؤلفين على المنتجات العالمية الحالية لفئات غطاء الأرض الرئيسية ويتوافق جيداً مع تقييمات الأضرار المستقلة. يمكن لهذا النوع من الأنظمة الآلية مفتوحة المصدر أن يساعد الحكومات ووكالات الإغاثة والباحثين على قياس الأضرار بسرعة، والتخطيط للتعافي، وتتبع كيف تعيد الحرب تشكيل التجمعات السكانية والبيئة المحيطة — دون تعريض الناس للخطر.

الاستشهاد: Karwowska, K., Slesinski, J., Sekrecka, A. et al. Integrating optical and radar satellite data for conflict-related change detection in Ukraine. Sci Rep 16, 12557 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41424-3

الكلمات المفتاحية: مراقبة النزاعات بالأقمار الصناعية, أضرار حرب أوكرانيا, سينتينل رادار وبصري, تغير غطاء الأرض, أساليب الاستشعار عن بعد