ناقش قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات اطروحة دكتوراه بعنوان (تصنيف الغطاء الأرضي لصور الـقمر الصناعي ذي الفتحة التركيبية باستخدام التعلم الالي) للطالب صفاء هادي خضير بإشراف الاستاذ الدكتورة هضاب خالد.تناولت الأطروحة موضوع تصنيف الغطاء الأرضي الذي يعد من المحاور الأساسية في مجال الاستشعار عن بُعد،إذ يوفّر بيانات مهمة لتطبيقات متعددة في رصد التغيرات البيئية والمناخية والتخطيط الحضري وإدارة الكوارث الطبيعية.وأوضحت الدراسة أن الدقة في التصنيف تمثل حجر الزاوية لتحقيق الاستفادة القصوى من هذه التطبيقات،خصوصًا مع بروز تقنيات التعلم العميق التي أصبحت ذات دور محوري في السنوات الأخيرة.

وتهدف إلى تطوير نموذج متكامل يعتمد على صور الأقمار الصناعية Sentinel-1 و Sentinel-2 من خلال توظيف استراتيجيات جديدة في توسيع عينات التدريب بالاستفادة من آلية الإحصاءات المناطقية،الأمر الذي أسهم في رفع عدد العينات من 300 إلى أكثر من 11400 عينة نقية قابلة للاستخدام في التدريب،مما انعكس بشكل مباشر على جودة ودقة النتائج.

واستعرض الباحث في عمله ثلاثة نماذج علمية متقدمة،الأول اعتمد على البيانات المكانية من خلال نموذج U-Net وحقق نسبة دقة عالية بلغت 97% أما الثاني فقد استند إلى البيانات الزمنية باستخدام نموذج LSTM الذي عالج بيانات السلاسل الزمنية للفصول الأربعة وسجل دقة مماثلة بلغت 97% في حين جمع النموذج الثالث بين الخصائص المكانية والزمانية باستخدام آلية الانتباه مما مكنه من تحقيق نتائج متقدمة للغاية،إذ بلغت دقته الكلية 99.52% ومعامل كابا 98.97%.