نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بإنتاجية المحاصيل وتحسين إدارة الموارد الزراعية
م. محمد عبد الكريم التميمي
علوم التربة والمياه
جامعة الكوفة – كلية الزراعة – قسم علوم التربة والمياه
mohammed.altamimi@uokufa.edu.iq
تاريخ استلام البحث:
18/06/2026
تاريخ قبول البحث:
30/06/2026
تاريخ النشر:
يوليو 2026
Machine Learning Models for Crop Yield Prediction and Agricultural Resource Management
Eng. Mohammed Abdul Kareem Al-Tamimi
Field Crops
University of Kufa – College of Agriculture – Department of Field Crops
mohammed.altamimi@uokufa.edu.iq
Received:
18 June 2026
Accepted:
30 June 2026
Published:
July 2026
الملخص
يشهد القطاع الزراعي تحولاً متسارعاً نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحسين الإنتاج الزراعي وإدارة الموارد الطبيعية بكفاءة أعلى. ويُعد التنبؤ بإنتاجية المحاصيل من أهم التطبيقات الحديثة التي تساعد المزارعين وصناع القرار في التخطيط الزراعي، وتحديد احتياجات المحاصيل، وتقليل المخاطر المرتبطة بالتغيرات المناخية والظروف البيئية. ويهدف هذا البحث إلى دراسة دور نماذج التعلم الآلي في التنبؤ بإنتاجية المحاصيل الزراعية وتحسين إدارة الموارد الزراعية من خلال تحليل البيانات الضخمة المستمدة من الحقول الزراعية، والأقمار الصناعية، ومحطات الأرصاد الجوية، وأجهزة الاستشعار الحديثة.
يعتمد البحث على استعراض أشهر خوارزميات التعلم الآلي، مثل الانحدار الخطي، والغابات العشوائية (Random Forest)، وآلات دعم المتجهات (Support Vector Machines)، والشبكات العصبية الاصطناعية، وبيان قدرتها على تحليل العوامل المؤثرة في إنتاجية المحاصيل، ومنها خصائص التربة، وكميات الأمطار، ودرجات الحرارة، والرطوبة، ومستويات التسميد، وطرق الري. كما يناقش البحث آلية تدريب النماذج باستخدام البيانات التاريخية للوصول إلى تنبؤات دقيقة تساعد في تحسين القرارات الزراعية.
وتوضح الدراسة أن تطبيق نماذج التعلم الآلي يسهم في زيادة دقة التنبؤ بالإنتاج الزراعي، وتحسين توزيع الموارد المائية والأسمدة، وتقليل الهدر في المدخلات الزراعية، فضلاً عن دعم الزراعة الدقيقة وتعزيز استدامة الإنتاج. كما تستعرض الدراسة أبرز التحديات المتعلقة بجمع البيانات، وجودتها، وتفاوت الظروف البيئية، والحاجة إلى تطوير قواعد بيانات زراعية وطنية متكاملة تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وتخلص الدراسة إلى أن دمج نماذج التعلم الآلي في إدارة الإنتاج الزراعي يمثل خطوة مهمة نحو بناء نظم زراعية ذكية قادرة على مواجهة التحديات المستقبلية، وتحقيق الاستخدام الأمثل للموارد، وزيادة الإنتاجية، وتعزيز الأمن الغذائي في ظل التغيرات المناخية العالمية.
الكلمات المفتاحية
التعلم الآلي، إنتاجية المحاصيل، الزراعة الذكية، المحاصيل الحقلية، الذكاء الاصطناعي، إدارة الموارد الزراعية، الزراعة الدقيقة.
Abstract
The agricultural sector is rapidly adopting artificial intelligence and machine learning technologies to improve crop productivity and optimize the management of natural resources. Crop yield prediction has become one of the most valuable applications of machine learning, enabling farmers and decision-makers to improve agricultural planning, optimize resource allocation, and reduce risks associated with climate variability and environmental changes. This research investigates the role of machine learning models in predicting crop yield and enhancing agricultural resource management through the analysis of large datasets collected from agricultural fields, satellite imagery, weather stations, and modern sensing technologies.
The study reviews several widely used machine learning algorithms, including Linear Regression, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Networks (ANN), highlighting their capability to analyze key variables affecting crop productivity such as soil characteristics, rainfall, temperature, humidity, fertilization practices, and irrigation methods. The research also explains how historical agricultural data are utilized to train predictive models capable of supporting accurate and efficient agricultural decision-making.
The findings indicate that machine learning models significantly improve crop yield prediction accuracy while optimizing water use, fertilizer application, and other agricultural inputs. These technologies contribute to precision agriculture by reducing production costs, minimizing resource waste, and improving environmental sustainability. The study further discusses existing challenges, including data availability, data quality, environmental variability, and the need to establish comprehensive agricultural databases to support intelligent farming applications.
The research concludes that integrating machine learning into agricultural production management is a key component of future smart agriculture. It enhances resource efficiency, increases crop productivity, supports sustainable agricultural development, and strengthens food security under changing climate conditions.
Keywords
Machine Learning, Crop Yield Prediction, Smart Agriculture, Field Crops, Artificial Intelligence, Agricultural Resource Management, Precision Agriculture.