GeoAlert

Dec 30, 2021

2 min read

Картирование с использованием снимков с БПЛА в Mapflow.ai

Хотим представить вашему вниманию небольшое руководство по тому, как можно обрабатывать собственные изображения, такие как аэрофотоснимки (АФС), в том числе с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА, они же дроны).

Функциональные возможности Mapflow по распознаванию объектов на изображениях уже используются некоторыми сторонними приложениями. Мы очень рады партнерам, которые воспользовались Mapflow API при разработке собственных приложений.

Одно из таких приложений — плагин Mapflow для QGIS, в котором вы можете загружать и обрабатывать собственные снимки в формате GeoTIFF. В выпадающем списке “Источник данных” отображаются все GeoTIFF слои вашего проекта QGIS, и вы можете выбрать один из них для обработки.

В Веб интерфейсе такого загрузчика собственных изображений пока нет, но мы собираемся добавить его в наступающем году, исследуя как лучше это сделать для пользователей. Между тем, если у вас есть снимки, которые не являются тайной, вы можете воспользоваться сторонним сервисом или локальным тайловым сервером для предоставления ваших данных для обработки в Mapflow.ai.

Например, если у вас есть снимок с БПЛА, вы можете воспользоваться сервисом OpenAerialMap (https://openaerialmap.org). Это открытая база снимков с БПЛА. Проект поддерживается компаниями, занимающимися разработкой программного обеспечения с открытым исходным кодом, в том числе сервисов для работы с пространственными данными.

Как только ваши АФС будут опубликованы на OpenAerialMap, они появятся на общедоступной карте и вы сможете подключиться к ним по протоколам TMS и WMTS.

Поиск по изображения на OpenAerialMap

Скопируйте TMS-ссылку и вставьте ее в «URL источника данных» в новой обработке на Mapflow. Далее выберите Al модель и параметры обработки. После окончания обработки вы сможете увидеть результаты обработки на встроенной карте (как здесь, модель по обнаружению зданий):

Мы стали собирать часто задаваемые вопросы и написали некоторые советы по пользованию платформой Mapflow, вы можете ознакомиться с ними в нашей документации.

Конечно, если ваш снимок несет в себе конфиденциальную информацию и вы не хотите отображать ее на общедоступной карте — подумайте о том, чтобы развернуть локальное окружение для тайлового сервера, совместимого с протоколами TMS/WMTS. Мы надеемся помочь в этом пользователям и партнерам Mapflow, чтобы лучше знать, как работать с большими объемами локально хранимых АФС.

We apply Machine learning to automated analysis over Earth observation data

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.