Geoalert Urban Monitoring — Beta!

После серий экспериментов и создания датасетов, мы запускаем наш первый продукт “Urban Monitoring” по распознаванию и классификации зданий на спутниковых снимках.

Про идею вы слышали или от нас или от известных компаний “Mapbox-Google-Microsoft etc.”— зачем картировать дома (дороги и т.д.), если можно сделать обучаемый алгоритм, который будет работать не хуже картографа, а кроме того, мониторить изменения и делать обновления? Представьте, что можно было бы отслеживать новое строительство во всем мире и автоматически обновлять глобальную базу. Все было бы слишком просто... Пока еще никто не предложил алгоритм, который будет давать одинаково высокое качество в глобальном масштабе на разных территориях: от частных домов до старинных городских кварталов и стихийной городской застройки.

Image for post
Image for post

Пока еще основное количество карт городов рисуется вручную, а спутниковые снимки оцифровываются по плану выпуска картографических обновлений, а не по факту изменений на местности — но машинное обучение хороший способ сократить время и, в конечном счете, стоимость обработки данных.

Поэтому мы встроили алгоритмы “Urban Monitoring” в нашу платформу потоковой обработки данных — каждый может опробовать любую интересующую его территорию и получить статистику с точностью до дома.

Image for post
Image for post

Посколькумы до сих пор работали над улучшением качества в основном по российским городам, на выборке (Казань, Мытищи, Киров) удалось достигнуть высоких результатов (F1~0.8-0.9 в зависимости от типа строений по сравнению с готовыми картографическими данными). Если результат по вашей территории не дает необходимого качества, мы знаем как дообучить алгоритмы и выполняем эту работу.
Кроме базовой сегментации, мы реализовали несколько важных дополнительных пост-сегментационных моделей. Все в целом мы назвали “mapping & heighting”.

В завершение анонса. Урбанизация территорий идет высокими темпами: новые коттеджные поселки, новые микрорайоны городов и т.д. По прогнозам ООН 68% населения будут проживать в таких урбанизированных территориях к 2050 году. Можно ли создать инструмент на основе спутниковых снимков, который позволяет эти изменения отслеживать и прогнозировать связанные с ними экономические показатели? Нашей первой гипотезой стал поиск мест строительства. Первые результаты сравнений спутниковых покрытий для мониторинга строительства, которые мы получили по нескольким российским городам уже доступны на платформе.

Image for post
Image for post
Стройки, задетектированные по спутниковым снимкам— demo.geoalert.io

Спасибо что дочитали! Напишите нам про ваши идеи приложений на основе платформы или задачи в ваших проектах, в которых наши технологии могут быть полезны. Stay tuned!

Written by

We apply Machine learning to automated analysis over Earth observation data

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store