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          1. 利用免費 Sentinel 圖像對農田進行 AI 輔助制圖

            利用免費 Sentinel 圖像對農田進行 AI 輔助制圖

            2022-08-10 作者: xuzhiping 瀏覽: 335 次

            摘要: 農業數字化發展迅速,越來越多的公司和開發商為作物監測、資產管理、開發肥料優化工具以及其他驚人的數字技術提供解決方案,以提高農業業務的效率。每當談到農業管理時,基本實體是地塊和具有特定坐標和邊界的田地,所有的遙感數據都參考了田地。這就是為什么許多農業應用程序從農...

            農業數字化發展迅速,越來越多的公司和開發商為作物監測、資產管理、開發肥料優化工具以及其他驚人的數字技術提供解決方案,以提高農業業務的效率。每當談到農業管理時,基本實體是地塊和具有特定坐標和邊界的田地,所有的遙感數據都參考了田地。這就是為什么許多農業應用程序從農田地圖開始,其中許多應用程序將這樣的地圖作為產品的核心功能來實現。

            如何在地圖上放置所有字段

            以貝爾戈羅德地區(俄羅斯)的試驗區為例,俄羅斯有相當大的農田地塊,在 Sentinel 圖像中能夠清晰可見。面積為 2422 平方公里的地區包括 :

            • 大約 4,500 個多邊形的農田;
            • 平均多邊形有大約 100 個頂點。

            據估計,手工繪制地圖需要制圖師大約 160 個工作日。但如今,可以將部分常規地圖繪制工作委托給人工智能(AI),以便更專注于實施階段以及產品對最終用戶需求的應用,我們可以使用相同的試點區域,包括:

            • 人工智能地圖制圖運輸在約 30 分鐘內處理該區域的單個圖像;
            • 通常需要幾個圖像來覆蓋該區域的所有區域(以避免云層,陰影等),這里使用了六張圖像,整個區域需要三個小時的處理時間。

            顯示道路和農田的地圖的一部分

            圖1. 別爾哥羅德地區(俄羅斯)的試驗區

            雖然人工智能在速度表現上多次戰勝了人類制圖師,但在某些情況下,它也會由于不穩定而出現錯誤,比如多云區域、云層陰影、不同的季節和田野模式等。

            人工智能的速度和人類準確性相結合

            接下來討論兩個潛在的用例,更具體地說,農田地圖制圖的自動化將非常有幫助,并提出一個制圖員的工作流程,用于迭代處理和合并生成的字段掩碼。

            案例1:統計境內所有耕地的數量和面積

            如您在免費和流行的 QGIS ( qgis.org )中有些許經驗,那么在這里可使用插件 Mapflow-QGIS 及 Sentinel-2 和字段掩碼。該插件由 Mapflow API 提供支持,此時只需創建一個帳戶并獲取登錄令牌顯示QGIS插件Mapflow中掩碼和裁剪選項的屏幕截圖即可開始工作。下圖是有關如何在 Mapflow-QGIS 中搜索、預覽和 運行 Sentinel-2 圖像處理的完整用戶指南。

            來自QGIS圖像顯示使用Mapflow插件搜索和查詢衛星圖像

            圖2. 使用 Mapflow-QGIS 插件搜索 Sentinel-2 衛星圖像的結果和預覽

            如果幸運地找到覆蓋了所在區域的無云圖像,即可以使用單個 Sentinel-2 圖像處理350 平方公里的區域,大約需要5 分鐘(如上圖所示)。

            顯示QGIS插件Mapflow中掩碼和裁剪選項的屏幕截圖

            圖3. 作物田地的分割掩模,由 AI 從 Sentinel-2 衛星圖像中提取。

            案例2:盤點境內所有領域

            要獲得在特定時間段內在該地區耕種的所有農田的精確地圖(比如需要更新圖像的植被季節),必須對可用的 Sentinel-2 圖像進行一些初步分析,原因如下:

            • 不要錯過在不同時間培養的物體(見圖4(a,b));
            • 確保全境覆蓋(如遇云、霧、雪等情況,見圖4(c))。

            顯示衛星圖像四個不同區域的不同級別云覆蓋的屏幕截圖

            圖4. AI 模型在不同條件下提取的字段掩碼

            為此,我們設計了特殊的迭代 AI 映射工作流程,該工作流程基于從多個衛星圖像中提取的字段掩碼組合。例如在俄羅斯的樣本領土,它如何工作,內容如下:

            • 包含六個要處理的圖像;
            • 制圖員的迭代 AI 制圖指南。

            其中重要的一點是,制圖師如果以前不熟悉此制圖工作流程,算法大約需要三個小時,一位制圖師需要兩天時間才能最終確定結果(而不是 165 天)!

            迭代式 AI 地圖制圖工作流程的先睹為快

            迭代地圖制圖工作流基于以下原則:

            • 從多個衛星圖像中選擇 AI 生成的成功多邊形;
            • 最大限度地減少制圖師的點擊次數。

            任何制圖師都可以在數小時內完成此工作流程,我們已經在開發一系列教程來解釋其工作原理。當談到衛星圖像中關于地圖制圖的有效性時,還需要考慮一件重要的事情,通常需要一個方便的工具來搜索和處理圖像。這就是為什么我們很高興地宣布專用工具可供每位制圖師免費使用。使用最新的插件 Mapflow-QGIS (1.6.*) ,通過 Mapflow AI 進行搜索、查看和處理 Sentinel-2 圖像。

            總結

            • Sentinel-2 字段地圖制圖的新模型已成功實施到 Mapflow 中,并可供 Mapflow-QGIS 插件的所有用戶使用,可與之前發布的高分辨率模型一起嘗試使用。
            • Mapflow-QGIS 1.6 已發布,主要的新功能是實現了前哨圖像的目錄和處理 (Sentinel 搜索由 SkyWatch API 提供支持,屬于很酷的服務和圖像提供者)。
            • 我們已經描述了一個實驗性農業領域的基準,表明人工智能制圖可以將整個過程加速80 倍。
            • 同時正在尋找準備好嘗試迭代 AI 制圖工作流程的勇敢制圖師和開發人員。
            • 除此項服務外,Mapflow 還提供高分辨率圖像模型用于田間和道路掩膜提取,這對整個農業制圖項目都很有用。
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