Использование искусственного интеллекта для мониторинга изменений в городах
В условиях постоянно меняющегося городского ландшафта важно успевать за скоростью изменений. Города расширяются, здания растут, появляются новые дороги, а модели землепользования меняются, иногда даже в одночасье. Традиционно для отслеживания этих изменений требовалось проводить съёмки вручную и анализировать изображения, что занимало много времени.
Однако сегодня Искусственный интеллект (ИИ) меняет подход к отслеживанию изменений в городах. С помощью ИИ, дистанционного зондирования и геопространственного анализа можно отслеживать расширение городов.
Одним из самых передовых достижений в этой области является разработка приложений на основе ИИ, которые могут автоматически обнаруживать застроенные участки. Эти системы используют спутниковые снимки высокого разрешения и методы глубокого обучения, классификации изображений и семантической сегментации для определения особенностей города с невероятной скоростью и точностью.
В основе этих решений лежат алгоритмы машинного обучения (ML) и компьютерного зрения, в частности, свёрточные нейронные сети (CNN). Эти алгоритмы анализируют огромное количество спутниковых и аэрофотоснимков, чтобы определить такие объекты на земле, как здания, дороги, растительность и водоёмы. Семантическая сегментация улучшает процесс, позволяя классифицировать объекты на уровне пикселей и получать подробное и точное представление о городском следе.
После обработки данные поступают непосредственно на платформы географической информационной системы (ГИС), предоставляя городским планировщикам, политикам и менеджерам по инфраструктуре актуальную информацию о развитии города.
Канал «Геопроект – Земля из Космоса» описывает процесс работы ИИ как состоящий из трёх этапов:
· Обучение моделей глубокого обучения для определения физических характеристик.
· Классификация этих характеристик по отдельным категориям земельного покрова.
· Интеграция результатов в ГИС-системы для мониторинга и анализа.
По сравнению с традиционным ручным картированием этот подход значительно сокращает время, затраты и усилия. Хотя обучение моделей ИИ требует значительных первоначальных инвестиций в высококачественные размеченные данные, преимущества накапливаются со временем, поскольку модели становятся быстрее и эффективнее в обнаружении изменений в масштабе.
Разработка таких систем ИИ начинается с тщательной подготовки данных. Исторические геопространственные наборы данных очищаются, структурируются и анализируются для выделения ключевых особенностей земель, таких как построенные сооружения, дороги, сельскохозяйственные участки и природные ландшафты. Этот этап подготовки обеспечивает точность процесса обучения, который выполняется с использованием мощных инструментов, таких как расширения глубокого обучения. Полученные модели сохраняются в формате Deep Learning Package (DLPK), что делает их легко повторно используемыми для будущего мониторинга.
После обучения модели развёртываются для анализа новых спутниковых снимков и выявления обновлений с акцентом на определение пространственной эволюции застроенных территорий. Эти результаты соответствуют стандартам для обеспечения бесшовной интеграции с другими системами.
Важно отметить, что эта тенденция не просто технологическая. Она сигнализирует о более глубоком сдвиге в том, как производятся и применяются знания о городах. Вместо того чтобы полагаться на статические периодические карты, города теперь могут работать с динамическими геопространственными данными, обновляемыми ИИ. Этот уровень реагирования особенно ценен в контексте быстрого роста городов, экологического стресса и инициатив умного управления.
С ростом национальных инфраструктур пространственных данных и цифровых двойников интеграция ИИ в картографические системы предлагает масштабируемую и повторяемую методологию анализа землепользования, которая поддерживает более широкие цели, связанные с устойчивостью к стихийным бедствиям и разработкой политики на основе фактических данных.
Возможности обнаружения изменений с помощью ИИ распространяются на широкий спектр пространственных и тематических областей. Застроенные территории анализируются на предмет новых построек, сносов и горизонтальных или вертикальных расширений. Дороги и транспортные сети контролируются на предмет новых разработок или структурных изменений. Сельскохозяйственные земли отслеживаются на предмет признаков вторжения, заброшенности или переклассификации. Природные особенности, такие как растительность и водоёмы, наблюдаются на предмет экологических сдвигов, в то время как более широкие классификации земельного покрова различают непроницаемые поверхности, голую почву и зелень. Временные слои позволяют проводить сравнения по годам или десятилетиям, что позволяет проводить долгосрочный анализ городских тенденций.
Эта эволюция позволяет более разумно, гибко и масштабируемо понимать наши города. Поскольку городские пространства продолжают становиться всё более сложными, слияние искусственного интеллекта с геопространственными технологиями гарантирует, что мы не только успеваем за временем, но и предвидим и формируем будущее с большей уверенностью и ясностью.
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал