КЛАСИФИКАЦИЯ НА ЗЕМЕПОЛЗВАНЕ

ИНСТИТУЦИЯ: GATE Institute

ИЗСЛЕДОВАТЕЛИ:
Ангел Спасов - https://www.linkedin.com/in/anspasov/
Емил Христов - https://www.linkedin.com/in/emil-hristov-/
Евгений Ширинян - https://www.linkedin.com/in/evgeny-shirinyan-82341135/
???????Десислава Петрова-Антонова - https://www.linkedin.com/in/dessislava-petrova-antonova/

Изследването използва RemoteCLIP – мултимодален модел от ново поколение, за класификация на земеползването в София на база въздушни снимки (2020 г.) с висока резолюция. Моделът анализира изображения и текстови описания, за да разпознава автоматично различни зони и обекти в градската среда, като постига добро разграничаване на елементи като жилищни зони, земеделски територии, пътища , площади, гори и др.

Карта на земеползването на София (30 см, 76.8 м/пикс)
Сателитна снимка - София

Резултатите показват:

  • Висока точност при разпознаване на големи и ясно очертани обекти (напр. земеделски земи, спортни площадки, реки).
  • Предизвикателства при разграничаване на обекти с подобни визуални характеристики (напр. пътища и железопътни линии).
  • По-добра класификация при 30 cm пространствена резолюция за анализи на площни обекти (гори, земеделски територии, ливади и др), докато 15 cm предоставя повече детайли за линейни обекти (пътща, жп трасета, реки и др.).
Пример на разпознати обекти/територии (отляво на дясно)  - 1) Power plant, 2), Road 3) Parking Lot, 4) Farmland???????

Ключови аспекти на изследването:

  • Zero-shot класификация без нужда от ръчно категоризирани данни за обучението.
  • Използване на текстово базирано търсене за откриване на обекти от интерес.
  • Визуализация на резултатите в QGIS за по-нататъшен пространствен анализ.
  • Сравнение на резултатите с официалните данни на Urban Atlas 2018.

Изводи и значение: 

Проучването доказва, че модели като RemoteCLIP имат значителен потенциал за автоматизирано картиране, градоустройствен анализ и откриване на обекти в среда с ограничена наличност на геопространствени данни. Прецизното дефиниране на категории и адаптиране на текстовите описания към локалния контекст е критично за подобряване на точността.

Дoпълнителна информация: https://city.gate-ai.eu/ 

За Институт GATE

Институт GATE е първият Център за върхови постижения в Източна Европа в сферата на големите данни и изкуствения интелект. Създаден през 2019 г., GATE работи в областите: ?Дигитално здравеопазване“, ?Градове на бъдещето“, ?Интелигентно правителство“ и  ?Умна индустрия“. Институтът е българският хъб на Международната асоциация за пространства от данни (IDSA), обединяващ националните усилия за използване и споделяне на данни както в бизнеса, така и в обществено значими области. GATE създава първото у нас пространство за споделяне на данни в градската среда – Urban Data Space и разработва първия цифров двойник на София.

През 2024 г. Институт GATE бе удостоен с престижното отличие за развитие на пространство за иновации Silver i-Space Label, присъдено от Европейската асоциация за големи данни (Big Data Value Association - BDVA).

Последвайте дейностите на института:

LinkedIn – https://www.linkedin.com/company/gate-institute
Facebook – https://www.facebook.com/GATECoE
Website - https://www.gate-ai.eu/en/home/

Проектът GATE се изпълнява с финансовата подкрепа на програма Хоризонт 2020 WIDESPREAD-2018-2020 TEAMING Phase 2 и Оперативна програма ?Наука и образование за интелигентен растеж“, съфинансирана от Европейския съюз чрез Европейския фонд за регионално развитие.