Аннотирование спутниковых снимков для AgriTech AI
Как компания Shaip обеспечила сегментацию полигонов на уровне отдельных участков на аэрофотоснимках и спутниковых изображениях сельскохозяйственных угодий — охватывающих возделываемые поля, сады, теплицы, водоемы, тропинки и лесные буферные зоны — с использованием 6-слойной системы анализа данных о земле, созданной в виде производственного набора данных для точного земледелия и искусственного интеллекта для регистрации земельных участков.
Обзор проекта
Поскольку геопространственный ИИ все чаще используется для мониторинга урожая на уровне отдельных участков, автоматизированного кадастрового картографирования и автоматизации сельскохозяйственного страхования, клиенту потребовался высокоточный конвейер аннотирования, способный сегментировать отдельные земельные участки на обширных и сложных аэрофотоснимках и спутниковых изображениях.
Компания Shaip разработала комплексный конвейер аннотирования, охватывающий сегментацию полигонов по более чем 9 типам землепользования, 6-слойные атрибуты землепользования, топологическую согласованность между соседними участками и обработку граничных условий в нестандартных ситуациях, — в результате чего были получены готовые к использованию наборы данных для точного земледелия и геопространственного искусственного интеллекта.
Основная статистика
Тип аннотации
Сегмент многоугольника.
Источник изображения
Аэрофотосъемка + Спутниковая съемка
Типы земель
9+
Слои атрибутов
6
Задачи
- Сегментирование сотни посылок в кадре на обширных аэрофотоснимках и спутниковых изображениях
- Управляемость нерегулярные и неоднозначные границы которые меняются в зависимости от времени года, погоды и землепользования.
- Разделение участков только по узким тропинкам или ирригационным каналам.
- Управление Перекрытие теней, высота местности и природные особенности подразделения
- Сохранение топологическая согласованность между соседними участками
Решение
Сегментация полигональных участков
Каждый отдельный земельный участок, видимый на каждом аэрофотоснимке или спутниковом изображении, был отдельно аннотирован с использованием точной сегментации полигонов, определяющей точные границы каждого отдельного поля, участка или земельного деления. Плотность полигонов была откалибрована таким образом, чтобы отображать контуры органических полей без излишнего наложения вершин.
Комплексное покрытие по типам земельных участков
Аннотации охватывали обрабатываемые поля, залежные или необработанные земли, орошаемые и неорошаемые поля, террасные сельскохозяйственные участки, сады и плантации, теплицы и поликарбонатные сооружения, водоемы (ирригационные пруды и каналы), тропы и фермерские дороги, разделяющие участки, а также лесные или растительные буферные зоны, граничащие с сельскохозяйственными угодьями.
6-слойные характеристики землепользования
Каждый участок был дополнен атрибутами, охватывающими тип культуры (где это можно определить), классификацию землепользования (активное выращивание, уборка урожая, бесплодная земля), состояние орошения, категорию размера поля, видимость почвы и сезонное состояние. Этот многоатрибутный слой преобразует простой набор данных для определения границ в комплексный корпус данных по землепользованию, поддерживающий многосезонный мониторинг сельскохозяйственных культур и прогнозирование урожайности.
Обеспечение топологической согласованности
Аннотаторы следовали строгим топологическим правилам, чтобы обеспечить четкое выравнивание границ смежных участков — отсутствие перекрывающихся полигонов и незаполненных пробелов. Эта согласованность крайне важна для последующих приложений в области кадастра, страхования и управления водными ресурсами, использующих искусственный интеллект для точных расчетов площади на уровне отдельных участков.
Обработка граничных условий в крайних случаях
Строгие правила регулировали границы участков, разделенных лишь узкими дорожками или ирригационными каналами, перекрывающиеся затененные области от облаков или рельефа местности, фрагментированные поля, разделенные природными особенностями, такими как реки и горные хребты, а также участки с неоднородным цветом, обусловленным стадиями роста культур или уровнем влажности почвы. Для точного определения границ с сохранением общего пространственного контекста использовались инструменты масштабирования с высоким разрешением.
Объем проекта
| Тип набора данных | Источник изображения | Метод аннотирования | Типы земель | Атрибуты | Согласованность |
|---|---|---|---|---|---|
| Раздел сельскохозяйственных земель | Аэрофотосъемка + спутниковая съемка | Сегментация многоугольников | 9+ типов разделов | 6 слоев атрибутов | Топологическое принуждение |
Результаты
- Создал Конвейер сегментации полигонов на уровне земельных участков для геопространственного сельскохозяйственного ИИ
- Стандартизированный 9+ типов покрытия для разделения земельных участков охватывающие поля, сады, водоемы, дорожки и буферные зоны.
- Сдан 6-слойные характеристики земельной разведки с учетом особенностей сельскохозяйственных культур, орошения и сезонных условий.
- Насильственные топологическая согласованность между соседними участками для обеспечения точности кадастровых данных в дальнейшем.
- Включено для клиента мониторинг урожая, земельный кадастр, сельскохозяйственное страхование, водные ресурсы и углеродные кредиты AI
В целом, компания Shaip помогла преобразовать требования к геопространственной аннотации спутниковых данных в структурированный, готовый к использованию конвейер сегментации, способный поддерживать точное земледелие, автоматизированное кадастровое картирование, оценку страховых случаев, управление водными ресурсами и проверку углеродных кредитов на уровне отдельных участков.
Сегментация участков, разработанная компанией Shaip, позволила устранить неоднозначность границ, которая является проблемой для большинства геопространственных аннотаций. Благодаря их правилам топологической согласованности, наш кадастровый ИИ сгенерировал зоны покрытия, которым мы могли доверять с юридической точки зрения.
