Tarım Teknolojisi Yapay Zekası için Uydu Görüntüsü Etiketleme
Shaip, ekili alanları, meyve bahçelerini, seraları, su kütlelerini, yolları ve orman tampon bölgelerini kapsayan 6 katmanlı arazi zekasıyla, havadan ve uydudan elde edilen tarımsal görüntülerde parsel düzeyinde çokgen segmentasyonunu nasıl gerçekleştirdi? Bu veri seti, hassas tarım ve arazi kayıt yapay zekası için üretim kalitesinde bir veri kümesi olarak oluşturuldu.
Projeye Genel Bakış
Jeo-uzamsal yapay zeka, parsel düzeyinde ürün izleme, otomatik kadastro haritalama ve tarımsal sigorta otomasyonuna doğru ilerlerken, müşteri, geniş ve karmaşık hava ve uydu görüntüleri üzerinde tek tek arazi parsellerini bölümlere ayırabilen yüksek hassasiyetli bir açıklama hattına ihtiyaç duyuyordu.
Shaip, 9'dan fazla arazi bölümleme türü, 6 katmanlı arazi zekası öznitelikleri, bitişik parseller arasındaki topolojik tutarlılık ve uç durum sınır işleme dahil olmak üzere çokgen segmentasyonunu kapsayan uçtan uca bir açıklama hattı oluşturdu ve hassas tarım ve coğrafi yapay zeka için modele hazır veri kümeleri üretti.
Anahtar İstatistikler
Açıklama Türü
Çokgen Segmenti.
Görüntü Kaynağı
Hava + Uydu
Arazi Tipleri
9+
Nitelik Katmanları
6
Meydan Okumalar
- bölümlere ayırmak çerçeve başına yüzlerce paket geniş hava ve uydu görüntüleri genelinde
- kullanma düzensiz ve belirsiz sınırlar mevsimlere, hava koşullarına ve arazi kullanımına göre değişen
- Ayrılan parselleri ayırt etmek sadece dar geçitler veya sulama kanalları aracılığıyla
- Yönetme gölge örtüşmesi, arazi yüksekliği ve doğal özellik bölünmeler
- Bakımı topolojik tutarlılık bitişik parseller arasında
Çözüm
Çokgen Parsel Bölümleme
Her bir hava veya uydu görüntüsünde görünen her bir arazi parseli, her bir ayrı tarlanın, parselin veya arazi bölümünün kesin sınırını izleyen hassas çokgen segmentasyonu kullanılarak ayrı ayrı işaretlendi. Çokgen yoğunluğu, gereksiz köşe fazlalığı olmadan doğal tarla konturlarını yakalayacak şekilde kalibre edildi.
Kapsamlı Arazi Tipi Kapsamı
Açıklamalarda ekili tarlalar, nadasa bırakılmış veya ekilmemiş araziler, sulanan ve yağmurla sulanan tarlalar, teraslı tarım parselleri, meyve bahçeleri ve ağaçlandırma alanları, seralar ve polietilen sera yapıları, su kütleleri (sulama göletleri ve kanallar), parselleri ayıran patikalar ve tarım yolları ile tarım arazilerini çevreleyen orman veya bitki örtüsü tampon bölgeleri ele alınmıştır.
6 Katmanlı Arazi Zekası Nitelikleri
Her bir parsel, tanımlanabilir olduğu durumlarda ürün türünü, arazi kullanım sınıflandırmasını (aktif ekim, hasat edilmiş, verimsiz), sulama durumunu, tarla büyüklüğü kategorisini, toprak görünürlüğünü ve mevsimsel durumu kapsayan özelliklerle zenginleştirildi. Bu çoklu özellik katmanı, basit bir sınır tespiti veri setini, çok mevsimli ürün izleme ve verim tahminini destekleyen kapsamlı bir arazi zekası veri kümesine dönüştürüyor.
Topolojik Tutarlılık Uygulaması
Veri etiketleyiciler, bitişik parsel sınırlarının düzgün bir şekilde hizalanmasını sağlamak için katı topolojik kurallara uydular; üst üste binen çokgenler veya etiketlenmemiş boşluklar yoktu. Bu tutarlılık, doğru parsel düzeyinde alan hesaplamalarına dayanan kadastro, sigorta ve su kaynakları yönetimi yapay zeka uygulamaları için çok önemlidir.
Uç Durum Sınır İşlemesi
Sıkı kurallar, yalnızca dar patikalar veya sulama kanallarıyla ayrılmış parselleri, bulutlardan veya arazi yüksekliğinden kaynaklanan örtüşen gölge bölgelerini, nehirler ve sırtlar gibi doğal özelliklerle bölünmüş parçalı tarlaları ve mahsul büyüme aşamaları veya toprak nem seviyeleri nedeniyle tutarsız renklere sahip parselleri yönetti. Genel mekansal bağlamı korurken hassas sınır izleme için yüksek çözünürlüklü yakınlaştırma araçları kullanıldı.
Proje kapsamı
| Veri Kümesi Türü | Görüntü Kaynağı | Ek Açıklama Yöntemi | Arazi Tipleri | Özellikler | Tutarlılık |
|---|---|---|---|---|---|
| Tarım arazilerinin bölünmesi | Hava + uydu | Çokgen segmentasyonu | 9+ bölümleme türü | 6 özellik katmanı | Topolojik uygulama |
Çıktıları
- Kurulmuş bir parsel düzeyinde çokgen segmentasyon işlem hattı coğrafi tarımsal yapay zeka için
- Standardize 9+ arazi bölümleme türü kapsamı tarlaları, meyve bahçelerini, suları, yolları ve tampon bölgeleri kapsayan
- teslim 6 katmanlı arazi zekası nitelikleri ürün, sulama ve mevsimsel bağlam için
- zorunlu topolojik tutarlılık Aşağı yöndeki kadastro doğruluğu için bitişik parseller arasında
- Müşterinin etkinleştirilmesi ürün izleme, arazi kaydı, tarım sigortası, su kaynakları ve karbon kredisi AI
Genel olarak, Shaip, uydu ölçeğinde coğrafi bilgi etiketleme gereksinimini, hassas tarım, otomatik kadastro haritalama, sigorta hasar değerlendirmesi, su yönetimi ve parsel düzeyinde karbon kredisi doğrulamasını destekleyebilen, yapılandırılmış ve üretime hazır bir segmentasyon hattına dönüştürmeye yardımcı oldu.
Shaip'in parsel düzeyindeki segmentasyon yöntemi, çoğu coğrafi veri etiketlemesini bozan sınır belirsizliğini ortadan kaldırdı. Topolojik tutarlılık kuralları sayesinde, kadastro yapay zekamız yasal olarak güvenebileceğimiz kapsama alanları üretti.
