Adnotare imagini satelitare pentru AgriTech AI
Cum a realizat Shaip segmentarea poligoanelor la nivel de parcelă prin imagini agricole aeriene și satelitare — acoperind câmpuri cultivate, livezi, sere, corpuri de apă, căi și zone tampon forestiere cu inteligență funciară pe 6 straturi — construită ca un set de date de nivel de producție pentru agricultura de precizie și inteligența artificială a cadastrului funciar.
rezumatul proiectului
Pe măsură ce inteligența artificială geospațială se îndreaptă către monitorizarea culturilor la nivel de parcelă, cartografierea cadastrală automată și automatizarea asigurărilor agricole, clientul avea nevoie de o rețea de adnotări de înaltă precizie, capabilă să segmenteze parcele individuale de teren prin imagini aeriene și satelitare vaste și complexe.
Shaip a construit conducta de adnotare end-to-end care acoperă segmentarea poligoanelor pe peste 9 tipuri de partiții de teren, atribute de inteligență terestră pe 6 straturi, consistență topologică între parcele adiacente și gestionarea limitelor în cazuri limită - producând seturi de date pregătite pentru model pentru agricultura de precizie și inteligența artificială geospațială.
Statistici cheie
Tip de adnotare
Segment poligon.
Sursa imaginilor
Aeriană + Satelit
Tipuri de terenuri
9+
Straturi de atribute
6
Activități
- Segmentare sute de parcele pe cadru prin vaste imagini aeriene și din satelit
- Manipularea limite neregulate și ambigue care se schimbă odată cu anotimpurile, vremea și utilizarea terenurilor
- Distingerea parcelelor separate doar pe cărări înguste sau canale de irigații
- De conducere suprapunerea umbrelor, altitudinea terenului și caracteristicile naturale diviziuni
- Mentine consistență topologică între parcelele adiacente
Soluţie
Segmentarea parcelelor poligonale
Fiecare parcelă de teren vizibilă în fiecare imagine aeriană sau din satelit a fost adnotată separat folosind o segmentare precisă a poligoanelor, trasând limita exactă a fiecărui câmp, parcelă sau diviziune distinctă de teren. Densitatea poligoanelor a fost calibrată pentru a surprinde contururile organice ale câmpului, fără supraîncărcări inutile ale vârfurilor.
Acoperire completă a tipurilor de teren
Adnotările au acoperit câmpurile cultivate, terenurile lăsate în pârloag sau necultivate, câmpurile irigate versus cele alimentate cu ploaie, parcelele agricole terasate, blocurile de livezi și plantații, structurile de sere și case din polietilenă, corpurile de apă (iazuri și canale de irigații), aleile și drumurile agricole care separă parcelele și zonele tampon forestiere sau de vegetație care mărginesc terenurile agricole.
Atribute de inteligență terestră pe 6 straturi
Fiecare parcelă a fost îmbogățită cu atribute care acoperă tipul de cultură, acolo unde era identificabilă, clasificarea utilizării terenului (cultivare activă, recoltată, sterilă), starea irigațiilor, categoria de dimensiune a câmpului, vizibilitatea solului și starea sezonieră. Acest strat multi-atribut transformă un set simplu de date de detectare a limitelor într-un corpus cuprinzător de informații funciare care susține monitorizarea culturilor multi-sezonier și predicția randamentului.
Aplicarea consistenței topologice
Adnotatorii au urmat reguli topologice stricte pentru a se asigura că limitele parcelelor adiacente sunt aliniate corect - fără poligoane suprapuse, fără goluri neetichetate. Această consecvență este esențială pentru aplicațiile de inteligență artificială cadastrală, de asigurări și de gestionare a resurselor de apă din aval, care se bazează pe calcule precise ale suprafeței la nivel de parcelă.
Gestionarea limitelor în cazuri marginale
Parcelele separate doar de cărări înguste sau canale de irigații, regiunile umbroase suprapuse de nori sau altitudinea terenului, câmpurile fragmentate divizate de elemente naturale, cum ar fi râurile și crestele, și parcelele cu culori inconsistente din cauza etapelor de creștere a culturilor sau a nivelului de umiditate a solului au fost utilizate instrumente de zoom de înaltă rezoluție pentru trasarea precisă a limitelor, menținând în același timp contextul spațial general.
Domeniul de aplicare al proiectului
| Tipul setului de date | Sursa imaginilor | Metoda de adnotare | Tipuri de terenuri | Atribute | consecvență |
|---|---|---|---|---|---|
| Partajarea terenurilor agricole | Aeriană + satelit | Segmentarea poligoanelor | Peste 9 tipuri de partiții | 6 straturi de atribute | Aplicare topologică |
Rezultate
- Înființat a conductă de segmentare a poligoanelor la nivel de parcelă pentru IA agricolă geospațială
- standardizat Acoperire tip partiție de teren 9+ care se întinde pe câmpuri, livezi, ape, cărări și zone tampon
- Livrat Atribute de inteligență terestră pe 6 straturi pentru culturi, irigații și context sezonier
- Conturi activate consistență topologică între parcelele adiacente pentru precizie cadastrală în aval
- A activat clientul monitorizarea culturilor, cadastrul funciar, asigurările agricole, resursele de apă și creditul de carbon AI
Per total, Shaip a contribuit la transformarea unei cerințe de adnotare geospațială la scară satelitară într-o conductă de segmentare structurată, gata de producție - una capabilă să sprijine agricultura de precizie, cartografierea cadastrală automatizată, evaluarea daunelor de asigurare, gestionarea apei și verificarea creditelor de carbon la precizie la nivel de parcelă.
Segmentarea la nivel de parcelă a lui Shaip a gestionat ambiguitatea limitelor care încalcă majoritatea adnotărilor geospațiale. Regulile lor de consistență topologică au însemnat că inteligența noastră cadastrală a generat zone de acoperire în care puteam avea încredere din punct de vedere legal.
