Analiza starych zdjęć lotniczych. Pomoże w tym sztuczna inteligencja
Na Politechnice Warszawskiej realizowany jest projekt HERMES, którego celem jest stworzenie nowoczesnej metody analizy archiwalnych zdjęć lotniczych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. To badania o dużym znaczeniu praktycznym, ponieważ pozwalają przekształcić ogromne, dotąd słabo wykorzystywane zbiory historycznych zdjęć w pełnoprawne źródło wiedzy o zmianach zachodzących w środowisku i przestrzeni.
W polskich archiwach znajdują się miliony zdjęć wykonywanych od połowy XX wieku, które dokumentują rozwój miast, zmiany w rolnictwie czy przekształcenia krajobrazu. Do tej pory ich analiza była trudna i czasochłonna, ponieważ wymagała ręcznej pracy specjalistów. Projekt HERMES wprowadza podejście, które automatyzuje ten proces. Dzięki połączeniu klasycznych metod geodezyjnych z algorytmami sztucznej inteligencji możliwe staje się szybkie przetwarzanie zdjęć, poprawa ich jakości oraz automatyczne rozpoznawanie obiektów i zmian w terenie.
Najważniejszym osiągnięciem projektu jest stworzenie kompletnego systemu, który potrafi przejść cały proces – od opracowania surowych zdjęć, przez ich cyfrowe ulepszenie, aż po analizę i interpretację danych. W praktyce oznacza to, że historyczne zdjęcia mogą być wykorzystywane podobnie jak nowoczesne zobrazowania satelitarne, co znacząco rozszerza możliwości prowadzenia analiz przestrzennych w długiej perspektywie czasowej. Znaczenie tych badań jest szczególnie widoczne w planowaniu przestrzennym i ochronie środowiska. Dzięki opracowanej metodzie możliwe będzie dokładne śledzenie, jak zmieniały się miasta, infrastruktura czy tereny zielone na przestrzeni dziesięcioleci. To pozwala lepiej ocenić skutki wcześniejszych decyzji oraz planować przyszły rozwój w sposób bardziej świadomy i zrównoważony.
Automatyzacja analiz oznacza oszczędność czasu i kosztów
Wyniki projektu mogą być bezpośrednio wykorzystywane przez administrację publiczną, urbanistów i instytucje zajmujące się ochroną środowiska. Automatyzacja analiz oznacza oszczędność czasu i kosztów, a jednocześnie większą dokładność i spójność danych. Dzięki temu łatwiej będzie np. monitorować skutki zmian klimatu, kontrolować rozlewanie się miast czy chronić cenne przyrodniczo obszary. Istotnym elementem badań jest także sprawdzenie, jak jakość historycznych danych wpływa na skuteczność algorytmów oraz opracowanie sposobów jej poprawy. To sprawia, że rozwiązanie nie tylko działa na idealnych danych, ale może być stosowane w rzeczywistych warunkach, gdzie zdjęcia często są niepełne, zaszumione lub pozbawione koloru.
Ten innowacyjny projekt pokazuje, jak duży potencjał kryje się w łączeniu nowoczesnych technologii z istniejącymi zasobami danych. Opracowana metoda ma charakter skalowalny, co oznacza, że w przyszłości może być stosowana również w innych krajach, które dysponują podobnymi archiwami. W praktyce oznacza to przejście od ręcznej analizy pojedynczych zdjęć do systemowego badania zmian zachodzących w całych regionach i na przestrzeni wielu dekad. Dzięki temu możliwe staje się nie tylko lepsze zrozumienie przeszłości, ale przede wszystkim podejmowanie bardziej trafnych decyzji dotyczących przyszłości przestrzeni, w której żyjemy.
Źródło: Politechnika Warszawska
Czytaj też: NASA ratuje Voyagera 1. Wyłączenie instrumentu ma kupić sondzie kolejny rok
Grafika tytułowa: Steve A Johnson / Unsplash
