Sztuczna inteligencja przyspiesza aktualizację map topograficznych
Szybkie tempo zmian w miastach i na terenach podmiejskich sprawia, że tradycyjne metody aktualizowania map coraz częściej okazują się niewystarczające. Dodatkowo są one czasochłonne i kosztowne, a w efekcie mapy często nie nadążają za rzeczywistym stanem przestrzeni.
Naukowcy z Uniwersytetu Łódzkiego zaproponowali innowacyjne rozwiązanie, które znacząco przyspiesza ten proces, wykorzystując zdjęcia lotnicze i satelitarne oraz narzędzia sztucznej inteligencji.
Opracowana metoda polega na automatycznym porównywaniu obrazów tego samego obszaru wykonanych w różnych momentach. System analizuje, jak zmieniła się przestrzeń, samodzielnie rozpoznając obiekty takie jak budynki, drogi, lasy czy pola uprawne. Następnie wykrywa, które elementy pojawiły się nowe, które zniknęły, a które uległy modyfikacji. Dzięki temu możliwe jest szybkie wychwycenie zmian, które w klasycznych procedurach kartograficznych wymagałyby długotrwałych pomiarów w terenie.
Naukowcy wykorzystują także dane LiDAR
Kluczowym osiągnięciem badań jest połączenie różnych typów danych w jednym systemie. Oprócz standardowych zdjęć lotniczych wykorzystano również dane LiDAR, które dostarczają informacji o wysokości terenu i obiektów. Takie zestawienie pozwala znacznie dokładniej rozpoznawać elementy przestrzeni, zwłaszcza w obszarach miejskich, gdzie zabudowa jest gęsta i zróżnicowana. Badania wykazały, że system bardzo skutecznie identyfikuje budynki i drogi, a jeszcze lepiej radzi sobie z terenami leśnymi i rolnymi. Dane wysokościowe dodatkowo zwiększają precyzję wykrywania zmian.
Efektem działania systemu są gotowe mapy zmian, które można bezpośrednio wykorzystywać w popularnych systemach informacji geograficznej. Oznacza to, że wyniki badań nie pozostają jedynie w sferze eksperymentalnej, ale mogą być łatwo wdrażane w praktyce przez instytucje i specjalistów zajmujących się analizą przestrzeni. Choć w najbardziej złożonych przypadkach, takich jak silne zacienienie terenu czy częściowe zasłonięcie obiektów, nadal potrzebna jest kontrola człowieka, zaproponowane rozwiązanie znacząco ogranicza ilość pracy manualnej. Stanowi to ważny krok w stronę szybszego, tańszego i bardziej aktualnego tworzenia map.
Praktyczne zastosowanie tej technologii jest bardzo szerokie. Może ona wspierać zarządzanie kryzysowe, umożliwiając szybkie reagowanie na zmiany po katastrofach naturalnych, pomagać w planowaniu działań związanych z ochroną klimatu, wspierać administrację publiczną i wojsko, a także usprawniać procesy w budownictwie i planowaniu przestrzennym. Łódzkie badania pokazują, że automatyzacja aktualizacji map z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może realnie zmienić sposób zarządzania informacją o przestrzeni, czyniąc go bardziej precyzyjnym i dostosowanym do współczesnych potrzeb.
Źródło: Uniwersytet Łódzki
Czytaj też: Mleczarskie odpady zamiast chemii. Przełomowe bionawozy z Wrocławia!
Grafika tytułowa: Steve Johnson / Unsplash
