Изображенията, направени от сателити, предоставят исторически поглед и обхващат големи области, което помага да се анализира контекстът и напредъкът. Инструментът „Предупреждение за строителство“ дава възможност да се абонирате за конкретни сайтове или за цял град, за да наблюдавате промените в строителството навсякъде. Този инструмент се счита за най-мащабируемия и най-рентабилен начин за откриване на напредъка на строителството и непрекъснато актуализиране на градските карти.
Въз основа на исторически изображения дори е възможно да се предвиди дали строителният проект е вероятно да бъде завършен навреме.
Инструментът се захранва от нов модел на семантично сегментиране на обекти в процес на изграждане, обучен върху изображения с разделителна способност под метър, който е внедрен в платформата Geoalert — Mapflow.ai
Статистически отчети
Москва е един от първите 3 региона в Русия с най-висока активност на развитие. Според анализаторите пазарът на развитие расте и темпът на въвеждане в експлоатация на жилища се увеличава.
Решихме да покажем как изглежда процесът на изграждане в статистиката и от космоса, използвайки нашия нов модел.
За статистически отчети използвахме данни от Dom.RF, който поддържа регистър на новите сгради в Русия.
Според тези данни приблизително половината от новите жилища се намират в административните граници на района на Москва, а другата половина — в Московска област (844 Москва / 1721 общо), но концентрацията на нови жилища се увеличава по-близо до град Москва агломерация, която лесно се показва на карта.
Контрол от космоса
Моделът, обучен на сателитни изображения, може да открие и подчертае границите на обекти в процес на изграждане. Класификацията на строителството по различни етапи е текущо изследване и се очаква да бъде въведена в новите версии.
На територията на Москва + Московска област нашият модел откри повече от 2,19k строителни обекта, което корелира добре с числата от статистическите отчети на Dom.RF, малко по-големите числа в тяхната база данни се дължат главно на броя на отделни сгради в рамките на един строителен конгломерат.
Прилагайки модела на „Откриване на сгради“ за очертаване на отделните сгради в рамките на застрояваните площи (сградата трябва да има поне видима основа), ще можем да получим по-точен брой на строителните обекти.
Статистиката също е далеч от идеалната и съдържа пропуски (напр. в Сколково, което е най-близо до Москва).
От друга страна, интересно е да се насочите към обекти, които са се променили съвсем наскоро. За демонстрацията обработихме изображения с помощта на Mapbox Satellite. Като се има предвид, че повечето от изображенията са направени от преди шест месеца до една година, някои от докладите в каталога Dom.RF посочват стойността на уместността на изображенията. Проверихме някои от тези пропуснати точки с помощта на новите изображения на Maxar SecureWatch, които са налични в нашия търговски абонамент.
Демо карта
За тези от вас, които са прочели до края и се интересуват от това как моделът работи на голяма територия, публикувахме карта, която съдържа данни за цялата област Москва + Московска област — проверете демо приложение . 👀
Ние не споделяме слайдове, всичко е на живо и работи от нашия мощен AI картографски инструмент Mapflow.ai
Коментарите относно данните и тестването на модела са високо оценени. Ако се интересувате да опитате в друг град, това е много лесно, просто изберете района на картата и стартирайте модела „Строителство“, като използвате нашето приложение Mapflow.ai
Свързани истории
Мониторинг на конструкциите във времевите серии на изображения
В Geoalert обичаме картите и науката за данните. Ние прилагаме машинно обучение за автоматизирано откриване и картографиране на глобални данни от наблюдение на Земята. Можете да намерите връзки и контакти по-долу:
- Mapflow Platform
- Mapflow документация
- Facebook страница
- Linkedin страница
- Telegram
- Github страница
