Inteligencia Artificial aplicada al territorio

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.

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GRAFCAN ha iniciado varias líneas de trabajo, pioneras e innovadoras, desarrollando tecnologías basadas en la Inteligencia Artificial, que aplicadas al territorio, están complementando, ampliando y fortaleciendo la capacidad de análisis territorial de la empresa. Entre ellas destacan:

Control de cambios


GRAFCAN ha culminado recientemente un pionero e innovador desarrollo tecnológico que le permitirá detectar, automáticamente, cambios en el territorio a partir de ortofotos. El proyecto desarrollado por GRAFCAN se centra en los cambios producidos en la red de transporte terrestre y las edificaciones. El objetivo es identificar tanto nuevas vías y construcciones como modificaciones o alteraciones en las existentes. Ver noticia.

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Super Resolución


IDECanarias cuenta con un nuevo servicio de imágenes satélite que hemos denominado SENTINEL2 Super Resolution. Las nuevas imágenes satélite publicadas se han generado partiendo de imágenes capturadas por el satélite Sentinel2 (perteneciente al proyecto europeo Copernicus) sobre las que se aplica un algoritmo basado en inteligencia artificial que mejora notablemente su resolución y por tanto su calidad visual. Ver noticia.

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Image segmentation using deep learning for agriculture uses


We have started a new project for image segmentation using deep convolutional neural networks in order to extract land uses (including agricultural uses). We have developed and trained different network architectures with different image sources to evaluate the results (Ortophotos, Sentinel-2 and combined with Lidar data). This is a very promising line of work and we want to invest in this technology improving our pattern database, testing different network architectures and developing an entire framework to automatically process aerial images.

In previous years we have developed several projects using classical remote sensing tools to extract information from remote sensors but we have been able to verify (as other papers show) that the new artificial intelligence techniques are more powerful to extract information from remote sensors and this is why we are focusing our efforts on this new field implementing the latest advances.

Examples of network training process:

segementacion animacionanimacion segementacion 2

 

Example of segmentation on aerial images extracting different types of land use (including agricultural uses):

resultado segmentacion

leyenda segmentacion

 

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