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. En los siguientes enlaces puede consultar documentación al respecto:

Resumen -  Artículo -  Presentación -  Revista MAPPING

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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Segmentación de imágenes usando deep learning para usos agricolas

Hemos iniciado un nuevo proyecto piloto para realizar segmentación de imágenes aéreas usando redes neuronales convolucionales profundas (Deep Learning). La segmentación de imágenes es el proceso de extracción del contorno de los objetos que se encuentran presentes en una imagen. Hemos desarrollado y entrenado diferentes tipos de arquitecturas de redes neuronales empleando distintas fuentes de datos (ortofotos, imágenes del satélite Sentinel2, datos Lidar…). Esta línea de trabajo resulta muy interesante y aunque los primeros pilotos los hemos enfocado a la extracción de usos de suelo y usos de agricultura tiene un amplio abanico de aplicaciones en el ámbito de la información geográfica.

En los últimos años hemos desarrollado diversos proyectos empleando técnicas clásicas de teledetección (remote sensing) pero con el desarrollo de estos nuevos pilotos hemos podido comprobar que los resultados obtenidos mediante técnicas de inteligencia artificial generan resultados superiores en cuanto a definición y clasificación de los diferentes usos del suelo y por tanto resulta una línea de trabajo muy interesante que continuaremos explorando.

Ejemplos de los resultados de la red durante el proceso de entrenamiento:

segementacion animacionanimacion segementacion 2

 

Ejemplo de un resultado de segmentación incluyendo diversos usos de agricultura:

resultado segmentacion

leyenda segmentacion

 

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