Con el objetivo de dar soluciones a los proyectos propuestos en las diferente áreas, se recurre a la Investigación, Desarrollo e innovación de nuevas tecnologías, tales como la inteligencia artificial. Mediante estas tecnologías se realizan tareas de investigación, extracción, generación, proceso y análisis de datos.
Generación y actualización de cartografías IA
Aplicación de Inteligencia Artificial a la Información Territorial para la extracción automática a partir de las ortofotos de elementos singulares del Medio Ambiente que pueden ser de relevancia como son las palmeras, los dragos o hábitats como los tarajales y los saladares.
Generación de mapas de cultivos IA
Este trabajo ha consistido en la generación de mapas de cultivos automáticos basados en algoritmos de Deep Learning a partir de las ortofotos territoriales. Se ha generado un dataset específico, se han construido arquitecturas de red de segmentación y se han entrenado y evaluado hasta conseguir unos resultados óptimos.
Mapa de cambios de Canarias
Este proyecto tiene como finalidad la producción de un mapa que muestre los cambios detectados en el territorio entre dos años consecutivos. La información se genera a partir del estudio comparativo de ortoimágenes correspondientes a vuelos de dos años diferentes. El procedimiento de obtención del mapa ha ido evolucionando desde su debut hace más de veinte años, pasando de la producción realizada exclusivamente por operadores humanos y más tarde utilizando como fuente de información los vuelos LiDAR y el análisis mediate procedimientos informatizados creados exprofeso en GRAFCAN. En la actualidad, el mapa se obtiene aplicando técnicas de inteligencia artificial diseñadas por GRAFCAN para la detección de cambios en imágenes aéreas ortoproyectadas. Los cambios que se detectan principalmente son de tipo constructivo (edificios y viales), y recientemente se incluyen cambios detectados en el suelo, indiciarios de una transformación.
Refundido de planos originales de planeamiento vigente
Procedimiento de refundido de los planos originales vigentes en formato de imagen, obteniendo para cada plano una imagen continua como resultado de superponer el contenido de los planos originales vigentes sobre sus precedentes. Se mantienen planos refundidos de clasificación, categorización y subcategorización de suelo, zonificación de planes de ordenación de los recursos naturales, zonificación de espacios naturales protegidos, categorías de suelo rústico de planes insulares, usos globales, elementos estructurantes, usos pormenorizados, edificación, catálogos de protección, gestión, desarrollo y afecciones. Estas imágenes continuas de planeamiento original vigente refundido son posibles, por un lado, gracias a la sistematización o normalización del planeamiento en la que se georreferencian los planos originales y, por otro lado, posibilitan la comprobación o cotejo de la interpretación realizada a partir de los mismos para obtener el planeamiento sistematizado.
Refundido vectorial de Planeamiento vigente
Procedimiento de refundido de los planes vigentes sistematizados obteniendo para cada capa normalizada el resultado de superponer los ámbitos de ordenación vigentes sobre sus precedentes. Entre las capas normalizadas de planeamiento se encuentran la clasificación de suelo, categorización y subcategorización de suelo, usos globales, elementos estructurantes, usos pormenorizados y zonas de edificación, catálogos de protección, gestión, desarrollo, etc. Estas capas de planeamiento vigente refundido son posibles, por un lado, gracias a la sistematización o normalización del planeamiento y, por otro lado, posibilitan los servicios de su explotación unificada.
Mapa de residuos incontrolados
El objetivo de este proyecto es la detección precoz de acumulaciones de residuos sólidos urbanos, agrarios o de construcción y demolición. La fuente de información utilizada para producir este mapa son las ortoimágenes del archipiélago de producción anual y la tecnología aplicada es de diseño propio, basado en técnicas de inteligencia artificial. La información obtenida es procesada mediante análisis geoespacial para obtener una categorización que facilite su tratamiento posterior por parte de las instituciones responsables del control del abandono de residuos en el medio.
Detección de línea de costa con técnicas de IA
El análisis de la evolución de la línea de costa a partir con técnicas remotas se realiza analizando las imágenes históricas del satélite Sentinel 2. Esto permite disponer de un recorrido temporal de la dinámica costera y plantear estrategias frente a su previsible evolución debida al cambio climático. Para ello se ha entrenado una inteligencia artificial que segmenta cada una de las imágenes Sentinel-2 del periodo 2016-2021. Este sistema de monitorización costera con técnicas remotas e inteligencia artificial es capaz de medir la evolución mediante la detección de la línea de costa derivada de cada una de las imágenes de satélite.
Identificación de ocupación de playas
Proyecto piloto para la generación en tiempo real de un indicador semafórico del nivel de ocupación de las playas (nivel bajo, medio o alto) a partir de algoritmos de inteligencia artificial creadas exprofeso por Grafcan para el análisis de imágenes fotográficas de webcams públicas.