Автоматичне Визначення Меж Поля З Допомогою Нейронних Мереж
Сільське господарство у 21-му столітті стикається з безліччю труднощів у зв'язку із завданням прогодувати населення планети в рамках сталого розвитку. Ми в EOSDA розуміємо цю проблему та пропонуємо передові технологічні рішення, спрямовані на допомогу фермерам, агробізнесу, роздрібній торгівлі та різноманітним установам на глобальному ринку.
Ми використовуємо знімки високої роздільної здатності та ефективні алгоритми, розроблені досвідченою командою вчених EOSDA, щоб досягти високого рівня деталізації під час створення карти меж поля. Ми можемо адаптувати наші моделі до будь-якої території за умови, що клієнт надасть нам вихідні локальні дані.
Як Це Працює
Ми пропонуємо точність понад 80% залежно від регіону, характеристик зображення та пори року.
Визначення меж земельної ділянки можливе для полів площею від 3 га, але варіюється залежно від форми поля.
Ми використовуємо метод перетину над об'єднанням (IOU) для перевірки результатів, тобто порівнюємо виявлені нами межі земельної ділянки з даними, отриманими від клієнта.
Що Ви Отримуєте
Комплексне Розмежування Поля
- Отримайте докладні карти меж поля для великих площ, які значно спрощують класифікацію культур. Ми пропонуємо карти у форматах .shp та .geotiff.
Розмежування Полів І API
- Разом з картами меж полів ми пропонуємо швидкий і простий доступ до API, щоб ви могли отримати всю необхідну інформацію про конкретні поля ваших клієнтів.
Висока Точність
- Супутникове визначення меж поля за допомогою інноваційного аналізу супутникових знімків дозволяє досягати високої точності у процесі розмежування полів.
Окремо & Комплексно
- Ми пропонуємо визначення меж полів як в якості окремого рішення, так і в якості першого етапу для інших рішень EOSDA, таких як класифікація культур, аналіз вологості ґрунту, прогнозування врожайності та багато іншого.
Переваги Розмежування Полів від EOSDA
Ефективність
Встановлення меж поля за допомогою супутника, а точніше за допомогою аналізу супутникових знімків, здійснюється дистанційно та миттєво.
Автоматизація
Створення карти меж поля не вимагає вашого втручання — алгоритми самі виконують всю роботу.
Актуальність
Електронна карта полів стане ще більш актуальною завдяки супутниковому угрупованню EOS SAT, яке дозволить нам використовувати останні супутникові знімки.
Точність Визначення Країн
Високий рівень деталізації забезпечується навіть на великих територіях, включаючи країни.
Визначення Розміру Поля
Наші алгоритми здатні визначати межі навіть найменших полів.
Виявлення Змін
Розпізнайте зміни в межах поля шляхом порівняння нових кордонів з існуючими базами даних.
Масштабованість
Ми можемо навчити наші алгоритми визначення меж земельної ділянки для аналізу будь-якої території та за будь-якої роздільної здатності.
Сумісність
Ми створюємо карти меж полів у форматах, сумісних із будь-яким іншим програмним забезпеченням ГІС.
Готові Карти
Декілька карт меж полів вже доступні для вас.
Розмежування Поля На Практиці
Визначення меж земельної ділянки має безліч застосувань:
Для Урядів
Уряди та адміністративні установи можуть використовувати карти земельного фонду для прийняття рішень щодо субсидій; отримання актуальної інформації про стан посівів у регіоні, що їх цікавить; моніторингу ефективності виробництва тощо.
Крім того, тут є й екологічний аспект, оскільки точні карти меж поля дозволяють забезпечити успішне впровадження нових сільськогосподарських норм, що знижують негативний вплив цієї сфери на довкілля.
Точні карти меж поля є основою для створення великих і докладних баз даних за різними параметрами, включаючи сівозміну, вміст хлорофілу в рослинах та багато іншого.
Класифікація культур, оцінка врожайності, моніторинг динаміки врожаю та інші рішення, що ґрунтуються на точному розмежуванні полів, можуть розширити можливості осіб, які приймають рішення, допомагаючи їм зменшити витрати та збільшити прибуток.
Історії успіху
Платформа EOSDA Crop Monitoring використовує власний інноваційний метод розмежування полів із застосуванням згорткових нейронних мереж (CNN) та штучного інтелекту (AI).
Цей метод дозволяє нам: Автоматично визначати орні землі. Визначати межі земельної ділянки на карті. Визначати площу оброблюваних земель. Отримання цих даних значно підвищує точність класифікації сільськогосподарських культур у великих масштабах.
Межі Полів Цукрового Очерету Виявлені в Бразилії
Україна. Приклад Маски Меж Поля.
