Disseny i innovació en la producció i explotació de la geoinformació. M2014-22



#M2022

'''Direcció de projecte: '''Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya

<span id='_GoBack'></span><span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Període''': 01/01/2014-01/12/2022 </span>

===Descripció===

Desenvolupament d'eines i aplicació de mètodes que permetin la creació i actualització de la informació geogràfica vectorial o ràster de forma més eficient i propera a les demandes externes. Dotar de versatilitat els models de dades i derivar-ne productes conformes als estàndards internacionals.

<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
<span style="text-align: center; font-size: 75%;"> [[Image:Draft_Echave-Sustaeta_447094553-image1.jpeg|600px]] </span></div>

''A partir de les ortoimatges ICGC, imatges satèl.lit i informació adicional, a partir de tècniques d’intel·ligència artificial, es fa una detecciód e canvis pel mapa de cobertes. En la imatge, canvis detectats per Deep leraning a partir ortoimatges de difrents anys ICGC''

===Observacions===

Configuració d'arquitectures que, a partir de xarxes neuronals (intel·ligència artificial), permetin obtenir una detecció dels canvis més rellevants (actualització cartogràfica sobre el territori).

===Finalitat de l'acció===

Detecció automàtica o quasi automàtica de canvis en el territori per tal d'agilitzar el procés d'actualització de la informació cartogràfica.

===Novetats que aporta l'acció===

Obtenció d'un MDS dens per tot el territori, adequat per a la detecció de canvis o per a la generació d'ortofoto vertadera o models de ciutats. Estudi de la complementarietat de les dades d'un MDS i de les dades òptiques: les primeres detecten canvis volumètrics (expansió urbana industrial, infraestructures viàries, talat de boscos), les segones detecten canvis superficials (canvis en l'asfalt, preparació de solars). Utilització de sèries estacionals satèl·lit Sentinel-2 i del SIGPAC per a la millora en la detecció de canvis i el seu marcatge per al mapa de cobertes MCSCV5.

===Fonaments de la novetat===

Millora de l'ajust en l'aerotriangulació, desenvolupaments en millores radiomètriques, nous processos i anàlisi de nous programaris per la producció d'ortofotos. Implementació de sistemes de detecció automàtica de canvis. Canvis metodològics, tecnològics en els fluxos o cadenes productives i en el disseny de models de dades més rics i preparats per a la fusió, integració o intervenció en arquitectures d'intel·ligència artificial, entre d'altres per agilitzar el marcatge de xones a actualitzar en els productes del Mapa de Cobertes i Sòls de Catalunya.

===Any 2021===

Durant el 2021 s'ha realitzat el desenvolupament de la detecció, el més automatitzada possible, de grans canvis espaials o radiomètrics per a la generació de cartografies temàtiques de paràmetres ambientals, a partir de capes de Geoinformació pròpies o de sèries temporals de satèl·lit, òptiques i radar, algoritmes d'intel·ligència artificial i en particular Deep learning.

===Any 2022===

Durant el 2022 s'ha realitzat el desenvolupament de la detecció, el més automatitzada possible, de grans canvis espacials o radiomètrics per a la generació de candidats a conreus il·legals a partir de les variacions en CHM (canopy high model).