Draft Echave-Sustaeta 960159454

#M2021

Direcció de projecte

Altres participants

Període: 01/01/2014-01/12/2022

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

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). Durant el 2021 s'ha realitzat el desenvolupament de la detecció, el més automatitzada possible, de grans canvis espacials 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

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

Per saber-ne més

Responsable: Agnès Llados i Laura Serra