(Created page with " #M2021 Disseny i innovació en la producció i explotació de la geoinformació (ICGC) ==Direcció de projecte == ==Altres participants== ==Període== ==Descripció==...") |
(Tag: Visual edit) |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
| − | + | <nowiki>#</nowiki>M2021 | |
| − | + | ==Direcció de projecte== | |
| − | #M2021 | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | ==Direcció de projecte == | ||
==Altres participants== | ==Altres participants== | ||
==Període== | ==Període== | ||
| + | 01/01/2018-01/12/2021 | ||
==Descripció== | ==Descripció== | ||
| Line 15: | Line 11: | ||
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 | 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 | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | + | [[Image:Draft_Echave-Sustaeta_960159454-image1.jpg|679x679px]] | |
| − | '' | + | == 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 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 | ||
| + | == 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. | 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"<span id="_GoBack"></span> | |
| − | "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 | ||
| − | |||
| − | <span id= | ||
| − | |||
==Fonaments de la novetat== | ==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 | + | 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 == | |
| + | <br /> | ||
Revision as of 04:50, 29 July 2022
#M2021
Contents
Direcció de projecte
Altres participants
Període
01/01/2018-01/12/2021
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
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 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
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
