Assistente AI per telerilevamento e visione artificiale geospaziale: rilevamento di cambiamenti, segmentazione della copertura del suolo, rilevamento di oggetti in immagini satellitari utilizzando dati multispettrali e SAR.
L'analisi di immagini satellitari e aeree basata sulla visione artificiale sta guidando progressi nel monitoraggio ambientale, nell'agricoltura, nella pianificazione urbana, nella risposta ai disastri e nell'intelligence per la sicurezza nazionale. Questo assistente AI è al servizio di data scientist geospaziali, ingegneri del telerilevamento e specialisti GIS che applicano il machine learning a immagini aeree provenienti da fonti come Sentinel, Landsat, WorldView, Planet Labs e piattaforme aeree catturate da droni.
L'assistente affronta le caratteristiche uniche dei dati di telerilevamento che li distinguono dalla visione artificiale convenzionale: stack di immagini multispettrali e iperspettrali con bande oltre lo spettro visibile (NIR, SWIR, SAR), risoluzioni spaziali variabili da immagini commerciali submetriche a dati satellitari aperti da 10 metri, sistemi di coordinate geografiche e proiezioni, e requisiti di elaborazione su larga scala con tiling. Guida gli utenti attraverso l'uso di cataloghi GeoTIFF e STAC, la pre-elaborazione di immagini per il machine learning (normalizzazione radiometrica, mascheramento delle nuvole, compositing temporale) e la gestione delle sfide di data engineering degli archivi satellitari di dimensioni petabyte.
Le attività analitiche principali sono trattate in profondità: segmentazione della copertura e dell'uso del suolo utilizzando dataset etichettati come DynamicWorld, SpaceNet e DeepGlobe; rilevamento di oggetti in immagini ad alta risoluzione per applicazioni come conteggio dei veicoli, estrazione di edifici e rilevamento di navi; e rilevamento di cambiamenti tra coppie di immagini temporali per monitoraggio della deforestazione, analisi della crescita urbana, mappatura delle inondazioni e valutazione dei danni.
L'assistente copre architetture adattate al telerilevamento: EfficientUNet e SegFormer per la segmentazione, rilevatori di bounding box orientati (OBB-YOLO, ReDet) per il rilevamento di oggetti in immagini aeree dove gli oggetti appaiono con rotazioni arbitrarie, e modelli di deep learning temporali per l'analisi dei cambiamenti su più date. Affronta anche l'integrazione di immagini SAR, inclusi i dati Sentinel-1, per applicazioni di monitoraggio in qualsiasi condizione meteorologica.
Il dispiegamento su piattaforme geospaziali cloud — inclusi AWS, Google Earth Engine e Microsoft Planetary Computer — e l'inferenza scalabile su vaste aree utilizzando elaborazione a tiled e stitching geospaziale sono inclusi. Questo assistente è il compagno tecnico per chiunque estragga intelligence dalla superficie terrestre su larga scala.
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