Проект OneSoil Map: как нейросеть помогает сельскому хозяйству
#visualisation
Про Никиту Хрущева шутили, что он запустил не только спутник, но и сельское хозяйство… Но с появлением искусственного интеллекта эти две сферы подружились: теперь спутниковые технологии работают на успех аграрного производства. Разбираемся, как искусственный интеллект и снимки из космоса помогают выбрать плодородное поле для посадки картошки.
Многие наверняка слышали о роли технологий в сельском хозяйстве. Это и альтернативные источники энергии, и генно-модифицированные организмы, и беспилотные машины для уборки урожая. С каждым десятилетием хозяйство вести все легче. У использования новых технологий в сельском хозяйстве есть название: точное (или «прецизионное», от англ. precision) земледелие.
Точное земледелие позволят эффективнее расходовать семена и удобрения, чтобы получать богатый урожай. Среди ресурсов, относящихся к точному земледелию, — проект OneSoil Map. Это карта всех полей Европы и США за три года, на которой видно, кто где что сажает и как и где развивается сельское хозяйство.
Карта — интерактивная, и работает на алгоритмах искусственного интеллекта и спутниковых снимках. Она располагает информацией о 60 миллионах полей и 27 культурах в 44 странах мира. Этот инструмент помогает фермерам, инвесторам и правительству в оптимизации отрасли сельского хозяйства.
Функционал OneSoil Map
При разработке сервиса OneSoil Map использовались снимки спутника Sentinel-2. Данные со спутника представляют собой около 250 терабайт информации о полях США и Европы. Спутниковые фотографии обработали следующим образом:
1. Сделали препроцессинг снимков: почистили облака, тени и снег. После этого этапа объем данных сократился до 50 терабайт.
2. Нашли границы полей, создали классификаторы для разных полей. Итог этого этапа — 250 гигабайт данных, содержащих векторные карты полей с сельскохозяйственными культурами.
3. Вычислили статистику, рейтинг и популярность разных культур в странах мира.
4. Для улучшения алгоритмов предоставили пользователям возможность уведомлять разработчиков о различных ошибках на картах.
При создании карт применялись два подхода. Во-первых, создали растровую карту: поделили карту на квадраты и выполнили последующий рендер в картинки. Браузер подгружает несколько картинок, а когда пользователь перемещается по карте — двигает их. Из плюсов — все поля отображаются без фильтрации, из минусов — растровые изображения довольно долго загружаются из-за большого объема файлов.
Во-вторых, создали векторную карту: анимировали векторные данные в браузере, как в картах Google и Yandeх. Из плюсов — можно использовать файлы меньшего объема, а также кастомизировать способ отображения данных.
Визуальная часть проекта также тщательно продумана. Для визуализации использовался сервис Mapbox. Для популярных культур выбрали контрастные цвета, для остальных — наименее контрастные. А чтобы привлечь к сервису внимание не только узких специалистов, разработали кнопку «рандомные красивые поля». Например, ниже прикреплена карта полей одного из регионов Франции.
В итоге разработчики стали первыми людьми, кто нанес на карту все поля США и Европы за три года, что не могло не привлечь внимание инвесторов, научных исследователей и фондов. Проект планируют развивать и дальше: цель на ближайшее будущее — автоматически распознавать поля и в остальных странах. Разработчики карты ведут блог, в котором пишут о мониторинге полей, экспериментах, больших данных и историях фермеров.
Колобов Денис
https://sysblok.ru/visual/kak-nejroset-sazhaet-kartoshku-iz-kosmosa/
#visualisation
Про Никиту Хрущева шутили, что он запустил не только спутник, но и сельское хозяйство… Но с появлением искусственного интеллекта эти две сферы подружились: теперь спутниковые технологии работают на успех аграрного производства. Разбираемся, как искусственный интеллект и снимки из космоса помогают выбрать плодородное поле для посадки картошки.
Многие наверняка слышали о роли технологий в сельском хозяйстве. Это и альтернативные источники энергии, и генно-модифицированные организмы, и беспилотные машины для уборки урожая. С каждым десятилетием хозяйство вести все легче. У использования новых технологий в сельском хозяйстве есть название: точное (или «прецизионное», от англ. precision) земледелие.
Точное земледелие позволят эффективнее расходовать семена и удобрения, чтобы получать богатый урожай. Среди ресурсов, относящихся к точному земледелию, — проект OneSoil Map. Это карта всех полей Европы и США за три года, на которой видно, кто где что сажает и как и где развивается сельское хозяйство.
Карта — интерактивная, и работает на алгоритмах искусственного интеллекта и спутниковых снимках. Она располагает информацией о 60 миллионах полей и 27 культурах в 44 странах мира. Этот инструмент помогает фермерам, инвесторам и правительству в оптимизации отрасли сельского хозяйства.
Функционал OneSoil Map
При разработке сервиса OneSoil Map использовались снимки спутника Sentinel-2. Данные со спутника представляют собой около 250 терабайт информации о полях США и Европы. Спутниковые фотографии обработали следующим образом:
1. Сделали препроцессинг снимков: почистили облака, тени и снег. После этого этапа объем данных сократился до 50 терабайт.
2. Нашли границы полей, создали классификаторы для разных полей. Итог этого этапа — 250 гигабайт данных, содержащих векторные карты полей с сельскохозяйственными культурами.
3. Вычислили статистику, рейтинг и популярность разных культур в странах мира.
4. Для улучшения алгоритмов предоставили пользователям возможность уведомлять разработчиков о различных ошибках на картах.
При создании карт применялись два подхода. Во-первых, создали растровую карту: поделили карту на квадраты и выполнили последующий рендер в картинки. Браузер подгружает несколько картинок, а когда пользователь перемещается по карте — двигает их. Из плюсов — все поля отображаются без фильтрации, из минусов — растровые изображения довольно долго загружаются из-за большого объема файлов.
Во-вторых, создали векторную карту: анимировали векторные данные в браузере, как в картах Google и Yandeх. Из плюсов — можно использовать файлы меньшего объема, а также кастомизировать способ отображения данных.
Визуальная часть проекта также тщательно продумана. Для визуализации использовался сервис Mapbox. Для популярных культур выбрали контрастные цвета, для остальных — наименее контрастные. А чтобы привлечь к сервису внимание не только узких специалистов, разработали кнопку «рандомные красивые поля». Например, ниже прикреплена карта полей одного из регионов Франции.
В итоге разработчики стали первыми людьми, кто нанес на карту все поля США и Европы за три года, что не могло не привлечь внимание инвесторов, научных исследователей и фондов. Проект планируют развивать и дальше: цель на ближайшее будущее — автоматически распознавать поля и в остальных странах. Разработчики карты ведут блог, в котором пишут о мониторинге полей, экспериментах, больших данных и историях фермеров.
Колобов Денис
https://sysblok.ru/visual/kak-nejroset-sazhaet-kartoshku-iz-kosmosa/