Модель ШІ SAGRNet революціонізує картографування земного покриву з покращеною точністю

Дослідники з Університету Абердіна розробили SAGRNet, передову модель ШІ, призначену для значного покращення точності картографування земного покриву, особливо для рослинності. Ця інноваційна модель використовує глибоке навчання для аналізу цілих об'єктів ландшафту, підвищуючи ефективність та точність порівняно з традиційними методами піксель-за-пікселем. Дослідження, що детально описує розробку SAGRNet, було опубліковано в журналі ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. SAGRNet було навчено з використанням супутникових зображень різноманітних ландшафтів на північному сході Шотландії, а також протестовано в п'яти глобально розподілених приміських районах. Ці райони, включаючи Гуанчжоу, Дурбан, Сідней, Нью-Йорк та Порту-Алегрі, були обрані для представлення різноманітних екологічних фонів. Цей підхід забезпечує надійність та переносимість моделі в різних середовищах. Відкрита доступність моделі дозволяє особам, які приймають рішення, швидко оцінювати вплив таких подій, як повені та посухи, на великі території. SAGRNet також може контролювати ріст сільськогосподарських культур, допомагаючи у прогнозах врожаю та прийнятті рішень щодо сталого землекористування. Ця технологія відповідає поточним досягненням у галузі ШІ та дистанційного зондування, про що свідчить майбутній симпозіум IEEE IGARSS 2025 та нещодавнє оновлення карти земного покриву Esri. Здатність SAGRNet швидко та точно оцінювати зміни ландшафту має вирішальне значення для розуміння впливу зміни клімату. Універсальність моделі робить її придатною для великомасштабних застосувань, таких як обстеження земельних ресурсів та екологічний моніторинг. Розробка SAGRNet є значним кроком вперед у моніторингу навколишнього середовища та сталому управлінні земельними ресурсами, пропонуючи цінні інструменти для дослідників та політиків у всьому світі.