Coğrafi yapay zeka

Arazi, altyapı ve hareketle ilgili pek çok sorunun cevabı uydu ve hava görüntülerinde ya da konum kayıtlarında bulunur. Ama bu veriler, insanların tek tek bakamayacağı kadar çok.

Bu verileri otomatik olarak tarayan sistemler geliştiriyoruz. Sistem sahadaki nesneleri bulup sınırlarını çizer ve son çekimden bu yana neyin değiştiğini gösterir. Konum kayıtlarını da planlamacıların kullanabileceği rakamlara çevirir.

İletişime geçin

Coğrafi yapay zeka ne yapar?

Coğrafi yapay zeka, bir konuma bağlı verilerle çalışır: uydu ve hava fotoğrafları, drone çekimleri, haritalar ve araçların, varlıkların ya da insanların nerede olduğunu gösteren kayıtlar. Modeller bu verilerde binaları, tarlaları, yolları, enerji hatlarını ya da su kütlelerini tanımayı ve ölçmeyi öğrenir.

Aynı bölge düzenli olarak yeniden görüntülendiği için en değerli bilgi çoğu zaman geçen ayla karşılaştırmadan çıkar: nerede inşaat yapılmış, nerede ağaç kesilmiş, nerede su baskını ya da hasar var, hangi varlıklara daha yakından bakmak gerekiyor. Sonuçlar, ekiplerinizin işi planlarken kullanabileceği harita katmanları ve listeler olarak teslim edilir.

Neler geliştiriyoruz?

Nesne ve alan haritalama
Geniş alanlarda binaları, yolları, tarlaları, bitki örtüsünü ya da varlıkları bulup sınırlarını çizmek ve haritayı güncel tutmak.
Değişim tespiti
Aynı yerin farklı zamanlardaki görüntülerini karşılaştırarak yeni yapılaşmayı, arazi kullanımındaki değişimi, hasarı ya da izinsiz kullanımı işaretlemek.
Saha ve kaynak analizi
Görüntüleri arazi, erişim ve diğer harita verileriyle birleştirerek bir tesis, mağaza ya da santral için aday yerleri değerlendirmek.
Varlık, hat ve tarla izleme
Enerji hatlarını, boru hatlarını ya da demiryollarını bitki örtüsü ve hasar açısından taramak, saha denetimlerini gereken yerlere yönlendirmek. Tarlaları, ormanları ya da meraları sezon boyunca gelişim, bitki stresi ya da hasar açısından izlemek.
Konum analitiği
Konum ve hareket kayıtlarından rotalar, kapsama oranı, hizmet alanları ya da bölgelere göre talep hakkında rakamlar çıkarmak.

Hangi durumlarda uygun?

Geniş bir alan için aynı soru düzenli olarak soruluyor ve elle incelemeye artık yetişilemiyorsa coğrafi yapay zeka işe yarar. Şu durumlarda gerek olmayabilir:

alan, bir kişinin makul sürede inceleyebileceği kadar küçükse
mevcut bir harita ya da kayıt soruyu zaten iyi cevaplıyorsa
karar, eldeki görüntülerin gösteremeyeceği ayrıntılara dayanıyorsa ve saha ziyareti zaten gerekecekse

Bir proje nasıl ilerler?

Neyin nerede aranacağını belirlemek

Önemli olan nesneleri ya da değişimleri, kapsanacak alanı ve analizin ne sıklıkla yapılacağını birlikte netleştiriyoruz. Hangi görüntülere ve hangi çözünürlüğe ihtiyaç olduğu buradan çıkar.
Veriyi seçmek ve hazırlamak

Uygun görüntü kaynaklarını ve diğer harita katmanlarını seçip hizalıyor, daha önce elle kontrol edilmiş alanları karşılaştırma için ayırıyoruz.
Doğrulanmış alanlarla eğitmek ve test etmek

Modelleri eğitip farklı mevsim ve bölgelerden kontrol edilmiş alanlarda test ediyoruz. Sırf kışın farklı göründüğü için bir tarla, arazi değişikliği olarak işaretlenmemeli.
Harita katmanı olarak teslim etmek

Sonuçları kullandığınız harita ve planlama araçlarına aktarıyor, yeni görüntüler geldikçe analizi yeniden çalıştırıp doğrulanmış alanlarla tekrar karşılaştıran bir süreç kuruyoruz.

Sonuçları güvenilir kılmak

Uydu ve hava görüntülerinde her zaman boşluklar ve sınırlamalar olur. Sonuçlar bunların nerede olduğunu açıkça gösterir.

Bulut, gölge ve boşluklar
Bulut, pus ve gölgeler görüntünün bazı kısımlarını gizler. Sistem göremediği yerleri işaretler, oralarda ne olduğunu tahmin etmeye çalışmaz.
Çözünürlüğün sınırları
Bazı ayrıntılar eldeki görüntülerde seçilemeyecek kadar küçük. Belirli bir çözünürlükte neyin ölçülebileceğini en baştan söylüyoruz.

Neler teslim edilir?

Tespit edilen nesne ve değişimleri gösteren harita katmanları ve listeler
Kontrol edilmiş alanlara göre ölçülen sonuçlar (modelin zayıf kaldığı yerler dahil)
Ekibinize teslim edilen kod ve dokümantasyon

Sık sorulan sorular

Uydu görüntüleriyle yeni yapılaşma tespit edilebilir mi?

Evet. Aynı yerin farklı zamanlarda çekilmiş görüntüleri karşılaştırıldığında yeni binalar, açılan araziler ve diğer değişimler ortaya çıkar. Ne kadar küçük bir değişimin yakalanabileceği görüntülerin çözünürlüğüne bağlıdır.

Kendi uydu görüntülerimiz olması gerekiyor mu?

Hayır. Başlamak için net bir soru ve ilgilendiğiniz alan yeterli, elinizde görüntü ya da harita verisi varsa onları da kullanırız. Henüz görüntünüz yoksa uygun bir kaynak seçmenize yardımcı olabiliriz.

Bir coğrafi yapay zeka projesi ne kadar sürer?

İlk aşama genellikle sınırlı bir alanı kapsar ve yaklaşımın işe yarayıp yaramadığını görmeye yeter. Bu aşamanın ne kadar hızlı ilerleyeceği büyük ölçüde görüntülere ve kontrol edilmiş örneklere erişime bağlıdır.

Sonuçlar kullandığımız harita araçlarında açılır mı?

Genellikle evet. Sonuçları standart harita katmanları ve tablolar olarak teslim ediyoruz. Ekiplerinizin kullandığı harita ve planlama araçları bunları açabilir.

Uydu ve drone görüntüleri kendi sunucularımızda işlenebilir mi?

Evet. İsterseniz görüntüler, haritalar ve sonuçlar kendi sunucularınızda ya da özel bulutunuzda işlenir ve hassas konum bilgileri dışarı çıkmaz.

Bu alandaki ürünlerimiz

GeoBundle: Türkçe adres ve konum verisi için API'ler

Sektörler

Birlikte çalışalım

Üzerinde çalıştığınız konuyu birkaç satırla anlatın, size geri dönelim.

İletişime geçin

Tüm hizmetler

Blogdan

Tüm yazılar

22 Haziran 20268 dakikalık okuma

Kanıtlanmış bir yapay zeka yöntemi sizin verinizde de işe yarar mı?

Bir yapay zeka yöntemi başka bir yerde kanıtlanmış olsa bile sizin veriniz, iş akışınız ve kısıtlarınız altında hâlâ sınanmamış olabilir.

Yazıyı okuyun

27 Ekim 202614 dakikalık okuma

Sentetik veri ne zaman kullanılmalı?

Gerçek veri azsa, hassassa veya henüz yoksa sentetik veri işe yarayabilir. Peki hangi durumlarda kullanmaya değer? Sonuçları iyileştirdiği nasıl anlaşılır?

Yazıyı okuyun