Chú thích ảnh vệ tinh cho Trí tuệ nhân tạo trong Nông nghiệp (AgriTech AI)
Cách Shaip thực hiện phân đoạn đa giác cấp thửa đất trên ảnh nông nghiệp chụp từ trên không và vệ tinh — bao gồm các cánh đồng canh tác, vườn cây ăn quả, nhà kính, vùng nước, đường đi và vùng đệm rừng với thông tin đất đai 6 lớp — được xây dựng thành bộ dữ liệu cấp độ sản xuất cho nông nghiệp chính xác và trí tuệ nhân tạo đăng ký đất đai.
Tổng Quan Dự Án
Khi trí tuệ nhân tạo không gian địa lý hướng tới việc giám sát cây trồng ở cấp độ thửa đất, lập bản đồ địa chính tự động và tự động hóa bảo hiểm nông nghiệp, khách hàng cần một quy trình chú thích có độ chính xác cao, có khả năng phân đoạn từng thửa đất riêng lẻ trên phạm vi rộng lớn và phức tạp của ảnh chụp từ trên không và ảnh vệ tinh.
Shaip đã xây dựng quy trình chú thích đầu cuối bao gồm phân đoạn đa giác trên hơn 9 loại phân vùng đất, 6 lớp thuộc tính thông tin đất đai, tính nhất quán về cấu trúc liên kết giữa các thửa đất liền kề và xử lý ranh giới trường hợp ngoại lệ — tạo ra các bộ dữ liệu sẵn sàng cho mô hình nông nghiệp chính xác và trí tuệ nhân tạo không gian địa lý.
Số liệu thống kê chính
Loại chú thích
Phân đoạn đa giác.
Nguồn hình ảnh
Ăng-ten + Vệ tinh
Các loại đất
9+
Lớp thuộc tính
6
Những thách thức
- Phân khúc hàng trăm bưu kiện mỗi khung trên diện tích lớn hình ảnh chụp từ trên không và vệ tinh
- Xử lý ranh giới không đều và không rõ ràng những thay đổi này phụ thuộc vào mùa, thời tiết và việc sử dụng đất.
- Phân biệt các bưu kiện đã được tách riêng chỉ có thể đi qua những lối đi hẹp hoặc kênh tưới tiêu.
- Quản lý sự chồng lấn bóng, độ cao địa hình và đặc điểm tự nhiên chia rẽ
- Duy trì tính nhất quán tôpô giữa các thửa đất liền kề
Dung dịch
Phân đoạn thửa đất đa giác
Mỗi thửa đất riêng lẻ hiển thị trong từng ảnh chụp từ trên không hoặc ảnh vệ tinh đều được chú thích riêng biệt bằng cách phân đoạn đa giác chính xác, vạch ra ranh giới chính xác của từng cánh đồng, thửa đất hoặc khu vực đất riêng biệt. Mật độ đa giác được hiệu chỉnh để nắm bắt các đường viền tự nhiên của cánh đồng mà không gây ra sự chồng chéo đỉnh không cần thiết.
Bao quát toàn diện các loại đất
Các chú thích bao gồm các cánh đồng trồng trọt, đất bỏ hoang hoặc không canh tác, ruộng tưới tiêu so với ruộng phụ thuộc vào nước mưa, thửa ruộng bậc thang, vườn cây ăn quả và các khu trồng trọt, nhà kính và nhà lưới, các vùng nước (ao và kênh tưới), lối đi và đường nông trại phân chia các thửa đất, và các vùng đệm rừng hoặc thảm thực vật giáp ranh với đất nông nghiệp.
Thuộc tính thông tin đất đai 6 lớp
Mỗi thửa đất được bổ sung các thuộc tính bao gồm loại cây trồng (nếu có thể xác định), phân loại sử dụng đất (đang canh tác, đã thu hoạch, bỏ hoang), tình trạng tưới tiêu, loại diện tích thửa ruộng, độ trong suốt của đất và trạng thái theo mùa. Lớp dữ liệu đa thuộc tính này chuyển đổi một tập dữ liệu phát hiện ranh giới đơn giản thành một kho dữ liệu thông tin đất đai toàn diện, hỗ trợ giám sát cây trồng nhiều mùa và dự đoán năng suất.
Thực thi tính nhất quán tôpô
Người chú thích tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc tôpô để đảm bảo ranh giới các thửa đất liền kề được căn chỉnh gọn gàng — không có đa giác chồng chéo, không có khoảng trống không được đánh dấu. Tính nhất quán này rất cần thiết cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực địa chính, bảo hiểm và quản lý tài nguyên nước, vốn dựa vào việc tính toán diện tích chính xác ở cấp độ thửa đất.
Xử lý ranh giới trường hợp ngoại lệ
Các hướng dẫn nghiêm ngặt chi phối các thửa đất chỉ được ngăn cách bởi những con đường hẹp hoặc kênh tưới tiêu, các vùng bóng đổ chồng chéo do mây hoặc độ cao địa hình, các cánh đồng bị chia cắt bởi các đặc điểm tự nhiên như sông và sườn núi, và các thửa đất có màu sắc không nhất quán do giai đoạn sinh trưởng của cây trồng hoặc độ ẩm của đất. Các công cụ phóng to độ phân giải cao đã được sử dụng để xác định ranh giới chính xác trong khi vẫn duy trì bối cảnh không gian tổng thể.
Phạm vi dự án
| Loại tập dữ liệu | Nguồn hình ảnh | Phương pháp chú thích | Các loại đất | Thuộc tính | Tính nhất quán |
|---|---|---|---|---|---|
| Phân chia đất nông nghiệp | Trên không + vệ tinh | Phân đoạn đa giác | 9+ loại phân vùng | 6 lớp thuộc tính | thực thi tôpô |
Kết quả
- Đã thành lập một quy trình phân đoạn đa giác cấp thửa đất cho trí tuệ nhân tạo nông nghiệp không gian địa lý
- Tiêu chuẩn hóa phạm vi bao phủ loại phân vùng đất 9+ Trải dài khắp các cánh đồng, vườn cây ăn quả, mặt nước, lối đi và vùng đệm.
- Giao Thuộc tính thông minh đất đai 6 lớp cho cây trồng, tưới tiêu và bối cảnh theo mùa
- Thi hành tính nhất quán tôpô giữa các thửa đất liền kề để đảm bảo độ chính xác về địa chính ở hạ lưu.
- Đã kích hoạt cho khách hàng giám sát mùa màng, đăng ký đất đai, bảo hiểm nông nghiệp, tài nguyên nước và tín dụng carbon. AI
Nhìn chung, Shaip đã giúp chuyển đổi yêu cầu chú thích không gian địa lý quy mô vệ tinh thành một quy trình phân đoạn có cấu trúc, sẵn sàng cho sản xuất — một quy trình có khả năng hỗ trợ nông nghiệp chính xác, lập bản đồ địa chính tự động, đánh giá yêu cầu bảo hiểm, quản lý nguồn nước và xác minh tín dụng carbon ở độ chính xác cấp thửa đất.
Phương pháp phân đoạn cấp thửa đất của Shaip đã xử lý được sự mơ hồ về ranh giới, vốn là nguyên nhân gây ra hầu hết các lỗi trong chú thích không gian địa lý. Các quy tắc về tính nhất quán hình học của họ cho phép AI địa chính của chúng tôi tạo ra các khu vực phủ sóng mà chúng tôi có thể tin tưởng về mặt pháp lý.
