"Найди мне все лесопилки…"
Сэмюель Барретт (Samuel Barrett) показывает здесь и здесь как использовать предварительно вычисленные эмбеддинги ДЗЗ из базовой модели Клэя (Clay) на снимках NAIP для быстрой идентификации лесопилок в штатах Вашингтон и Орегон.
🛢 NAIP data embedded with Clay v1.5 (rev2)
🖥 Репозиторий кода на GitHub
Эксперимент показывает как эмбеддинги позволяют быстро отвечать на вопросы вроде "Что где находится?" в больших географических масштабах.
#ИИ #python
Сэмюель Барретт (Samuel Barrett) показывает здесь и здесь как использовать предварительно вычисленные эмбеддинги ДЗЗ из базовой модели Клэя (Clay) на снимках NAIP для быстрой идентификации лесопилок в штатах Вашингтон и Орегон.
🛢 NAIP data embedded with Clay v1.5 (rev2)
🖥 Репозиторий кода на GitHub
Эксперимент показывает как эмбеддинги позволяют быстро отвечать на вопросы вроде "Что где находится?" в больших географических масштабах.
#ИИ #python
👍11
geocompx — ресурсы по геовычислениям на R, Python и Julia
Проект geocompx (https://geocompx.org) — это онлайн-площадка для сбора информации о методах анализа пространственных данных, моделирования и визуализации, а также о преподавании геовычислений с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом на нескольких языках программирования — R, Python, Julia и других.
Проект начался с онлайн-публикации книги “Geocomputation with R”, которая помогла создать сообщество студентов и специалистов. По мере роста интереса к другим языкам и кроссплатформенным подходам стала очевидной необходимость в более широком, не зависящем от языка подходе. Так и появился geocompx.
Среди участников сообщества — Robin Lovelace, Jakub Nowosad и Jannes Muenchow — все авторы “Geocomputation with R”
Благодарим за наводку Евгения Матерова, ведущего тг-канал “Наука и данные”.
#R #python #julia
Проект geocompx (https://geocompx.org) — это онлайн-площадка для сбора информации о методах анализа пространственных данных, моделирования и визуализации, а также о преподавании геовычислений с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом на нескольких языках программирования — R, Python, Julia и других.
Проект начался с онлайн-публикации книги “Geocomputation with R”, которая помогла создать сообщество студентов и специалистов. По мере роста интереса к другим языкам и кроссплатформенным подходам стала очевидной необходимость в более широком, не зависящем от языка подходе. Так и появился geocompx.
Среди участников сообщества — Robin Lovelace, Jakub Nowosad и Jannes Muenchow — все авторы “Geocomputation with R”
Благодарим за наводку Евгения Матерова, ведущего тг-канал “Наука и данные”.
#R #python #julia
❤7👍2🔥1
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных
GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных.
🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.”
📖 Документация GeoAI
Среди возможностей GeoAI:
📊 Визуализация пространственных данных
● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных
● Настраиваемые стили и символика
● Возможности визуализации временных рядов данных
🛠 Подготовка и обработка данных
● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных
● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования
● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками
● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ
● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных
● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки
🖼 Сегментация изображений
● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков
● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков
● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов
● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet
🔍 Классификация изображений
● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use)
● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных
● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection)
● Инструменты оценки точности и валидации
🌍 Дополнительные возможности
● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ
● Классификация и сегментация облаков точек
● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках
● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей
Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu
📹 Руководства по GeoAI на YouTube
#python #wu #софт #ИИ
GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных.
🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.”
📖 Документация GeoAI
Среди возможностей GeoAI:
📊 Визуализация пространственных данных
● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных
● Настраиваемые стили и символика
● Возможности визуализации временных рядов данных
🛠 Подготовка и обработка данных
● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных
● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования
● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками
● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ
● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных
● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки
🖼 Сегментация изображений
● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков
● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков
● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов
● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet
🔍 Классификация изображений
● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use)
● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных
● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection)
● Инструменты оценки точности и валидации
🌍 Дополнительные возможности
● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ
● Классификация и сегментация облаков точек
● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках
● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей
Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu
📹 Руководства по GeoAI на YouTube
#python #wu #софт #ИИ
👍9❤5✍3🔥3