SERESCO LIDERA LA INNOVACIÓN EN EL SECTOR CARTOGRÁFICO CON IA
Seresco concluye su proyecto IA4GEO para la mejora de los servicios de producción cartográfica, aplicando técnicas de Inteligencia Artificial sobre imágenes de territorio, aéreas y satelitales de alta resolución, que permiten interpretar de forma rápida y precisa la evolución y características de una determinada zona geográfica.
El proyecto,
liderado por el equipo de Cartografía y Catastro junto con el de Tecnología e Innovación de Seresco, se enmarca en un plan estratégico de la compañía que apuesta por
mejorar los procedimientos necesarios para la obtención de geoinformación, y
llega a su fase final tras 20 meses de ejecución. IA4GEO ha sido
cofinanciado por el Gobierno de España y la Unión Europea a través de RED.es y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). También ha contado con la colaboración de la
Universidad de Oviedo.
La conclusión de estos casi dos años de investigación ha culminado con el desarrollo de una herramienta para la detección automática de cambios entre dos ortoimágenes (imágenes aéreas o satelitales corregidas para eliminar los efectos de la perspectiva y la inclinación) de misma localización espacial, pero diferentes instantes temporales. El objetivo es detectar cambios entre ambas imágenes y optimizar los trabajos de actualización de las bases de datos cartográficas.
La herramienta se ha construido a través del entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) que una vez entrenadas, son capaces de analizar los pares de imágenes y devolver una máscara de cambios, acotando geográficamente las diferencias que hayan aparecido entre los dos instantes temporales.
El resultado final es una herramienta robusta y escalable, con un alto grado de generalización y un amplio espectro de detección de cambios, que supone un gran avance técnico. Así, detecta cambios de aparición, desaparición o modificación para una amplia variedad de objetos geográficos. Igualmente, ignora cambios no relevantes, como los producidos por luces y sombras, vehículos, inclinación de fachadas, cambios en la vegetación, en el agua o en la aparición y desaparición del ganado.
Con esta plataforma se mejora notablemente la eficiencia en los trabajos de actualización de las bases de datos cartográficas, ya que, en contraposición a las técnicas tradicionales que suponen la revisión manual de las ortoimágenes buscando los cambios ocurridos, ahora los esfuerzos de actualización solamente se centran en aquellas zonas donde se hayan detectado cambios automáticamente.
