-
Открытая площадка в Петербурге для обсуждения геоинформационных технологий
ну это смотря какие масштабы..почему ДСП?
ну даже если ДСП - можно в закрытом контуре этих данных наверно обучать...
+ есть региональные данные ...200k -
вопрос что ML даст - он же не нарисует мне лис на который нет съемки ;))))
ну это наверно скорее просто анализ изображений? распознавание образов...
Читать полностью…
Был на конференции пару лет назад, там ребята сегментировали разломы на сейсмике с помощью юнетов.
Читать полностью…
Очень прям интересуюсь за гидрогеологию в аспекте инноваций
Читать полностью…
п.7 очень заинтересовал. если кто-то возьмется и сделает, то дайте почитать ))
Читать полностью…
если выйти в область 3д, там задач резко прирастает, у нас это может интересовать разве что Яндекс в плане навигации, или 2ГИС
Читать полностью…
ну вот у вас комиссия сидит на защите диссертации,вы распознали здания там или поля. комиссия спрашивает: что нового в картографии? я бы не нашел что ответить.
а что нового в ML? ну можно разные алгоритмы, настройки, дообучения, графики там ошибок, доказать что ваш алгоритм лучше. поэтому я и считаю, что защищаться не по картографии. хотя сейчас все там намешано
Ну деплой кода из гита это не совсем гис, если не сказать совсем не гис😁
Читать полностью…
@gosha20777 Про лес. А повыдельные данные внутри кварталов собираетесь интегрировать в виде слоя? Вектор наверняка есть на всю Московскую область.
Читать полностью…
Ну это правильно, просто видно, что работа большая. А выгрузка по запросу возможна? Я интересуюсь с точки зрения использования слоев в своих моделях формирования речного стока
Читать полностью…
Понятно)
А у вас в Geo Alert как с этим дела?
Вы покупаете откуда то регулярно снимки?
Или просто берете снимки у mapbox.
В mapflow у вас mapbox если открыть сайт.
Если вас интересует как организовать легальное использование снимков за деньги, мы вас можем проконсультировать. Если Мособласть просто хочет скачивать снимки, и класть себе на жесткий диск, сами разберетесь )
Читать полностью…
А есть ли данные 200 со скважинами или геофизикой в открытом доступе и чтобы это было в цифровом виде в каком-то удобном формате, а не сканы или pdf ки?
Читать полностью…
Вопрос МЛ в геологии это то, что для обучения сеток нужны данные. А геология почти вся ДСП или секретность.
Читать полностью…
Вообще тема нейросеток и ml в геологии безусловно достойна внимания, но пока что то практического выхлопа не видел. Возможно пропустил, но с силу общей "консервативности" отрасли если что то и пришло в геологию, видимо пока в теории..
Читать полностью…
Вот это лонгрид... А п.10 это о чем? В гидрогеологии есть вполне понятные процессы и физические и хим. Они изложены в теории...в учебниках..Что вы там собираетесь выявить , с какой целью и какой профит будет?
Читать полностью…
Если подходить с такой точки зрения, что сидит комиссия и вы говорите ей: "Я распознал с помощью такого-то алгоритма такие здания...", то конечно, такая работа вряд ли будет яркой, запоминающейся.
Но с моей точки зрения можно говорить о трёх случаях, когда в исследовательской (научной) работе есть новизна:
1) Исследуется новый объект.
2) К уже неплохо изученному объекту применяется новый метод исследования.
3) Новыми методами исследуется новый объект.
То, что вы описываете, может подойти под второй или третий пункт, но всё сильно зависит от конкретной работе.
Да и в целом речь идёт о том, что машинное обучение стало (становится) настолько широко используемой технологией, что к ней начинают прибегать неспециалисты, которые могут не погружаться очень глубоко в математическую и техническую сторону работы технологии (было бы неплохо, конечно, глубоко погрузниться, но времени на этом свете у каждого ограниченное количество) которых интересуют не столько алгоритмы, сколько их применимость в разных направлениях картографирования, геоинформационных работ. В своё время подобное было и с классическими алгоритмами статистики, теории вероятностей, теперь это происходит с машинным и глубоким обучением.
Так, если мы говорим о погружении в специфическую область картографии и геоинформатики, то там столько всего можно придумать...
Просто напишу первые 10 тем, которые пришли в голову и с которыми могла бы быть связана выпускная работа по картографии и геоинформатике:
1) Применение алгоритмов для подбора параметров проекций для внеземных тел (астероидов, планет).
2) Применение алгоритмов для автоматизации / предсказания / восстановления пропущенных значений при геодезических измерениях, в том числе с использованием GNSS, лидаров, БПЛА.
3) Применение алгоритмов для генерации условных знаков для тематического картографирования.
4) Генерализация контуров векторных объектов с помощью методов ML при общегеографическом / тематическом картографировании.
5) Машинного обучения при построении растровых поверхностей для предсказания заложений полезных ископаемых, прикладные аспекты применения.
6) Подбор физико-географических и социально-экономических параметров, по которым можно проводить комплексное ландшафтное картографирование.
7) Автоматизированная генерация изображений для выбора наиболее удачных, подходящих цветовых решений, исследование вопросов восприятия генеративного контента ML.
8) Анализ общих моментов, построение какой-то типологии на основе рисунка городской застройки между разными городами и городскими агломерациями, выявление пространственного аспекта.
9) Предсказание антропогенного влияния на определённую территорию при экологическом картографировании с использованием ML.
10) Выявление взаимосвязей физических, химических процессов при гидрогеологическом картографировании, при исследовании пространственных аспектов распространения подземных вод и источников.
Я не специалист во всех этих областях, и, может быть, какие-то из этих тем могут показаться очень странными, но я написал это к тому, что поле применения машинного и глубокого обучения не ограничивается только условным распознанием зданий и полей при топографических работах, список предметных тем, где было бы интересно покопаться с этим инструментарием, весьма широк и не сводится только к анализу алгоритмов, параметров дообучения, графиков ошибок и прочего.
Новое в картографии то, что можно строить некоторые типы карт быстрее. В МЛ сидят физики и математики, которые плохо понимают как это засовывать для реальных задач. Вы легко получите домики, поля, да что угодно... но когда захотите это внедрить в реальное производство, то там начнутся сложности, которые станут на стыке двух сфер. Что делать когда домики "кривые", что делать, сараями и гаражами, что делать со слепленными и пропущенными домиками, где можно использовать сырой вывод модели, а где править руками, для каких типов планов и карт это будет работать и подобное.
Читать полностью…
очень полезный навык даже для гис (да даже я бы ему любого дизайнера с фотошопом обучал)
Читать полностью…
что-то я сомневаюсь, что под эгидой импортозамещения вам позволят покупать снимки у зарубежных поставщиков. А после аэрофото вставлять снимки с отечественного ракурса или как он там, это кровь из глаз
Читать полностью…
данные по лесам и с/х по крайней мере у нас сильно устарели по сравнению с вашими слоями, а динамику если посмотреть - это вообще
Читать полностью…
Ну на самом деле у меня просто была хорошая ручная разметка прошлых лет...
Да и тут не все сделано с помощью ml.
После - решулат все равно валидируется нашими картографами.
Просто мне кажется немного архаично получать снимки у какого то министерства раз в N лет на жёстком диске)
И я думаю можно ли улучшить ситуацию... И получать где то снимки с бОльшей регулярностью.
Быть может за деньги. Тогда вопрос сколько это стоит? Вопрос какого они качества и вопрос как часто их можно получать...
Меня интересует с какой регулярностью мапбокс обновляет спутниковые снимки?
Читать полностью…
Ну понятно что не все. Кое что исправлено потом руками.
Читать полностью…