Change Detection (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Ментор Antonio Rodriges
Учебный семестр Осень 2018
Учебный курс 2-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 7



Что это за проект?

Обнаружение изменений (change detection) на спутниковых снимках является практически важной задачей при управлении развитием городских и других территорий.

Примеры результатов работы алгоритмов обнаружения изменений:

  • на месте здания появилось футбольное поле
  • на месте пустыря появился жилой комплекс
  • длина строящегося моста выросла на 250 метров за прошедшие пол года
  • площадь зеленых зон в городе увеличилась на 10%

Таким образом, подходы обнаружения изменений позволяют повысить оперативность (за счет автоматизации) и объективность (за счет использования спутниковых данных) работы.

Обзор методов обнаружения изменений: Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches PDF

Pipeline обнаружения изменений может выглядеть следующим образом:

  • подготовка входных данных: спутниковые данные Sentinel (или другие) + векторные данные OpenStreetMap
  • совмещение OpenStreetMap со спутниковыми данными (вырезка из них тренировочной выборки)
  • обучение алгоритма обнаружения изменений
  • применение обученного алгоритма к другим данным
  • разработка приложения для отображения входных данных и результатов работы
  • возможно использование дополнительных источников данных для улучшения результатов (напр., другие спутники или сервисы)

При командной работе задачи можно распределить следующим образом:

  • реализация алгоритма (1-2 человека в зависимости от числа выбранных алгоритмов)
  • подготовка и совмещение входных данных (1-3 человека, в зависимости от разнообразия источников данных)
  • разработка приложения (1-2 человека, можно back-end + front-end)


Примеры практической пользы обнаружения изменений

Роскосмос "Цифровая Земля"
ПользаГеоданныеРоскосмос.PNG
Космический "Google для планеты"

Источник: ссылка

ПользаГеоданныеPlanet.PNG

Чему вы научитесь?

  • алгоритмы обнаружения изменений
  • алгоритмы, которые полезны не только для обнаружения изменений
  • знакомство с геопространственными данными
  • библиотеки работы с геопространственными данными

Какие начальные требования?

  • технический английский (для чтения статей)
  • язык программирования -- любой
  • желание разбираться с геопространственными данными

Какие будут использоваться технологии?

Перечень технологий доступен на сайте курса Разработка геоприложений

Темы вводных занятий

Мы возьмем некоторые темы из курса Разработка геоприложений

  • что такое геопространственные данные, какие они бывают и какие особенности работы с ними
  • как устроены спутниковые данные (данные дистанционного зондирования Земли)
  • библиотеки для работы с геопространственными данными
  • подходы для обнаружения изменений на спутниковых данных

Направления развития

  • реализация алгоритма (алгоритмов) обнаружения изменений на основе
    • нейронных сетей
    • SVM
    • деревьев решений
    • нечеткой логики
    • объектных подходов
  • использование входных данных сразу с нескольких космических аппаратов
  • сохранение результатов работы в базу данных (напр., PostGIS) и выполнение над ними запросов (напр., вычисление площади полигона)
  • разработка веб-сервиса для обнаружения изменений (любой язык программирования)
  • разработка серверной части (автоматическая загрузка входных данных и обнаружение изменений)

Критерии оценки

4-5:

  • выполнить подготовку данных (можно вручную)
  • реализовать алгоритм обнаружения изменений (любой)
  • реализованный алгоритм должен находить изменения

6-7:

  • выполнить программную реализацию подготовки данных (с использованием OpenStreetMap, исходные данные можно загрузить вручную)
  • реализовать алгоритм обнаружения изменений (см. Направления развития)
  • простой графический интерфейс визуализации входных данных и результатов
  • реализованный алгоритм должен находить изменения

8-10:

  • выполнить программную реализацию подготовки данных (с использованием OpenStreetMap)
  • реализовать алгоритм обнаружения изменений (см. Направления развития, один либо несколько)
  • сохранение результатов работы в базу данных (напр., PostGIS) и выполнение над ними запросов (напр., вычисление площади полигона)
  • разработка приложения (не обязательно веб) для визуализации входных данных и результатов
  • дополнительные баллы можно также получить при выполнении пунктов из раздела "Направления развития"

Ориентировочное расписание занятий

По договоренности. Ориентировочно ВТ 16.40-18.10 (по четной неделе)