Change Detection — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница, с помощью формы Новый_командный_проект)
 
Строка 2: Строка 2:
 
|name=Change Detection
 
|name=Change Detection
 
|company=НИУ ВШЭ
 
|company=НИУ ВШЭ
−
|semester=Осень 2017
+
|semester=Осень 2018
−
|course=3
+
|course=3-4
−
|number_of_students=3-4
+
|number_of_students=7
 
|categorize=yes
 
|categorize=yes
 
}}
 
}}
  
 
=== Что это за проект? ===
 
=== Что это за проект? ===
−
TDB
+
Обнаружение изменений (change detection) на спутниковых снимках является практически важной задачей при управлении развитием городских и других территорий.
  
−
=== Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===
+
Примеры результатов работы алгоритмов обнаружения изменений:
−
TDB
+
* 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%
  
−
=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===
+
Таким образом, подходы обнаружения изменений позволяют повысить оперативность (за счет автоматизации) и объективность (за счет использования спутниковых данных) работы.
−
TDB
+
  
−
=== Компоненеты (Из каких частей состоит проект?) ===
+
'''Обзор методов обнаружения изменений''': Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches [https://www.ec.gc.ca/glaces-ice/0F9E03B9-1146-4AD4-A13B-AE9E07C9F72B/1.change%20detection.pdf PDF]
−
TDB
+
  
−
=== Какие будут использоваться технологии? ===
+
Pipeline обнаружения изменений может выглядеть следующим образом:
−
TDB
+
* 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"=====
 +
 
 +
[[Файл:ПользаГеоданныеРоскосмос.PNG|800px|безрамки|центр|link=https://www.youtube.com/watch?v=LsR_gfCeSlQ]]
 +
 
 +
=====Космический "Google для планеты"=====
 +
 
 +
Источник: [https://habr.com/post/408397/ ссылка]
 +
 
 +
[[Файл:ПользаГеоданныеPlanet.PNG|800px|безрамки|центр|link=https://www.youtube.com/watch?v=h5Zhk0U4aZ4]]
 +
 
 +
=== 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? ===
 
=== Какие начальные требования? ===
−
TDB
+
* технический английский (для чтения статей)
 +
* язык программирования -- любой
 +
* желание разбираться с геопространственными данными
 +
 
 +
=== Какие будут использоваться технологии? ===
 +
Перечень технологий доступен на сайте курса [http://rgeo.wikience.org/index2017.html Разработка геоприложений]
  
 
=== Темы вводных занятий ===
 
=== Темы вводных занятий ===
−
TDB
+
Мы возьмем некоторые темы из курса [http://rgeo.wikience.org/index2017.html 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 ===
 
=== Критерии оценки ===
−
TDB
+
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
  
−
=== Похожие проекты ===
+
8-10:
−
TDB
+
* 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"
  
−
=== Контактная информация ===
+
=== Ориентировочное расписание занятий ===
−
TDB
+
По договоренности. Ориентировочно ВТ 16.40-18.10 (по четной неделе)

Версия 10:42, 20 октября 2018

Компания НИУ ВШЭ
Учебный семестр Осень 2018
Учебный курс 3-4-й курс
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)

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Change_Detection&oldid=30231»