Change Detection - История изменений

Mednik: Откат правок Seosky (обсуждение) к версии AntonioRodriges

2022-08-26T10:37:21Z

Откат правок Seosky (обсуждение) к версии AntonioRodriges

@@ Строка 108: / Строка 108: @@
 * разработка приложения (не обязательно веб) для визуализации входных данных и результатов
 * дополнительные баллы можно также получить при выполнении пунктов из раздела "Направления развития"
- Segeralah Mendaftar langsung di
 === Ориентировочное расписание занятий ===
 По договоренности. Ориентировочно ВТ 16.40-18.10 (по четной неделе)

Seosky в 23:25, 17 августа 2022

2022-08-17T23:25:48Z

@@ Строка 108: / Строка 108: @@
 * разработка приложения (не обязательно веб) для визуализации входных данных и результатов
 * дополнительные баллы можно также получить при выполнении пунктов из раздела "Направления развития"
+ Segeralah Mendaftar langsung di
 === Ориентировочное расписание занятий ===
 По договоренности. Ориентировочно ВТ 16.40-18.10 (по четной неделе)

AntonioRodriges: AntonioRodriges переименовал страницу Change Detection (командный проект) в Change Detection

2018-10-21T13:35:18Z

AntonioRodriges переименовал страницу Change Detection (командный проект) в Change Detection

← Предыдущая версия	Версия от 13:35, 21 октября 2018
(нет различий)

AntonioRodriges в 08:13, 20 октября 2018

2018-10-20T08:13:37Z

← Предыдущая версия		Версия от 08:13, 20 октября 2018
Строка 7:		Строка 7:
	\|categorize=yes		\|categorize=yes
	}}		}}

			'''Темы студенческих работ 2018-2019'''
			* [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:AntonioRodriges Страница ментора]

			* [https://www.hse.ru/mirror/pubs/share/226456009 Презентация проектов 2018-2019 (PDF)]

			* [https://eduhseru-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/arodriges_edu_hse_ru/EYZzEzd9JzFBq7yMDmIwPx0B665RwOlVVYFc69FfpZPb6A?e=sBBOSx Дополнительные темы] (on-line таблица)

			* Узнать больше о данных ДЗЗ: https://learn.arcgis.com/ru/arcgis-imagery-book/

	=== Что это за проект? ===		=== Что это за проект? ===

AntonioRodriges в 07:42, 20 октября 2018

2018-10-20T07:42:20Z

← Предыдущая версия		Версия от 07:42, 20 октября 2018
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)

AntonioRodriges: Новая страница, с помощью формы Новый_командный_проект

2018-10-20T07:40:48Z

Новая страница, с помощью формы Новый_командный_проект

Новая страница

{{Карточка_командного_проекта
|name=Change Detection
|company=НИУ ВШЭ
|semester=Осень 2017
|course=3
|number_of_students=3-4
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
TDB

=== Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===
TDB

=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===
TDB

=== Компоненеты (Из каких частей состоит проект?) ===
TDB

=== Какие будут использоваться технологии? ===
TDB

=== Какие начальные требования? ===
TDB

=== Темы вводных занятий ===
TDB

=== Критерии оценки ===
TDB

=== Похожие проекты ===
TDB

=== Контактная информация ===
TDB