Change Detection: различия между версиями
Новая страница, с помощью формы Новый_командный_проект |
Нет описания правки |
||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
|name=Change Detection | |name=Change Detection | ||
|company=НИУ ВШЭ | |company=НИУ ВШЭ | ||
|semester=Осень | |semester=Осень 2018 | ||
|course=3 | |course=3-4 | ||
|number_of_students= | |number_of_students=7 | ||
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
}} | }} | ||
=== Что это за проект? === | === 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 [https://www.ec.gc.ca/glaces-ice/0F9E03B9-1146-4AD4-A13B-AE9E07C9F72B/1.change%20detection.pdf 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"===== | |||
[[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? === | ||
* 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 === | ||
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 === | ||
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) | |||
Версия от 07:42, 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"
Космический "Google для планеты"
Источник: ссылка
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)