Aplicació de tècniques d’aprenentatge profund en la detecció de canvis i generació de Mapes de Cobertes de Catalunya (MCSC).

REPTE

En el marc del desplegament del Pla Cartogràfic de Catalunya, l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, està treballant en l’elaboració de les especificacions tècniques del Mapa de Cobertes del Sòl de Catalunya. L’ICGC ens ha encarregat un estudi per estudiar la viabilitat de l’aplicació de tècniques d’aprenentatge profund en la generació de mapes.

SOLUCIÓ

Fins ara, els mapes de cobertes del sòl del territori s’han treballat manualment a partir d’imatges ortofotogràfiques. La comparativa de les cobertes entre els diferents períodes temporals en els que s’han pres imatges s’ha realitzat manualment. El grup DataScience@UB està desenvolupat un model per tal d’incloure processos de segmentació d’imatges basats en tècniques d’aprenentatge profund per a la construcció automàtica de mapes de cobertes del territori.

IMPACTE

Disposar de mapes actualitzats en intervals de temps més curts afavorint una millor interpretació del territori per la planificació territorial i urbanística.

Articles relacionats

Desenvolupament d’un sistema de classificació de pell i cuir mitjançant visió artificial

cat.
11.10.2018

DataScience@UB, dissenya i prototipa una màquina que inclou un sistema intel·ligent de visió artificial basat en segmentació semàntica mitjançant xarxes neuronals convolucionals per automatitzar la classificació de pells i cuir.


E-Learning i l'ús de les dades

cat. Consultoria
10.04.2018

Gràcies a les tecnologies emergents d’e-Learning, l’anàlisi de les dades ofereix als professionals del sector educatiu, uns avantatges amb la capacitat d’impactar i revolucionar en el futur la forma com analitzem i avaluem l’experiència de l’aprenentatge.


Anàlisi del comportament clients (Customer Journey Modelling)

cat. Projectes
16.11.2017

Una empresa del sector online ha generat un gran volum de dades que aporta un històric per a poder extraure informació dels clients i vol desenvolupar un model predictiu a partir del comportament dels usuaris. Aquest comportament inclou la seva navegació per la plataforma, les seves interaccions amb altres canals, els missatges a la comunitat, etc. L’objectiu final es poder donar un millor servei al client mitjançant la recomanació de productes en funció del moment específic del customer journey.