Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

3dnews.ru: ИИ научили превращать древние карты в подобие спутниковых снимков

На сайте "3dnews.ru" опубликована статья Г. Детинич "ИИ научили превращать древние карты в подобие спутниковых снимков". Полностью с материалом можно ознакомиться по ссылке.

Древние карты без привязки к современному ландшафту могут помочь только искушённому исследователю. Но таких не так много, тогда как изображения городов и объектов на картах прошлых веков способны дать пищу для ума учёным многих специальностей, а не только географам и историкам. Например, это ворох ценных данных для изучения вопросов урбанизации, развития социума, экологии и других областей знаний о человеке и цивилизации. Так что же делать?


Источник изображения: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco/IEEE

Идея как сделать древние карты понятными широкому кругу непосвящённых пришла в голову одному из студентов высшего заведения в Бразильском городе Ресифи. Он и его профессор предложили методику преобразования оцифрованных изображений древних карт в изображения, напоминающие спутниковые, с которыми все вы наверняка знакомы по картографическим сервисам Google, Яндекс или другим.

К примеру, на снимке выше представлено цифровое изображение окрестностей Ресифи, сделанное в 1808 году, а справа эта же карта представлена в образе «спутникового снимка», который создали нейронные сети Pix2pix после цикла обучения и обработки массива входных данных.
На изображениях ниже можно сравнить полученное алгоритмом изображение с современным спутниковым снимком этой же местности (правая картинка). На полученном ИИ изображении по карте не хватает детализации, с чем согласны авторы исследования, и с чем они дальше планируют разбираться.


Источник изображения: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco/IEEE

«Когда вы смотрите на изображения, вы лучше понимаете, как город изменился за 200 лет», — объясняет Андраде, студент, предложивший идею. — География города кардинально изменилась — свалки уменьшили количество водоёмов, а зелёные зоны были удалены в результате деятельности человека».

Что же антропологи и историки смогут пополнить свой аналитический аппарат новыми инструментами. Но как донести до больших и маленьких людей мысль, что загадить окружение легко, а вернуть ему первозданную чистоту практически невозможно? Может наглядно показать, как было и как стало, используя древние карты городов и современные алгоритмы машинного обучения? Хоть так.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Данные
Организации
Тематич. разделы / Картография, ГИС
Тематич. разделы / ДДЗ
Страны и регионы / Др. страны
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://3dnews.ru/1023148/ii-nauchili-prevrashchat-drevnie-karti-v-podobie-sputnikovih-snimkov 15:29:45 19.10 2020   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.020128011703491 sec, Question: 71