От пикселей к планированию: Earth AI для восстановления природы
Google/DeepMind
Google Research разработал фреймворк глубокого обучения высокого разрешения для выявления мелких экологических объектов, таких как живые изгороди и рощи, которые обычно не видны со спутников. Опубликован векторный набор данных для Великобритании, превращающий карты в действенный инструмент для учёта углерода и восстановления природы.
Исследователи Google представили фреймворк глубокого обучения, позволяющий распознавать мелкие элементы ландшафта (живые изгороди, shelterbelts, рощицы), которые не видны на стандартных спутниковых снимках. Эти объекты могут увеличить поглощение углерода и биоразнообразие без изъятия земель из сельхозоборота. Ранее был выпущен растровый набор Farmscapes 2020 (Англия), а теперь опубликован
Показать ещё ↓
- Сокращения
- LiDAR = Light Detection and Ranging — лазерное сканирование для измерения расстояний
- ViT = Vision Transformer — трансформер для обработки изображений
Источник: Google Research —
оригинал