Žemės ūkio sklypų ribų nustatymas naudojant Sentinel palydovinius vaizdus

Trumpai
Žemės ūkio sklypas yra svarbiausias statistinis vienetas žemės ūkio analitikai. Naudojant palydovinių vaizdų serijas ir faktines sklypų ribas galima stebėti, kaip vystosi žemės ūkio kultūros, numatyti būsimo derliaus kiekius, analizuoti klimato kaitos padarinius, patikrinti žemės ūkio deklaracijas ir pan. Šiais duomenimis naudojasi tiek ūkininkai, tiek ir juos kontroliuojančios institucijos. Tam reikalingos kiek galima tikslesnės sklypų ribos. Studentai, turintys stiprų matematinį mąstymą ir besidomintys vaizdų analize bei objektų atpažinimu, kviečiami rasti atsakymus į klausimą „Kaip tiksliai nustatyti sklypų ribas?“

Apie įmonę
UAB „Geomatrix” kuria specializuotas palydovinės informacijos paslaugas Lietuvos institucijoms, ūkininkams ir miškininkams. Įmonė yra Lietuvos aerokosmoso asociacijos ir Europos palydovinės informacijos įmonių asociacijos (EARSC) narė ir aktyviai dalyvauja šių visuomeninių organizacijų veikloje.

Problema
Šiuo metu yra naudojamos išmaniosios technologijos atpažįstančios žemės sklypų ribų pokyčius, tačiau taikomi metodai dar nepakankamai tikslūs. Kelios įmonės atlieka pirmuosius bandymus nustatyti sklypų ribas iš komercinių palydovų, tačiau taip pat trūksta tikslumo. Naudojami metodai – vaizdų apdorojimas, segmentacija, objektinė klasifikacija ir laiko serijų analizė. UAB Geomatrix taip pat vysto sklypų atpažinimo technologiją, tačiau kol kas vienas sklypas išskiriamas kaip keli atskiri objektai. Studentams keliamas iššūkis, kaip tiksliai nustatyti sklypų ribas naudojant palydovinius žemės vaizdus iš Sentinel-1 ir Sentinel-2 palydovų vaizdų (https://sentinel.esa.int/web/sentinel/home). Kaip sukurti algoritmą, kuris atpažintų žemės ūkio sklypų ribas?

Galimas sprendimas
Galimas sprendimas – naudojant atviro kodo programinę įrangą ir Sentinel vaizdus sukurti algoritmą, kuris pakankamai tiksliai atpažintų žemės ūkio sklypus. Pagrindinis iššūkis, kaip išskirti vientisą objektą iš rastrinių duomenų laiko serijos. Sentinel palydovų duomenys gali būti kombinuojami su didelės raiškos palydoviniais vaizdais, aerofoto nuotraukomis, openstreet map žemėlapiais ir kitais atviros prieigos erdviniais duomenimis. Svarbu surasti, koks metodas aiškiausiai atskiria skirtingus laukus, jų skirtumus. Aktualiausia greitai besivystančios kultūros, kurių vaizdas palydovinėse nuotraukose greitai kinta. Galima susikoncentruoti į konkrečios kultūros, pvz. kviečių laukų, atpažinimą.

Kviečiami studentai
Kviečiami matematikai, informatikai, fizikai. Sėkmingai įgyvendinus projektą geriausiems studentams gali būti suteikta galimybė įsidarbinti.