BigData Earth hoàn thành dự án xây dựng bản đồ thực vật độ phân giải cao (1m) cho 48 bang ở Mỹ
BigData Earth (http://www.bigdataearth.com/) là một công ty R&D về Công nghệ dữ liệu và khám phá các ứng dụng dựa trên location-centric trên toàn thế giới bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu không gian địa lý và quan sát Trái Đất.
Thông qua sự hợp tác rộng rãi trong việc thu thập, lưu trữ và xử lý, BigData Earth Pty Ltd có quyền truy cập vào kho ảnh hàng không khổng lồ từ Chương trình Hình ảnh Nông nghiệp Quốc gia USDA (NAIP) và đã thực hiện trích xuất đặc trưng ảnh cấp cao. Các ảnh đầu vào từ NAIP mới nhất thu được trong mùa tăng trưởng thực vật các năm 2015, 2014 và 2013 (ở độ phân giải 1m cho 48 tiểu bang tiếp giáp nhau của Hoa Kỳ) đã được phân tích. Đây là lần đầu tiên việc lập bản đồ thực vật quy mô lớn được thực hiện ở mức chi tiết như vậy.
Một số đặc trưng chính của ảnh hàng không NAIP quan trọng cho việc phân loại thảm thực vật bao gồm (1) độ phân giải cao 1m; (2) thu thập vào mùa sinh trưởng thực vật năm 2015, năm 2014 và 2013; (3) bao gồm các kênh phổ R/G/B/NIR; và (4) hầu như không hoặc ít bị che phủ bởi mây. Để so sánh, rất khó để tìm các nguồn hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao sở hữu tất cả những lợi thế này, đặc biệt đối với một lãnh thổ rất lớn.
Cả hai phương pháp phân loại ảnh dựa trên đối tượng và điểm ảnh, các chỉ số thực vật và các phương pháp học máy và phân lớp mới đã được khám phá. Đồng thời sử dụng khả năng lưu trữ dữ liệu có giá cả phải chăng (hơn một petabyte – 1.000 terabytes – tính theo kích thước của tất cả các tệp tạm thời trong quá trình xử lý ảnh) và tính toán hiệu năng cao, BigData Earth đã đạt được độ chính xác rất cao về phân loại thực vật.
Các tập dữ liệu thống kê về tỷ lệ phần trăm (% hoặc mật độ) thực vật trên các khu vực địa lý khác nhau, chẳng hạn như 5-Digit ZIP Code, Census Block Group, Census Track đã được sản xuất. Ngoài ra, ảnh ghép độ phân giải 1m ở mức bang hoặc bản đồ nền (cả ảnh màu tự nhiên và ảnh composite hồng ngoại) cũng đang được cung cấp. Dự án này cho thấy các cơ hội ứng dụng tuyệt vời bằng cách sử dụng dữ liệu quan sát Trái đất và phân tích dữ liệu địa không gian lớn.
Nguồn: http://monde-geospatial.com