Аэрофотоснимки полны информации, которую нужно превратить в знания. Невообразимый объем снимков и качественные алгоритмы распознавания не удовлетворяют спрос на данные. Многие задачи требуют навыков визуального распознавания, которые есть только у людей. Журнал Directions составил подборку таких задач.

Несмотря на совершенство программ, периодически возникают ситуации, когда идеальную комбинацию скорости и точности дает пара человеческих глаз, или тысячи пар, поэтому мы наблюдает захватывающий рост количества краудсорсинговых приложений для дешифрирования данных дистанционного зондирования. К слову, это один из трендов «городской науки».

Городская наука занимает выгодную позицию, объединяя преимущества нескольких факторов:

• распространения компактных устройств, фиксирующих географическое положение;
• обширного сообщества разработчиков, которые хотят применить свои знания к вдохновляющим проектам для мобильных устройств;
• постоянно расширяющегося доступа к Wi-Fi;
• улучшения качества каналов для обмена изображениями
• и роста количества непрерывно собираемых данных.

Обработка даже части накопленных снимков была бы невозможна без вклада волонтеров из всех стран мира, хранить изображения до лучших времен просто преступно. Можно выбрать задачу по душе и наслаждаться результатами своей работы.

Поиск и отрисовка

В течение десятилетия лидирует OpenStreetMap – дедушка современных общественных геоданных. Эта карта устроена просто: она является растровой основой, по которой люди обводят формы, создавая векторные данные, а затем добавляют описание; итоговый набор можно скачать. Захват мышкой здания или дороги не кажется сложным, но доступное людям знание о том, что строение – это школа, а дорога расплылась и на ней заносит, создает добавленную стоимость.

К тому же для большей части мира доступ к актуальным и бесплатным геопространственным данным о дорогах и зданиях все еще редкость. В плохо картированных районах нередки катаклизмы, часто их причиной становится удаленность и/или бедность. Землетрясение 2010 года на Гаити привлекло внимание сообщества OSM и вдохновило его на создание гуманитарной команды - Humanitarian OpenStreetMap Team.

Взрослея, сообщество OpenStreetMap понимало, где волонтеры принесут максимальную пользу. Появились обучающие материалы, такие как LearnOSM - в них разъясняются основы оцифровки. Глобальное сообщество разработало программы поддержки и обеспечения редактирования, например Java OpenStreetMap и планировщик заданий Tasking Manager.

Эстафету приняло американское правительство. Национальная геологическая служба США, управляющая разработкой The National Map, сформировала команду, координирующую вклад волонтеров, особенно обновление информации о зданиях. По словам главного координатора проекта Элизабет МакКартни, волонтеры могут редактировать объекты на всей территории США, Пуэрто-Рико и Виргинских островах, но территории, требующие особого внимания, картируют в целевых проектах. Последний такой проект посвящен тюрьмам (федеральным и региональным) и участкам (полицейским департаментам, дорожным патрулям и офисам шерифов) в Кентукки и Теннесси, соответствующие наборы данных доводят до ума к плановой публикации, запланированной на 2016 год. В планах на будущее почты и школы, но МакКартни отмечает, что повышенное внимание приносит пользу любым объектам инфраструктуры.

Категоризация и классификация

Использование снимков в качестве визуального фона при создании новых наборов данных – это довольно высокий уровень активного волонтерства. Еще одна задачка на распознавание, которую можно предложить людям, – категоризация и классификация информации при помощи распознавания образов. Чтобы провести человека через весь процесс, созданы руководства. Пройдя их, вы можете распознавать движение диких животных, следы загрязнения воды и даже виды планктона – кто бы мог подумать, что их так много?! Если вам интереснее космос, вас ждут галактики и окруженные облаками пыли звезды.

Сопоставление

Интерпретацию снимков можно сделать проще, если сравнивать изображения. Пользователи CycloneCenter решают, какой из двух тропических циклонов мощнее, а затем классифицируют развитие событий. SunSpotter привлекает волонтеров для классификации пятен на Солнце.

Платформы и прогресс

Людям проще работать в знакомых интерфейсах, поэтому организации объединяют усилия для создания краудсорсинговых платформ. Программа MapGive использует менеджер задач HOT. Geo-Wiki была площадкой проекта по классификации растительного покрова, его итоги доступны всем желающим. Не все проекты связаны с локацией, но их связывает вовлечение людей.

Редактирование объектов или поиск галактик может казаться бесконечным, но у любого проекта есть конец. Только он не всегда нам нравится. Усилиями сотен людей был завершен набор карт лесного покрова Земли, проект iCoast позволил оценить воздействие урагана Сэнди по 8000 снимков. Пока работа не завершена, индивидуальный вклад кажется незначительным, но взгляните на карты Катманду до и после землетрясения в Непале. Важен каждый клик.

Источник: http://gisa.ru/110956.html