Jak oszacować wysokość budynków ze zdjęć satelitarnych? Nowy pomysł polskich naukowców

Naukowcy z Wojskowej Akademii Technicznej opracowali nowatorski algorytm wykorzystujący sztuczną inteligencję do szacowania wysokości budynków i innych obiektów. Wystarczy do tego pojedyncze zobrazowanie satelitarne o wysokiej rozdzielczości.

Opracowana metoda pozwala na ekstrakcję cieni z obrazów satelitarnych i ich analizę w kontekście oszacowania wysokości obiektów. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu zaawansowanej techniki przetwarzania obrazu i sztucznej inteligencji (AI), która analizuje na podstawie wielu zmiennych relacje między cieniami i metadanymi zobrazowań, takimi jak kąt elewacji słońca i azymut satelity.

Metoda była testowana na przykładzie Warszawy. Wyniki porównano z precyzyjnymi danymi referencyjnymi pochodzącymi z lotniczego skaningu laserowego (ALS) oraz klasycznych pomiarów geodezyjnych. Uzyskane rezultaty nie są jeszcze zbyt dokładne, ale zdaniem naukowca w wielu przypadkach wystarczające do uzyskania wiarygodnych informacji na temat wysokości wybranych grup obiektów.

- Planujemy dalsze prace nad udoskonaleniem naszej metody. W eksperymentach przeprowadzonych do tej pory bazowaliśmy na wysokorozdzielczych zobrazowaniach satelitarnych pozyskiwanych z dużych systemów obrazowania satelitarnego. W przyszłości chcielibyśmy opracowaną przez nas metodykę zastosować dla zobrazowań pochodzących z systemów mikro i nanosatelitarnych. Będziemy również pracować nad poszerzeniem naszej bazy próbek cieni, aby uzyskiwane dokładności były wyższe” – mówi dr hab. inż. Damian Wierzbicki, prof. WAT.

Nowa technologia może znaleźć szerokie zastosowanie w różnych obszarach. W systemach informacji geograficznej (GIS) umożliwia monitorowanie przeszkód lotniczych w pobliżu lotnisk, opracowywanie map drzew czy symulowanie dostępu do światła słonecznego w przestrzeni miejskiej. Algorytm może sprawdzić, czy wysokie budynki nie powodują nadmiernego zacienienia innych obiektów i czy mieszkańcy mają dostęp do światła o odpowiednim natężeniu.

Wyniki badań ukazały się w czasopiśmie „Sensors” pod tytułem „The Use of Deep Learning Methods for Object Height Estimation in High Resolution Satellite Images”. W badaniach udział wzięli: dr hab. inż. Damian Wierzbicki, prof. WAT, mgr inż. Kinga Karwowska i płk prof. dr hab. inż. Michał Kędzierski oraz spoza WAT Szymon Glinka i Jarosław Bajer z Creotech Instruments S.A.

Źródło: WAT