Актуальность данных системы ГИС «Земля» в Поморье достигла 100%

Министерство строительства и архитектуры Архангельской области и Архангельский региональный центр по ценообразованию в строительстве (АРЦЦС) завершили совместную работу по наполнению системы актуальными сведениями. ГИС «Земля» содержит актуальные сведения о градостроительной, разрешительной и картографической документации, охватывающей как всю территорию региона в целом, так и конкретные муниципалитеты в частности. Об этом сообщает пресс-служба властей Поморья.

Сервис позволяет органам местного самоуправления быстро и эффективно принимать решения, основываясь на точных данных. С помощью информации, загруженной в систему, можно планировать развитие инфраструктуры, управлять земельными ресурсами и контролировать соблюдение градостроительных норм. Одним из ключевых моментов является интеграция ГИС «Земля» с платформой «СТРОЙКОМПЛЕКС.РФ». Это позволяет не только хранить информацию в едином формате, но и обеспечивает её доступность для всех заинтересованных сторон. Граждане и организации могут легко получать необходимые данные в рамках предоставляемых государственных услуг.

В Поморье заполнение региональной геоинформационной системы стало результатом совместной работы специалистов регионального минстроя, оператора системы, который осуществляет контроль и методическую поддержку муниципалитетов, и АРЦЦС, обеспечивавшего взаимодействие между различными ведомствами. Как подчеркнул министр строительства и архитектуры Архангельской области Владимир Полежаев, заполнение геоинформационной системы «Земля» важный момент для развития градостроительной отрасли региона.

https://www.dvinainform.ru/economy/2024/12/02/74842.html?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fstory%2F78787403-2d1e-591b-9a75-f64fbcf30062

Искусственный интеллект и космос

Синтетические данные – это именно то, на что они похожи, искусственно сгенерированные данные, рассказал Джастин Дэвис, старший менеджер производящей спутники компании PLANET, в шоу Mapscaping. Они создаются с использованием ряда моделей физических процессов и используются многими крупными технологическими компаниями для решения самых разных задач, от разработки рекомендаций для автономных транспортных средств до разработки аналитических материалов для финансового сектора.

Синтетические данные сейчас занимают важное место в области искусственного интеллекта (ИИ), поскольку их можно использовать для быстрой загрузки обучающих наборов данных для моделей компьютерного зрения. Это быстрый способ понять, насколько хорошо работает модель, или сгенерировать много данных для создания новой модели.

Контролируемое и неконтролируемое машинное обучение – это распространённые модели обучения, используемые в ИИ. По сути, контролируемое машинное обучение использует помеченные данные, в то время как неконтролируемое машинное обучение – нет.

При контролируемом машинном обучении большая часть данных должна быть помечена с самого начала, чтобы модель могла понять, что она пытается найти. Широкое определение объектов, которые ищет модель, позволяет рассчитать улучшения в будущем и помогает избежать зацикливания на узком определении, которое упускает ценные варианты использования после нескольких месяцев обучения модели.

Например, с помощью функции обнаружения изменений на дорогах и в зданиях программа изначально обозначала дороги как всё, по чему может безопасно и разумно проехать грузовик, а здания – как всё, под чем может находиться человек.

При машинном обучении без контроля у вас появляется немного больше свободы. Вместо того, чтобы заранее определять, что именно должна искать модель, она проанализирует данные в целом и сгруппирует похожие характеристики. Например, вместо того чтобы модель искала дороги в том виде, в каком они были определены вами, модель будет автоматически группировать изображения с дорогами на основе общих атрибутов. При таком подходе вы можете довольно легко работать в обратном направлении, поскольку вы в состоянии определить решение по каждому объекту постфактум.

Новые разработки в отрасли расширяют возможности, выходящие за рамки поиска сходства и классификации изображений. Есть основания полагать, что мы сможем определить, что на самом деле происходит в любой конкретной области с течением времени, с помощью новых подходов к ИИ.

Существует возможность создания базовой модели спутниковых изображений, которую организации и частные лица могли бы адаптировать, подобно тому, как сейчас используются большие языковые модели. Хотя он отмечает, что для обучения и создания этой модели на начальном этапе потребуется много данных, в один прекрасный день это может стать возможным, основываясь на том, что уже развивается на рынке.

https://vestnik-glonass.ru/news/tech/iskusstvennyy-intellekt-i-kosmos/?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch

За европейскими фермерами буду следить из космоса

Британская компания Proveye подписала контракт с Европейским космическим агентством на 900 тысяч евро
Компания Proveye подписала контракт с Европейским космическим агентством (ЕКА). Платформа этой британской компании на базе искусственного интеллекта использует запатентованную технологию для получения быстрых и точных изображений полей, но в рамках нового проекта под названием ARTES планируется не совсем то, что можно было бы назвать существенной помощью аграриям.

https://glavagronom.ru/news/za-evropeyskimi-fermerami-budu-sledit-iz-kosmosa?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch

Учёные запустят спутники для мониторинга за животными

Стало известно, что исследователи из института имени Макса Планка запускают программу по наблюдению за поведением животных с помощью спутников. Установка специальных передатчиков на домашних и диких животных должна помочь прогнозировать природные катастрофы, основываясь на их реакции на изменения в окружающей среде.

Сообщается, что первые спутники начнут работать в следующем году.
Проведённые ранее исследования показывают, что животные могут предсказывать вулканические извержения и землетрясения, что подтверждается историческими случаями. Ученые предполагают, что животные улавливают тектонические изменения и изменения в ионной атмосфере, такая их способность поможет людям улучшить прогнозирование катаклизмов.

https://goroday.ru/society/uchyonye_zapustyat_sputniki_dlya_monitoringa_za_zhivotnymi_57629?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fstory%2F4dbe0041-9308-532d-86b0-2f5a1dc6985e

Вебинар по открытым данным 🗣

Уже в эту субботу Ольга Гоммерштадт проведет свой вебинар по открытым данным 🌍 Встречаемся 7 декабря в 12:00 по МСК!

Вместе с Ольгой будем изучать:
- туториалы по скачиванию космоснимков
- варианты выгрузки данных из OpenStreetMap с объяснением, когда какой вариант подходит
- несколько вариантов, откуда взять границы
- более 50 источников открытых данных в целом.

Всем участникам вебинара останется красивый и удобный PDF-файл со ссылками на открытые данные и запись самого вебинара.

Вебинар платный, и мы постараемся сделать так, чтобы вы получили от него максимум полезного выхлопа. Записывайтесь на странице вебинара⚡️

Мы вообще очень любим открытые данные и часто про них говорим. Когда-то собрали подборку из трех любимых источников от орг. команды:

1. Resource Watch — красивая платформа с множеством глобальных данных о землепользовании и разных экологических показателях

2. Датасет о плотности населения от Kontur — полезные данные, основанные на GHSL и OSM. И тоже красивые!

3. iNaturalist и GBIF — открытые данные о биоразнообразии (да, это два источника, но что поделать, они оба классные)

#cartetika_utility

Научная конференция по подведению итогов первого этапа реализации проекта "Российская система климатического мониторинга" состоится 4-5 декабря 2024 года в актовом зале ИНИОН РАН.
Программа
#мероприятия