Для Terramonitor небо — (не) предел

Google Maps. Apple Maps. OpenStreetMap. В наши дни нет недостатка в бесплатных интернет-картах.

Во многих случаях использования эти службы могут быть практическими инструментами, но если ваши потребности выходят за рамки выяснения того, как добраться от точки А до точки Б, в бесплатных веб-картах вскоре обнаружатся явные недостатки. Самое очевидное ограничение — их картографические данные нередко устаревшие, иногда аж на несколько лет.

Это именно та ниша, которая была определена компанией Terramonitor для своей деятельности. «Существует много разнообразной географической информации, но поскольку зачастую она быстро устаревает, она больше не отражает реальность», — говорит Йони Норппа (Joni Norppa), генеральный директор Terramonitor.

Решение компании представляет собой современную карту земного шара в комбинации со спутниковыми снимками с открытым исходным кодом и другими источниками данных, такими как аэрофотосъемка и полевые измерения. Большая часть данных поступает от Европейского космического агентства, чьи спутники наблюдения за поверхностью Земли постоянно передают свежие геоданные.

Фирма также использует оригинальный алгоритм, который позволяет больше извлекать из собираемых геоданных. Наконец, Terramonitor упаковывает картографические данные в формат, который легко интегрировать в существующие у клиентов процессы работы с информацией.

«Хотя геоданные могут быть чрезвычайно ценными для многих людей, некоторые разочарованы тем, насколько сложно их использовать, — говорит Норппа. — Космические данные сложны, а мы упрощаем процесс».

Небесный глаз

Для финской компании, возможно, не удивительно, что лесная отрасль — важный целевой рынок. Современные геоданные помогают владельцам лесных массивов определять размер и тип их лесов, что облегчает их инвентаризацию.

Постоянно обновляемые данные также могут использоваться для обнаружения обезлесения и незаконных рубок (обезлесение — процесс превращения земель, занятых лесом, в земельные угодья без древесного покрова, такие как поля и пастбища, города, пустоши и другие, — прим. пер.). «Например, в Южной Америке фермеры иногда вырубали леса без разрешения владельца, чтобы присвоить землю для ведения сельского хозяйства», — рассказывает Норппа.

«Раньше на обнаружение нелегальной вырубки деревьев могли уходить месяцы и даже годы. Но благодаря спутниковым снимкам и машинному обучению ее теперь можно обнаружить практически сразу, — говорит он. — Даже если вы наняли 100 человек только для того, чтобы сосредоточиться, например, на нелегальной лесозаготовке в Бразилии, они не смогли бы выполнить все так, как это делает искусственный интеллект».

Еще одна отрасль, которая получает выгоду от услуг Terramonitor, — сельское хозяйство: поскольку алгоритм компании может анализировать оптические изображения на предмет информации, которую человеческий глаз не может увидеть, его можно использовать для мониторинга состояния полей и предоставления фермерам другой актуальной информации.

Космические данные со смыслом

Машинное обучение также дает Terramonitor уникальное преимущество в решении того, что Йони Норппа называет «облачным вызовом»: спутниковые изображения часто скрыты облаками.

В большинстве решений в этой области сравниваются два изображения для обнаружения облачных и безоблачных областей. Технология Terramonitor, напротив, использует большое количество изображений и перекрестную проверку с машинным обучением для обнаружения безоблачных изображений.

По словам Норппа, машинное обучение и спутниковые снимки — на самом деле мощная комбинация, которая открывает совершенно новые варианты использования. Компания уделяет особое внимание инфраструктуре и поведению потребителей: например, анализ интенсивности транспортного движения вблизи торговых центров может предоставить очень ценную для бизнеса и маркетологов информацию.

Космос быстро превратился в бурно развивающуюся индустрию, но Йони Норппа говорит, что в шумихе вокруг этого теряются некоторые важные элементы. «Большое внимание уделяется запуску спутников и производству данных, но мы считаем, что также важно производить информацию на основе этих данных», — говорит он. «Мы делаем данные ценными, придавая им смысл».