Segmentación de edificios
La vectorización de edificios, específicamente a través de la detección de tejados en imágenes satelitales de alta (HR) y muy alta resolución (VHR), es un proceso clave en diversos ámbitos, tanto civiles como militares. Este enfoque permite una identificación precisa de las huellas de los edificios utilizando imágenes con resoluciones desde los 1.5 metros por píxel.
El caso de uso implementa un modelo de Deep Learning para la detección automatizada de tejados en imágenes satelitales, facilitando la vectorización precisa de edificios. Este proceso es esencial en sectores como:
- Ámbito militar: mejora la inteligencia geoespacial y la planificación estratégica, permitiendo una toma de decisiones más precisa y eficiente.
- Planificación urbana: útil para actualizar y mantener bases de datos geoespaciales de ciudades.
- Gestión de catástrofes: ayuda a la identificación de edificios dañados tras desastres naturales para optimizar la respuesta y la reconstrucción.
El modelo, integrado en la plataforma de inteligencia geoespacial SEDA, se basa en una arquitectura de CNN U-Net para segmentar tejados. Esto mejora la precisión y eficiencia, reduciendo la intervención humana requerida y acelerando el proceso de análisis geoespacial.
El proceso de vectorización genera los siguientes informes de salida:
- Mapas vectoriales: polígonos que representan las huellas de los tejados detectados.
- Visualización geoespacial: mapas que muestran la ubicación y forma de los edificios detectados superpuestos sobre las imágenes satelitales.
Estos resultados pueden exportarse en formatos geoespaciales estándar (como GeoJSON o Shapefile) para integrarse en otros sistemas de información geográfica (GIS).
Aplicaciones
- Inteligencia militar: permite detectar, mapear y analizar estructuras de interés en zonas estratégicas para mejorar la planificación y la vigilancia.
- Cartografía y planificación urbana: actualiza automáticamente los mapas de ciudades y áreas rurales, proporcionando información más precisa para la gestión de infraestructuras.
- Gestión de desastres: útil para identificar edificios afectados por desastres naturales como terremotos o huracanes, permitiendo una respuesta más rápida.
- Sostenibilidad y análisis ambiental: permite evaluar el crecimiento urbano y su impacto sobre el medio ambiente al comparar las áreas de construcción a lo largo del tiempo.
La vectorización automática de edificios a través de imágenes satelitales HR y VHR es una herramienta poderosa y versátil que puede aplicarse en múltiples sectores. El uso de Deep Learning no solo mejora la precisión de la detección, sino que también optimiza los recursos necesarios para análisis geoespaciales. Este enfoque ofrece una solución robusta para responder a necesidades tanto en el ámbito militar como en la gestión urbana y de emergencias.
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