Jak można poprawić przyszłość wykrywania obiektów na danych EO?
EOImageNET koncentruje się na kluczowych wyzwaniach, takich jak ograniczenia danych, luki geograficzne i precyzja modeli. Projekt dąży do stworzenia kompleksowej bazy danych obejmującej szerokie spektrum regionów geograficznych, kategorii obiektów i rozdzielczości obrazów. Taka baza danych pozwoli na opracowanie niezwykle precyzyjnych modeli wykrywania, zdolnych do działania w różnych warunkach środowiskowych – od tropikalnych lasów po suche pustynne obszary – wykorzystując dane optyczne z satelitów, takich jak Sentinel-2. 
Głównym celem EOImageNET jest przezwyciężenie ograniczeń istniejących zbiorów danych i stworzenie zunifikowanej platformy wspierającej rozwój modeli wykrywania obiektów, które będą mogły współpracować z różnego rodzaju zbiorami danych EO i misjami satelitarnymi.
Brak jednolitej bazy danych – kluczowa przeszkoda
Jednym z głównych problemów w wykrywaniu obiektów na danych EO jest brak jednolitej, kompleksowej bazy danych zawierającej odpowiednią liczbę kategorii obiektów niezbędnych do skutecznego trenowania modeli. Obecne bazy danych często są ograniczone pod względem zasięgu geograficznego, rozdzielczości oraz rodzajów obiektów. Przykładowo, wiele zbiorów EO nie zawiera istotnych kategorii, takich jak budynki, pojazdy czy elementy naturalne, np. drzewa, albo obejmuje tylko wybrane obszary geograficzne, co utrudnia tworzenie modeli o uniwersalnym zastosowaniu.
Ponadto, jakość obecnych zbiorów danych często pozostawia wiele do życzenia, ponieważ wyniki generowane przez algorytmy uczenia maszynowego nie są manualnie weryfikowane. Może to prowadzić do błędów w wykrywaniu niektórych typów obiektów, szczególnie w trudnych warunkach środowiskowych. EOImageNET rozwiązuje te problemy, konsolidując dane z wielu źródeł i zapewniając szeroki zakres obiektów, regionów i warunków sezonowych, co czyni go prawdziwie globalnym i wieloskalowym zbiorem danych.
Jak EOImageNET zmienia wykrywanie obiektów w EO?
EOImageNET redefiniuje wykrywanie obiektów w Obserwacji Ziemi poprzez poprawę precyzji danych, skalowalności oraz praktycznych zastosowań. Oto jego kluczowe cechy:
Integracja danych EO
EOImageNET łączy obrazy satelitarne z różnych źródeł, tworząc różnorodny i wysokiej jakości zbór danych. Połączenie różnych baz EO zapewnia szerokie pokrycie obiektów i środowisk, co znacząco poprawia zakres stosowalności modeli uczenia maszynowego.
Wykrywanie obiektów w różnych skalach
Różne rozdzielczości obrazów satelitarnych stanowią wyzwanie dla tradycyjnych modeli wykrywania. EOImageNET rozwiązuje ten problem, wykorzystując dane w wielu skalach, dzięki czemu modele mogą skutecznie dostosowywać się do różnych typów obrazów i rozdzielczości.
Precyzja dzięki eksperckiemu oznaczaniu danych
Dokładne wykrywanie obiektów wymaga wysokiej jakości danych treningowych. EOImageNET stawia na precyzję, wykorzystując wysokiej wiarygodności dane wejściowe, co jest jednym z istotnych czynników prowadzących do wysokiej jakości wyników.
Praktyczne zastosowania
EOImageNET znajduje zastosowanie w wielu branżach. Od obserwacji ruchu pojazdów na lotniskach i monitorowania rurociągów, po wykrywanie wylesiania i zmian środowiskowych – projekt dostarcza bardziej precyzyjne modele, wspierając podejmowanie decyzji.
Współpraca dla innowacji
Projekt EOImageNET jest realizowany w ramach kontraktu z Europejską Agencją Kosmiczną (ESA) i przy aktywnej współpracy z ESA, wykorzystując wiedzę ekspercką z zakresu przetwarzania danych EO oraz sztucznej inteligencji. Ta współpraca przyczynia się do rozwoju technologii wykrywania obiektów na obrazach satelitarnych, przesuwając granice obecnych możliwości.
EOImageNET to nie tylko zbiór danych – to projekt kształtujący przyszłość wykrywania obiektów w Obserwacji Ziemi i jego zastosowań na całym świecie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji
EOImageNET wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję, w szczególności splotowe sieci neuronowe (CNN), aby usprawnić wykrywanie obiektów na obrazach satelitarnych. Sieci te są trenowane na zróżnicowanym zbiorze danych, co pozwala im precyzyjnie rozpoznawać obiekty w różnych rozdzielczościach obrazów. Dzięki udoskonalaniu zaawansowanych modeli projekt zwiększa skuteczność wykrywania obiektów. 
Dodatkowo, EOImageNET bada nowe techniki sztucznej inteligencji, takie jak Scale-MAE, które pomagają lepiej rozumieć, jak obiekty reprezentowane są w różnych skalach, co czyni model jeszcze bardziej niezawodnym i precyzyjnym.
