Распознавание границ активной пашни
Получите актуальные границы полей в векторном виде с помощью нашего программного обеспечения распознаваний границ активной пашни
Как производится распознавание границ пашни?
Алгоритмы на основе нейронных сетей обрабатывают актуальные космические снимки и формируют векторную карту границ полей
  • Космические снимки
    Исходные данные
  • Векторные границы пашни
    Результат работы технологии
Распознавание границ пашни позволяет решить множество важных задач
Ретроспективный анализ пашни
Наличие открытых источников данных дистанционного зондирования с 80-х годов XX века по настоящее время делает возможным ретроспективный анализ изменения площадей пашни в регионах
Выявление припахов
Совместный анализ получаемых данных о границах активной пашни с текущей картой позволяет выявить припахи на полях
Контроль ввода в оборот
Оценка границ активной пашни в части полей вводимых в оборот дает ответ на вопрос действительно ли участки были введены в оборот в заданный сезон
Как это работает ?
  • Загрузка исходных данных
    Программа позволяет автоматически загружать и сшивать покрытия космическими снимками на регион.
    1
  • Распознавание
    Программа позволяет подготовить модель нейронной сети по данным вашего региона или использовать сети, обученные на других близких по характеристикам регионах
    2
  • Векторизация
    Программа позволяет получить файл результатов распознавания в наиболее распространенных векторных форматах
    3
  • Публикация карт
    Полученную карту можно опубликовать в сети интернет на геопортале
    4
Опыт использования в Самарской области
Результаты распознавания границ пашни в Самарской области за 2023 год опубликованы в веб-версии геоинформационной системы агропромышленного комплекса Самарской области
  • 99% декларируемой пашни подтверждено результатами распознавания
    Проверка пашни в регионе подтвердила используемость 99% пахотных площадей


    99
  • 2283 участка пашни, не учтенных в декларациях
    выявлено 2283 участков потенциальной пашни, площадью 98 тыс. га используемых под посевы вне декларируемых сведений
    2283
  • Какие космические снимки используются для распознавания?
  • Как долго производится обработка данных?
  • В каких векторных форматах может быть предоставлен результат?
  • Какой минимальный объем эталонных данных нужен для обучения нейронной сети на новом регионе?
  • Как получить доступ к сервису распознавания границ пашни?
Свяжитесь с нами для получения ответов на ваши вопросы
Cвяжитесь с нами
e-mail mail@geosamara.ru
телефон +7 (846) 255-63-71
samis.geosamara.ru