IA4Geo, el proyecto de IA en el sector cartográfico hecho por Seresco a encargo de Red.es
El proyecto, en el que ha estado implicado Seresco, se ha desarrollado gracias a la cofinanciación del programa de ayudas de RED.ES y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
IA4Geo es un proyecto pionero que desarrolla Visión Artificial y Deep Learning para la detección de cambios y usos del suelo y su representación directa en las bases de datos cartográficas.
Seresco ha estado aplicando técnicas de Inteligencia Artificial (IA) sobre imágenes de territorio, aéreas y satelitales de alta resolución para interpretar de forma rápida y precisa la evolución y características de una determinada zona geográfica.
“El paso del tiempo implica diferentes cambios tanto en zonas urbanas como en los paisajes naturales y la cartografía juega un papel fundamental en el registro y análisis de estas transformaciones. Para alcanzar una representación cada vez más fiel de la realidad, IA4GEO surge como proyecto de innovación para la mejora de la eficiencia en el mercado de los servicios de producción cartográfica”, explica a ByTIC Adrián Fernández Gutiérrez, responsable de proyectos I+D en el departamento de Cartografía y Catastro de Seresco, que añade que la compañía ha creado una tecnología “capaz de interpretar de forma rápida y precisa la evolución de una determinada zona geográfica, pudiendo ofrecer a las organizaciones de todo tipo un método automatizado de análisis para proyectos ligados a la información geoespacial”.
Encargo de Red.es
El proyecto IA4Geo se enmarca dentro en un plan estratégico que apuesta por mejorar los procedimientos necesarios para la obtención de geoinformación, y llega a su fase final tras 20 meses de ejecución. IA4Geo ha sido cofinanciado por el Gobierno de España y la Unión Europea a través de RED.es y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
El proyecto, liderado por el área de Cartografía y Catastro junto con el área de Tecnología e Innovación de Seresco, ha contado con la colaboración de la Universidad de Oviedo. “Nuestro papel ha sido clave para dar vida a este proyecto”, defiende Fernández. “La experiencia que tenemos en la implantación de soluciones con Inteligencia Artificial nos ha permitido ofrecer un servicio de estudio automatizado de imágenes del territorio, bien sean aéreas o satelitales, para la mejora de los servicios de producción cartográfica”.
La implicación de Seresco se ha realizado en todas las fases del proyecto, desde el estudio sobre las “herramientas más innovadoras en el sector, hasta seleccionar el modelo de IA más prometedor y el entreno de las redes neuronales convolucionales (CNN) para dar vida a una solución capaz de detectar cambios en pares de imágenes”.
Algo que, tal y como reconoce este responsable, ha supuesto “una gran inversión de recursos y esfuerzos”. Sin embargo, también concede que “hemos tenido la suerte de contar con un equipo de excelentes profesionales que han sabido asumir el riesgo”.
El resultado es el desarrollo de una herramienta para la detección automática de cambios entre dos ortoimágenes (imágenes aéreas o satelitales corregidas para eliminar los efectos de la perspectiva y la inclinación) de misma localización espacial, pero diferentes instantes temporales. El objetivo es detectar cambios acaecidos entre ambas imágenes y optimizar los trabajos de actualización de las bases de datos cartográficas.
Dominio público
La herramienta se ha construido a través del entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) que, una vez entrenadas, son capaces de analizar los pares de imágenes y devolver una máscara de cambios, acotando geográficamente las diferencias que hayan aparecido entre los dos instantes temporales.
El resultado final es una herramienta con un alto grado de generalización y un amplio espectro de detección de cambios (de aparición, desaparición o modificación) para una amplia variedad de objetos geográficos. Asimismo, ignora cambios no relevantes, como los producidos por luces y sombras, vehículos, inclinación de fachadas, cambios en la vegetación, en el agua o en la aparición y desaparición del ganado.
“IA4GEO es una solución ideada para mejorar notablemente la eficiencia en el trabajo cartográfico y estar a disposición de quien lo necesite”, adelanta este responsable, quien considera que las AAPP “son las principales beneficiadas, ya que podrán prescindir del trabajo manual del cálculo cartográficos o topográficos y redirigir la atención a las zonas donde el sistema detecta que ha habido cambios. Además, al ser una herramienta integrada en MapStorm, un software GIS con interfaz web, no necesita de ninguna infraestructura para ser utilizada”.
Los responsables de este proyecto defienden que con esta herramienta se mejora notablemente la eficiencia en los trabajos de actualización de las bases de datos cartográficas, ya que, en contraposición a las técnicas tradicionales que suponen la revisión manual de las ortoimágenes buscando los cambios ocurridos, ahora los esfuerzos de actualización solamente se centran en aquellas zonas donde se hayan detectado cambios automáticamente.
Entre los principales usos, Fernández destaca la detección automática de cambios entre dos imágenes aéreas o satelitales de una misma localización espacial, pero tomadas en diferentes momentos. “Por tanto, las AAPP podrán hacer uso de ella para optimizar la actualización de bases de datos cartográficos, pudiendo detectar actualizaciones de edificaciones de todo tipo, naves industriales, infraestructuras de red viaria, piscinas y zonas asfaltadas”.
Beneficios
El producto desarrollado puede ser utilizado por todas aquellas empresas privadas y entidades públicas inmersas en trabajos relacionados con la actualización de bases de datos cartográficas y topográficas, en las que se hace necesario, de forma periódica, llevar a cabo una actualización de la información geoespacial referente a carreteras, edificaciones, instalaciones públicas y privadas de cualquier índole, así como cualquier cambio de infraestructuras en las redes de transporte.
“Teniendo en cuenta que el sector de catastros solía depender de la evaluación manual de la geoinformación disponible, IA4GEO es una solución que revoluciona por completo el trabajo de las AAPP, permitiendo que los cartógrafos puedan destinar su tiempo a las áreas del terreno donde se presentan cambios reales en la geografía. De esta forma, pueden hacer en un día el trabajo que anteriormente les habría tomado meses y sacar provecho a sus conocimientos de geoinformación”, defiende nuestro interlocutor.
Tecnología GIS: al servicio de la innovación cartográfica
Partiendo de un dataset propio para el proyecto, compuesto de imágenes satelitales Sentinel, imágenes aéreas PNOA y ejemplos de etiquetado creados por el equipo de Seresco, y tras el entrenamiento y la evaluación de técnicas de Deep Learning, los modelos generados han alcanzado una precisión cercana al 90%, según los datos facilitados.
La herramienta desarrollada ha sido integrada en MapStorm, un software GIS, con interfaz web, desarrollado por Seresco que permite visualizar y editar geoinformación procedente de múltiples fuentes.
Según Seresco, la integración en MapStorm hace posible una fácil ejecución del proceso de detección de cambios, ofreciendo al usuario final una manera sencilla e intuitiva para lanzar el proceso de detección y visualizar los resultados obtenidos.
Este proyecto permite al área de cartografía y catastro seguir avanzando en el ámbito de la automatización de procesos para la captura y representación de geoinformación, mientras que en el área de Tecnología e Innovación supone mejorar las capacidades de la compañía en los ámbitos de la Inteligencia
En palabras de Adrián Fernández Gutiérrez, responsable de proyectos I+D en el departamento de Cartografía y Catastro de Seresco, “con el proyecto IA4Geo pretendemos dar un paso adelante en las metodologías de trabajo en el sector cartográfico. La mejora en la eficiencia de los trabajos y la reducción de costes hace posible llegar a nuevos mercados y escenarios, donde hasta ahora, debido a los elevados costes de producción y de mantenimiento de cartografía actualizada, no se podía llegar”.