Collecter et capturer pour la cartographie nationale | Créer des informations officielles

Les autorités nationales de cartographies ont besoin de données collectées, compilées et validées provenant de diverses sources et différents capteurs. Les données télédétectées, à savoir l’imagerie aérienne et les données détectées par des satellites et d’autres capteurs, sont essentielles à l’identification et la collecte des entités nouvelles et modifiées, ainsi qu’à leur mise à jour dans les données de base. Ces opérations sont effectuées grâce à des outils d’analyse et de plus en plus à l’aide des technologies de l’intelligence artificielle (IA) et du Deep Learning. Les données et les services provenant de tous les niveaux des agences gouvernementales et d’autres organisations sont facilement intégrés. Les données compilées peuvent ensuite être vérifiées et corrigés par l’équipe sur le terrain.

Collecte de données

Détection et extraction des changements
Identification automatique
Intégration de données disparates
Opérations sur le terrain

Détection et extraction des entités modifiées

Il est essentiel pour les autorités géospatiales et de cartographie nationale de savoir où les entités du monde réel sont modifiées afin de pouvoir mettre à jour les cartes de leurs clients. Ce processus est de plus en plus automatisé grâce à l’utilisation de GeoAI et du Deep Learning. La nouvelle imagerie est comparée à l’ancienne imagerie grâce à l’utilisation du SIG pour l’analyse des images, ce qui permet de détecter rapidement les changements. Ces changements sont comparés aux données des cartes numériques ce qui permet de mettre rapidement à jour les entités.

Homme regardant des cartes numériques sur plusieurs ordinateurs de bureau

Identification des entités grâce aux technologies de GeoAI et de Deep Learning

L’IA et le Deep Learning combiné au SIG, ou GeoAI, automatisent et accélèrent le processus de détection des changements et d’identification des entités. ArcGIS permet de classer l’imagerie et d’étiqueter les données pour l’entraînement des modèles IA. Les résultats de l’inférence des modèles IA identifient les entités modifiées qui peuvent être extraites et analysées dans ArcGIS. Ces entités peuvent être rapidement utilisées pour la mise à jour des données de fond de carte officielles nationales.

Carte de bâtiments avec certains bâtiments mis en évidence

Accéder aux informations d’autres organisations

Les autorités nationales, régionales et locales, ainsi que d’autres organisations, ont à disposition des données que les autorités géospatiales et de cartographie nationale peuvent utiliser pour compiler les changements et réduire la redondance de la collecte de données. L’intégration de ces sources de formats différents exigent des outils d’interopérabilité et des scripts de géotraitement capables d’extraire, de transformer et de charger (ETL) les données automatiquement pour une exploitation optimale des données.

Diagramme illustrant la connexion entre les plateformes Cloud et les différents types de données

Collecter, vérifier et corriger des données sur le terrain

Il est essentiel de pouvoir planifier là où vous devez envoyer le personnel pour une capture efficace des changements. L’utilisation du même SIG d’entreprise lors de la collecte des changements sur le terrain et dans les bureaux permet d’éviter les erreurs et les interruptions entre les groupes de travail. L’attribution, la navigation et la surveillance des localisations et de la progression de l’équipe contribuent à améliorer la sécurité et l’efficacité. Les applications ArcGIS d’opérations sur le terrain permettent de savoir qui a collecté quoi, quand et où.

Arpenteur sur le terrain avec son équipement

COLLECTER ET CAPTURER

Modernisation du traitement d’images à grande échelle

Au Royaume-Uni, Ordnance Survey relève le défi de migration des processus d’imagerie dans le Cloud grâce aux fonctionnalités d’ArcGIS Image.

Collecter et capturer

PACI au Koweït utilise arcgis.learn

La Public Authority for Civil Information (PACI) du Koweït a utilisé le Machine Learning et le Deep Learning pour moderniser ses données SIG et dans le cadre du projet Vision 2035.

Lire l’article

COLLECTER ET CAPTURER

Intelligence artificielle et Deep Learning

Découvrez comment les modèles de Deep Learning peuvent servir dans différents cas d’utilisation comme la classification et la détection d’objets 2D et 3D.

COLLECTER ET CAPTURER

ArcGIS Field Maps

ArcGIS Field Maps combine les fonctionnalités d’ArcGIS Collector, ArcGIS Tracker et ArcGIS Explorer en une seule application pour une cartographie mobile efficace.

COLLECTER ET CAPTURER

Collecte de données grâce aux technologies de GeoAI et de Deep Learning

L’intelligence artificielle et le Deep Learning révolutionnent la production de cartes, en vous faisant gagner du temps, en vous évitant des efforts et en améliorant la qualité des données.

Lire l’article

COLLECTER ET CAPTURER

Classifications des sols grâce au Machine Learning

Dans le Queensland, en Australie, un modèle de vision par ordinateur a été entraîné pour classer différents types d’utilisation du sol.

Lire l’article

Collecter et capturer

Collecte de données

Détection et extraction des entités modifiées

Identification des entités grâce aux technologies de GeoAI et de Deep Learning

Accéder aux informations d’autres organisations

Collecter, vérifier et corriger des données sur le terrain

Modernisation du traitement d’images à grande échelle

PACI au Koweït utilise arcgis.learn

Intelligence artificielle et Deep Learning

ArcGIS Field Maps

Collecte de données grâce aux technologies de GeoAI et de Deep Learning

Classifications des sols grâce au Machine Learning

Produits et solutions de collecte de données

Contacter l’équipe des ventes