Oluwasola Oyinloye
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IA géospatiale et machine learning

Des modèles qui lisent l'imagerie à une échelle qu'aucune équipe ne pourrait traiter à la main, et des modèles prédictifs qui disent jusqu'où leur faire confiance. Le projet de palmiers à huile en a compté 718 751 de cette façon.

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Ce que vous obtenez

  • Détection et comptage d'objets : arbres, bâtiments ou autres éléments dans l'imagerie drone, aérienne ou satellite.
  • Classification de l'occupation du sol, des cultures ou de toute autre classe qui vous intéresse.
  • Cartes prédictives, comme la susceptibilité aux inondations, construites à partir de nombreux facteurs spatiaux.
  • Une explication de chaque prédiction avec SHAP, pour voir ce qui détermine un résultat.
  • Un taux d'erreur honnête, mesuré sur des zones où le modèle ne s'est pas entraîné plutôt que sur des échantillons aléatoires.

Pour qui

Exploitants de plantations et d'exploitations agricoles, prêteurs et assureurs, urbanistes et chercheurs : toute organisation qui a plus d'images ou de terrain qu'une équipe ne peut en examiner à la main.

Comment ça se passe

  1. CadrerLa question et la décision qu'elle éclaire
  2. AnnoterUn échantillon annoté à la main, ou des données existantes
  3. EntraînerComparer les modèles sur le même jeu de test
  4. ValiderTester sur des zones mises de côté
  5. DéployerPasser à l'échelle et remettre le code

Questions fréquentes

De combien de données annotées avez-vous besoin ?

Souvent moins qu'on ne le pense. Le détecteur de palmiers a appris à partir de 4 041 couronnes annotées à la main sur 435 tuiles d'image, puis a été amélioré par étapes à mesure que de nouveaux types d'erreurs apparaissaient.

Pourquoi tester sur des zones mises de côté ?

Des pixels voisins se ressemblent, donc un découpage aléatoire flatte le modèle. GeoAID obtient environ 0,798 sur un découpage aléatoire et environ 0,642 en validation croisée spatiale. C'est le second chiffre qu'il faut retenir pour décider.

Est-ce que je récupère le modèle ?

Oui. Vous recevez le modèle entraîné, le code et la documentation, pour que votre équipe puisse le relancer.

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