شرکت فنی و مهندسی پیمایش و پردازش کیهانی

3D GIS & AI

درک عمیق تر از دنیا

مدل‌سازی سه‌بعدی در سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
مدل‌سازی 3D در GIS به ترکیب داده‌های جغرافیایی با مدل‌های سه‌بعدی و زیرساخت‌ها می‌پردازد. این تکنولوژی به بهبود تجزیه و تحلیل، شبیه‌سازی و برنامه‌ریزی مسیر کمک می‌کند. همچنین برای مدیریت دارایی‌ها، پیش‌بینی و ارزیابی تأثیرات محیطی مفید است. از این روش در صنایع نفت، گاز، آب و فاضلاب و برنامه‌ریزی شهری استفاده می‌شود.

GIS & AI

از داده تا تصمیم

ترکیب GIS و AI باعث پیشرفت‌های زیادی در تحلیل داده‌های مکانی شده است. برخی از تکنولوژی‌های جدید در این حوزه عبارتند از:

مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های مکانی: استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) و Transformerها برای شناسایی الگوهای مکانی، طبقه‌بندی اراضی و تشخیص تغییرات.
GIS مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-driven GIS): ترکیب یادگیری ماشین با داده‌های مکانی برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری (مانند تحلیل مسیرهای حمل‌ونقل و مدیریت بحران).
مدل‌های مکانی پیش‌بینی‌کننده: استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی روندهای مکانی مثل تغییرات اقلیمی و گسترش شهری.
پردازش زبان طبیعی (NLP) در GIS: به‌کارگیری NLP برای تحلیل داده‌های توصیفی مکانی و استخراج اطلاعات ارزشمند از متون جغرافیایی.
سیستم‌های ناوبری هوشمند: ترکیب AI و GIS برای مسیریابی بهینه، شناسایی ترافیک و بهبود ناوبری خودران.
مدل‌های ژنراتیو (Generative Models): تولید داده‌های مکانی مصنوعی برای شبیه‌سازی تغییرات محیطی و ارزیابی سناریوهای مختلف.

این تکنولوژی‌ها باعث افزایش دقت، سرعت و کارایی تحلیل‌های مکانی شده‌اند.

RS & AI

دیدن فراتر از داده

در سال‌های اخیر، ترکیب هوش مصنوعی (AI) و سنجش از دور (RS) پیشرفت‌های قابل‌توجهی داشته است. برخی از تکنولوژی‌های جدید در این حوزه عبارتند از:

افزایش دقت تصاویر (Super-Resolution): استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning) و GANs برای بهبود وضوح تصاویر ماهواره‌ای (مثلاً افزایش دقت Sentinel-2 از ۱۰ متر به ۵ متر).
طبقه‌بندی و تفکیک عوارض: مدل‌های CNN و Transformer-based برای دسته‌بندی کاربری اراضی و تشخیص تغییرات.
بازسازی ابرهای نقاط (Point Cloud Reconstruction): بهبود مدل‌های LiDAR با یادگیری عمیق برای ایجاد مدل‌های سه‌بعدی دقیق‌تر.
پان شارپنینگ مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-based Pan-sharpening): ترکیب داده‌های چندطیفی و پانکروماتیک با روش‌های یادگیری عمیق.
تشخیص تغییرات (Change Detection): مدل‌های Self-supervised Learning برای شناسایی تغییرات محیطی و شهری با دقت بالا.
مدل‌های یادگیری فدراتیو (Federated Learning): به‌کارگیری یادگیری توزیع‌شده برای تحلیل داده‌های سنجش از دور بدون نیاز به اشتراک‌گذاری اطلاعات خام.