Idioma
Python
Tipo de ferramenta
Algoritmo
Licença
AM331-A3
Version
1.0.0
Banco Interamericano de Desenvolvimento
Detecção de propriedade utiliza imagens de satélite de alta resolução para identificar automaticamente edifícios em áreas urbanas e assentamentos humanos. Apoia líderes de desenvolvimento urbano e habitação na criação de mapas prediais básicos, facilitando o planejamento de áreas não planejadas e o desenvolvimento de serviços urbanos. Este modelo de aprendizado de máquina é treinado com imagens de cidades do Programa Cidades Emergentes e Sustentáveis do BID, oferecendo uma ferramenta precisa e eficiente para planejamento urbano e estimativas populacionais.
A Detecção de Propriedade resolve a necessidade de ferramentas de mapeamento de edifícios rápidas e precisas no planejamento urbano, permitindo que planejadores urbanos e desenvolvedores visualizem e planejem efetivamente a infraestrutura, melhorando assim a tomada de decisões baseada em dados.
Identificação de edifício movida a IA: A ferramenta emprega algoritmos avançados de IA para detectar e classificar edifícios de imagens de satélite e aérea. Insights de planejamento urbano: os usuários obtêm acesso a informações detalhadas sobre a densidade, distribuição e características de construção, ajudando os esforços de planejamento urbano. Visualização de dados: "Detección de inmuebles" oferece ferramentas de visualização para criar mapas e relatórios claros e informativos. Integração de dados abertos: a plataforma adere aos padrões de dados abrir, facilitando a integração de insights de detecção de construção com outras fontes de dados urbanas. Foco em sustentabilidade: apóia o desenvolvimento urbano sustentável, permitindo a avaliação da expansão urbana e seu impacto no meio ambiente.
Implementa armazenamento de dados no AWS S3, garantindo escalabilidade e segurança. Utiliza formatos abertos como .Geojson e .tif para o manejo de dados e imagens geoespaciais, assegurando interoperabilidade. Armazena dados de mapas no formato .mbtiles, otimizando a gestão de informações cartográficas. Emprega compressão .gz para melhorar a eficiência de armazenamento e transferência. Desdobra com Docker, assegurando consistência em múltiplos ambientes. Opera na AWS, aproveitando sua infraestrutura robusta. Processa imagens geoespaci
Consulte o equipamento de Código para o Desenvolvimento e descubra como nossas herramientas de código abertas, cuidadosamente curadas, podem se apoiar em sua instituição na América Latina e no Caribe. Escritores para explorar soluções, resolver dúvidas de implementação, compartilhar resultados de reutilização ou apresentar uma nova ferramenta. Escreva para [email protected]
Esta imagem mostra uma página de um repositório de código de "Detecção de edifícios" usando Raster Vision, focado em três cidades da América Latina. Inclui um exemplo visual de previsões em Georgetown.
Esta imagem ilustra camadas de tarefas de visão computacional, como detecção de objetos, classificação de chips e segmentação semântica sobre uma imagem base, provavelmente para treinamento ou análise de IA.
Mapa de satélite com áreas agrícolas em verde escuro e urbanas em laranja. Linhas vermelhas delimitam dois retângulos dentro das áreas verdes ao sul do mapa. Linhas azuis indicam cursos de água.
Utilização de IA para classificação automática de edifícios.
Mapeamento de comunidades urbanas no México e na Argentina.
Apoio à estratégia habitacional na Guiana.
Projetos e programas urbanos na América Latina e no Caribe.
Apresenta um conjunto de ferramentas de código aberto do BID, incluindo estimativas do déficit habitacional, para apoiar o planejamento urbano na América Latina e no Caribe.