L'analyse géospatiale basée sur l'intelligence artificielle pourrait changer le monde

​Maintenant, l’intelligence artificielle façonne une meilleure solution. Bien que l’IA soit encore relativement nouvelle dans l’industrie géospatiale, elle permet aux professionnels de divers domaines de travailler avec plus d’efficacité et de précision, de répondre plus rapidement aux problèmes et d’économiser de l’argent. Les compagnies d’assurance de biens peuvent mieux identifier les risques. Les banques peuvent accélérer le décaissement des prêts aux agriculteurs. Les services publics peuvent mieux comprendre où poser les lignes de transmission et où ne pas le faire, et bien plus encore.

L'IA traite plusieurs couches de données et d'images complexes pour fournir des informations plus précises et plus rapides que les humains.

Perspectives et problèmes de la technologie géospatiale

Les entreprises commerciales souhaitent obtenir des informations à partir des données géospatiales, mais souhaitent des moyens plus simples de les trouver. Deloitte rapporte que d'ici l'année prochaine, 36 % des grandes et moyennes organisations devraient déployer un logiciel de géolocalisation, contre 10 % en 2019.

Les données géospatiales sont un ensemble d'informations : cartes SIG, images lidar, enregistrements d'enquête. Les données de télédétection obtenues à partir des satellites nécessitent un traitement pour être utiles à la plupart des chercheurs et autres utilisateurs. Une seule source de données est souvent insuffisante, la modélisation nécessite donc souvent de rassembler des sources de données disjointes.

L'analyse géospatiale nécessite plusieurs étapes et des compétences spécialisées. Les données doivent être collectées à partir de diverses sources et converties en représentations visuelles et cartographies multicouches. Les sources comprennent l'observation de la Terre, les systèmes d'information géographique (SIG), les systèmes mondiaux de navigation par satellite et la numérisation 3D par drone.

Besoin d'analyser la cartographie pour déterminer le modèle. Ce processus peut nécessiter des outils de télédétection et de traitement d'images, des compétences en cartographie et d'autres talents spécialisés, ainsi que des langages de programmation spécifiques.

Meticulous Research rapporte que l'utilisation de solutions SIG basées sur l'IA dans différents secteurs fait progresser rapidement le processus de collecte et de nettoyage des données pour améliorer la précision des prévisions. Le marché de l’analyse géospatiale devrait croître à un TCAC de 17,6 % de 2021 à 2028, pour atteindre 256 milliards de dollars.

L'IA libère le potentiel des données géospatiales

Deloitte identifie des domaines d'application : les entreprises optimisent leurs réseaux de chaîne d'approvisionnement ; les gouvernements améliorent leurs pratiques de gestion des terres et les compagnies d'électricité gèrent les risques pour la végétation le long du réseau ;

Les solutions technologiques exploitent l’intelligence artificielle pour agir plus rapidement, économiser de l’argent et rester en sécurité. L’IA peut gérer des tâches subalternes, analyser de grandes quantités de points de données, améliorer la précision et fournir des informations en temps opportun.

Grâce à l'automatisation, l'IA peut extraire des informations et fournir des informations en temps réel. Les algorithmes d’IA peuvent prédire les risques d’incendies de forêt, identifier les zones humides, classer les types de végétation pour évaluer les activités de remise en état et fournir d’innombrables applications.

Par exemple, les sociétés énergétiques peuvent utiliser cette technologie pour comprendre les risques environnementaux auxquels leurs pipelines sont confrontés, tels que les glissements de terrain et les inondations, et la meilleure façon de prioriser les efforts de surveillance. Mieux gérer l’environnement, économiser de l’argent et contribuer à assurer la sécurité publique.

Les modèles climatiques conventionnels sont peut-être trop vastes et obsolètes. Les tendances à l’augmentation des précipitations au fil des années sont peut-être moins importantes que la compréhension des domaines dans lesquels l’érosion des sols présente des risques de glissement de terrain pour les infrastructures. Sans avoir besoin d’évaluations sur le terrain, les équipes utilisant l’intelligence artificielle pour analyser les informations des images lidar peuvent évaluer les impacts sans mettre les personnes en danger.

Que se passera-t-il dans le futur

Avec l'amélioration continue de la technologie géospatiale et de la technologie d'imagerie, les possibilités de l'avenir peuvent être imaginées. Il suffit de regarder votre téléphone pour constater les progrès réalisés en quelques années seulement. Quel est votre meilleur appareil photo ? Votre smartphone. Quel est le meilleur système de navigation par satellite pour votre smartphone ?

Ce n’est pas un hasard si l’intelligence artificielle permet désormais d’analyser les images satellite pour mieux comprendre le changement climatique. "Notre objectif est de lancer une nouvelle combinaison d'algorithmes d'apprentissage profond et de décennies de connaissances en physique pour créer des images satellite synthétiques à haute résolution de la fonte de la surface de l'Antarctique", a déclaré Guido Cervone, directeur associé du Computational and Data Sciences Institute de Penn State. Les méthodes d'analyse géospatiale basées sur l'informatique révolutionneront la façon dont de nombreux professionnels travaillent - de manière plus efficace, plus précise, plus rapide et plus sûre, et de manière plus approfondie. En même temps, cela changera leur industrie et le monde.

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