Monitoreando cambios con Sensores Remotos

El análisis geoespacial junto a la Artificial Intelligence (AI) está transformando para siempre la gestión de activos en todas las industrias. Convierten las imágenes y datos en inteligencia para acciones precisas. De esta forma, las tecnologías de sensores remotos de la digitalización generan un impacto en todos los estratos de las empresas que gestionan activos industriales.

La colección mediante satélites, aviones y sobre todo con los Sistemas de Vehículos Aéreos No Tripulados (SVANT o Drones) y su consecuente democratización, hacen posible la detección de cambios ínfimos en estructuras y medioambiente. La relativa facilidad con la que se extrae información valiosa de estos conjuntos de datos de imágenes, permite a los expertos dedicar más tiempo a determinar y mitigar las causas fundamentales de los cambios identificados.

El valor de la teledetección en la preservación y remediación estructural o ambiental se ha multiplicado exponencialmente. Junto a la proliferación de plataformas de imágenes comerciales se hace posible encontrar incidencias en cualquier lugar de la Tierra. Así, se puede monitorear el impacto el hábitats y otros recursos, a una tasa anual o mensual e incluso diaria. La automatización de software respaldada por AI ha puesto al alcance de los científicos capacidades complejas de procesamiento y análisis de imágenes. Esto permite determinar la causa de problemas no descubiertos previamente y rastrearlos hasta sus fuentes.

La belleza de los sensores de imágenes modernos es que pueden «ver» cosas a simple vista. Los datos infrarrojos recopilados junto con las bandas visibles pueden descubrir anomalías en la vegetación y el agua antes que un humano. Y estos sensores no son los únicos que vuelan. Los escáneres Laser (LiDAR) y los sistemas de radar sobre satélites, aviones o drones, capturan sus propios conjuntos de datos valiosos.

Flujo de trabajo simplifcados y análisis avanzado de la Digitalización de la Industria

Como resultado de la explosión en la disponibilidad de sensores y plataformas, el desafío al que se enfrentan los profesionales, ha pasado de tener muy pocos datos a tratar con demasiados datos. Los archivos de teledetección se han vuelto más grandes y complejos a medida que una mayor variedad de sensores reúne más datos con una granularidad más fina. Extraer información útil de los conjuntos de datos de observación de la Tierra se ha convertido en un desafío de Big Data.

Variadas soluciones de software gratuitos y robustos han visto este tsunami de datos y desarrollaron aplicaciones disponibles comercialmente. Una vez que un paquete de procesamiento de imágenes estándar se ha mejorado y ampliado para convertirse en un software de análisis de datos geoespaciales. De esta manera, permite a cualquier persona con una mínima capacitación, extraer información significativa de todo tipo de imágenes: multiespectrales, hiperespectrales, térmicas, LiDAR, SAR, etc.

Aprovechando décadas de desarrollo de soluciones geoespaciales, para las comunidades de Defensa e Inteligencia, se han desarrollado algoritmos de análisis de imágenes científicamente probados para integrarlos en flujos de trabajo automatizados. Esto permite a los usuarios obtener respuestas a las consultas geoespaciales más complicadas de enormes conjuntos de datos con unos pocos clics del mouse. Además de permitir a los usuarios más experimentados, los medios para generar algoritmos. También crea sus propios procesos de análisis automatizados personalizados.

MASIFICACIÓN EN SERVICIOS DE MONITOREO Y ANÁLISIS COMPLEJO

Si hoy es la “Edad de Oro” de la detección remota. Ello es gracias a la gran cantidad de plataformas de recolección de datos y sensores volando. En el futuro cercano debería ser llamada la era del “Platino”. El despliegue de nuevos satélites, aviones y drones no muestra signos de desaceleración. De hecho, una fuente publicada ha estimado que el número de pequeños satélites de imágenes comerciales podría duplicarse solo en los próximos dos años.

Si bien el aumento en la variedad de datos, el volumen y la frecuencia de revisión, es positivo para los consumidores de información geoespacial. Los impactos negativos también comienzan a sentirse. Específicamente, la creciente variedad de tipos de datos y el gran volumen. A su vez, el tamaño de los conjuntos de datos podría estresar a los usuarios finales.

Los profesionales, no tienen tiempo para convertirse en expertos en la materia de los diferentes tipos de imágenes y conjuntos de datos disponibles para ellos. Muchas organizaciones no podrán mantenerse al día con la potencia informática necesaria para procesar y almacenar archivos de datos extremadamente grandes.

Conclusión de la Digitalización de la Industria

En respuesta a esto, hoy en día se implementan servicios de soluciones geoespaciales personalizados o Software As A Service (SAAS) para las necesidades de aplicaciones específicas. El cliente no tiene que saber qué tipo de imágenes o algoritmos de análisis usar. Todo lo que el cliente hace es describir qué preguntas deben ser respondidas.

El servicio, puede elegir el conjunto de datos correcto, crear un flujo de trabajo analítico práctico y proporcionar potencia de cómputo para formatear la respuesta de una manera fácil de entender. Al mismo tiempo, se analiza si es un problema único o requiere un monitoreo. Este puede ser periódico para proporcionar respuestas precisas y confiables al cliente.

Mediante el análisis, se pueden crear capas de datos adicionales para el aprendizaje profundo y acentuar las características de interés. Estas capas de datos ayudan en el desarrollo de clasificadores más robustos y precisos al ayudar a las redes neuronales a aprender más fácilmente dónde debe enfocarse la digitalización de la industria.

 

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