Ключова роль класифікації землекористування у плануванні бездротових мереж, містобудуванні, управлінні ресурсами та моніторингу довкілля
Моделювання перешкод(Clutter modeling), важливий компонент геопросторового аналізу, значно еволюціонувало завдяки інтеграції вдосконалених алгоритмів і інструментів просторового аналізу.
В авангарді цієї еволюції знаходяться Методи Машинного Навчання, які використовують складні алгоритми для вилучення важливих закономірностей забудованих територій. Навчаючи моделі на великих обсягах маркованих даних, алгоритми машинного навчання можуть автономно ідентифікувати і класифікувати різні типи перешкод, що призводить до створення більш точних Клаттерних моделей.
Технології дистанційного зондування відіграють вирішальну роль у моделюванні перешкод, надаючи зображення високої роздільної здатності та інші джерела геопросторових даних. Ці технології, включаючи супутникові зображення, аерофотознімки та дані LiDAR, надають джерела інформації для характеристики земного покриву, особливостей рельєфу та забудованих територій. Включаючи дані дистанційного зондування в робочі процеси моделювання перешкод, аналітики можуть підвищити просторову точність і деталізацію моделей, що сприяє пошуку кращого рішення в різних галузях.
Аналітика геопросторових даних слугує основою розширеного моделювання типів землекористування. За допомогою таких методів, як просторова інтерполяція, просторова кластеризація та просторова регресія, аналітики можуть ідентифікувати просторові шаблони, взаємозв’язки та тенденції в середовищі. Ця інформація є важливою для калібрування моделей перешкод і перевірки їх точності щодо наземних істинних даних.
Такий аналіз особливо важливий у динамічних середовищах, таких як міські райони, де землекористування та забудова змінюються швидко. Крім того, передові методи Моделювання Клаттерів дозволяють аналітикам інтегрувати дані з кількох джерел і різної роздільної здатності, забезпечуючи цілісне уявлення про структуру використання конкретної території.
Аналіз міського землекористування дає змогу планувальникам оцінити зв’язок і доступність міських територій, визначаючи транспортні коридори, пішохідні доріжки та громадські простори, які є невіддільною частиною функціональності сучасних міст. Аналізуючи типи забудови, рослинності та водних об’єктів вздовж транспортних мереж, планувальники можуть визначити можливості для підвищення мобільності, покращення пішохідного доступу та створення жвавих міських вузлів, які сприяють соціальній взаємодії та економічній діяльності.
Підсумовуючи, слід зазначити, що впровадження передових методів, таких як машинне навчання, технології дистанційного зондування та аналітика геопросторових даних, зробило революцію в моделюванні перешкод, запропонувавши нові ідеї та можливості для характеристики типів землекористування. Використовуючи ці методи, аналітики можуть розробляти точніші, надійніші та дієві Клаттерні Моделі, які підтримують широкий спектр застосувань, від міського планування та розвитку інфраструктури до моніторингу навколишнього середовища та боротьби зі стихійними лихами.
Моделі Клаттерів Візіком
Типи використання земної поверхні (Клаттерні Класи) поділяються на класи забудованих територій, класи водних ресурсів, класи ландшафту та рослинності.
Цей рівень класифікації залежить від конкретного застосування: міського, приміського чи регіонального. Наприклад, клас "міські та забудовані території" включає підкласи "житлові", "комерційні" та "промислові". Відповідно, кожен клас може бути поділений на більш детальні класи - підкласи.
Залежно від потреб конкретного проєкту, деталі землекористування варіюються від 12 до 32 класів, від загальної морфології карти до окремих будівель.
Клаттерні Моделі є невіддільною частиною кожної цифрової карти, яку ми створюємо: 3D, 2.5D та 2D. Як правило, клаттер створюється на основі мультиспектральних супутникових знімків шляхом автоматичної та частково ручної фотоінтерпретації. Ми використовуємо системи на основі штучного інтелекту для виявлення та вилучення об'єктів з вихідних знімків.
Точність і деталізація Клаттерної Моделі має особливе значення для планування 5G у містах.
Існує багато типів об’єктів, які перешкоджають поширенню сигналу mmWave 5G, наприклад, будівлі та дерева. Ось чому класи Клаттерів для 3D-моделей міст включають класифікацію забудови, рослинності та інженерних споруд за висотою, типом використання і матеріалом.
Клаттерні Моделі також є ключовими вхідними даними для створення Моделей Розподілу Населення для таких інструментів радіочастотного планування, як, для прикладу, Atoll.
Разом вони містять інформацію, необхідну для мережевого планування, оптимізації та геомаркетингу і є незамінними для телекомунікаційних компаній.
Залежно від проекту, матриця може поставлятися з роздільною здатністю 1м, 2м, 5, 10м, 20м, 50м. Ми використовуємо найсучасніші супутникові знімки та технології машинного навчання для створення високоточних матриць клатерів з точністю 2-4 м в плані. Разом з іншими шарами геоданих, такими як 3D-будівлі, 3D-дерева, Цифрова Модель Рельєфу, Векторний шар вулиць, доріг та водних об'єктів, ви отримуєте повну інформацію, необхідну для розрахунку та моделювання прогнозів поширення сигналу.
