Badania
Wiele naszych metod pochodzi z projektów badawczych finansowanych przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA) i Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBR). Wyniki badań przekładamy na rozwiązania dla klientów, a zdjęcia satelitarne, lotnicze i dronowe przetwarzamy na własnej platformie.
Statki wykryte przez nasz model w porcie w Rotterdamie. Sentinel-2, 17 listopada 2018. Fragment obrazu. Liczba przy ramce to pewność modelu.
Projekty
-
EO4Soil
FinansowanieEuropejska Agencja Kosmiczna (ESA)
Nasza rolaLider konsorcjum
ZakresStan gleby na podstawie danych satelitarnych
StatusW toku, październik 2026 – lipiec 2027
Earth Observation for Soil degradation detection and reduction. 5 października 2026 – 5 lipca 2027.
-
AgriSatCom
FinansowanieNarodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBR)
Nasza rolaLider konsorcjum
ZakresAI w analizie zdjęć satelitarnych, lotniczych i dronowych dla rolnictwa i archeologii: stan upraw, prognozy plonów, klasyfikacja upraw, detekcja obiektów, obszary spalone, choroby upraw
StatusW toku, październik 2024 – wrzesień 2027
System rozpoznawania oraz analizy zdjęć satelitarnych i lotniczych na potrzeby rolnictwa i archeologii. Umowa INFOSTRATEG6/0023/2023/A z 12 września 2024. 1 października 2024 – 30 września 2027. Strona projektu
-
EOImageNET
FinansowanieEuropejska Agencja Kosmiczna (ESA)
Nasza rolaJedyny wykonawca
ZakresWykrywanie 26 typów obiektów na zdjęciach satelitarnych, lotniczych i z dronów na całym świecie
StatusZakończony, październik 2024 – styczeń 2026
EOImageNET – multiscale global dataset and DNN model for object detection on optical EO data
Publikacje: zbiór danych (Zenodo, 2025), modele (Zenodo, 2026).
EO4Soil jest realizowany w ramach programu Europejskiej Agencji Kosmicznej i przez nią współfinansowany. Przedstawionych tu poglądów w żadnym razie nie można traktować jako oficjalnego stanowiska Europejskiej Agencji Kosmicznej.
AgriSatCom. Projekt współfinansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach Programu Strategicznego INFOSTRATEG.
EOImageNET otrzymał wsparcie ESA w ramach EISI. Ta strona przedstawia wyłącznie nasze stanowisko, a nie stanowisko Agencji, i Agencja nie odpowiada za wykorzystanie zawartych tu informacji.
Studium przypadku: EOImageNET
Zadanie
Jeden zestaw metod do znajdowania obiektów – od turbin wiatrowych i mostów po statki i panele słoneczne – na zdjęciach satelitarnych, lotniczych i z dronów, w dowolnym miejscu na świecie i w różnych rozdzielczościach.
Co zbudowaliśmy
Pięć modeli detekcji, które obejmują 26 typów obiektów, działają w różnych rozdzielczościach i warunkach i które można douczyć pod konkretne zastosowanie biznesowe.
Test biznesowy
Analiza i szacowanie natężenia ruchu statków w portach. Wysoką dokładność naszych analiz potwierdziliśmy w testach obejmujących porty w Rotterdamie, Szanghaju i Edynburgu.