Яндекс снимки со спутника


304Согласитесь, здорово лежа на морском берегу, наблюдать за собственным двором с высоты птичьего полета. Или не выходя их дома изучать незнакомую местность, куда вам только предстоит поехать. Для этого нужно всего лишь… найти кого-то, кто согласится сделать для вас фотоснимки интересующих мест.

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

А можно поступить проще – воспользоваться спутниковой картой. Сегодня вашему вниманию – 10 лучших онлайн-сервисов и мобильных приложений для просмотра спутниковых карт высокого разрешения, а также интересных и необычных видов Земли из космоса.

Веб-сервисы

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов


Bestmaps.ru – один из самых функциональных и удобных русскоязычных картографических сервисов. Здесь, помимо захватывающих видов со спутника, собрана масса крупномасштабных топографических карт и карт улиц (OSM) многих городов России и других стран.

Виды со спутника представлены следующими службами:

  • Google maps.
  • Яндекс.Карты.
  • Bing maps.
  • ESRI.
  • HERE WeGo.
  • Космоснимки.

Спутниковые карты поддерживают разные режимы отображения – цветное, черно-белое, рельефное и т. д., в зависимости от возможностей служб, которые их предоставили.

Пользователь Bestmaps.ru может управлять масштабом, ставить на картах метки, добавлять локации в избранные и определять собственную геопозицию.

Satmaps.ru

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Satmaps.ru – это большой сборник топографических и спутниковых карт, а также панорамных видов всех регионов и населенных пунктов России. Сервис удобен и прост в применении: для поиска любого объекта достаточно кликнуть по кнопке с названием области или края, где он расположен, затем нажать кнопку с названием города, а далее – улицы. Выбранная точка мгновенно отобразится на карте.


Виды со спутника здесь представлены только службой Яндекс.Карты.

Чтобы переключить вид карты с обычного на спутниковый, нажмите в ее верхнем правом углу кнопку «Слои» и выберите «Спутник». Для изменения масштаба используйте колесико мыши.

Satellite-maps.ru

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Satellite-maps.ru представляет собой сборник спутниковых и топографических карт высокого разрешения всех регионов России, Европы и стран мира (более 260). Мелкомасштабные карты государств и регионов (например, Крыма) и крупномасштабные – населенных пунктов здесь сгруппированы по отдельности, что упрощает навигацию по сайту. Кроме того, списки частозапрашиваемых объектов – больших городов и некоторых стран (в частности, это США, Беларусь, Украина, Узбекистан, Казахстан и др.) вынесены на главную.

На страничке каждой страны, крупного города и области приведены описания с упоминанием климатических особенностей, культурно-значимых объектов и прочей информации, которая может заинтересовать туристов.

Виды со спутников на сервисе Satellite-maps.ru представлены службой Google maps. Для переключения формата карты (топографическая – спутниковая) используйте кнопку в нижнем левом углу, а для масштабирования – колёсико мыши и клавишу Ctrl или кнопки «плюс» и «минус».

Maps-online.ru


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

На Maps-online.ru собраны карты высокого разрешения всех областей и краев РФ. Как и везде –  спутниковые и топографические.

На главной странице сайта размещен список регионов нашей страны и графические миниатюры нескольких крупных городов – Волгограда, Екатеринбурга, Казани, Москвы, Нижнего Новгорода, Новосибирска, Санкт-Петербурга, Ростова-на-Дону, Тулы и Самары. Также здесь находится карта всей России.

На странице каждой конкретной области приведен кликабельный список ее районов и населенных пунктов. Щелчок по пунктам списка открывает крупномасштабные карты этих объектов. Разделы, посвященные отдельным областям и областным центрам, дополнены кратким описанием статистического характера.

Сервис Maps-online.ru использует картографические данные двух служб – Яндекс.Карты и Гугл мапс.

Mapquest.com


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Англоязычный сервис Mapquest.com не слишком известен в нашей стране, зато очень популярен у жителей США и других стран западного полушария. Это не просто набор карт с нанесенными  географическим объектами, а подробный справочник с широким дополнительным функционалом, куда входит:

  • Составление автомобильных маршрутов.
  • Бронирование номеров в отелях.
  • Поиск объектов POI («точек интереса» ) – магазинов, кофеен, супермаркетов, заправочных станций, мест, где можно поесть, остановиться на ночлег и прочего.
  • Создание и добавление собственных карт, нанесение пользовательских меток и объектов.
  • Возможность делиться картами и т. д.

По умолчанию Mapquest.com загружает территорию Соединенных Штатов, но при желании вы без труда переместитесь на область России. Улицы и крупные автотрассы нашей необъятной родины имеют подписи на русском языке.

Чтобы переключиться с обычного вида на спутниковый, нажмите кнопку «Satellite» с иконкой земного шара на панели, обведенной рамкой на скриншоте выше.

Бесплатные мобильные приложения для Android

GPS Earth Satellite Map & Street View


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Англоязычное Андроид-приложение GPS Earth Satellite Map & Street View – не только спутниковая карта высокого разрешения в мобильном телефоне, но и карманный GPS-путеводитель с возможностью построения маршрутов. Возможно, как навигатор он уступает всенародно любимым Навителу и СитиГиду, но самые необходимые функции в нем есть. Среди них:

  • Ландшафтные и гибридные карты местности.
  • Быстрое построение оптимального маршрута между двумя выбранными точками.
  • Определение собственного местонахождения.
  • Картографический поиск разных объектов на выбранной территории.
  • Панорамные 3D-виды (поддерживаются не для каждого населенного пункта).
  • Пользовательский захват фрагмента карты и пересылка его другим людям.
  • Просмотр трансляций уличных веб-камер в реальном времени.

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Кнопка переключения на спутниковый вид обведена рамкой на скриншоте.

GPS Earth Satellite Map & Street View, как и все его конкуренты из сегодняшнего обзора, использует спутниковые виды Google maps.

Приложение требует обязательного включения функции геолокации, поэтому существенно ускоряет разрядку смартфона.

GPS Satellite & Live Navigation Route Map


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Программа GPS Satellite & Live Navigation Route Map больше понравится тем, кто не слишком хорошо понимает английский. Она многоязычная, и среди доступных языков есть русский. Перевод на наш исконный, к сожалению, точностью не блещет, но понять назначение кнопок и пунктов меню вполне позволяет.

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Функциональные возможности GPS Satellite & Live Navigation Route Map несколько богаче, чем у предшественника. С помощью этого приложения вы сможете:

  • Просматривать спутниковые карты высокого разрешения.

  • Определять свое местонахождение (живой адрес).
  • Выстраивать автомобильные маршруты и просматривать карту движения.
  • Пользоваться GPS-планировщиком поездок и путешествий.
  • Использовать голосовую навигацию.
  • Определять скорость движения с помощью спидометра.
  • Определять расположение сторон света с помощью компаса.
  • Узнавать мировое время.
  • Просматривать панорамные виды с поворотом на 360° (не для каждой местности).
  • Пользоваться картой автомобильных дорог.
  • Находить на картах, в том числе на спутниковой, объекты POI – банкоматы, остановки общественного транспорта, автостоянки, медицинские учреждения, гостиницы, пункты, где можно поесть и т. д. (не в каждой местности).

Пользователи высоко оценивают возможности GPS Satellite & Live Navigation Route Map, однако не всем нравится, что разработчики редко обновляют карты.

Россия живая карта Земли – спутниковый вид

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Мобильное приложение «Россия живая карта Земли – спутниковый вид» будто специально создано для нас – жителей РФ. Однако американские разработчики почему-то не учли, что в России говорят по-русски. Впрочем, не будем сильно придираться, ведь пользоваться их творением несложно даже в англоязычном варианте.


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Набор возможностей приложения довольно стандартный для своего класса. В него входят:

  • Живая (спутниковая) карта Земли в режиме реального времени плюс ландшафтная и гибридная.
  • Вид на планету из космоса.
  • Топографическая карта GPS с разрешением HD.
  • Навигатор (обеспечивает поиск и построение маршрутов) с голосовым помощником.
  • Просмотр изображения с уличных веб-камер.
  • Точное определение своего местоположения.
  • Нахождение объектов POI (поддерживается не в каждом населенном пункте)
  • Определение сторон света по компасу.
  • Панорамный 3D-обзор улиц (работает не в каждом населенном пункте).

Приложение имеет небольшой размер и экономно потребляет ресурсы мобильного устройства. Однако оно тоже не лишено недостатков. Главный из них – избыток рекламы, которая в нужный момент перекрывает весь экран.

Спутниковая карта Земли и GPS-навигация

Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

«Спутниковая карта Земли и GPS-навигация» отличается от конкурентов крайне незначительно – скорее дизайном, чем функциональностью. И это закономерно, ведь все они используют одну и ту же картографическую службу – Google. Помимо живой картинки со спутников, здесь есть:


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

  • Карты ландшафтного и гибридного вида.
  • Функция определения геопозиции пользователя.
  • Поиск и построение наилучших маршрутов – автоматически и вручную.
  • Голосовая навигация по маршруту.
  • Калькулятор расстояний и времени на дорогу.
  • Панорамные виды улиц городов по всему миру с охватом 360°.
  • Функция нахождения POI-объектов в непосредственной близости от вас: заправок, остановок транспорта, автостоянок, больниц, гостиниц, кафе и ресторанов (работает не в каждом городе).
  • Просмотр изображения с уличных веб-камер.

Карты дорог и ландшафтов доступны в приложении без подключения к Интернету, но при условии, что они предварительно загружены на устройство. Однако эти карты не всегда передают текущее состояние местности, поскольку обновляются довольно редко. Иногда раз в полгода.

MKS on Live: HD Earth live | Chromecast


Спутниковые карты высокого разрешения: 10 лучших мобильных приложений и онлайн-сервисов

Приложение MKS on Live: HD Earth live | Chromecast радикально отличается от всего, что было рассмотрено выше. В качестве построителя маршрутов оно вам не пригодится. И рассчитать, сколько времени добираться до ближайшей кафешки, точно не сможет. Оно умеет другое – дарить возможность наблюдать за планетой с Международной космической станции real time. Его пользователи – люди, увлеченные космосом и астрономией.

Для отслеживания местоположения МКС программа использует карты Google. Спутник, местность и формат карты пользователь определяет сам.

Помимо поверхности матушки-земли с космических орбит, MKS on Live: HD Earth live показывает карту облаков всего мира, область текущего расположения космической станции и ее телеметрические данные: долготу, широту, высоту, скорость. Но это далеко не всё.

С помощью этого приложения можно увидеть много других интересных вещей. Например:

  • Заглянуть во внутренние помещения МКС и ощутить причастность к происходящим там событиям, включая выход людей в открытый космос. Вы сможете наблюдать за различными экспериментами, техническими работами, мероприятиями, связанными с прибытием и отбытием экипажей, сеансами связи с Землей и т. д.
  • Смотреть телепередачи и медиаканал NASA в прямом эфире.
  • Любоваться восходом и закатом солнца на МКС.
  • Получить уведомление о дне и часе прохода МКС над территорией выбранного региона.

Благодаря подсказкам MKS on Live: HD Earth live вы сможете своими глазами посмотреть прохождение космической станции над местом вашего проживания (в ясную погоду это видно без телескопа). А также наблюдать, как выглядит из космоса территория интересующей вас местности.

 

 

Источник: nig.mirtesen.ru

Сравнение популярных картографических сервисов в реальном времени

2 сервиса Карта Яндекс и Google Maps сравнили украинские журналисты в режиме поездки. Карты от Яндекса 2020 предоставляют водителю большое количество разной информации – остаток времени до конечно пункта, все встречающиеся повороты в пути, скорость, с которой водителю разрешается двигаться и т.д.. В свою очередь недостатком определили не все транспортные происшествия, которые случились на пути следования.

С Гугл картами со спутника та же проблема, причем сервис от зарубежной компании несколько раз в пути предлагает пересечь дорогу в неположенном месте (2 сплошные). Оба сервиса справились с помощью водителю, который не знаком с маршрутом, примерно за одинаковое время. Пути для эксперимента использовались разные.

Рекомендую: Карта России со спутника онлайн в реальном времени 2019 год.

Особенности карт от Яндекс в 2020

Мало того, что карты Яндекс со спутника позволяют просматривать различные площади земной поверхности, различные страны, города и океаны. Они способны показывать вам события, которые происходили в реальном времени, в высоком качестве. Все это достигается при помощи онлайн веб-камер, которые установлены во многих точках всех мегаполисов стран. Таким образом пользователю открываются большие возможности в виде просмотра различных грандиозных событий во всех точках планеты, таких, например, как рок-концерты.

У нас не всегда есть возможность пользоваться Интернетом, поэтому Яндекс разработала специальные карты для пользователей Android и iOS, которые можно скачать на устройство и пользоваться в оффлайн режиме. Особенностью таких карт является то, что они стали «весить» намного меньше. Например, карта Москвы со спутника в 2020 занимает всего 144 Мб, по сравнению с предыдущей версией, в которой она же весила почти 2 Гб. Компания добилась такого уменьшения объема данных за счет применения векторной графики вместо растровой, в которой применяются множество фотографий панорам местности разного масштаба. Векторная графика позволяет увеличивать изображения без потери качества, хотя и с меньшей детализацией.

Растровая и векторная графика

В оффлайн картах были также добавлены несколько улучшений, которые предоставляют комфорт в их использование. Когда вы пользуетесь приложением и открываете вид карта Яндекс со спутника, на определенной улице города, ее можно повернуть или наклонить для лучшей ориентировки. Таким образом, если вы наблюдали улицу в виде сверху, то вы можете наклонить карту в виде от первого лица. Еще одним нововведением является постоянное отображение названия улиц, даже если включен режим пробок.

Как пользоваться картой от Яндекс в реальном времени

Для того, чтобы воспользоваться Яндекс.Картой в 2020 году в высоком качестве, перейдите по ссылке на своем устройстве – https://yandex.ru/maps/. Далее вы можете пойти несколькими способами для того, чтобы отыскать нужную точку на карте. Один из них – указать мышью на карте нужное вам место и далее регулировать масштаб колесиком.

Другой способ – это воспользоваться строкой поиска по карте. Для этого:

  • Введите нужный населенный пункт в верхнем левом углу.
  • Сервис сразу же покажет вам его на карте справа.
  • Теперь вы можете приблизить карту, используя колесико мыши.
  • Для того, чтобы найти какой-либо объект в городе (кафе, отели), воспользуйтесь соответствующей кнопкой под строкой поиска, все они подписаны.

Кнопки управления онлайн Яндекс.Картой

На онлайн карте со спутника от компании Яндекс есть несколько кнопок, которые помогут вам быстро и легко получить нужную информацию или результат. Для этого необходимо знать их функции. Справа вверху находится панель, на которой расположились основные кнопки для работы с картой.

Панель управления картой

  • Первой из них является пиктограмма «Пробки». Она показывает ситуацию на дорогах того населенного пункта, который вы выбрали на карте. При необходимости вы можете увеличить интересующую вас область города или даже поселка. После чего, нажав кнопку «Пробки» увидеть перегруженность дорог. Это определяется цветовой схемой, где цвета от зеленого (дороги свободны) до оранжевого (пешком будет быстрее) по десятибалльной шкале указывают ее состояние.
  • Следующая кнопка – «Панорама улиц и фотографии», при помощи ее вы можете переходить в режим просмотра улиц, а также просматривать фотографии улиц, и отдельных муниципальных мест (если это позволяет сервис). Если при просмотре населенного пункта на карте вы увидите слева его изображение, включите внизу пункт «Панорама» и сможете воспользоваться фотографиями, сделанными в этом месте.
  • Третья кнопка на панели инструментов онлайн-карты от Яндекс позволяет вам переключать режимы просмотра карты «Схема», «Спутник», «Гибрид», а также кнопка «Закладки». Последний пункт для создания закладок просматриваемых мест, которые вы можете синхронизировать со всеми вашими устройствами.
  • «Линейка» дает возможность измерять расстояния на карте Яндекс в реальном времени даже в режиме просмотра со спутника. Чтобы это сделать установите при помощи левой кнопки мыши начальную точку, затем установите вторую точку и сможете ознакомиться с информацией об этом отрезке. Точки можно добавлять и на конечной будет сумма всего указанного расстояния.
  • Похожая по функции на линейку кнопка «Маршруты», которая находится с другой стороны окна возле строки поиска.Кнопка создания маршрутовПри ее нажатии открывается окно, в котором нужно ввести адрес точки «А» и «В», а также указать вид маршрута, выбрав вверху нужную пиктограмму. Добавлять можно несколько пунктов, нажав ниже кнопку «Добавить точку».
  • Справа находятся еще две кнопки «Печать» и «Меню». В меню вы можете перейти на другой сервис Яндекс.Метро, а также поделиться маршрутом, картой во всех популярных социальных сетях. Ниже сбоку карты находятся кнопки «Плюс» и «Минус», а также кнопка, при помощи которой вы автоматически увидите на карте свое местоположение.

Данные, указанные на карте от Yandex, которые являются спорными

По различным причинам, в том числе и политическим на Яндекс.Картах имеются некоторые данные, которые могут не совпадать с данными карт других производителей и пользователей других стран. Так:

  • Для пользователей с украинских регионов Республика Крым, Севастополь выглядят как территория Украины, для российских пользователей эти территории являются частью России.
  • На онлайн карте от компании Яндекс для ru-регионов – Абхазия является независимым государством, все остальные пользователи других государство видят ее частью Грузии.
  • Южную Осетию как независимое отдельное государство видят также только пользователи русской версии Яндекс.Карт, другие пользователи – как государство Грузия.

Мобильную версию карты от Яндекс 2020 в отличном качестве вы можете скачать в магазине вашего устройства и использовать их как онлайн, так и оффлайн версию.

Источник: sdelaicomp.ru

Инструменты

Затем следовало определиться с инструментами. Здесь всё было достаточно очевидно: для задач компьютерного зрения лучше всего подходит OpenCV. Выбор нейронных сетей несколько шире. Мы остановились на Tensorflow. Её плюсы:

  • достаточно развитый набор готовых «кубиков», из которых можно собирать свои сети;
  • Python API, удобный для быстрого создания структуры сети и для тренировки;
  • натренированную сеть можно использовать в своей программе через C++ интерфейс (сильно небогатый по сравнению с Python-частью, но вполне достаточный для запуска готовых сетей).

Для тренировок и прочих тяжёлых вычислений планировали применять Нирвану — чудесную платформу Яндекса, о которой мы уже рассказывали.

Датасет

Успех в работе с нейронной сетью процентов на восемьдесят состоит из хорошего датасета. А значит, для начала нам следовало собрать такой датасет. В Яндексе имеется огромное количество спутниковых снимков с уже размеченными объектами. Кажется, всё просто: достаточно выгрузить эти данные и собрать в датасет. Однако есть один нюанс.

Уточнение датасета

Когда человек ищет дома на спутниковом снимке, то первым делом он замечает крыши. Но высота домов различается, спутник может снять одну и ту же местность с разных углов — и если мы поместим на векторную карту многоугольник, соответствующий крыше, то нет гарантий, что при обновлении снимка крыша не уедет. А вот фундамент врыт в землю и, с какого угла его ни снимай, всё время остаётся на одном месте. Именно поэтому дома на векторной Яндекс.Карте размечены «по фундаментам». Это правильно, но для задачи сегментирования снимков лучше научить сеть искать крыши: надежда, что сетка натренируется распознавать фундаменты, очень невелика. Поэтому в датасете всё должно быть размечено по крышам. Значит, чтобы создать хороший датасет, нам надо научиться сдвигать векторную разметку домиков от фундаментов к крышам.

Мы пробовали и не сдвигать, но качество получалось очень не очень, и это понятно: углы съёмки спутника разные, высоты домов разные, в итоге на фотографиях фундамент смещался в разные стороны и на разное расстояние от крыши. Сеть теряется от такого разнообразия и в лучшем случае тренируется на что-то среднее, в худшем — на что-то непонятное. Причём сеть для семантической сегментации выдаёт результат, похожий на что-то приемлемое, но при поиске рёбер качество падает драматически.

«Растровый» подход

Раз уж мы залезли в область компьютерного зрения, то первым делом опробовали подход, релевантный этому самому компьютерному зрению. Cначала векторная карта растеризуется (многоугольники домиков отрисовываются белыми линиями на чёрном фоне), фильтр Собеля выделяет рёбра на спутниковом снимке. А затем находится смещение двух изображений относительно друг друга, которое максимизирует корреляцию между ними. Рёбра после фильтра Собеля довольно шумные, поэтому, если применять данный подход к одному зданию, не всегда получается приемлемый результат. Однако метод хорошо работает на территориях со зданиями одинаковой высоты: если искать смещение сразу по большому участку изображения, результат будет более стабильный.

«Геометрический» подход

Если территория застроена не однотипными, а разнообразными домами, предыдущий метод не подойдёт. К счастью, иногда мы знаем высоту зданий на векторной карте Яндекса и положение спутника во время съёмки. Таким образом, мы можем воспользоваться школьными знаниями геометрии и сосчитать, куда и на какое расстояние сдвинется крыша относительно фундамента. Этот способ позволил улучшить датасет на территориях с высотными зданиями.

«Ручной» подход

Самый трудоёмкий способ: засучить рукава, расчехлить мышку, уставиться в монитор и вручную сдвинуть векторную разметку домиков от фундаментов к крышам. Методика приносит просто потрясающий по качеству результат, но применять её в больших количествах не рекомендуется: разработчики, занятые такими задачами, быстро впадают в апатию и теряют интерес к жизни.

Нейронная сеть

В итоге мы получили достаточно спутниковых снимков, хорошо размеченных по крышам. А значит, появился шанс натренировать нейронную сеть (пока, правда, не для сегментации, а для улучшения разметки других спутниковых снимков). И мы это сделали.

Входными данными свёрточной нейронной сети были спутниковый снимок и смещённая растеризованная разметка. На выходе мы получали двухмерный вектор: смещения по вертикали и горизонтали.

С помощью нейронной сети мы нашли необходимое смещение, что позволило добиться хороших результатов на зданиях, у которых не указана высота. В итоге мы значительно сократили исправление разметки вручную. 

Разные территории — разные дома

На Яндекс.Картах есть множество интересных территорий и государств. Но даже в России дома крайне разнообразны, что сказывается на том, как они выглядят на спутниковых снимках. Значит, надо отразить разнообразие в датасете. Причём изначально мы не очень понимали, как правильно справляться со всем этим великолепием. Собирать огромный датасет и потом тренировать на нём одну сеть? Делать свой датасет для каждого (условного) типа застройки и обучать отдельную сеть? Тренировать некую базовую сеть и потом дотренировывать её под конкретный тип застройки?

Опытным путём мы выяснили, что:

  1. Несомненно, надо расширять датасет под разные типы застройки, на которых планируется применять инструмент. Сеть, обученная на одном типе, способна выделять здания другого типа, хотя очень некачественно.
  2. Лучше тренировать одну большую сеть на всём наборе данных. Она довольно хорошо обобщается на различные территории. Если обучать отдельные сети для каждого типа застройки, качество либо останется прежним, либо едва-едва повысится. Так что внедрять разные сети для разных территорий бессмысленно. К тому же это требует большего количества данных и дополнительного классификатора типа застройки.
  3. Если использовать старые сети при добавлении новых территорий в данные, сети обучаются значительно быстрее. Дообучение старых сетей на расширенных данных приводит примерно к тому же результату, что и обучение сети с нуля, однако требует намного меньше времени.

Варианты решения

Семантическая сегментация

Семантическая сегментация — достаточно хорошо исследованная задача. После появления статьи Fully Convolutional Networks она в основном решается при помощи нейронных сетей. Остаётся только выбрать сеть (мы рассматривали FCN, SegNet и UNet), подумать, нужны ли нам дополнительные ухищрения типа CRF на выходе, и определиться, как и с какой функцией ошибки будет проходить обучение.

В итоге остановились на U-Net-подобной архитектуре с обобщенной функцией Intersection Over Union в качестве функции ошибки. Для тренировки нарезали спутниковые снимки и соответствующую им разметку (естественно, растеризованную) на квадраты и собрали в датасеты. Получилось вполне миленько, а иногда так и просто отлично.

На территориях с одиночными зданиями семантической сегментации оказалось достаточно для перехода к следующему этапу — векторизации. Там, где застройка плотная, дома иногда склеивались в связную область. Потребовалось разделить их.

Детектирование рёбер

Чтобы справиться с этой задачей, можно найти рёбра на изображении. Для детектирования рёбер мы решили тоже обучить сеть (алгоритмы поиска рёбер, не использующие нейронные сети, явно уходят в прошлое). Тренировали сеть типа HED, которая описана в работе Holistically-Nested Edge Detection. В оригинальной статье сеть обучалась на наборе данных BSDS-500, в котором на изображениях размечены все рёбра. Обученная сеть находит все явно выраженные рёбра: границы домов, дорог, озёр и т. д. Этого уже хватало, чтобы разделить близко стоящие здания. Но мы решили пойти дальше и использовать для обучения тот же датасет, что и для семантической сегментации, только при растеризации не закрашивать многоугольники зданий целиком, а отрисовывать лишь их границы.

Результат оказался настолько ошеломляюще прекрасен, что мы решили векторизовать здания непосредственно по рёбрам, полученным от сети. И это вполне получилось.

Детектирование вершин

Поскольку сеть типа HED дала отличный результат на рёбрах, мы решили натренировать её же для обнаружения вершин. Фактически у нас получилась сеть с общими весами на свёрточных слоях. У неё было два выхода одновременно: для рёбер и для вершин. В итоге мы сделали ещё один вариант векторизации зданий, и в некоторых случаях он показывал вполне вменяемые результаты.

Mask R-CNN

Mask R-CNN — это относительно новое расширение сетей типа Faster R-CNN. Mask R-CNN ищет объекты и выделяет для каждого из них маску. В результате для домов мы получим не только ограничивающие прямоугольники, но и уточнённую структуру. Этот подход выгодно отличается от простого детектирования (мы не знаем, как здание расположено внутри прямоугольника) и от обычной сегментации (несколько домов могут склеиться в один, и непонятно, как их разделять). С Mask R-CNN уже не надо думать о дополнительных ухищрениях: достаточно векторизовать границу маски для каждого объекта и сразу получить результат. Есть и минус: размер маски для объекта всегда фиксированный, т. е. для больших зданий точность разметки пикселей будет низкой. Результат работы Mask R-CNN выглядит так:

Мы попробовали Mask R-CNN последним и убедились, что для некоторых типов застройки этот подход выигрывает у других.

Векторизация

Векторизация прямоугольниками

При всём современном архитектурном разнообразии дома на спутниковых снимках до сих пор чаще всего выглядят как прямоугольники. Более того, для массы территорий не нужна разметка сложными многоугольниками. Но всё же хочется, чтобы дома на карте были размечены. (Ну, например, садоводческое товарищество: домов там обычно много, вручную размечать — не настолько актуально, но обозначить прямоугольниками на карте очень неплохо.) Поэтому первый подход к векторизации был крайне простой.

  1. Берём растровую область, соответствующую «дому».
  2. Находим прямоугольник минимальной площади, который содержит эту область (например, вот так: OpenCV::minAreaRect). Задача решена.

Понятно, что качество такого подхода далеко от идеального. Однако алгоритм достаточно простой и при этом во многих случаях рабочий.

Векторизация многоугольниками

Если качество сегментации достаточно хорошее, можно более точно воссоздать контур дома. У большинства зданий сложной формы углы в основном прямые, поэтому мы решили свести задачу к задаче построения многоугольника с ортогональными сторонами. Решая её, мы хотим добиться сразу двух целей: найти наиболее простой многоугольник и как можно точнее повторить форму зданий. Эти цели конфликтуют между собой, поэтому приходится вводить дополнительные условия: ограничивать минимальную длину стен, максимальное отклонение от растровой области и т. д.

Алгоритм, который первым пришёл нам в голову, был основан на построении проекции точек на прямые:

  1. Найти контур растровой области, соответствующий одному дому.
  2. Сократить количество точек в контуре, упростив его, например алгоритмом Дугласа-Пекера.
  3. Найти самую длинную сторону в контуре. Именно её угол наклона определит угол всего будущего ортогонального многоугольника.
  4. Построить проекцию из следующей точки контура на предыдущую сторону.
  5. Продлить сторону до точки проекции. Если расстояние от точки до её проекции больше самой короткой стены здания, добавить получившийся отрезок в контур здания.
  6. Повторять пункты 4 и 5, пока контур не замкнётся.

Данный алгоритм крайне прост и быстро приносит результат, но всё же контур здания иногда получается довольно зашумленным. Пытаясь справиться с этой проблемой, мы наткнулись на довольно интересный вариант решения задачи, который использует квадратную сетку в пространстве для приближения многоугольника. Если описывать кратко, то алгоритм состоит из трёх действий:

  1. Построить квадратную сетку в пространстве с центром в нуле.
  2. На точках сетки, которые расположены не дальше некоторого расстояния от исходного контура, построить различные многоугольники.
  3. Выбрать многоугольник с минимальным количеством вершин.

Так как необходимый угол поворота сетки заранее неизвестен, приходится перебирать несколько значений, что плохо сказывается на производительности. Однако алгоритм позволяет добиться более визуально красивых результатов.

Улучшение векторизации

Пока мы фактически работали с каждым домом отдельно. Когда первый этап пройден, можно поработать уже с картиной в целом и улучшить результат. Для этого был добавлен алгоритм постобработки набора многоугольников. Мы воспользовались следующими эвристиками:

  • Обычно стены рядом стоящих домов параллельны. Более того: чаще всего дома можно объединить в наборы, внутри которых все элементы выравнены.
  • Если на снимке уже размечены улицы, то весьма вероятно, что стороны многоугольников будут параллельны улицам.
  • Если многоугольники пересеклись, то, скорее всего, есть смысл подвигать стены, чтобы пересечение исчезло.

В результате появился такой алгоритм:

  1. Кластеризуем найденные дома по расстоянию между ними и углу поворота. Усредняем повороты зданий в каждом кластере. Повторяем, пока положение зданий не перестанет меняться или пока дома не начнут слишком сильно отклоняться от начального положения.
  2. Выбираем дома рядом с дорогами, находим самую протяжённую и близкую к дороге сторону. Поворачиваем дом до параллельности выбранной стороны и дороги.
  3. Убираем пересечения между многоугольниками, сдвигая стороны двух пересекающихся зданий пропорционально величине сторон.

Результат

В результате мы получили инструмент, способный распознавать здания различных типов застройки. Он помогает картографам в их нелёгкой работе: значительно ускоряет поиск пропущенных домов и заполнение новых, ещё не обработанных территорий. На данный момент с помощью этого инструмента в Народную карту добавлено уже более 800 тысяч новых объектов.

Ниже вы увидите несколько примеров распознавания.

Источник: habr.com

Что нужно знать о спутниковых онлайн картах?

При создании спутниковых карт земной поверхности обычно используются как снимки из космических спутников, так и фото со специальных летательных аппаратов, позволяющих проводить фотосъёмку на высоте птичьего полёта (250-500 метров).

Созданные таким образом спутниковые карты высочайшего качества разрешения регулярно обновляются, и обычно снимки с них имеют возраст не более 2-3 лет.

Большинство сетевых сервисов не имеют возможностей для создания своих собственных спутниковых карт. Обычно в них используется карты с других, более мощных, сервисов (обычно это Гугл Мапс). При этом внизу (или вверху) экрана вы сможете найти упоминание об авторских правах какой-либо компании на демонстрацию данных карт.

Яндекс снимки со спутника
Использование фото со спутников позволяет получать детализированные карты высокого качества

Просмотр спутниковых карт реального времени ныне не доступен для обычного пользователя, так как подобный инструментарий используется преимущественно в военных целях. Пользователям доступны карты, фотографии для которых сделаны на протяжении последних месяцев (а то и лет). Стоит понимать, что какие-либо военные объекты могут быть намеренно заретушированы с целью их скрытия от заинтересованных лиц.

Перейдём к описанию сервисов, позволяющих нам насладиться возможностями спутниковых карт.

Google Карты — вид из космоса в высоком разрешении

Сервис «Google Maps» (Карты Гугл) – наиболее популярный в мире картографический сервис, представляющий спутниковые снимки высокой детализации в 2020. В сервис интегрированы карта дорог и бизнес справочник, позволяя не только создать оптимальный транспортный маршрут, но и найти нужное нам заведение (отель, ресторан, кинотеатр и так далее). Для многих регионов также доступен просмотр географических точек с угла 45° с четырёх сторон света.

Для задействования спутниковой карты в реальном времени на весь экран необходимо перейти на указанный ресурс, и нажать слева внизу на окошко с названием «Спутник».

Кроме спутникового отображения, на ресурсе доступно отображение пробок в крупных городах и рельефа местности (доступ к данному функционалу достигается путём нажатия на кнопку меню слева сверху). Также вы можете перейти в уникальный режим просмотра улиц, нажав на кнопку с изображением человечка справа снизу, и просмотреть фотографии нужного вам места, нажав на «Показать фотографии».

Полезно: Карта погоды онлайн.

Яндекс.Карты — лучшая карта России отличного разрешения

Отечественный сервис «Яндекс.Карты» хорош, прежде всего, уровнем детализации применительно к территории России. Уступая «Гугл Мапс» в уровне покрытия всего мира, «Яндекс» превосходит «Карты Гугл» когда дело касается непосредственно Российской Федерации. По заявлениям разработчиков, данные по России обновляются компанией раз в две недели в 2020 году, что является довольно хорошим результатом на фоне конкурентов.

Яндекс снимки со спутника
Работать с сервисом «Яндекс.Карты» лучше всего на территории России

На данный момент пользователь может выбрать одну из трёх форм отображения (слоёв) карты – схематический, спутниковый, и гибридный (спутниковый с надписями). Кроме спутникового просмотра, сервис Yandex.Карты позволяет просматривать панорамы улиц и фото, измерять расстояние от одного объекта до другого (кнопка «Линейка»), прокладывать оптимальные маршруты к нужной точке. Функционал сервиса может заблаговременно информировать водителей о возникших пробках и ДТП (служба «Яндекс.Пробки»).

Bing Maps – сервис спутниковых карт онлайн

Среди картографических онлайн сервисов достойного качества нельзя пройти стороной мимо сервиса «Bing Maps» («Карты Бинг»), являющего детищем компании «Майкрософт». Как и другие описанные мной ресурсы, данный сайт предоставляет довольно качественные фото поверхности, созданные с помощью спутниковой и аэрофотосъёмки.

Яндекс снимки со спутника
Сервис «Bing Maps» — один из наиболее популярных картографических сервисов в США

Функционал сервиса схож с уже описанными выше аналогами:

  • вы можете выбрать нужный вам вид (схематический, с высоты, гибридный);
  • проложить оптимальный маршрут из точки А в точку Б;
  • просмотреть имеющиеся пробки на маршруте (по России уступает аналогичному сервису от Яндекс);
  • поделиться указателем нужной геоточки с другими пользователями и так далее.

Maps.esri.com – карта спутников доступна в реальном времени

Сервис «maps.esri.com» наряду со спутниковым отображением Земли демонстрирует местонахождение большинства околоземных спутников, занятых решением тех или иных задач. В панели справа вы можете включить или отключить отображение различных категорий спутников (например, «communication» – спутники связи, «navigation» – навигационные спутники, «weather» – погодные и так далее).

При этом с помощью кнопки поиска вы сможете определить онлайн местонахождение конкретного спутника, а кликнув на какой-либо спутник на карте вы получить краткую информацию о нём (страна, размер, дата запуска и так далее).

Яндекс снимки со спутника
Сервис maps.esri.com покажет большинство имеющихся спутников на земной орбите

Заключение

Для отображения спутниковых карт высокого разрешения в режиме онлайн стоит воспользоваться одним из перечисленных мной сетевых решений. Наибольшую популярность в общемировом масштабе имеет сервис «Карты Гугл», потому рекомендую использовать данный ресурс для работы со спутниковыми картами онлайн. Если же вас интересует просмотр геолокаций на территории РФ, то лучше использовать инструментарий «Яндекс.Карты». Частота их обновлений в отношений нашей страны превосходит аналогичную частоту от «Гугл Мапс».

Источник: it-doc.info


You May Also Like

About the Author: admind

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.