Actualización del Mapa Callejero en IDECanarias

Se ha actualizado el servicio WMS de Mapa Callejero en IDECanarias con información en zonas urbanas de viales, sentidos y maniobras de viales, portales, tramos peatonales y puntos de interés. La actualización, que puede consultarse desde el visor, incorpora los siguientes trabajos:

  • Se han actualizado datos recogidos en campo de El Tanque, Santiago del Teide, Granadilla de Abona, Los Silos, El Tanque, Vilaflor, La Orotava y La Laguna. Asimismo se han actualizado Garachico, San Juan de la Rambla y Vallehermoso, incluyendo nuevos puntos de interés y revisión de portales.
  • Se han actualizado las vías y portales de Adeje, Tacoronte y Villa de Mazo, gracias a la información proporcionada por estos Ayuntamientos.
  • Se han actualizado los códigos de carreteras y puntos kilométricos de las islas de La Gomera, Tenerife y Gran Canaria.
  • Por otra parte, se han corregido las incidencias notificadas por nuestros usuarios a través del portal de la IDECanarias, relativos a los municipios de Adeje, Antigua, Arona, Arucas, El Paso, El Rosario, Icod de los Vinos, Ingenio, La Aldea de San Nicolás, La Laguna, La Orotava, Mogán, Moya, Pájara, San Bartolomé, Santiago del Teide, Telde, Tijarafe, Tuineje, Valsequillo y Vega de San Mateo, continuando la colaboración con las entidades municipales y otras instituciones oficiales.

La fecha de revisión de campo de los datos del callejero varía por municipio y puede consultarse en la información que devuelve el servicio sobre cualquier punto (ej. info).  

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Inteligencia Artificial aplicada al incremento de resolución de imágenes SENTINEL2

IDECanarias cuenta con un nuevo servicio de imágenes satélite que hemos denominado SENTINEL2 Super Resolution.  Las nuevas imágenes satélite publicadas se han generado partiendo de imágenes capturadas por el satélite Sentinel2  (perteneciente al proyecto europeo Copernicus) sobre las que se aplica un algoritmo basado en inteligencia artificial que mejora notablemente su resolución y por tanto su calidad visual.

En el visor de IDECanarias podemos comparar la imagen del año 2016 del Sentinel2 que no tiene ningún tratamiento y que es de 10 metros/pixel, con la nueva imagen generada del año 2017 empleando la técnica de Super-Resolution cuya resolución obtenida es de 5 metros/pixel. Podemos emplear la herramienta de doble ventana para realizar una comparativa entre ambas (pinchar aquí).

En el siguiente ejemplo se puede observar la mejora que experimentan las imágenes cuando aplicamos esta técnica, permitiendo obtener detalles de la imagen que no eran visibles en la original y permitiendo a nuestros usuarios utilizar más "zoom" para acercarse a las imágenes. 

Tecnología aplicada

El problema de mejora de la resolución de imágenes se conoce como Super-Resolution y puede tener como entrada un conjunto de imágenes o una sola imagen (como en este caso). La forma clásica de abordar este problema ha sido mediante el empleo de técnicas de interpolación (interpolación bilineal, bicúbica, lanczos). Actualmente con la llegada de nuevos algoritmos de Deep Learning, con las redes neuronales artificiales correctamente entrenadas para este problema, se obtienen unos resultados muy superiores a las técnicas clásicas debido a su capacidad de contextualización, análisis y recuperación de patrones.

En este caso hemos entrenado una red neuronal profunda con 18 capas para incrementar la resolución de las imágenes del satélite Sentinel2 desde los 10 metros/pixel originales del sensor hasta los 5 metros/pixel, lo que supone multiplicar por 4 el número de pixels de la imagen resultante, mejorando la percepción y calidad visual de la misma. Esta técnica se está aplicando a los canales RGB de la imagen. Debemos tener en cuenta, no obstante, que la calidad geométrica de la imagen (error planimétrico) sigue correspondiendo con la de la imagen original.

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