国际资讯|Picterra平台帮助用户开拓视野，构建AI和ML算法
英文原文来源：https://www.geospatialworld.net
原文作者：Aditya Chaturvedi
中文编译整理：崔文楷，冷润茗
校对：朱浩然 林逸文
转载需经【慧天地】许可。
Picterra是瑞士一款基于AI的SaaS平台，它允许用户以交互式方式创建个性化的AI，以用于检测、定位和计数来自卫星和航空影像的任何对象。 该公司旨在使地理空间地图大众化，其平台通过商品化的机器学习技术来弥合地球观测（EO）图像、云处理和地理空间洞察力之间的间隙。 从精密农业到公用事业和基础设施，Picterra服务于各类客户并提供定制服务。
它的主要合作伙伴是地理空间和无人机测绘领域的专业人士，他们希望通过大型或重型地球观测图像集中获取特定领域的见解和可操作信息。Picterra平台允许用户将尖端机器学习技术无缝集成到现有的工作流程中，这样他们就可以专注于核心业务，实现快速的投资回报。
该公司为用户（垂直应用程序开发人员、地理信息系统集成商或地理空间服务供应商）提供了一种工具，用以大规模地构建、集成或部署自己的探测器。在使用Picterra的同时，用户为自己的业务创建一个战略资产，比如一个有价值的训练有素的检测器库，并用新的应用程序扩展他们的产品集。
Picterra还创建了一个由社区驱动的深度学习算法库，用于“转移学习”，这是机器语言（ML）中的一项研究重点，其知识由模型获取，同时识别对象以加速对另一个正在使用的模型的学习。
Picterra首席执行官兼联合创始人Pierrick Poulenas在一次专访中表示：“我们的平台可能会激发新的基于地理空间的应用程序的开发，这是我们甚至还无法想象的——类似于无处不在的GPS如何引领Uber和Airbnb等公司的发展。”
Picterra首席执行官兼联合创始人Pierrick Poulenas
Picterra使用户能够通过人工智能、深度学习和其他算法的结合来提取卫星和无人机的成像信息。这种方法的主要优点是什么？你认为人工智能会彻底改变图像分析吗？
每天通过卫星、无人机和其他观测平台收集的地球观测影像高达万亿字节。他们获取高时空影像的能力越来越强，因此获取地球观测图像不再是主要的障碍。
但正如我们刚刚谈到的，主要挑战是如何从海量数据集中提取有用的事实和数据——而无需仔细研究地图和单独计算对象，也省却对昂贵且耗时的数据科研项目的投资。而机器学习一定是大规模提取有意义、有价值信息，同时创造一份有价值的资产的基础动力源自一个训练有素的模型库。Omidyar Network等组织的支持使我们能够协助应对这一挑战，从而造福于整个行业。
用户如何使用Picterra构建自己的人工智能探测器，并构建一个能够提供相关见解的算法模型？
借助我们的平台，不仅是数据科学家，任何人都可以创建并在一定规模上（从一公顷的区域到整个地区）部署功能侦察器。
整个过程大约需要十分钟。用户只需要在他们感兴趣的事物或特征周围绘制几个多边形（作为注释），而后Picterra的平台就能利用这些注释去学习怎样侦测它们。然后，用户创建一个“检测器”，其可在另一组图像上重复使用，或者使用新的注释进行改进，以微调提高准确性。
坦桑尼亚的非正式定居点。图片来源:openaerialmap.org，坦桑尼亚开放数据倡议
随着亚马逊推出“地面站即服务”，你认为人工智能作为一种对地观测服务会很快被广泛使用吗？
AI-as-a-Service通过从不断增加的地球观测数据中更快、更准确地提取有意义的信息，有可能对地理空间行业产生深远影响。我们已经看到它被用于各种用途，从绘制非正规定居点和建筑物，到跟踪风暴造成的破坏，以及计算动物、树木和农田的数量等各个方面。
我也相信， AI-as-a-Service的影响将不仅限于地球观测领域，而影响到每一个主流行业。
你认为小型卫星的技术融合和专用发射选项会对地球观测部门产生怎样的影响？
它将首先降低地球观测数据本身的成本，从而使以前在经济上不可行的新应用成为可能。小型卫星以及星座卫星，也将促进基于图像的实时应用的发展，而大型单片卫星无法提供这种功能。然而，这种新的、实时的和高分辨率的数据需要新的模式，即需要我们构建甚至设想数字基础设施，以确保提取的见解能尽可能被广泛地共享，从而为社会带来新的知识源泉。
翻译整理者
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