211service.com
Een wolkenvrije satellietkaart van de aarde
Het is de aarde zoals zelfs astronauten hem niet te zien krijgen - volledig zonder wolken.
Een wolkenvrij beeld van vegetatiepatronen over de hele wereld, samengevoegd uit gegevens van NASA en andere overheidsbronnen.
Software ontwikkeld door startup Descartes Labs voegt dagelijkse satellietbeelden samen tot een live kaart van het aardoppervlak en bewerkt automatisch elke bewolking. Dat zorgt voor een mooier beeld en helpt ook algoritmen die automatisch veranderingen in landgebruik of vegetatie volgen. Het bedrijf zegt dat zijn software betere voorspellingen kan doen van de Amerikaanse maïsoogst dan het Amerikaanse ministerie van landbouw.
Descartes Labs werd opgericht om beeldherkenningssoftware te commercialiseren die is ontwikkeld voor satelliet- en luchtfoto's in het Los Alamos National Laboratory. De software is getraind om kenmerken van het aardoppervlak, zoals landbouw, waterpartijen en soorten bos, te identificeren door geannoteerde kaarten van bronnen zoals de U.S. Geological Survey te vergelijken met satellietbeelden in kleur, infrarood en ultraviolet.
Door veel satellietbeelden te combineren, is het mogelijk om veranderingen in vegetatie, gewassen en landgebruik in de loop van de tijd te bekijken, zoals hier op de grens tussen China en India. Algoritmen kunnen automatisch patronen volgen, bijvoorbeeld om de mogelijke omvang van een oogst te voorspellen.
Het bedrijf heeft ook software ontwikkeld die een continu bijgewerkte kaart van de aarde samenvoegt op basis van de nieuwste satellietbeelden van NASA en andere overheidsbronnen in andere landen. Sommige afbeeldingen die op de kaart worden gebruikt, worden dagelijks bijgewerkt.
De beeldherkenningssoftware van Descartes Labs kan die bijna-live-weergave gebruiken om veranderingen zoals overstromingen of veranderingen in de toestand van gewassen te visualiseren of te meten. Het bedrijf maakt gebruik van een machine learning-techniek genaamd deep learning, die de afgelopen jaren heeft geleid tot grote vooruitgang in beeldherkenning (zie 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning).
Steven Brumby, medeoprichter en chief technology officer van Descartes Labs, zegt dat de techniek satellietbeelden veel nuttiger maakt. Het is nooit eerder mogelijk geweest om al deze gegevens van NASA en andere bronnen op grote schaal te exploiteren, zegt hij.
Brumby zegt dat zijn algoritmen waardevolle signalen uit satellietbeelden kunnen halen. Sommigen zijn bijvoorbeeld getraind om toekomstige maïsoogsten te voorspellen op basis van de kleur en het uiterlijk van de planten in een veld. Brumby zegt dat het analyseren van gegevens van de afgelopen 11 jaar laat zien dat zijn voorspellingen nauwkeuriger zijn dan die van de USDA, gemaakt met behulp van gegevens die zijn verzameld door boeren. Zo hoopt hij informatie te kunnen verkopen aan boeren, leveranciers van landbouwmachines, grondstoffenhandelaren en beleidsmakers.
Het meten van de gezondheid van vegetatie of veranderingen in de waterverdeling zou ook het buitenlands beleid kunnen informeren, zegt Brumby. Minister van Buitenlandse Zaken John Kerry vorige maand voorgesteld dat meerdere jaren van droogte en slechte oogsten de burgeroorlog in Syrië kunnen hebben versneld.
Descartes Labs is niet het enige bedrijf dat geld probeert te verdienen door gegevens uit satellietbeelden te halen. Startup Orbital Insight gebruikt deep learning om infrastructuur, zoals parkeerplaatsen en olieopslagcontainers, onder de loep te nemen, met het idee dat hoe vol ze zijn belangrijke economische gegevens onthult (zie Startup belooft zakelijke inzichten uit satellietbeelden ). Vorig jaar kocht Google Skybox Imaging, die soortgelijke diensten aanbiedt en exploiteert zelfs zijn eigen satellieten.
Brumby zegt dat zijn en die andere bedrijven binnenkort hun aanbod zullen kunnen uitbreiden vanwege de opkomst van kleine, goedkope cubesats, die binnenkort in grote aantallen beelden van de aarde zouden moeten maken. Er komt een explosie van data, zegt hij.