Datorseende för Land Life: geokartlagd skogsintelligens
Teamuppsättning:
- Senior Python-utvecklare x2
Vi utvecklade datorseendealgoritmer och en datainfrastruktur som omvandlade råa drönarbilder till strukturerad geospatial data. Lösningen gjorde det möjligt för Land Life att kartlägga planterade träd med hög precision och lägga grunden för framtida analyser inom återbeskogning.
- Machine Learning
- AWS
- MongoDB
- Python
- QGIS
Bakgrund
Land Life är ett Amsterdam-baserat bolag som sedan 2013 har drivit återbeskogningsprojekt i 25 länder. Genom att använda olika tekniker har de gjort återbeskogning både mer kostnadseffektiv och mer effektiv i genomförandet.
De började använda drönare och UAV:er för kartläggning, vilket tar en bråkdel av tiden och kräver endast en till två personer i teamet.
UTMANING
När Land Life skalade sina återbeskogningsprojekt till flera regioner stötte teamet på begränsningar i hur drönardata kunde användas i den operativa verksamheten:
-
Manuell och tidskrävande hantering av drönarbilder, vilket begränsade skalbarhet och djup i analysen.
-
Begränsad intern kapacitet att utveckla maskininlärnings- och datorseendelösningar anpassade för återbeskogning.
Lösning
Land Life sökte en pålitlig partner med kompetens inom datorseende. Det var då de vände sig till oss. Beetroot satte samman ett senior Python-team med expertis inom maskininlärning och datorseende för att vidareutveckla Land Lifes drönarbaserade kartläggning. Fokus låg på att bygga tillförlitliga ML-algoritmer och samtidigt säkerställa ett smidigt samarbete och full transparens genom hela projektet.
-
Utveckling av ML och datorseende
Utvecklade ML-algoritmer för att bearbeta drönarbilder och klassificera objekt, vilket lade grunden för strukturerad extraktion av geospatial data.
-
Infrastrukturstöd
Gav lokalt infrastruktursstöd och genomförde onboarding-sessioner för att säkerställa att Land Lifes team kunde arbeta vidare med och vidareutveckla AI-lösningen.
-
Transparent leveransprocess
Använde en gemensam digital arbetsyta för att visa framsteg i varje steg, med löpande uppdateringar om uppgifter, tidsåtgång och kostnader för att säkerställa tydlighet, förtroende och ansvarstagande.
Beetroot har hanterat processen mycket väl och levererat enligt överenskommelse. Samarbetet med teamet präglas av stor transparens. De är realistiska i vad vi kan förvänta oss och har anpassat lösningen efter våra behov. Jag skulle definitivt rekommendera Beetroot till en kollega. De är mycket flexibla och lyhörda för sina kunder. De levererar exakt det man behöver.
Gautham Ramachandra,
Resultat
Sedan samarbetet med Beetroot inleddes har Land Life avsevärt ökat räckvidden och effekten av sin återbeskogningsplattform.
-
Datorseendealgoritmerna och datainfrastrukturen som utvecklades av vårt ML-team omvandlade råa drönarbilder till strukturerad geospatial data, vilket möjliggjorde exakt kartläggning av planterade träd och lade grunden för mer avancerad analys
-
Noggrann geospatial kartläggning
av alla planterade träd i restaureringsområden
-
Enhetliga datamängder
som stödjer vidare geospatial analys
-
Automatiserad bearbetning av drönarbilder
vilket minskar manuellt arbete och ökar kartläggningskapaciteten
-
Integration
med digitala kartor och interna verktyg, så att intressenter enkelt kan utforska verifierad planteringsdata
-
Den nya förmågan tog Land Life bortom grundläggande kartläggning och skapade en bas för ett mer datadrivet ekosystem för återbeskogning
Få expertstöd för ert datorseendeprojekt:
Låt oss prata om hur Beetroot kan hjälpa er att bygga AI-drivna GreenTech-lösningar som omvandlar ostrukturerad data till tillförlitliga insikter och skalbara analysplattformar.
