Ved hjelp av Geodata Kundeprogram går vi systematisk igjennom hvordan teknologiske fremskritt kan være med på å løse strategiske mål som organisasjoner har satt seg. Her er et eksempel på hvordan vi har gjort det for en kunde:

Utfordring

Mange organisasjoner sitter på ufullstendige data som man gjerne vil komplementere. Å opprette data manuelt er en tidkrevende prosess som krever fagkompetanse og digital kompetanse på digitaliseringsprosessen. En av kundene vi jobber med i kundeprogrammet manglet data for å få en komplett logisk modell, noe som ville muliggjøre avanserte analyser og full validering av hele deres datamodell. Uten denne forståelsen risikerte de å gå glipp av verdifull innsikt for å ta de riktige valgene. For kunden var dette en formidabel jobb basert på mange manuelle prosesser og et naturlig fokusområde som en del av kundeprogrammet for å utforske hvordan ArcGIS-teknologien kunne komme til nytte i dette i arbeidet.

Løsning

Maskinlæring og objektdeteksjon gjør at man maskinelt kan lage objekter ut fra grunnlagsdata og et treningsdatasett. Et treningsdatasett består av et utvalg av objekter som er like de man vil detektere og brukes som utgangspunkt for å finne nye forekomster. Ved å opprette et lite treningsdatasett, kan man ved hjelp av ArcGIS Python API ta inn høyde-, laserdata og eventuelle andre datakilder fra GeodataOnline og bruke arcgis.learn for å trene en maskinlæringsmodell som automatisk kan detektere slike objekter. Ved å kjøre rutinen på nye områder klarte maskinlæringsmodellen å lage flere objekter som ikke eksisterte i dagens datasett.

Gjennom strukturert utprøving, med fokus på de viktigste datasettene først ble det tydelig at dette var en metode som ville kunne gi viktige gevinster for kunden.

Gevinst

Basert på rutinen som ble opprettet fikk kunden levert et datasett med nye objekter og en rutine som kan kjøres for å få inn nye objekter og oppdatere lokasjon på eksisterende objekter. I tillegg til å opprette store datasett på kort tid har også organisasjonen en rutine for å oppdatere datasettet automatisk ved nye grunnlagsdata eller ønsker å re-validere datasettet. Dette gjør at man slipper å bruke tid på å opprette data manuelt, men heller kan fokusere på oppgaver som realiserer andre gevinster.

Prosessen ble utviklet med formål med å teste ut for et pilot-datasett, men hele tiden med formål om gjenbruk. Derfor har man nå gjort det mulig for organisasjonen å bruke samme arbeidsflyt på nye datasett om man i fremtiden får behov for å fange nye datasett. Dette gjør at organisasjonen vil effektivt få inn store datasett med høy kvalitet som de kan nyttiggjøre seg av i drift, vedlikehold, analyser og i innovasjonsarbeid.

Vil du snakke med oss om Geodata Kundeprogram? Ta kontakt: