机器学习如何使地籍制图更快更便宜

据估计，世界上仍有近75%的人口无法使用正式接受的土地登记系统。根据大学的二十岁她的博士生Sophie Crommelinck说，地籍测绘可以通过一种智能的交互式计算机程序实现自动化，这是她在论文中开发并描述的。结果，包裹划分的时间减少了38%。

世界上有很大一部分地区还没有可靠的土地登记制度，包括几个东非国家。缺乏地籍登记的土地权利导致了土地所有权的不确定性，有时还会引发危及生命的冲突。记录边界通常是土地管理系统中最昂贵的部分。“你需要大量受过技术训练的人力来进行地籍测量，但也需要昂贵的技术来测量边界，”克伦梅林克说。

认识到实际的陆地边界

在她的论文克罗默林克描述了一种使用与面部识别软件相同技术的计算机程序。她利用这些技术来识别卫星、航空和无人机拍摄的实际陆地边界。“该系统可以应用于由物理物体定义边界的领域，如栅栏、墙壁、树篱、道路、建筑或河流。这些物体必须是可见的，必须需要更廉价的土地管理方法，就像肯尼亚、卢旺达和埃塞俄比亚经常发生的情况一样，”Crommelinck说。通过机器学习，该程序可以“学习”照片中可能显示出陆地边界的物体。

最终，她的研究导致了一个过程，在这个过程中，一个人指出了交互程序的明确边界。首先，程序计算最可能的土地边界，然后由熟悉该地区的人选择正确的地块。该系统在埃塞俄比亚、卢旺达和肯尼亚的卫星、航空和无人机包裹照片上进行了测试。“我们证明了我们的方法比人工划分更省力，也更有效，”克伦梅林克说。这不仅减少了38%的时间，而且还减少了80%的点击次数。

Its4land

克罗默林克的研究是欧盟项目的一部分。它的4land开发了土地注册的创新应用程序。德克萨斯大学国际贸易学院(地理信息学科学和地球观测)是这个项目的主要合作伙伴。更多信息和一个简短的动画关于它的陆地可以在该网站．

要了解更多细节，你也可以阅读Sophie Crommelinck的文章“对地籍情报?”，发表在我们的网站和2019年5 / 6月号188金宝搏特邀．