与人工智能一起确定土地使用的SimActive软件

SimActive将其Correlator3D产品与机器学习相结合，来确定新西兰的土地使用情况。原始图像使用Lynker Analytics针对新西兰的光照条件开发的机器学习/人工智能(ML/AI)算法进行预处理，在图像运行期间消除云层的阴影影响。SimActive是摄影测量软件的领先开发商。

Lynker领导了一个由数据提供商和土地使用专家组成的联盟，由独立地理空间专家Gordon Morris处理了超过7400个地点的图像。这些高质量的数据是由UAV Mapping NZ Ltd.利用安装在Cessna 172飞机上的非参数摄像机捕获的。

Lynker是一家以其在数据基础设施、机器学习和地理空间分析方面的专长而闻名的公司。它已经开发了复杂的工具，从卫星图像、航空摄影、无人机、激光雷达和其他类型的数据中提取有关地球表面和人造环境的新知识和新见解。

马赛克colour-balancing

Lynker Analytics的总经理Matt Lythe说:“通过在图像的亮度上应用一个有针对性的低频滤波器，我们消除了像云影造成的大规模明暗变化。”“这给了一个整体的混合外观，这进一步提高了马赛克的颜色平衡Correlator3D并将新的调查数据无缝集成到现有的基线图中。”

“Correlator3D可以让我生成最好的图像，”Gordon Morris说SimActive用户。SimActive的团队让我有信心能够快速完成大大小小的任务。”