Hoppa till huvudinnehåll

AI korrigerade uppgifter om byggnaders position i 11 kommuner och städer

Artificiell intelligens hjälpte till att korrigera felaktiga uppgifter om byggnader inom ett drygt 1600 km2 stort område i Lantmäteriverkets terrängdatabas. När verket lär upp AI-modellen ytterligare kan databasens uppgifter om byggnaders och vattendrags position förbättras automatiskt.

Tosiortokuva, jossa on tekoälyn havaitsemat rakennukset.
Bild:
Maanmittauslaitos

Efterfrågan på mycket noggrann geografisk information har ökat kraftigt under årens lopp, bland annat för självkörning. Lantmäteriverkets projekt förbättrade noggrannheten i terrängdatabasens positionsuppgifter, automatiserade insamlingen av objekt och säkerställde uppdaterad information.

– Att terrängdatabasens uppgifter om en byggnads position inte stämmer kan bland annat bero på tekniska begränsningar, olika noggrannhetskrav i olika tidsperioder och den mänskliga faktorn, säger projektchef Lingli Zhu från Lantmäteriverket.

AI är i regel bra på att identifiera byggnader

Under projektet korrigerades uppgifter om byggnaders position i 11 områden: Kuopio, Nyslott, Lahtis, Vaala, Nykarleby, Nystad, Övertorneå, Pargas, Riihimäki, Jyväskylä och Uleåborg. Positionsuppgifter korrigerades inom ett 1628 km2 stort område.

– Korrigeringarna gjordes så att vi jämförde terrängdatabasens byggnader med AI-producerade byggnader och korrigerade dem efter behov utifrån AI-resultaten. AI-identifierade byggnader användes också för att identifiera rivna och saknade byggnader i terrängdatabasen, säger Zhu.

AI är i regel bra på att identifiera byggnader men övertäckta områden kan vara problematiska. Målet är att förbättra identifieringen av problematiska byggnader genom att i framtiden utnyttja laserskannat material.

Utmaningar vid identifiering av vattendrag

Vattendrag har mycket varierande egenskaper i terrängen och medför utmaningar för AI-identifieringen. Diken visade sig vara lättast att identifiera. 86–95 procent av tydligt definierade fåror identifierades vid manuell digitalisering.

Identifiering av naturliga bäckar var en avsevärt större utmaning och identifiering av gölar ännu svårare. De täcks ofta av trädkronor och har mycket varierande fysisk form i till exempel kanterna.

– Framöver kan vi skapa ett heltäckande nätverk av vattendrag som identifierats med hjälp av AI, säger Zhu.

Målet är att höja kvaliteten i terrängdatabasen

Terrängdatabasen är den enda riksomfattande databasen för geografisk information vars data, exempelvis byggnadsuppgifter, används på ett omfattande sätt exempelvis av kommuner och andra organisationer.  Kommunerna kan utnyttja byggnadsuppgifterna i terrängdatabasen som stöd för sina egna datamaterial, exempelvis i anslutning till fastighetsbeskattning och adressuppgifter.

Kommande förbättringar höjer kvaliteten på terrängdatabasuppgifterna avsevärt inom en nära framtid och ger fördelar på alla områden.

– Mängden manuellt arbete kan antas minska avsevärt i framtiden när AI-modellen lärs upp med data av bra kvalitet, såsom flygfoton, som täcker alla produktionsområden i Finland, säger Zhu.

Mer information

Mer information på engelska:

projektchef Lingli Zhu, +358 50 430 1638

Mer information på finska:

direktör Heli Laaksonen, +358 50 574 6869


E-postadresserna har formen fornamn.efternamn@lantmateriverket.fi

 

Information till medierna
Geodata
Terrängdatabasen

Nyheter och artiklar