Hoy tenemos una charla de
personal de la empresa GEOSAT dedicada al tema de datos
a partir de sensores remotos transportados y transportados en satélites.
Nos viene a contar Silvia Fraile, que es doctora en Física.
Experta en detección y directora de temas de, si no me equivoco.
Con amplia experiencia, más de 20 años.
Y César Fernández, que es ingeniero informático,
es experto en inteligencia artificial a partir de datos espaciales, también con
con amplia experiencia en en este tipo de datos.
Así que os dejo con ellos y espero que disfruten con su charla.
Muchísimas gracias a todos por venir aquí con nosotros.
Vale,
vamos a contaros lo que es nuestro modo de vida.
Es algo que nos ha enganchado durante muchísimos años.
Algo que se te mete en el cuerpo y que no puede salir.
Que es el trabajo de remo, de teledetección.
Esos satélites que lo pensáis y decís uy, eso suena una cosa que está
por ahí volando.
¿Quiero haceros una pregunta Cuántos de vosotros conocéis Sentinel?
¿Quienes trabajáis con imágenes satélite?
¿Os gusta la resolución?
Diez metros.
¿Está chulo? Sí.
¿Cómo os quedáis?
¿Si os digo que desde 2014
tenemos imágenes sub métricas que podéis utilizar vosotros?
No voy a haceros spoiler, os lo voy a ir contando poco a poco
para que veáis qué es lo que tenemos en casa, que muchas veces no lo conocemos.
Estamos pensando ojo,
la esa Sentinel, que guay, diez metros, un montón de banda así.
Efectivamente está muy bien,
pero tenemos un montón de cosas, más de 400.000 imágenes.
El número está cogido de hace dos semanas.
Lo mismo.
Ahora tenemos unas poquitas más de 400.000 en catálogo.
¿Quiénes somos?
Somos Geo Sato.
Venimos de hace muchísimos años.
¿Empezamos a finales de los 90
en la Universidad de Valladolid como un laboratorio de teledetección,
unos becarios que estábamos medio locos, dijo el director un día
Por qué no ponemos un satélite en nuestra vida?
Y así fue.
Empezaron a diseñar lo que antes se llamaba Deimos, uno
que estaba diseñado para agricultura.
Ahora os enseño detallitos.
Después lanzamos el Deimos dos, que ahora es Osa
dos y a partir de ahí la cosa no ha parado.
A día de hoy, que es lo que tenemos, tenemos dos oficinas, una en Lisboa,
Portugal, porque la empresa es portuguesa y la otra en España.
En Portugal estamos empezando a crecer, es donde estamos metiendo toda la potencia
ahora mismo.
Pero el conocimiento de más de 20 años de carrera está en España, está en
en el Parque Tecnológico de Huesca, en Valladolid tenemos un montón de cosas.
Estamos también en Granados, que en lugar de decir satélites que operen
otros no montamos nuestro propio GC, montamos nuestra antena,
tenemos operadores de satélite que controlan 24
siete esto y además tenemos un equipo de producción.
El equipo de producción es tan bueno que a día de hoy entregan imágenes
en formato de emergencia en menos de 20 minutos en cualquier sitio del planeta.
Y eso estoy hablando de imágenes métricas.
Está perfectamente engranado.
Nuestros satélites.
Aquí están los juguetes.
Este es el primero, ya tiene 14 años.
Ya está, ya es una misión de hace muchísimo tiempo.
22 metros de resolución, listo para agricultura principalmente.
Tiene un swap enorme, solamente tres canales puestos en dos bancos distintos.
Cogemos unos 600 kilómetros de una sola tirada.
Efectivamente, está mayor porque ya lleva muchísimos años
orbitando, pero todavía nos sigue dando alegrías.
Todavía pasa la calibración y la validación y todavía hace imagen.
Es verdad que no mucha, porque las baterías se van consumiendo,
suele fallar en la parte física de las baterías por fallas,
pero sigue volando esta y seguimos alimentando catálogo.
Y luego vino el hermano grande, esto es Geo dos.
Esto ya es otro cantar.
Estamos hablando de 12 kilómetros.
Reducimos el swap.
Obviamente, cuando quieres ganar resolución, pierdes swap.
Así es la física.
Tenemos más bandas, tenemos una PAC cromática de un metro
cuatro multi espectrales a cuatro metros, hacemos nuestros productos de fusión
y conseguimos un montón de productos que ahora os voy a enseñar.
Esto ya estaba preparado para defensa, seguridad.
Las imágenes que están aquí puestas son chiquititas,
pero yo creo que la diferencia entre una y otra ya se aprecia.
Aquí tenemos una potencia que ya
está fenomenal.
Lo bueno que tiene el Geo SAT dos es que es una plataforma ágil,
es capaz de moverse en tres direcciones en el espacio.
Eso nos permite hacer parece estéreo, que yo creo que los pares estéreo
algo sabréis para hacer vuestros modelos digitales, como tres metros
de calidad está muy bien.
No lo vamos a hacer en cualquier sitio del planeta
porque las restricciones de las adquisiciones son nuestras.
Es decir, si hace falta hacer una captura en Madrid
porque hay que hacer un modelo en Madrid, nosotros hacemos eso.
Vale,
la calidad es muy buena.
De verdad que merece la pena.
Merece la pena verla.
Nuestros productos aquí tienen la tabla.
He puesto es verdad que he puesto los de 2 a 2
porque son los que tienen más variedad
y los que están saliendo mucho, mucho más al mercado.
Productos con sartén no hacemos fusión del tipo de bandas que queráis.
Ps3 Lo demás está puesto por aquí.
Un RGB, un falso color.
Mezclamos la NIR con la verde, con la roja, lo que es lo que necesitéis.
Llevan muchos años el equipo de producción haciendo esto.
La calidad es magnífica.
Van cromática solo si hay alguien que necesita hacer
algún trabajo de entrenamiento y necesita sólo cromática o
para evitar el tamaño de la imagen, que suelen ser muy grandes,
multi espectrales, que es donde está la potencia física cromática.
Te da la calidad geométrica y la multi espectral.
La parte física, la potencia van del que es mezclada
lo que queráis y de todo eso, además, valor añadido
aquí.
Además, quiero contaros cómo empieza
el equipo de innovación, porque nosotros partimos a partir de aquí.
¿Es como vale si os dedicáis a entregar imágenes,
tenéis un servicio muy bueno, una cantidad brutal, vale?
Y bueno, pues tenemos tal tonelada de píxeles que llega un momento
en el 2021 donde nos dicen pues hay que sacarle a esto partido.
Entonces de ahí sale el departamento de Innovación
y empezamos como innovación, Ahora somos y más tema.
Sí, y hacemos dos trabajos.
Uno es lo que es la innovación interna
para cerrar la cadena de valor de los jefes y la externa.
Para este trabajo de cerrar
la calidad de la cadena de calidad interna,
empezamos a trabajar con la sub resolución, todo el mundo lo hacía,
todo el mundo cogía una imagen RGB y te hacía una super resolución.
Dividía la resolución por dos. Perfecto,
pues este señor aquí presente
decidió que eso estaba muy bien, pero además que había que mantener
la calidad física, que hubiese chicha, porque ven una foto
con mucha resolución está muy bien, pero si puedes hacer cálculos vale.
Y sacamos nuestro primer producto de súper resolución que son esos ticks verdes
que tenéis ahí.
Todos los productos que tenemos
les podemos hacer su resolución y garantizamos que son físicos,
que se pueden usar para cualquier cosa
y un poco para validar que lo estábamos haciendo bien.
Pasamos a través de los grupos de calidad de la ESA, nos ha validado el CQC,
esto nos ha permitido entrar en proyectos europeos de alto nivel
porque cumplimos todos los parámetros que pide la ESA.
Ese fue el primero de todos.
Luego ya me han ido un montón, un montón de ellos más.
En el siguiente está involucrado el profesor Íñigo
para cerrar esta cadena de valor.
Él nos ayudó a hacer la validación de la corrección atmosférica
porque estábamos diciendo que tenemos que intentar cerrar el ciclo,
que las imágenes ya están perfectamente para un usuario final
y que un usuario final no tenga que decir vale,
y ahora tengo que corregir atmosférica.
Esto que habéis cogido volando a 600 kilómetros.
Vale, pues ahora te lo hago yo, no hay problema.
¿Vale?
Y otro problema adicional las nubes.
No se ha dicho nada, pero los satélites ópticos son muy caprichosos.
El problema principal que tenemos son las nubes.
No podemos hacer nada con ellas por si no podemos hacer nada con ellas.
Las vamos a caracterizar y nos hemos innovado.
¿Una máscara de nubes que sale directamente de los productos
donde decimos al usuario final mira, esta es tu escena,
usad estas, tu máscara de nubes y además te digo dónde están las sombras?
No tienes que hacer nada más y esta corregida atmosférica.
Si la quieres en su resolución también te la doy.
¿Vale?
Entonces acabamos de dar un producto cerrado listo para usar.
Vale,
os he puesto una serie de imágenes porque si os cuento un montón
la teoría, la física, no sé cuando, no sé qué, pero esto es lo que cuenta.
¿Qué es lo que veis?
Lo que veis es esto.
Esto es lo que vais a recibir.
Imágenes de muy alta resolución que valen para cualquier cosa.
Nosotros, derivado de esto, hemos desarrollo desarrollado un chip,
detección, un algoritmo para detectar barcos y otro para detectar aviones.
No os pongo ejemplos porque no puedo ponerlos,
pero ya lo tenemos desarrollado en casa.
Vale que yo no quiero hacer nada de infraestructuras,
quiero hacer algo de medio ambiente,
incendios,
podemos hacer cálculos de índices de vegetación,
lo que queráis, vale, pero es que prefiero otro tipo de dato.
Glaciares.
¿Qué queréis?
¿Qué más podemos hacer?
A ver, que somos geodésico.
Vamos a ver minas,
lo que queráis.
Todas estas minas se pueden coger con estéreo.
Parece.
Y podéis hacer el análisis y el monitoreo
de las minas a través de imágenes de muy alta resolución.
Igual que revisar el impacto de la mina alrededor.
Lo que quieras.
La cosa es.
Esto será caro.
No es.
Estás pensando, Silvia, Esto que nos estás contando suena.
Suena caro.
¿Lo tenéis listo para usar?
Tenemos dos coberturas de la Península Ibérica listas para usar.
Las tiene
listas solamente tenéis que bajaros las imágenes.
Estamos cerrando la de 2023 y estamos intentando acordar las del 2024
Sub métrico.
Vale.
Península Ibérica.
Lo mismo digo yo.
Quiero hacer trabajos en Chile.
Hazlo.
Somos una misión. Ser parte de la ESA.
Podéis solicitar cualquier tipo de dato a través de la ESA.
Todo lo que esté en archivo.
Obviamente tenemos.
Tenéis a tu no geos a dos.
Las coberturas, lo que queráis,
que yo entiendo que Sentinel es como muy directo porque tienes tu
plataforma para hacer las cosas, pero todavía hay más.
Se puede ir un poquito más allá.
Vale.
Entre las aplicaciones que estamos sacando del equipo
estamos por contaros un poquito por dónde vamos.
Estamos trabajando en el tema del carbono, que es como el trending topic
de este año.
Vale, estamos en el carbono verde, el marrón y el azul,
trabajando con manglares, bosques y agricultura.
Estamos diseñando un montón de data sets para entrenar algoritmos,
porque efectivamente los algoritmos de inteligencia artificial
y todo esto están muy bien, pero hay que enseñarles.
Vale, entonces las gente como César está
solicitando constantemente nuevos que necesitamos hacer un entrenamiento.
Tenemos gente dentro del grupo que hace dataset específicos, físicos o visuales,
lo que haga falta para el modelo ese en ese caso.
Y estamos haciendo un montón, pero un montón de cosas.
Hay dos personas trabajando con inteligencia artificial,
machine learning, Deep learning, todos los learning que os imaginéis
que para vosotros los jóvenes, seguro que es como muy habitual.
Para mí.
Hace diez años era ciencia ficción y ahora es una herramienta.
Está fenomenal
y esta es la parte que yo os quería contar.
Ahora os cedo, le cedo el espacio a César.
Tiene un caso práctico, chulo que contaros, que espero que os guste.
¿Vale?
Bueno, buenos días.
Buenos días a todos.
Bueno, como bien dice mi compañera Silvia,
yo quería quería plantearos aquí
un pequeño caso práctico que creo que creo que aquí
a este foro en el que estamos hoy en día, hoy aquí
puede ser de vuestra utilidad.
Espero no haberme equivocado,
me quería, me quería centrar en lo que sería
la erupción del Volcán de La Palma que se produjo en el año 2021,
hace ahora dos años.
Bueno contaros que.
Bueno, pues imagino que todos lo recordaréis.
Está sobre esas fechas.
Estábamos en España, en el mundo, inmersos en una pandemia,
en la pandemia de la cumbre de la COB 19
e incluso aquí
en aquí en Madrid lo sufristeis bastante en la zona Toledo centro,
pues sufristeis lo que fue la borrasca Filomena.
Bueno, fueron unos años bastante complicados entonces.
Bueno, yo aquí lo que lo que quería,
lo que quería mostraros, es cómo nuestros.
Nuestros satélites, lo que viene a ser
los satélites de alta resolución
resultan de gran utilidad para hacer un seguimiento de este tipo de fenómenos.
Vale, entonces, bueno, voy a coger un poco esto,
a ver si me hago con ello.
Bueno, pues
os he preparado aquí
este caso, un caso de uso.
Bueno, contaros que el
El Volcán de La Palma o de Tarragona, como se le ha venido
llamando por ser el nombre de la olla donde se
originó, se
se marca su su inicio, su erupción el
el día 19 de septiembre de 2021, aunque ya previamente había
se había registrado
durante bastantes meses anteriores movimientos sísmicos en la zona
y estuvo activo durante 75 días
y casualmente tal día como hoy de hace dos años,
se dio por se dio por extinguido.
El volcán
se inicia en el en el paraje de de Cabeza de Vaca.
No sé si sería por aquí, por esta zona
en el municipio del Paso,
en el Parque Nacional de Cumbre Vieja,
se vieron afectados varios municipios
como de toda esta zona de por aquí,
como así como marcarlo el municipio más importante todo que
el propio El paso.
A ver que
Los Llanos de Aridane
y Corte,
bueno,
como consecuencia del volcán.
Bueno, sí, vemos aquí todo lo que abarcó lo que fue la
la la masa de lava
cubrió toda esta zona del del suroeste
de la isla de La Palma
y se contabilizaron en daños
materiales, agricultura, ganadería, ecosistemas,
ya que se contabilizaron más de 840 millones de euros en daños
se contabilizaron
73,8 kilómetros de carreteras sepultadas por la grava.
2988, edificaciones
destruidas, 1219 hectáreas arrasadas.
Además de todos estos números, pues el volcán de La Palma
esta erupción del volcán de La Palma trajo consigo
problemas de toxicidad del aire
con restricciones para los habitantes.
Problema, retrasos, cancelaciones de los vuelos entre las islas
por la por la nube de humo que se
de ceniza que se
extendió hacia el exterior
y también pues hubo consecuencias
en lo que es el los deltas que se formaron
como de la lava que se vertió al mar
en dos dos deltas en por four vertientes.
Esta parte de aquí arriba y esta parte acá abajo que vertió lava al mar
a una temperatura superior
a los mil grados centígrados, con lo que ello conlleva para la.
Para la. Para el ecosistema marino. Bueno,
yo lo que quería centrarme aquí
no es realmente en el volcán de La Palma.
Yo lo que me quedaría centrar aquí realmente es
en que este este,
este tipo de fenómenos, al final lo que conllevan es unos cambios
en unos cambios grandes en la geografía, geología de la zona
y concretamente en lo que sería la línea de costa de la isla de La Palma.
Vale, entonces aquí vemos que se formaron estos deltas,
que esto es es parte adicional.
Si vamos aquí en esta imagen no aparecen esos deltas y aquí sí que
ya se aparecen estos deltas,
esas sabanas.
A ver, que no me caiga.
Bueno, en primer lugar
quería mostraros como antes mi compañera Silvia
os estaba hablando de los satélites que que opera SAT.
Quería mostraros una primera imagen del satélite que os
hace uno el hermano pequeño.
No sé si se ve bien
por ahí.
Aquí yo la veo un poquillo oscura, pero bueno, he aquí
lo que os quería resaltar es Bueno, pues este es un satélite que que entre sus
características principales tiene que tiene un HUD,
tiene una anchura de barrido
de SOA de más de 620 kilómetros,
o sea que podríamos hacer un barrido
en horizontal de más de 620 kilómetros en una sola,
en una sola captura y luego ya en en halón.
En lo que es vertical.
Podríamos seguir pues hasta donde quede, a la memoria del satélite.
Además tiene una resolución
de 20 metros que para estudios
para este tipo de estudios agrícolas o de
PAL, lo que vamos a tratar ahora mismo, que sería la línea de costa,
pues está bastante bien
y además,
además de estas dos características, pues lo que tiene este satélite es que,
que tiene una revisita muy corta, tiene una revisita de uno o dos días
en latitudes medias y de 2 a 3 días en latitudes en cualquier otra latitud,
lo cual le hace una herramienta muy importante para la cobertura
o para el seguimiento.
Hacer al menos en superficies muy grandes.
Vale decir que en este satélite,
pues como ya he dicho, mi compañera
tiene a bordo dos cámaras con
con bandas en el espectro visible
roja, verde e infrarroja cercana
y que nos permite hacer estudios de agricultura,
calcular índices de vegetación y bueno, pues un montón de estudios físicos
que yo la verdad no soy el experto, pero bueno, yo lo cuento.
Contaros no sé si os habéis
dado cuenta, si no, yo os lo digo, que esta imagen que hacemos
dando aquí estrategias es una imagen que tiene bastante color,
es una imagen RGB,
pero sin embargo, sin embargo es una imagen en color verdadero.
Sin embargo, sí.
No sé si os habéis dado cuenta las bandas
que capta este satélite no incluye la banda azul.
Solamente tenemos la roja verde y la y la infrarroja cercana.
Entonces, bueno, pues aquí para obtener esta imagen
en color verdadero y tener una imagen, una foto,
no una imagen que es como los que normalmente salimos a hablar.
Nosotros no hablamos de fotos, hablamos de imágenes.
Por lo que hemos hecho ha sido construir una composición
con las bandas RGB y una banda azul que hemos calculado sintéticamente,
sintácticamente, artificialmente, a partir
de los datos de las demás bandas.
Bueno, pues dicho
esto, bueno, no sé si se ve claro, pues esta imagen
que os muestro aquí es una imagen del 23 de septiembre
como dije anteriormente, la erupción del volcán
se produjo el día 19 de septiembre de 2021.
Esta imagen es casualmente
cuatro días después de la erupción.
Si vemos aquí,
estoy viendo que se ve bastante oscura.
Ya lo he dicho antes,
aquí en esta imagen,
lo que sería la Isla de la Palma sería esta parte de por aquí.
Aquí se ve toda la isla de la Palma
y aquí
no se dice un dato.
Y es que la anchura del del swap
de la anchura de barrido del satélite son más de 620 kilómetros.
Sin embargo, esta imagen que tenemos aquí,
que es una imagen del satélite, es una imagen total del satélite.
Solamente tiene una anchura de 170 kilómetros.
O sea, daos cuenta de todo lo que podríamos abarcar aquí.
Estamos cogiendo toda la isla.
Esto es toda la Isla de la Palma.
Incluso estamos cogiendo por aquí. Creo que esta es la isla de La Gomera.
Si se ve claramente.
No lo sé.
Si, se ve claramente
nada más.
Aquí vemos esta sería la humareda que se formó la el volcán.
Y vamos a pasar a una siguiente imagen.
Esta sería una imagen con el satélite dos, que sería el satélite.
Como bien ha dicho mi compañera, un satélite ágil
con una resolución
que llegamos
por defecto a los 75 centímetros utilizando la banda cromática,
pero que utilizando la súper resolución,
utilizando técnicas de inteligencia artificial podemos llegar a los
Ofrecemos datos de hasta 40 centímetros
tiene un sub más pequeño.
Vemos que vemos lo que podríamos cubrir de lo que es la Isla de La Palma.
En este caso nos hemos enfocado en esta parte de aquí
donde cogemos lo que sería que sería la boca del volcán,
la Hoya del Volcán.
Esta humareda corresponde a a la propia boca del volcán.
Por aquí vemos la la línea de lava
en estas imágenes del 7 de octubre que es
creo que es tres o cuatro días después
de cuando se produjo la primer el primer delta
en el que se vertió lava al mar.
Aquí se formado la primera fauna.
Vale, vemos que esto aquí se ha formado.
Todo esto es terreno que se ha ganado al mar.
Bueno, dicho esto,
me he presentado de lo que son nuestros satélites,
nuestras imágenes referidos a lo que es la Isla de la Palma.
Lo que quería enfocarme es en un caso práctico,
en un caso práctico, utilizando la inteligencia artificial
para resolver el problema de obtener la línea de costa
de cualquier parte del mundo.
En este caso, yo me voy a centrar en la isla
las Islas Canarias y concretamente en la isla de La Palma.
Vale, entonces, bueno, lo primero que hago es definir una estrategia.
Una estrategia como cualquier proyecto de machine learning,
donde no, normalmente no están aquí
marcados todos los que serían los
los sitios normales de un proyecto de machine learning.
Yo me he centrado en estos tres.
Normalmente lo primero es entender cuál es el problema para
entender los datos con la que contamos aquí
Yo ya me entro directamente a 1/1 que sería la preparación de los datos,
donde lo que yo voy a hacer aquí es prepararme un conjunto de datos o dataset,
con lo que yo posteriormente voy a evaluar y entrenarlo en modelos que voy a
que voy a utilizar una siguiente parte, que sería esta parte
de aquí abajo, donde lo que voy a hacer es una selección de un modelo
en este caso
bueno, evaluamos distintos modelos, pero al final
nos decantamos por unas modelos de Hernani donde entrenamos
ese modelo con el conjunto de datos construido anteriormente
y obtenemos un modelo ya entrenado que nos va a permitir inferir
o obtener unos resultados.
Unos resultados que sería aquí.
Aquí haríamos esa inferencia y con esos resultados que obtenemos
hacemos un post procesado de los datos y obtenemos un resultado final
que en este caso nuestro resultado final sería una geometría
de la línea de costa.
Voy a entrar un poco más en detalle en cada una de las partes,
intentando dar una visión práctica
de este caso de uso.
¿Entonces, bueno, pues cómo
hemos hecho para resolver esto?
Decir que aquí es un caso de uso,
vale, es un ejercicio que queremos presentaros,
un ejercicio que posiblemente podríamos
hacer cualquiera en nuestra casa con un portátil sin mayor,
sin mayor necesidad,
porque en este caso no estamos utilizando las imágenes de 2 a 2 ni de dos hace uno.
Pero podríamos, pero de momento, pues nos hemos centrado
aquí en tener todo de
open source, datos libres, patatín, patatán.
Entonces nuestro primer punto
es definirnos,
definirnos,
ese conjunto de datos que vamos a utilizar para entrenar nuestro modelo,
entonces para construirnos ese conjunto de datos,
claro, si nos ponemos, lo que necesitamos es
construirnos un conjunto de imágenes, de pares, de imágenes
donde vamos a tener lo que sería la imagen que vamos a darle al modelo
y lo que esperamos que el modelo nos devuelva.
Entonces, en este caso lo que le vamos a meter es imágenes de satélite
y lo vamos a emparejar con lo que sería nuestro forma o nuestra
nuestra verdad, el terreno que serían nuestras máscaras, tierra, agua.
¿Qué es lo que queremos?
Nosotros queremos marcar la diferencia entre la tierra y agua para luego poder
definir lo que es la línea de costa, que es nuestro objetivo.
Obtener la línea de costa.
Entonces, para obtener eso,
nos hemos creado un pequeño procedimiento
más o menos automático que no nos suponga demasiado esfuerzo.
Porque claro,
si eso lo tenemos que hacer manualmente, pues es un trabajo bastante tedioso.
Entonces hemos intentado hacer algo semiautomático o prácticamente automático.
Entonces el primer punto que hemos planteado
es bueno, pues vamos a, nos
vamos a marcar por dónde vamos a coger las imágenes.
Entonces hemos cogido lo que sería
una línea de costa
muy grosera que obtenemos a partir de datos abiertos.
En este caso no tenía datos del natural naturales Data, donde nos da
una línea de costa
a una resolución de diez metros, pero con una resolución
con una precisión muy grosera, no marca muy bien lo que es la costa.
Se queda muy
no marca los detalles de las costas.
Entonces, a partir de esa línea de costa, lo que hemos hecho
ha sido definir una malla alrededor de esa línea de costa.
¿Que sería esto?
Sería esto sería para todo el mundo.
Aquí, aunque no se ve muy claramente,
lo que estamos decidiendo es una malla para cada.
Para toda la línea de costa enfocado en lo que sería la
las Islas Canarias, pues aquí tenemos definido como por cada
línea de costa tenemos definida esa magia
que realmente luego al final
para obtener los datos nos hemos centrado.
Solamente va a tener los datos de la
de los conjuntos de datos que vamos a utilizar para entrenar.
Nos hemos centrado solamente en lo que sería la isla de La Gomera.
Vale, entonces
sobre la Isla Gomera vemos que se ha definido esa malla
y esa malla nos va a pedir, nos va a permitir hacer consultas
a un catálogo de datos de satélite para obtener imágenes en esas cuadrículas.
¿Esas imágenes que hemos obtenido en este caso
las estamos obteniendo a partir del servicio de mapas del Google Earth,
del servicio, en este caso de Rey, que sería
de esta manera de aquí esto que nos permite?
Pues si no os dais cuenta, este servicio red,
hay mucho contraste
entre lo que sería agua y lo que sería tierra.
¿Entonces, qué pasa?
¿Que si esas imágenes que hemos descargado
de ese servicio de mapa
ahora lo pasamos por un método de
por un método no supervisado
de carácter, de categorización, cómo sería en nuestro caso un método?
¿Cómo sería el camino?
No sé si aquí estáis habituados a esos métodos, entonces,
utilizando ese método camino y marcándole
que lo que queremos es que nos discreta los datos
que le hemos pasado de entrada en o nos clasifica esos datos en dos categorías
el el modelo camino
automáticamente me va a obtener
un dato raster o un dato type
de este formato, donde está muy claro.
Hay una clara diferencia entre un dato que sería Terra y otro dato que sería mar.
Esto está superpuesto sobre la imagen de partida.
Esto es realmente lo que hemos hecho. Es
esta sería los datos que
tenemos están por aquí, superpuestos en coger
ese dato.
Lo hemos actualizado y una vez que ese dato lo ve, autorizamos
lo que hacemos es de dentro, de es.
Quitamos todo
aquel dato que el modelo de Camín nos ha metido,
que nos puede confundir entre lo que es tierra y agua.
Esos datos normalmente van a ser etiquetas
que tiene el servicio de mapas de Google Earth.
Esas etiquetas poseen nombres de ciudades,
nombres de textos de
debajo de temas geográficos.
Bueno, ese tipo de cosas.
Entonces una vez que hemos hecho es a ese procesado de los datos del vector
de ese vector en una herramienta tipo Curtis, que es una herramienta abierta.
Por eso tenemos un dato limpio
que volvemos a convertir a un dato raster y al final lo que hemos obtenido.
Bueno, al final lo que hemos hecho ha sido de esto.
Esas imágenes, de todas estas imágenes,
todos estos cuadritos, de todas las imágenes, hemos seleccionado
una serie de imágenes que tienen que contienen datos de tierra y agua.
Esto que vemos por aquí negro y blanco,
y entonces los hemos
emparejado en lo que sería
imágenes, sea pares de imagen
y máscara de tierra agua.
Aquí se diferencia muy bien
entre lo que sería tierra en blanco y lo que sería agua en negro.
Esto al fin y al cabo, es un dato raster
que tiene valor es uno y valor es cero, no es más.
Entonces con eso
ya tenemos nuestro dataset o conjunto de datos que nos va a permitir
entrenar un modelo.
Decir que aquí lo que hacemos
ahora mismo es hacer una selección de distintos modelos.
Hacemos una
una selección de bibliografía, nos documentamos
distintos modelos que podemos utilizar de distintos índices.
En este caso se planteó utilizar un índice de
un índice de agua, como podría ser el dedo que leí
para.
Pero bueno,
en este caso no tenía mucho sentido, porque lo que estamos tratando casualmente
aquí son imágenes RGB, con lo cual no tiene sentido.
Pero bueno, en el caso de las datos sí.
Entonces al final,
después de barajar muchos modelos,
pues optamos por un modelo que es un modelo de diff learning.
Uy, perdón, por arriba de arriba, rápido, que rápido quiero ir
que vota cada botón.
Al final optamos por un modelo
que se llama un EQ.
No sé si se ahorra.
Si hubiera conocido este modelo de una vez es uno de los modelos ahora mismo más,
más renombrados de Learning.
Es un modelo que se creó
o que se publicó en el año 2015
por unos investigadores de la Universidad de Freiburg.
Inicialmente fue un modelo
que se planteó
para la segmentación de imágenes, biometría biomédicas,
pero que posteriormente se EIDE se ha ido utilizando para
para muchas más, para muchas más aplicaciones, entre ellas
esto que tenemos aquí ahora mismo, que sería un problema de segmentación
semántica en el cual queremos segmentar
nuestros datos en y darle un significado a ese resultado.
En este caso el significado es diferenciar entre tierra y agua.
Entonces bueno, puede ser explicar un poco este modelo,
pues es un modelo que tiene
el nombre de un net,
viene dado por como vemos aquí, representado
por esta forma que tiene en forma de U
esta forma de hello que se ve claramente aquí en esta representación.
Entonces aquí, en esta forma de
sé se diferencian dos partes,
1/1 de aquí de la izquierda, que sería una parte que se denomina
de contracción o codificación, donde su función es la de
recoger información de la imagen de entrada.
Caracterizar los datos de la imagen de entrada.
Entonces lo que se hacen es aplicar convolución.
Es aplicar filtros a la imagen de entrada
para obtener datos de las características de la imagen.
Además, re reduciríamos lo que sería
los parámetros
que vamos a utilizar para entrenar la red neuronal que va a venir.
Bueno, todo es una red neuronal, pero al final aquí
va a haber una red neuronal que va a ser la que va a aprender,
la que va a aprender, en la que va a tener la parte de aprendizaje.
¿Vale?
Y finalmente, a continuación tendríamos otra parte de aquí,
la parte de la derecha, que es una parte simétrica a la
a la parte de contracción y que se denomina de expansión o descodificación.
Esta parte de la izquierda lo que hace su función es
realizar la convolución traspuesta de
de la parte de contracción
y obtener el producto final.
Deseamos En este caso el producto final que deseamos
es obtener una caracterización o diferenciación
entre lo que sería una máscara de tierra agua de los valores de tierra agua.
Entonces aquí vamos a tener unos niveles de
de probabilidad de lo que sería cada píxel
de nuestra imagen tierra agua.
Vale, entonces eso al final
llegamos con esto,
con nuestras paredes iniciales, con nuestro conjunto de datos inicial.
Entrenamos ese modelo y al final ya tenemos un modelo.
Al final vamos a tener un modelo entrenado que va a ser como una caja negra
a la cual nosotros le vamos a meter una vez que tengamos el modelo entrenado,
que lo hemos entrenado con nuestros datos, con nuestro conjunto de datos
que hemos obtenido a partir de imágenes
y pares, pares de imagen e
máscara, tierra, agua
de la isla de La Gomera,
lo vamos a poder utilizar
para obtener esos mismos pares de y de
estos pares, no para obtener esas máscaras, tierra,
agua para cualquier otra imagen que le demos al modelo.
Entonces
a continuación lo que vamos, lo que hacemos ya una vez
que ya tenemos ese modelo que sería a partir de aquí, ese modelo entrenado,
lo que hacemos es aplicar ese modelo.
Entonces para aplicar ese modelo
lo primero que hacemos es
volver a utilizar esa malla que habíamos definido alrededor de la
de la línea de costa grosera que teníamos inicialmente
y descargamos imágenes, aplicamos el modelo, ya tenemos esa malla,
lo que tenemos, esas esas máscaras, tierra, agua para toda esa,
para toda esa geografía, esa máscara.
Y a la vez aterrizamos
esos vectores, los unimos,
hacemos un parafraseado y de forma automática
obtenemos,
obtenemos la línea de costa
para en este caso las Islas Canarias.
Centrándonos en lo que sería la Isla de La Palma,
tenemos que para la isla de La Palma, pues se han tenido que utilizar
un total de 70 imágenes
descargadas del servicio de mapas del Google Earth
y obtenemos El resultado final
viene a ser esta esta geometría que tenemos aquí a la derecha.
No se ve muy claramente, porque aquí yo he querido resaltar
lo que sería la diferencia entre la que sería la
la línea de costa inicial que partíamos,
que es muy grosera, se ve por aquí en morado
y sobrepuesta sobre ella está la línea de costa
obtenida con este procedimiento, la nueva, donde aquí vemos que
la línea que teníamos inicialmente,
pues era una línea que estaba definida por solamente 42 puntos.
Sin embargo, ahora mismo esa línea de costa
está definida con 199.805 puntos y está bueno,
pues es una línea con una resolución bastante grande y sobre todo muy,
muy sujeta.
O sea, con mucha precisión a lo que es la geometría real
de la de la de la isla.
Y eso se ha obtenido de una forma, de una forma automática, que es lo bueno.
O sea, no nos ha, no nos ha supuesto demasiado esfuerzo.
Y bueno, pues dicho esto,
con eso ya tendríamos nuestro modelo.
Ahora pues bueno, aquí lo que mostrábamos es una secuencia de
una secuencia de imágenes de a dos
soldados donde se mostraría lo que sería la evolución de De la Álava
desde instantes antes de antes de que momentos antes de que
se produjera la erupción del
volcán, que sería esta imagen del 22 de mayo.
A continuación, otra del 30 de septiembre al 7 de octubre
y hasta el 31 de diciembre, donde allá
donde ya el volcán había dejado de
de soltar lava.
Y bueno, pues aquí vemos que se
este volcán lo que produjo
entre muchas otras cosas, fue
una unos cambios en lo que es la geografía, la línea de costa
de la isla de La Palma, formando estas dos páginas que vemos aquí.
Y esas dos faunas
tienen una superficie total de 482.606
metros cuadrados de terreno ganado al mar.
Está esta parte de aquí abajo, esta fauna que sería lo más, la más grande,
tiene una superficie de 44 hectáreas, es
decir, que recientemente,
no hace mucho, en el mes de septiembre, el Instituto Cartográfico
ha incluido está esta página como.
Como dominio público, como.
Como clase, como una nueva
que domina la parcela nueve 9004,
con esa referencia catastral que pongo aquí abajo.
Es una
está considerada como clase rústica de uso agrario.
Bueno, es una fauna de lava
y bueno,
pues si queréis consultarlo ahora mismo podréis ir directamente
a la página de inicio gráfico y veréis, veréis
esa información.
Y bueno,
pues pues deciros que hasta aquí estaría
lo que sería el caso querido mostrar, pero bueno, esto no sería todo.
Quería ya mostraros otras aplicaciones,
otros modelos de inteligencia artificial que utilizamos en el geo
SAT que pueden ser aplicados a nuestras imágenes
y creo que que serían de utilidad para este,
para este caso de uso o para este,
para este accidente que fue
la que fue la la erupción del volcán de La Palma,
que pueden aportar algo como sería
el caso de la Súper resolución.
El caso de la solución
de súper ejecución es un modelo
que aplicábamos al principio de nuestros inicios
como como departamento de innovación dentro de Rosa
aplicado de nuestras imágenes, saltos.
Y el objetivo no era más que
que ganar nitidez en nuestras imágenes.
Entonces,
a partir de nuestras imágenes, aplicando un modelo de inteligencia artificial,
pues hemos sido capaces de
partiendo de una imagen de de un metro de resolución.
¿Si en este caso pongamos 100 centímetros,
esto sería un trocito de lo que es la imagen anterior de la
de la Isla de La Palma, Hemos sido capaces de tener una imagen final?
La verdad es que no se ve muy claramente.
Seguramente desde allí si te acercas más, pues verás que realmente,
pues la resolución de la imagen es bastante apreciable.
En esta imagen de la izquierda se ve una imagen muy pixelada.
Aquí se ve una imagen bastante, bastante más
nítida, con bastante más,
más suave.
Y esta imagen en concreto está
generada a 25 centímetros de resolución
por razones de calidad
dentro de lo que es la empresa a nivel comercial se ofrece esta imagen
a 40 centímetros Resolución No se llega a 25.
Se podría llegar a más, pero claro, es estirar mucho el modelo
y lo que va ganando un sitio lo vas perdiendo de otra.
Entonces, como queremos mantener lo que es la calidad biométrica
para poder utilizar esos datos de manera física,
no hemos querido forzar demasiado el el modelo,
o sea que nos hemos quedado en 40 metros, pero podríamos ir más.
Yo aquí he querido ir a los millones de euros para que a nivel visual,
desde lejos, desde largas distancias, se pudiera ver.
Bueno, he dicho esto, otro modelo que ahora mismo
estamos utilizando en nuestra empresa, César, sería el
un modelo que se denomina SAP, es un modelo de segmentación.
Esas son las siglas de.
Es un modelo que
recientemente ha liberado el
la empresa o la parte de inteligencia artificial de la empresa.
Meta La empresa meta es la heredera de de Facebook.
¿Entonces sí, sí sabéis que es eso de Facebook?
Pero bueno,
creo que los mayores sí
la la empresa de Mark Zuckerberg.
Este modelo lo que tiene es que
hay muchos modelos de segmentación.
Este modelo de segmentación tiene una cosa que le metes
cualquier cosa es como el GPS, pero en la segmentación.
Entonces aquí le metes cualquier cosa
y él te da una segmentación, te da una, te dentro de una imagen.
Bueno, en principio estaba pensado para fotos,
pero luego ha salido un modelo
adaptado para imagen geoespacial.
¿Qué es lo que nosotros utilizamos?
¿Y ese modelo para imagen geoespacial?
Pues le metes esa imagen geoespacial
y te permite
segmentar una imagen y en esa imagen pues
vas a poder
caracterizar
lo que serían las distintas parcelas
que aparecen en esa imagen.
Esto nos es muy útil porque aquí a lo que os estoy poniendo
es una imagen del antes y el después del del volcán de La Palma.
Entonces aquí vemos muy claramente lo que serían parcelas,
edificaciones o
o en este caso gran parte de las cosas
que se destruyeron fueron plantaciones o
plantaciones de de plataneros o
o temas así.
No voy a entrar en esa época, tampoco voy a meter la pata.
Entonces Bueno, pues aquí podríamos muy,
de una manera muy rápida,
tener muy claro todo aquello que
que se destruyó, todo aquello que fue cubierto por la lava.
Todo esto que vemos aquí
en negro fue la lava,
pero la zona que se ha destruido, exagerado.
Y bueno, ya finalizando mi presentación
mostraros una imagen de el antes y el después
donde se ve todo lo que fue la
la erupción
es hacer una imagen delante,
es como era antes la la isla de la Palma en esta
parte de la zona suroeste
de la isla afectada por el volcán.
Y esto es como quedó, Cómo está ahora mismo
una catástrofe.
Y bueno, pues
con esto termina mi presentación.
Muchas gracias por la atención,
eh. Estoy disponible
mi compañera también para cualquier pregunta
que queráis formularnos
y muchas gracias Muy
si tenéis preguntas y
bueno,
yo tenía una pregunta sobre las posibles salidas laborables de cara a trabajar en
como egresados de esta escuela,
tanto en el grado de geométrica como en el de
tecnología geoespacial.
¿La pregunta te la voy a hacer yo a ti
Cuántas ganas tienes de trabajar en esta
área? ¿Te gusta?
¿Hay opciones?
Es verdad que ojo, somos una empresa privada,
eso que quede claro, es que no tenemos vínculos
con la Universidad de Valladolid, pero toda la gente que viene como becario
se forma como becario de Geo, SAT,
Paraje o SAT para tener un una salida.
Si te gusta te quedas.
Vas a crecer un montón, pero vas a trabajar también mucho.
Vale esto lo bueno que tiene es que
tenemos tantas cosas que hacer
y esto da tanto de sí que podrías hacer lo que más te gustase.
Es más, no estábamos hablando antes con el profesor Iñigo.
Este señor de aquí empezó montando la antena de AT
y ahora está haciendo inteligencia artificial.
Si quieres trabajar aquí hay espacio
Alguna más por ahí, chicos
o no tan chicos.
Vale.
Eh, soy Miguel Ángel Manso, también profesor de la escuela.
Estoy trabajando con temas de
y aplicándolo a imagen visible, al menos.
Básicamente estamos extrayendo carreteras y demás.
Cuando.
¿Cuando habéis hecho el caso práctico de las imágenes
para extraer la línea de costa
en las En el dataset de entrenamiento,
las teselas que habéis puesto no tienen solape, verdad?
Sí, sí, sí.
Tiene un pequeño solape.
Es que la segmentación semántica, aunque sean modelos o
seres net o lo que sea que no habéis especificado
que que rece y debajo o ligne net
set snet.
El modelo red está hecho sobre una base
con un tapón de con 34 34.
Cuando no hay solape
en los bordes.
La segmentación semántica funciona mal.
Ese detalle parece tonto, pero es muy importante.
¿A qué han estado trabajando?
Pues ahora mismo, a ver, para este caso concreto
hemos estado trabajando sólo los datos de
las dudas que nos ofrece el
lo diré.
El servicio de mapas de Google es de los datos que hemos estado descargando.
Es una resolución de un metro a un metro.
Vale, luego la vez teorización te habrá quedado fea.
No, no, no ha quedado mal.
A ver si que es verdad que al ser datos etiquetados,
al ser etiquetados hay algunas partes que
que te metes cosas por cosa que no,
ya que se te ha metido un bucle que ya la segmentación automática
que hemos hecho con el modelo que a mí me vale supervisado, vale, no me refería yo.
¿Luego ya una vez que hemos hecho ese modelo,
luego la segmentación a la que tentación ha quedado bastante bien, eh?
La diferencia, la diferencia.
Si la inferencia final ha quedado bastante bien,
pues también es verdad que en este caso hemos trabajado al final con esos datos de
del modelo array.
Vale,
cuando ya nos vamos a imágenes de satélite, entonces sí
que tenemos que tener en cuenta otra serie
de peculiaridades en este,
en este caso, al trabajar con esas imágenes, este Terrain,
la segmentación ha sido bastante, bastante buena.
Bastante buena la verdad.
¿Y solo habéis entrenado con los de una isla,
no habéis utilizado distintos tipos de texturas?
No, porque es que es una cosa que no he hecho, es una cosa que he dicho que
aquí me he centrado solamente en las Islas Canarias.
No he ido a globalizar.
Si hubiera querido globalizarse así que hubiera tenido que haber
hecho un dataset variado, teniendo en cuenta distintas
partes del mundo, distintas caracterizaciones.
Entonces en este caso
yo como en vez de enteraba solamente la Isla de La Palma, en el caso de uso
era enfocarme solamente en mar, algo muy concreto
era algo muy sencillo.
Entonces va a tener el
el dataset del conjunto de datos de entrenamiento y me centré en una
en otra isla que es la isla de La Gomera, que es una isla muy próxima.
Entonces no tuve tampoco, a mucha diferencia de
el origen del mismo volcánico.
¡Enhorabuena!
Y ya puestos, y yo quería preguntar
aquí con el la línea de la costa,
pues algunos datos eran de pleamar, otros de bajamar.
¿Qué? ¿Qué?
¿Cómo se plantea eso?
Porque esa resolución, si hay diferencias, si cada que hay diferencias,
si a ver, cada una de ellas depende, depende del estudio que quieras hacer,
si lo que quieres hacer es un estudio de
de diferencias o erosión de la línea de costa,
pues te tienes que centrar mucho en un algo muy concreto, porque la la
la erosión de la isla de Costa y el
depende cuando capturar las imágenes, pues va a haber mucha diferencia.
Depende de si sea pleamar,
no va a haber, va a tener mucha diferencia.
Pero a ver, es que el objetivo era tener solamente lo que sería
una línea de costa para de alguna manera caracterizar
de una forma geográfica esa línea de costa
para una manera de
de esto.
En nuestro caso concreto, el primer ejercicio que
quisimos emplear esto era para un modelo que estábamos
entrenando, que era el modelo de detección de barcos.
Entonces teníamos un problema de que ese modelo de detección de barcos
lo que nos hacía era muchas veces obtener falsos positivos
dentro de tierra.
Cuando estábamos tratando puertos no tenía modelo.
Entonces que tenías que hacer por el meter, meterle una máscara,
meterle algo que te dijera que era tierra, que era agua.
¿Entonces no teníamos una manera inicial
de obtener esa máscara entonces y si tirabas de
de datos de línea de Costa Públicas?
Pues no tenías esa definición en muchas zonas del mundo.
Entonces era mucho mejor tener nuestra propia línea de costa muy bien marcada,
que nos permitiera
hacer una discreta ización de esos falsos positivos
y eliminar esos falsos positivos.
Entonces, para ese tipo de
ejercicio, pues sí, pero si lo que queremos hacer es un
estudio de erosión de la línea de costa, pues bueno, eso es otra cosa.
Estamos nosotros para hacer ese estudio más pormenorizado.
Si mirando puertos que cambian constantemente.
Además hay zonas en en Australia que están cambiando
los bancos de arena constantemente y ya vamos con toda la potencia
y se cogen imágenes ya de manera adhoc.
Es decir,
cuando está la marea alta aquí va a haber pasarelas, pero está todo.
No es una solución rápida para no, eso ya es algo muy pormenorizado.
Esto es verdad que sale justo de esa necesidad de decir oye,
es que cada vez que vamos a hacer la detección de barcos
nos sale todo lo que está en la Tierra.
Tiene que haber alguna forma.
Nos vamos a buscar las líneas de costa
a los Open source y vemos que son, con perdón, una castaña.
Pues vamos a hacerlo en la nuestra y de ahí sale todo.
Intentando
solucionar una cosa, empezamos a encontrar otras.
Son conceptos completamente distintos.
Cuando dijeron que se toman imágenes desde satélites
y que se pueden hacer mediciones sobre esas imágenes.
Por ejemplo, si una persona quiere hacer un proyecto
y quiere tomar las imágenes,
no quiero decir las mediciones de una zona,
yo puedo coger esas imágenes y tomar mediciones,
o sea, de cualquier parte de Si te refieres a lo que tenemos
en catálogo, si estás pensando algo que esté fuera de España,
si por ejemplo
Islandia,
lo que tendrías que hacer es ir a través
de hacer parte inicial y ver si lo tenemos en el catálogo.
Y una opción de la ESA que te permite lanzar una pequeña área
y que nosotros te la capturemos y luego ya tú la recoges de los servidores de las.
Y eso es totalmente gratuito.
¿Podrías pasar la diapositiva por favor?
Es que es que luego pasan el vídeo ya
es esa.
¿También dijiste que tenían en Chile, verdad?
Sí, sí, tenemos que ver. Tenemos.
A ver.
Está todo lo que hay en catálogo, Tú lo puedes buscar a través de un área
desde el 2014, tú buscas y te dice lo que hay.
Tenemos también un catálogo externo de SAT.
Si entras dentro de la web de SAT hay un catálogo externo,
pero luego las reglas de petición de la ESA las tienen publicitadas.
Es tan sencillo como entrar, rellenar un formulario,
buscar, ver si lo hay y lo que vas a tener.
Es una imagen harto rectificada por nosotros.
¿Tan sencillo?
¿Es una duda
o no va a ser?
Y yo tengo entendido que, por ejemplo,
un ingeniero civil necesita hacer mediciones, no,
esto podría servir
muchísimo, pero no es como digo,
podría.
No se necesita medir un área para hacer un puente.
Podría utilizarlo como herramienta.
Sería una capa adicional. Claro.
Vale.
Muchísimas gracias.
Después de medidas,
estamos chicos.
Gracias.
Creo que ha sido ya la última charla antes de final de año.
Gracias por.
Por atendernos a vosotros.
Por invitarnos.
Ha sido un placer. Y.