I costi per immagini ad alta definizione potrebbero non essere più un problema. Il che significa fare un grande passo avanti verso la condivisione dei dati dello Spazio, open source.
Tutto merito a quanto pare di un team di esperti della London’s Global University, capaci di rendere credibile il progetto WorldStrat, pronto per essere rivelato al mondo intero nella prossima conferenza NeurIPS 2022, in programma a New Orleans.
Sfruttando i dati raccolti dall’Agenzia Spaziale Europea, il team della London’s Global University è riuscito a creare un set di dati open source globale di immagini della Terra ad alta risoluzione, il più completo e approfondito mai visto, nel suo genere. Quasi 10.000 km2 di immagini satellitari gratuite sono incluse nel set di dati WorldStrat: dalle calotte calotte polari alle città di tutte le dimensioni, passando per quasi 10.000 km2 di terreni agricoli, prati e foreste.
Anche località nel Sud del mondo e quelle che necessitano di aiuti umanitari sono incluse nel set di dati gratuiti, quindi a disposizione di tutti, della London’s Global University. Queste regioni finora erano troppo spesso sottorappresentate nelle immagini satellitari, nella maggior parte dei casi raccolte scopi commerciali e mettono in risalto in modo sproporzionato le regioni più ricche.
Secondo gli scienziati dellaLondon’s Global University, lo studio intrapreso e il progetto WorldStrat sviluppato, consentirà l’analisi globale del terreno determinanti per affrontare al meglio le sfide globali legate al cambiamento climatico, ma anche ai quei disastri naturali dove l’uomo non c’entra nulla. Non solo. Sarà utile per la gestione delle risorse naturali e la pianificazione urbana, con una netta riduzione dei costi. Lo sviluppo di WorldStrat è iniziato nel 2021 ed è stato scaricato oltre 3.000 volte dalla sua uscita nel giugno 2022. Il responsabile del progetto, il dottor Julien Cornebise del dipartimento di informatica dell’University College di Londra, si spiega così: “La combinazione di immagini commerciali ad alta risoluzione e apprendimento automatico ha un enorme potenziale per consentire analisi a livello planetario, che potrebbero aiutare ad affrontare tutti i tipi di sfide globali – spiega – il problema è che i dati commerciali sono spesso bloccati dietro un paywall“.
Il progetto è stato reso possibile dal programma Third Party Missions (TPM) dell’Agenzia spaziale europea, che ha reso disponibili gratuitamente dati che altrimenti sarebbero stati molto costosi. Gli accordi TPM ora in vigore coprono oltre 60 strumenti su più di 50 missioni. Il team ha utilizzato le informazioni dei satelliti Airbus SPOT 6 e SPOT 7 commissionati dall’ESA, che sono stati lanciati rispettivamente nel 2012 e nel 2014.
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