Det blir liksom ingen riktig jul utan en riktigt grön och fin julgran. För att hitta den måste vi ge oss ut i skogen för att inventera och utvärdera beståndet. Eller måste vi verkligen det? I digitaliseringens tidevarv borde vi väl kunna ta hjälp av teknik för att slippa det här manuella arbetet i snöig skogsterräng?

Javisst kan vi det. Om vi kombinerar GIS med AI och deep learning. Det går till ungefär så här:

  1. Vi behöver grundinformation att utgå från och samlar in bilder över ett skogsområde med hjälp av drönare
  2. Drönarbilderna och data om den perfekta julgranens färg, höjd och hälsa används som referens för att träna en AI-modell
  3. Den färdiga modellen lyfts in i vårt GIS för att peka ut alla fina granar och visualisera var de finns
  4. En digital karta görs tillgänglig via en app och vi kan gå direkt ut till den plats där vi kan hämta den finaste granen i stan
Gränssnitt Detect Objects

Ökat värde av data när AI och GIS samverkar

Bakom den här mycket förenklade beskrivningen av ett arbetsflöde döljer sig två IT-förkortningar – GIS (geografiska informationssystem) och AI (artificiell intelligens) – som när de samverkar ökar förutsättningarna att omvandla data till värdefull information och verkligt värde.

Plattform som hanterar och förädlar data

En modern och komplett GIS-plattform, som vårt ArcGIS, innehåller verktyg som tar en organisations förmåga att hantera, sammanlänka och visualisera data till helt nya nivåer.

Ta det här fallet med julgranarna till exempel. Här använder vi den av plattformens appar som är skräddarsydd för att ta hand om drönarbilder. Vi applicerar en extern deep learning-modell (AI) på plattformens desktopapplikation för att förädla och redigera vårt data. Resultatet delas med personal i fält via digitala kartor som publiceras i en av portalens fältappar.

Länktips: