Los mapas de DigitalGlobe, a la puerta de nuevas oportunidades con el análisis de IBM SPSS

DigitalGlobe es el proveedor líder de productos y servicios de imágenes satelitales de alta resolución. Entre algunos de sus clientes, se cuentan la NASA y Google Earth. La compañía reúne imágenes de más de dos millones de kilómetros cuadrados de la Tierra a diario desde tres satélites y buscaba optimizar la entrega de fotos sin mácula a sus clientes, mediante la automatización del hallazgo de cielos nublados. El algoritmo de detección que utilizaban era demasiado proclive al error y requería la revisión manual por parte del staff de miles de fotos cada día. “En los primeros tests realizados, observamos que con la solución IBM SPSS redujimos en un 90% la cantidad de imágenes que requieren revisión manual”, expresó Chris Padwick, científico principal de DigitalGlobe.

analitica-imagenes-satelitalesCon base en Colorado, Estados Unidos, Digital Globe cuenta entre sus clientes a la NASA, a compañías de planificación urbana y a organismos de defensa e inteligencia. Sus productos se utilizan asimismo para tecnología de navegación y aplicaciones de mapas online, como Google Maps.

DigitalGlobe utiliza IBM SPSS Statistics y IBM SPSS Modeler para construir un nuevo sistema de aprendizaje computarizado, llamado Advanced Cloud Cover Assessment (ACCA), diseñado para minimizar el volumen de revisión manual necesaria con la que se detectan nubes en las imágenes satelitales de la Tierra, que los clientes no desean pagar por fotos con sombras.

“La compañía redujo la tasa de clasificación de falsos positivos para fotografías sin nubes desde una en cinco a sólo una cada mil. Una mayor precisión le permitirá erradicar en un 90% la revisión manual de imágenes, lo que supone un ahorro importante en horas-hombre”, explicó Padwick.

“Para hacer una analogía con un proceso de manufactura, si la imagen fuera la parte que está siendo fabricada, entonces los píxeles de la imagen cubiertos por nubes representan el defecto del producto. Estas fallas deben ser identificadas, clasificadas y almacenadas en el sistema imagen por imagen para asegurarnos de que entregamos la mejor calidad de producto a nuestros clientes”, agregó el científico.

“De entre todas las soluciones que evaluamos, la de IBM SPSS fue la única que pudo trabajar sin problemas con vastos volúmenes de datos. Además tiene una interfaz de usuario muy intuitiva, que hizo fácil para los usuarios construir modelos incluso si no conocían el software”, comentó el responsable del proyecto.

Desde las imágenes a la información
DigitalGlobe anticipa que la nueva solución de IBM SPSS formará una parte muy importante de la estrategia de expansión de la compañía, que se basa en la transición de entrega de imágenes satelitales a la entrega de información valiosa.

“Nuestro objetivo es tomar la imagen desde el satélite, pasarla luego por un sofisticado motor de clasificación y recibir información detallada de lo que la imagen contiene realmente. Con estos datos, podremos ayudar a los clientes a responder, por ejemplo, cuál es la tasa de cambio urbano en Beijing durante los últimos tres años, qué especies de árboles componen una región boscosa específica o cuál es la profundidad del mar saliendo de la costa de Doha, en Qatar”, concluyó Padwick.

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