{"id":11618,"date":"2025-05-25T23:15:55","date_gmt":"2025-05-25T21:15:55","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=11618"},"modified":"2025-05-25T23:15:55","modified_gmt":"2025-05-25T21:15:55","slug":"tarkat-tekoalymallit-luokittelevat-topografisen-kartoituksen-nopeammin-kuin-perinteiset","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/","title":{"rendered":"Tarkat teko\u00e4lymallit luokittelevat topografisen kartoituksen nopeammin kuin perinteiset menetelm\u00e4t"},"content":{"rendered":"

Indonesia, yli 17 000 saaren valtio, joka ulottuu 1,9 miljoonan neli\u00f6kilometrin alueelle, on kriittisen haasteen edess\u00e4 luodessaan yksityiskohtaisia karttoja kehitystavoitteidensa tukemiseksi.<\/p>\n

Koska vain 3% maasta on laajamittaisten topografisten karttojen (mittakaava 1:5000) peitossa, perinteiset menetelm\u00e4t, kuten manuaalinen stereokuvaus ja kentt\u00e4tutkimukset, ovat liian hitaita vastaamaan kaupunkisuunnittelun, katastrofien hallinnan ja ymp\u00e4rist\u00f6nsuojelun kiireellisiin tarpeisiin.<\/p>\n

Uraauurtava tutkimus julkaistiin vuonna\u00a0Kaukokartoitus<\/em> vuonna 2025 tarjoaa ratkaisun: syv\u00e4oppimiskehyksen, joka automatisoi maapeitteen luokittelun eritt\u00e4in tarkkojen satelliittikuvien avulla.<\/p>\n

Indonesian kartoittamisen haaste Topografia<\/strong><\/h2>\n

Indonesian koko ja monimutkaisuus tekev\u00e4t kartoituksesta valtavan teht\u00e4v\u00e4n. Kansallisesta kartoituksesta vastaava Paikkatietovirasto (BIG) tuottaa t\u00e4ll\u00e4 hetkell\u00e4 vuosittain 13 000 neli\u00f6kilometri\u00e4 topografisia karttoja.<\/p>\n

T\u00e4ll\u00e4 vauhdilla koko maan kartoittaminen veisi yli vuosisadan. Vaikka mets\u00e4alueet \u2013 jotka peitt\u00e4v\u00e4t l\u00e4hes puolet Indonesiasta \u2013 j\u00e4tett\u00e4isiin pois, j\u00e4ljell\u00e4 olevan maaston kartoittaminen veisi silti 60 vuotta.<\/p>\n

T\u00e4m\u00e4 hidas edistyminen on ristiriidassa kansallisten prioriteettien, kuten\u00a0Yhden kartan k\u00e4yt\u00e4nt\u00f6<\/em>, joka otettiin k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n vuonna 2016 karttojen standardoimiseksi eri sektoreilla ja maank\u00e4yt\u00f6n ristiriitojen v\u00e4ltt\u00e4miseksi. T\u00e4m\u00e4n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n skaalaaminen 1:5000-karttoihin on v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4t\u00f6nt\u00e4, mutta kaukana aikataulusta j\u00e4ljess\u00e4.<\/p>\n

Topografiset kartat<\/strong>\u00a0ovat yksityiskohtaisia esityksi\u00e4 maan pinnan luonnollisista ja ihmisen tekemist\u00e4 ominaisuuksista, mukaan lukien korkeus (m\u00e4et, laaksot), vesist\u00f6t, tiet, rakennukset ja kasvillisuus.<\/p>\n

Ne toimivat perustavanlaatuisina ty\u00f6kaluina infrastruktuurisuunnittelussa, katastrofivalmiuksissa ja ymp\u00e4rist\u00f6n seurannassa. Indonesiassa n\u00e4iden karttojen luominen mittakaavassa 1:5000 (jossa 1 cm kartalla vastaa 50 metri\u00e4 maanpinnalla) on kriittisen t\u00e4rke\u00e4\u00e4 tarkkuuden kannalta esimerkiksi tienrakennuksessa tai tulvamallinnuksessa.<\/p>\n

\"Indonesian<\/p>\n

Maanpeitetiedot<\/strong>, topografisten karttojen osajoukko, viittaa maan pinnalla olevaan fyysiseen materiaaliin, kuten metsiin, kaupunkialueisiin tai veteen. Toisin kuin\u00a0maank\u00e4ytt\u00f6<\/em>\u00a0(joka kuvaa, miten ihmiset k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t maata, esim. asuin- tai teollisuusalueet), maa keskittyy havaittaviin ominaisuuksiin.<\/p>\n

Tarkat maapeitekartat auttavat hallituksia seuraamaan mets\u00e4katoa, valvomaan kaupunkien levi\u00e4mist\u00e4 tai arvioimaan maatalouden tuottavuutta. Perinteisesti analyytikot merkitsev\u00e4t n\u00e4m\u00e4 ominaisuudet manuaalisesti pikseli pikselilt\u00e4 k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 ilmakuvia tai satelliittikuvia, mik\u00e4 on sek\u00e4 aikaa viev\u00e4 ett\u00e4 altis inhimillisille virheille.<\/p>\n

Esimerkiksi teiden tai pienten rakennusten tunnistaminen tihe\u00e4sti asutuilla kaupunkialueilla voi vied\u00e4 p\u00e4ivien pikkutarkan ty\u00f6n. Vuoden 2025 tutkimus ratkaisee t\u00e4m\u00e4n pullonkaulan korvaamalla manuaalisen ty\u00f6n teko\u00e4lyll\u00e4, erityisesti syv\u00e4oppimisella, maapeitteen luokittelun automatisoimiseksi.<\/p>\n

Teko\u00e4lypohjainen satelliittikuvien analyysi\u00a0<\/strong><\/h2>\n

Tutkimus keskittyi testitapauksena Mataram Cityyn, pieneen mutta monimuotoiseen kaupunkialueeseen Lombokin saarella. Tiimi k\u00e4ytti\u00a0Plejadien satelliittikuvat<\/strong>\u00a0vuodelta 2015, joka sis\u00e4lsi korkean resoluution pankromaattista (0,5 metri\u00e4) ja monispektrist\u00e4 (2 metri\u00e4) dataa.<\/p>\n

Pankromaattiset kuvat tallentavat hienoja spatiaalisia yksityiskohtia harmaas\u00e4vyiss\u00e4, kun taas monispektrikuvat tarjoavat v\u00e4ri- ja infrapunatietoa tietyill\u00e4 aallonpituusalueilla (esim. punainen, vihre\u00e4, sininen, l\u00e4hi-infrapuna).<\/p>\n

Yhdist\u00e4\u00e4kseen n\u00e4m\u00e4 vahvuudet tutkijat k\u00e4yttiv\u00e4t panorointitekniikkaa, jossa korkean resoluution harmaas\u00e4vykuvat yhdistet\u00e4\u00e4n matalamman resoluution v\u00e4rikuviin. T\u00e4m\u00e4 prosessi tuotti ter\u00e4vi\u00e4 ja yksityiskohtaisia kuvia 0,5 metrin resoluutiolla, mik\u00e4 sopii erinomaisesti pienten ominaisuuksien, kuten teiden tai yksitt\u00e4isten rakennusten, havaitsemiseen.<\/p>\n

Panorointiter\u00e4v\u00f6itys on elint\u00e4rke\u00e4\u00e4, koska se s\u00e4ilytt\u00e4\u00e4 monispektristen tietojen rikkaan spektritiedon ja parantaa samalla spatiaalista selkeytt\u00e4 varmistaen, ett\u00e4 v\u00e4rit kohdistuvat tarkasti fyysisiin ominaisuuksiin.<\/p>\n

Seuraavaksi tiimi otti kuvista lis\u00e4tietoja luokittelun tarkkuuden parantamiseksi. He laskivat normalisoidun differentiaalisen kasvillisuusindeksin (NDVI), joka on l\u00e4hi-infrapunan (NIR) ja punaisen valon heijastuksesta johdettu kasvien terveyden mittari.<\/p>\n

Terve kasvillisuus heijastaa enemm\u00e4n l\u00e4hi-infrapunavaloa ja absorboi enemm\u00e4n punaista valoa klorofyllin aktiivisuuden ansiosta. Kaava\u00a0NDVI=(NIR\u2212Punainen)\/(NIR+Punainen)<\/span>NDVI<\/span><\/span>=<\/span><\/span>(<\/span>L\u00e4hi-infrapuna<\/span><\/span>\u2212<\/span><\/span>Punainen<\/span><\/span>)<\/span>\/<\/span>(<\/span>L\u00e4hi-infrapuna<\/span><\/span>+<\/span><\/span>Punainen<\/span><\/span>)<\/span><\/span><\/span><\/span>\u00a0tuottaa arvoja v\u00e4lill\u00e4 -1 ja 1, miss\u00e4 korkeammat arvot osoittavat tihe\u00e4mp\u00e4\u00e4 ja terveellisemp\u00e4\u00e4 kasvillisuutta.<\/p>\n

NDVI on korvaamaton ty\u00f6kalu metsien, viljelysmaiden ja kaupunkien viheralueiden erottamiseen. Esimerkiksi t\u00e4ss\u00e4 tutkimuksessa NDVI auttoi erottamaan rehev\u00e4t istutukset paljaasta maaper\u00e4st\u00e4.<\/p>\n

Tekstuurianalyysi<\/strong>\u00a0oli toinen t\u00e4rke\u00e4 askel. K\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 harmaas\u00e4vyist\u00e4 yhteisesiintymismatriisia (GLCM) tutkijat kvantifioivat kuvien kuvioita, kuten peltojen karheutta verrattuna p\u00e4\u00e4llystettyjen teiden tasaisuuteen.<\/p>\n

GLCM toimii analysoimalla, kuinka usein kuvassa esiintyy pikselipareja, joilla on tietyt arvot ja spatiaaliset suhteet (esim. vaakasuunnassa vierekk\u00e4in). T\u00e4st\u00e4 matriisista voidaan saada mittareita, kuten\u00a0homogeenisuus<\/em>\u00a0(pikseliarvojen yhdenmukaisuus),\u00a0kontrasti<\/em>\u00a0(paikalliset intensiteetin vaihtelut) ja\u00a0entropia<\/em>\u00a0(pikselijakauman satunnaisuus) lasketaan.<\/p>\n

N\u00e4m\u00e4 tekstuurimittarit auttoivat teko\u00e4lymallia erottamaan toisistaan samann\u00e4k\u00f6iset maapeitetyypit \u2013 esimerkiksi asfalttitiet ja tummat maalaikut.<\/p>\n

Yksinkertaistaakseen dataa tiimi sovelsi\u00a0P\u00e4\u00e4komponenttianalyysi (PCA)<\/strong>, tekniikka, joka tunnistaa merkitt\u00e4vimm\u00e4t kuviot tietojoukosta. PCA v\u00e4hent\u00e4\u00e4 redundanssia muuntamalla korreloivia muuttujia (esim. useita tekstuurivy\u00f6hykkeit\u00e4) pienemm\u00e4ksi joukoksi korreloimattomia komponentteja.<\/p>\n

T\u00e4ss\u00e4 tutkimuksessa PCA tiivisti viisi tekstuurivy\u00f6hykett\u00e4 kahteen p\u00e4\u00e4komponenttiin s\u00e4ilytt\u00e4en samalla alkuper\u00e4isest\u00e4 tiedosta 95%. T\u00e4m\u00e4 virtaviivaisti syv\u00e4oppimismallin sy\u00f6tt\u00f6\u00e4 parantaen sek\u00e4 tarkkuutta ett\u00e4 laskennallista tehokkuutta.<\/p>\n

U-Netin syv\u00e4oppiminen maanpeitteen parissa <\/strong>Topografia<\/strong><\/h2>\n

Tutkimuksen ydin oli syv\u00e4oppimismalli, joka perustui U-Net-arkkitehtuuriin, joka on er\u00e4\u00e4nlainen konvoluutiohermoverkko (CNN), jota k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n laajalti kuvien segmentointiteht\u00e4viss\u00e4.<\/p>\n

U-muotoisen rakenteensa mukaan nimetty U-Net koostuu kahdesta p\u00e4\u00e4osasta: enkooderista, joka analysoi kuvaa ja erottaa siit\u00e4 hierarkkisia ominaisuuksia (esim. reunat ja tekstuurit), ja dekooderista, joka rekonstruoi kuvan pikselikohtaisilla tunnisteilla.<\/p>\n

Enkooderi k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 konvoluutiokerroksia ja yhdist\u00e4mist\u00e4 kuvan alasn\u00e4ytteist\u00e4miseen, jolloin tallennetaan laajoja kuvioita, kun taas dekooderi yl\u00f6sp\u00e4in n\u00e4ytteist\u00e4\u00e4 dataa palauttaakseen spatiaalisen resoluution. Yhteyksien ohittaminen enkooderi- ja dekooderikerrosten v\u00e4lill\u00e4 s\u00e4ilytt\u00e4\u00e4 hienot yksityiskohdat, mik\u00e4 mahdollistaa tarkan rajojen tunnistuksen \u2013 kriittinen ominaisuus kapeiden teiden tai ep\u00e4s\u00e4\u00e4nn\u00f6llisen muotoisten rakennusten kartoituksessa.<\/p>\n

\"Maanpeiteluokkien<\/p>\n

Malli k\u00e4ytti ResNet34-runkoverkkoa \u2013 esikoulutettua verkkoa, joka on tunnettu syvyydest\u00e4\u00e4n ja tehokkuudestaan. ResNet34 kuuluu j\u00e4\u00e4nn\u00f6sverkkojen perheeseen, joka ottaa k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n "oikoteit\u00e4" kerrosten ohittamiseksi ja lievent\u00e4\u00e4 siten katoavan gradientin ongelmaa (jossa syv\u00e4t verkot kamppailevat oppimisen kanssa koulutuksen aikana tapahtuvien p\u00e4ivitysten v\u00e4henemisen vuoksi).<\/p>\n

Hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 ResNet34:n kyky\u00e4 tunnistaa monimutkaisia kuvioita ImageNetist\u00e4 (massiivinen kuvatietokanta), malli vaati v\u00e4hemm\u00e4n harjoitusdataa ja aikaa sopeutuakseen satelliittikuviin.<\/p>\n

Mallin kouluttamiseen tarvittiin 1 440 kuvalaattaa, joista jokainen oli kooltaan 512 \u00d7 512 pikseli\u00e4 ja jotka kattoivat kuusi maanpeiteluokkaa: rakennukset, tiet, maatalousmaa, paljas maa, istutukset ja vesist\u00f6t.<\/p>\n

Aineistossa oli luontaisia ep\u00e4tasapainoja; tiet ja vesist\u00f6t muodostivat vain 3,7% ja 4,2% otoksista, kun taas rakennukset ja maatalousmaa muodostivat kumpikin yli 25%. T\u00e4st\u00e4 haasteesta huolimatta mallia koulutettiin 200 epookin ajan \u2013 tasapaino tarkkuuden ja laskentakustannusten v\u00e4lill\u00e4 \u2013 ja er\u00e4koko oli 2 muistirajoitusten vuoksi.<\/p>\n

An\u00a0aikakausi<\/strong>\u00a0viittaa harjoitusdatan yhteen t\u00e4ydelliseen l\u00e4pikulkuun mallin l\u00e4pi, kun taas\u00a0er\u00e4n koko<\/strong>\u00a0m\u00e4\u00e4ritt\u00e4\u00e4, kuinka monta n\u00e4ytett\u00e4 k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n ennen mallin parametrien p\u00e4ivitt\u00e4mist\u00e4. Pienemm\u00e4t er\u00e4koot v\u00e4hent\u00e4v\u00e4t muistin k\u00e4ytt\u00f6\u00e4, mutta voivat hidastaa koulutusta.<\/p>\n

Karttojen parantaminen morfologisella prosessoinnilla<\/strong><\/h2>\n

Parhaatkin teko\u00e4lymallit tuottavat virheit\u00e4, kuten yksitt\u00e4isten pikseleiden virheellist\u00e4 luokittelua tai rosoisten reunojen luomista ominaisuuksien ymp\u00e4rille. T\u00e4m\u00e4n korjaamiseksi tutkijat k\u00e4yttiv\u00e4t morfologista prosessointia, tekniikkaa, joka tasoittaa ep\u00e4t\u00e4ydellisyyksi\u00e4 esimerkiksi eroosion ja laajennuksen avulla.<\/p>\n

Eroosio poistaa ohuita pikselikerroksia kohteiden rajoista, jolloin pienetkin v\u00e4\u00e4rin luokitellut alueet poistuvat. Dilataatio puolestaan lis\u00e4\u00e4 pikseleit\u00e4 laajentaakseen kohteiden rajoja ja t\u00e4ytt\u00e4\u00e4kseen aukkoja lineaarisissa ominaisuuksissa, kuten teiss\u00e4.<\/p>\n

N\u00e4m\u00e4 operaatiot perustuvat kuvan p\u00e4\u00e4ll\u00e4 liukuvaan j\u00e4sent\u00e4v\u00e4\u00e4n elementtiin (pieneen matriisiin), joka muokkaa pikseliarvoja. N\u00e4iden operaatioiden optimaalinen ytimen koko (5 \u00d7 5 pikseli\u00e4) m\u00e4\u00e4ritettiin semivarianssianalyysill\u00e4, geostatistisella menetelm\u00e4ll\u00e4, joka kvantifioi kuvien spatiaalisia kuvioita.<\/p>\n

Semivarianssi mittaa, kuinka paljon pikseliarvot eroavat toisistaan eri et\u00e4isyyksill\u00e4, mik\u00e4 auttaa tunnistamaan mittakaavan, jossa tekstuurin ominaisuudet (esim. rakennusrypp\u00e4\u00e4t) ovat selkeimmin erottuvia.<\/p>\n

Teko\u00e4ly parantaa kartoituksen nopeutta ja tarkkuutta<\/strong><\/h2>\n

Malli saavutti alkutarkkuuden 84% (kappa-pisteet<\/strong>\u00a0= 0,79), joka nousi j\u00e4lkik\u00e4sittelyn j\u00e4lkeen arvoon 86% (kappa = 0,81).\u00a0kappa-pisteet<\/strong>\u00a0(Cohenin kappa) mittaa ennustettujen ja todellisten luokitusten v\u00e4list\u00e4 yhteensopivuutta ottaen huomioon satunnaisuuden.<\/p>\n

Pistem\u00e4\u00e4r\u00e4 0,81 osoittaa \u201cl\u00e4hes t\u00e4ydellist\u00e4\u201d yht\u00e4pit\u00e4vyytt\u00e4, ylitt\u00e4en \u201cmerkitt\u00e4v\u00e4n\u00e4\u201d pidetyn vaihteluv\u00e4lin 0,61\u20130,80. Vesist\u00f6t ja istutukset luokiteltiin l\u00e4hes t\u00e4ydellisell\u00e4 tarkkuudella (97% ja 96%), kun taas tiet \u2013 joiden haasteena oli niiden ohut, lineaarinen muoto ja varjot \u2013 saavuttivat tason 85%.<\/p>\n

\"Teko\u00e4ly<\/p>\n

My\u00f6s rakennukset ja maatalousmaa p\u00e4rj\u00e4siv\u00e4t hyvin, F1-pisteill\u00e4 88% ja 83%. F1-pistem\u00e4\u00e4r\u00e4, tarkkuuden ja kattavuuden harmoninen keskiarvo, tasapainottaa v\u00e4\u00e4r\u00e4t positiiviset ja v\u00e4\u00e4r\u00e4t negatiiviset tulokset, mik\u00e4 tekee siit\u00e4 ihanteellisen ratkaisun ep\u00e4tasapainoisten tietojoukkojen arviointiin.<\/p>\n

Tehokkuuden parannukset olivat viel\u00e4kin huomattavampia. Perinteinen stereokuvaus, jossa kohteet nimet\u00e4\u00e4n manuaalisesti 3D-ilmakuvissa, kest\u00e4\u00e4 yhdeks\u00e4n p\u00e4iv\u00e4\u00e4 karttalehte\u00e4 (5,29 km\u00b2) kohden rakennusten ja kasvillisuuden osalta.<\/p>\n

Teko\u00e4lypohjainen l\u00e4hestymistapa lyhensi t\u00e4m\u00e4n 43 minuuttiin arkkia kohden \u2013 250-kertainen parannus. Mallin kouluttaminen vaati aluksi 17 tuntia, mutta kouluttamisen j\u00e4lkeen se pystyi luokittelemaan laajoja alueita minimaalisella ihmisen puuttumisella. J\u00e4rjestelm\u00e4n skaalaaminen voisi antaa Indonesialle mahdollisuuden kartoittaa 9 000 km\u00b2 vuodessa, mik\u00e4 lyhent\u00e4isi arvioitua valmistumisaikaa yli sadasta vuodesta vain 15 vuoteen.<\/p>\n

Teko\u00e4lykartoitus edist\u00e4\u00e4 globaalia kest\u00e4vyytt\u00e4<\/strong><\/h2>\n

Vaikutukset ulottuvat paljon Indonesian ulkopuolelle. Automatisoitu maapeiteluokitus tukee maailmanlaajuisia toimia, kuten YK:n kest\u00e4v\u00e4n kehityksen tavoitteita (SDG). Esimerkiksi mets\u00e4kadon (SDG 15) tai kaupunkien laajenemisen (SDG 11) seuranta nopeutuu ja tarkentuu.<\/p>\n

Katastrofialttiilla alueilla, kuten tulva-alueilla, ajantasaiset kartat voivat tunnistaa haavoittuvat yhteis\u00f6t ja suunnitella evakuointireittej\u00e4.<\/p>\n

My\u00f6s maanviljelij\u00e4t hy\u00f6tyv\u00e4t; tarkat maapeitetiedot mahdollistavat t\u00e4sm\u00e4viljelyn, optimoiden vedenk\u00e4ytt\u00f6\u00e4 ja satoja seuraamalla maaper\u00e4n terveytt\u00e4 ja kasvillisuuden stressi\u00e4 NDVI:n avulla.<\/p>\n

Haasteita on kuitenkin edelleen. Mallin suorituskyky aliedustettujen luokkien, kuten teiden, kanssa korostaa tasapainoisen harjoitusdatan tarvetta. Tulevaisuudessa voitaisiin hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 siirto-oppimista, tekniikkaa, jossa yhteen teht\u00e4v\u00e4\u00e4n (esim. yleinen kuvantunnistus) esikoulutettua mallia hienos\u00e4\u00e4det\u00e4\u00e4n tietty\u00e4 sovellusta varten (esim. teiden havaitseminen satelliittikuvissa).<\/p>\n

T\u00e4m\u00e4 v\u00e4hent\u00e4\u00e4 massiivisten merkittyjen tietojoukkojen tarvetta, joiden luominen on kallista. Edistyneiden arkkitehtuurien, kuten U-Net3+:n, joka parantaa ominaisuuksien aggregointia eri mittakaavoissa, tai muuntajapohjaisten mallien (jotka ovat erinomaisia pitk\u00e4n kantaman riippuvuuksien tallentamisessa kuviin), testaaminen voisi parantaa tarkkuutta entisest\u00e4\u00e4n.<\/p>\n

Lidar- (valon havaitseminen ja et\u00e4isyysmittaus) tai tutkatietojen integrointi voisi kuitenkin my\u00f6s parantaa tuloksia, erityisesti pilvisill\u00e4 alueilla, joilla optisten satelliittien toiminta on vaikeaa.<\/p>\n

Johtop\u00e4\u00e4t\u00f6s: Uusi aikakausi paikkatieteelle<\/h2>\n

T\u00e4m\u00e4 tutkimus on k\u00e4\u00e4nnekohta topografisessa kartoituksessa. Automatisoimalla maapeiteluokittelun maat voivat tuottaa tarkkoja karttoja nopeammin ja halvemmalla kuin koskaan ennen. Indonesiassa t\u00e4m\u00e4 teknologia ei ole vain mukavuus \u2013 se on v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00f6myys nopean kaupungistumisen hallitsemiseksi, metsien suojelemiseksi ja ilmastoon liittyviin katastrofeihin varautumiseksi.<\/p>\n

Teko\u00e4lyn ja satelliittiteknologian kehittyess\u00e4 reaaliaikaisen, korkean resoluution kartoituksen visio on k\u00e4den ulottuvilla, ja se antaa hallituksille ja yhteis\u00f6ille mahdollisuuden rakentaa kest\u00e4v\u00e4mp\u00e4\u00e4 tulevaisuutta.<\/p>\n

Viite<\/strong>Hakim, YF; Tsai, F. Syv\u00e4oppimiseen perustuva maanpeitetietojen erottaminen eritt\u00e4in korkean resoluution satelliittikuvista laajamittaisten topografisten karttojen tuotannon tukemiseksi. Remote Sens. 2025, 17, 473. https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs17030473<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Indonesia, yli 17 000 saaren valtio, joka ulottuu 1,9 miljoonan neli\u00f6kilometrin alueelle, on kriittisen haasteen edess\u00e4 luodessaan yksityiskohtaisia karttoja kehitystavoitteidensa tukemiseksi...<\/p>","protected":false},"author":210249433,"featured_media":11626,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"{title}\n\n{excerpt}\n\n{url}","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1661,1366],"tags":[],"class_list":["post-11618","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-satellite-imagery","category-topography"],"acf":[],"yoast_head":"\nHigh-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional - GeoPard Agriculture<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/tarkat-tekoalymallit-luokittelevat-topografisen-kartoituksen-nopeammin-kuin-perinteiset\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fi_FI\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional - GeoPard Agriculture\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Indonesia, a nation of over 17,000 islands spanning 1.9 million square kilometers, faces a critical challenge in creating detailed maps to support its development goals....\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/tarkat-tekoalymallit-luokittelevat-topografisen-kartoituksen-nopeammin-kuin-perinteiset\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"GeoPard - Precision agriculture Mapping software\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-05-25T21:15:55+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional-1024x576.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"576\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Muhammad Farjad\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@geopardagri\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@geopardagri\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Kirjoittanut\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Muhammad Farjad\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Arvioitu lukuaika\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9 minuuttia\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Muhammad Farjad\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935\"},\"headline\":\"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional\",\"datePublished\":\"2025-05-25T21:15:55+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/\"},\"wordCount\":1728,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/05\\\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"articleSection\":[\"Satellite Imagery\",\"Topography\"],\"inLanguage\":\"fi\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/\",\"name\":\"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional - GeoPard Agriculture\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/05\\\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"datePublished\":\"2025-05-25T21:15:55+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fi\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/05\\\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/05\\\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"width\":1920,\"height\":1080,\"caption\":\"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"name\":\"GeoPard - Precision agriculture software\",\"description\":\"Precision agriculture Mapping software\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\"},\"alternateName\":\"GeoPard\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"fi\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\",\"name\":\"GeoPard Agriculture\",\"alternateName\":\"GeoPard\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/03\\\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/03\\\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1\",\"width\":200,\"height\":200,\"caption\":\"GeoPard Agriculture\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/geopardAgriculture\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/geopardagri\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/geopard-agriculture\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/geopardagriculture\\\/\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935\",\"name\":\"Muhammad Farjad\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g\",\"caption\":\"Muhammad Farjad\"},\"url\":\"#\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Tarkat teko\u00e4lymallit luokittelevat topografisen kartoituksen nopeammin kuin perinteiset menetelm\u00e4t - GeoPard Agriculture","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/tarkat-tekoalymallit-luokittelevat-topografisen-kartoituksen-nopeammin-kuin-perinteiset\/","og_locale":"fi_FI","og_type":"article","og_title":"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional - GeoPard Agriculture","og_description":"Indonesia, a nation of over 17,000 islands spanning 1.9 million square kilometers, faces a critical challenge in creating detailed maps to support its development goals....","og_url":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/tarkat-tekoalymallit-luokittelevat-topografisen-kartoituksen-nopeammin-kuin-perinteiset\/","og_site_name":"GeoPard - Precision agriculture Mapping software","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/","article_published_time":"2025-05-25T21:15:55+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":576,"url":"https:\/\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional-1024x576.png","type":"image\/png"}],"author":"Muhammad Farjad","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@geopardagri","twitter_site":"@geopardagri","twitter_misc":{"Kirjoittanut":"Muhammad Farjad","Arvioitu lukuaika":"9 minuuttia"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/"},"author":{"name":"Muhammad Farjad","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935"},"headline":"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional","datePublished":"2025-05-25T21:15:55+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/"},"wordCount":1728,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","articleSection":["Satellite Imagery","Topography"],"inLanguage":"fi","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/","url":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/","name":"Tarkat teko\u00e4lymallit luokittelevat topografisen kartoituksen nopeammin kuin perinteiset menetelm\u00e4t - GeoPard Agriculture","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","datePublished":"2025-05-25T21:15:55+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fi","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#primaryimage","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","width":1920,"height":1080,"caption":"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/geopard.tech\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"High-Accuracy AI Models Classifies Topographic Mapping Faster Than Traditional"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#website","url":"https:\/\/geopard.tech\/","name":"GeoPard - T\u00e4sm\u00e4viljelyohjelmisto","description":"Tarkkuusviljelyn kartoitusohjelmisto","publisher":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization"},"alternateName":"GeoPard","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/geopard.tech\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"fi"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization","name":"GeoPard Maatalous","alternateName":"GeoPard","url":"https:\/\/geopard.tech\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1","width":200,"height":200,"caption":"GeoPard Agriculture"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/","https:\/\/x.com\/geopardagri","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/geopard-agriculture\/","https:\/\/www.instagram.com\/geopardagriculture\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935","name":"Muhammad Farjad","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g","caption":"Muhammad Farjad"},"url":"#"}]}},"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/High-Accuracy-AI-Models-Classifies-Topographic-Mapping-Faster-Than-Traditional.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pdiCPa-31o","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/users\/210249433"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11618"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11626"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11618"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11618"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11618"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}