{"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":"modele-ai-o-wysokiej-dokladnosci-klasyfikuja-mapowanie-topograficzne-szybciej-niz-tradycyjne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/","title":{"rendered":"Modele sztucznej inteligencji o wysokiej dok\u0142adno\u015bci klasyfikuj\u0105 mapowanie topograficzne szybciej ni\u017c tradycyjne"},"content":{"rendered":"

Indonezja, pa\u0144stwo sk\u0142adaj\u0105ce si\u0119 z ponad 17 000 wysp rozci\u0105gaj\u0105cych si\u0119 na obszarze 1,9 miliona kilometr\u00f3w kwadratowych, stoi przed powa\u017cnym wyzwaniem stworzenia szczeg\u00f3\u0142owych map, kt\u00f3re wspomog\u0105 realizacj\u0119 cel\u00f3w rozwojowych.<\/p>\n

Poniewa\u017c mapy topograficzne na du\u017c\u0105 skal\u0119 (skala 1:5000) pokrywaj\u0105 zaledwie 31 TP3T powierzchni kraju, tradycyjne metody, takie jak r\u0119czne stereoskopowe tworzenie map i pomiary terenowe, s\u0105 zbyt wolne, aby sprosta\u0107 pilnym potrzebom w zakresie planowania urbanistycznego, zarz\u0105dzania katastrofami i ochrony \u015brodowiska.<\/p>\n

Prze\u0142omowe badanie opublikowane w\u00a0Teledetekcja<\/em> in 2025 oferuje rozwi\u0105zanie: struktur\u0119 g\u0142\u0119bokiego uczenia, kt\u00f3ra automatyzuje klasyfikacj\u0119 pokrycia terenu przy u\u017cyciu obraz\u00f3w satelitarnych o bardzo wysokiej rozdzielczo\u015bci.<\/p>\n

Wyzwanie mapowania Indonezji Topografia<\/strong><\/h2>\n

Rozmiar i z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 Indonezji sprawiaj\u0105, \u017ce mapowanie jest monumentalnym zadaniem. Agencja Informacji Geoprzestrzennej (BIG), odpowiedzialna za kartografi\u0119 krajow\u0105, obecnie opracowuje rocznie 13 000 kilometr\u00f3w kwadratowych map topograficznych.<\/p>\n

W tym tempie zmapowanie ca\u0142ego kraju zaj\u0119\u0142oby ponad wiek. Nawet je\u015bli wykluczymy obszary le\u015bne, kt\u00f3re zajmuj\u0105 prawie po\u0142ow\u0119 Indonezji, uko\u0144czenie pozosta\u0142ego terenu i tak zaj\u0119\u0142oby 60 lat.<\/p>\n

Ten powolny post\u0119p koliduje z priorytetami narodowymi, takimi jak\u00a0Polityka jednej mapy<\/em>, wprowadzona w 2016 roku w celu ujednolicenia map w r\u00f3\u017cnych sektorach i unikni\u0119cia konflikt\u00f3w w u\u017cytkowaniu grunt\u00f3w. Skalowanie tej polityki do map w skali 1:5000 jest niezb\u0119dne, ale znacznie op\u00f3\u017anione.<\/p>\n

Mapy topograficzne<\/strong>\u00a0s\u0105 szczeg\u00f3\u0142owymi przedstawieniami naturalnych i stworzonych przez cz\u0142owieka cech powierzchni Ziemi, w tym wysoko\u015bci (wzg\u00f3rza, doliny), zbiornik\u00f3w wodnych, dr\u00f3g, budynk\u00f3w i ro\u015blinno\u015bci.<\/p>\n

Stanowi\u0105 one podstawowe narz\u0119dzia do planowania infrastruktury, reagowania na katastrofy i monitorowania \u015brodowiska. W Indonezji tworzenie tych map w skali 1:5000 (gdzie 1 cm na mapie odpowiada 50 metrom na ziemi) ma kluczowe znaczenie dla precyzji w projektach takich jak budowa dr\u00f3g czy modelowanie powodzi.<\/p>\n

\"Wyzwanie<\/p>\n

Dane dotycz\u0105ce pokrycia terenu<\/strong>, podzbi\u00f3r map topograficznych, odnosi si\u0119 do fizycznego materia\u0142u na powierzchni Ziemi, takiego jak lasy, obszary miejskie lub woda. W przeciwie\u0144stwie do\u00a0u\u017cytkowanie grunt\u00f3w<\/em>\u00a0(opisuje w jaki spos\u00f3b ludzie wykorzystuj\u0105 ziemi\u0119, np. strefy mieszkalne lub przemys\u0142owe), koncentracja na obserwowalnych cechach terenu.<\/p>\n

Dok\u0142adne mapy pokrycia terenu pomagaj\u0105 rz\u0105dom \u015bledzi\u0107 wylesianie, monitorowa\u0107 rozrost miast i ocenia\u0107 produktywno\u015b\u0107 rolnictwa. Tradycyjnie analitycy r\u0119cznie oznaczaj\u0105 te obiekty piksel po pikselu, korzystaj\u0105c ze zdj\u0119\u0107 lotniczych lub satelitarnych, co jest procesem czasoch\u0142onnym i podatnym na b\u0142\u0119dy ludzkie.<\/p>\n

Na przyk\u0142ad identyfikacja dr\u00f3g lub ma\u0142ych budynk\u00f3w w g\u0119sto zaludnionych obszarach miejskich mo\u017ce zaj\u0105\u0107 wiele dni skrupulatnej pracy. Badanie z 2025 roku rozwi\u0105zuje ten problem, zast\u0119puj\u0105c r\u0119czne dzia\u0142ania sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, a w szczeg\u00f3lno\u015bci g\u0142\u0119bokim uczeniem, w celu automatyzacji klasyfikacji pokrycia terenu.<\/p>\n

Analiza obraz\u00f3w satelitarnych oparta na sztucznej inteligencji\u00a0<\/strong><\/h2>\n

Badania skupi\u0142y si\u0119 na mie\u015bcie Mataram, ma\u0142ym, ale zr\u00f3\u017cnicowanym obszarze miejskim na wyspie Lombok, jako przypadku testowym. Zesp\u00f3\u0142 wykorzysta\u0142\u00a0Zdj\u0119cia satelitarne Plejad<\/strong>\u00a0z 2015 r., obejmuj\u0105ce dane panchromatyczne o wysokiej rozdzielczo\u015bci (0,5 metra) i dane multispektralne (2 metry).<\/p>\n

Obrazy panchromatyczne rejestruj\u0105 drobne szczeg\u00f3\u0142y przestrzenne w skali szaro\u015bci, natomiast obrazy wielospektralne dostarczaj\u0105 informacji o kolorze i podczerwieni w okre\u015blonych zakresach d\u0142ugo\u015bci fal (np. czerwony, zielony, niebieski, bliska podczerwie\u0144).<\/p>\n

Aby po\u0142\u0105czy\u0107 te atuty, naukowcy zastosowali technik\u0119 zwan\u0105 pan-sharpening, kt\u00f3ra \u0142\u0105czy dane w skali szaro\u015bci o wysokiej rozdzielczo\u015bci z obrazami kolorowymi o ni\u017cszej rozdzielczo\u015bci. Proces ten pozwoli\u0142 uzyska\u0107 ostre, szczeg\u00f3\u0142owe obrazy o rozdzielczo\u015bci 0,5 metra, idealne do wykrywania ma\u0142ych obiekt\u00f3w, takich jak drogi czy pojedyncze budynki.<\/p>\n

Wyostrzanie panoramiczne jest niezwykle istotne, poniewa\u017c pozwala zachowa\u0107 bogate informacje widmowe zawarte w danych wielospektralnych, a jednocze\u015bnie zwi\u0119kszy\u0107 przejrzysto\u015b\u0107 przestrzenn\u0105, dzi\u0119ki czemu kolory dok\u0142adnie odpowiadaj\u0105 cechom fizycznym.<\/p>\n

Nast\u0119pnie zesp\u00f3\u0142 wyodr\u0119bni\u0142 z obraz\u00f3w dodatkowe informacje, aby poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 klasyfikacji. Obliczyli Znormalizowany R\u00f3\u017cnicowy Wska\u017anik Ro\u015blinno\u015bci (NDVI), miar\u0119 kondycji ro\u015blin, opart\u0105 na odbiciu \u015bwiat\u0142a bliskiej podczerwieni (NIR) i czerwonego.<\/p>\n

Zdrowa ro\u015blinno\u015b\u0107 odbija wi\u0119cej \u015bwiat\u0142a bliskiej podczerwieni i poch\u0142ania wi\u0119cej \u015bwiat\u0142a czerwonego dzi\u0119ki aktywno\u015bci chlorofilu. Formu\u0142a\u00a0NDVI=(NIR\u2212czerwony)\/(NIR+czerwony)<\/span>NDVI<\/span><\/span>=<\/span><\/span>(<\/span>NIR<\/span><\/span>\u2212<\/span><\/span>Czerwony<\/span><\/span>)<\/span>\/<\/span>(<\/span>NIR<\/span><\/span>+<\/span><\/span>Czerwony<\/span><\/span>)<\/span><\/span><\/span><\/span>\u00a0generuje warto\u015bci pomi\u0119dzy -1 i 1, gdzie wy\u017csze warto\u015bci oznaczaj\u0105 g\u0119stsz\u0105, zdrowsz\u0105 ro\u015blinno\u015b\u0107.<\/p>\n

Wska\u017anik NDVI jest nieoceniony w rozr\u00f3\u017cnianiu las\u00f3w, grunt\u00f3w rolnych i miejskich teren\u00f3w zielonych. Na przyk\u0142ad, w tym badaniu, NDVI pom\u00f3g\u0142 odr\u00f3\u017cni\u0107 bujne plantacje od go\u0142ej gleby.<\/p>\n

Analiza tekstury<\/strong>\u00a0By\u0142 to kolejny kluczowy krok. Wykorzystuj\u0105c metod\u0119 statystyczn\u0105 zwan\u0105 macierz\u0105 wsp\u00f3\u0142wyst\u0119powania poziom\u00f3w szaro\u015bci (GLCM), naukowcy okre\u015blili ilo\u015bciowo wzorce w obrazach, takie jak szorstko\u015b\u0107 p\u00f3l uprawnych w por\u00f3wnaniu z g\u0142adko\u015bci\u0105 utwardzonych dr\u00f3g.<\/p>\n

GLCM dzia\u0142a poprzez analiz\u0119 cz\u0119stotliwo\u015bci wyst\u0119powania w obrazie par pikseli o okre\u015blonych warto\u015bciach i relacjach przestrzennych (np. przylegaj\u0105cych do siebie w poziomie). Z tej macierzy wyliczane s\u0105 takie metryki, jak\u00a0jednorodno\u015b\u0107<\/em>\u00a0(jednolito\u015b\u0107 warto\u015bci pikseli),\u00a0kontrast<\/em>\u00a0(lokalne wahania intensywno\u015bci) i\u00a0entropia<\/em>\u00a0(losowo\u015b\u0107 rozk\u0142adu pikseli) s\u0105 obliczane.<\/p>\n

Te dane dotycz\u0105ce tekstury pomog\u0142y modelowi sztucznej inteligencji odr\u00f3\u017cni\u0107 podobnie wygl\u0105daj\u0105ce typy pokrycia terenu \u2014 na przyk\u0142ad odr\u00f3\u017cni\u0107 drogi asfaltowe od fragment\u00f3w ciemnej gleby.<\/p>\n

Aby upro\u015bci\u0107 dane, zesp\u00f3\u0142 zastosowa\u0142\u00a0Analiza g\u0142\u00f3wnych sk\u0142adowych (PCA)<\/strong>, technika identyfikuj\u0105ca najistotniejsze wzorce w zbiorze danych. PCA redukuje redundancj\u0119 poprzez przekszta\u0142canie skorelowanych zmiennych (np. wielu pasm tekstury) w mniejszy zestaw nieskorelowanych komponent\u00f3w.<\/p>\n

W tym badaniu PCA skondensowa\u0142a pi\u0119\u0107 pasm tekstur do dw\u00f3ch g\u0142\u00f3wnych sk\u0142adowych, zachowuj\u0105c jednocze\u015bnie 95% oryginalnych informacji. Usprawni\u0142o to dane wej\u015bciowe dla modelu g\u0142\u0119bokiego uczenia, poprawiaj\u0105c zar\u00f3wno dok\u0142adno\u015b\u0107, jak i wydajno\u015b\u0107 obliczeniow\u0105.<\/p>\n

G\u0142\u0119bokie uczenie U-Net dla pokrycia terenu <\/strong>Topografia<\/strong><\/h2>\n

Podstaw\u0105 badania by\u0142 model g\u0142\u0119bokiego uczenia bazuj\u0105cy na architekturze U-Net, typie splotowej sieci neuronowej (CNN) powszechnie stosowanej w zadaniach segmentacji obrazu.<\/p>\n

Sie\u0107 U-Net, kt\u00f3rej nazwa pochodzi od kszta\u0142tu litery U, sk\u0142ada si\u0119 z dw\u00f3ch g\u0142\u00f3wnych cz\u0119\u015bci: kodera, kt\u00f3ry analizuje obraz w celu wyodr\u0119bnienia cech hierarchicznych (np. kraw\u0119dzi, tekstur) oraz dekodera, kt\u00f3ry rekonstruuje obraz przy u\u017cyciu etykiet poszczeg\u00f3lnych pikseli.<\/p>\n

Koder wykorzystuje warstwy splotowe i \u0142\u0105czenie w pule do downsamplingu obrazu, rejestruj\u0105c szerokie wzorce, podczas gdy dekoder upsamplinguje dane w celu przywr\u00f3cenia rozdzielczo\u015bci przestrzennej. Po\u0142\u0105czenia pomijaj\u0105ce mi\u0119dzy warstwami kodera i dekodera zachowuj\u0105 drobne szczeg\u00f3\u0142y, umo\u017cliwiaj\u0105c precyzyjne wykrywanie granic \u2013 cech\u0119 kluczow\u0105 przy mapowaniu w\u0105skich dr\u00f3g lub budynk\u00f3w o nieregularnych kszta\u0142tach.<\/p>\n

\"Dystrybucja<\/p>\n

Model wykorzysta\u0142 szkielet sieci ResNet34 \u2013 wst\u0119pnie wytrenowan\u0105 sie\u0107 znan\u0105 ze swojej g\u0142\u0119boko\u015bci i wydajno\u015bci. ResNet34 nale\u017cy do rodziny sieci resztkowych, kt\u00f3ra wprowadza \u201cpo\u0142\u0105czenia skr\u00f3towe\u201d w celu omini\u0119cia warstw, \u0142agodz\u0105c problem zanikaj\u0105cego gradientu (gdzie g\u0142\u0119bokie sieci maj\u0105 trudno\u015bci z nauk\u0105 z powodu malej\u0105cej liczby aktualizacji podczas treningu).<\/p>\n

Dzi\u0119ki wykorzystaniu zdolno\u015bci ResNet34 do rozpoznawania z\u0142o\u017conych wzorc\u00f3w z ImageNet (ogromnej bazy danych obraz\u00f3w), model wymaga\u0142 mniej danych szkoleniowych i czasu na dostosowanie si\u0119 do obraz\u00f3w satelitarnych.<\/p>\n

Do wytrenowania modelu potrzebnych by\u0142o 1440 kafelk\u00f3w obrazu, ka\u017cdy o rozmiarze 512\u00d7512 pikseli, obejmuj\u0105cych sze\u015b\u0107 klas pokrycia terenu: budynki, drogi, grunty rolne, grunty nieu\u017cytki, plantacje i zbiorniki wodne.<\/p>\n

Zbi\u00f3r danych charakteryzowa\u0142 si\u0119 nier\u00f3wnowag\u0105; drogi i zbiorniki wodne stanowi\u0142y odpowiednio zaledwie 3,7% i 4,2% pr\u00f3bek, podczas gdy budynki i grunty rolne stanowi\u0142y ponad 25% ka\u017cdy. Pomimo tego wyzwania, model by\u0142 trenowany przez ponad 200 epok \u2013 co stanowi\u0142o r\u00f3wnowag\u0119 mi\u0119dzy dok\u0142adno\u015bci\u0105 a kosztem obliczeniowym \u2013 przy rozmiarze partii wynosz\u0105cym 2 ze wzgl\u0119du na ograniczenia pami\u0119ci.<\/p>\n

Jaki\u015b\u00a0epoka<\/strong>\u00a0odnosi si\u0119 do jednego kompletnego przej\u015bcia danych szkoleniowych przez model, podczas gdy\u00a0wielko\u015b\u0107 partii<\/strong>\u00a0Okre\u015bla liczb\u0119 pr\u00f3bek przetwarzanych przed aktualizacj\u0105 parametr\u00f3w modelu. Mniejsze rozmiary partii zmniejszaj\u0105 zu\u017cycie pami\u0119ci, ale mog\u0105 spowolni\u0107 proces uczenia.<\/p>\n

Ulepszanie map za pomoc\u0105 przetwarzania morfologicznego<\/strong><\/h2>\n

Nawet najlepsze modele sztucznej inteligencji generuj\u0105 b\u0142\u0119dy, takie jak b\u0142\u0119dna klasyfikacja pojedynczych pikseli czy tworzenie postrz\u0119pionych kraw\u0119dzi wok\u00f3\u0142 obiekt\u00f3w. Aby temu zaradzi\u0107, naukowcy zastosowali przetwarzanie morfologiczne \u2013 technik\u0119 wyg\u0142adzaj\u0105c\u0105 niedoskona\u0142o\u015bci za pomoc\u0105 operacji takich jak erozja i dylatacja.<\/p>\n

Erozja polega na usuwaniu cienkich warstw pikseli z granic obiektu, eliminuj\u0105c drobne, b\u0142\u0119dnie sklasyfikowane fragmenty, podczas gdy dylatacja polega na dodawaniu pikseli w celu rozszerzenia granic obiektu, wype\u0142niaj\u0105c luki w liniowych formacjach, takich jak drogi.<\/p>\n

Operacje te opieraj\u0105 si\u0119 na elemencie strukturalnym (ma\u0142ej matrycy), kt\u00f3ry przesuwa si\u0119 po obrazie, modyfikuj\u0105c warto\u015bci pikseli. Optymalny rozmiar j\u0105dra dla tych operacji (5\u00d75 pikseli) zosta\u0142 okre\u015blony za pomoc\u0105 analizy p\u00f3\u0142wariancji, metody geostatystycznej, kt\u00f3ra kwantyfikuje wzorce przestrzenne w obrazie.<\/p>\n

P\u00f3\u0142wariancja mierzy, jak bardzo warto\u015bci pikseli r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 w zale\u017cno\u015bci od odleg\u0142o\u015bci, pomagaj\u0105c zidentyfikowa\u0107 skal\u0119, w kt\u00f3rej cechy tekstury (np. skupiska budynk\u00f3w) s\u0105 najbardziej wyra\u017ane.<\/p>\n

Sztuczna inteligencja zwi\u0119ksza szybko\u015b\u0107 i dok\u0142adno\u015b\u0107 mapowania<\/strong><\/h2>\n

Model osi\u0105gn\u0105\u0142 pocz\u0105tkow\u0105 dok\u0142adno\u015b\u0107 84% (wynik kappa<\/strong>\u00a0= 0,79), kt\u00f3ra wzros\u0142a do 86% (kappa = 0,81) po postprodukcji.\u00a0wynik kappa<\/strong>\u00a0(Kappa Cohena) mierzy zgodno\u015b\u0107 przewidywanych i rzeczywistych klasyfikacji, uwzgl\u0119dniaj\u0105c przypadek.<\/p>\n

Wynik 0,81 oznacza zgodno\u015b\u0107 \u201cprawie idealn\u0105\u201d, przekraczaj\u0105c zakres 0,61\u20130,80 uwa\u017cany za \u201cznaczny\u201d. Zbiorniki wodne i plantacje zosta\u0142y sklasyfikowane z niemal idealn\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105 (odpowiednio 97% i 96%), podczas gdy drogi \u2013 kt\u00f3rych dok\u0142adno\u015b\u0107 by\u0142a ograniczona przez ich w\u0105ski, liniowy kszta\u0142t i cienie \u2013 osi\u0105gn\u0119\u0142y wynik 85%.<\/p>\n

\"Sztuczna<\/p>\n

Budynki i grunty rolne r\u00f3wnie\u017c wypad\u0142y dobrze, z wynikami F1 na poziomie 88% i 83%. Wynik F1, b\u0119d\u0105cy \u015bredni\u0105 harmoniczn\u0105 precyzji i czu\u0142o\u015bci, r\u00f3wnowa\u017cy wyniki fa\u0142szywie dodatnie i fa\u0142szywie ujemne, co czyni go idealnym do oceny niezr\u00f3wnowa\u017conych zbior\u00f3w danych.<\/p>\n

Wzrost wydajno\u015bci by\u0142 jeszcze bardziej uderzaj\u0105cy. Tradycyjne stereoskopowe nanoszenie map, polegaj\u0105ce na r\u0119cznym oznaczaniu obiekt\u00f3w na tr\u00f3jwymiarowych zdj\u0119ciach lotniczych, zajmuje dziewi\u0119\u0107 dni na arkusz mapy (5,29 km\u00b2) w przypadku budynk\u00f3w i ro\u015blinno\u015bci.<\/p>\n

Dzi\u0119ki podej\u015bciu opartemu na sztucznej inteligencji czas ten skr\u00f3ci\u0142 si\u0119 do 43 minut na arkusz \u2013 250-krotnie. Szkolenie modelu pocz\u0105tkowo zaj\u0119\u0142o 17 godzin, ale po jego uko\u0144czeniu m\u00f3g\u0142 on klasyfikowa\u0107 rozleg\u0142e obszary przy minimalnej ingerencji cz\u0142owieka. Skalowanie tego systemu pozwoli\u0142oby Indonezji mapowa\u0107 9000 km\u00b2 rocznie, skracaj\u0105c przewidywany czas realizacji z ponad wieku do zaledwie 15 lat.<\/p>\n

Mapowanie AI wspiera globaln\u0105 zr\u00f3wnowa\u017cono\u015b\u0107<\/strong><\/h2>\n

Konsekwencje wykraczaj\u0105 daleko poza Indonezj\u0119. Zautomatyzowana klasyfikacja pokrycia terenu wspiera globalne dzia\u0142ania, takie jak Cele Zr\u00f3wnowa\u017conego Rozwoju ONZ (SDG). Na przyk\u0142ad \u015bledzenie wylesiania (SDG 15) lub ekspansji miast (SDG 11) staje si\u0119 szybsze i dok\u0142adniejsze.<\/p>\n

W regionach nara\u017conych na katastrofy, np. na terenach zagro\u017conych powodzi\u0105, aktualne mapy umo\u017cliwiaj\u0105 identyfikacj\u0119 spo\u0142eczno\u015bci nara\u017conych na niebezpiecze\u0144stwo i zaplanowanie dr\u00f3g ewakuacyjnych.<\/p>\n

Korzy\u015bci odnosz\u0105 r\u00f3wnie\u017c rolnicy; dok\u0142adne dane dotycz\u0105ce pokrycia terenu umo\u017cliwiaj\u0105 prowadzenie precyzyjnego rolnictwa, optymalizacj\u0119 zu\u017cycia wody i plon\u00f3w poprzez monitorowanie stanu gleby i stresu ro\u015blinno\u015bci za pomoc\u0105 wska\u017anika NDVI.<\/p>\n

Jednak wyzwania pozostaj\u0105. Wydajno\u015b\u0107 modelu w niedostatecznie reprezentowanych klasach, takich jak drogi, podkre\u015bla potrzeb\u0119 zr\u00f3wnowa\u017conych danych treningowych. Przysz\u0142e prace mog\u0142yby uwzgl\u0119dni\u0107 transfer uczenia, technik\u0119, w kt\u00f3rej model wst\u0119pnie wytrenowany w jednym zadaniu (np. og\u00f3lnym rozpoznawaniu obrazu) jest precyzyjnie dostrajany do konkretnego zastosowania (np. wykrywania dr\u00f3g na zdj\u0119ciach satelitarnych).<\/p>\n

Zmniejsza to potrzeb\u0119 tworzenia ogromnych, oznaczonych zbior\u00f3w danych, kt\u00f3rych tworzenie jest kosztowne. Testowanie zaawansowanych architektur, takich jak U-Net3+, kt\u00f3ra usprawnia agregacj\u0119 cech w r\u00f3\u017cnych skalach, lub modeli opartych na transformatorach (kt\u00f3re doskonale sprawdzaj\u0105 si\u0119 w rejestrowaniu zale\u017cno\u015bci dalekiego zasi\u0119gu w obrazach), mog\u0142oby dodatkowo zwi\u0119kszy\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107.<\/p>\n

Jednak integracja danych lidarowych (detekcji \u015bwiat\u0142a i pomiaru odleg\u0142o\u015bci) lub radarowych mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c poprawi\u0107 wyniki, zw\u0142aszcza w regionach zachmurzonych, gdzie satelity optyczne maj\u0105 trudno\u015bci.<\/p>\n

Wnioski: Nowa era w naukach geoprzestrzennych<\/h2>\n

To badanie stanowi punkt zwrotny w kartografii topograficznej. Dzi\u0119ki automatyzacji klasyfikacji pokrycia terenu kraje mog\u0105 tworzy\u0107 dok\u0142adne mapy szybciej i taniej ni\u017c kiedykolwiek wcze\u015bniej. Dla Indonezji ta technologia to nie tylko wygoda \u2013 to konieczno\u015b\u0107, aby radzi\u0107 sobie z szybk\u0105 urbanizacj\u0105, chroni\u0107 lasy i przygotowa\u0107 si\u0119 na katastrofy zwi\u0105zane ze zmianami klimatu.<\/p>\n

Dzi\u0119ki rozwojowi sztucznej inteligencji i technologii satelitarnej wizja mapowania w czasie rzeczywistym i o wysokiej rozdzielczo\u015bci staje si\u0119 realna, umo\u017cliwiaj\u0105c rz\u0105dom i spo\u0142eczno\u015bciom budowanie bardziej zr\u00f3wnowa\u017conej przysz\u0142o\u015bci.<\/p>\n

Odniesienie<\/strong>: Hakim, YF; Tsai, F. Ekstrakcja pokrycia terenu oparta na uczeniu g\u0142\u0119bokim z obraz\u00f3w satelitarnych o bardzo wysokiej rozdzielczo\u015bci w celu wspomagania produkcji map topograficznych na du\u017c\u0105 skal\u0119. Remote Sens. 2025, 17, 473. https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs17030473<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Indonezja, pa\u0144stwo sk\u0142adaj\u0105ce si\u0119 z ponad 17 000 wysp rozci\u0105gaj\u0105cych si\u0119 na obszarze 1,9 miliona kilometr\u00f3w kwadratowych, stoi przed powa\u017cnym wyzwaniem stworzenia szczeg\u00f3\u0142owych map, kt\u00f3re wespr\u0105 cele rozwojowe\u2026.<\/p>","protected":false},"author":210157960,"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,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":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\/pl\/blog\/modele-ai-o-wysokiej-dokladnosci-klasyfikuja-mapowanie-topograficzne-szybciej-niz-tradycyjne\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\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\/pl\/blog\/modele-ai-o-wysokiej-dokladnosci-klasyfikuja-mapowanie-topograficzne-szybciej-niz-tradycyjne\/\" \/>\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=\"dementievgeopard\" \/>\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=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"dementievgeopard\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9 minut\" \/>\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\":\"dementievgeopard\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a\"},\"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\":\"pl-PL\",\"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\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@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\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\",\"name\":\"GeoPard Agriculture\",\"alternateName\":\"GeoPard\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1\",\"width\":512,\"height\":68,\"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\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/channel\\\/UCiaPGLAhRPNh-s85dXdC-Sw\",\"https:\\\/\\\/www.g2.com\\\/products\\\/geopard-agriculture-precision-farming-software\\\/reviews\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a\",\"name\":\"dementievgeopard\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g\",\"caption\":\"dementievgeopard\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Modele AI o wysokiej dok\u0142adno\u015bci klasyfikuj\u0105 mapowanie topograficzne szybciej ni\u017c tradycyjne \u2013 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\/pl\/blog\/modele-ai-o-wysokiej-dokladnosci-klasyfikuja-mapowanie-topograficzne-szybciej-niz-tradycyjne\/","og_locale":"pl_PL","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\/pl\/blog\/modele-ai-o-wysokiej-dokladnosci-klasyfikuja-mapowanie-topograficzne-szybciej-niz-tradycyjne\/","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":"dementievgeopard","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@geopardagri","twitter_site":"@geopardagri","twitter_misc":{"Napisane przez":"dementievgeopard","Szacowany czas czytania":"9 minut"},"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":"dementievgeopard","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a"},"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":"pl-PL","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":"Modele AI o wysokiej dok\u0142adno\u015bci klasyfikuj\u0105 mapowanie topograficzne szybciej ni\u017c tradycyjne \u2013 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":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/high-accuracy-ai-models-classifies-topographic-mapping-faster-than-traditional\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@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 - Oprogramowanie dla rolnictwa precyzyjnego","description":"Oprogramowanie do mapowania w rolnictwie precyzyjnym","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":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization","name":"GeoPard Rolnictwo","alternateName":"GeoPard","url":"https:\/\/geopard.tech\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1","width":512,"height":68,"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\/","https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCiaPGLAhRPNh-s85dXdC-Sw","https:\/\/www.g2.com\/products\/geopard-agriculture-precision-farming-software\/reviews"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a","name":"dementievgeopard","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g","caption":"dementievgeopard"}}]}},"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pdiCPa-31o","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","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/210157960"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11618"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11626"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11618"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11618"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11618"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}