Помощь экспертам в принятии решений там, где машинное обучение затруднено

Это серия, состоящая из нескольких частей, о машинном обучении и данных EO в поддержку Общей сельскохозяйственной политики. Найдите информацию о связанных сообщениях в блоге внизу.

Когда неправильные результаты имеют финансовые последствия

В Мониторинге территорий (AM), имеющем «точность выше 90%» результаты ML могут все же означать, что 10% фермеров могут быть неправильно оштрафованы или что государство-член должно вернуть средства, распределенные ненадлежащим образом. Оба исхода приводят к ненужным расходам в миллионы евро и недовольству истцов.

Приложение «Экспертная оценка» (также известное как «Экспертное приложение») является неотъемлемой частью AM, используемой уполномоченными операторами для принятия решений о посылках, где соответствие (или несоответствие) не может быть определено автоматически с надлежащим уровнем уверенности - желтые посылки на основе по номенклатуре светофоров (ТЛ).

Помимо категоризации желтого TL, приложение Expert также используется в эффективной процедуре разработки маркеров, для проверки автоматически сгенерированных маркеров и передачи результатов обратно в модель машинного обучения для дальнейших улучшений, что, как мы надеемся, приведет к более надежной классификации красного / зеленого , в положительной усиливающей петле обратной связи.

Например, экспертная проверка выполняется путем подтверждения или отклонения автоматически полученных групп культур и / или земного покрова, или, в случае маркеров событий, путем выбора фрагментов изображения, на которых можно распознать событие (как показано на рисунке ниже).

Этот процесс также облегчает идентификацию других четко видимых функций, тем самым дополнительно повышая надежность модели машинного обучения, используемой для автоматической оценки, как показано на рисунке ниже.

Организация и распределение работы

Какой бы продвинутой ни была модель машинного обучения, ей будет сложно обеспечить удовлетворительную степень уверенности для небольших или узких участков или в районах с многократной обрезкой, частичным отказом и другими ответами на смешанные сигналы. Тысячи посылок потребуют участия операторов, чтобы принять решение о том, соответствует ли сельскохозяйственный участок политике CAP или нет.

Часть рабочего процесса Expert-App служит для распределения и организации работы, начиная с массового создания пакетов пакетов, каждый из которых состоит из соответствующих (и часто связанных) задач, которые необходимо выполнить, а затем назначать авторизованным пользователям.

Пакеты пакетов создаются с помощью мастера - и после выбора типа модуля (например, оценка TL, проверка маркера или идентификация явного события) и желаемого вывода (применение модели к данным для создания маркера) авторизованные пользователи могут фильтровать FOI на основе доступных параметров (таких как тип культуры, землепользование, площадь и т. д.) или маркеров, чтобы выбрать интересующие приоритетные пакеты.

Компоненты

Приложение «Эксперт» состоит из нескольких компонентов, а именно:

  • Модуль администратора, используемый для создания пакетов пакетов и распространения пакетов среди пользователей и
  • Основной интерфейс, где все доступные данные предоставляются для интерпретации экспертом (фрагменты изображений, интервальная съемка, данные атрибутов FOI, карта с различными слоями, такими как аэрофотоснимки и спутниковые изображения VHR). , график / профиль сигналов, список задач и панель настроек для адаптации вида).

Следует отметить, что визуальные компоненты (интервальная съемка и график / профили сигналов) являются автономными компонентами, предоставляемыми как общие веб-службы, которые могут быть интегрированы в любое другое приложение.

Заказ снимков с более высоким разрешением

Основным источником изображений является Sentinel, чья отличная доступность и возможность повторного посещения подходят для большинства сельскохозяйственных участков, но если размер или форма участка (например, узкие удлиненные участки шириной всего несколько метров) становятся проблемой, приложение Expert позволяет интегрировать специально заказанных данных с различных спутниковых снимков с высоким разрешением (например, PlanetScope, SPOT, Pleiades), чтобы помочь в принятии решений.

Интерфейс Expert-App позволяет пользователю заказать изображения VHR с более высоким пространственным разрешением у соответствующих поставщиков услуг, указав желаемый источник, дату и отфильтровав такие параметры, как облачность. За считанные минуты пользователи могли выполнить проверку, отобразив результаты на карте приложения Expert.

Следите за обновлениями - грядут дальнейшие разработки Expert-App

Быстрая обработка больших объемов данных наблюдения Земли с помощью машинного обучения обеспечит своевременный и эффективный мониторинг территории для многих приложений, а приложение Expert-App обеспечит дополнительную поддержку там, где все еще есть некоторая двусмысленность. По мере того, как система запускается в производство и работает с реальными случаями, мы продолжаем ее развивать и совершенствовать.

Вскоре вы можете ожидать других сообщений, связанных с экспертным приложением, в которых мы углубимся в предмет и представим компоненты более подробно, а также покажем несколько реальных примеров из Словении с объяснениями того, как улучшается процесс принятия решений. Будьте на связи!

дальнейшее чтение

Этот пост входит в серию блогов, связанных с нашей работой в области мониторинга территорий. Мы решили открыто поделиться своими знаниями по этому вопросу, так как считаем, что необходимо обсуждение и сравнение подходов между всеми участвующими в нем группами. Мы будем приветствовать любые отзывы, идеи и извлеченные уроки. Для тех, кто хочет сделать это публично, мы будем рады разместить их здесь.

Содержание: