Troch oplossingen basearre op ‘e analyze fan satellytfoto’s en masine-learmodellen, is it mooglik om it proses fan it identifisearjen fan it bêste lângebrûk te optimalisearjen en de gebieten te analysearjen wêr’t in bouprojekt sil wurde ûntwikkele mei in heech nivo fan detail, om it te finen optimale lokaasje en minimalisearje ynvestearrings risiko ‘s.
De fersnelde groei yn ‘e beskikberens fan gegevens en de oplossingen en technologyen dy’t wurde ûntwikkele om derfan te profitearjen hat direkte ynflo op alle yndustry, en de unreplik guod en bousektor is gjin útsûndering.
De manier wêrop helberensûndersiken foar unreplik guodprojekten no wurde útfierd feroaret mei de komst fan dizze nije technologyen en ark foar Big Data-behear. It is no mooglik om te profitearjen fan de techniken dy’t ûntwikkele wurde om satellytbylden te sammeljen en te analysearjen, om se te transformearjen yn gegevens fan wearde yn it beslútfoarmingproses fan projekten.
Jo kinne miskien ynteressearje “Lânbou: oplossingen basearre op satellytôfbyldings”
Hoewol’t it yn it ferline mooglik wie om loftfoto’s te analysearjen om bygelyks te bepalen oft in gebiet yndustrieel, kommersjeel of wenwyk wie, is it hjodei mei it brûken fan satellytbylden mei hege resolúsje mooglik de analyze te ferdjipjen en mear ynformaasje te krijen om te helpen ûntwikkelders fan unreplik guodprojekten om de juste side te selektearjen foar de bou fan in nij pân.
Untwikkelders fan unreplik guod dy’t wurkje mei in “data-oandreaune” oanpak, hawwe fûn yn Business Intelligence-oplossingen basearre op ‘e analyze fan satellytfoto’s, in weardefol ark om de risiko’s te ferminderjen yn’ e ynvestearrings dy’t se meitsje Fax Lists yn nije projekten. It folgjende is in gefal wêryn PRIK Data-Driven de kâns hie om in oplossing foar saaklike yntelliginsje te ûntwikkeljen mei in 100% data-oandreaune oanpak.
Probleem op te lossen
In wenprojektûntwikkeldersgroep dy’t nich is om.Ynvestearringsrisiko te ferminderjen troch de ideale side te identifisearjen om in lúkse appartemintetoer te bouwen.
Om dit probleem op te lossen, ûntwikkele PRIK Data-Driven in model dat kin. Identifisearje en analysearje. Troch middel fan satellytôfbyldings mei hege resolúsje. It type ynfrastruktuer besteande yn ‘e ferskate gebieten fan’ e stêd wêr’t de. Untwikkeldersgroep fan doel wie te ynvestearjen.
Foar it opstarten en ymplemintearjen Como transferir á túa centralita telefónica? fan. Dizze oplossing waarden ferskate metodologyen. Brûkt en it brûken en analysearjen fan ôfbyldings. Mei hege resolúsje waard kombinearre. Mei de tapassing fan masine-learalgoritmen.
Methodology en gegevens boarnen brûkt
De metodyk dy’t brûkt waard foar de ûntwikkeling fan. Dizze oplossing bestie út it tapassen fan ôfbyldingsklassifikaasjemodellen. En analyse fan ferline en hjodeistige satellytfoto’s, wêrtroch’t wy de gebieten wisten dy’t de. Lêste jierren de measte ao lists ûnreplik guodûntwikkeling. Hawwe sjen litten. Dizze modellen rjochtsje har op. It opspoaren en karakterisearjen, yn ‘e satellytfoto’s. Alle eleminten dy’t fan belang binne foar de brûker. Nettsjinsteande har grutte.
