TheAI Academy

CollectiveCrunch

AI ປ່າໄມ້ໂນດິນແດນເອີຣົບເໜືອ, ສາມາດກວດຈັບແມງໄມ້ກິນເປືອກໄມ້ໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ

Contact for pricing Finland
ໄປທີ່ເວັບໄซต์ ↗

ການສຳຫຼວດປ່າໄມ້ແບບດັ້ງເດີມຮຽກບຸບຄະລາກອນເຂົ້າໄປໃນປ່າເພື່ອຸມຕົວຢ່າງແຕ່ລະພື້ນທີ່, ເຊິ່ງໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດ. ຊຸດຜະລິດຕະພັນ LINDA ຂອງ CollectiveCrunch ໃຊ້ຂໍ້ມູນດາວທຽມ ແລະ LiDAR ພ້ອມກັບ AI ເພື່ອຄິດໄລ່ປະລິມານເນື້ອໄມ້ ແລະ ສະຖານະພາບສຸຂະພາບໃນພື້ນທີ່ກວ້າງໃຫຍ່ໂດຍກົງ, ໂດຍຄວາມແມ່ນຳໃນການຄາດຄະເນທີ່ທາງການລະບຸໄວ້ແມ່ນປະມານ 90%.

ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

ສາຍຜະລິດຕະພັນຖືກແບ່ງອອກຢ່າງຊັດເຈນ: LINDA Inventory ສຳຫຼວດປະລິມານເນື້ອໄມ້ລະດັບປະຕິບັດງານໃນຂອບເຂດກວ້າງ; LINDA Bark Beetle ກວດຈັບການທຳລາຍຈາກແມງໄມ້ກິນເປືອກໄມ້ໂດຍໃຊ້ຮູບພາບດາວທຽມ; LINDA Biodiversity ປະເມີນໄລຍະຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງຊີວະພາບຂອງປ່າໄມ້; LINDA Scout ສຳຫຼວດເປົ້າໝາຍເມື່ອມີການຊື້ຂາຍທີ່ດິນປ່າ ແລະ ຕົ້ນໄມ້; ແລະ LINDA Storm Damage ຈຳແນກຕົ້ນໄມ້ທີ່ຖືກລົມພັດລົ້ມຈາກຮູບພາບ. ທຸກຮູບແບບຖືກ本地化 (localization) ຕາມຂໍ້ມູນ LiDAR ແລະ ດາວທຽມຂອງແຕ່ລະປະເທດ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສົ່ງຄົນໄປເກັບຕົວຢ່າງໃນພື້ນທີ່ເພີ່ມເຕີມ, ແລະ ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບການຈັດການປ່າໄມ້ຫຼັກໆເຊັ່ນ ForestKIT, LVM GEO ແລະ WMS API. ລູກຄ້າລວມถึง Metsä Group ແລະ Metsähallitus ໃນຟິນແລນ ແລະ Sveaskog ໃນສວີເດນ.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

  • LINDA Inventory ສຳຫຼວດປະລິມານເນື້ອໄມ້ລະດັບປະຕິບັດງານໃນຂອບເຂດກວ້າງ
  • LINDA Bark Beetle ກວດຈັບແມງໄມ້ກິນເປືອກໄມ້ດ້ວຍດາວທຽມ
  • LINDA Biodiversity ປະເມີນໄລຍະຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງຊີວະພາບ
  • LINDA Scout ປະເມີນເປົ້າໝາຍການຊື້ຂາຍທີ່ດິນປ່າ ແລະ ຕົ້ນໄມ້
  • LINDA Storm Damage ຈຳແນກຕົ້ນໄມ້ລົ້ມຈາກພາຍຸ
  • ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ ForestKIT, LVM GEO, WMS API

ຂໍ້ດີ

  • ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເກັບຕົວຢ່າງໃນພື້ນທີ່, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສຳຫຼວດພື້ນທີ່ກວ້າງຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
  • ມາດຕະຖານການວິເຄາະມີຄວາມສອດຄ່ອງ, ບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຄວາມແຕກຕ່າງໃນການຕັດສິນຂອງຜູ້ວາງແຜນແຕ່ລະຄົນ
  • ມີການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຈາກອົງການປ່າໄມ້ຂະໜາດໃຫຍ່ໃນຟິນແລນ ແລະ ສວີເດນ

ຂໍ້ເສຍ

  • ແບບຈຳລອງສ້າງຂຶ້ນຕາມຂໍ້ມູນ LiDAR ແລະ ດາວທຽມຂອງແຕ່ລະປະເທດ
  • ພື້ນທີ່ກວດສອບຫຼັກແມ່ນປ່າສົນເອີຣົບເໜືອ, ຄວາມເໝາະສົມສຳລັບປ່າປະສົມເຂດຮ້ອນຍັງບໍ່ທັນຮູ້ແນ່ນອນ
  • ເປັນການບໍລິການລະດັບວິສາຫະກິດ/ອົງການ, ເຈົ້າຂອງປ່າໄມ້ສ່ວນບຸກຄົນຍາກທີ່ຈະນຳໃຊ້ຢ່າງດຽວ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

  • ການສຳຫຼວດປະລິມານເນື້ອໄມ້ປະຈຳປີສຳລັບປ່າລັດ ແລະ ປ່າເອກະຊົນ
  • ການປະເມີນຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງວ່ອງໄວຫຼັງຈາກເກີດພະຍາດແມງໄມ້ ແລະ ໄພພິບັດລົມພະຍຸ
  • ການປະເມີນມູນຄ່າເປົ້າໝາຍກ່ອນການຊື້ຂາຍທີ່ດິນປ່າ
  • ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນສຳລັບບົດລາຍງານການດູດຊຶມກາບອນ ແລະ ຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງຊີວະພາບ

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ການຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສຳຫຼວດລົງ ຊ່ວຍໃຫ້ການສົນທະນາເລື່ອງການດູດຊຶມກາບອນ ແລະ ระบบนิเวศ ສາມາດປ່ຽນຈາກຄຳຂວັນມາເປັນຕາຕະລາງຄຳນວນໄດ້.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

ມີຂໍ້ມູນ LiDAR ໃຫ້ໃຊ້ບໍ່?

ຂຶ້ນอยู่ກັບແຕ່ລະປະເທດ ແລະ ພື້ນທີ່. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຕົວແບບຂອງ CollectiveCrunch ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສຳລັບປ່າໄມ້ເອີຣົບເໜືອ, ດັ່ງນັ້ນ ປ່າໄມ້ປະເພດອື່ນໆອາດຈະຕ້ອງສ້າງແບບຈຳລອງໃໝ່ ເຊິ່ງນີ້ອາດຈະເປັນວຽກງານທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນໂຄງການ.

ຄວາມแม่ນຍຳ 90% ຄິດໄລ່ແນວໃດ?

ນີ້ແມ່ນຄວາມແມ່ນຳໃນການຄາດຄະເນທີ່ທາງການລະບຸໄວ້, ຕົວເລກຕົວຈິງຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມປະເພດປ່າໄມ້, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ ແລະ ລາຍການສຳຫຼວດ. ຕົວເລກຄວາມແມ່ນຳດຽວທີ່ຜູ້ສະໜອງໃຫ້ຄວນໃຊ້ເປັນຄ່າອ້າງອີງເທົ່ານັ້ນ.

ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

WINEGRID

Contact

VineView

Contact

TerraEye

Paid

Waste Robotics

AI ປະສົມລະບົບກວດຈັບ Hyperspectral ເຄື່ອງຈັກແຍກຂີ້ເຫຍື້ອ ທີ່ເຫັນເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງວັດສະດຸທີ່ຕາເປົ່າເບິ່ງບໍ່ເຫັນ

Contact

ZenRobotics

ລະບົບຫຸ່ນຍົນແຍກຂີ້ເຫຍື້ອລຸ້ນທຳອິດຂອງโลก ທີ່ສາມາດຈຳແນກປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 500 ប្រភេទ

Contact

Glacier

AI ຫຸ່ນຍົນຄັດແຍກຂີ້ເຫຍື້ອໃນໂຮງງານຣີໄຊເຄີນ ພ້ອມປ່ຽນກະແສຂີ້ເຫຍື້ອໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ວິເຄາະໄດ້

Contact

繁體中文版 →