Tiedotteet 23.01.2023, 10:07

Tekoäly tunnistaa pääkaupunkiseudun erilaiset pinnat – kolmasosa seudusta rakennettua

Otos Helsingin seudun maanpeiteaineistosta Espoon Kivenlahdesta.
Kuvassa otos maanpeiteaineistosta Espoon Kivenlahdesta. Maanpeiteaineiston lähtöaineistona ovat tarkat ilmakuvat ja laserkeilausaineistot, joten aineistossa on mukana kaikki viherpinta, myös pihojen ja muiden yksityisten alueiden kasvillisuus.

HSY on julkaissut uuden Helsingin seudun maanpeiteaineiston. Se kuvaa, miten paljon seudusta on kasvipeitteistä ja miten paljon esimerkiksi vettä läpäisemätöntä pintaa kuten asfalttia. Aineiston tuotannossa on hyödynnetty ensimmäistä kertaa tekoälyä.

Tietoa tarvitaan esimerkiksi sadevesien ohjauksen suunnitteluun

Helsingin seudun ympäristöpalvelut HSY on julkaissut paikkatietoaineiston, jossa pääkaupunkiseudun, Kirkkonummen ja Järvenpään alueet on luokiteltu teihin ja rakennuksiin, muuhun vettä läpäisemättömään pintaan, vettä läpäisevään pintaan, eri korkuisiin kasvillisuusluokkiin, avokallioihin ja vesialueisiin. Aineiston mukaan pääkaupunkiseudusta on kasvillisuutta 66, rakennettua 27, avokalliota neljä ja sisävesiä kolme prosenttia.

– Tiedot seudun veden läpäisevyydestä ovat tärkeitä esimerkiksi sade- ja sulamisvesien eli hulevesien hallinnan suunnittelussa kaupungeissa, kertoo HSY:n paikkatietoasiantuntija Outi Kesäniemi.

Maanpeitetietoja käytetään myös esimerkiksi liito-oravien kulkureittien selvittämisessä sekä ympäristön tilan seurannassa. Aineisto on kaikille avointa dataa.

Tekoäly tunnistaa aikaisempaa paremmin asfaltin ja hiekan toisistaan

Uusimmassa aineistossa on hyödynnetty ensimmäistä kertaa tekoälyä. Se on helpottanut vettä läpäisevien ja läpäisemättömien pintojen erottelua. Tekoäly muun muassa mahdollistaa hyvin laajojen ja tarkkojen aineistojen käytön.

– Tekoäly on tuonut parannusta erityisesti asfaltti- ja hiekkapintojen tunnistukseen. Ne eivät aiemmin käytetyillä menetelmillä erottuneet kovin hyvin ilmakuvista värin tai tekstuurin perusteella, Kesäniemi kertoo.

Tekoälymalli on oppiva ja iteratiivinen eli toistava. Mallin tuottamaa luokittelutulosta pystyi tarkastamaan ja antamaan siitä palautetta, jolloin malli oppi paremmin tunnistamaan erilaisia pintoja, ja seuraavalla iteraatiolla luokittelutulos oli parempi. Näitä iteraatioita tehtiin tuotannon aikana useampia.

– Tekoälymalli osaa yksittäisen kuvapikselin lisäksi katsoa kontekstia ja kykenee oppimaan, mitä ympäristö kertoo pintamateriaalista. Esimerkiksi pysäköintialue, joka kytkeytyy tieverkkoon, on todennäköisesti asfaltoitua. Puistoalueen keskellä oleva kenttä on sen sijaan todennäköisesti hiekkaa, Kesäniemi kuvailee.

Helsingin seudun maanpeiteaineisto tuotettiin yhteistyössä Scalgon kanssa.

Lisätietoa:

Päivitetty: 25.09.2023 07:31
Aiheet: Avoin data Seututieto Ympäristö ja luonto Rakennettu ympäristö ja maankäyttö Kartat Seutu- ja ympäristötieto