HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

إيكومايبر: نمذجة توليدية للصور القمرية المعنية بالمناخ

Muhammed Goktepe Amir hossein Shamseddin Erencan Uysal Javier Muinelo Monteagudo Lukas Drees Aysim Toker Senthold Asseng Malte von Bloh

إيكومايبر: نمذجة توليدية للصور القمرية المعنية بالمناخ

الملخص

الصور الفضائية ضرورية لمراقبة الأرض، حيث تتيح التطبيقات مثل التنبؤ بإنتاج المحاصيل، ومراقبة البيئة، وتقييم تغير المناخ. ومع ذلك، لا يزال دمج الصور الفضائية مع بيانات المناخ تحديًا، مما يحد من فعاليتها في التنبؤ وتحليل السيناريوهات. نقدم مجموعة بيانات جديدة تتكون من 2.9 مليون صورة لـ Sentinel-2 (سنتينل-2) تغطي 15 نوعًا من غطاء الأرض مع السجلات المناخية المقابلة، وهي تشكل الأساس لتقنيتين جديدتين لتوليد الصور الفضائية باستخدام نماذج Stable Diffusion 3 (ستابل ديفرزيون 3) المعدلة بدقة. الأولى هي نموذج توليد الصور من النص الذي يستخدم الإشارات النصية التي تحتوي على تفاصيل المناخ وغطاء الأرض لإنتاج صور مركبة واقعية لمواقع محددة. أما الثانية فتستفيد من ControlNet (كونترول نت) لتوليد الصور المشروطة بعدة شروط، مع الحفاظ على الهياكل المكانية أثناء رسم خرائط البيانات المناخية أو إنشاء سلاسل زمنية لمحاكاة تطور المناظر الطبيعية. من خلال الجمع بين تقنيات توليد الصور المركبة وبيانات المناخ وغطاء الأرض، يساهم عملنا في تقدم نماذج التوليد في الاستشعار عن بُعد، ويقدم مدخلات واقعية للتنبؤ البيئي وإمكانيات جديدة للتكيف مع المناخ والتحليل الجغرافي المكاني.

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
إيكومايبر: نمذجة توليدية للصور القمرية المعنية بالمناخ | الأوراق البحثية | HyperAI