השוואה בין טכניקות AI בתחום ראייה ממוחשבת
בין ArcGIS Image Analyst לבין תוסף MapFlow ב- QGIS

בעשור האחרון, תחום הראייה הממוחשבת (Computer Vision) עבר מהפכה תודות לשילוב של טכניקות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה עמוקה (Deep Learning) . מערכות מידע גיאוגרפי (GIS) לא נותרו מאחור, ושילוב יכולות אלו בכלי ניתוח תמונות הפך לנפוץ והכרחי. מסמך זה בוחן לעומק את ההבדלים בין שני כלים מרכזיים ליישום AI בראייה ממוחשבת במסגרת מערכות : GIS תוסף ArcGIS Image Analyst של ESRI לעומת תוסף MapFlow של QGIS. ההשוואה מתבצעת הן ברמת היכולות האלגוריתמיות והן בהיבטים יישומיים כמו נגישות, שליטה, שקיפות וביצועים.

ArcGIS Image Analyst

מהות הכלי

ArcGIS Image Analyst  הוא תוסף (Extension) עבור ArcGIS Pro שמטרתו להעניק למשתמשים יכולות עיבוד וניתוח מתקדם של תמונות. הכלי מבוסס על שילוב של אלגוריתמי AI  ולמידת מכונה יחד עם טכניקות עיבוד תמונה קלאסיות, כדי לאפשר סיווג, זיהוי, מעקב והפקת תובנות מהירות מתמונות לוויין, תמונות רחפן וחיישנים נוספים.

יכולות עיקריות

1. Deep Learning Tools
   • הכלי מאפשר אימון והפעלה של מודלים של למידה עמוקה ישירות מתוך ArcGIS Pro
   • ניתן להשתמש במודלים מבוססי TensorFlow, PyTorch או keras.
   • המודלים עוזרים בזיהוי אובייקטים (Object Detection) סיווג (Classification) או תיחום (Segmentation) של אלמנטים בתמונות.
   • דוגמאות: זיהוי מבנים, איתור גידולים חקלאיים, זיהוי מוקדי שריפה, או מדידת שינויי חופים.
2. Image Classification

• סיווג שטחים לפי מאפייני קרקע, צמחייה, מים, אזורים בנויים וכו’.
• תהליך הכולל למידה מונחית או למידה לא מונחית בהתאם לרמת הידע של המשתמשים.
• תהליך הסיווג מתבצע על בסיס ערכים ספקטרליים ומאפיינים צורניים.

3. Change Detection
   • ניתוח שינויים לאורך זמן בין סטים שונים של תמונות.
   • זיהוי בניה חדשה, כריתת יערות, התרחבות יישובים, שינויים בתשתיות ועוד.
   • שימוש ב Image Differencing ובשיטות AI לזיהוי שינויים אוטומטיים.
4. Object Extraction
   • חילוץ אובייקטים מתוך תמונות בצורה חכמה.
   • לדוגמה: זיהוי כבישים, תשתיות גז/מים, גגות סולאריים, או עצים.
5. סימולציות תלת-ממד
   • עיבוד וניתוח נתוני LiDAR ותמונות סטריאוסקופיות ליצירת מודלים תלת-ממדיים.

יתרונות מרכזיים

• אינטגרציה ישירה עם ArcGIS Pro
• התאמה לפרויקטים בקנה מידה שונה – משטחים קטנים ועד גדולים במיוחד.
• קישוריות עם פלטפורמות Big Data וענן (ArcGIS Online)
• אפשרות להפעלת תהליכים כבדים על שרתים מרוחקים או מחשבים מקומיים.

אתגרים עיקריים

• נדרש ידע מוקדם במידול נתונים ותפעול בסיסי של מודלים.
• עיבוד תמונות ברזולוציה גבוהה דורש חומרה חזקה .(GPU)
• תלות באיכות התמונות ובנתוני קלט מדויקים.
• התאמת המודלים לנתוני השטח המקומיים דורשת אימון נוסף (Transfer Learning).

לסיכום, ArcGIS Image Analyst  הוא כלי מרכזי בסל המוצרים של ESRI המשלב AI לתוך תחום ניתוח התמונות המרחביות. בזכות יכולות הלמידה העמוקה והאוטומציה המתקדמות שבו, הוא מאפשר למשתמשים לקצר תהליכי עבודה, להפיק תובנות מדויקות מתמונות מרחביות, ולתמוך בקבלת החלטות מבוססת מיפוי.

תוסף MapFlow ב- QGIS

מהות הכלי

 MapFlow הוא כלי ניתוח ועיבוד תמונות מבוסס בינה מלאכותית במערכת  QGIS המספק תשתית נוחה למודלים של זיהוי אובייקטים, סיווג אזורים וניתוח שינויים בתמונות לוויין או אוויר. הכלי פועל כספק שירותי עיבוד בענן, דבר המאפשר למשתמשים להריץ תהליכים מורכבים גם ללא צורך בחומרה חזקה.

יכולות עיקריות

Object Detection & Extraction .1

• ביצוע זיהוי אובייקטים בתמונות לוויין/רחפן.
• תמיכה בזיהוי תשתיות, מבנים, שטחים חקלאיים, עצים ועוד.
• השימוש נעשה דרך ממשק פשוט לטעינת התמונות ושליחתן לעיבוד בענן.

Image Classification .2

• סיווג פיקסלים או אזורים בהתאם לתוכן התמונה (שטחים בנויים, מים, חקלאות וכו’).
• מבוסס מודלים של Deep Learning שפותחו מראש ע”י צוות MapFlow
• מאפשר תיחום אזורים וביצוע חישובים סטטיסטיים לאזורים המסווגים.

Change Detection .3

• זיהוי שינויים בין תמונות מתקופות שונות.
• מתמקד בעיקר בשינויי בנייה, תשתיות, צמחייה.

.4  שירות בענן  (Cloud Processing)

• עיבוד כל הנתונים נעשה בענן – המחשב המקומי משמש כתחנת בקרה בלבד.
• מתאים לארגונים קטנים ובינוניים, שאין להם משאבי GPU מתקדמים.

.5  תפעול פשוט בממשק  QGIS

• הכלי מותקן כתוסף (Plugin) פשוט מתוך ממשק QGIS.
• מאפשר עבודה ישירה על שכבות פרויקט קיימות.
• מיועד גם למשתמשים ללא ידע תכנותי, בניגוד לכלים מבוססי Python

יתרונות  מרכזיים

• אין צורך בחומרה ייעודית – הכל מעובד בשרתי הענן של MapFlow
• ממשק משתמש פשוט – ידידותי גם למשתמשים ללא רקע טכני.
• הפעלת מודלים מוכנים מראש – מאפשר תוצאות מהירות ללא צורך בבניית מודלים.
• מחיר נוח יחסית – תמחור מבוסס שימוש (pay-per-use) לעומת רישוי קבוע של ArcGIS.

אתגרים במערכת

• תלות בענן – מחייב חיבור אינטרנטי פעיל ומהיר.
• שליטה מוגבלת במודלים – בשלב זה אין אפשרות לאימון מודלים מותאמים אישית .
• פרטיות נתונים – נתונים רגישים מועברים לעיבוד חיצוני בשרתי החברה.
• תלות במודלים הכלליים – אין גמישות להתאמת מודלים ספציפית לאזורים מיוחדים.

השוואה ArcGIS Image Analyst לעומת MapFlow ב QGIS

לסיכום, ArcGIS Image Analyst  עדיף לארגונים בעלי צוותי GIS מקצועיים, עם צורך במודלים מותאמים אישית ויכולת עיבוד פנימית.  MapFlow ב-  QGIS מהווה פתרון אידאלי למשתמשים קטנים-בינוניים, המעוניינים לקבל תוצאות מהירות, עם ממשק פשוט וללא צורך בהשקעה בחומרה או בתכנות.