古代地图可以帮助我们了解几个世纪前的风景。但是如果我们用现代的镜头来观察这些古老的地图,我们会看到什么呢?
Henrique Andrade是佩南布哥大学埃斯科拉政治学院的学生,他已经研究了他家乡巴西Recife的地图好几年了。他说:“我收集了所有这些地图的电子版,最后发现了关于我家乡那些并不广为人知的东西。我觉得在Recife,人们无法接触到自己的过去,这使得他们很难理解自己是谁,也很难理解他们能为自己的未来做些什么。”
Andrade找到了他所在大学的教授Bruno Fernandes,并提出了这样一个想法:开发一种机器学习算法,可以将旧地图转换成谷歌卫星图像。他认为,这种方法可以让人们了解土地利用如何随着时间的推移而发生变化,包括城市化对社会和经济的影响。
为了实现这个项目,他们使用了一个现有的人工智能工具Pix2pix,它依赖于两个神经网络而工作。第一个网络根据输入集创建图像,而第二个网络则判断生成的图像是否是假的。然后训练这些网络互相纠错,最终根据提供的历史数据创建逼真的图像。
Andrade和Fernandes在2020年9月24日发表在IEEE Geoscience and Remote Sensing快报上的一项研究中描述了其研究方法。在这项研究中,他们拍摄了一张1808年的Recife地图,并生成了该地区的现代图像。
Andrade解释说:“当你看这些图片时,你能够更好地了解这座城市200年来的变化。城市的地理环境发生了巨大的变化,垃圾填埋场减少了水体,绿地都被人类的生产生活所占据了。”
他说,这种人工智能方法的一个优点是它需要相对较少的输入量;然而,输入需要一些历史背景,并且生成的图像的分辨率低于研究人员希望的分辨率。
Andrade说:“我们正在努力提高图像的分辨率,并对不同的输入进行实验。”他认为这种产生过去现代图像的方法是广泛适用的,并指出它可以应用于不同的地点,也可以被城市规划师、人类学家和历史学家使用。
原文标题:人工智能将古代地图转换成卫星图像
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