Одним из ограничений применения искусственного интеллекта (ИИ) в задачах дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) является нехватка подходящих и доступных обучающих наборов данных. Создание таких наборов данных — трудоёмкий и дорогостоящий процесс. Доступ к ним обычно ограничен и связан со значительными затратами, особенно в случае снимков сверхвысокого разрешения. В результате применение ИИ в задачах ДЗЗ отстаёт по сравнению с другими направлениями приложений ИИ.
Проект Earth Observation Training Data Lab (EOTDL):
● предоставляет набор открытых инструментов для создания, совместного использования и улучшения наборов данных, а также для обучения моделей МО в облаке.
● является репозиторием, где можно просматривать и загружать наборы данных (https://www.eotdl.com/datasets) и модели (https://www.eotdl.com/models).
Проект призван устранить (или смягчить) проблемы в работе с обучающими данными для машинного обучения в ДЗЗ. Он финансируется ESA и разрабатывается консорциумом организаций: Earthpulse (головная организация), EOX, Brockmann Consult, Sinergise и SpaceTec Partners.
EOTDL построен на основе программного обеспечения с открытым исходным кодом и сам является открытым (https://github.com/earthpulse/eotdl).
Пользователи могут получать доступ к данным (например, снимкам спутников Sentinel) для создания наборов данных, выбирая источник данных, временной диапазон и район интереса.
EOTDL доступен на нескольких уровнях: через пользовательские интерфейсы, веб-API, командную строку и библиотеку на языке Python.