Töö eesmärgiks on hinnata Pythoni teegi segment-geospatial (samgeo) täpsust maastikuelementide automaatsel segmenteerimisel ortofotodelt. Meta AI arendas süvaõppe mudeli Segment Anything Model (SAM) välja piltide automaatseks segmenteerimiseks ja selle edasiarendus samgeo võimaldab SAMi rakendada ka kaugseireandmetele. Võib arvata, et mudel suudab üsna hästi tuvastada selgepiirilisi objekte nagu majad ja teed, aga oleks huvitav teada, kas samgeo tuleb toime ka põlluäärsete hekkide ja kiviaedadega.
Töö on sobilik geoinformaatika magistritudengitele, eeldab programmeerimisoskust (LTOM.02.041 Ruumiandmete analüüs Pythoni ja R-iga) ja soovitavalt ka kogemust masinõppega või vähemalt huvi masinõppe valdkonna vastu.
