超分辨率
专有的超分辨率可将低分辨率多光谱卫星图像大规模转换为更清晰的、相当于 1 米的情报层。
技术栈
XSensee 背后的传感和 AI 堆栈
每个 XSensee 工作流程都建立在一组专注的技术之上，这些技术将低成本的卫星数据转化为基础设施、农业和大面积监控的运营情报。
构建为一个连接的堆栈
其价值来自于在一个交付层内将成像、检测、光谱分析和 SAR 驱动的监控相结合，而不是来自孤立的模型。
人工智能特征检测
专有的检测模型将增强的卫星图像转换为跨多个垂直方向的可操作的对象、几何形状、计数和分类。
多光谱分析
光谱和时间分析可提取仅在 RGB 图像中不可见的作物、植被、土壤和土地利用信号。
干涉SAR
干涉 SAR 可以测量随时间变化的地面变形和结构稳定性，即使是在多云条件下和跨越广阔区域的情况下也是如此。
层析SAR
层析 SAR 可以以 3D 方式解析复杂的垂直结构和走廊相互作用，从而实现对电力线和其他关键资产的高级监控。
为什么它有效
五种技术，一种操作流程
XSensee 连接了互补的传感方法，因此团队可以从获取转向洞察，而无需将单独的供应商或分散的输出拼接在一起。
光学和 SAR 结合在一起
结合多光谱、时间和雷达信号，使每个工作流程都使用最适合地形、资产和决策范围的传感模式。
针对操作细节进行训练的模型
专有的增强和识别模型旨在恢复更精细的结构，检测有意义的特征并在区域尺度上保持输出一致。
专为商业用途而构建的交付
最终输出不仅仅是模型分数：它可以作为图像、GeoJSON 图层、报告、仪表板或 API 就绪服务提供给运营团队。