V projektu se je ekipa lotila naloge, da bi izboljšala zmogljivosti programske opreme LIFT GIS z vključitvijo naprednega samodejnega sistema za klasifikacijo zemljišč. Z uporabo storitve AI4Copernicus smo razvili modele globokih nevronskih mrež, prilagojene za zaznavanje pozidanih, podeželskih, vodnih in gozdnih vrst zemljišč, pri čemer smo zagotovili minimalen vnos uporabnika za čim večjo učinkovitost rezultatov.
Naš poudarek na uporabniški izkušnji se je obrestoval, saj so uporabniki morali le opredeliti območje in izbrati vrsto zemljišča, program pa je poskrbel za vse ostalo. Rezultati so bili prikazani kot ločeni sloji za vsak rezultat, kar je olajšalo poglobljeno analizo predvidenih območij.
Testiranje modelov s podatki iz resničnega sveta, zlasti v občini Ljubljana in okoliških regijah, je pokazalo izjemno učinkovitost modela pozidave. Hkrati pa je izpostavilo tudi potrebo po izboljšavah modelov za podeželje in gozdove, kar predstavlja priložnosti za prihodnji napredek.
Projekt je kljub manjšim odstopanjem in začetnim zamudam ostal vzdržljiv ter dosegel vse rezultate in mejnike, vključno z izdelavo anotiranih satelitskih posnetkov, usposobljenih modelov in izčrpnih poročil. Integracija v orodje za analizo programske opreme LIFT se je izkazala za koristno, zlasti za zavarovalnice, kar kaže na praktično uporabnost in uspešnost projekta.
