Primjena AI klasifikacije satelitskih podataka u obrazovanju pomoraca

Umjetna inteligencija sve se češće koristi u analizi prostornih podataka, a posebno u obradi satelitskih snimaka. U pomorskom sektoru AI ima važnu ulogu u razvoju autonomnih plovila, pametnih luka i sustava za nadzor mora. Međutim, iako AI omogućuje brzu analizu velikih količina podataka, njegova primjena zahtijeva razumijevanje načina rada algoritama i njihovih ograničenja.

U radu se prikazuje primjer primjene AI klasifikacije multispektralnih Sentinel-2 satelitskih podataka u nastavi kolegija „Daljinsko istraživanje u funkciji održivog razvoja u pomorstvu“ na Pomorskom fakultetu u Splitu. Studenti kroz praktičan rad u QGIS okruženju analiziraju satelitske snimke obalnog područja, definiraju trening uzorke (ROI) te primjenjuju klasifikacijske algoritme kao što su Minimum Distance i Random Forest. Na taj način upoznaju proces treniranja modela i uče kako algoritmi donose odluke na temelju spektralnih karakteristika piksela.

Poseban naglasak stavljen je na kritičko razumijevanje rezultata klasifikacije. Iako AI može značajno ubrzati analizu podataka, rezultati ovise o kvaliteti trening uzoraka, izboru algoritma i interpretaciji dobivenih karata. Studenti tako uče da umjetna inteligencija nije zamjena za stručnu procjenu, nego alat koji zahtijeva pravilno razumijevanje i odgovornu primjenu.

Primjena satelitskih podataka i AI metoda u nastavi omogućuje povezivanje teorije i prakse te potiče razvoj analitičkog pristupa u rješavanju problema u pomorstvu i upravljanju obalnim područjem.

Ciljana grupa: Aktivnost je namijenjena nastavnicima u visokom obrazovanju, ali i nastavnicima u srednjim školama, posebno u tehničkim i pomorskim programima, koji žele u nastavu uključiti primjere praktične primjene umjetne inteligencije i satelitskih podataka.

Primjer prikazan u radu temelji se na kolegiju „Daljinsko istraživanje u funkciji održivog razvoja u pomorstvu“ na Pomorskom fakultetu u Splitu. Međutim, isti pristup može se primijeniti i u nastavi geografije, informatike, GIS-a ili pomorskih predmeta, gdje se koriste satelitski podaci i alati za analizu prostora.

Predznanja: Osnovno korištenje računala i osnovno razumijevanje prostornih podataka. Prethodno znanje o umjetnoj inteligenciji nije potrebno.

Broj sudionika:

Uvjeti za sudjelovanje na radionici: