Innovatsiooniprojekti ideekavand1
AVALIKU SEKTORI INNOVATSIOONIVÕIMEKUSE TÕSTMINE
Ideekavandit täites palume tutvuda riigikantselei veebilehel toodud soovituste ja juhistega projekti esitajale.
Innovatsiooniprojekti nimi
Täpispinnaseire projekt maa digikaksiku loomiseks
Innovatsiooniprojekti fookusvaldkond
☒ Droonitehnoloogiate valdkond
☒ Tehisintellekti lahenduste valdkond
Innovatsiooniprojekti panus valitsuse tegevuskava prioriteetidesse
☒ Riigi kriisikindluse suurendamine
☒ Majanduse kasvule kaasa aitamine
☒ Riigi tõhus juhtimine
Innovatsiooniprojekti esitajad
(tulevased RK partnerid) (asutus/asutused)2
Põllumajanduse Registrite ja Informatsiooni Amet
Projektijuht või ideekavandi esitaja kontaktisik
(nimi, asutus, e–posti aadress ja telefon)
Mario Liimann
[email protected]
58400910
Innovatsiooniprojekti kestus (kuudes)
18 kuud
Innovatsiooniprojekti kogumaksumus
(sh käibemaks, kui on abikõlblik)
Kogumaksumus: 1 200 000,00 € eurot
Käibemaks
☒ jääb kulu tegija kanda (käibemaks abikõlblik)
☐ saab küsida riigilt tagasi (käibemaks ei ole abikõlblik)
Vastav info täita iga partneri kohta (kopeeri ridu ning kirjuta partneri nimi juurde)
1. Probleemikirjeldus (max 2 lk)
Kirjeldage lahendamist vajavat probleemi, selle olulisust ning keda see probleem puudutab.
• Selgitage, miks on probleem aktuaalne.
• Hinnake probleemi mõju (nt rahaline kokkuhoid, keskkonna- või sotsiaalne kasu).Kirjeldage probleemi tausta. Mida on probleemi lahendamiseks Eestis juba tehtud või mis on tegemisel? Tooge välja relevantsed teiste riikide kogemused probleemi lahendamisel.
PRIA tegevuse keskmes on põllumajandustoetuste tõhus ja õiguspärane maksmine, mis eeldab täpset ja ajakohast ülevaadet toetusõiguslikust maast. Toetusõiguslikku maad on ligikaudu miljon hektarit, mis on ca 200 000 põldu ja niitu, millel toimuva (piiride muutused, tehtud tööd, kasvatatavad kultuurid) osas tuleb igal aastal tagada täielik ehk 100% seire. Tänaste tööriistade ja protsessidega ei ole selline ulatuslik kontroll, mis tagaks seire eesmärgipärasuse aga reaalne, mis omakorda võib kaasa tuua Euroopa Liidu vahendite mittesihipärase kasutamise ja riigile finantskorrektsioonide rakendamise.
Probleemi tuum seisneb andmete killustatuses, ebapiisavuses ja -ühtluses. Erinevatest allikatest pärinevad pildi- ja ruumiandmed – satelliidipildid, ortofotod, drooniandmed ning sensorinfo – erinevad oma kvaliteedi, detailsuse ja ajakohasuse poolest. Nende koondamine ja ühtne analüüs on keerukas ning selle tulemusena tehakse suur osa maakasutuse, põldude ja harimispiiride tuvastamisest jätkuvalt käsitsi või poolautomaatselt. Käsitöö tähendab taotluste pikemat menetlusaega, halduskoormust riigile, vigade riski ning tekitab täiendavaid vaidlusi klientidega.
Projekti majanduslik väärtus seisneb peamiselt käsitöö ja sellega seotud kulude vähendamises aga külgneva kasuna ka riigi teadlikkuse tõusus (põllumajandus)maal toimuvast, mis on eriti (toidu)julgeoleku kontekstis oluline. Seire võimekuse suurendamisega väheneb vajadus välitööde, korduvate kontrollide ja manuaalse andmetöötluse järele. Samuti paraneb ressursside kasutamise efektiivsus, kuna erinevad andmeallikad suudetakse paremini ära kasutada.
PRIA vaates on teiseks oluliseks aspektiks tõsta oluliselt pindalapõhiste toetuste otsuste kvaliteeti ehk olla piisava seirevõimekuse toel 100% veendunud toetusnõuete täitmisest ja toetusaluste tegevuste elluviimisest, vähendades sellega võimalusi auditite poolseks finantskorrektsiooniks ja toetuste maksmist tegelikult teostamata tööde eest.
Oluline osa projektist on hinnata, milliste andmeallikate kombinatsioonid on konkreetses kasutusjuhtumis kõige kulutõhusamad. See võimaldab PRIA-l teha tulevikus teadlikumaid ja tõenduspõhiseid investeerimisotsuseid ning vältida tarbetuid kulutusi, arvestades kasutatavate andmestike kõrget maksumust.
PRIA kulutas 2025 aastal:
• Põllumassiivide registri ajakohasena hoidmiseks
◦ Uuendamine - 12 866h - 240 851,52 €
◦ Välitööd - 5 220h - 97 718,4 €
• Seire tulemuste valideerimisele (mis tooks taotlejale toetuse vähendamise) kulus 2025 aastal 3 857 h – 72 203,04 €
• 90 000 toetusõigusliku põllu/niidu kohta tehti makseotsus veendumata nõude täitmisest
Alates 2029 kulutab PRIA:
• Põllumassiivide registri ajakohasena hoidmiseks
◦ Uuendamine – 3 216,5 h - 60 212,88 €
◦ Välitööd - 0h - 0 €
• PRIA kulutab 2029 aastal kaugseire tulemuste valideerimiseks 0 h 0 €
• Toetusõigusliku põllu/niidu kohta tehakse 100% makseotsused, olles veendunud nõude täitmisest
Alates 2029-st aastast hoiaks PRIA igal kalendriaastal projektis oodatavalt saavutatavate tulemuste abil kokku 350 560,08 €, mis on otsene projekti siht.
Projekt loob PRIA kasutusjuhtumist laiema riikliku seirevõimekuse. Loodav AI-põhine maa digikaksik ei ole mõeldud ainult pindalatoetuste kontrolliks, vaid seda saab tulevikus kasutada ka teistes valdkondades, kus on vaja tuvastada maakasutust, objektide piire või ajas toimunud muutusi. Lahenduse korduskasutuse potentsiaal on näiteks keskkonnaseires, metsanduses, ruumilises planeerimises, kriisijuhtimises, toidujulgeoleku olukorrapildi loomisel ja kohalike omavalitsuste järelevalves.
Projekti tulemusel väheneb taotleja haldus- ja tõendamiskoormus. Täna võib taotleja pidada esitama täiendavaid fotosid, selgitusi või dokumente olukorras, kus PRIA-l puudub piisavalt kindel andmepõhine ülevaade põllul toimunust. Arvestades, et igal aastal tuleb seirata ligikaudu 1 miljon hektarit toetusõiguslikku maad ehk ca 200 000 põldu ja niitu, puudutab protsess suurt osa toetuse taotlejatest.
Projekti mõju:
• avalike vahendite säästlikum kasutamine. Rahaline kokkuhoid suurusjärgus 350 000 € aastas tööprotsesside automatiseerimise ja käsitöö vähendamise tulemusel
• Euroopa Liidu toetuste sihipärasema kasutamise tagamine ning finantskorrektsioonide riski vähendamine
• auditeerimiskindluse suurenemine ja Eesti makseagentuuri usaldusväärsuse tugevdamine
• väheneb vajadus küsida taotlejalt täiendavaid fotosid, selgitusi ja dokumente, mis aitab lühendada menetlusaega, vähendada vaidlusi
• projekti tulemusel tekib AI-põhine maa digikaksiku raamistik, mida on võimalik kasutada ka teistes ruumiandmepõhistes riiklikes kasutusjuhtudes, näiteks keskkonnaseires, metsanduses, ruumilises planeerimises, kriisijuhtimises ja toidujulgeoleku olukorrapildi loomisel.
2. Projekti eesmärk
Sõnastage konkreetne, selge ning mõõdetav eesmärki, mille saavutamist või mitte saavutamist on võimalik hinnata.
• Kirjeldage, kuidas plaanite projekti eesmärgi saavutamist mõõta.
Projekti eesmärk on luua allikasõltumatu tehisintellektil põhinev maakasutuse tuvastamise agentne raamistik ning laiemalt toetusõigusliku maa digikaksik. Digikaksiku all mõistetakse reaalse maailma – antud juhul põllumajandusliku maakasutuse – digitaalset, ajas muutuvat andmestikku, mis peegeldab võimalikult täpselt tegelikku olukorda.
Projekti käigus piloteeritakse ja testitakse erinevate mudelite toimimise korrektsust ja usaldusväärsust kontrollides automaatselt leitud tulemite vastavust tegelikule maakasutusele. Testimiste ja katsetuste tulemused võetakse sisendiks PRIA tulevikulahenduste ülesehitamisel.
Visiooniks on liikuda olukorrast, kus andmeid käsitletakse eraldi ja suur osa otsustest tehakse käsitsi, selleni, kus erinevad andmeallikad on integreeritud ühtsesse töölauda ning tehisintellekt toetab automaatset, järjepidevat ja andmepõhist otsustamist. Esmaseks fookuseks ja piloodiks on põllumajanduslik maakasutus, kuid lahendus on kavandatud universaalse ja skaleeritavana ka teiste objektide ja valdkondade jaoks, mis loob eeldused selle kasutuselevõtuks teistes avaliku sektori asutustes, kus on vajadus suuremahuliste ruumiandmete automaatseks seireks ja analüüsiks nii Eestis kui ka rahvusvaheliselt (näiteks teistes makseagentuurides).
3. Võimalikud lahendussuunad (max 2 lk)
Kirjeldage võimalikke lahendusi ning tegevusi, millega projekti eesmärk saavutatakse.
• Kirjeldage võimalikke lahendussuundi, põhjendage eelistatud lahendussuuna valikut (NB! Valitud lahendussuund ei ole siduv, see võib projekti käigus muutuda).
• Kirjeldage probleemi lahendamiseks vajalikke tegevusi, mida antud katseprojekti raames plaanitakse teha.
• Selgitage, kuidas lahendust katsetatakse. Selgitage, kuidas läbi viidavat katsetust ja selle edukust hindate.
Innovatsiooni keskmes on tehisintellektil põhineva agentse raamistiku loomine, mis suudab kombineerida erineva resolutsiooni, kvaliteedi, asukohatäpsuse ja ajasagedusega andmeid ühtseks analüütiliseks tervikuks. Sisendiks on satelliidipildid, ortofotod, drooni- ja lennukipildid ning muu sensoripõhine info. Oluline ei ole üksnes paremate andmete kasutamine, vaid nende nutikas kombineerimine.
Tehisintellekti ja masinnägemise abil luuakse võimekus:
• tuvastada automaatselt maakasutus ja põllukultuurid
• määrata põldude ja harimispiiride täpne asukoht
• jälgida ajas toimunud muutusi, nagu niitmine või kündmine
• hinnata tulemuse usaldusväärsust ja võimalikku veamäära.
Lisaks seotakse pildi- ja sensorandmed olemasolevate andmekogude ja piirangukihtidega, nagu looduskaitselised piirangud, ehituskeeluvööndid ja maa sihtotstarve. See võimaldab luua tervikliku analüütilise keskkonna, kus otsused põhinevad nii visuaalsel kui ka regulatiivsel infol.
Oluline osa lahendusest on ka mudeli võimekus hinnata oma tulemuste kvaliteeti. See võimaldab eristada juhtumeid, kus automaattuvastus on piisav, nendest olukordadest, kus on vajalik täiendav kontroll või inimese sekkumine.
Lahendusidee hõlmab endas järgmiseid tegevusi:
• erinevate satelliitandmete kogumine ja nende kombineerimine ühiselt kasutatavaks (näiteks Sentineli andmed 3x nädalas, kommertssatelliit andmed maksimaalselt 7x ööpäevas – võimalikud andmeallikad: Pléiades Neo, Pléiades, Spot, Vision-1, Planet Scope, Pelican, SkySat, ICEYE (SAR))
• erinevate ortoandmete (lennuk ja droon) kogumine ja nende kombineerimine satelliitandmetega
• erinevate teiste radarite (ilmaradar) andmete kogumine ja kombineerimine
• erinevate tegevusandmete kogumine ja kombineerimine (taotlusel deklareeritud ja põlluraamatuandmed sh. tarkadelt seadmetelt tulnud andmed).
Erinevate andmete autonoomsel kombineerimisel ja usaldusväärsuse hindamisel AI abil saavutatakse reaalsele elule vastav toetusõigusliku maa digikaksik. Piloodi käigus hinnatakse, millised andmekombinatsioonid annavad parima tulemuse, kui suur on ajavõit võrreldes tänase praktikaga ning milline on lahenduse skaleerimispotentsiaal. Samuti viiakse läbi kulude-tulude analüüs, et hinnata investeeringu tasuvust.
4. Projekti uuenduslikkus
Tuua selgelt välja projekti uuenduslikkus –mida tehakse senisest teisiti kas see hõlmab uusi tehnoloogiaid, protsesse, toimemudeleid, disaini, turgu vms?
• Selgitage lahenduse uuenduslikkust nii Eesti kui globaalses kontekstis.
• Mis on projektis sellist, mis vajab katsetamist?
Innovatsiooniks on allikasõltumatu tehisintellektipõhine toetusõigusliku maa digikaksik, mis koondab ja töötleb mitmekesist seireinfot eri tüüpi ja kvaliteediga andmeallikatest.
Rahvusvaheline praktika ja PRIA lähenemise eripära
Erinevates Euroopa makseagentuurides toimub pinnaseire arendamine valdavalt ühtse andmeallika põhjal. Peamiseks suunaks on satelliitandmete (nt Sentinel) kasutamine koos tehisintellektil põhineva mustrituvastusega või piiratud ulatuses drooniandmete analüüsiga. Sellised lahendused sõltuvad aga tugevalt konkreetse andmeallika kvaliteedist, resolutsioonist või ajasagedusest ning ei kata kõiki praktilisi seirevajadusi.
PRIA projekti rahvusvaheline uudsus ja innovatsiooniline lähenemine seisneb liikumises multiallikalise, allikasõltumatu seire suunas. Lahendus ei keskendu ühe konkreetse andmeallika või ühe markeri tuvastamise parandamisele, vaid loob allikasõltumatu tehisintellektil põhineva raamistikku, mis suudab kombineerida eri tüüpi, erineva kvaliteedi, sageduse ja täpsusega andmeid. Eestis on lisaks satelliitandmetele kättesaadavad ka ortofotod, droonipildid, geotagitud fotod (nt IVA süsteemist) ning põllumajandusmasinatelt ja registritest pärinevad ruumiandmed. Need andmed on heterogeensed – erineva kvaliteedi, sageduse ja vormiga –, kuid nende kombineerimine loob senisest oluliselt täpsema ja ajakohasema pildi maakasutusest.
Projekti eesmärk on luua võimekus tuvastada konkreetse ruumipunkti kohta maksimaalne võimalik informatsioon sõltumata kasutatava andmeallika tüübist ning kasutada tehisintellekti selleks, et määrata vastav maakasutus, tegevus või muutus.
Selline lähenemine võimaldab:
• vähendada sõltuvust kallistest kõrglahutusega satelliitandmetest,
• suurendada seire katvust ja ajakohasust,
• laiendada seire kasutusala ka teistele valdkondadele peale põlluharimise,
• parandada oluliselt kulutõhusust võrreldes ühe allika põhiste lahendustega.
Projekt loob mitte ainult tehnilise innovatsiooni, vaid ka uue toimemudeli avaliku sektori pinnaseireks, millel on selge potentsiaal saada eeskujuks ka teistele makseagentuuridele.
Projekti skaleerimispotentsiaal lisaks siseriiklikult on ka teistesse riikidesse suur eelkõige seetõttu, et Euroopa Liidu makseagentuuridel on sarnane ülesanne: tagada pindalapõhiste toetuste nõuetekohane kontroll, vähendada ebaõigete maksete riski ning suurendada seire katvust ja auditeeritavust. Loodav lahendus ei ole seega ainult PRIA sisemine tööriist, vaid potentsiaalne uus toimemudel ka teistele makseagentuuridele, kes seisavad silmitsi samade probleemidega: killustatud andmed, käsitsi kontrolli suur maht, andmeallikate erinev kvaliteet ja vajadus liikuda 100% seire suunas.
Projekti käigus katsetatav raamistik on skaleeritav vähemalt kolmel tasandil:
• tehnoloogiliselt – sama mudelit saab kasutada erinevate andmeallikate ja riikide andmekeskkondadega;
• valdkondlikult – sama lähenemist saab kasutada lisaks põllumajandustoetustele ka keskkonnaseires, metsanduses, kriisijuhtimises ja ruumilises planeerimises;
• rahvusvaheliselt – lahenduse põhimõtet saab kohandada teiste Euroopa Liidu makseagentuuride vajadustele, kus samuti tuleb kontrollida suuri pindalapõhiseid toetusalasid.
Läbiviidavad testimised
Projekti raames viiakse läbi mitmetahuline testimis- ja valideerimistegevus, mille eesmärk on hinnata erinevate andmeallikate, tehisintellekti mudelite ja töövoogude sobivust ning koosvõimekust praktilises seirekeskkonnas:
• Erinevate ruumiandmete koostalitusvõimekuse testimine
Testitakse optiliste (satelliit, ortofoto), radar- ja muude sensorandmete (nt SAR, ilmaradar) koostoimivust eesmärgiga ühtlustada erineva resolutsiooni, ajasageduse ja kvaliteediga andmestikud selliselt, et need oleksid automaatselt ja standardiseeritult koos kasutatavad (sh 1:1 analüütiline ühilduvus).
• Tehisintellekti mudelite võimekuse testimine markerite ja objektide tuvastamisel
Katsetatakse erinevaid olemasolevaid (sh vabavaralisi ja kommertslikke) masinnägemise ja AI mudeleid, et hinnata nende täpsust, usaldusväärsust ja sobivust erinevate markerite (nt niitmine, kündmine, kultuurid, muutused ajas) tuvastamisel.
• Tegevusandmete ruumilise modelleerimise testimine
Töötatakse välja metoodika, kuidas mittestruktureeritud või tabelkujulised tegevusandmed (nt taotlused, põlluraamat, seadmetest tulev info) teisendada ruumiandmeteks ning siduda need pildi- ja sensorandmetega ühtsesse analüütilisse keskkonda.
• Integreeritud kaardirakenduse prototüübi loomine
Luuakse visuaalne töölaud/kaardirakendus, mis kuvab koondatult kõik kasutatavad andmeallikad, tuvastatud markerid ja analüüsi tulemused ning võimaldab nende põhjal teha otsuseid ja hinnanguid.
• Andmepõhise analüütika ja „what-if“ stsenaariumite võimekuse arendamine
Kogutud ja töödeldud andmete põhjal arendatakse analüüsivõimekust, mis võimaldab modelleerida erinevaid stsenaariume (nt andmeallikate muutus, täpsus vs kulu, seire sagedus) ning hinnata nende mõju seire kvaliteedile, kuluefektiivsusele ja otsustusprotsessidele.
5. Projekti elluviimisega (katsetusega) seotud riskid ja nende maandamismeetmed
Kirjelda peamisi riske, mis võivad takistada projekti elluviimist või eesmärkide saavutamist, ning kavanda maandamismeetmed.
Projekt on hetkel kontseptsiooni faasis ning järgmine samm on pilootprojekti elluviimine. Piloodi eesmärk on hinnata lahenduse tehnilist teostatavust, andmeallikate sobivust ning tegelikku mõju tööprotsessidele.
PRIA-l on riigis üks suurimaid praktilisi kogemusi kaugseireandmete kasutamisel avalike ülesannete täitmiseks. Kaugseire tehnoloogiaid kasutatakse juba täna toetuse saamise tingimustele vastavuse kontrollimisel. See annab PRIA-le unikaalse teadmiste baasi ja praktilise pädevuse hinnata uudsete tehisintellektil põhinevate lahenduste rakendatavust reaalses töökeskkonnas ning loob tugevad eeldused projekti edukaks elluviimiseks.
Peamised riskid on seotud:
• andmeallikate kättesaadavuse ja kuluga
• tehisintellekti mudelite täpsuse ja usaldusväärsusega
• erinevate andmete integreerimise keerukusega
Piloodi käigus hinnatakse, millised andmekombinatsioonid annavad parima tulemuse, kui suur on ajavõit võrreldes tänase praktikaga ning milline on lahenduse skaleerimispotentsiaal. Samuti viiakse läbi kulude-tulude analüüs, et hinnata investeeringu tasuvust.
Riskide maandamisel on oluline PRIA enda varasemad kogemused ja võimekused projektiga seotud tööde osas.
• PRIA on kaugseirega tegelenud aastas 2015 ning katsetas juba 2017 aastal esimesi lahendusi niitmise markeri tuvastamiseks
• 2023-st aastast on PRIA (kasutades Sentinel-1 ja Sentinel-2) satelliitandmestikke kasutades seiranud kogu põllumajandusmaal 5-te markerit
◦ Homogeensus
◦ Mittetoetusõiguslik objekt
◦ Kündmine
◦ Niitmine
◦ Kultuurigrupp
• PRIA AI meeskond, kes on järk-järkult võtnud kasutuse AI agente järgmistes PRIA
◦ tööprotsessides: geopositsioneeritud fotodelt AI poolt järgmiste markerite tuvastamine:
▪ Vahekultuuri kasvatamine
▪ Maasikaridades multši kasutamis
▪ Orgaaniline multši kasutamine aiakultuuridel
▪ rohumaade hooldamine (2026-st aastast)
◦ toetuste menetluse assistent, mis seadistab õigusraamistiku alusel:
▪ kõik nõuded, mis toetuse pakkumisel kohalduvad
▪ kogu menetlusvoo infosüsteemis (alates taotluse esitamisest kuni järelevalve perioodi lõpuni)
◦ toetuste taotluste hindamise assistent, mis järjestab taotlused paremusjärjestusse (hetkel on abistav vahend hindamiskomisjoni liikmetele)
• PRIA-l on pikaaegne ruumiandmete haldamise kogemus (aastas 2000) ja meeskond, kes teeb aktiivset (koostöös andmestike kogumine ning teineteisele edastamine) koostööd nii MARU kui Kaitsejõududega.
Tehnilisest raamistikust on PRIA-l projekti elluviimiseks kõik olemas (s. AI serverid arvutuste tegemiseks). Lisa vajadus võib tekkida (oleme eelarves planeerinud) arvutusvõimsuse suurendamiseks.
Projekti elluviimine ja tulemuste kasutuselevõtt on võimalik kehtiva õigusraamistiku alusel ega eelda õigusaktide muutmist.
Riskitabel:
Risk
Esinemise tõenäosus (väike/ keskmine/ suur)
Mõju (väike/ keskmine/ suur)
Maandamismeede
Andmeallikad ei ole kättesaadavad
keskmine
keskmine
Luuakse eelkontaktid andmete omanikega ning tutvustatakse projekti eesmärke ning võimalikke hankeid nende hankimiseks – turukonsultatsiooni vormis.
Andmeallikatele planeeritud kulu ei ole piisav
suur
keskmine
Turukonsultatsioonis saadud info põhjal vähendatakse vajadusel testitavaid alasid ja nende ulatust
Tehisintellekti mudelite täpsuse ja usaldusväärsus markerite tuvastamisel ei ole piisav
väike
keskmine
Projekti on planeeritud hõlmata kogu PRIA TI meeskond, kes on kogenud AI mudelite ellu rakendamisel
Erinevate andmete integreerimise keerukus ei võimalda loodetud tulemeid saavutada
väike
suur
Projekti koosseisus on planeeritud kaasata täiendavad välised ekspert ressursid.
Hanke ettevalmistus või läbiviimine võtab kavandatust kauem ning mõjutab projekti ajakava
keskmine
suur
Projekti alguses viiakse läbi turukonsultatsioonid, vajadusel kaasatakse Riigikantselei hankepraktika ja hindamismetoodikate osas ning kavandatakse hange etapiviisilisena. Ajakavasse jäetakse puhver hanke ettevalmistuseks, küsimustele vastamiseks ja võimalike muudatuste tegemiseks.
Turul ei ole piisavalt pakkujaid, kes suudaksid pakkuda nii kaugseire, AI kui ruumiandmete integreerimise võimekust
keskmine
keskmine
Hange kirjeldatakse võimalusel funktsionaalse probleemi ja tulemuste kaudu, mitte liiga kitsalt ette määratud tehnoloogiana. Vajadusel jaotatakse töö osadeks või võimaldatakse konsortsiume, et kaasata satelliidiandmete, AI, ruumiandmete ja valdkonna ekspertiisi eraldi pakkujatelt.
6. Projekti ajakava
Koostage realistlik ajakava, mis hõlmab kõiki projekti tegevusi ning annab sellega sisendi projekti eelarve koostamisele.
• Ajakava koostamisel arvestage vajalike eel- ja järel- või vahetegevustega (nt partnerluslepingu sõlmimise ettevalmistus kuni 2 kuud, vajalike lubade saamine projekti jooksul vms).
• Milliste võimalike puhvritega oleks ajakavas mõistlik arvestada?
• Jagage tegevused loogilisteks etappideks, arvestage tegevuste omavahelisi seoseid ning ajalist järgnevust või paralleelsust.
• Hangete läbiviimise ajaraami kavandamiseks kasuta hankekalkulaatorit Hankekalkulaator - EIS
Tegevused
Tegevuse algus
(mitmes kuu)
Tegevuse lõpp
(mitmes kuu)
Kestus kokku
(mitu kuud)
I etapp
Tehnilise prototüübi loomine
01.01.2027
31.12.2027
12
Erinevate satelliitandmete kasutatavuse analüüsid konkreetsete markerite tuvastamiseks.
Markeripõhiste strateegiate loomine nende tuvastamise/mitte tuvastamise usaldusväärsuse tõstmiseks
01.01.2027
30.04.2027
4
Satelliitandmete kombineerimine ja digikaksiku prototüübi loomine (Võimalikud andmeallikad: Sentinel, Pléiades Neo, Pléiades, Spot, Vision-1, Planet Scope, Pelican, SkySat, ICEYE (SAR)
01.03.2027
31.07.2027
5
Ortoandmete kombineerimine (Võimalikud andmeallikad: MARU orto ja lidarandmestik, KEA drooni andmed, PRIA drooniandmed)
01.05.2027
31.07.2027
3
Muude radar ja tegevusandmete kombineerimine (Erinevad ilmaradarid, põlluraamatu andmed, IVA fotod, menetlejate fotod)
01.08.2027
30.09.2027
2
Automaatuvastuse mudelite treenimine
01.10.2027
31.12.2027
3
II etapp
Mudelite treenimine, prototüübi testimine ja tulemuste analüüsimine
01.01.2028
31.06.2028
6
KOKKU
01.01.2027
31.06.2028
18 kuud
7. Projekti eelarve
Koostage realistlik eelarve detailsusega, mis hõlmab kõiki projekti tegevusi ning võimaldab seeläbi hinnata planeeritud kulude vajalikkust ja mõistlikkust.
• Arvutage eelarves summad kogumaksumusena (st sisaldavad kõiki makse), sh projektijuhi kogukulu.
• Lisage eelarvele kirjeldusena selle kujunemise põhjendused, arvutuste ja hinnangute alused.
• Eelarve kogusumma palume esitada 1000 euro täpsusega.
Kohandage eelarvetabelit oma projekti vajadustele vastavaks.
Tegevused
Kulud kokku
Projektijuht (0,8)
66 000,00 €
PRIA enda tööjõud
Tooteomanik
78 000,00 €
PRIA enda tööjõud
1 FTE (kaugseire ekspert)
78 000,00 €
Väljast sisse ostetav
1 FTE (ruumiandmete ekspert)
78 000,00 €
Väljast sisse ostetav
Personalikulu kokku
300 000,00 €
1 FTE arendaja
170 000,00 €
Väljast sisse ostetav
Tehniline IT arhitekt (0,2 kohta)
35 000,00 €
Väljast sisse ostetav
Sysop (0,2 kohta)
35 000,00 €
Väljast sisse ostetav
Taristu (tehnilise platvormi kulu)
40 000,00 €
Väljast sisse ostetav
Kommertssatelliidi andmete ostmine
620 000,00 €
Väljast sisse ostetav
Arenduskulu kokku
900 000,00 €
KOKKU EELARVE
1 200 000,00 €
8. Võimalikud lahenduste pakkujad
Tooge välja võimalikud hankepartnerid, kes soovitud lahendussuunas tooteid/ teenuseid/ pakuvad.
• Otsige ja nimetage võimalikke probleemile lahenduste pakkujaid (nt erinevate valdkondade eksperdid, teadlased, ettevõtted, kes on probleemi lahendamisega varasemalt tegelenud).
Mõelge nii Eesti kui rahvusvaheliste pakkujate peale.
Kõige tõenäolisemad projekti hankepartnerid satelliitseire osas on:
1. Airbus Defence & Space
2. Planet Labs
3. ICEYE
Ekspertide tasemel on seni kõige suurema kogemused Eestis: KappaZeta OÜ-l, CGI Eesti OÜ-l ja Tartu Ülikoolil, kelle ekspertteadmiste ostu oleme planeerinud.
Projektiga seotud valdkonnas olemete teinud koostööd MARU ja Kaitsejõudude ekspertidega. Lisaks on PRIA projekti kaasanud enda poolt Tartu Ülikooli kaugseire teemadega tegeleva magistrandi.
9. Projekti meeskond ja töökorraldus
Tooge välja projekti edukaks elluviimiseks kaasatavad või vajalikud osapooled (asutused ja/või inimesed) ning täiendav ekspertiis, mida meeskonda juurde vajate.
• Kirjeldage rollide ja töö jaotust projektimeeskonnas.
• Kirjeldage projekti juhtimise korraldust.
• Märkige ära, kui suure koormusega projektijuht (võimalusel ka teised võtmeisikud) projekti panustavad.
• Kirjeldage, missugust täiendavat ekspertiisi tuleb juurde kaasata (nt tehniline ekspertiis, andmekaitse), mis on meeskonnaliikmete poolt katmata.
NB! Kui nimetate konkreetseid meeskonnaliikmeid, siis nendega (või nende juhtidega) peab olema projektis osalemine läbi räägitud!
• Projekt lähtub PRIA sisesest projekti juhtimise metoodikast, kus kesksel kohal on juhtrühm. Juhtrühm koosneb asutuse juhtkonna esindajast, projektijuhist, teenuse tellija esindajast ning väliste osapoolte esindajatest.
• Juhtrühmad toimuvad regulaarselt, kuid mitte harvem, kui 1x kahe kuu jooksul.
• Projektijuht vastutab igapäevase meeskonna toimimise, kitsaskohtade lahendamise ning ajakavas ning eelarves püsimise eest.
• Kogu projekti meeskond on projekti kestel projektijuhi otseses juhtimises.
• Meeskond koosneb:
◦ Tooteomanik – vastutab ärivajaduste koondamise ja prioriseerimise eest, määratleb arendusnõuded ning tagab nende vastavuse organisatsiooni eesmärkidele. Korraldab pidevat suhtlust sidusrühmade ja lõppkasutajatega ning valideerib arendustulemused, sh aktsepteerib valminud funktsionaalsuse.
◦ Kaugseire ekspert – analüüsib olemasolevate ja potentsiaalsete andmeallikate (nt satelliit-, drooni- ja sensorandmed) sobivust ning kvaliteeti. Tegeleb andmete töötlemise, analüüsi ja tõlgendamisega ning arendab metoodikaid ja mudeleid, et saavutada võimalikult kõrge täpsus markerite automaattuvastuses.
◦ Ruumiandmete ekspert – vastutab töödeldud andmete struktureerimise, ruumilise analüüsi ning integreerimise eest olemasolevatesse andmekogudesse ja infosüsteemidesse. Toetab saadud tulemuste rakendamist PRIA tööprotsessides ja otsustusloogikas.
◦ Arendaja – arendab ja realiseerib vajalikud infosüsteemi komponendid, sealhulgas andmetöötluse, andmesalvestuse ja teenuste loogika. Tagab erinevate andmeallikate ühendamise, lahenduse tehnilise toimimise ning automatiseeritud protsesside rakendamise.
◦ IT-arhitekt – kavandab lahenduse tehnilise arhitektuuri ning tagab selle vastavuse PRIA IT-ökosüsteemile ja standarditele. Vastutab süsteemide integreerituse, skaleeritavuse, turvalisuse ja jätkusuutlikkuse eest.
◦ AI eksperdid (PRIA enda olemasolev meeskond) – AI mudelite loomine ja valideerimine ja kasutusele võtmine.
10. Projekti tulemuste elluviimine
Kirjeldage oma valmisolekut ja võimekust pärast katseprojekti edukat lõppu projekti tulemusi kestlikult ellu viia.
.
• Kas projekti tulemuste edasine arendus ja kasutuselevõtt seostub asutuse prioriteetsete tegevustega, on tööplaanis vms?
• Kas tulemuste hilisemaks elluviimiseks vajalik rahastus ja muud ressursid on olemas või tegeletakse selle leidmisega?
• Tooge välja olulisemad riskid projekti tulemuste hilisemal kasutuselevõtul. Kuidas plaanite neid riske maandada?
• Kirjeldage, kas ja mil määral on tulemused skaleeritavad ning kasutatavad avalikus sektoris laiemalt.
PRIA-l on õigusaktidest tulenev kohustus teostada pindalapõhiste toetuste puhul nõuete täitmise seiret. Seetõttu on projekti fookus otseselt seotud asutuse põhitegevusega ning suunatud olemasolevate tööprotsesside kvaliteedi ja tõhususe parandamisele, mitte uue eraldiseisva teenuse loomisele. Oleme just uuendamas enda pinnaseire alast lepingut - Riigihanke 305688 "Pinnaseire markerite väärtuste arvutamine"
Projekti raames väljatöötatav lahendus muutub PRIA igapäevase töö lahutamatuks osaks, kuna see toetab otseselt seadusest tulenevate ülesannete täitmist. Sellest tulenevalt on tagatud ka kõrge valmisolek projekti tulemuste jätkusuutlikuks rakendamiseks, arendamiseks ja ülalpidamiseks pärast pilootfaasi lõppu. Projekti käigus loodud tehnoloogiad ja metoodikad integreeritakse olemasolevatesse tööprotsessidesse ning neid kasutatakse järjepidevalt edasises seiretegevuses.
Lisaks võimaldab projekti elluviimine saavutada olulist kulude ja tööaja kokkuhoidu, mida on kavas suunata seirevõimekuse edasiseks arendamiseks, eelkõige uute seiremarkerite väljatöötamisse ja olemasolevate täiendamisse. See loob eeldused pidevaks arenguks ning lahenduse kvaliteedi paranemiseks ka pärast projekti lõppu.
Arvestades lahenduse universaalset ja skaleeritavat iseloomu, on olemas selge potentsiaal selle laiendamiseks ka teistesse avaliku sektori valdkondadesse. PRIA-l on valmisolek pakkuda loodud võimekust ja teenuseid ka teistele riigiasutustele, kus on vajadus ruumiandmete ja kaugseirepõhise automaatse seire ning analüüsi järele. See suurendab projekti mõju laiemalt avalikus sektoris ning toetab riigiülese andmepõhise juhtimise arengut.
11. Mõju ettevõtlusele
☒ Projekt omab positiivset mõju innovatsioonile ettevõtlussektoris. Kõige otsesemalt väljendub mõju läbi ettevõtete, kes osalevad tegevuste elluviimiseks korraldatavatel hangetel ja/või konkurssidel. Innovatsiooni hankimine avaliku sektori poolt aitab kaasa innovatsioonitegevuste kasvule erasektoris.
12. Seos nutika spetsialiseerumise valdkondadega
• Eesti teadus- ja arendustegevuse, innovatsiooni ning ettevõtluse (TAIE) arengukaval 2021-2035 on fookusvaldkonnad, s.o Eesti arenguvajadustele ja -võimalustele vastavad riigi, ettevõtete ja teadusasutuste koostöös eelisarendatavad teadus- ja arendustegevuse, innovatsiooni ja ettevõtluse valdkonnad. Ettevõtluse ja majandusliku arengupotentsiaaliga TAIE fookusvaldkonnad on ühtlasi Eesti nutika spetsialiseerumise valdkonnad (täpsem info: https://www.hm.ee/korgharidus-ja-teadus/teadus-ja-arendustegevus/taie-fookusvaldkonnad).
• Kirjeldage teie projekti võimaliku lahenduse seost vähemalt ühe valdkonnaga (rõhuasetusega teadmus- ja tehnoloogiasiirdel).
Digilahendused igas eluvaldkonnas
(vt teekaarti)
Projekt seostub otseselt TAIE arengukava 2021–2035 nutika spetsialiseerumise valdkonnaga „Digilahendused igas eluvaldkonnas“, panustades tehisintellekti, kaugseire, digitaalsete kaksikute ja ruumiandmete integreeritud kasutamisse avaliku sektori tööprotsessides.
Projekt toetab teadmus- ja tehnoloogiasiiret, tuues kaasaegsed tehisintellekti, masinnägemise ja kaugseire meetodid PRIA igapäevastesse tööprotsessidesse ning luues praktilise katsekeskkonna nende tehnoloogiate valideerimiseks reaalses töökeskkonnas koostöös teadus- ja arenduspartneritega.
Projekt panustab otseselt teekaardis rõhutatud eesmärkidesse, suurendades andmete koostalitlusvõimet ja taaskasutust, integreerides erinevad andmeallikad ühtsesse digitaalsesse mudelisse ning võimaldades liikuda killustatud andmekasutuselt reaalajas uuenevale andmepõhisele juhtimisele.
Lahendus toetab avaliku sektori protsesside automatiseerimist ja andmepõhise otsustamise laiemat rakendamist, parandades otsuste kvaliteeti, vähendades halduskoormust ning suurendades teenuse usaldusväärsust ja läbipaistvust.
Loodav tehnoloogiline võimekus on kavandatud korduskasutatavana ja skaleeritavana, luues eeldused selle rakendamiseks ka teistes avaliku sektori organisatsioonides ning toetades Eesti digiriigi arengut ja andmepõhise riigivalitsemise tugevnemist.
Tervisetehnoloogiad ja -teenused
(vt teekaart)
Kohalike ressursside (toit, puit, maapõueressursid, teisene toorme ja jäätmed) väärindamine
(vt teekaart)
Projekt on sisuliselt seotud TAIE fookusvaldkonnaga „kohalike ressursside väärindamine“ läbi põllumajandusmaa kui strateegilise ressursi täpsema kasutuse ja juhtimise. Dokumendis rõhutatakse vajadust parandada ressursside kasutuse efektiivsust ning suurendada nende lisandväärtust teaduse ja tehnoloogia abil, mida projekt otseselt toetab, luues tehisintellektil põhineva digikaksiku maakasutuse seireks.
Esiteks haakub projekt tugevalt teekaardis esile toodud vajadusega ressursside ja voogude paremaks seireks ning andmete targaks kasutamiseks. Projekti probleemikirjeldus toob välja andmete killustatuse ja ebaühtluse, mis takistab tõhusat otsustamist, ning pakub lahendusena erinevate andmeallikate integreerimist ühtsesse analüütilisse süsteemi. See vastab otseselt dokumendi prioriteedile arendada andmepõhist teadus- ja arendustegevust ressursside jälgimiseks ja juhtimiseks.
Teiseks toetab projekt eesmärki kasutada ressursse kogu elutsükli vältel tõhusamalt, mis on ringmajanduse keskne põhimõte. Digikaksik võimaldab tuvastada tegelikku maakasutust ja tegevusi (nt niitmine, kündmine, kultuurid), mis aitab vältida nii ressursside alakasutust kui ka ebatõhusat kasutamist. Sellega panustab projekt kaudselt jäätmetekke ja ebavajaliku ressursikulu vähendamisse, mis on teekaardis selgelt välja toodud eesmärk.
Kolmandaks haakub projekt dokumendis rõhutatud interdistsiplinaarse lähenemisega, kus kombineeritakse erinevaid valdkondi (nt digi-, keskkonna- ja materjaliteadus). Projekt ühendab kaugseire, tehisintellekti ja ruumiandmete analüüsi, luues tervikliku lahenduse, mis võimaldab uusi teadmisi ja rakendusi ressursside juhtimisel.
Neljandaks vastab projekt vajadusele tõsta otsuste kvaliteeti ja vähendada ebatõhusust. Ideekavandis toodud probleem – makseotsuste tegemine ebapiisava info põhjal – viitab ressursside ebatäpsele suunamisele. Digikaksiku rakendamine võimaldab teha otsuseid kontrollitud ja tõenduspõhiste andmete alusel, mis suurendab nii majanduslikku kui ka ühiskondlikku väärtust.
Nutikad ja kestlikud energialahendused
(vt teekaart)
13. Seos strateegias Eesti 2035 toodud arenguvajadustega
• Selgitage, kuidas panustavad projekti tegevused ja valitud lahendussuund “Eesti 2035” strateegias kirjeldatud arenguvajadustesse.
• Tooge välja, kui projekti tegevused panustavad muudesse olulistesse valdkondlikesse arengukavadesse või -dokumentidesse.
Projekt panustab otseselt Eesti 2035 strateegias seatud arenguvajadustesse ning nende mõõtmiseks kasutatavatesse võtmenäitajatesse (KPI-desse), eelkõige avaliku sektori efektiivsuse, digiriigi arengu, usaldusväärsuse, keskkonnaseire ning innovatsioonivõimekuse valdkondades.
Esiteks toetab projekt avaliku sektori tootlikkuse ja kulutõhususe kasvu. Eesti 2035 mõõdikute tasandil väljendub see avaliku sektori tootlikkuse (lisandväärtus töötaja kohta) ning halduskoormuse vähenemise indikaatorites. Projekti tulemusel väheneb märkimisväärselt käsitsi tehtav töö, välitööde vajadus ning andmete käsitsi valideerimine, mis on praegu oluline kulu- ja ajamahukas tegevus. Projekti hinnanguline mõju on tööprotsesside automatiseerimisest tulenev otsene rahaline kokkuhoid ligikaudu 350 000 eurot aastas ning tööaja oluline vähenemine, mis avaldub otseselt tootlikkuse kasvus.
Teiseks panustab projekt digiriigi arengusse ning andmepõhiste otsuste osakaalu suurenemisse. Eesti 2035 keskseteks mõõdikuteks on siin andmepõhiste otsuste osakaal, teenuste digitaliseerituse tase ning andmete kättesaadavus ja taaskasutus. Projekti tulemusena luuakse toetusõigusliku maa digikaksik, mis võimaldab liikuda killustatud andmekasutuselt integreeritud ja reaalajas ajakohastuva andmemudeli kasutamisele. See omakorda võimaldab toetuste menetlemisel teha otsuseid automaatselt ja ühtsetel alustel, suurendades andmepõhiste otsuste osakaalu ning viies teenuse sisuliselt täielikult digitaalseks. Projekti elluviimine oleks olulise mõjuga pinnaseire valdkonna arengus Eestis nii koostöö andme pakkujatega kui andmete kasutamise võimekus loomises.
Kolmandaks on projekt seotud avalike teenuste kvaliteedi ja usaldusväärsuse kasvuga. Eesti 2035 KPI-de hulgas kajastuvad siin avalike teenuste kvaliteet, vigade ja vaidluste osakaal ning usaldus riigi vastu. Projekti eesmärk saavutada olukord, kus 100% toetuste makseotsused tehakse kontrollitud ja tõendatud andmete põhjal, vähendab oluliselt vigade, vaidluste ja auditi riskide hulka. See tõstab otsuste läbipaistvust ja õiglust ning tugevdab usaldust riigi tegevuse vastu, eriti olukorras, kus hallatakse Euroopa Liidu vahendeid.
Neljandaks panustab projekt keskkonnaseire kvaliteedi ja loodusressursside kestliku kasutamise mõõdikutesse. Eesti 2035 raames jälgitakse muu hulgas keskkonnaseire efektiivsust ning ressursside säästlikku kasutamist. Projekti raames luuakse võimekus automaatselt tuvastada maakasutuse muutuseid (nt niitmine, kündmine, kultuurid), mis parandab seire katvust ja täpsust. See võimaldab paremini jälgida toetuste tingimuste täitmist ning vähendab riski, et toetusi makstakse tegevustele, mida tegelikult ei ole ellu viidud.
Viiendaks toetab projekt innovatsiooni ja tehnoloogilise võimekuse kasvu, mis on samuti Eesti 2035 oluline mõõdetav suund. KPI-d hõlmavad siin uute tehnoloogiate kasutuselevõttu ning avaliku sektori innovatsioonivõimekust. Projektis rakendatakse tehisintellekti, masinnägemist ja kaugseiret reaalsetes tööprotsessides, luuakse katsekeskkond uute lahenduste valideerimiseks ning kaasatakse rahvusvahelisi tehnoloogiapartnereid. See suurendab avaliku sektori suutlikkust rakendada tipptasemel tehnoloogiaid ning loob eeldused nende skaleerimiseks ka teistesse valdkondadesse.
Kuuendaks panustab projekt andmete koosvõimekuse ja infosüsteemide integreerituse näitajatesse. Eesti 2035 KPI-d hõlmavad andmete ristkasutust ja koostalitlusvõimet eri süsteemide vahel. Projekti käigus ühendatakse satelliidi-, drooni-, ortofoto-, sensor- ja registriandmed ühtsesse analüütilisse keskkonda, mis võimaldab andmete korduvkasutust ja vähendab dubleerimist. Lahendus on kavandatud skaleeritavaks ja kasutatavaks ka teistes avaliku sektori asutustes, suurendades seeläbi riigiülest andmete koosvõimet.
14. Avalike ülesannete täitmine projekti elluviimisel
• Selgitada ning tuua välja seosed ja viited, missuguse seaduse, määruse, haldusakti või lepingu alusel täidab ideekavandi esitaja asutus innovatsiooniprojekti ellu viies avalikke ülesandeid.
• Kui ideekavandi esitaja on MTÜ, siis selgitada, kuidas ta pakub otsest avalikku teenust (loe Teenuste korraldamise ja teabehalduse alused–Riigi Teataja, §2 lg2).
PRIA täidab avalikke ülesandeid lähtuvalt põllumajandusministri määrusest „Põllumajanduse Registrite ja Informatsiooni Ameti põhimäärus“ (vastu võetud 21.07.2000 nr 52).
Põhimääruse § 1 tulenevalt: Põllumajanduse Registrite ja Informatsiooni Amet (edaspidi amet), lühendatult PRIA, on Regionaal- ja Põllumajandusministeeriumi (edaspidi ministeerium) valitsemisalas tegutsev valitsusasutus, kellel on juhtimisfunktsioon ning kes menetleb toetuse taotlusi, teostab riiklikku või haldusjärelevalvet ning teeb tegevus- või muu loa andmise menetlemise käigus nõuetekohasuse kontrolli, kohaldab riiklikku sundi Euroopa Liidu ühise põllumajanduspoliitika abinõude, maaelu ja põllumajandusturu korraldamise riiklike abinõude ning kalandusturu korraldamise abinõude rakendamisel seaduses ettenähtud alustel ja ulatuses, samuti tegeleb seadusega ettenähtud põllumajandusega seotud riiklike registrite ja muude andmekogude pidamisega, nende andmete töötlemise ja analüüsimiseg
Pinnaseire (area monitoring system, AMS) kasutamise eelduskohustus ÜPP toetuse maksetes tuleneb otseselt Euroopa Liidu siduvatest õigusaktidest ning selle rakendamine on liikmesriikidele kohustuslik.
Õiguslik alus tuleneb Euroopa Parlamendi ja nõukogu määrusest (EL) 2021/2116, mis kehtestab ÜPP rahastamise, haldamise ja seire reeglid. See määrus kohustab liikmesriike looma ja rakendama integreeritud haldus- ja kontrollisüsteemi (IACS), mille eesmärk on tagada toetuste nõuetekohane maksmine ja kontroll. Tegemist on otsekohalduva EL määrusega, mistõttu selle täitmine on liikmesriikidele kohustuslik.
Üldkohustust konkretiseerib Komisjoni rakendusmäärus (EL) 2022/1173 (muudetud määrusega (EL) 2024/2202), mis sätestab IACS-i üksikasjalikud nõuded. Nimetatud rakendusmääruse kohaselt on pindala seiresüsteem (AMS ehk pinnaseire) kohustuslik IACS-i komponent, mis tuleb liikmesriikidel rakendada kõigi pindalapõhiste toetuste puhul. Sama õigusakt nõuab, et seire hõlmaks kõiki toetusesaajaid ja kasutaks Copernicuse Sentinel satelliitandmeid või muid samaväärseid andmeid.
Seega tuleneb pinnaseire kohustus otseselt EL määrustest ning ei sõltu riiklikust otsustusest: tegemist on kohustusliku kontrollimehhanismiga, mille rakendamine on PRIA-le eeltingimus ÜPP pindalatoetuste õiguspäraseks haldamiseks ja maksmiseks.
Projekti tulemid on PRIA igapäevatöö osa ja sõltumata projekti rahastamisest või mitte rahastamisest tuleb makseagentuurina PRIA antud teemadega edasi tegeleda kuna tänane seire kvaliteet kesk-pikas perspektiivis toetuste makseid ei võimalda piisava täpsusega kindlaks teha.
Projektis nimetatud markeripõhine seire strateegia on juba täna planeerimisel kuna:
• Andmeallikate sobivus on erinev – erinevad markerid (nt niitmine, kündmine, kultuur) on tuvastatavad erineva täpsusega eri satelliitidest, droonidest või sensoritest. Üks universaalne lähenemine ei anna optimaalset tulemust.
• Ajadünaamika on erinev – mõni tegevus on lühiajaline (nt niitmine), mõni püsiv (nt kultuur), mistõttu vajavad markerid erinevat ajasagedust ja jälgimisloogikat.
• Signaal andmetes erineb – markerid avalduvad andmetes erinevalt (nt spektraalmuster, tekstuur, muutus ajas), seega vajavad erinevaid AI mudeleid või tuvastusparameetreid.
• Täpsus- ja riskitase on erinev – mõne markeri vale tuvastus on kriitilisem kui teise, mistõttu tuleb strateegia kohandada vastavalt usaldusväärsuse nõuetele.
• Kuluefektiivsus – erinevate markerite puhul on optimaalsed erinevad andmekombinatsioonid; eraldi strateegia võimaldab valida odavaima, kuid piisavalt täpse lahenduse.
• Skaleeritavus ja arendatavus – markeripõhine lähenemine võimaldab hiljem uusi markereid lisada või olemasolevaid parandada ilma kogu süsteemi ümber tegemata.
Kirjeldatud markeripõhine lähenemine loob eeldused ka teenuspõhise seire pakkumise kujundamiseks, kus iga markerit käsitletakse eraldi teenuskomponendina (nt “niitmise tuvastamise teenus”, “kultuurituvastuse teenus”, “kündmise seire teenus”). See võimaldab pakkuda paindlikke ja vajaduspõhiseid lahendusi nii PRIA-siseselt kui ka teistele asutustele, kus kasutaja saab valida just need markerid ja täpsustasemed, mida tema kasutusjuht nõuab.
Sama loogika on ülekantav ka teistesse valdkondadesse, näiteks:
• keskkonnaseire (nt metsaraie tuvastamine, veekogude seisundi muutused, märgala kuivendamine);
• ehitus- ja ruumiplaneerimine (nt ehitustegevuse jälgimine, ebaseaduslike ehitiste tuvastamine, maa kasutuse muutused);
• kriisijuhtimine ja julgeolek (nt tormikahjude, üleujutuste või tulekahjude leviku tuvastamine);
• taristu ja transpordi haldus (nt teede seisundi muutused, lume- või takistuste tuvastamine);
• looduskaitse ja järelevalve (nt kaitsealuste koosluste muutused või rikkumised).
Selline arhitektuur muudab süsteemi modulaarseks ja laiendatavaks, võimaldades uusi markereid lisada ilma olemasolevat terviklahendust ümber ehitamata. Samuti võimaldab see erinevaid markereid kombineerida teenusteks kõrgemal tasemel (nt maakasutuse tervikseire, keskkonnaseire teenus või järelevalve teenus).
Lisaks loob markeripõhine strateegia tehnilise aluskeskkonna kogu kaugseire jaoks, kuna:
• erinevate andmeallikate (satelliit, droon, sensorid) kasutamine standardiseeritakse markerite lõikes;
• kujuneb ühtne andmetöötluse ja analüüsi raamistik;
• tehisintellekti mudelid, andmevood ja kvaliteedihindamise loogika on taaskasutatavad;
• süsteem võimaldab skaleerida seiret nii uutele piirkondadele kui ka uutele valdkondadele.
Seeläbi ei ole tegemist üksiku projektilahendusega, vaid platvormiga, mille peale saab üles ehitada kogu organisatsiooni ja riigiülese kaugseirevõimekuse – alates põllumajandusest kuni keskkonnaseire, kriisijuhtimise ja järelevalveni.
15. Rahastus mitmest allikast
• Kas probleemi lahendamiseks või planeeritud lahenduse katsetamiseks on taotletud või taotletakse toetust teistest rahastamisallikatest?
• Kui jah, siis tuua välja rahastusallikas, summa ja tegevused ning kas toetus on taotlemisel või projekt on saanud rahastusotsuse.
Rahastust ei ole taotletud mitmest allikast.
Kinnitused
☒ Oleme teadlikud, et Riigikantselei võib saata ideekavandi eksperthinnangu saamiseks valdkonna ekspertidele.
☒ Kinnitan, et esitatud innovatsiooniprojekt on teiste partnerite juhtkondadega kirjalikult kooskõlastatud.
Allkirjastamine
• Ideekavand tuleb allkirjastada projekti esitava(te) asutus(t)e allkirjaõigusliku juhtkonnaliikme poolt (nt kantsler, asekantsler, KOVi juht, KOVi volikogu esimees, ministeeriumi allasutuse juht/asejuht vms) ja saata
[email protected].