All tenders
PublicOpenTED-548061-2026Poland· Tender

Poland – Data analysis services – Usługa identyfikacji klas pokrycia terenu przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji (AI) na potrzeby aktualizacji Systemu Identyfikacji Działek Rolnych (LPIS)

Sign in to view the buyer

The buyer and the original notice are hidden. Create a free account to unlock them.Create free account
Estimated value
Not disclosed
Earliest action required
Checking…
Bid closes
18 Sept 2026
Submission method
Not stated at source

Ted Eu · published 06 Aug 2026 · last checked 06 Aug 2026 · no amendments recorded

Scope of works

1. Przedmiotem zamówienia jest przygotowanie, uruchomienie oraz świadczenie przez Wykonawcę na rzecz Agencji Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa usługi informatycznej w modelu SaaS, umożliwiającej automatyczną identyfikację klas pokrycia terenu na podstawie danych geoprzestrzennych, z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji, zgodnie z Opisem Usługi stanowiącym Załącznik nr 1 do projektowanych postanowień umowy (dalej: „ppu”) stanowiących Załącznik nr 9 do specyfikacji warunków zamówienia (dalej: „SWZ”) oraz Formularzem Ofertowym (Załącznik nr 1 do SWZ). Klasy pokrycia terenu: 1.1 Podstawowe klasy pokrycia terenu (dalej: „klasy podstawowe”) – tj. obligatoryjne, wymagane przez Zamawiającego, klasy pokrycia terenu dla których minimalne wskaźniki jakości klasyfikacji wynoszące co najmniej: Overall Accuracy 0,85; Recall 0,80; Precision 0,80.: a) Tereny komunikacyjne – (Pola Zagospodarowania (dalej: „PZ”) : K) b) Lasy – (PZ: L, Z, ZS, O, R) c) Tereny przemysłowe i zurbanizowane – (PZ: U) d) Siedliska z budynkami – (PZ: D). Uwaga: Dla klas podstawowych (klasy a-d) wysokości wskaźników jakości klasyfikacji (Overall Accuracy; Recall; Precision) będą obowiązywały Wykonawcę zgodnie z deklaracją złożoną przez Wykonawcę w Formularzu Ofertowym. 1.2 Premiowane klasy pokrycia terenu (dalej: „klasy premiowane”) – tj. nieobligatoryjne, zaoferowane dodatkowo przez Wykonawcę w ramach kryteriów oceny ofert (rozdz. IX pkt 2.2 i 2.3 SWZ), za które oferta otrzyma dodatkowe punkty, to: e) Wody – (PZ: W, OM, OW, R2, R10), f) Inne tereny nierolnicze – (PZ: I). Uwaga: Dla klas premiowanych (klasy e i f) minimalne wysokości wskaźników jakości klasyfikacji (Overall Accuracy; Recall; Precision) nie zostały określone, lecz ich wysokość będzie obowiązywała Wykonawcę jedynie w przypadku zaoferowania ich na poziome co najmniej jak dla klas podstawowych, zgodnie z deklaracją dla poszczególnych klas złożoną przez Wykonawcę w Formularzu Ofertowym. W Umowie będą brane pod uwagę klasy premiowane o ile spełnią minimalne wskaźniki jakości klasyfikacji określone dla klas podstawowych. 2. Zakres zamówienia obejmuje przetwarzanie danych geoprzestrzennych w formatach rastrowych i wektorowych oraz generowanie wyników w postaci warstw wektorowych przedstawiających klasy pokrycia terenu, wraz z przypisaniem poziomu ufności klasyfikacji dla każdego obiektu. Wytworzone dane muszą cechować się poprawnością geometryczną oraz spójnością topologiczną. Identyfikacja klas pokrycia terenu realizowana jest zgodnie z klasyfikacją stosowaną w Systemie Identyfikacji Działek Rolnych (LPIS) i obejmuje pełny zakres wymaganych klas oraz ich odwzorowanie w postaci obiektów przestrzennych. Funkcjonalność usługi obejmuje wizualizację danych przestrzennych, prezentację wyników identyfikacji, ich analizę i edycję, a także eksport danych wynikowych w standardowych formatach oraz integrację z innymi usługami i źródłami danych przestrzennych. Przetwarzanie danych powinno umożliwiać obsługę dużych wolumenów z wykorzystaniem mechanizmów przetwarzania równoległego, przy zachowaniu wymaganej wydajności. 3. W ramach zamówienia Wykonawca zapewnia środowisko przetwarzania danych, oprogramowanie oraz komponenty niezbędne do realizacji procesu identyfikacji, w tym modele sztucznej inteligencji oraz mechanizmy ich działania. 4. W ramach realizacji zamówienia należy zapewnić możliwość wyboru źródeł danych wejściowych, ich importu oraz przetwarzania w zakresie określonym przez użytkownika, zarówno dla całych zbiorów danych, jak i ich wyodrębnionych części, z uwzględnieniem wykorzystania danych wspomagających proces identyfikacji. Przewiduje się wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji oraz udostępnienie metryk oceny ich jakości, w szczególności Overall Accuracy, Precision oraz Recall, wraz z możliwością ich analizy i raportowania. 5. Zamawiający wymaga zapewnienia odpowiedniego poziomu dostępności, bezpieczeństwa i niezawodności, w szczególności w zakresie uwierzytelniania i autoryzacji użytk

Type
Invitation to bid / open tender
Tender
Sector
Software & IT Services
Procedure
open
Classification
72316000, 72260000, 71356300, 71621000

Key dates

  1. Published at source06 Aug 2026
  2. Submission deadline18 Sept 2026