تصنيف صور الأقمار الصناعية باستخدام التعلم العميق

ما هي المشكلة الرئيسية في صور الأقمار الصناعية؟ يمكن أن يكون لفئتين أو أكثر من الكائنات (على سبيل المثال ، المباني والأراضي البور والحفر) على صور الأقمار الصناعية نفس الخصائص الطيفية ، لذلك كان تصنيفها في العقدين الماضيين مهمة صعبة. يعد تصنيف الصور أمرًا بالغ الأهمية في الاستشعار عن بُعد ، خاصةً عندما يتعلق الأمر بتحليلات الصور والتعرف على الأنماط. بمساعدة التصنيف ، يمكن تصور أنواع مختلفة من البيانات ، وبالتالي يمكن إنتاج خرائط مهمة ، بما في ذلك خريطة استخدام الأراضي التي يمكن استخدامها لإدارة الموارد الذكية والتخطيط.

نظرًا لأهميته وفعاليته التي لا يمكن إنكارها ، أصبح تصنيف الصور متاحًا ومتقدمًا أكثر فأكثر ، مما يوفر مزيدًا من الدقة والموثوقية في نتائجه. نظرًا لأن تحليل صور الأقمار الصناعية اليوم ليس بالأمر الجديد على العديد من الصناعات ، فقد وجد تصنيفها استخدامًا في قائمة طويلة من التطبيقات ، بما في ذلك مراقبة المحاصيل ورسم خرائط الغطاء الحرجي ورسم خرائط التربة واكتشاف تغير الغطاء الأرضي وتقييم الكوارث الطبيعية وغير ذلك الكثير. علي سبيل المثال، تصنيف المحاصيل باستخدام الاستشعار عن بعد فرصة عظيمة للاعبين الزراعيين للتخطيط لتناوب المحاصيل بشكل فعال ، وتقدير العرض لبعض المحاصيل ، وأكثر من ذلك.

ولكن كيف يعمل تصنيف صور الأقمار الصناعية في الواقع؟ التكنولوجيا هي الجواب. وبشكل أكثر تحديدًا - التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والأهم من ذلك التعلم العميق. دعنا ندخل في مزيد من التفاصيل لنرى كيف يحدث "السحر" ، مما يمكننا من رؤية خرائط بأشياء مختلفة تمتلك خصائص بصرية محددة.

تصنيف صور الأقمار الصناعية باستخدام التعلم العميق

مع مئات من أقمار المراقبة التي تدور حول الأرض وإطلاق أقمار صناعية جديدة ، فإن كمية الصور التي تنتجها تتزايد باستمرار. ومع ذلك ، للاستفادة من هذه الصور في مختلف الصناعات والتطبيقات ، مثل المراقبة البيئية أو تخطيط المدن أو الزراعة ، يجب تصنيفها.

يمكن تصنيف طرق تصنيف صور الأقمار الصناعية في أربع فئات أساسية اعتمادًا على الميزات التي يستخدمونها: الأساليب القائمة على الكائنات ، وطرق تعلم الميزات غير الخاضعة للإشراف ، وطرق تعلم الميزة الخاضعة للإشراف ، والأساليب القائمة على الميزات يدويًا. اليوم ، اكتسبت أساليب التعلم العميق الخاضعة للإشراف أكبر شعبية بين تطبيقات الاستشعار عن بعد ، خاصة عندما يتعلق الأمر بتصنيف مشهد استخدام الأراضي واكتشاف الكائنات الجغرافية المكانية.

التعلم العميق وكيف يعمل

يمكن اعتبار التعلم العميق شكلاً من أشكال التعلم الآلي. يحدث التعلم الذاتي وتحسين سلوك البرنامج نتيجة لتنفيذ خوارزميات الكمبيوتر. لكن خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية تستخدم مفاهيم بسيطة إلى حد ما ، بينما يعمل التعلم العميق مع الشبكات العصبية الاصطناعية. تم تصميم هذه الشبكات لتقليد طريقة تفكير البشر وتعلمهم.

أتاح التقدم في تحليلات البيانات الضخمة إمكانية إنشاء شبكات عصبية كبيرة ومعقدة. بفضلهم ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر مراقبة المواقف المعقدة والتعلم والاستجابة لها بشكل أسرع من البشر. اليوم ، يساعد التعلم العميق في تصنيف الصور وترجمة النصوص من لغة إلى أخرى والتعرف على الكلام.

يعتمد التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تتكون من عدة طبقات. في الشبكة العصبية العميقة (DNN) ، يمكن لكل طبقة إجراء عمليات معقدة لتمثيل وتجريد الصور أو الصوت أو النص. يُعرف أحد أكثر أنواع الشبكات العصبية العميقة شيوعًا باسم الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). تجمع CNN بين الميزات المكتسبة وبيانات الإدخال وتستخدم طبقات تلافيفية ثنائية الأبعاد ، مما يجعل هذه البنية مناسبة تمامًا لمعالجة البيانات ثنائية الأبعاد ، مثل الصور.

تصنيف صور الأقمار الصناعية وشبكة سي إن إن

تعد الشبكات العصبية التلافيفية مفيدة بشكل خاص في العثور على أنماط في الصور للتعرف على الأشياء والوجوه والمشاهد. يتعلمون مباشرة من الصور ، باستخدام الأنماط لتصنيف الصور والقضاء على الحاجة لاستخراج الميزات يدويًا. أصبح استخدام شبكات CNN للتعلم العميق أكثر شيوعًا بسبب ثلاثة عوامل مهمة:

• تلغي شبكات CNN الحاجة إلى استخراج الميزات يدويًا
• تنتج شبكات CNN نتائج التعرف على أحدث طراز
• يمكن إعادة تدريب شبكات CNN لأداء مهام التعرف الجديدة ، مما يسمح بالاستفادة من الشبكات الحالية.

تلغي شبكات CNN الحاجة إلى استخراج الميزات يدويًا ، لذلك ليست هناك حاجة لتحديد الميزات المستخدمة لتصنيف الصور. تعمل شبكات CNN عن طريق استخراج الميزات مباشرة من الصور. الميزات ذات الصلة ليست مدربة مسبقًا ؛ يتعلمون بينما يتم تدريب الشبكة على مجموعة من الصور. يجعل هذا الاستخراج التلقائي للميزات نماذج التعلم العميق دقيقة للغاية لمهام رؤية الكمبيوتر ، مثل تصنيف الكائنات.

تتعلم شبكات CNN اكتشاف الميزات المختلفة في صورة ما باستخدام عشرات أو مئات الطبقات المخفية. تزيد كل طبقة مخفية من تعقيد ميزات الصورة المكتسبة. على سبيل المثال ، قد تتعلم الطبقة المخفية الأولى اكتشاف الحواف ، وقد تتعلم الطبقة الأخيرة اكتشاف أشكال أكثر تعقيدًا تتكيف بشكل خاص مع شكل الكائن الذي نحاول التعرف عليه.

بشكل عام ، من الصعب المبالغة في تقدير دور التعلم العميق في تصنيف الصور. بفضل التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي خوارزميات، يمكننا استخلاص المزيد والمزيد من الأفكار القيمة من صور الأقمار الصناعية ، وزيادة فعالية واستدامة العديد من الصناعات على الأرض.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/