গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে স্যাটেলাইট চিত্রের শ্রেণীবিভাগ

স্যাটেলাইট ইমেজ প্রধান সমস্যা কি? স্যাটেলাইট ছবিতে দুই বা ততোধিক শ্রেণীর বস্তুর (উদাহরণস্বরূপ, ভবন, বর্জ্যভূমি এবং গর্ত) একই বর্ণালী বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে, তাই গত দুই দশকে তাদের শ্রেণীবিভাগ করা একটি কঠিন কাজ। ছবি শ্রেণীবিভাগ রিমোট সেন্সিং-এ গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন এটি চিত্র বিশ্লেষণ এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির ক্ষেত্রে আসে। শ্রেণীবিভাগের সাহায্যে, বিভিন্ন ধরণের ডেটা কল্পনা করা যেতে পারে, তাই গুরুত্বপূর্ণ মানচিত্র তৈরি করা যেতে পারে, যার মধ্যে একটি ভূমি ব্যবহারের মানচিত্র রয়েছে যা স্মার্ট সম্পদ ব্যবস্থাপনা এবং পরিকল্পনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

এর গুরুত্ব এবং অনস্বীকার্য কার্যকারিতার কারণে, চিত্রের শ্রেণীবিভাগ আরও বেশি সহজলভ্য এবং উন্নত হয়ে উঠছে, যা এর ফলাফলের আরও নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা প্রদান করে। যেহেতু আজ স্যাটেলাইট ইমেজ বিশ্লেষণ অসংখ্য শিল্পের জন্য নতুন কিছু নয়, এর শ্রেণীবিভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি দীর্ঘ তালিকায় ব্যবহার করে, যার মধ্যে শস্য পর্যবেক্ষণ, বন আচ্ছাদন ম্যাপিং, মৃত্তিকা ম্যাপিং, ভূমি আচ্ছাদন পরিবর্তন সনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক দুর্যোগ মূল্যায়ন এবং আরও অনেক কিছু রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ, রিমোট সেন্সিং ব্যবহার করে ফসলের শ্রেণীবিভাগ কৃষি খেলোয়াড়দের জন্য ফসলের ঘূর্ণন কার্যকরভাবে পরিকল্পনা করার, নির্দিষ্ট ফসলের জন্য সরবরাহ অনুমান করা এবং আরও অনেক কিছু করার একটি দুর্দান্ত সুযোগ।

কিন্তু কিভাবে স্যাটেলাইট ইমেজ শ্রেণীবিভাগ আসলে কাজ করে? প্রযুক্তিই উত্তর। আরও নির্দিষ্টভাবে — মেশিন লার্নিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে গভীর শিক্ষা। আসুন আরও বিশদে জেনে নেওয়া যাক কীভাবে "জাদু" ঘটে, আমাদেরকে নির্দিষ্ট চাক্ষুষ বৈশিষ্ট্যের অধিকারী বিভিন্ন বস্তুর মানচিত্র দেখতে সক্ষম করে।

গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে স্যাটেলাইট চিত্রের শ্রেণীবিভাগ

শত শত পর্যবেক্ষণ স্যাটেলাইট পৃথিবীকে প্রদক্ষিণ করে এবং নতুন স্যাটেলাইট চালু হওয়ার সাথে সাথে, তারা যে চিত্র তৈরি করে তা ক্রমাগত বাড়ছে। যাইহোক, পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ, শহর পরিকল্পনা, বা কৃষির মতো বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই চিত্রগুলি ব্যবহার করার জন্য তাদের শ্রেণীবদ্ধ করা দরকার।

স্যাটেলাইট ইমেজ শ্রেণীবিভাগের পদ্ধতিগুলি তারা যে বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে তার উপর নির্ভর করে চারটি মূল বিভাগে রাখা যেতে পারে: অবজেক্ট-ভিত্তিক পদ্ধতি, তত্ত্বাবধানহীন বৈশিষ্ট্য শেখার পদ্ধতি, তত্ত্বাবধান করা বৈশিষ্ট্য শেখার পদ্ধতি এবং ম্যানুয়ালি বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক পদ্ধতি। আজ, তত্ত্বাবধানে গভীর শিক্ষার পদ্ধতিগুলি রিমোট সেন্সিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সর্বাধিক জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে, বিশেষ করে যখন এটি ভূমি ব্যবহারের দৃশ্যের শ্রেণিবিন্যাস এবং ভূ-স্থানিক বস্তু সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে আসে।

গভীর শিক্ষা এবং এটি কিভাবে কাজ করে

গভীর শিক্ষাকে মেশিন লার্নিং হিসাবে দেখা যেতে পারে। স্ব-শিক্ষা এবং প্রোগ্রাম আচরণের উন্নতি কম্পিউটার অ্যালগরিদম সম্পাদনের ফলে ঘটে। কিন্তু ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম মোটামুটি সহজ ধারণা ব্যবহার করে, যখন গভীর শিক্ষা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করে। এই নেটওয়ার্কগুলি মানুষের চিন্তাভাবনা এবং শেখার উপায় অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷

বিগ ডাটা অ্যানালিটিক্সের অগ্রগতি বড় এবং জটিল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা সম্ভব করেছে। তাদের জন্য ধন্যবাদ, কম্পিউটার মানুষের চেয়েও দ্রুত জটিল পরিস্থিতিতে পর্যবেক্ষণ করতে, শিখতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। আজ, গভীর শিক্ষা চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে, এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় পাঠ্য অনুবাদ করতে এবং বক্তৃতা শনাক্ত করতে সাহায্য করে৷

গভীর শিক্ষা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যা অনেকগুলি স্তর নিয়ে গঠিত। একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে (DNN) প্রতিটি স্তর চিত্র, শব্দ বা পাঠ্যের উপস্থাপনা এবং বিমূর্তকরণের জটিল ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে পারে। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কের সবচেয়ে জনপ্রিয় ধরনের একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) নামে পরিচিত। CNN ইনপুট ডেটার সাথে শেখা বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করে এবং কনভোল্যুশনাল 2D স্তরগুলি ব্যবহার করে, এই আর্কিটেকচারটিকে চিত্রের মতো 2D ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য পুরোপুরি উপযুক্ত করে তোলে।

সিএনএন এবং স্যাটেলাইট চিত্রের শ্রেণীবিভাগ

কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বস্তু, মুখ এবং দৃশ্যগুলি সনাক্ত করার জন্য চিত্রগুলিতে নিদর্শনগুলি সন্ধান করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। তারা চিত্রগুলি থেকে সরাসরি শিখে, চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য প্যাটার্ন ব্যবহার করে এবং ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের প্রয়োজনীয়তা দূর করে৷ তিনটি গুরুত্বপূর্ণ কারণের কারণে গভীর শিক্ষার জন্য CNN-এর ব্যবহার আরও জনপ্রিয় হয়েছে:

• সিএনএনগুলি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের প্রয়োজনীয়তা দূর করে
• সিএনএন অত্যাধুনিক স্বীকৃতির ফলাফল তৈরি করে
• CNN গুলিকে নতুন স্বীকৃতির কাজগুলি সঞ্চালনের জন্য পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে, যা বিদ্যমান নেটওয়ার্কগুলির সুবিধার জন্য অনুমতি দেয়।

সিএনএনগুলি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের প্রয়োজনীয়তা দূর করে, তাই চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করার প্রয়োজন নেই। সিএনএন সরাসরি ছবি থেকে বৈশিষ্ট্য বের করে কাজ করে। প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি প্রাক-প্রশিক্ষিত নয়; তারা শেখে যখন নেটওয়ার্ক ইমেজের সেটে প্রশিক্ষিত হয়। এই স্বয়ংক্রিয় বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ডিপ লার্নিং মডেলগুলিকে কম্পিউটার ভিশন টাস্কের জন্য খুব সঠিক করে তোলে, যেমন অবজেক্ট ক্লাসিফিকেশন।

সিএনএন কয়েক ডজন বা শত শত লুকানো স্তর ব্যবহার করে একটি ছবিতে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে শেখে। প্রতিটি লুকানো স্তর শেখা চিত্র বৈশিষ্ট্য জটিলতা বৃদ্ধি. উদাহরণস্বরূপ, প্রথম লুকানো স্তরটি প্রান্তগুলি সনাক্ত করতে শিখতে পারে এবং শেষ স্তরটি আমরা যে বস্তুটিকে সনাক্ত করার চেষ্টা করছি তার আকৃতির সাথে বিশেষভাবে অভিযোজিত আরও জটিল আকারগুলি সনাক্ত করতে শিখতে পারে।

সামগ্রিকভাবে, চিত্রের শ্রেণীবিভাগে গভীর শিক্ষার ভূমিকাকে অত্যধিক মূল্যায়ন করা কঠিন। AI-তে আধুনিক অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ আলগোরিদিম, আমরা স্যাটেলাইট ছবি থেকে অমূল্য অন্তর্দৃষ্টিগুলি আরও বেশি করে তুলতে পারি, পৃথিবীর অনেক শিল্পের কার্যকারিতা এবং স্থায়িত্ব বাড়াতে পারি৷

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/