Klassificering af satellitbilleder ved hjælp af Deep Learning

Hvad er hovedproblemet med satellitbilleder? To eller flere klasser af objekter (for eksempel bygninger, ødemarker og gruber) på satellitbilleder kan have de samme spektrale karakteristika, så i de sidste to årtier har deres klassificering været en vanskelig opgave. Billedklassificering er afgørende i fjernmåling, især når det kommer til billedanalyse og mønstergenkendelse. Ved hjælp af klassificering kan forskellige typer data visualiseres, og derfor kan vigtige kort produceres, herunder et arealanvendelseskort, der kan bruges til smart ressourcestyring og planlægning.

På grund af dets betydning og ubestridelige effektivitet bliver billedklassificering mere og mere tilgængelig og avanceret, hvilket giver mere præcision og pålidelighed af resultaterne. Da satellitbilledanalyse i dag ikke er noget nyt for adskillige industrier, finder dens klassificering brug i en lang række applikationer, herunder afgrødeovervågning, kortlægning af skovdække, kortlægning af jordbund, registrering af jorddækkeændringer, vurdering af naturkatastrofer og meget mere. For eksempel, afgrødeklassificering ved hjælp af fjernmåling er en fantastisk mulighed for landbrugets aktører til at planlægge sædskifte effektivt, estimere udbuddet til visse afgrøder og meget mere.

Men hvordan fungerer klassificering af satellitbilleder egentlig? Teknologi er svaret. Mere specifikt — maskinlæring, kunstig intelligens og vigtigst af alt deep learning. Lad os komme mere i detaljer for at se, hvordan "magien" sker, hvilket gør det muligt for os at se kort med forskellige objekter, der har specifikke visuelle egenskaber.

Klassificering af satellitbilleder ved hjælp af Deep Learning

Med hundredvis af observationssatellitter, der kredser om Jorden, og nye satellitter bliver opsendt, vokser mængden af ​​billeder, de producerer, konstant. Men for at gøre brug af disse billeder på tværs af forskellige industrier og applikationer, såsom miljøovervågning, byplanlægning eller landbrug, skal de klassificeres.

Metoderne til satellitbilledeklassificering kan inddeles i fire kernekategorier afhængigt af de funktioner, de bruger: objektbaserede metoder, uovervågede funktionsindlæringsmetoder, overvågede funktionsindlæringsmetoder og manuelt funktionsbaserede metoder. I dag har overvågede deep learning-metoder vundet den største popularitet blandt fjernmålingsapplikationer, især når det kommer til klassificering af landbrugsscener og geospatial objektdetektion.

Dyb læring og hvordan det fungerer

Deep learning kan ses som en form for maskinlæring. Selvindlæring og forbedring af programadfærd sker som et resultat af udførelse af computeralgoritmer. Men klassiske maskinlæringsalgoritmer bruger ret simple koncepter, mens deep learning fungerer med kunstige neurale netværk. Disse netværk er designet til at efterligne den måde, mennesker tænker og lærer på.

Fremskridt inden for big data-analyse har gjort det muligt at skabe store og komplekse neurale netværk. Takket være dem kan computere observere, lære og reagere på komplekse situationer endnu hurtigere end mennesker. I dag hjælper dyb læring med at klassificere billeder, oversætte tekster fra et sprog til et andet og genkende tale.

Deep learning er baseret på kunstige neurale netværk bestående af mange lag. I et Deep Neural Network (DNN) kan hvert lag udføre komplekse operationer med repræsentation og abstraktion af billeder, lyd eller tekst. En af de mest populære typer af dybe neurale netværk er kendt som konvolutionelle neurale netværk (CNN). CNN kombinerer indlærte funktioner med inputdata og bruger foldede 2D-lag, hvilket gør denne arkitektur perfekt egnet til behandling af 2D-data, såsom billeder.

Klassificering af CNN og satellitbilleder

Konvolutionelle neurale netværk er særligt nyttige til at finde mønstre i billeder for at genkende objekter, ansigter og scener. De lærer direkte fra billeder, bruger mønstre til at klassificere billeder og eliminerer behovet for manuel funktionsudtrækning. Brugen af ​​CNN'er til dyb læring er blevet mere populær på grund af tre vigtige faktorer:

• CNN'er eliminerer behovet for manuel udtræk af funktioner
• CNN'er producerer state-of-the-art anerkendelsesresultater
• CNN'er kan omskoles til at udføre nye genkendelsesopgaver, hvilket giver mulighed for at udnytte eksisterende netværk.

CNN'er eliminerer behovet for manuel funktionsudtrækning, så der er ingen grund til at bestemme de funktioner, der bruges til at klassificere billeder. CNN'er arbejder ved at udtrække funktioner direkte fra billeder. De relevante funktioner er ikke fortrænede; de lærer, mens netværket trænes på et sæt billeder. Denne automatiske funktionsudtrækning gør deep learning-modeller meget nøjagtige til computervisionsopgaver, såsom objektklassificering.

CNN'er lærer at opdage forskellige funktioner i et billede ved hjælp af snesevis eller hundredvis af skjulte lag. Hvert skjult lag øger kompleksiteten af ​​indlærte billedfunktioner. For eksempel kan det første skjulte lag lære at detektere kanter, og det sidste lag kan lære at detektere mere komplekse former specifikt tilpasset formen på det objekt, vi forsøger at genkende.

Generelt er det svært at overvurdere den rolle, som dyb læring spiller i billedklassificering. Takket være moderne fremskridt inden for AI algoritmer, kan vi trække mere og mere af uvurderlig indsigt ud fra satellitbilleder, hvilket øger effektiviteten og bæredygtigheden af ​​mange industrier på Jorden.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/