Klassifizierung von Satellitenbildern mit Deep Learning

Was ist das Hauptproblem bei Satellitenbildern? Zwei oder mehr Klassen von Objekten (z. B. Gebäude, Ödland und Gruben) auf Satellitenbildern können die gleichen spektralen Eigenschaften aufweisen, daher war ihre Klassifizierung in den letzten zwei Jahrzehnten eine schwierige Aufgabe. Die Bildklassifizierung ist in der Fernerkundung von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn es um Bildanalyse und Mustererkennung geht. Mit Hilfe der Klassifizierung können verschiedene Arten von Daten visualisiert werden, wodurch wichtige Karten erstellt werden können, einschließlich einer Landnutzungskarte, die für ein intelligentes Ressourcenmanagement und eine intelligente Ressourcenplanung verwendet werden kann.

Aufgrund ihrer Bedeutung und unbestreitbaren Wirksamkeit wird die Bildklassifizierung immer verfügbarer und fortschrittlicher und bietet mehr Präzision und Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse. Da die Analyse von Satellitenbildern heute für zahlreiche Branchen nichts Neues ist, findet ihre Klassifizierung Verwendung in einer langen Liste von Anwendungen, darunter Ernteüberwachung, Kartierung der Waldbedeckung, Bodenkartierung, Erkennung von Landbedeckungsänderungen, Bewertung von Naturkatastrophen und vieles mehr. Zum Beispiel, Pflanzenklassifizierung mittels Fernerkundung ist eine großartige Gelegenheit für landwirtschaftliche Akteure, die Fruchtfolge effektiv zu planen, das Angebot für bestimmte Feldfrüchte abzuschätzen und vieles mehr.

Aber wie funktioniert die Klassifizierung von Satellitenbildern eigentlich? Technologie ist die Antwort. Genauer gesagt – maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und vor allem Deep Learning. Lassen Sie uns mehr ins Detail gehen, um zu sehen, wie die „Magie“ geschieht, die es uns ermöglicht, Karten mit verschiedenen Objekten zu sehen, die spezifische visuelle Eigenschaften besitzen.

Klassifizierung von Satellitenbildern mit Deep Learning

Mit Hunderten von Beobachtungssatelliten, die die Erde umkreisen, und neuen Satelliten, die gestartet werden, wächst die Menge der von ihnen produzierten Bilder ständig. Um diese Bilder jedoch in verschiedenen Branchen und Anwendungen wie Umweltüberwachung, Stadtplanung oder Landwirtschaft nutzen zu können, müssen sie klassifiziert werden.

Die Verfahren der Satellitenbildklassifikation können in Abhängigkeit von den von ihnen verwendeten Merkmalen in vier Kernkategorien eingeteilt werden: objektbasierte Verfahren, unüberwachte Merkmalslernverfahren, überwachte Merkmalslernverfahren und manuell merkmalsbasierte Verfahren. Heute haben überwachte Deep-Learning-Methoden die größte Popularität unter Fernerkundungsanwendungen erlangt, insbesondere wenn es um die Klassifizierung von Landnutzungsszenen und die Erkennung von Geoobjekten geht.

Deep Learning und wie es funktioniert

Deep Learning kann als eine Form des maschinellen Lernens angesehen werden. Das Selbstlernen und die Verbesserung des Programmverhaltens erfolgt als Ergebnis der Ausführung von Computeralgorithmen. Aber klassische maschinelle Lernalgorithmen verwenden ziemlich einfache Konzepte, während Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese Netzwerke sollen die Art und Weise nachahmen, wie Menschen denken und lernen.

Fortschritte in der Big-Data-Analyse haben es möglich gemacht, große und komplexe neuronale Netze zu erstellen. Dank ihnen können Computer sogar schneller als Menschen komplexe Situationen beobachten, lernen und darauf reagieren. Heute hilft Deep Learning dabei, Bilder zu klassifizieren, Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen und Sprache zu erkennen.

Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die aus vielen Schichten bestehen. In einem Deep Neural Network (DNN) kann jede Schicht komplexe Repräsentations- und Abstraktionsoperationen von Bildern, Ton oder Text ausführen. Eine der beliebtesten Arten von Deep Neural Networks ist als Convolutional Neural Networks (CNN) bekannt. CNN kombiniert erlernte Merkmale mit Eingabedaten und verwendet konvolutionelle 2D-Schichten, wodurch diese Architektur perfekt für die Verarbeitung von 2D-Daten wie Bildern geeignet ist.

Klassifizierung von CNN- und Satellitenbildern

Faltungsneuronale Netze sind besonders nützlich, um Muster in Bildern zu finden, um Objekte, Gesichter und Szenen zu erkennen. Sie lernen direkt von Bildern, verwenden Muster, um Bilder zu klassifizieren, und machen die manuelle Merkmalsextraktion überflüssig. Die Verwendung von CNNs für Deep Learning ist aufgrund von drei wichtigen Faktoren immer beliebter geworden:

• CNNs machen die manuelle Merkmalsextraktion überflüssig
• CNNs produzieren hochmoderne Erkennungsergebnisse
• CNNs können umgeschult werden, um neue Erkennungsaufgaben auszuführen, wodurch bestehende Netzwerke genutzt werden können.

CNNs machen die manuelle Merkmalsextraktion überflüssig, sodass die zur Klassifizierung von Bildern verwendeten Merkmale nicht bestimmt werden müssen. CNNs arbeiten, indem sie Features direkt aus Bildern extrahieren. Die relevanten Features sind nicht vortrainiert; Sie lernen, während das Netzwerk mit einer Reihe von Bildern trainiert wird. Diese automatische Merkmalsextraktion macht Deep-Learning-Modelle sehr genau für Computer-Vision-Aufgaben wie die Objektklassifizierung.

CNNs lernen, verschiedene Merkmale in einem Bild zu erkennen, indem sie Dutzende oder Hunderte von verborgenen Schichten verwenden. Jede verborgene Schicht erhöht die Komplexität gelernter Bildmerkmale. Beispielsweise kann die erste verborgene Schicht lernen, Kanten zu erkennen, und die letzte Schicht kann lernen, komplexere Formen zu erkennen, die speziell an die Form des Objekts angepasst sind, das wir zu erkennen versuchen.

Insgesamt ist die Rolle von Deep Learning bei der Klassifizierung von Bildern kaum zu überschätzen. Dank moderner Fortschritte in der KI Algorithmen, können wir immer mehr unschätzbare Erkenntnisse aus Satellitenbildern gewinnen und so die Effektivität und Nachhaltigkeit vieler Industrien auf der Erde steigern.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• Platoblockkette. Web3-Metaverse-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/