Ταξινόμηση δορυφορικών εικόνων με χρήση της βαθιάς μάθησης

Ποιο είναι το κύριο πρόβλημα με τις δορυφορικές εικόνες; Δύο ή περισσότερες κατηγορίες αντικειμένων (για παράδειγμα, κτίρια, ερημιές και λάκκοι) σε δορυφορικές εικόνες μπορεί να έχουν τα ίδια φασματικά χαρακτηριστικά, επομένως τις τελευταίες δύο δεκαετίες η ταξινόμησή τους ήταν δύσκολη υπόθεση. Η ταξινόμηση εικόνων είναι κρίσιμης σημασίας στην τηλεπισκόπηση, ειδικά όταν πρόκειται για ανάλυση εικόνων και αναγνώριση προτύπων. Με τη βοήθεια της ταξινόμησης, μπορούν να οπτικοποιηθούν διαφορετικοί τύποι δεδομένων, επομένως μπορούν να παραχθούν σημαντικοί χάρτες, συμπεριλαμβανομένου ενός χάρτη χρήσεων γης που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για έξυπνη διαχείριση και προγραμματισμό πόρων.

Λόγω της σημασίας και της αναμφισβήτητης αποτελεσματικότητάς της, η ταξινόμηση εικόνων γίνεται όλο και πιο διαθέσιμη και προηγμένη, προσφέροντας μεγαλύτερη ακρίβεια και αξιοπιστία των αποτελεσμάτων της. Καθώς σήμερα η ανάλυση δορυφορικών εικόνων δεν είναι κάτι καινούργιο σε πολλές βιομηχανίες, η ταξινόμησή της χρησιμοποιείται σε έναν μακρύ κατάλογο εφαρμογών, όπως παρακολούθηση καλλιεργειών, χαρτογράφηση δασοκάλυψης, χαρτογράφηση εδάφους, ανίχνευση αλλαγής κάλυψης γης, αξιολόγηση φυσικών καταστροφών και πολλά άλλα. Για παράδειγμα, ταξινόμηση των καλλιεργειών με χρήση τηλεπισκόπησης είναι μια εξαιρετική ευκαιρία για τους γεωργικούς φορείς να σχεδιάσουν αποτελεσματικά την αμειψισπορά, να εκτιμήσουν την προσφορά για ορισμένες καλλιέργειες και πολλά άλλα.

Πώς όμως λειτουργεί στην πραγματικότητα η ταξινόμηση των δορυφορικών εικόνων; Η τεχνολογία είναι η απάντηση. Πιο συγκεκριμένα — μηχανική μάθηση, τεχνητή νοημοσύνη και, κυρίως, βαθιά μάθηση. Ας μπούμε σε περισσότερες λεπτομέρειες για να δούμε πώς συμβαίνει η «μαγεία», επιτρέποντάς μας να δούμε χάρτες με διαφορετικά αντικείμενα που διαθέτουν συγκεκριμένα οπτικά χαρακτηριστικά.

Ταξινόμηση δορυφορικών εικόνων με χρήση της βαθιάς μάθησης

Με εκατοντάδες δορυφόρους παρατήρησης να βρίσκονται σε τροχιά γύρω από τη Γη και νέους δορυφόρους να εκτοξεύονται, ο όγκος των εικόνων που παράγουν αυξάνεται συνεχώς. Ωστόσο, για να χρησιμοποιηθούν αυτές οι εικόνες σε διαφορετικές βιομηχανίες και εφαρμογές, όπως η περιβαλλοντική παρακολούθηση, ο πολεοδομικός σχεδιασμός ή η γεωργία, πρέπει να ταξινομηθούν.

Οι μέθοδοι ταξινόμησης δορυφορικών εικόνων μπορούν να χωριστούν σε τέσσερις βασικές κατηγορίες ανάλογα με τα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούν: μέθοδοι που βασίζονται σε αντικείμενα, μέθοδοι εκμάθησης χαρακτηριστικών χωρίς επίβλεψη, μέθοδοι εκμάθησης εποπτευόμενων χαρακτηριστικών και μέθοδοι με μη αυτόματο τρόπο. Σήμερα, οι εποπτευόμενες μέθοδοι βαθιάς εκμάθησης έχουν κερδίσει τη μεγαλύτερη δημοτικότητα μεταξύ των εφαρμογών τηλεπισκόπησης, ειδικά όταν πρόκειται για ταξινόμηση σκηνών χρήσης γης και ανίχνευση γεωχωρικών αντικειμένων.

Deep Learning και πώς λειτουργεί

Η βαθιά μάθηση μπορεί να θεωρηθεί ως μια μορφή μηχανικής μάθησης. Η αυτομάθηση και η βελτίωση της συμπεριφοράς του προγράμματος προκύπτει ως αποτέλεσμα της εκτέλεσης αλγορίθμων υπολογιστών. Αλλά οι κλασικοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν αρκετά απλές έννοιες, ενώ η βαθιά μάθηση λειτουργεί με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Αυτά τα δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται τον τρόπο που σκέφτονται και μαθαίνουν οι άνθρωποι.

Η πρόοδος στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων κατέστησε δυνατή τη δημιουργία μεγάλων και πολύπλοκων νευρωνικών δικτύων. Χάρη σε αυτά, οι υπολογιστές μπορούν να παρατηρούν, να μαθαίνουν και να ανταποκρίνονται σε περίπλοκες καταστάσεις ακόμα πιο γρήγορα από τους ανθρώπους. Σήμερα, η βαθιά εκμάθηση βοηθά στην ταξινόμηση εικόνων, στη μετάφραση κειμένων από τη μια γλώσσα στην άλλη και στην αναγνώριση της ομιλίας.

Η βαθιά μάθηση βασίζεται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα που αποτελούνται από πολλά επίπεδα. Σε ένα Βαθύ Νευρωνικό Δίκτυο (DNN) κάθε στρώμα μπορεί να εκτελέσει πολύπλοκες λειτουργίες αναπαράστασης και αφαίρεσης εικόνων, ήχου ή κειμένου. Ένας από τους πιο δημοφιλείς τύπους βαθιάς νευρωνικών δικτύων είναι γνωστός ως συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN). Το CNN συνδυάζει μαθησιακές λειτουργίες με δεδομένα εισόδου και χρησιμοποιεί συνελικτικά επίπεδα 2D, καθιστώντας αυτήν την αρχιτεκτονική τέλεια κατάλληλη για την επεξεργασία δεδομένων 2D, όπως εικόνων.

Ταξινόμηση CNN και δορυφορικών εικόνων

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για την εύρεση μοτίβων σε εικόνες για την αναγνώριση αντικειμένων, προσώπων και σκηνών. Μαθαίνουν απευθείας από εικόνες, χρησιμοποιώντας μοτίβα για την ταξινόμηση εικόνων και εξαλείφοντας την ανάγκη για χειροκίνητη εξαγωγή χαρακτηριστικών. Η χρήση των CNN για βαθιά μάθηση έχει γίνει πιο δημοφιλής λόγω τριών σημαντικών παραγόντων:

• Τα CNN εξαλείφουν την ανάγκη για χειροκίνητη εξαγωγή χαρακτηριστικών
• Τα CNN παράγουν αποτελέσματα αναγνώρισης τελευταίας τεχνολογίας
• Τα CNN μπορούν να επανεκπαιδευτούν για την εκτέλεση νέων εργασιών αναγνώρισης, επιτρέποντας τη μόχλευση των υπαρχόντων δικτύων.

Τα CNN εξαλείφουν την ανάγκη για χειροκίνητη εξαγωγή χαρακτηριστικών, επομένως δεν χρειάζεται να καθοριστούν τα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται για την ταξινόμηση των εικόνων. Τα CNN λειτουργούν εξάγοντας χαρακτηριστικά απευθείας από εικόνες. Τα σχετικά χαρακτηριστικά δεν είναι προεκπαιδευμένα. μαθαίνουν ενώ το δίκτυο εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο εικόνων. Αυτή η αυτόματη εξαγωγή χαρακτηριστικών καθιστά τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης πολύ ακριβή για εργασίες όρασης υπολογιστή, όπως η ταξινόμηση αντικειμένων.

Τα CNN μαθαίνουν να εντοπίζουν διαφορετικά χαρακτηριστικά σε μια εικόνα χρησιμοποιώντας δεκάδες ή εκατοντάδες κρυφά επίπεδα. Κάθε κρυφό επίπεδο αυξάνει την πολυπλοκότητα των χαρακτηριστικών της εικόνας που έχουν μάθει. Για παράδειγμα, το πρώτο κρυφό στρώμα μπορεί να μάθει να ανιχνεύει άκρες και το τελευταίο στρώμα μπορεί να μάθει να ανιχνεύει πιο περίπλοκα σχήματα ειδικά προσαρμοσμένα στο σχήμα του αντικειμένου που προσπαθούμε να αναγνωρίσουμε.

Συνολικά, είναι δύσκολο να υπερεκτιμηθεί ο ρόλος της βαθιάς μάθησης στην ταξινόμηση εικόνων. Χάρη στις σύγχρονες εξελίξεις στο AI αλγόριθμοι, μπορούμε να αντλήσουμε όλο και περισσότερες ανεκτίμητες πληροφορίες από δορυφορικές εικόνες, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα και τη βιωσιμότητα πολλών βιομηχανιών στη Γη.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/