Clasificación de imágenes satelitales mediante aprendizaje profundo

¿Cuál es el principal problema de las imágenes de satélite? Dos o más clases de objetos (por ejemplo, edificios, terrenos baldíos y pozos) en las imágenes de satélite pueden tener las mismas características espectrales, por lo que en las últimas dos décadas su clasificación ha sido una tarea difícil. La clasificación de imágenes es fundamental en la detección remota, especialmente cuando se trata de análisis de imágenes y reconocimiento de patrones. Con la ayuda de la clasificación, se pueden visualizar diferentes tipos de datos, por lo que se pueden producir mapas importantes, incluido un mapa de uso de la tierra que se puede usar para la gestión y planificación inteligente de recursos.

Debido a su importancia e innegable eficacia, la clasificación de imágenes es cada vez más disponible y avanzada, ofreciendo mayor precisión y confiabilidad en sus resultados. Dado que hoy en día el análisis de imágenes satelitales no es nada nuevo para numerosas industrias, su clasificación encuentra uso en una larga lista de aplicaciones, que incluyen el monitoreo de cultivos, el mapeo de la cubierta forestal, el mapeo del suelo, la detección de cambios en la cubierta terrestre, la evaluación de desastres naturales y mucho más. Por ejemplo, clasificación de cultivos mediante teledetección es una gran oportunidad para que los actores agrícolas planifiquen la rotación de cultivos de manera efectiva, calculen el suministro para ciertos cultivos y más.

Pero, ¿cómo funciona realmente la clasificación de imágenes satelitales? La tecnología es la respuesta. Más específicamente: aprendizaje automático, inteligencia artificial y, lo que es más importante, aprendizaje profundo. Entremos en más detalles para ver cómo sucede la “magia”, permitiéndonos ver mapas con diferentes objetos que poseen características visuales específicas.

Clasificación de imágenes satelitales mediante aprendizaje profundo

Con cientos de satélites de observación en órbita alrededor de la Tierra y el lanzamiento de nuevos satélites, la cantidad de imágenes que producen crece constantemente. Sin embargo, para hacer uso de estas imágenes en diferentes industrias y aplicaciones, como el monitoreo ambiental, la planificación urbana o la agricultura, es necesario clasificarlas.

Los métodos de clasificación de imágenes satelitales se pueden clasificar en cuatro categorías principales según las características que utilicen: métodos basados ​​en objetos, métodos de aprendizaje de características no supervisados, métodos de aprendizaje de características supervisados ​​y métodos manuales basados ​​en características. Hoy en día, los métodos de aprendizaje profundo supervisado han ganado la mayor popularidad entre las aplicaciones de detección remota, especialmente cuando se trata de la clasificación de escenas de uso del suelo y la detección de objetos geoespaciales.

Aprendizaje profundo y cómo funciona

El aprendizaje profundo puede verse como una forma de aprendizaje automático. El autoaprendizaje y la mejora del comportamiento del programa se produce como resultado de la ejecución de algoritmos informáticos. Pero los algoritmos clásicos de aprendizaje automático usan conceptos bastante simples, mientras que el aprendizaje profundo funciona con redes neuronales artificiales. Estas redes están diseñadas para imitar la forma en que los humanos piensan y aprenden.

Los avances en el análisis de big data han hecho posible la creación de redes neuronales grandes y complejas. Gracias a ellos, las computadoras pueden observar, aprender y responder a situaciones complejas incluso más rápido que los humanos. Hoy en día, el aprendizaje profundo ayuda a clasificar imágenes, traducir textos de un idioma a otro y reconocer el habla.

El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales que constan de muchas capas. En una Red Neural Profunda (DNN) cada capa puede realizar operaciones complejas de representación y abstracción de imágenes, sonido o texto. Uno de los tipos más populares de redes neuronales profundas se conoce como redes neuronales convolucionales (CNN). CNN combina funciones aprendidas con datos de entrada y utiliza capas 2D convolucionales, lo que hace que esta arquitectura sea ideal para procesar datos 2D, como imágenes.

Clasificación de imágenes satelitales y CNN

Las redes neuronales convolucionales son particularmente útiles para encontrar patrones en imágenes para reconocer objetos, rostros y escenas. Aprenden directamente de las imágenes, utilizando patrones para clasificar imágenes y eliminando la necesidad de extracción manual de características. El uso de las CNN para el aprendizaje profundo se ha vuelto más popular debido a tres factores importantes:

• Las CNN eliminan la necesidad de extracción manual de funciones
• Las CNN producen resultados de reconocimiento de vanguardia
• Las CNN se pueden volver a entrenar para realizar nuevas tareas de reconocimiento, lo que permite aprovechar las redes existentes.

Las CNN eliminan la necesidad de extracción manual de características, por lo que no es necesario determinar las características utilizadas para clasificar las imágenes. Las CNN funcionan extrayendo características directamente de las imágenes. Las características relevantes no están preentrenadas; aprenden mientras la red se entrena en un conjunto de imágenes. Esta extracción automática de características hace que los modelos de aprendizaje profundo sean muy precisos para tareas de visión artificial, como la clasificación de objetos.

Las CNN aprenden a detectar diferentes características en una imagen usando docenas o cientos de capas ocultas. Cada capa oculta aumenta la complejidad de las características de la imagen aprendidas. Por ejemplo, la primera capa oculta puede aprender a detectar bordes y la última capa puede aprender a detectar formas más complejas específicamente adaptadas a la forma del objeto que estamos tratando de reconocer.

En general, es difícil sobrestimar el papel del aprendizaje profundo en la clasificación de imágenes. Gracias a los avances modernos en IA algoritmos, podemos extraer más y más información valiosa de las imágenes satelitales, lo que aumenta la eficacia y la sostenibilidad de muchas industrias en la Tierra.

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• Fuente: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/