Satelliidipiltide klassifitseerimine süvaõppe abil

Mis on satelliidipiltide peamine probleem? Kahel või enamal satelliidipiltide objektide klassil (nt hooned, tühermaad ja süvendid) võivad olla samad spektraalsed omadused, mistõttu on nende klassifitseerimine viimasel kahel aastakümnel olnud keeruline ülesanne. Piltide klassifitseerimine on kaugseires kriitilise tähtsusega, eriti mis puudutab kujutiste analüüsi ja mustrituvastust. Klassifikatsiooni abil saab visualiseerida erinevat tüüpi andmeid, millest saab koostada olulisi kaarte, sealhulgas maakasutuskaarti, mida saab kasutada nutikaks ressursside haldamiseks ja planeerimiseks.

Tänu oma tähtsusele ja vaieldamatule tõhususele on piltide klassifikatsioon muutumas üha kättesaadavamaks ja täiustatumaks, pakkudes tulemuste täpsust ja usaldusväärsust. Kuna tänapäeval pole satelliidipiltide analüüs paljudes tööstusharudes midagi uut, leiab selle klassifikatsiooni kasutamist paljudes rakendustes, sealhulgas põllukultuuride seire, metsakatte kaardistamine, pinnase kaardistamine, maakatte muutuste tuvastamine, looduskatastroofide hindamine ja palju muud. Näiteks, põllukultuuride klassifitseerimine kaugseire abil on põllumajandusega tegelevatele mängijatele suurepärane võimalus külvikorda tõhusalt planeerida, teatud põllukultuuride tarneid hinnata ja palju muud.

Aga kuidas satelliidipiltide klassifitseerimine tegelikult töötab? Tehnoloogia on vastus. Täpsemalt – masinõpe, tehisintellekt ja mis kõige tähtsam – süvaõpe. Läheme üksikasjalikumalt, et näha, kuidas "maagia" toimub, võimaldades meil näha kaarte erinevate objektidega, millel on spetsiifilised visuaalsed omadused.

Satelliidipiltide klassifitseerimine süvaõppe abil

Kuna Maa ümber tiirlevad sadu vaatlussatelliite ja orbiidile saadetakse uusi satelliite, kasvab nende toodetavate kujutiste hulk pidevalt. Nende kujutiste kasutamiseks erinevates tööstusharudes ja rakendustes, nagu keskkonnaseire, linnaplaneerimine või põllumajandus, tuleb need siiski klassifitseerida.

Satelliidipiltide klassifitseerimise meetodid võib sõltuvalt kasutatavatest funktsioonidest jagada nelja põhikategooriasse: objektipõhised meetodid, järelevalveta funktsioonide õppimismeetodid, juhendatud funktsioonide õppimismeetodid ja käsitsi funktsioonipõhised meetodid. Tänapäeval on kaugseirerakenduste seas suurima populaarsuse saavutanud juhendatud süvaõppe meetodid, eriti mis puudutab maakasutuse stseeni klassifitseerimist ja georuumiliste objektide tuvastamist.

Sügav õppimine ja kuidas see töötab

Süvaõpet võib vaadelda kui masinõppe vormi. Iseõppimine ja programmi käitumise täiustamine toimub arvutialgoritmide täitmise tulemusena. Kuid klassikalised masinõppe algoritmid kasutavad üsna lihtsaid kontseptsioone, samas kui süvaõpe töötab tehisnärvivõrkudega. Need võrgustikud on loodud inimeste mõtlemis- ja õppimisviisi jäljendamiseks.

Suurandmete analüütika edusammud on võimaldanud luua suuri ja keerukaid närvivõrke. Tänu neile suudavad arvutid keerukaid olukordi jälgida, õppida ja neile reageerida isegi kiiremini kui inimesed. Tänapäeval aitab süvaõpe klassifitseerida pilte, tõlkida tekste ühest keelest teise ja ära tunda kõnet.

Süvaõpe põhineb paljudest kihtidest koosnevatel tehisnärvivõrkudel. Sügavas närvivõrgus (DNN) saab iga kiht teha keerukaid kujutiste, heli või teksti esitamise ja abstraktsiooni toiminguid. Üks populaarsemaid sügavate närvivõrkude tüüpe on tuntud kui konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN). CNN ühendab õpitud funktsioonid sisendandmetega ja kasutab konvolutsioonilisi 2D-kihte, muutes selle arhitektuuri suurepäraselt 2D-andmete, näiteks piltide töötlemiseks.

CNN ja satelliidipiltide klassifikatsioon

Konvolutsioonilised närvivõrgud on eriti kasulikud piltidelt mustrite leidmiseks, et tuvastada objekte, nägusid ja stseene. Nad õpivad otse piltidelt, kasutades piltide klassifitseerimiseks mustreid ja kõrvaldades vajaduse käsitsi funktsioonide eraldamiseks. CNN-ide kasutamine süvaõppeks on muutunud populaarsemaks kolme olulise teguri tõttu:

• CNN-id kaotavad vajaduse funktsioonide käsitsi eraldamise järele
• CNN-id toodavad tipptasemel tuvastustulemusi
• CNN-e saab ümber koolitada uute tuvastamisülesannete täitmiseks, mis võimaldab olemasolevaid võrke kasutada.

CNN-id välistavad vajaduse funktsioonide käsitsi eraldamise järele, seega pole vaja piltide klassifitseerimiseks kasutatavaid funktsioone määrata. CNN-id eraldavad funktsioone otse piltidelt. Vastavad funktsioonid ei ole eelnevalt välja õpetatud; nad õpivad samal ajal, kui võrgustikku koolitatakse piltide komplekti järgi. See automaatne funktsioonide eraldamine muudab süvaõppe mudelid arvutinägemisülesannete (nt objektide klassifitseerimise) jaoks väga täpseks.

CNN-id õpivad tuvastama pildil erinevaid funktsioone, kasutades kümneid või sadu peidetud kihte. Iga peidetud kiht suurendab õpitud pildifunktsioonide keerukust. Näiteks võib esimene peidetud kiht õppida tuvastama servi ja viimane kiht võib õppida tuvastama keerukamaid kujundeid, mis on spetsiaalselt kohandatud selle objekti kujuga, mida proovime ära tunda.

Üldiselt on sügava õppimise rolli kujundite klassifitseerimisel raske üle hinnata. Tänu AI kaasaegsetele edusammudele algoritme, saame satelliidipiltidest saada üha rohkem hindamatuid teadmisi, suurendades paljude maakera tööstusharude tõhusust ja jätkusuutlikkust.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/