طبقه بندی تصاویر ماهواره ای با استفاده از یادگیری عمیق

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

مشکل اصلی تصاویر ماهواره ای چیست؟ دو یا چند دسته از اشیا (به عنوان مثال، ساختمان‌ها، زمین‌های بایر و گودال‌ها) در تصاویر ماهواره‌ای می‌توانند ویژگی‌های طیفی یکسانی داشته باشند، بنابراین در دو دهه اخیر طبقه‌بندی آنها کار دشواری بوده است. طبقه بندی تصویر در سنجش از دور بسیار مهم است، به ویژه هنگامی که صحبت از تجزیه و تحلیل تصاویر و تشخیص الگو می شود. با کمک طبقه بندی، انواع مختلف داده ها را می توان تجسم کرد، از این رو می توان نقشه های مهمی تولید کرد، از جمله نقشه کاربری زمین که می تواند برای مدیریت و برنامه ریزی منابع هوشمند استفاده شود.

به دلیل اهمیت و اثربخشی غیرقابل انکار، طبقه بندی تصاویر روز به روز در دسترس و پیشرفته تر می شود و دقت و اطمینان بیشتری را در نتایج آن ارائه می دهد. از آنجایی که امروزه تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای صنایع متعدد چیز جدیدی نیست، طبقه‌بندی آن در فهرست طولانی از برنامه‌ها، از جمله نظارت بر محصولات، نقشه‌برداری پوشش جنگل، نقشه‌برداری خاک، تشخیص تغییر پوشش زمین، ارزیابی بلایای طبیعی و موارد دیگر استفاده می‌شود. مثلا، طبقه بندی محصولات زراعی با استفاده از سنجش از دور یک فرصت عالی برای فعالان کشاورزی برای برنامه ریزی موثر تناوب زراعی، تخمین عرضه برای برخی محصولات کشاورزی و موارد دیگر است.

اما طبقه بندی تصاویر ماهواره ای واقعا چگونه کار می کند؟ فناوری پاسخ است. به طور خاص - یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و مهمتر از همه یادگیری عمیق. بیایید به جزئیات بیشتری بپردازیم تا ببینیم چگونه "جادو" اتفاق می افتد، و ما را قادر می سازد نقشه هایی را با اشیاء مختلف دارای ویژگی های بصری خاص ببینیم.

طبقه بندی تصاویر ماهواره ای با استفاده از یادگیری عمیق

با صدها ماهواره رصدی که به دور زمین می چرخند و ماهواره های جدید پرتاب می شوند، میزان تصاویری که آنها تولید می کنند به طور مداوم در حال افزایش است. با این حال، برای استفاده از این تصاویر در صنایع و کاربردهای مختلف، مانند نظارت بر محیط زیست، برنامه ریزی شهری یا کشاورزی، باید آنها را طبقه بندی کرد.

روش‌های طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای را می‌توان بسته به ویژگی‌هایی که استفاده می‌کنند در چهار دسته اصلی قرار داد: روش‌های مبتنی بر شی، روش‌های یادگیری ویژگی بدون نظارت، روش‌های یادگیری ویژگی نظارت شده، و روش‌های مبتنی بر ویژگی دستی. امروزه، روش‌های یادگیری عمیق تحت نظارت، بیشترین محبوبیت را در میان برنامه‌های سنجش از راه دور به دست آورده‌اند، به‌ویژه زمانی که صحبت از طبقه‌بندی صحنه استفاده از زمین و تشخیص اشیاء مکانی می‌شود.

یادگیری عمیق و نحوه عملکرد آن

یادگیری عمیق را می توان نوعی یادگیری ماشینی دانست. خودآموزی و بهبود رفتار برنامه در نتیجه اجرای الگوریتم های کامپیوتری رخ می دهد. اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک از مفاهیم نسبتاً ساده استفاده می‌کنند، در حالی که یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند. این شبکه ها برای تقلید از شیوه تفکر و یادگیری انسان ها طراحی شده اند.

پیشرفت در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، ایجاد شبکه های عصبی بزرگ و پیچیده را ممکن کرده است. به لطف آنها، رایانه ها می توانند حتی سریعتر از انسان ها موقعیت های پیچیده را مشاهده، یاد بگیرند و به آنها پاسخ دهند. امروزه، یادگیری عمیق به طبقه بندی تصاویر، ترجمه متون از زبانی به زبان دیگر و تشخیص گفتار کمک می کند.

یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است که از لایه های زیادی تشکیل شده است. در یک شبکه عصبی عمیق (DNN) هر لایه می تواند عملیات پیچیده نمایش و انتزاع تصاویر، صدا یا متن را انجام دهد. یکی از محبوب ترین انواع شبکه های عصبی عمیق به نام شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) شناخته می شود. CNN ویژگی‌های آموخته شده را با داده‌های ورودی ترکیب می‌کند و از لایه‌های دوبعدی کانولوشنال استفاده می‌کند، که این معماری را برای پردازش داده‌های دو بعدی، مانند تصاویر، کاملاً مناسب می‌کند.

CNN و طبقه بندی تصاویر ماهواره ای

شبکه های عصبی کانولوشنال به ویژه برای یافتن الگوهایی در تصاویر برای تشخیص اشیا، چهره ها و صحنه ها مفید هستند. آنها مستقیماً از تصاویر یاد می گیرند و از الگوها برای طبقه بندی تصاویر استفاده می کنند و نیازی به استخراج دستی ویژگی ها را از بین می برند. استفاده از CNN برای یادگیری عمیق به دلیل سه عامل مهم محبوبیت بیشتری پیدا کرده است:

CNN ها نیاز به استخراج دستی ویژگی ها را از بین می برند
CNN ها نتایج تشخیصی پیشرفته ای را تولید می کنند
CNN ها را می توان برای انجام وظایف شناسایی جدید، آموزش مجدد داد، که امکان استفاده از شبکه های موجود را فراهم می کند.

CNN ها نیاز به استخراج دستی ویژگی ها را از بین می برند، بنابراین نیازی به تعیین ویژگی های مورد استفاده برای طبقه بندی تصاویر نیست. CNN ها با استخراج مستقیم ویژگی ها از تصاویر کار می کنند. ویژگی های مربوطه از قبل آموزش دیده نیستند. آنها در حالی که شبکه بر روی مجموعه ای از تصاویر آموزش داده می شود، یاد می گیرند. این استخراج خودکار ویژگی‌ها، مدل‌های یادگیری عمیق را برای وظایف بینایی کامپیوتری، مانند طبقه‌بندی اشیا، بسیار دقیق می‌کند.

CNN ها یاد می گیرند که ویژگی های مختلف یک تصویر را با استفاده از ده ها یا صدها لایه پنهان شناسایی کنند. هر لایه پنهان پیچیدگی ویژگی های تصویری آموخته شده را افزایش می دهد. به عنوان مثال، اولین لایه پنهان ممکن است یاد بگیرد که لبه ها را تشخیص دهد، و آخرین لایه ممکن است یاد بگیرد که اشکال پیچیده تری را که به طور خاص با شکل جسمی که ما سعی در تشخیص آن را داریم تطبیق داده است.

به طور کلی، به سختی می توان نقش یادگیری عمیق در طبقه بندی تصاویر را بیش از حد برآورد کرد. به لطف پیشرفت های مدرن در هوش مصنوعی الگوریتم، ما می توانیم بیشتر و بیشتر از بینش های ارزشمند از تصاویر ماهواره ای استخراج کنیم و کارایی و پایداری بسیاری از صنایع روی زمین را افزایش دهیم.