Classification de l'imagerie satellitaire à l'aide du Deep Learning

Quel est le principal problème avec les images satellites ? Deux ou plusieurs classes d'objets (par exemple, des bâtiments, des friches et des fosses) sur des images satellites peuvent avoir les mêmes caractéristiques spectrales, de sorte qu'au cours des deux dernières décennies, leur classification a été une tâche difficile. La classification des images est essentielle en télédétection, en particulier lorsqu'il s'agit d'analyse d'images et de reconnaissance de formes. À l'aide de la classification, différents types de données peuvent être visualisés, ce qui permet de produire des cartes importantes, y compris une carte d'utilisation des terres qui peut être utilisée pour une gestion et une planification intelligentes des ressources.

De par son importance et son efficacité indéniable, la classification d'images devient de plus en plus disponible et avancée, offrant plus de précision et de fiabilité de ses résultats. Comme aujourd'hui l'analyse d'images satellites n'est pas nouvelle pour de nombreuses industries, sa classification trouve une utilisation dans une longue liste d'applications, y compris la surveillance des cultures, la cartographie du couvert forestier, la cartographie des sols, la détection des changements de couverture terrestre, l'évaluation des catastrophes naturelles, et bien plus encore. Par example, classification des cultures par télédétection est une formidable opportunité pour les acteurs agricoles de planifier efficacement la rotation des cultures, d'estimer l'approvisionnement de certaines cultures, etc.

Mais comment fonctionne réellement la classification des images satellites ? La technologie est la réponse. Plus précisément, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et, surtout, l'apprentissage en profondeur. Entrons plus en détail pour voir comment la « magie » opère, nous permettant de voir des cartes avec différents objets possédant des caractéristiques visuelles spécifiques.

Classification de l'imagerie satellitaire à l'aide du Deep Learning

Avec des centaines de satellites d'observation en orbite autour de la Terre et de nouveaux satellites lancés, la quantité d'images qu'ils produisent ne cesse de croître. Cependant, pour utiliser ces images dans différentes industries et applications, comme la surveillance environnementale, l'urbanisme ou l'agriculture, elles doivent être classées.

Les méthodes de classification d'images satellites peuvent être classées en quatre catégories principales en fonction des fonctionnalités qu'elles utilisent : les méthodes basées sur les objets, les méthodes d'apprentissage de fonctionnalités non supervisées, les méthodes d'apprentissage de fonctionnalités supervisées et les méthodes manuelles basées sur les fonctionnalités. Aujourd'hui, les méthodes d'apprentissage profond supervisé ont acquis la plus grande popularité parmi les applications de télédétection, en particulier en ce qui concerne la classification des scènes d'utilisation des terres et la détection d'objets géospatiaux.

Apprentissage en profondeur et comment ça marche

L'apprentissage en profondeur peut être considéré comme une forme d'apprentissage automatique. L'auto-apprentissage et l'amélioration du comportement du programme résultent de l'exécution d'algorithmes informatiques. Mais les algorithmes classiques d'apprentissage automatique utilisent des concepts assez simples, tandis que l'apprentissage en profondeur fonctionne avec des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux sont conçus pour imiter la façon dont les humains pensent et apprennent.

Les progrès de l'analyse des mégadonnées ont permis de créer des réseaux de neurones vastes et complexes. Grâce à eux, les ordinateurs peuvent observer, apprendre et réagir à des situations complexes encore plus rapidement que les humains. Aujourd'hui, l'apprentissage en profondeur permet de classer les images, de traduire des textes d'une langue à une autre et de reconnaître la parole.

L'apprentissage en profondeur est basé sur des réseaux de neurones artificiels constitués de plusieurs couches. Dans un Deep Neural Network (DNN), chaque couche peut effectuer des opérations complexes de représentation et d'abstraction d'images, de sons ou de textes. L'un des types les plus populaires de réseaux de neurones profonds est connu sous le nom de réseaux de neurones convolutifs (CNN). CNN combine des fonctionnalités apprises avec des données d'entrée et utilise des couches 2D convolutives, ce qui rend cette architecture parfaitement adaptée au traitement de données 2D, telles que des images.

CNN et classification des images satellites

Les réseaux de neurones convolutifs sont particulièrement utiles pour trouver des modèles dans des images afin de reconnaître des objets, des visages et des scènes. Ils apprennent directement à partir des images, en utilisant des modèles pour classer les images et en éliminant le besoin d'extraction manuelle des caractéristiques. L'utilisation des CNN pour l'apprentissage en profondeur est devenue plus populaire en raison de trois facteurs importants :

• Les CNN éliminent le besoin d'extraction manuelle des caractéristiques
• Les CNN produisent des résultats de reconnaissance de pointe
• Les CNN peuvent être recyclés pour effectuer de nouvelles tâches de reconnaissance, ce qui permet de tirer parti des réseaux existants.

Les CNN éliminent le besoin d'extraction manuelle des caractéristiques, il n'est donc pas nécessaire de déterminer les caractéristiques utilisées pour classer les images. Les CNN fonctionnent en extrayant des caractéristiques directement à partir d'images. Les fonctionnalités pertinentes ne sont pas pré-formées ; ils apprennent pendant que le réseau est formé sur un ensemble d'images. Cette extraction automatique de caractéristiques rend les modèles d'apprentissage en profondeur très précis pour les tâches de vision par ordinateur, telles que la classification d'objets.

Les CNN apprennent à détecter différentes caractéristiques dans une image en utilisant des dizaines ou des centaines de couches cachées. Chaque couche cachée augmente la complexité des caractéristiques d'image apprises. Par exemple, la première couche cachée peut apprendre à détecter les bords, et la dernière couche peut apprendre à détecter des formes plus complexes spécifiquement adaptées à la forme de l'objet que nous essayons de reconnaître.

Dans l'ensemble, il est difficile de surestimer le rôle de l'apprentissage en profondeur dans la classification des images. Grâce aux progrès modernes de l'IA algorithmes, nous pouvons extraire de plus en plus d'informations inestimables des images satellites, augmentant ainsi l'efficacité et la durabilité de nombreuses industries sur Terre.

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