डीप लर्निंग का उपयोग कर सैटेलाइट इमेजरी वर्गीकरण

उपग्रह चित्रों के साथ मुख्य समस्या क्या है? उपग्रह चित्रों पर वस्तुओं के दो या दो से अधिक वर्ग (उदाहरण के लिए, भवन, बंजर भूमि और गड्ढे) में समान वर्णक्रमीय विशेषताएं हो सकती हैं, इसलिए पिछले दो दशकों में उनका वर्गीकरण एक कठिन कार्य रहा है। रिमोट सेंसिंग में छवि वर्गीकरण महत्वपूर्ण है, खासकर जब इमेजरी एनालिटिक्स और पैटर्न पहचान की बात आती है। वर्गीकरण की सहायता से, विभिन्न प्रकार के डेटा की कल्पना की जा सकती है, इसलिए महत्वपूर्ण मानचित्र तैयार किए जा सकते हैं, जिसमें एक भूमि उपयोग मानचित्र भी शामिल है जिसका उपयोग स्मार्ट संसाधन प्रबंधन और नियोजन के लिए किया जा सकता है।

इसके महत्व और निर्विवाद प्रभावशीलता के कारण, छवि वर्गीकरण अधिक से अधिक उपलब्ध और उन्नत होता जा रहा है, इसके परिणामों की अधिक सटीकता और विश्वसनीयता प्रदान करता है। जैसा कि आज उपग्रह इमेजरी विश्लेषण कई उद्योगों के लिए कोई नई बात नहीं है, इसका वर्गीकरण अनुप्रयोगों की एक लंबी सूची में उपयोग करता है, जिसमें फसल निगरानी, ​​​​वन कवर मानचित्रण, मिट्टी मानचित्रण, भूमि कवर परिवर्तन का पता लगाना, प्राकृतिक आपदा मूल्यांकन और बहुत कुछ शामिल है। उदाहरण के लिए, रिमोट सेंसिंग का उपयोग कर फसल वर्गीकरण कृषि खिलाड़ियों के लिए प्रभावी ढंग से फसल रोटेशन की योजना बनाने, कुछ फसलों के लिए आपूर्ति का अनुमान लगाने, और बहुत कुछ करने का एक शानदार अवसर है।

लेकिन उपग्रह इमेजरी वर्गीकरण वास्तव में कैसे काम करता है? प्रौद्योगिकी उत्तर है। अधिक विशेष रूप से - मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और सबसे महत्वपूर्ण रूप से डीप लर्निंग। आइए अधिक विस्तार से देखें कि "जादू" कैसे होता है, जिससे हमें विशिष्ट दृश्य विशेषताओं वाले विभिन्न वस्तुओं वाले मानचित्र देखने में मदद मिलती है।

डीप लर्निंग का उपयोग कर सैटेलाइट इमेजरी वर्गीकरण

पृथ्वी की परिक्रमा करने वाले सैकड़ों अवलोकन उपग्रहों और नए उपग्रहों के लॉन्च होने के साथ, उनके द्वारा निर्मित इमेजरी की मात्रा लगातार बढ़ रही है। हालाँकि, विभिन्न उद्योगों और अनुप्रयोगों में इन छवियों का उपयोग करने के लिए, जैसे पर्यावरण निगरानी, ​​​​नगर नियोजन, या कृषि, उन्हें वर्गीकृत करने की आवश्यकता है।

उपग्रह छवि वर्गीकरण के तरीकों को उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली सुविधाओं के आधार पर चार मुख्य श्रेणियों में रखा जा सकता है: ऑब्जेक्ट-आधारित विधियाँ, अनसुनी सुविधा सीखने की विधियाँ, पर्यवेक्षित सुविधा सीखने की विधियाँ, और मैन्युअल रूप से सुविधा-आधारित विधियाँ। आज, पर्यवेक्षित गहन शिक्षण विधियों ने रिमोट-सेंसिंग अनुप्रयोगों के बीच सबसे बड़ी लोकप्रियता प्राप्त की है, खासकर जब भूमि उपयोग दृश्य वर्गीकरण और भू-स्थानिक वस्तु पहचान की बात आती है।

डीप लर्निंग एंड हाउ इट वर्क्स

डीप लर्निंग को मशीन लर्निंग के रूप में देखा जा सकता है। कंप्यूटर एल्गोरिदम के निष्पादन के परिणामस्वरूप स्व-शिक्षण और कार्यक्रम व्यवहार में सुधार होता है। लेकिन शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम काफी सरल अवधारणाओं का उपयोग करते हैं, जबकि गहन शिक्षण कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करता है। इन नेटवर्कों को मनुष्य के सोचने और सीखने के तरीके की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बड़े डेटा विश्लेषण में प्रगति ने बड़े और जटिल तंत्रिका नेटवर्क बनाना संभव बना दिया है। उनके लिए धन्यवाद, कंप्यूटर मनुष्यों की तुलना में भी तेजी से जटिल परिस्थितियों को देख सकते हैं, सीख सकते हैं और प्रतिक्रिया दे सकते हैं। आज, डीप लर्निंग छवियों को वर्गीकृत करने, एक भाषा से दूसरी भाषा में टेक्स्ट का अनुवाद करने और भाषण को पहचानने में मदद करती है।

डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है जिसमें कई परतें होती हैं। डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) में प्रत्येक परत छवियों, ध्वनि या पाठ के प्रतिनिधित्व और अमूर्तता के जटिल संचालन कर सकती है। गहरे तंत्रिका नेटवर्क के सबसे लोकप्रिय प्रकारों में से एक को दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) के रूप में जाना जाता है। CNN इनपुट डेटा के साथ सीखी गई विशेषताओं को जोड़ती है और दृढ़ 2D परतों का उपयोग करती है, जिससे यह आर्किटेक्चर 2D डेटा, जैसे कि छवियों को संसाधित करने के लिए पूरी तरह से अनुकूल है।

सीएनएन और सैटेलाइट इमेजरी वर्गीकरण

संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क वस्तुओं, चेहरों और दृश्यों को पहचानने के लिए छवियों में पैटर्न खोजने के लिए विशेष रूप से उपयोगी होते हैं। वे छवियों से सीधे सीखते हैं, छवियों को वर्गीकृत करने के लिए पैटर्न का उपयोग करते हैं और मैन्युअल सुविधा निष्कर्षण की आवश्यकता को समाप्त करते हैं। डीप लर्निंग के लिए CNNs का उपयोग तीन महत्वपूर्ण कारकों के कारण अधिक लोकप्रिय हो गया है:

• CNNs मैन्युअल सुविधा निष्कर्षण की आवश्यकता को समाप्त करते हैं
• सीएनएन अत्याधुनिक मान्यता परिणाम उत्पन्न करते हैं
• मौजूदा नेटवर्क का लाभ उठाने की इजाजत देकर सीएनएन को नए पहचान कार्यों को करने के लिए फिर से प्रशिक्षित किया जा सकता है।

सीएनएन मैन्युअल सुविधा निष्कर्षण की आवश्यकता को समाप्त करते हैं, इसलिए छवियों को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग की जाने वाली सुविधाओं को निर्धारित करने की कोई आवश्यकता नहीं है। सीएनएन सीधे छवियों से फीचर निकालकर काम करते हैं। प्रासंगिक विशेषताएं पूर्व-प्रशिक्षित नहीं हैं; वे सीखते हैं जबकि नेटवर्क छवियों के एक सेट पर प्रशिक्षित होता है। यह स्वचालित सुविधा निष्कर्षण कंप्यूटर विज़न कार्यों, जैसे वस्तु वर्गीकरण के लिए गहन शिक्षण मॉडल को बहुत सटीक बनाता है।

CNN दर्जनों या सैकड़ों छिपी हुई परतों का उपयोग करके एक छवि में विभिन्न विशेषताओं का पता लगाना सीखते हैं। प्रत्येक छिपी हुई परत सीखी गई छवि सुविधाओं की जटिलता को बढ़ाती है। उदाहरण के लिए, पहली छिपी हुई परत किनारों का पता लगाना सीख सकती है, और अंतिम परत उस वस्तु के आकार के लिए विशेष रूप से अनुकूलित अधिक जटिल आकृतियों का पता लगाना सीख सकती है जिसे हम पहचानने की कोशिश कर रहे हैं।

कुल मिलाकर, कल्पना वर्गीकरण में गहन शिक्षा की भूमिका को कम आंकना कठिन है। एआई में आधुनिक प्रगति के लिए धन्यवाद एल्गोरिदम, हम पृथ्वी पर कई उद्योगों की प्रभावशीलता और स्थिरता को बढ़ाते हुए, उपग्रह चित्रों से अधिक से अधिक अमूल्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/