A műholdképek osztályozása a mélytanulás segítségével

Mi a fő probléma a műholdképekkel? A műholdfelvételeken két vagy több objektumosztály (például épületek, puszták és gödrök) azonos spektrális jellemzőkkel rendelkezhet, ezért az elmúlt két évtizedben ezek osztályozása nehéz feladat volt. A képek osztályozása kritikus fontosságú a távérzékelésben, különösen a képelemzés és a mintafelismerés terén. Az osztályozás segítségével különböző típusú adatok vizualizálhatók, így fontos térképek készíthetők, beleértve az intelligens erőforrás-gazdálkodáshoz és tervezéshez használható területhasználati térképet is.

Fontosságának és vitathatatlan hatékonyságának köszönhetően a képosztályozás egyre elérhetőbbé és fejlettebbé válik, pontosabb és megbízhatóbb eredményt nyújtva. Mivel ma a műholdfelvételek elemzése nem jelent újdonságot számos iparág számára, besorolását számos alkalmazási területen használják, beleértve a termésfigyelést, az erdőtakaró-térképezést, a talajtérképezést, a talajborítás-változás észlelését, a természeti katasztrófák értékelését és még sok mást. Például, terményosztályozás távérzékeléssel nagyszerű lehetőség a mezőgazdasági szereplők számára a vetésforgó hatékony megtervezésére, bizonyos termények kínálatának becslésére stb.

De hogyan is működik valójában a műholdképek osztályozása? A technológia a válasz. Pontosabban - gépi tanulás, mesterséges intelligencia, és ami a legfontosabb: mély tanulás. Nézzük meg részletesebben, hogyan történik a „varázslat”, lehetővé téve számunkra, hogy olyan térképeket lássunk, amelyek különböző objektumokat tartalmaznak, amelyek speciális vizuális jellemzőkkel rendelkeznek.

A műholdképek osztályozása a mélytanulás segítségével

Mivel több száz megfigyelő műhold kering a Föld körül, és új műholdakat indítanak fel, az általuk készített képek mennyisége folyamatosan növekszik. Ahhoz azonban, hogy ezeket a képeket különböző iparágakban és alkalmazásokban, például a környezeti megfigyelésben, a várostervezésben vagy a mezőgazdaságban felhasználhassuk, osztályozni kell őket.

A műholdkép-osztályozás módszerei az általuk használt jellemzőktől függően négy fő kategóriába sorolhatók: objektumalapú módszerek, nem felügyelt jellemzőtanulási módszerek, felügyelt jellemzőtanulási módszerek és manuálisan jellemző alapú módszerek. Manapság a felügyelt mély tanulási módszerek a legnagyobb népszerűségre a távérzékelési alkalmazások körében, különösen a földhasználati jelenetek osztályozása és a térbeli objektumok észlelése terén.

Mély tanulás és működése

A mély tanulás a gépi tanulás egyik formájaként fogható fel. Az öntanulás és a program viselkedésének javítása számítógépes algoritmusok végrehajtásának eredményeképpen történik. A klasszikus gépi tanulási algoritmusok azonban meglehetősen egyszerű fogalmakat használnak, míg a mélytanulás mesterséges neurális hálózatokkal működik. Ezeket a hálózatokat úgy tervezték, hogy utánozzák az emberek gondolkodását és tanulását.

A big data analitika fejlődése lehetővé tette nagy és összetett neurális hálózatok létrehozását. Nekik köszönhetően a számítógépek még az embereknél is gyorsabban képesek megfigyelni, tanulni és reagálni az összetett helyzetekre. Manapság a mély tanulás segít a képek osztályozásában, a szövegek egyik nyelvről a másikra fordításában és a beszéd felismerésében.

A mély tanulás sok rétegből álló mesterséges neurális hálózatokon alapul. A Mély Neurális Hálózatban (DNN) minden réteg képes a képek, hangok vagy szövegek megjelenítésének és absztrakciójának összetett műveleteit végrehajtani. A mély neurális hálózatok egyik legnépszerűbb típusa a konvolúciós neurális hálózat (CNN). A CNN a tanult funkciókat a bemeneti adatokkal kombinálja, és konvolúciós 2D rétegeket használ, így ez az architektúra tökéletesen alkalmas 2D adatok, például képek feldolgozására.

A CNN és ​​a műholdképek osztályozása

A konvolúciós neurális hálózatok különösen hasznosak a képek mintáinak megtalálásához, amelyekkel felismerhetők a tárgyak, arcok és jelenetek. Közvetlenül a képekből tanulnak, mintákat használnak a képek osztályozására, és szükségtelenné teszik a funkciók kézi kivonását. A CNN-ek mély tanulásra való használata három fontos tényező miatt vált népszerűbbé:

• A CNN-ek szükségtelenné teszik a funkciók kézi kinyerését
• A CNN-ek a legmodernebb felismerési eredményeket produkálják
• A CNN-ek átképezhetők új felismerési feladatok elvégzésére, lehetővé téve a meglévő hálózatok kihasználását.

A CNN-ek szükségtelenné teszik a jellemzők kézi kinyerését, így nincs szükség a képek osztályozásához használt jellemzők meghatározására. A CNN-ek úgy működnek, hogy közvetlenül a képekből vonják ki a funkciókat. A releváns jellemzők nincsenek előre betanítva; tanulnak, miközben a hálózatot képhalmazra oktatják. Ez az automatikus funkciókivonás nagyon pontossá teszi a mélytanulási modelleket a számítógépes látási feladatokhoz, például az objektumok osztályozásához.

A CNN-ek több tucat vagy több száz rejtett réteg segítségével megtanulják felismerni a kép különböző jellemzőit. Minden rejtett réteg növeli a tanult képjellemzők összetettségét. Például az első rejtett réteg megtanulhatja felismerni az éleket, az utolsó réteg pedig megtanulhatja észlelni a bonyolultabb formákat, amelyek kifejezetten a felismerni kívánt objektum alakjához igazodnak.

Összességében nehéz túlbecsülni a mély tanulás szerepét a képi osztályozásban. Az AI modern fejlesztéseinek köszönhetően algoritmusok, egyre több felbecsülhetetlen értékű betekintést nyerhetünk ki a műholdképekből, növelve ezzel a Föld számos iparágának hatékonyságát és fenntarthatóságát.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/