Klasifikasi Citra Satelit Menggunakan Deep Learning

Apa masalah utama dengan citra satelit? Dua atau lebih kelas objek (misalnya, bangunan, tanah terlantar, dan lubang) pada citra satelit dapat memiliki karakteristik spektral yang sama, sehingga dalam dua dekade terakhir klasifikasinya menjadi tugas yang sulit. Klasifikasi citra sangat penting dalam penginderaan jauh, terutama dalam hal analitik citra dan pengenalan pola. Dengan bantuan klasifikasi, berbagai jenis data dapat divisualisasikan, sehingga peta-peta penting dapat dihasilkan, termasuk peta penggunaan lahan yang dapat digunakan untuk pengelolaan dan perencanaan sumber daya yang cerdas.

Karena pentingnya dan keefektifannya yang tak terbantahkan, klasifikasi gambar menjadi semakin tersedia dan canggih, menawarkan hasil yang lebih presisi dan andal. Karena analisis citra satelit saat ini bukanlah hal baru bagi banyak industri, klasifikasinya digunakan dalam daftar panjang aplikasi, termasuk pemantauan tanaman, pemetaan tutupan hutan, pemetaan tanah, deteksi perubahan tutupan lahan, penilaian bencana alam, dan banyak lagi. Sebagai contoh, klasifikasi tanaman menggunakan penginderaan jauh adalah peluang besar bagi pelaku pertanian untuk merencanakan rotasi tanaman secara efektif, memperkirakan pasokan tanaman tertentu, dan banyak lagi.

Tapi bagaimana sebenarnya klasifikasi citra satelit bekerja? Teknologi adalah jawabannya. Lebih khusus lagi — pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan yang paling penting pembelajaran mendalam. Mari kita masuk lebih detail untuk melihat bagaimana "keajaiban" terjadi, memungkinkan kita melihat peta dengan objek berbeda yang memiliki karakteristik visual tertentu.

Klasifikasi Citra Satelit Menggunakan Deep Learning

Dengan ratusan satelit observasi yang mengorbit Bumi dan satelit baru diluncurkan, jumlah citra yang mereka hasilkan terus bertambah. Namun, untuk memanfaatkan gambar ini di berbagai industri dan aplikasi, seperti pemantauan lingkungan, perencanaan kota, atau pertanian, gambar tersebut perlu diklasifikasikan.

Metode klasifikasi citra satelit dapat dimasukkan ke dalam empat kategori inti tergantung pada fitur yang mereka gunakan: metode berbasis objek, metode pembelajaran fitur yang tidak diawasi, metode pembelajaran fitur yang diawasi, dan metode berbasis fitur secara manual. Saat ini, metode pembelajaran dalam yang diawasi telah mendapatkan popularitas terbesar di antara aplikasi penginderaan jauh, terutama dalam hal klasifikasi tata guna lahan dan deteksi objek geospasial.

Pembelajaran Mendalam Dan Cara Kerjanya

Pembelajaran mendalam dapat dilihat sebagai bentuk pembelajaran mesin. Pembelajaran mandiri dan peningkatan perilaku program terjadi sebagai hasil dari eksekusi algoritme komputer. Tetapi algoritme pembelajaran mesin klasik menggunakan konsep yang cukup sederhana, sedangkan pembelajaran mendalam bekerja dengan jaringan saraf tiruan. Jaringan ini dirancang untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar.

Kemajuan dalam analitik data besar telah memungkinkan untuk membuat jaringan saraf yang besar dan kompleks. Berkat mereka, komputer dapat mengamati, mempelajari, dan merespons situasi kompleks bahkan lebih cepat daripada manusia. Saat ini, pembelajaran mendalam membantu mengklasifikasikan gambar, menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, dan mengenali ucapan.

Pembelajaran mendalam didasarkan pada jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak lapisan. Dalam Deep Neural Network (DNN) setiap lapisan dapat melakukan operasi representasi dan abstraksi gambar, suara, atau teks yang kompleks. Salah satu jenis jaringan saraf dalam yang paling populer dikenal sebagai jaringan saraf convolutional (CNN). CNN menggabungkan fitur yang dipelajari dengan input data dan menggunakan lapisan 2D konvolusional, membuat arsitektur ini sangat cocok untuk memproses data 2D, seperti gambar.

Klasifikasi CNN dan Citra Satelit

Jaringan saraf convolutional sangat berguna untuk menemukan pola dalam gambar untuk mengenali objek, wajah, dan pemandangan. Mereka belajar langsung dari gambar, menggunakan pola untuk mengklasifikasikan gambar dan menghilangkan kebutuhan akan ekstraksi fitur manual. Penggunaan CNN untuk pembelajaran mendalam menjadi lebih populer karena tiga faktor penting:

• CNN menghilangkan kebutuhan untuk ekstraksi fitur manual
• CNN menghasilkan hasil pengenalan yang canggih
• CNN dapat dilatih ulang untuk melakukan tugas pengenalan baru, memungkinkan untuk memanfaatkan jaringan yang ada.

CNN menghilangkan kebutuhan ekstraksi fitur manual, sehingga tidak perlu menentukan fitur yang digunakan untuk mengklasifikasikan gambar. CNN bekerja dengan mengekstraksi fitur langsung dari gambar. Fitur yang relevan tidak dilatih sebelumnya; mereka belajar saat jaringan dilatih pada sekumpulan gambar. Ekstraksi fitur otomatis ini membuat model deep learning sangat akurat untuk tugas-tugas computer vision, seperti klasifikasi objek.

CNN belajar untuk mendeteksi fitur yang berbeda dalam gambar menggunakan lusinan atau ratusan lapisan tersembunyi. Setiap lapisan tersembunyi meningkatkan kompleksitas fitur gambar yang dipelajari. Misalnya, lapisan tersembunyi pertama mungkin belajar mendeteksi tepi, dan lapisan terakhir mungkin belajar mendeteksi bentuk yang lebih kompleks yang secara khusus disesuaikan dengan bentuk objek yang ingin kita kenali.

Secara keseluruhan, sulit untuk melebih-lebihkan peran pembelajaran mendalam dalam klasifikasi citra. Berkat kemajuan modern dalam AI algoritma, kami dapat menarik lebih banyak wawasan yang tak ternilai dari gambar satelit, meningkatkan efektivitas dan keberlanjutan banyak industri di Bumi.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/