Classificazione delle immagini satellitari utilizzando il deep learning

Qual è il problema principale con le immagini satellitari? Due o più classi di oggetti (ad esempio edifici, terre desolate e fosse) sulle immagini satellitari possono avere le stesse caratteristiche spettrali, quindi negli ultimi due decenni la loro classificazione è stata un compito difficile. La classificazione delle immagini è fondamentale nel telerilevamento, soprattutto quando si tratta di analisi delle immagini e riconoscimento di modelli. Con l'aiuto della classificazione, è possibile visualizzare diversi tipi di dati, quindi è possibile produrre mappe importanti, inclusa una mappa dell'uso del suolo che può essere utilizzata per la gestione e la pianificazione intelligenti delle risorse.

Per la sua importanza e innegabile efficacia, la classificazione delle immagini sta diventando sempre più disponibile e avanzata, offrendo maggiore precisione e affidabilità dei suoi risultati. Poiché oggi l'analisi delle immagini satellitari non è una novità per numerosi settori, la sua classificazione trova impiego in un lungo elenco di applicazioni, tra cui il monitoraggio delle colture, la mappatura della copertura forestale, la mappatura del suolo, il rilevamento dei cambiamenti della copertura del suolo, la valutazione dei disastri naturali e molto altro. Per esempio, classificazione delle colture mediante telerilevamento è una grande opportunità per gli operatori agricoli di pianificare efficacemente la rotazione delle colture, stimare l'offerta per determinate colture e altro ancora.

Ma come funziona effettivamente la classificazione delle immagini satellitari? La tecnologia è la risposta. Più specificamente: apprendimento automatico, intelligenza artificiale e, soprattutto, apprendimento profondo. Entriamo più nel dettaglio per vedere come avviene la “magia”, che ci permette di vedere mappe con diversi oggetti che possiedono specifiche caratteristiche visive.

Classificazione delle immagini satellitari utilizzando il deep learning

Con centinaia di satelliti di osservazione in orbita attorno alla Terra e il lancio di nuovi satelliti, la quantità di immagini che producono è in costante crescita. Tuttavia, per utilizzare queste immagini in diversi settori e applicazioni, come il monitoraggio ambientale, l'urbanistica o l'agricoltura, devono essere classificate.

I metodi di classificazione delle immagini satellitari possono essere suddivisi in quattro categorie principali a seconda delle funzionalità che utilizzano: metodi basati su oggetti, metodi di apprendimento delle funzionalità senza supervisione, metodi di apprendimento delle funzionalità supervisionati e metodi basati sulle funzionalità manualmente. Oggi, i metodi di deep learning supervisionato hanno guadagnato la maggiore popolarità tra le applicazioni di telerilevamento, soprattutto quando si tratta di classificazione delle scene di uso del suolo e rilevamento di oggetti geospaziali.

Apprendimento profondo e come funziona

Il deep learning può essere visto come una forma di machine learning. L'autoapprendimento e il miglioramento del comportamento del programma si verificano a seguito dell'esecuzione di algoritmi informatici. Ma i classici algoritmi di machine learning utilizzano concetti abbastanza semplici, mentre il deep learning funziona con reti neurali artificiali. Queste reti sono progettate per imitare il modo in cui gli esseri umani pensano e apprendono.

I progressi nell'analisi dei big data hanno reso possibile la creazione di reti neurali grandi e complesse. Grazie a loro, i computer possono osservare, apprendere e rispondere a situazioni complesse anche più velocemente degli umani. Oggi il deep learning aiuta a classificare le immagini, tradurre testi da una lingua all'altra e riconoscere il parlato.

Il deep learning si basa su reti neurali artificiali costituite da molti livelli. In una Deep Neural Network (DNN) ogni layer può eseguire complesse operazioni di rappresentazione e astrazione di immagini, suoni o testo. Uno dei tipi più popolari di reti neurali profonde è noto come reti neurali convoluzionali (CNN). La CNN combina le funzionalità apprese con i dati di input e utilizza strati 2D convoluzionali, rendendo questa architettura perfettamente adatta per l'elaborazione di dati 2D, come le immagini.

CNN e classificazione delle immagini satellitari

Le reti neurali convoluzionali sono particolarmente utili per trovare modelli nelle immagini per riconoscere oggetti, volti e scene. Imparano direttamente dalle immagini, utilizzando modelli per classificare le immagini ed eliminando la necessità di estrazione manuale delle caratteristiche. L'uso delle CNN per il deep learning è diventato più popolare a causa di tre fattori importanti:

• Le CNN eliminano la necessità dell'estrazione manuale delle caratteristiche
• Le CNN producono risultati di riconoscimento all'avanguardia
• Le CNN possono essere riqualificate per svolgere nuove attività di riconoscimento, consentendo di sfruttare le reti esistenti.

Le CNN eliminano la necessità dell'estrazione manuale delle caratteristiche, quindi non è necessario determinare le caratteristiche utilizzate per classificare le immagini. Le CNN funzionano estraendo le caratteristiche direttamente dalle immagini. Le funzionalità pertinenti non sono pre-addestrate; imparano mentre la rete viene addestrata su una serie di immagini. Questa estrazione automatica delle funzionalità rende i modelli di deep learning molto accurati per le attività di visione artificiale, come la classificazione degli oggetti.

Le CNN imparano a rilevare diverse caratteristiche in un'immagine utilizzando dozzine o centinaia di livelli nascosti. Ogni livello nascosto aumenta la complessità delle caratteristiche dell'immagine apprese. Ad esempio, il primo strato nascosto potrebbe imparare a rilevare i bordi e l'ultimo strato potrebbe imparare a rilevare forme più complesse specificamente adattate alla forma dell'oggetto che stiamo cercando di riconoscere.

Nel complesso, è difficile sopravvalutare il ruolo del deep learning nella classificazione delle immagini. Grazie ai moderni progressi nell'IA Algoritmi, possiamo estrarre sempre più informazioni preziose dalle immagini satellitari, aumentando l'efficacia e la sostenibilità di molte industrie sulla Terra.

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