סיווג תמונות לוויין באמצעות למידה עמוקה

מה הבעיה העיקרית בתמונות לוויין? שני סוגים או יותר של עצמים (לדוגמה, מבנים, שממה ובורות) בתמונות לוויין יכולים להיות בעלי אותם מאפיינים ספקטרליים, כך שבשני העשורים האחרונים הסיווג שלהם היה משימה קשה. סיווג תמונה הוא קריטי בחישה מרחוק, במיוחד כשמדובר בניתוח תמונות וזיהוי דפוסים. בעזרת הסיווג ניתן להמחיש סוגים שונים של נתונים, ומכאן שניתן להפיק מפות חשובות, כולל מפת שימוש בקרקע שניתן להשתמש בה לניהול ותכנון משאבים חכמים.

בשל חשיבותו ויעילותו הבלתי ניתנת להכחשה, סיווג התמונות הופך זמין ומתקדם יותר ויותר, ומציע יותר דיוק ואמינות של תוצאותיו. מכיוון שכיום ניתוח צילומי לוויין אינו חדש עבור תעשיות רבות, הסיווג שלו מוצא שימוש ברשימה ארוכה של יישומים, כולל ניטור יבולים, מיפוי כיסוי יער, מיפוי קרקע, זיהוי שינויי כיסוי קרקע, הערכת אסונות טבע ועוד ועוד. לדוגמה, סיווג יבול באמצעות חישה מרחוק מהווה הזדמנות מצוינת לשחקנים חקלאיים לתכנן מחזור יבולים בצורה יעילה, להעריך היצע לגידולים מסוימים ועוד.

אבל איך בעצם עובד סיווג תמונות לוויין? הטכנולוגיה היא התשובה. ליתר דיוק - למידת מכונה, בינה מלאכותית, והכי חשוב למידה עמוקה. בואו ניכנס לפרטים נוספים כדי לראות כיצד ה"קסם" מתרחש, מה שמאפשר לנו לראות מפות עם אובייקטים שונים בעלי מאפיינים חזותיים ספציפיים.

סיווג תמונות לוויין באמצעות למידה עמוקה

עם מאות לווייני תצפית המקיפים את כדור הארץ ולוויינים חדשים משוגרים, כמות התמונות שהם מייצרים גדלה ללא הרף. עם זאת, כדי לעשות שימוש בתמונות אלו בתעשיות ויישומים שונים, כמו ניטור סביבתי, תכנון ערים או חקלאות, יש לסווג אותן.

ניתן לחלק את השיטות של סיווג תמונת לוויין לארבע קטגוריות ליבה בהתאם לתכונות בהן הן משתמשות: שיטות מבוססות אובייקט, שיטות למידת תכונות ללא פיקוח, שיטות למידת תכונות מפוקחות ושיטות מבוססות תכונות באופן ידני. כיום, שיטות למידה עמוקה מפוקחת צברו את הפופולריות הגדולה ביותר בקרב יישומי חישה מרחוק, במיוחד כשמדובר בסיווג סצינות שימוש בקרקע וזיהוי אובייקטים גיאו-מרחביים.

למידה עמוקה ואיך זה עובד

ניתן לראות בלמידה עמוקה סוג של למידת מכונה. למידה עצמית ושיפור התנהגות התוכנית מתרחשים כתוצאה מביצוע אלגוריתמי מחשב. אבל אלגוריתמים קלאסיים של למידת מכונה משתמשים במושגים פשוטים למדי, בעוד למידה עמוקה עובדת עם רשתות עצביות מלאכותיות. רשתות אלו נועדו לחקות את הדרך בה בני אדם חושבים ולומדים.

ההתקדמות בניתוח ביג דאטה אפשרה ליצור רשתות עצביות גדולות ומורכבות. הודות להם, מחשבים יכולים לצפות, ללמוד ולהגיב למצבים מורכבים אפילו מהר יותר מבני אדם. כיום, למידה עמוקה מסייעת לסווג תמונות, לתרגם טקסטים משפה אחת לאחרת ולזהות דיבור.

למידה עמוקה מבוססת על רשתות עצביות מלאכותיות המורכבות משכבות רבות. ברשת עצבית עמוקה (DNN) כל ​​שכבה יכולה לבצע פעולות מורכבות של ייצוג והפשטה של ​​תמונות, קול או טקסט. אחד הסוגים הפופולריים ביותר של רשתות עצביות עמוקות ידוע בשם רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN). CNN משלב תכונות נלמדות עם נתוני קלט ומשתמש בשכבות דו-ממדיות קונבולוציוניות, מה שהופך את הארכיטקטורה הזו למתאימה באופן מושלם לעיבוד נתונים דו-ממדיים, כגון תמונות.

סיווג CNN ותמונות לוויין

רשתות עצביות קונבולוציוניות שימושיות במיוחד למציאת דפוסים בתמונות לזיהוי עצמים, פרצופים וסצנות. הם לומדים ישירות מתמונות, משתמשים בדפוסים כדי לסווג תמונות ומבטלים את הצורך בחילוץ תכונות ידני. השימוש ב-CNN ללמידה עמוקה הפך פופולרי יותר בגלל שלושה גורמים חשובים:

• CNNs מבטלים את הצורך בחילוץ תכונות ידני
• CNNs מייצרים תוצאות זיהוי מתקדמות
• ניתן להכשיר רשתות CNN לביצוע משימות זיהוי חדשות, המאפשרות מינוף רשתות קיימות.

CNNs מבטלים את הצורך בחילוץ תכונות ידני, כך שאין צורך לקבוע את התכונות המשמשות לסיווג תמונות. CNNs פועלים על ידי חילוץ תכונות ישירות מתמונות. התכונות הרלוונטיות אינן מאומנות מראש; הם לומדים בזמן שהרשת מאומנת על סט תמונות. מיצוי תכונה אוטומטית זו הופכת מודלים של למידה עמוקה למדויקים מאוד עבור משימות ראייה ממוחשבת, כגון סיווג אובייקטים.

אנשי CNN לומדים לזהות תכונות שונות בתמונה באמצעות עשרות או מאות שכבות נסתרות. כל שכבה נסתרת מגדילה את המורכבות של תכונות תמונה שנלמדו. לדוגמה, השכבה הנסתרת הראשונה עשויה ללמוד לזהות קצוות, והשכבה האחרונה עשויה ללמוד לזהות צורות מורכבות יותר המותאמות במיוחד לצורת האובייקט שאנו מנסים לזהות.

באופן כללי, קשה להפריז בהערכת התפקיד של למידה עמוקה בסיווג דימויים. הודות להתקדמות מודרנית ב-AI אלגוריתמים, אנו יכולים להוציא עוד ועוד תובנות חשובות מתמונות לוויין, ולהגביר את האפקטיביות והקיימות של תעשיות רבות על פני כדור הארץ.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/