ディープ ラーニングを使用した衛星画像の分類

衛星画像の主な問題は何ですか? 衛星画像上の XNUMX つ以上のクラスのオブジェクト (建物、荒れ地、ピットなど) は、同じスペクトル特性を持つ可能性があるため、過去 XNUMX 年間、それらの分類は困難な作業でした。 画像分類は、リモート センシング、特に画像分析とパターン認識において重要です。 分類の助けを借りて、さまざまな種類のデータを視覚化できるため、スマートなリソース管理と計画に使用できる土地利用マップを含む重要なマップを作成できます。

その重要性と否定できない有効性により、画像分類はますます利用可能で高度になり、その結果の精度と信頼性が向上しています。 今日、衛星画像解析は多くの業界にとって目新しいものではないため、その分類は、作物の監視、森林被覆のマッピング、土壌マッピング、土地被覆の変化の検出、自然災害の評価など、さまざまなアプリケーションで使用されています。 例えば、 リモートセンシングによる作物分類 農業関係者にとって、効果的に輪作を計画したり、特定の作物の供給量を見積もったりする絶好の機会です。

しかし、衛星画像の分類は実際にはどのように機能するのでしょうか? テクノロジーが答えです。 より具体的には、機械学習、人工知能、そして最も重要な深層学習です。 「魔法」がどのように発生し、特定の視覚的特性を持つさまざまなオブジェクトを含むマップを表示できるようになるかを詳しく見てみましょう。

ディープ ラーニングを使用した衛星画像の分類

何百もの観測衛星が地球を周回し、新しい衛星が打ち上げられているため、それらが生成する画像の量は絶えず増加しています。 ただし、環境モニタリング、都市計画、農業など、さまざまな業界やアプリケーションでこれらの画像を利用するには、画像を分類する必要があります。

衛星画像分類の方法は、使用する機能に応じて、オブジェクトベースの方法、教師なしの特徴学習方法、教師ありの特徴学習方法、および手動の特徴ベースの方法の XNUMX つのコア カテゴリに分類できます。 今日、リモート センシング アプリケーションの中で、特に土地利用シーンの分類と地理空間オブジェクトの検出に関しては、教師ありディープ ラーニング手法が最も人気を博しています。

ディープラーニングとその仕組み

深層学習は、機械学習の一形態と見なすことができます。 プログラムの動作の自己学習と改善は、コンピューター アルゴリズムの実行の結果として発生します。 しかし、古典的な機械学習アルゴリズムはかなり単純な概念を使用しますが、深層学習は人工ニューラル ネットワークで機能します。 これらのネットワークは、人間の考え方と学習方法を模倣するように設計されています。

ビッグデータ分析の進歩により、大規模で複雑なニューラル ネットワークの作成が可能になりました。 それらのおかげで、コンピューターは人間よりも速く複雑な状況を観察、学習、対応することができます。 現在、ディープ ラーニングは画像の分類、テキストの言語間翻訳、音声認識に役立っています。

深層学習は、多くのレイヤーで構成される人工ニューラル ネットワークに基づいています。 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) では、各レイヤーが画像、音声、またはテキストの表現と抽象化の複雑な操作を実行できます。 ディープ ニューラル ネットワークの最も一般的なタイプの 2 つは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) として知られています。 CNN は学習した特徴を入力データと組み合わせ、畳み込み 2D レイヤーを使用するため、このアーキテクチャは画像などの XNUMXD データの処理に最適です。

CNN と衛星画像の分類

畳み込みニューラル ネットワークは、オブジェクト、顔、およびシーンを認識するために画像内のパターンを見つけるのに特に役立ちます。 パターンを使用して画像を分類し、手動で特徴を抽出する必要をなくして、画像から直接学習します。 深層学習での CNN の使用は、次の XNUMX つの重要な要因により、より一般的になりました。

• CNN により、手動で特徴を抽出する必要がなくなります
• CNN は最先端の認識結果を生成します
• CNN を再トレーニングして新しい認識タスクを実行できるため、既存のネットワークを活用できます。

CNN は手作業による特徴抽出の必要性を排除するため、画像の分類に使用される特徴を決定する必要はありません。 CNN は、画像から特徴を直接抽出することによって機能します。 関連する機能は事前にトレーニングされていません。 ネットワークが一連の画像でトレーニングされている間に学習します。 この自動特徴抽出により、深層学習モデルは、オブジェクト分類などのコンピューター ビジョン タスクに対して非常に正確になります。

CNN は、数十または数百の隠れ層を使用して、画像内のさまざまな特徴を検出することを学習します。 各隠れ層は、学習された画像特徴の複雑さを増します。 たとえば、最初の隠れ層はエッジを検出することを学習し、最後の層は、認識しようとしているオブジェクトの形状に特に適合した、より複雑な形状を検出することを学習する場合があります。

全体として、画像分類におけるディープ ラーニングの役割を過大評価することは困難です。 AIの最新の進歩のおかげで アルゴリズム、衛星写真から貴重な洞察をますます引き出すことができ、地球上の多くの産業の有効性と持続可能性を高めます.

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