딥러닝을 이용한 위성영상 분류

위성 이미지의 주요 문제점은 무엇입니까? 위성 이미지에 있는 두 개 이상의 객체 클래스(예: 건물, 황무지 및 구덩이)는 동일한 스펙트럼 특성을 가질 수 있으므로 지난 XNUMX년 동안 이들을 분류하는 것은 어려운 작업이었습니다. 이미지 분류는 특히 이미지 분석 및 패턴 인식과 관련하여 원격 감지에서 매우 중요합니다. 분류를 통해 다양한 유형의 데이터를 시각화할 수 있으므로 스마트 자원 관리 및 계획에 사용할 수 있는 토지 사용 지도를 포함하여 중요한 지도를 생성할 수 있습니다.

그 중요성과 부인할 수 없는 효과로 인해 이미지 분류는 점점 더 유용해지고 발전되어 결과의 정확도와 신뢰성이 향상되고 있습니다. 오늘날 위성 이미지 분석은 수많은 산업에서 새로운 것이 아니므로 그 분류는 농작물 모니터링, 삼림 커버 매핑, 토양 매핑, 토지 커버 변경 감지, 자연 재해 평가 등을 포함한 다양한 애플리케이션 목록에서 사용됩니다. 예를 들어, 원격 감지를 사용한 작물 분류 는 농업 종사자가 윤작을 효과적으로 계획하고 특정 작물의 공급량을 예측하는 등의 작업을 할 수 있는 좋은 기회입니다.

그러나 위성 이미지 분류는 실제로 어떻게 작동합니까? 기술이 답입니다. 보다 구체적으로 말하자면 머신 러닝, 인공 지능, 그리고 가장 중요한 딥 러닝입니다. 특정 시각적 특성을 가진 다양한 개체가 있는 지도를 볼 수 있도록 "마법"이 어떻게 발생하는지 자세히 살펴보겠습니다.

딥러닝을 이용한 위성영상 분류

수백 개의 관측 위성이 지구 궤도를 돌고 새로운 위성이 발사되면서 그들이 생성하는 이미지의 양은 지속적으로 증가하고 있습니다. 그러나 환경 모니터링, 도시 계획 또는 농업과 같은 다양한 산업 및 응용 프로그램에서 이러한 이미지를 사용하려면 분류해야 합니다.

위성 영상 분류 방법은 사용하는 특징에 따라 객체 기반 방법, 비지도 특징 학습 방법, 지도 특징 학습 방법 및 수동 특징 기반 방법의 네 가지 핵심 범주로 나눌 수 있습니다. 오늘날 지도 딥 러닝 방법은 특히 토지 사용 장면 분류 및 지형 공간 객체 감지와 관련하여 원격 감지 응용 프로그램에서 가장 큰 인기를 얻었습니다.

딥 러닝 및 작동 방식

딥 러닝은 기계 학습의 한 형태로 볼 수 있습니다. 컴퓨터 알고리즘 실행의 결과로 자체 학습 및 프로그램 동작 개선이 발생합니다. 그러나 고전적인 기계 학습 알고리즘은 상당히 간단한 개념을 사용하는 반면 딥 러닝은 인공 신경망에서 작동합니다. 이러한 네트워크는 인간이 생각하고 학습하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다.

빅 데이터 분석의 발전으로 크고 복잡한 신경망을 만들 수 있게 되었습니다. 덕분에 컴퓨터는 인간보다 훨씬 빠르게 복잡한 상황을 관찰하고 학습하고 대응할 수 있습니다. 오늘날 딥 러닝은 이미지를 분류하고 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하고 음성을 인식하는 데 도움이 됩니다.

딥 러닝은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 기반으로 합니다. DNN(심층 신경망)에서 각 계층은 이미지, 사운드 또는 텍스트의 표현 및 추상화와 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 심층 신경망의 가장 인기 있는 유형 중 하나는 합성곱 신경망(CNN)으로 알려져 있습니다. CNN은 학습된 기능을 입력 데이터와 결합하고 컨벌루션 2D 레이어를 사용하므로 이 아키텍처는 이미지와 같은 2D 데이터 처리에 완벽하게 적합합니다.

CNN 및 위성 이미지 분류

컨벌루션 신경망은 물체, 얼굴 및 장면을 인식하기 위해 이미지에서 패턴을 찾는 데 특히 유용합니다. 패턴을 사용하여 이미지를 분류하고 수동 특징 추출의 필요성을 제거하여 이미지에서 직접 학습합니다. 딥 러닝에 CNN을 사용하는 것은 세 가지 중요한 요소로 인해 더욱 대중화되었습니다.

• CNN은 수동 기능 추출의 필요성을 제거합니다.
• CNN은 최첨단 인식 결과를 생성합니다.
• CNN은 새로운 인식 작업을 수행하도록 재훈련될 수 있으므로 기존 네트워크를 활용할 수 있습니다.

CNN은 수동으로 특징을 추출할 필요가 없으므로 이미지 분류에 사용되는 특징을 결정할 필요가 없습니다. CNN은 이미지에서 직접 기능을 추출하여 작동합니다. 관련 기능은 사전 훈련되지 않았습니다. 네트워크가 일련의 이미지에 대해 훈련되는 동안 학습합니다. 이 자동 기능 추출은 객체 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업을 위해 딥 러닝 모델을 매우 정확하게 만듭니다.

CNN은 수십 또는 수백 개의 숨겨진 레이어를 사용하여 이미지에서 다양한 기능을 감지하는 방법을 학습합니다. 각각의 은닉층은 학습된 이미지 기능의 복잡성을 증가시킵니다. 예를 들어 첫 번째 히든 레이어는 가장자리를 감지하는 방법을 학습하고 마지막 레이어는 우리가 인식하려는 객체의 모양에 특별히 적합한 더 복잡한 모양을 감지하는 방법을 학습할 수 있습니다.

전반적으로 이미지 분류에서 딥 러닝의 역할을 과대평가하기는 어렵습니다. AI의 현대적 발전 덕분에 알고리즘, 우리는 위성 사진에서 점점 더 많은 귀중한 통찰력을 끌어내어 지구상의 많은 산업의 효율성과 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

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