Classificatie van satellietbeelden met behulp van deep learning

Wat is het grootste probleem met satellietbeelden? Twee of meer klassen objecten (bijvoorbeeld gebouwen, braakliggende terreinen en putten) op satellietbeelden kunnen dezelfde spectrale kenmerken hebben, dus in de afgelopen twee decennia was hun classificatie een moeilijke taak. Beeldclassificatie is van cruciaal belang bij teledetectie, vooral als het gaat om beeldanalyse en patroonherkenning. Met behulp van classificatie kunnen verschillende soorten gegevens worden gevisualiseerd, waardoor belangrijke kaarten kunnen worden geproduceerd, waaronder een landgebruikskaart die kan worden gebruikt voor slim beheer en planning van hulpbronnen.

Vanwege het belang en de onmiskenbare effectiviteit wordt beeldclassificatie steeds meer beschikbaar en geavanceerd, waardoor de resultaten nauwkeuriger en betrouwbaarder worden. Aangezien analyse van satellietbeelden tegenwoordig niets nieuws is voor tal van industrieën, wordt de classificatie ervan gebruikt in een lange lijst van toepassingen, waaronder gewasmonitoring, het in kaart brengen van bosbedekking, bodemkartering, detectie van veranderingen in landbedekking, beoordeling van natuurrampen en nog veel meer. Bijvoorbeeld, gewasclassificatie met behulp van teledetectie is een geweldige kans voor spelers in de landbouw om vruchtwisseling effectief te plannen, het aanbod voor bepaalde gewassen in te schatten en meer.

Maar hoe werkt de classificatie van satellietbeelden eigenlijk? Technologie is het antwoord. Meer specifiek: machine learning, kunstmatige intelligentie en vooral deep learning. Laten we meer in detail treden om te zien hoe de "magie" gebeurt, waardoor we kaarten kunnen zien met verschillende objecten die specifieke visuele kenmerken hebben.

Classificatie van satellietbeelden met behulp van deep learning

Met honderden observatiesatellieten die in een baan om de aarde draaien en nieuwe satellieten worden gelanceerd, groeit de hoeveelheid beelden die ze produceren voortdurend. Om deze beelden echter te kunnen gebruiken in verschillende sectoren en toepassingen, zoals milieumonitoring, stadsplanning of landbouw, moeten ze worden geclassificeerd.

De methoden voor classificatie van satellietbeelden kunnen in vier kerncategorieën worden ingedeeld, afhankelijk van de functies die ze gebruiken: objectgebaseerde methoden, methoden voor het leren van kenmerken zonder toezicht, methoden voor het leren van kenmerken onder supervisie en handmatige methoden voor het leren van kenmerken. Tegenwoordig zijn methoden voor diep leren onder supervisie het populairst geworden onder toepassingen voor teledetectie, vooral als het gaat om classificatie van landgebruiksscènes en detectie van geospatiale objecten.

Diep leren en hoe het werkt

Deep learning kan worden gezien als een vorm van machine learning. Zelfleren en verbetering van programmagedrag vindt plaats als gevolg van de uitvoering van computeralgoritmen. Maar klassieke machine learning-algoritmen gebruiken vrij eenvoudige concepten, terwijl deep learning werkt met kunstmatige neurale netwerken. Deze netwerken zijn ontworpen om de manier waarop mensen denken en leren na te bootsen.

Vooruitgang in big data-analyse heeft het mogelijk gemaakt om grote en complexe neurale netwerken te creëren. Dankzij hen kunnen computers nog sneller observeren, leren en reageren op complexe situaties dan mensen. Tegenwoordig helpt deep learning bij het classificeren van afbeeldingen, het vertalen van teksten van de ene taal naar de andere en het herkennen van spraak.

Deep learning is gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken die uit vele lagen bestaan. In een Deep Neural Network (DNN) kan elke laag complexe representatie- en abstractiebewerkingen van afbeeldingen, geluid of tekst uitvoeren. Een van de meest populaire typen diepe neurale netwerken staat bekend als convolutionele neurale netwerken (CNN). CNN combineert aangeleerde functies met invoergegevens en maakt gebruik van convolutionele 2D-lagen, waardoor deze architectuur perfect geschikt is voor het verwerken van 2D-gegevens, zoals afbeeldingen.

CNN en classificatie van satellietbeelden

Convolutionele neurale netwerken zijn vooral handig voor het vinden van patronen in afbeeldingen om objecten, gezichten en scènes te herkennen. Ze leren rechtstreeks van afbeeldingen, gebruiken patronen om afbeeldingen te classificeren en elimineren de noodzaak voor handmatige extractie van kenmerken. Het gebruik van CNN's voor diep leren is populairder geworden vanwege drie belangrijke factoren:

• CNN's elimineren de noodzaak voor handmatige functie-extractie
• CNN's produceren state-of-the-art herkenningsresultaten
• CNN's kunnen worden omgeschoold om nieuwe herkenningstaken uit te voeren, waardoor bestaande netwerken kunnen worden benut.

CNN's elimineren de noodzaak voor handmatige kenmerkextractie, dus het is niet nodig om de kenmerken te bepalen die worden gebruikt om afbeeldingen te classificeren. CNN's werken door functies rechtstreeks uit afbeeldingen te extraheren. De relevante functies zijn niet vooraf getraind; ze leren terwijl het netwerk wordt getraind op een reeks afbeeldingen. Deze automatische feature-extractie maakt deep learning-modellen zeer nauwkeurig voor computervisietaken, zoals objectclassificatie.

CNN's leren verschillende kenmerken in een afbeelding te detecteren met behulp van tientallen of honderden verborgen lagen. Elke verborgen laag verhoogt de complexiteit van aangeleerde afbeeldingskenmerken. De eerste verborgen laag kan bijvoorbeeld leren om randen te detecteren, en de laatste laag kan leren om complexere vormen te detecteren die specifiek zijn aangepast aan de vorm van het object dat we proberen te herkennen.

Over het algemeen is het moeilijk om de rol van diep leren bij de classificatie van afbeeldingen te overschatten. Dankzij moderne ontwikkelingen in AI algoritmen, kunnen we steeds meer waardevolle inzichten uit satellietbeelden halen, waardoor de effectiviteit en duurzaamheid van veel industrieën op aarde toenemen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/