Klasyfikacja zdjęć satelitarnych przy użyciu głębokiego uczenia

Jaki jest główny problem ze zdjęciami satelitarnymi? Dwie lub więcej klas obiektów (na przykład budynki, nieużytki i doły) na zdjęciach satelitarnych może mieć te same charakterystyki widmowe, więc w ciągu ostatnich dwóch dekad ich klasyfikacja była trudnym zadaniem. Klasyfikacja obrazu ma kluczowe znaczenie w teledetekcji, zwłaszcza jeśli chodzi o analizę obrazów i rozpoznawanie wzorców. Za pomocą klasyfikacji można wizualizować różne rodzaje danych, a tym samym tworzyć ważne mapy, w tym mapę użytkowania gruntów, którą można wykorzystać do inteligentnego zarządzania zasobami i planowania.

Ze względu na swoje znaczenie i niezaprzeczalną skuteczność klasyfikacja obrazów staje się coraz bardziej dostępna i zaawansowana, oferując większą precyzję i wiarygodność wyników. Ponieważ dzisiejsza analiza zdjęć satelitarnych nie jest niczym nowym w wielu branżach, jej klasyfikacja znajduje zastosowanie w długiej liście zastosowań, w tym w monitorowaniu upraw, mapowaniu pokrywy leśnej, mapowaniu gleby, wykrywaniu zmian pokrycia terenu, ocenie klęsk żywiołowych i wielu innych. Na przykład, klasyfikacja upraw za pomocą teledetekcji to świetna okazja dla rolników do efektywnego planowania płodozmianu, szacowania podaży niektórych upraw i nie tylko.

Ale jak właściwie działa klasyfikacja zdjęć satelitarnych? Odpowiedzią jest technologia. Dokładniej — uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, a przede wszystkim uczenie głębokie. Przejdźmy bardziej szczegółowo, aby zobaczyć, jak dzieje się „magia”, umożliwiająca nam zobaczenie map z różnymi obiektami posiadającymi określone cechy wizualne.

Klasyfikacja zdjęć satelitarnych przy użyciu głębokiego uczenia

Dzięki setkom satelitów obserwacyjnych krążących wokół Ziemi i wystrzeliwaniu nowych satelitów, ilość tworzonych przez nie obrazów stale rośnie. Jednak aby wykorzystać te obrazy w różnych branżach i zastosowaniach, takich jak monitorowanie środowiska, planowanie miast lub rolnictwo, należy je sklasyfikować.

Metody klasyfikacji zdjęć satelitarnych można podzielić na cztery podstawowe kategorie w zależności od wykorzystywanych funkcji: metody obiektowe, metody uczenia się cech bez nadzoru, metody uczenia cech nadzorowane i metody oparte na cechach manualnych. Obecnie nadzorowane metody głębokiego uczenia zyskały największą popularność wśród aplikacji teledetekcji, zwłaszcza jeśli chodzi o klasyfikację scen użytkowania terenu i wykrywanie obiektów geoprzestrzennych.

Głębokie uczenie się i jak to działa

Uczenie głębokie można postrzegać jako formę uczenia maszynowego. Samouczenie się i doskonalenie zachowania programu następuje w wyniku działania algorytmów komputerowych. Ale klasyczne algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują dość proste koncepcje, podczas gdy głębokie uczenie działa ze sztucznymi sieciami neuronowymi. Sieci te mają naśladować sposób myślenia i uczenia się ludzi.

Postępy w analizie dużych zbiorów danych umożliwiły tworzenie dużych i złożonych sieci neuronowych. Dzięki nim komputery mogą obserwować, uczyć się i reagować na złożone sytuacje nawet szybciej niż ludzie. Dzisiaj głębokie uczenie się pomaga klasyfikować obrazy, tłumaczyć teksty z jednego języka na inny i rozpoznawać mowę.

Głębokie uczenie opiera się na sztucznych sieciach neuronowych składających się z wielu warstw. W głębokiej sieci neuronowej (DNN) każda warstwa może wykonywać złożone operacje reprezentacji i abstrakcji obrazów, dźwięku lub tekstu. Jednym z najpopularniejszych typów głębokich sieci neuronowych są konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). CNN łączy wyuczone funkcje z danymi wejściowymi i wykorzystuje konwolucyjne warstwy 2D, dzięki czemu ta architektura doskonale nadaje się do przetwarzania danych 2D, takich jak obrazy.

CNN i klasyfikacja zdjęć satelitarnych

Konwolucyjne sieci neuronowe są szczególnie przydatne do znajdowania wzorców na obrazach w celu rozpoznawania obiektów, twarzy i scen. Uczą się bezpośrednio z obrazów, używając wzorców do klasyfikowania obrazów i eliminując potrzebę ręcznego wyodrębniania cech. Wykorzystanie CNN do głębokiego uczenia się stało się bardziej popularne z powodu trzech ważnych czynników:

• CNN eliminują potrzebę ręcznego wyodrębniania cech
• CNN generują najnowocześniejsze wyniki rozpoznawania
• Sieci CNN można przeszkolić, aby wykonywały nowe zadania związane z rozpoznawaniem, co pozwala na wykorzystanie istniejących sieci.

CNN eliminują potrzebę ręcznego wyodrębniania cech, więc nie ma potrzeby określania cech używanych do klasyfikowania obrazów. Sieci CNN działają na zasadzie wyodrębniania funkcji bezpośrednio z obrazów. Odpowiednie funkcje nie są wstępnie przeszkolone; uczą się, podczas gdy sieć jest szkolona na zestawie obrazów. Ta automatyczna ekstrakcja cech sprawia, że ​​modele głębokiego uczenia są bardzo dokładne w zadaniach przetwarzania obrazu komputerowego, takich jak klasyfikacja obiektów.

Sieci CNN uczą się wykrywać różne cechy obrazu przy użyciu dziesiątek lub setek ukrytych warstw. Każda ukryta warstwa zwiększa złożoność wyuczonych funkcji obrazu. Na przykład pierwsza warstwa ukryta może nauczyć się wykrywać krawędzie, a ostatnia warstwa może nauczyć się wykrywać bardziej złożone kształty specjalnie dostosowane do kształtu obiektu, który próbujemy rozpoznać.

Ogólnie rzecz biorąc, trudno przecenić rolę głębokiego uczenia się w klasyfikacji obrazów. Dzięki nowoczesnym postępom w sztucznej inteligencji Algorytmy, możemy wyciągać coraz więcej bezcennych spostrzeżeń ze zdjęć satelitarnych, zwiększając efektywność i zrównoważony rozwój wielu gałęzi przemysłu na Ziemi.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/