Classificação de imagens de satélite usando aprendizado profundo

Qual é o principal problema com as imagens de satélite? Duas ou mais classes de objetos (por exemplo, edifícios, terrenos baldios e poços) em imagens de satélite podem ter as mesmas características espectrais, portanto, nas últimas duas décadas, sua classificação tem sido uma tarefa difícil. A classificação de imagens é crítica em sensoriamento remoto, especialmente quando se trata de análise de imagens e reconhecimento de padrões. Com a ajuda da classificação, diferentes tipos de dados podem ser visualizados, portanto, mapas importantes podem ser produzidos, incluindo um mapa de uso da terra que pode ser usado para gerenciamento e planejamento de recursos inteligentes.

Devido à sua importância e inegável eficácia, a classificação de imagens está cada vez mais disponível e avançada, oferecendo mais precisão e confiabilidade aos seus resultados. Como hoje a análise de imagens de satélite não é novidade para vários setores, sua classificação encontra uso em uma longa lista de aplicações, incluindo monitoramento de culturas, mapeamento de cobertura florestal, mapeamento de solo, detecção de mudanças na cobertura da terra, avaliação de desastres naturais e muito mais. Por exemplo, classificação de culturas usando sensoriamento remoto é uma grande oportunidade para os agentes agrícolas planejarem a rotação de culturas de forma eficaz, estimar o fornecimento de determinadas culturas e muito mais.

Mas como funciona realmente a classificação de imagens de satélite? Tecnologia é a resposta. Mais especificamente – aprendizado de máquina, inteligência artificial e, mais importante, aprendizado profundo. Vamos entrar em mais detalhes para ver como a “mágica” acontece, permitindo ver mapas com diferentes objetos com características visuais específicas.

Classificação de imagens de satélite usando aprendizado profundo

Com centenas de satélites de observação orbitando a Terra e novos satélites sendo lançados, a quantidade de imagens que eles produzem está crescendo constantemente. No entanto, para fazer uso dessas imagens em diferentes setores e aplicações, como monitoramento ambiental, planejamento urbano ou agricultura, elas precisam ser classificadas.

Os métodos de classificação de imagens de satélite podem ser colocados em quatro categorias principais, dependendo dos recursos que usam: métodos baseados em objetos, métodos de aprendizado de recursos não supervisionados, métodos de aprendizado de recursos supervisionados e métodos baseados em recursos manuais. Hoje, os métodos de aprendizado profundo supervisionado ganharam a maior popularidade entre os aplicativos de sensoriamento remoto, especialmente quando se trata de classificação de cena de uso da terra e detecção de objetos geoespaciais.

Deep Learning e como funciona

O aprendizado profundo pode ser visto como uma forma de aprendizado de máquina. A autoaprendizagem e a melhoria do comportamento do programa ocorrem como resultado da execução de algoritmos de computador. Mas os algoritmos clássicos de aprendizado de máquina usam conceitos bastante simples, enquanto o aprendizado profundo funciona com redes neurais artificiais. Essas redes são projetadas para imitar a maneira como os humanos pensam e aprendem.

Os avanços na análise de big data possibilitaram a criação de redes neurais grandes e complexas. Graças a eles, os computadores podem observar, aprender e responder a situações complexas ainda mais rápido que os humanos. Hoje, o aprendizado profundo ajuda a classificar imagens, traduzir textos de um idioma para outro e reconhecer a fala.

O aprendizado profundo é baseado em redes neurais artificiais que consistem em muitas camadas. Em uma Rede Neural Profunda (DNN) cada camada pode realizar operações complexas de representação e abstração de imagens, som ou texto. Um dos tipos mais populares de redes neurais profundas é conhecido como redes neurais convolucionais (CNN). A CNN combina recursos aprendidos com dados de entrada e usa camadas 2D convolucionais, tornando essa arquitetura perfeitamente adequada para o processamento de dados 2D, como imagens.

CNN e classificação de imagens de satélite

As redes neurais convolucionais são particularmente úteis para encontrar padrões em imagens para reconhecer objetos, rostos e cenas. Eles aprendem diretamente com as imagens, usando padrões para classificá-las e eliminando a necessidade de extração manual de recursos. O uso de CNNs para aprendizado profundo tornou-se mais popular devido a três fatores importantes:

• As CNNs eliminam a necessidade de extração manual de recursos
• CNNs produzem resultados de reconhecimento de última geração
• As CNNs podem ser retreinadas para realizar novas tarefas de reconhecimento, permitindo o aproveitamento das redes existentes.

As CNNs eliminam a necessidade de extração manual de recursos, portanto, não há necessidade de determinar os recursos usados ​​para classificar as imagens. As CNNs extraem recursos diretamente das imagens. Os recursos relevantes não são pré-treinados; eles aprendem enquanto a rede é treinada em um conjunto de imagens. Essa extração automática de recursos torna os modelos de aprendizado profundo muito precisos para tarefas de visão computacional, como classificação de objetos.

As CNNs aprendem a detectar diferentes recursos em uma imagem usando dezenas ou centenas de camadas ocultas. Cada camada oculta aumenta a complexidade dos recursos de imagem aprendidos. Por exemplo, a primeira camada oculta pode aprender a detectar arestas e a última camada pode aprender a detectar formas mais complexas especificamente adaptadas à forma do objeto que estamos tentando reconhecer.

No geral, é difícil superestimar o papel do aprendizado profundo na classificação de imagens. Graças aos avanços modernos em IA algoritmos, podemos extrair cada vez mais informações valiosas de imagens de satélite, aumentando a eficácia e a sustentabilidade de muitas indústrias na Terra.

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