Clasificarea imaginilor din satelit folosind Deep Learning

Care este principala problemă cu imaginile din satelit? Două sau mai multe clase de obiecte (de exemplu, clădiri, terenuri pustii și gropi) pe imaginile din satelit pot avea aceleași caracteristici spectrale, așa că în ultimele două decenii clasificarea lor a fost o sarcină dificilă. Clasificarea imaginilor este esențială în teledetecție, mai ales când vine vorba de analiza imaginilor și recunoașterea modelelor. Cu ajutorul clasificării, pot fi vizualizate diferite tipuri de date, prin urmare pot fi produse hărți importante, inclusiv o hartă a utilizării terenului care poate fi utilizată pentru gestionarea și planificarea inteligentă a resurselor.

Datorită importanței și eficacității sale incontestabile, clasificarea imaginilor devine din ce în ce mai disponibilă și mai avansată, oferind mai multă precizie și fiabilitate rezultatelor sale. Deoarece în prezent analiza imaginilor prin satelit nu este o noutate pentru numeroase industrii, clasificarea sa este utilizată într-o listă lungă de aplicații, inclusiv monitorizarea culturilor, cartografierea acoperirii forestiere, cartografierea solului, detectarea schimbărilor în acoperirea solului, evaluarea dezastrelor naturale și multe altele. De exemplu, clasificarea culturilor prin teledetecție este o oportunitate excelentă pentru jucătorii agricoli de a planifica eficient rotația culturilor, de a estima aprovizionarea pentru anumite culturi și multe altele.

Dar cum funcționează de fapt clasificarea imaginilor prin satelit? Tehnologia este răspunsul. Mai precis — învățarea automată, inteligența artificială și, cel mai important, învățarea profundă. Să intrăm în mai multe detalii pentru a vedea cum se întâmplă „magia”, permițându-ne să vedem hărți cu diferite obiecte care posedă caracteristici vizuale specifice.

Clasificarea imaginilor din satelit folosind Deep Learning

Cu sute de sateliți de observație care orbitează Pământul și noi sateliți fiind lansați, cantitatea de imagini pe care le produc este în continuă creștere. Cu toate acestea, pentru a utiliza aceste imagini în diferite industrii și aplicații, cum ar fi monitorizarea mediului, planificarea orașului sau agricultura, trebuie să fie clasificate.

Metodele de clasificare a imaginilor satelitare pot fi clasificate în patru categorii de bază, în funcție de caracteristicile pe care le folosesc: metode bazate pe obiecte, metode de învățare a caracteristicilor nesupravegheate, metode de învățare a caracteristicilor supravegheate și metode bazate pe caracteristici manual. Astăzi, metodele de învățare profundă supravegheată au câștigat cea mai mare popularitate în rândul aplicațiilor de teledetecție, mai ales când vine vorba de clasificarea scenelor de utilizare a terenurilor și detectarea obiectelor geospațiale.

Învățare profundă și cum funcționează

Învățarea profundă poate fi privită ca o formă de învățare automată. Auto-învățarea și îmbunătățirea comportamentului programului are loc ca urmare a execuției algoritmilor de calculator. Dar algoritmii clasici de învățare automată folosesc concepte destul de simple, în timp ce învățarea profundă funcționează cu rețele neuronale artificiale. Aceste rețele sunt concepute pentru a imita modul în care oamenii gândesc și învață.

Progresele în analiza datelor mari au făcut posibilă crearea de rețele neuronale mari și complexe. Datorită lor, computerele pot observa, învăța și pot răspunde la situații complexe chiar mai rapid decât oamenii. Astăzi, învățarea profundă ajută la clasificarea imaginilor, la traducerea textelor dintr-o limbă în alta și la recunoașterea vorbirii.

Învățarea profundă se bazează pe rețele neuronale artificiale formate din mai multe straturi. Într-o rețea neuronală profundă (DNN) fiecare strat poate efectua operații complexe de reprezentare și abstracție a imaginilor, sunetului sau textului. Unul dintre cele mai populare tipuri de rețele neuronale profunde este cunoscut sub numele de rețele neuronale convoluționale (CNN). CNN combină caracteristicile învățate cu datele de intrare și utilizează straturi 2D convoluționale, făcând această arhitectură perfect potrivită pentru procesarea datelor 2D, cum ar fi imaginile.

Clasificarea CNN și a imaginilor prin satelit

Rețelele neuronale convoluționale sunt deosebit de utile pentru a găsi modele în imagini pentru a recunoaște obiecte, fețe și scene. Ei învață direct din imagini, folosind modele pentru a clasifica imaginile și eliminând necesitatea extragerii manuale a caracteristicilor. Utilizarea CNN-urilor pentru învățarea profundă a devenit mai populară din cauza a trei factori importanți:

• CNN-urile elimină necesitatea extragerii manuale a caracteristicilor
• CNN-urile produc rezultate de recunoaștere de ultimă generație
• CNN-urile pot fi reinstruite pentru a efectua noi sarcini de recunoaștere, permițând valorificarea rețelelor existente.

CNN-urile elimină necesitatea extragerii manuale a caracteristicilor, astfel încât nu este nevoie să se determine caracteristicile utilizate pentru clasificarea imaginilor. CNN-urile funcționează prin extragerea de funcții direct din imagini. Caracteristicile relevante nu sunt pre-antrenate; ei învață în timp ce rețeaua este antrenată pe un set de imagini. Această extragere automată a caracteristicilor face ca modelele de învățare profundă să fie foarte precise pentru sarcinile de viziune pe computer, cum ar fi clasificarea obiectelor.

CNN-urile învață să detecteze diferite caracteristici dintr-o imagine folosind zeci sau sute de straturi ascunse. Fiecare strat ascuns crește complexitatea caracteristicilor de imagine învățate. De exemplu, primul strat ascuns poate învăța să detecteze marginile, iar ultimul strat poate învăța să detecteze forme mai complexe adaptate în mod specific la forma obiectului pe care încercăm să-l recunoaștem.

În general, este greu de supraestimat rolul învățării profunde în clasificarea imaginilor. Datorită progreselor moderne în AI algoritmi, putem extrage din ce în ce mai multe informații neprețuite din imaginile satelitare, sporind eficacitatea și sustenabilitatea multor industrii de pe Pământ.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/