Классификация спутниковых изображений с использованием глубокого обучения

В чем основная проблема спутниковых снимков? Два и более класса объектов (например, здания, пустыри, котлованы) на космических снимках могут иметь одинаковые спектральные характеристики, поэтому в последние два десятилетия их классификация представляет собой сложную задачу. Классификация изображений имеет решающее значение в дистанционном зондировании, особенно когда речь идет об анализе изображений и распознавании образов. С помощью классификации можно визуализировать различные типы данных, следовательно, можно создавать важные карты, в том числе карту землепользования, которую можно использовать для интеллектуального управления ресурсами и планирования.

Благодаря своей важности и неоспоримой эффективности классификация изображений становится все более доступной и продвинутой, предлагая все более точные и надежные результаты. Поскольку сегодня анализ спутниковых изображений не является чем-то новым для многих отраслей, его классификация находит применение в длинном списке приложений, включая мониторинг урожая, картографирование лесного покрова, картирование почвы, обнаружение изменений растительного покрова, оценку стихийных бедствий и многое другое. Например, классификация культур с помощью дистанционного зондирования это отличная возможность для сельскохозяйственных игроков эффективно планировать севооборот, оценивать предложение определенных культур и многое другое.

Но как на самом деле работает классификация спутниковых изображений? Технология – вот ответ. Точнее — машинное обучение, искусственный интеллект и, самое главное, глубокое обучение. Давайте углубимся в детали, чтобы увидеть, как происходит «волшебство», позволяющее нам видеть карты с различными объектами, обладающими определенными визуальными характеристиками.

Классификация спутниковых изображений с использованием глубокого обучения

С сотнями спутников наблюдения на орбите Земли и запуском новых спутников количество изображений, которые они производят, постоянно растет. Однако, чтобы использовать эти изображения в различных отраслях и приложениях, таких как мониторинг окружающей среды, городское планирование или сельское хозяйство, их необходимо классифицировать.

Методы классификации спутниковых изображений можно разделить на четыре основные категории в зависимости от используемых ими функций: объектно-ориентированные методы, неконтролируемые методы изучения признаков, контролируемые методы обучения признаков и методы, основанные на признаках вручную. Сегодня контролируемые методы глубокого обучения приобрели наибольшую популярность среди приложений дистанционного зондирования, особенно когда речь идет о классификации сцен землепользования и обнаружении геопространственных объектов.

Глубокое обучение и как оно работает

Глубокое обучение можно рассматривать как форму машинного обучения. Самообучение и улучшение поведения программы происходит в результате выполнения компьютерных алгоритмов. Но классические алгоритмы машинного обучения используют довольно простые концепции, тогда как глубокое обучение работает с искусственными нейронными сетями. Эти сети предназначены для имитации того, как люди думают и учатся.

Достижения в области анализа больших данных позволили создавать большие и сложные нейронные сети. Благодаря им компьютеры могут наблюдать, учиться и реагировать на сложные ситуации даже быстрее, чем люди. Сегодня глубокое обучение помогает классифицировать изображения, переводить тексты с одного языка на другой и распознавать речь.

Глубокое обучение основано на искусственных нейронных сетях, состоящих из множества слоев. В глубокой нейронной сети (DNN) каждый слой может выполнять сложные операции представления и абстракции изображений, звука или текста. Один из самых популярных типов глубоких нейронных сетей известен как сверточные нейронные сети (CNN). CNN объединяет изученные функции с входными данными и использует сверточные 2D-слои, что делает эту архитектуру идеально подходящей для обработки 2D-данных, таких как изображения.

CNN и классификация спутниковых изображений

Сверточные нейронные сети особенно полезны для поиска закономерностей в изображениях для распознавания объектов, лиц и сцен. Они учатся непосредственно на изображениях, используя шаблоны для классификации изображений и устраняя необходимость в ручном извлечении признаков. Использование CNN для глубокого обучения стало более популярным из-за трех важных факторов:

• CNN устраняют необходимость ручного извлечения признаков
• CNN дают самые современные результаты распознавания
• CNN можно переобучить для выполнения новых задач распознавания, что позволяет использовать существующие сети.

CNN устраняют необходимость в ручном извлечении признаков, поэтому нет необходимости определять признаки, используемые для классификации изображений. CNN работают, извлекая признаки непосредственно из изображений. Соответствующие функции предварительно не обучены; они учатся, пока сеть обучается на наборе изображений. Это автоматическое извлечение признаков делает модели глубокого обучения очень точными для задач компьютерного зрения, таких как классификация объектов.

CNN учатся обнаруживать различные функции на изображении, используя десятки или сотни скрытых слоев. Каждый скрытый слой увеличивает сложность изученных признаков изображения. Например, первый скрытый слой может научиться обнаруживать края, а последний слой может научиться обнаруживать более сложные формы, специально адаптированные к форме объекта, который мы пытаемся распознать.

В целом, трудно переоценить роль глубокого обучения в классификации изображений. Благодаря современным достижениям в области ИИ алгоритмы, мы можем извлекать все больше и больше бесценной информации из спутниковых снимков, повышая эффективность и устойчивость многих отраслей промышленности на Земле.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/