Klasifikacija satelitskih posnetkov z uporabo globokega učenja

Kaj je glavni problem satelitskih posnetkov? Dva ali več razredov objektov (na primer zgradbe, puščave in jame) na satelitskih posnetkih ima lahko enake spektralne značilnosti, zato je v zadnjih dveh desetletjih njihova klasifikacija težka naloga. Klasifikacija slik je ključnega pomena pri daljinskem zaznavanju, zlasti ko gre za analitiko slik in prepoznavanje vzorcev. S pomočjo klasifikacije je mogoče vizualizirati različne vrste podatkov, zato je mogoče izdelati pomembne zemljevide, vključno z zemljevidom rabe zemljišč, ki se lahko uporablja za pametno upravljanje virov in načrtovanje.

Klasifikacija slik je zaradi svoje pomembnosti in nedvomne učinkovitosti vse bolj dostopna in napredna ter omogoča večjo natančnost in zanesljivost rezultatov. Ker današnja analiza satelitskih posnetkov ni nič novega v številnih panogah, se njena klasifikacija uporablja v dolgem seznamu aplikacij, vključno s spremljanjem pridelkov, kartiranjem gozdnega pokrova, kartiranjem tal, zaznavanjem sprememb pokrovnosti zemlje, oceno naravnih nesreč in še veliko več. na primer razvrščanje pridelkov z uporabo daljinskega zaznavanja je odlična priložnost za kmetijske akterje, da učinkovito načrtujejo kolobarjenje, ocenijo ponudbo za določene pridelke in drugo.

Toda kako dejansko deluje klasifikacija satelitskih posnetkov? Tehnologija je odgovor. Natančneje — strojno učenje, umetna inteligenca in, kar je najpomembneje, globoko učenje. Pojdimo podrobneje, da vidimo, kako se zgodi "čarovnija", ki nam omogoča, da vidimo zemljevide z različnimi predmeti, ki imajo posebne vizualne značilnosti.

Klasifikacija satelitskih posnetkov z uporabo globokega učenja

Glede na stotine opazovalnih satelitov, ki krožijo okoli Zemlje, in izstreljevanje novih satelitov, količina posnetkov, ki jih ustvarijo, nenehno narašča. Da pa bi lahko te slike uporabili v različnih panogah in aplikacijah, kot je spremljanje okolja, urbanistično načrtovanje ali kmetijstvo, jih je treba razvrstiti.

Metode razvrščanja satelitskih slik lahko glede na funkcije, ki jih uporabljajo, razdelimo v štiri glavne kategorije: objektno zasnovane metode, nenadzorovane metode učenja funkcij, nadzorovane metode učenja funkcij in ročno zasnovane metode. Danes so metode nadzorovanega globokega učenja pridobile največjo priljubljenost med aplikacijami za daljinsko zaznavanje, zlasti ko gre za klasifikacijo prizorov rabe zemljišč in zaznavanje geoprostorskih objektov.

Globoko učenje in kako deluje

Globoko učenje je mogoče obravnavati kot obliko strojnega učenja. Samoučenje in izboljšanje obnašanja programa se pojavi kot rezultat izvajanja računalniških algoritmov. Toda klasični algoritmi strojnega učenja uporabljajo dokaj preproste koncepte, medtem ko globoko učenje deluje z umetnimi nevronskimi mrežami. Ta omrežja so zasnovana tako, da posnemajo način razmišljanja in učenja ljudi.

Napredek v analitiki velikih podatkov je omogočil ustvarjanje velikih in kompleksnih nevronskih mrež. Zahvaljujoč njim lahko računalniki opazujejo, se učijo in se odzivajo na kompleksne situacije celo hitreje kot ljudje. Danes globoko učenje pomaga razvrščati slike, prevajati besedila iz enega jezika v drugega in prepoznavati govor.

Globoko učenje temelji na umetnih nevronskih mrežah, sestavljenih iz več plasti. V globokem nevronskem omrežju (DNN) lahko vsaka plast izvaja kompleksne operacije predstavitve in abstrakcije slik, zvoka ali besedila. Ena izmed najbolj priljubljenih vrst globokih nevronskih mrež je znana kot konvolucijska nevronska mreža (CNN). CNN združuje naučene funkcije z vhodnimi podatki in uporablja konvolucijske 2D plasti, zaradi česar je ta arhitektura popolnoma primerna za obdelavo 2D podatkov, kot so slike.

CNN in klasifikacija satelitskih posnetkov

Konvolucijske nevronske mreže so še posebej uporabne za iskanje vzorcev na slikah za prepoznavanje predmetov, obrazov in prizorov. Učijo se neposredno iz slik, uporabljajo vzorce za razvrščanje slik in odpravljajo potrebo po ročnem izločanju funkcij. Uporaba CNN-jev za globoko učenje je postala bolj priljubljena zaradi treh pomembnih dejavnikov:

• CNN-ji odpravljajo potrebo po ročnem pridobivanju funkcij
• CNN proizvajajo najsodobnejše rezultate prepoznavanja
• CNN je mogoče prekvalificirati za opravljanje novih nalog prepoznavanja, kar omogoča izkoriščanje obstoječih omrežij.

CNN odpravljajo potrebo po ročni ekstrakciji značilnosti, zato ni potrebe po določanju značilnosti, ki se uporabljajo za razvrščanje slik. CNN delujejo tako, da črpajo funkcije neposredno iz slik. Ustrezne funkcije niso vnaprej usposobljene; učijo se, medtem ko se omrežje uri na nizu slik. Zaradi tega samodejnega pridobivanja funkcij so modeli globokega učenja zelo natančni za naloge računalniškega vida, kot je klasifikacija predmetov.

CNN-ji se naučijo zaznavati različne značilnosti slike z uporabo desetin ali stotin skritih plasti. Vsaka skrita plast poveča kompleksnost naučenih funkcij slike. Na primer, prvi skriti sloj se lahko nauči zaznavati robove, zadnji sloj pa se lahko nauči zaznavati bolj zapletene oblike, posebej prilagojene obliki predmeta, ki ga poskušamo prepoznati.

Na splošno je težko preceniti vlogo globokega učenja pri razvrščanju slik. Zahvaljujoč sodobnemu napredku v AI algoritmi, lahko iz satelitskih slik potegnemo vse več neprecenljivih spoznanj, s čimer povečamo učinkovitost in trajnost številnih industrij na Zemlji.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/