Klassificering av satellitbilder med djupinlärning

Vad är det största problemet med satellitbilder? Två eller flera klasser av objekt (till exempel byggnader, ödemarker och gropar) på satellitbilder kan ha samma spektrala egenskaper, så under de senaste två decennierna har klassificeringen av dem varit en svår uppgift. Bildklassificering är avgörande vid fjärranalys, särskilt när det kommer till bildanalys och mönsterigenkänning. Med hjälp av klassificering kan olika typer av data visualiseras, därför kan viktiga kartor tas fram, inklusive en markanvändningskarta som kan användas för smart resursförvaltning och planering.

På grund av dess betydelse och obestridliga effektivitet blir bildklassificering mer och mer tillgänglig och avancerad, vilket ger mer precision och tillförlitlighet för dess resultat. Eftersom satellitbildsanalys idag inte är något nytt för många industrier, finner dess klassificering användning i en lång rad tillämpningar, inklusive övervakning av grödor, kartläggning av skogstäcke, markkartering, upptäckt av förändringar i marktäcke, bedömning av naturkatastrofer och mycket mer. Till exempel, klassificering av grödor med hjälp av fjärranalys är en fantastisk möjlighet för jordbruksaktörer att effektivt planera växtföljden, uppskatta utbudet för vissa grödor med mera.

Men hur fungerar klassificering av satellitbilder egentligen? Teknik är svaret. Mer specifikt — maskininlärning, artificiell intelligens och viktigast av allt djupinlärning. Låt oss gå in mer i detalj för att se hur "magin" händer, vilket gör det möjligt för oss att se kartor med olika objekt som har specifika visuella egenskaper.

Klassificering av satellitbilder med djupinlärning

Med hundratals observationssatelliter som kretsar runt jorden och nya satelliter som skjuts upp, växer mängden bilder de producerar konstant. Men för att kunna använda dessa bilder i olika branscher och applikationer, som miljöövervakning, stadsplanering eller jordbruk, måste de klassificeras.

Metoderna för satellitbildsklassificering kan delas in i fyra kärnkategorier beroende på vilka funktioner de använder: objektbaserade metoder, oövervakade inlärningsmetoder för funktioner, metoder för inlärning av övervakade funktioner och manuellt funktionsbaserade metoder. Idag har övervakade metoder för djupinlärning vunnit störst popularitet bland fjärranalysapplikationer, särskilt när det gäller klassificering av markanvändning och geospatial objektdetektering.

Deep Learning och hur det fungerar

Deep learning kan ses som en form av maskininlärning. Självinlärning och förbättring av programbeteende sker som ett resultat av exekvering av datoralgoritmer. Men klassiska maskininlärningsalgoritmer använder ganska enkla koncept, medan djupinlärning fungerar med artificiella neurala nätverk. Dessa nätverk är utformade för att efterlikna hur människor tänker och lär sig.

Framsteg inom big data-analys har gjort det möjligt att skapa stora och komplexa neurala nätverk. Tack vare dem kan datorer observera, lära sig och svara på komplexa situationer ännu snabbare än människor. Idag hjälper djupinlärning till att klassificera bilder, översätta texter från ett språk till ett annat och känna igen tal.

Deep learning bygger på artificiella neurala nätverk som består av många lager. I ett Deep Neural Network (DNN) kan varje lager utföra komplexa operationer av representation och abstraktion av bilder, ljud eller text. En av de mest populära typerna av djupa neurala nätverk är känd som konvolutionella neurala nätverk (CNN). CNN kombinerar inlärda funktioner med indata och använder konvolutionella 2D-lager, vilket gör den här arkitekturen perfekt lämpad för bearbetning av 2D-data, såsom bilder.

Klassificering av CNN och satellitbilder

Konvolutionella neurala nätverk är särskilt användbara för att hitta mönster i bilder för att känna igen objekt, ansikten och scener. De lär sig direkt från bilder, använder mönster för att klassificera bilder och eliminerar behovet av manuell funktionsextraktion. Användningen av CNN för djupinlärning har blivit mer populär på grund av tre viktiga faktorer:

• CNN:er eliminerar behovet av manuell funktionsextraktion
• CNN producerar toppmoderna igenkänningsresultat
• CNN:er kan omskolas för att utföra nya igenkänningsuppgifter, vilket gör det möjligt att utnyttja befintliga nätverk.

CNN:er eliminerar behovet av manuell funktionsextraktion, så det finns inget behov av att bestämma vilka funktioner som används för att klassificera bilder. CNN arbetar genom att extrahera funktioner direkt från bilder. De relevanta funktionerna är inte förutbildade; de lär sig medan nätverket tränas på en uppsättning bilder. Denna automatiska funktionsextraktion gör modeller för djupinlärning mycket exakta för datorseendeuppgifter, såsom objektklassificering.

CNN:er lär sig att upptäcka olika funktioner i en bild med hjälp av dussintals eller hundratals dolda lager. Varje gömt lager ökar komplexiteten hos inlärda bildfunktioner. Till exempel kan det första dolda lagret lära sig att upptäcka kanter, och det sista lagret kan lära sig att upptäcka mer komplexa former som är specifikt anpassade till formen på objektet vi försöker känna igen.

Sammantaget är det svårt att överskatta rollen av djupinlärning i bildklassificering. Tack vare moderna framsteg inom AI algoritmer, kan vi dra ut mer och mer av ovärderliga insikter från satellitbilder, vilket ökar effektiviteten och hållbarheten för många industrier på jorden.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/