การจำแนกภาพถ่ายดาวเทียมโดยใช้ Deep Learning

ปัญหาหลักของภาพถ่ายดาวเทียมคืออะไร? วัตถุตั้งแต่ XNUMX ประเภทขึ้นไป (เช่น อาคาร พื้นที่รกร้างว่างเปล่า และหลุมพราง) บนภาพถ่ายดาวเทียมสามารถมีลักษณะทางสเปกตรัมเหมือนกันได้ ดังนั้นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา การจัดประเภทวัตถุจึงเป็นเรื่องยาก การจัดหมวดหมู่ภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับข้อมูลจากระยะไกล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ภาพและการจดจำรูปแบบ ด้วยความช่วยเหลือของการจำแนกประเภท ข้อมูลประเภทต่างๆ สามารถมองเห็นได้ ดังนั้นจึงสามารถสร้างแผนที่ที่สำคัญได้ รวมถึงแผนที่การใช้ที่ดินที่สามารถใช้สำหรับการจัดการและการวางแผนทรัพยากรอย่างชาญฉลาด

เนื่องจากความสำคัญและประสิทธิภาพที่ไม่อาจปฏิเสธได้ การจัดประเภทภาพจึงมีมากขึ้นและก้าวหน้ามากขึ้น ทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น เนื่องจากทุกวันนี้การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับหลายอุตสาหกรรม การจำแนกประเภทของการวิเคราะห์พบว่ามีการใช้งานในรายการยาว เช่น การตรวจสอบพืชผล การทำแผนที่พื้นที่ป่า การทำแผนที่ดิน การตรวจจับการเปลี่ยนแปลงสิ่งปกคลุมดิน การประเมินภัยพิบัติทางธรรมชาติ และอื่นๆ อีกมากมาย ตัวอย่างเช่น, การจำแนกพืชโดยใช้การสำรวจระยะไกล เป็นโอกาสที่ดีสำหรับผู้เล่นด้านการเกษตรในการวางแผนการหมุนเวียนพืชผลอย่างมีประสิทธิภาพ ประมาณการอุปทานสำหรับพืชบางชนิด และอื่นๆ

แต่การจำแนกประเภทภาพถ่ายดาวเทียมทำงานอย่างไร เทคโนโลยีคือคำตอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง — การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และที่สำคัญที่สุดคือการเรียนรู้เชิงลึก เรามาดูรายละเอียดเพิ่มเติมเพื่อดูว่า "เวทมนตร์" เกิดขึ้นได้อย่างไร ทำให้เราสามารถเห็นแผนที่ที่มีวัตถุต่างๆ ที่มีลักษณะภาพเฉพาะ

การจำแนกภาพถ่ายดาวเทียมโดยใช้ Deep Learning

ด้วยดาวเทียมสังเกตการณ์หลายร้อยดวงที่โคจรรอบโลกและดาวเทียมดวงใหม่กำลังเปิดตัว ปริมาณภาพที่พวกมันสร้างขึ้นจึงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม หากต้องการใช้ภาพเหล่านี้ในอุตสาหกรรมและการใช้งานต่างๆ เช่น การตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อม ผังเมือง หรือเกษตรกรรม จำเป็นต้องจัดประเภท

วิธีการจำแนกภาพถ่ายดาวเทียมสามารถแบ่งได้เป็น XNUMX ประเภทหลักๆ ขึ้นอยู่กับคุณลักษณะที่ใช้: วิธีการแบบวัตถุ วิธีการเรียนรู้คุณลักษณะแบบไม่มีผู้ดูแล วิธีการเรียนรู้คุณลักษณะแบบมีการควบคุม และวิธีการตามคุณลักษณะแบบแมนนวล ทุกวันนี้ วิธีการเรียนรู้เชิงลึกภายใต้การดูแลได้รับความนิยมมากที่สุดในบรรดาแอปพลิเคชันการสำรวจระยะไกล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการจำแนกฉากการใช้ที่ดินและการตรวจจับวัตถุเชิงพื้นที่

การเรียนรู้เชิงลึกและวิธีการทำงาน

การเรียนรู้เชิงลึกสามารถมองได้ว่าเป็นการเรียนรู้ของเครื่องรูปแบบหนึ่ง การเรียนรู้ด้วยตนเองและการปรับปรุงพฤติกรรมของโปรแกรมเกิดขึ้นจากการดำเนินการของอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ แต่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกใช้แนวคิดที่ค่อนข้างเรียบง่าย ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกทำงานร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียม เครือข่ายเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบวิธีคิดและการเรียนรู้ของมนุษย์

ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่และซับซ้อนได้ ต้องขอบคุณสิ่งเหล่านี้ คอมพิวเตอร์จึงสามารถสังเกต เรียนรู้ และตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้เร็วกว่ามนุษย์ด้วยซ้ำ ทุกวันนี้ การเรียนรู้เชิงลึกช่วยจำแนกรูปภาพ แปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง และจดจำเสียงพูด

การเรียนรู้เชิงลึกขึ้นอยู่กับเครือข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วยหลายชั้น ใน Deep Neural Network (DNN) แต่ละเลเยอร์สามารถดำเนินการที่ซับซ้อนเพื่อเป็นตัวแทนและนามธรรมของภาพ เสียง หรือข้อความได้ โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกประเภทหนึ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันนัล (CNN) CNN รวมคุณสมบัติที่เรียนรู้เข้ากับข้อมูลอินพุตและใช้เลเยอร์ 2 มิติแบบ Convolutional ทำให้สถาปัตยกรรมนี้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูล 2 มิติ เช่น รูปภาพ

การจำแนกประเภทของภาพถ่ายดาวเทียมและซีเอ็นเอ็น

เครือข่ายประสาทเทียมมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการค้นหารูปแบบในภาพเพื่อจดจำวัตถุ ใบหน้า และฉากต่างๆ พวกเขาเรียนรู้โดยตรงจากรูปภาพ โดยใช้รูปแบบเพื่อจัดประเภทรูปภาพ และขจัดความจำเป็นในการแยกคุณสมบัติด้วยตนเอง การใช้ CNN สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกได้รับความนิยมมากขึ้นเนื่องจากปัจจัยสำคัญสามประการ:

• CNN ขจัดความจำเป็นในการแยกคุณสมบัติด้วยตนเอง
• ซีเอ็นเอ็นสร้างผลลัพธ์การรับรู้ที่ล้ำสมัย
• CNN สามารถฝึกใหม่เพื่อทำงานการจดจำใหม่ ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากเครือข่ายที่มีอยู่ได้

CNN ขจัดความจำเป็นในการแยกคุณสมบัติด้วยตนเอง ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องกำหนดคุณสมบัติที่ใช้ในการจำแนกภาพ ซีเอ็นเอ็นทำงานโดยแยกคุณสมบัติออกจากรูปภาพโดยตรง คุณลักษณะที่เกี่ยวข้องไม่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า พวกเขาเรียนรู้ในขณะที่เครือข่ายได้รับการฝึกฝนในชุดภาพ การดึงคุณสมบัติอัตโนมัตินี้ทำให้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีความแม่นยำมากสำหรับงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ เช่น การจำแนกวัตถุ

CNN เรียนรู้ที่จะตรวจจับคุณสมบัติต่างๆ ในภาพโดยใช้เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายสิบหรือหลายร้อยชั้น แต่ละเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะเพิ่มความซับซ้อนของฟีเจอร์รูปภาพที่เรียนรู้ ตัวอย่างเช่น เลเยอร์แรกที่ถูกซ่อนอาจเรียนรู้ที่จะตรวจจับขอบ และเลเยอร์สุดท้ายอาจเรียนรู้ที่จะตรวจจับรูปร่างที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งปรับให้เข้ากับรูปร่างของวัตถุที่เราพยายามจดจำโดยเฉพาะ

โดยรวมแล้ว เป็นการยากที่จะประเมินบทบาทของการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกภาพสูงเกินไป ขอบคุณความก้าวหน้าที่ทันสมัยของ AI อัลกอริทึมเราสามารถดึงเอาข้อมูลเชิงลึกที่ประเมินค่าไม่ได้จากภาพถ่ายดาวเทียมมากขึ้นเรื่อยๆ เพิ่มประสิทธิภาพและความยั่งยืนของอุตสาหกรรมต่างๆ บนโลก

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/