Derin Öğrenmeyi Kullanarak Uydu Görüntüsü Sınıflandırması

Uydu görüntüleri ile ilgili temel sorun nedir? Uydu görüntülerindeki iki veya daha fazla nesne sınıfı (örneğin, binalar, çorak araziler ve çukurlar) aynı spektral özelliklere sahip olabilir, bu nedenle son yirmi yılda bunların sınıflandırılması zor bir iş olmuştur. Görüntü sınıflandırması, özellikle görüntü analitiği ve örüntü tanıma söz konusu olduğunda, uzaktan algılamada kritik öneme sahiptir. Sınıflandırma yardımı ile farklı türde veriler görselleştirilebilir, dolayısıyla akıllı kaynak yönetimi ve planlaması için kullanılabilecek bir arazi kullanım haritası da dahil olmak üzere önemli haritalar üretilebilir.

Önemi ve yadsınamaz etkinliği nedeniyle, görüntü sınıflandırması, sonuçlarının daha kesin ve güvenilir olmasını sağlayarak, giderek daha fazla kullanılabilir ve gelişmiş hale gelmektedir. Günümüzde uydu görüntüleri analizi, çok sayıda endüstri için yeni bir şey olmadığından, sınıflandırması, mahsul izleme, orman örtüsü haritalaması, toprak haritalaması, arazi örtüsü değişikliği tespiti, doğal afet değerlendirmesi ve çok daha fazlası dahil olmak üzere uzun bir uygulama listesinde kullanım alanı bulmaktadır. Örneğin, uzaktan algılama kullanarak ürün sınıflandırması tarımsal aktörler için ürün rotasyonunu etkili bir şekilde planlamak, belirli ürünler için arzı tahmin etmek ve daha fazlası için harika bir fırsat.

Ancak uydu görüntüleri sınıflandırması gerçekte nasıl çalışır? Cevap teknolojidir. Daha spesifik olarak - makine öğrenimi, yapay zeka ve en önemlisi derin öğrenme. Belirli görsel özelliklere sahip farklı nesnelere sahip haritaları görmemizi sağlayan “büyünün” nasıl gerçekleştiğini görmek için daha fazla ayrıntıya girelim.

Derin Öğrenmeyi Kullanarak Uydu Görüntüsü Sınıflandırması

Dünyanın yörüngesinde dönen yüzlerce gözlem uydusu ve fırlatılan yeni uydularla, ürettikleri görüntü miktarı sürekli artıyor. Ancak, bu görüntüleri çevresel izleme, şehir planlama veya tarım gibi farklı endüstrilerde ve uygulamalarda kullanmak için sınıflandırılmaları gerekir.

Uydu görüntüsü sınıflandırma yöntemleri, kullandıkları özelliklere bağlı olarak dört ana kategoriye ayrılabilir: nesne tabanlı yöntemler, denetimsiz özellik öğrenme yöntemleri, denetimli özellik öğrenme yöntemleri ve manuel olarak özellik tabanlı yöntemler. Günümüzde, denetimli derin öğrenme yöntemleri, özellikle arazi kullanım sahnesi sınıflandırması ve coğrafi nesne tespiti söz konusu olduğunda, uzaktan algılama uygulamaları arasında en büyük popülariteyi kazanmıştır.

Derin Öğrenme ve Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir biçimi olarak görülebilir. Kendi kendine öğrenme ve program davranışının iyileştirilmesi, bilgisayar algoritmalarının yürütülmesinin bir sonucu olarak gerçekleşir. Ancak klasik makine öğrenimi algoritmaları oldukça basit kavramlar kullanırken, derin öğrenme yapay sinir ağlarıyla çalışır. Bu ağlar, insanların düşünme ve öğrenme şeklini taklit etmek için tasarlanmıştır.

Büyük veri analitiğindeki gelişmeler, büyük ve karmaşık sinir ağları oluşturmayı mümkün kıldı. Onlar sayesinde bilgisayarlar, karmaşık durumları insanlardan bile daha hızlı gözlemleyebilir, öğrenebilir ve bunlara yanıt verebilir. Günümüzde derin öğrenme, görüntüleri sınıflandırmaya, metinleri bir dilden diğerine çevirmeye ve konuşmayı tanımaya yardımcı oluyor.

Derin öğrenme, birçok katmandan oluşan yapay sinir ağlarına dayanmaktadır. Bir Derin Sinir Ağında (DNN) her katman, görüntülerin, sesin veya metnin karmaşık temsili ve soyutlama işlemlerini gerçekleştirebilir. Derin sinir ağlarının en popüler türlerinden biri evrişimli sinir ağları (CNN) olarak bilinir. CNN, öğrenilen özellikleri girdi verileriyle birleştirir ve evrişimli 2B katmanlar kullanır, bu mimariyi görüntüler gibi 2B verileri işlemek için mükemmel şekilde uygun hale getirir.

CNN ve Uydu Görüntüleri Sınıflandırması

Evrişimli sinir ağları, nesneleri, yüzleri ve sahneleri tanımak için görüntülerde kalıplar bulmak için özellikle kullanışlıdır. Görüntüleri sınıflandırmak için kalıpları kullanarak ve manuel özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırarak doğrudan görüntülerden öğrenirler. Derin öğrenme için CNN'lerin kullanımı, üç önemli faktör nedeniyle daha popüler hale geldi:

• CNN'ler, manuel özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır
• CNN'ler son teknoloji tanıma sonuçları üretir
• CNN'ler, mevcut ağlardan yararlanmaya izin vererek yeni tanıma görevlerini gerçekleştirmek için yeniden eğitilebilir.

CNN'ler, manuel özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır, bu nedenle görüntüleri sınıflandırmak için kullanılan özellikleri belirlemeye gerek yoktur. CNN'ler, özellikleri doğrudan görüntülerden çıkararak çalışır. İlgili özellikler önceden eğitilmemiştir; ağ bir dizi görüntü üzerinde eğitilirken öğrenirler. Bu otomatik özellik çıkarma, derin öğrenme modellerini, nesne sınıflandırması gibi bilgisayarla görme görevleri için çok doğru hale getirir.

CNN'ler, düzinelerce veya yüzlerce gizli katman kullanarak bir görüntüdeki farklı özellikleri algılamayı öğrenir. Her gizli katman, öğrenilen görüntü özelliklerinin karmaşıklığını artırır. Örneğin, ilk gizli katman kenarları algılamayı öğrenebilir ve son katman, tanımaya çalıştığımız nesnenin şekline özel olarak uyarlanmış daha karmaşık şekilleri algılamayı öğrenebilir.

Genel olarak, görüntü sınıflandırmasında derin öğrenmenin rolünü abartmak zordur. AI'daki modern gelişmeler sayesinde algoritmalar, uydu resimlerinden giderek daha fazla paha biçilemez içgörüler çıkarabilir ve Dünya'daki birçok endüstrinin etkinliğini ve sürdürülebilirliğini artırabiliriz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/