Класифікація супутникових зображень за допомогою глибокого навчання

У чому головна проблема супутникових знімків? Два або більше класів об'єктів (наприклад, будівлі, пустирі, ями) на супутникових знімках можуть мати однакові спектральні характеристики, тому в останні два десятиліття їх класифікація була складним завданням. Класифікація зображень має вирішальне значення для дистанційного зондування, особливо коли йдеться про аналітику зображень і розпізнавання образів. За допомогою класифікації можна візуалізувати різні типи даних, отже, створити важливі карти, включаючи карту землекористування, яку можна використовувати для розумного управління ресурсами та планування.

Завдяки своїй важливості та незаперечній ефективності класифікація зображень стає все більш доступною та вдосконаленою, пропонуючи більшу точність і надійність її результатів. Оскільки сьогодні аналіз супутникових зображень не є чимось новим для багатьох галузей промисловості, його класифікація знаходить застосування в довгому списку застосувань, включаючи моніторинг посівів, картографування лісового покриву, картографування ґрунту, виявлення змін земельного покриву, оцінку стихійних лих і багато іншого. Наприклад, класифікація культур за допомогою дистанційного зондування це чудова можливість для гравців у сільському господарстві ефективно планувати сівозміну, оцінювати запаси певних культур тощо.

Але як насправді працює класифікація супутникових знімків? Технологія – це відповідь. А точніше — машинне навчання, штучний інтелект і, найголовніше, глибоке навчання. Давайте розберемося детальніше, щоб побачити, як відбувається «магія», що дозволяє нам бачити карти з різними об’єктами, що мають певні візуальні характеристики.

Класифікація супутникових зображень за допомогою глибокого навчання

Оскільки навколо Землі обертаються сотні супутників спостереження та запускаються нові супутники, кількість зображень, які вони створюють, постійно зростає. Однак, щоб використовувати ці зображення в різних галузях промисловості та застосуваннях, таких як моніторинг навколишнього середовища, містобудування чи сільське господарство, їх потрібно класифікувати.

Методи класифікації супутникових зображень можна поділити на чотири основні категорії залежно від властивостей, які вони використовують: об’єктні методи, неконтрольовані методи вивчення ознак, контрольовані методи вивчення ознак і методи, засновані на функціях вручну. Сьогодні керовані методи глибокого навчання набули найбільшої популярності серед програм дистанційного зондування, особливо коли йдеться про класифікацію сцен землекористування та виявлення геопросторових об’єктів.

Глибоке навчання та як воно працює

Глибоке навчання можна розглядати як форму машинного навчання. Самонавчання і вдосконалення поведінки програми відбувається в результаті виконання комп'ютерних алгоритмів. Але класичні алгоритми машинного навчання використовують досить прості концепції, тоді як глибоке навчання працює зі штучними нейронними мережами. Ці мережі створені, щоб імітувати спосіб мислення та навчання людей.

Досягнення в аналітиці великих даних зробили можливим створення великих і складних нейронних мереж. Завдяки їм комп’ютери можуть спостерігати, навчатися та реагувати на складні ситуації навіть швидше, ніж люди. Сьогодні глибоке навчання допомагає класифікувати зображення, перекладати тексти з однієї мови на іншу та розпізнавати мовлення.

Глибоке навчання базується на штучних нейронних мережах, що складаються з багатьох шарів. У глибокій нейронній мережі (DNN) кожен рівень може виконувати складні операції представлення та абстрагування зображень, звуку чи тексту. Один із найпопулярніших типів глибоких нейронних мереж відомий як згорточні нейронні мережі (CNN). CNN поєднує вивчені функції з вхідними даними та використовує згорткові 2D-шари, завдяки чому ця архітектура ідеально підходить для обробки 2D-даних, наприклад зображень.

CNN і класифікація супутникових зображень

Згорткові нейронні мережі особливо корисні для пошуку шаблонів у зображеннях для розпізнавання об’єктів, облич і сцен. Вони навчаються безпосередньо на зображеннях, використовуючи шаблони для класифікації зображень і усуваючи потребу в ручному виділенні ознак. Використання CNN для глибокого навчання стало більш популярним через три важливі фактори:

• CNN усуває потребу в ручному виділенні функцій
• CNN дають найсучасніші результати розпізнавання
• CNN можна перенавчати для виконання нових завдань розпізнавання, дозволяючи використовувати існуючі мережі.

CNN усуває потребу в ручному виділенні ознак, тому немає необхідності визначати ознаки, які використовуються для класифікації зображень. CNN працюють, витягуючи характеристики безпосередньо із зображень. Відповідні функції не навчені попередньо; вони навчаються, поки мережа навчається на наборі зображень. Це автоматичне виділення ознак робить моделі глибокого навчання дуже точними для завдань комп’ютерного зору, наприклад класифікації об’єктів.

CNN вчаться виявляти різні особливості зображення за допомогою десятків чи сотень прихованих шарів. Кожен прихований шар збільшує складність вивчених функцій зображення. Наприклад, перший прихований шар може навчитися виявляти краї, а останній шар може навчитися виявляти більш складні форми, спеціально адаптовані до форми об’єкта, який ми намагаємося розпізнати.

Загалом, важко переоцінити роль глибокого навчання в класифікації зображень. Завдяки сучасним досягненням ШІ алгоритми, ми можемо отримувати все більше і більше безцінних відомостей із супутникових знімків, підвищуючи ефективність і стійкість багатьох галузей промисловості на Землі.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/