ڈیپ لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے سیٹلائٹ امیجری کی درجہ بندی

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

سیٹلائٹ امیجز کا اصل مسئلہ کیا ہے؟ سیٹلائٹ امیجز پر اشیاء کی دو یا دو سے زیادہ کلاسیں (مثال کے طور پر عمارتیں، بنجر زمینیں، اور گڑھے) ایک جیسی سپیکٹرل خصوصیات کی حامل ہو سکتی ہیں، اس لیے پچھلی دو دہائیوں میں ان کی درجہ بندی کرنا ایک مشکل کام رہا ہے۔ تصویر کی درجہ بندی ریموٹ سینسنگ میں اہم ہے، خاص طور پر جب تصویری تجزیات اور پیٹرن کی شناخت کی بات آتی ہے۔ درجہ بندی کی مدد سے مختلف قسم کے ڈیٹا کا تصور کیا جا سکتا ہے، اس لیے اہم نقشے تیار کیے جا سکتے ہیں، جس میں زمین کے استعمال کا نقشہ بھی شامل ہے جسے ذہین وسائل کے انتظام اور منصوبہ بندی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

اس کی اہمیت اور ناقابل تردید تاثیر کی وجہ سے، تصویر کی درجہ بندی زیادہ سے زیادہ دستیاب اور ترقی یافتہ ہوتی جا رہی ہے، جو اس کے نتائج کی زیادہ درستگی اور وشوسنییتا پیش کرتی ہے۔ جیسا کہ آج سیٹلائٹ تصویروں کا تجزیہ متعدد صنعتوں کے لیے کوئی نئی چیز نہیں ہے، اس کی درجہ بندی ایپلی کیشنز کی ایک طویل فہرست میں استعمال ہوتی ہے، بشمول فصل کی نگرانی، جنگل کے احاطہ کی نقشہ سازی، مٹی کی نقشہ سازی، زمین کے احاطہ میں تبدیلی کا پتہ لگانا، قدرتی آفات کی تشخیص، اور بہت کچھ۔ مثال کے طور پر، ریموٹ سینسنگ کا استعمال کرتے ہوئے فصل کی درجہ بندی زرعی کھلاڑیوں کے لیے فصل کی گردش کو مؤثر طریقے سے منصوبہ بندی کرنے، مخصوص فصلوں کے لیے سپلائی کا تخمینہ لگانے اور مزید بہت کچھ کرنے کا ایک بہترین موقع ہے۔

لیکن سیٹلائٹ امیجری کی درجہ بندی دراصل کیسے کام کرتی ہے؟ ٹیکنالوجی جواب ہے۔ مزید خاص طور پر — مشین لرننگ، مصنوعی ذہانت، اور سب سے اہم گہری تعلیم۔ آئیے مزید تفصیل سے دیکھیں کہ "جادو" کیسے ہوتا ہے، جو ہمیں مخصوص بصری خصوصیات کے حامل مختلف اشیاء کے ساتھ نقشے دیکھنے کے قابل بناتا ہے۔

ڈیپ لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے سیٹلائٹ امیجری کی درجہ بندی

زمین کے گرد سیکڑوں مشاہداتی سیٹلائٹس اور نئے سیٹلائٹس لانچ کیے جانے کے ساتھ، ان کی تخلیق کردہ تصویروں کی مقدار مسلسل بڑھ رہی ہے۔ تاہم، ان تصاویر کو مختلف صنعتوں اور ایپلی کیشنز میں استعمال کرنے کے لیے، جیسے ماحولیاتی نگرانی، شہر کی منصوبہ بندی، یا زراعت، ان کی درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔

سیٹلائٹ امیج کی درجہ بندی کے طریقوں کو ان کے استعمال کردہ خصوصیات کے لحاظ سے چار بنیادی زمروں میں رکھا جا سکتا ہے: آبجیکٹ پر مبنی طریقے، غیر زیر نگرانی فیچر سیکھنے کے طریقے، زیر نگرانی فیچر سیکھنے کے طریقے، اور دستی طور پر فیچر پر مبنی طریقے۔ آج، زیر نگرانی گہری سیکھنے کے طریقوں نے ریموٹ سینسنگ ایپلی کیشنز میں سب سے زیادہ مقبولیت حاصل کی ہے، خاص طور پر جب بات زمین کے استعمال کے منظر کی درجہ بندی اور جغرافیائی آبجیکٹ کا پتہ لگانے کی ہو۔

گہری تعلیم اور یہ کیسے کام کرتا ہے۔

گہری تعلیم کو مشین لرننگ کی ایک شکل کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ خود سیکھنا اور پروگرام کے رویے میں بہتری کمپیوٹر الگورتھم کے نفاذ کے نتیجے میں ہوتی ہے۔ لیکن کلاسیکی مشین لرننگ الگورتھم کافی آسان تصورات کا استعمال کرتے ہیں، جب کہ گہری تعلیم مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کے ساتھ کام کرتی ہے۔ یہ نیٹ ورک انسانوں کے سوچنے اور سیکھنے کے طریقے کی نقل کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔

بڑے اعداد و شمار کے تجزیات میں پیشرفت نے بڑے اور پیچیدہ نیورل نیٹ ورکس کو بنانا ممکن بنا دیا ہے۔ ان کی بدولت کمپیوٹر انسانوں سے بھی زیادہ تیزی سے پیچیدہ حالات کا مشاہدہ کر سکتے ہیں، سیکھ سکتے ہیں اور ان کا جواب دے سکتے ہیں۔ آج، گہرائی سے سیکھنے سے تصاویر کی درجہ بندی کرنے، متن کو ایک زبان سے دوسری زبان میں ترجمہ کرنے اور تقریر کو پہچاننے میں مدد ملتی ہے۔

گہری تعلیم مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس پر مبنی ہے جو کئی تہوں پر مشتمل ہے۔ ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) میں ہر پرت تصویروں، آواز یا متن کی نمائندگی اور تجرید کے پیچیدہ کام انجام دے سکتی ہے۔ ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کی سب سے مشہور قسموں میں سے ایک کو کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس (CNN) کہا جاتا ہے۔ CNN سیکھے ہوئے فیچرز کو ان پٹ ڈیٹا کے ساتھ جوڑتا ہے اور convolutional 2D تہوں کا استعمال کرتا ہے، جس سے یہ فن تعمیر 2D ڈیٹا، جیسے کہ امیجز کی پروسیسنگ کے لیے بالکل موزوں ہے۔

سی این این اور سیٹلائٹ امیجری کی درجہ بندی

Convolutional عصبی نیٹ ورک اشیاء، چہروں اور مناظر کو پہچاننے کے لیے تصاویر میں پیٹرن تلاش کرنے کے لیے خاص طور پر مفید ہیں۔ وہ تصاویر سے براہ راست سیکھتے ہیں، تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے لیے نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے اور دستی خصوصیت نکالنے کی ضرورت کو ختم کرتے ہیں۔ گہری تعلیم کے لیے CNNs کا استعمال تین اہم عوامل کی وجہ سے زیادہ مقبول ہوا ہے:

CNN دستی خصوصیت نکالنے کی ضرورت کو ختم کرتے ہیں۔
CNNs جدید ترین شناختی نتائج پیش کرتے ہیں۔
CNNs کو نئے شناختی کاموں کو انجام دینے کے لیے دوبارہ تربیت دی جا سکتی ہے، جس سے موجودہ نیٹ ورکس کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔

CNN دستی خصوصیت نکالنے کی ضرورت کو ختم کرتے ہیں، لہذا تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال ہونے والی خصوصیات کا تعین کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ CNN براہ راست تصاویر سے خصوصیات نکال کر کام کرتے ہیں۔ متعلقہ خصوصیات پہلے سے تربیت یافتہ نہیں ہیں؛ وہ اس وقت سیکھتے ہیں جب نیٹ ورک کو تصاویر کے ایک سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ خودکار خصوصیت نکالنے سے کمپیوٹر وژن کے کاموں، جیسے آبجیکٹ کی درجہ بندی کے لیے گہرے سیکھنے کے ماڈل بہت درست ہوتے ہیں۔

سی این این درجنوں یا سیکڑوں پوشیدہ پرتوں کا استعمال کرتے ہوئے تصویر میں مختلف خصوصیات کا پتہ لگانا سیکھتے ہیں۔ ہر پوشیدہ پرت سیکھی ہوئی تصویری خصوصیات کی پیچیدگی کو بڑھاتی ہے۔ مثال کے طور پر، پہلی پوشیدہ پرت کناروں کا پتہ لگانا سیکھ سکتی ہے، اور آخری پرت زیادہ پیچیدہ شکلوں کا پتہ لگانا سیکھ سکتی ہے جو خاص طور پر جس چیز کو ہم پہچاننے کی کوشش کر رہے ہیں اس کی شکل کے مطابق بنائی گئی ہیں۔

مجموعی طور پر، امیجری کی درجہ بندی میں گہری سیکھنے کے کردار کا زیادہ اندازہ لگانا مشکل ہے۔ AI میں جدید ترقی کی بدولت یلگوردمزہم سیٹلائٹ تصویروں سے زیادہ سے زیادہ انمول بصیرتیں نکال سکتے ہیں، جس سے زمین پر بہت سی صنعتوں کی تاثیر اور پائیداری میں اضافہ ہو سکتا ہے۔