Phân loại hình ảnh vệ tinh bằng cách sử dụng Deep Learning

Vấn đề chính với hình ảnh vệ tinh là gì? Hai hoặc nhiều loại đối tượng (ví dụ: tòa nhà, bãi rác và hố) trên ảnh vệ tinh có thể có các đặc điểm phổ giống nhau, do đó, trong hai thập kỷ qua, việc phân loại chúng là một nhiệm vụ khó khăn. Phân loại hình ảnh là rất quan trọng trong viễn thám, đặc biệt là khi nói đến phân tích hình ảnh và nhận dạng mẫu. Với sự trợ giúp của phân loại, các loại dữ liệu khác nhau có thể được trực quan hóa, do đó có thể tạo ra các bản đồ quan trọng, bao gồm bản đồ sử dụng đất có thể được sử dụng để lập kế hoạch và quản lý tài nguyên thông minh.

Do tầm quan trọng và hiệu quả không thể phủ nhận của nó, phân loại hình ảnh ngày càng trở nên khả dụng và tiên tiến hơn, mang lại độ chính xác và độ tin cậy cao hơn cho kết quả của nó. Vì ngày nay, phân tích hình ảnh vệ tinh không có gì mới đối với nhiều ngành, phân loại của nó được sử dụng trong một danh sách dài các ứng dụng, bao gồm giám sát cây trồng, lập bản đồ che phủ rừng, lập bản đồ đất, phát hiện thay đổi lớp phủ đất, đánh giá thiên tai, v.v. Ví dụ, phân loại cây trồng bằng viễn thám là một cơ hội tuyệt vời để những người làm nông nghiệp lập kế hoạch luân canh cây trồng một cách hiệu quả, ước tính nguồn cung cho một số loại cây trồng nhất định, v.v.

Nhưng làm thế nào để phân loại hình ảnh vệ tinh thực sự hoạt động? Công nghệ là câu trả lời. Cụ thể hơn - học máy, trí tuệ nhân tạo và quan trọng nhất là học sâu. Hãy đi vào chi tiết hơn để xem “điều kỳ diệu” xảy ra như thế nào, cho phép chúng ta xem các bản đồ với các đối tượng khác nhau sở hữu các đặc điểm hình ảnh cụ thể.

Phân loại hình ảnh vệ tinh bằng cách sử dụng Deep Learning

Với hàng trăm vệ tinh quan sát quay quanh Trái đất và các vệ tinh mới được phóng lên, lượng hình ảnh chúng tạo ra không ngừng tăng lên. Tuy nhiên, để sử dụng những hình ảnh này trong các ngành và ứng dụng khác nhau, như giám sát môi trường, quy hoạch thành phố hoặc nông nghiệp, chúng cần phải được phân loại.

Các phương pháp phân loại ảnh vệ tinh có thể được chia thành bốn loại chính tùy thuộc vào các tính năng mà chúng sử dụng: phương pháp dựa trên đối tượng, phương pháp học tính năng không giám sát, phương pháp học tính năng được giám sát và phương pháp dựa trên tính năng thủ công. Ngày nay, các phương pháp học sâu có giám sát đã trở nên phổ biến nhất trong số các ứng dụng viễn thám, đặc biệt là khi phân loại cảnh sử dụng đất và phát hiện đối tượng không gian địa lý.

Học sâu và cách thức hoạt động

Học sâu có thể được xem như một hình thức học máy. Tự học và cải thiện hành vi của chương trình xảy ra do việc thực hiện các thuật toán máy tính. Nhưng các thuật toán học máy cổ điển sử dụng các khái niệm khá đơn giản, trong khi học sâu hoạt động với các mạng thần kinh nhân tạo. Các mạng này được thiết kế để bắt chước cách con người suy nghĩ và học hỏi.

Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn đã giúp tạo ra các mạng thần kinh lớn và phức tạp. Nhờ chúng, máy tính có thể quan sát, học hỏi và phản ứng với các tình huống phức tạp thậm chí còn nhanh hơn cả con người. Ngày nay, học sâu giúp phân loại hình ảnh, dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác và nhận dạng giọng nói.

Học sâu dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo bao gồm nhiều lớp. Trong Mạng nơ-ron sâu (DNN), mỗi lớp có thể thực hiện các hoạt động phức tạp về biểu diễn và trừu tượng hóa hình ảnh, âm thanh hoặc văn bản. Một trong những loại mạng nơ-ron sâu phổ biến nhất được gọi là mạng nơ-ron tích chập (CNN). CNN kết hợp các tính năng đã học với dữ liệu đầu vào và sử dụng các lớp 2D tích chập, làm cho kiến ​​trúc này hoàn toàn phù hợp để xử lý dữ liệu 2D, chẳng hạn như hình ảnh.

Phân loại hình ảnh CNN và vệ tinh

Mạng thần kinh tích chập đặc biệt hữu ích cho việc tìm kiếm các mẫu trong hình ảnh để nhận dạng các đối tượng, khuôn mặt và cảnh. Họ học trực tiếp từ hình ảnh, sử dụng các mẫu để phân loại hình ảnh và loại bỏ nhu cầu trích xuất tính năng thủ công. Việc sử dụng CNN để học sâu đã trở nên phổ biến hơn vì ba yếu tố quan trọng:

• CNN loại bỏ nhu cầu trích xuất tính năng thủ công
• CNN tạo ra kết quả nhận dạng hiện đại
• CNN có thể được đào tạo lại để thực hiện các tác vụ nhận dạng mới, cho phép tận dụng các mạng hiện có.

CNN loại bỏ nhu cầu trích xuất đặc trưng thủ công, do đó không cần xác định các đặc trưng được sử dụng để phân loại hình ảnh. CNN hoạt động bằng cách trích xuất các tính năng trực tiếp từ hình ảnh. Các tính năng liên quan không được đào tạo trước; họ học trong khi mạng được đào tạo trên một tập hợp các hình ảnh. Việc trích xuất tính năng tự động này làm cho các mô hình học sâu trở nên rất chính xác đối với các tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phân loại đối tượng.

CNN học cách phát hiện các tính năng khác nhau trong một hình ảnh bằng cách sử dụng hàng chục hoặc hàng trăm lớp ẩn. Mỗi lớp ẩn làm tăng độ phức tạp của các tính năng hình ảnh đã học. Ví dụ: lớp ẩn đầu tiên có thể học cách phát hiện các cạnh và lớp cuối cùng có thể học cách phát hiện các hình dạng phức tạp hơn được điều chỉnh cụ thể cho hình dạng của đối tượng mà chúng ta đang cố gắng nhận dạng.

Nhìn chung, thật khó để đánh giá quá cao vai trò của học sâu trong phân loại hình ảnh. Nhờ những tiến bộ hiện đại trong AI thuật toán, chúng ta có thể rút ra ngày càng nhiều thông tin chi tiết vô giá từ các bức ảnh vệ tinh, nâng cao hiệu quả và tính bền vững của nhiều ngành công nghiệp trên Trái đất.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/