使用深度学习进行卫星图像分类

卫星图像的主要问题是什么？ 卫星图像上的两类或多类物体（例如，建筑物、荒地和坑）可能具有相同的光谱特征，因此在过去的二十年中，它们的分类一直是一项艰巨的任务。 图像分类在遥感中至关重要，尤其是在图像分析和模式识别方面。 在分类的帮助下，可以可视化不同类型的数据，从而可以制作重要的地图，包括可用于智能资源管理和规划的土地利用地图。

由于其重要性和不可否认的有效性，图像分类正变得越来越可用和先进，其结果的精度和可靠性也越来越高。 由于今天的卫星图像分析对许多行业来说都不是什么新鲜事，它的分类在一长串应用中都有用处，包括作物监测、森林覆盖测绘、土壤测绘、土地覆盖变化检测、自然灾害评估等等。 例如， 作物遥感分类 是农业参与者有效规划作物轮作、估算某些作物供应量等的绝佳机会。

但是卫星图像分类实际上是如何工作的呢？ 技术就是答案。 更具体地说——机器学习、人工智能，以及最重要的深度学习。 让我们更详细地了解“魔法”是如何发生的，使我们能够看到带有具有特定视觉特征的不同对象的地图。

使用深度学习进行卫星图像分类

随着数百颗环绕地球的观测卫星和新卫星的发射，它们产生的图像数量不断增加。 但是，要在环境监测、城市规划或农业等不同行业和应用中使用这些图像，就需要对它们进行分类。

卫星图像分类方法根据其使用的特征可分为四大类：基于对象的方法、无监督特征学习方法、有监督特征学习方法和手动基于特征的方法。 如今，有监督的深度学习方法在遥感应用中获得了最大的普及，尤其是在土地利用场景分类和地理空间目标检测方面。

深度学习及其工作原理

深度学习可以被视为机器学习的一种形式。 程序行为的自我学习和改进是计算机算法执行的结果。 但是经典机器学习算法使用相当简单的概念，而深度学习则使用人工神经网络。 这些网络旨在模仿人类思考和学习的方式。

大数据分析的进步使得创建大型复杂的神经网络成为可能。 多亏了它们，计算机才能比人类更快地观察、学习和应对复杂情况。 如今，深度学习有助于图像分类、将文本从一种语言翻译成另一种语言以及识别语音。

深度学习基于由许多层组成的人工神经网络。 在深度神经网络 (DNN) 中，每一层都可以执行图像、声音或文本的表示和抽象的复杂操作。 最流行的深度神经网络类型之一被称为卷积神经网络 (CNN)。 CNN 将学习到的特征与输入数据相结合，并使用卷积 2D 层，使该架构非常适合处理 2D 数据，例如图像。

CNN 和卫星图像分类

卷积神经网络对于在图像中寻找模式以识别物体、面部和场景特别有用。 他们直接从图像中学习，使用模式对图像进行分类，无需手动提取特征。 由于三个重要因素，将 CNN 用于深度学习变得越来越流行：

• CNN 消除了手动特征提取的需要
• CNN 产生最先进的识别结果
• 可以重新训练 CNN 以执行新的识别任务，从而允许利用现有网络。

CNN 无需手动提取特征，因此无需确定用于对图像进行分类的特征。 CNN 通过直接从图像中提取特征来工作。 相关特征没有预训练； 他们在网络接受一组图像训练的同时进行学习。 这种自动特征提取使得深度学习模型对于计算机视觉任务（例如对象分类）非常准确。

CNN 使用数十或数百个隐藏层学习检测图像中的不同特征。 每个隐藏层都会增加学习图像特征的复杂性。 例如，第一个隐藏层可能会学习检测边缘，最后一层可能会学习检测更复杂的形状，这些形状特别适合我们要识别的对象的形状。

总的来说，很难高估深度学习在图像分类中的作用。 得益于人工智能的现代进步 算法，我们可以从卫星图片中提取越来越多的宝贵见解，提高地球上许多行业的效​​率和可持续性。

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• Sumber: https://www.fintechnews.org/satellite-imagery-classification-using-deep-learning/