В области анализа спутниковых изображений возможность точного извлечения информации из огромных объемов данных всегда была проблемой. Однако недавние достижения в области машинного обучения и периферийных вычислений проложили путь к захватывающим возможностям в этой области. В этом блоге мы углубимся в мир геологического вывода и изучим преимущества спутниковых вычислений на периферии. Мы также обсудим сложности, связанные с получением согласованных результатов для различных спутниковых изображений, и кратко поговорим о моделях компьютерного зрения, готовых к развертыванию на спутниках, и некоторых их результатах.

Визуализация возможностей геоинференса

Включение изображений в наше обсуждение жизненно важно для полного понимания возможностей спутниковых вычислений в режиме реального времени. Каждое из изображений будет свидетельствовать о возможностях модели в предоставлении высококачественной информации в режиме реального времени. Выводы с помощью машинного обучения расширяют возможности анализа спутниковых изображений.

1. Обнаружение облаков

Выбор и подготовка набора данных

  1. Выбор разнообразного набора данных, включающего спутниковые изображения из различных источников, таких как Alex Globe, Sentinel, Cloud Peru и других.
  2. Как мы увидим, было обеспечено, чтобы набор данных представлял широкий диапазон атмосферных и географических условий для улучшения адаптивности модели.
  3. Мы предварительно обработали изображения для нормализации значений пикселей в наборах данных и обработали дисбалансы классов.

Архитектура модели и оптимизация

мы протестировали различные модели сегментации на основе кодировщика-декодера, но, основываясь на производительности, остановились на модифицированном CUNet++.

Оценка модели

С разнообразным набором данных различных тепловизоров мы смогли добиться значительных результатов, как показано ниже.

Изображение ниже помогает визуализировать карту плотности, полученную в результате вывода.

Мы доработали модель, чтобы она могла обнаруживать легкие облака в соответствии с требованиями на борту.

Самой сложной задачей было отделить горы от облаков, и модель смогла добиться отличных результатов, как показано ниже. На втором изображении модель умеет разделять облака и горы.

Самый элементарный случай —

Проблемы

Когда дело доходит до того, что вещи разваливаются, даже самые продвинутые модели машинного обучения иногда решают сделать комедийный крюк в уникальном случае, заставляя нас чесать затылки и задаваться вопросом, развилось ли у них чувство юмора!

Взгляните на изображение выше, где земля и вода сосуществуют, а облака отражаются на его поверхности. В этом уникальном случае модель делает все возможное (или, возможно, худшее), чтобы расшифровать эти отражения как облака. Такие моменты напоминают нам о причудливой природе алгоритмов машинного обучения.

Хотя качество выходных данных модели впечатляет, важно признать проблемы, связанные с получением согласованных результатов для различных спутниковых изображений. Такие факторы, как характеристики датчиков, атмосферные и географические изменчивости, а также вариации маркировки, могут создавать препятствия для получения согласованных результатов сегментации.

2. Плотность городских структур

Одним из ключевых преимуществ спутникового логического вывода является его способность обеспечивать всестороннее и актуальное понимание городских ландшафтов. Анализируя спутниковые снимки, мы можем точно отобразить распределение, размер и высоту зданий по всему городу. Эта информация может быть использована градостроителями и политиками для принятия обоснованных решений в отношении землепользования, развития инфраструктуры и правил зонирования.

Более того, спутниковые данные играют решающую роль в оценке плотности городов. Анализируя концентрацию зданий в определенных районах, мы можем определить плотность населения, оценить модели роста городов и определить области, которые могут потребовать дополнительных ресурсов или улучшения инфраструктуры. Мы также можем отслеживать, как эти тенденции меняются с течением времени.

Ключевым элементом является распознавание моделей, работающих на спутнике с низким энергопотреблением и бюджетом на обработку, и возможность вывода точных значений плотности на границе. Несколько примеров:

Заключение

Включение изображений сегментации облака, созданных нашей моделью, расширяет наше понимание возможностей спутниковых вычислений на периферии. Эти изображения представляют собой осязаемое проявление способности модели извлекать ценную информацию из спутниковых снимков. Несмотря на то, что проблемы сохраняются, сочетание передовых методов машинного обучения и мощности вычислений на периферии продолжает открывать новые возможности для понимания динамики нашей планеты.

Аналитические выводы о спутниках с использованием машинного обучения дают значительные преимущества, особенно при принятии решений в режиме реального времени, управлении космическим движением и целенаправленном сборе данных. Алгоритмы машинного обучения могут быстро обрабатывать огромные объемы спутниковых данных, позволяя принимать быстрые и обоснованные решения в чрезвычайных и критических ситуациях. Управление космическим движением улучшается, поскольку машинное обучение помогает прогнозировать и предотвращать столкновения, обеспечивая эффективное использование орбитального пространства. Кроме того, машинное обучение помогает в целенаправленном сборе данных, определяя области интереса, оптимизируя сбор данных и снижая эксплуатационные расходы. Эти достижения приводят к более эффективным и информативным операциям в космосе, поддерживая различные приложения, такие как реагирование на стихийные бедствия, военные операции и мониторинг окружающей среды, что в конечном итоге улучшает наше понимание Земли и не только.

Пусть эти изображения послужат напоминанием о достигнутом нами выдающемся прогрессе, а также о безграничных возможностях, которые ждут нас впереди.