Satellitenbildanalyse durch maschinelles lernen

Was ist maschinelles lernen?

Maschinelle Lernverfahren ermöglichen die Identifizierung von Mustern in den Daten auf der Grundlage von Algorithmen, die jeden Faktor entsprechend seinem Einflussgrad klassifizieren, indem sie kontinuierlich lernen und den Prozess verbessern.

Die Künstliche Intelligenz (KI) konzentriert sich auf die Untersuchung einer Vielzahl von Konzepten, wie z.B. logisches Denken, Wissensrepräsentation, Planung, Lernen oder Sprachverarbeitung, unter anderem; alle mit dem Ziel, die Funktionen zu imitieren, die wir Menschen entwickeln können.

Die Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML) arbeiten kontinuierlich an der Erkennung neuer Muster in den Daten. Es ist die Fähigkeit, mit der wir die Computer ausstatten, um Aufgaben auszuführen, die im Prinzip ein gewisses Maß an menschlicher Intelligenz erfordern.

Maschinelles Lernen angewandt auf die Analyse von Satellitenbildern

Angewandt auf Satellitenbilder kann maschinelles lernen nicht nur zur Analyse der zeitweiligen Entwicklung von Oberflächen eingesetzt werden, sondern auch zur Lokalisierung und Identifizierung kleiner Objekte oder Merkmale in Bildserien, die große territoriale Bereiche viel schneller und genauer abdecken als die Vision des erfahrensten Experten.

Die beiden Hauptmerkmale, die die Wahrnehmung von Satellitenbildern bestimmen, sind die Auflösung und die Häufigkeit der verwendeten Bilder. Die Verfügbarkeit von Satellitenbildern nimmt von Tag zu Tag zu, und die angebotenen Metriken verbessern sich dementsprechend, wodurch sich die Möglichkeiten für Anwendungen eröffnen, die Lösungen für Aktivitäten und Unternehmen aller Art bieten.

Klassifikation von Satellitenbildern mit tiefem Lernen

Ein vor kurzem entstandener Zweig des maschinellen Lernens ist das Tiefenlernen, das sich auf künstliche neuronale Netze stützt, die von Computern erzeugt werden und auf der Funktionsweise biologischer Neuronennetze basieren, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Lösung von Problemen durch drei Hauptlogiken nachzuahmen.

Faltungsneuronale Netze ermöglichen eine einfache Bildklassifizierung.

Ein Typ von neuronalen Netzen, CNN (Convolutional Neural Networks), ermöglicht eine sehr effiziente Bildanalyse, indem er Pixelgruppen auswertet und Muster findet, die mit dem entsprechenden Label assoziiert werden. Sobald der Algorithmus mit genügend Bildern trainiert wurde, ist das Modell des Tiefenlernens bereit, mit neuen Bildern konfrontiert zu werden, die zuvor nicht klassifiziert wurden, was uns ein sehr leistungsstarkes Werkzeug bietet, wenn es darum geht, schnell und einfach Informationen aus unseren Daten zu gewinnen.

Tiefgehende Lernanwendungen in der geografischen Analyse

Eine Disziplin der Künstlichen Intelligenz, in der sich Deep Learning hervorgetan hat, liegt im Bereich des Computer-Sehens oder der Fähigkeit von Computern zu „sehen“.

Die hohe Geschwindigkeit, mit der Drohnen-, Luft- oder Satellitenbilder erzeugt werden, macht es unmöglich, sie zu klassifizieren und zu analysieren, um mit analogen Methoden Ergebnisse zu erhalten.

Bei LIS-Solutions entwickeln wir alle notwendigen Prozesse für eine umfassende Analyse der Daten und erarbeiten durch eine optimale Kombination von Datenherkunft und Technologien maßgeschneiderte Vorschläge für die Aufbereitung und Visualisierung der geographischen Informationen, Erkennung und Klassifizierung von Objekten, Merkmalen und Ereignissen.

Wie man sieht sind Satellitenbilder sehr vielseitig einsetzbar ein anderes Beispiel ist, als eine auf das Gebiet der Immunologie ausgerichtete Anwendung, die die Analyse von Satellitenbildern in Kombination mit Deep-Learning-Techniken  und fortgeschrittener Analytik die Integration anderer komplementärer Datenquellen ermöglicht (digitale Kartierung, Grundbuch, Kataster usw.):

  • Automatische Identifizierung der verfügbaren Parzellen.
  • Erkennen von Änderungen in einem Grundstück oder Änderungen in einer Parzelle, an der Grundstücksgrenze oder an den Zufahrten.
  • Identifizieren Sie die Merkmale eines Grundstücks, indem Sie relevante Vermögenswerte wie Gebäude, Pools, Parkplätze, Zäune, Schuppen, Oberflächengrößen, Formen usw. identifizieren.
  • Bewertung von Ansprüchen nach Naturkatastrophen oder von Menschen verursachten Katastrophen.

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