Введение
Дистанционное зондирование — это наука о получении информации об объектах или областях на расстоянии. Эта технология имеет множество применений в различных областях, в том числе в сельском хозяйстве, метеорологии, геологии и мониторинге окружающей среды. Методы машинного обучения (МО) можно применять к данным дистанционного зондирования для извлечения значимой информации и поддержки принятия решений. В этом блоге мы обсудим некоторые из наиболее распространенных случаев использования ML в дистанционном зондировании.
(1). Картирование землепользования и земного покрова
Картирование землепользования и растительного покрова (LULC) представляет собой процесс выявления и классификации различных типов землепользования, таких как леса, города, водные объекты и т. д., и их изменений во времени. Алгоритмы машинного обучения можно обучать на данных дистанционного зондирования, чтобы точно отображать LULC и отслеживать изменения в моделях землепользования. Например, сверточные нейронные сети (CNN) можно использовать для классификации спутниковых изображений по различным категориям земного покрова.
(2). Мониторинг урожая и прогноз урожайности
Данные дистанционного зондирования можно использовать для мониторинга здоровья сельскохозяйственных культур и оценки урожайности. Алгоритмы машинного обучения можно обучить анализировать спутниковые снимки и определять типы культур, выявлять вспышки заболеваний и оценивать урожайность. Эта информация может помочь фермерам принимать обоснованные решения о посадке, удобрении и сборе урожая, а также снизить риск потери урожая.
(3). Мониторинг и управление лесами
Данные дистанционного зондирования можно использовать для мониторинга состояния лесов, выявления изменений лесного покрова и оценки воздействия стихийных бедствий и деятельности человека на лесные экосистемы. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для классификации различных типов растительности, выявления рисков лесных пожаров и оценки биомассы и связывания углерода. Эта информация может быть использована для поддержки усилий по управлению и сохранению лесов.
(4). Управление стихийными бедствиями
Данные дистанционного зондирования можно использовать для оценки ущерба, причиняемого стихийными бедствиями, такими как наводнения, землетрясения и ураганы. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа спутниковых снимков и определения областей, требующих срочной помощи. Например, алгоритмы машинного обучения можно научить обнаруживать и классифицировать поврежденные здания, дороги и другую инфраструктуру, а также оценивать количество пострадавших людей.
(5). Городское планирование
Данные дистанционного зондирования можно использовать для поддержки усилий по городскому планированию, таких как определение областей для новых застроек, оценка потребностей в инфраструктуре и мониторинг разрастания городов. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа спутниковых изображений и определения моделей землепользования, моделей движения и плотности населения. Эта информация может помочь градостроителям принимать обоснованные решения о будущем развитии и инвестициях в инфраструктуру.
Заключение
В заключение можно сказать, что алгоритмы машинного обучения можно применять к данным дистанционного зондирования для извлечения ценной информации и поддержки принятия решений в различных областях, от сельского и лесного хозяйства до управления стихийными бедствиями и городского планирования. Поскольку технологии дистанционного зондирования продолжают совершенствоваться, алгоритмы машинного обучения будут играть все более важную роль в раскрытии всего потенциала данных дистанционного зондирования.
