استخرج الرؤى من صور الأقمار الصناعية من خلال التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي للزراعة وإدارة الكوارث والتخطيط الحضري والحفاظ على البيئة.
يتضمن تحليل صور الأقمار الصناعية استخراج معلومات ذات مغزى من الصور الملتقطة بواسطة الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض. ويجمع هذا المجال بين تقنيات الاستشعار عن بُعد والأساليب الحسابية المتقدمة، لا سيما الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لرصد وتفسير الأنشطة البيئية والبشرية واسعة النطاق. إن التوافر المتزايد لبيانات الأقمار الصناعية عالية الدقة من مصادر مثل بيانات الأرض التابعة لوكالة ناسا وبرنامج كوبرنيكوس التابع لوكالة الفضاء الأوروبية، إلى جانب نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، يجعل هذا التحليل أمرًا بالغ الأهمية لفهم التغيرات العالمية وإبلاغ القرارات في مختلف القطاعات.
وتبدأ العملية عادةً بالحصول على صور من مستشعرات الأقمار الصناعية، والتي غالبًا ما تلتقط البيانات عبر نطاقات طيفية متعددة تتجاوز الضوء المرئي. وتتطلب هذه البيانات الخام معالجة مسب قة لتصحيح التشوهات الجوية والأخطاء الهندسية وضوضاء المستشعرات، مما يضمن الدقة. بعد المعالجة المسبقة، تُستخدم تقنيات استخراج السمات، التي تستخدم في كثير من الأحيان الشبكات العصبية التلافيفية، لتحديد الأنماط ذات الصلة. تشمل المهام الشائعة اكتشاف الأجسام لتحديد مواقع عناصر معينة مثل السفن أو المباني، وتجزئة الصور لتصنيف وحدات البكسل إلى فئات مثل المسطحات المائية أو الغابات أو المناطق الحضرية. نماذج مثل Ultralytics YOLOوخاصةً إصدارات مثل YOLOv8مناسبة تمامًا لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة هذه بكفاءة نظرًا لسرعتها ودقتها. وأخيرًا، يتم تفسير الميزات المستخرجة لتوليد رؤى وتقارير. يمكن لمنصات مثل Ultralytics HUB تسهيل تدريب ونشر مثل هذه النماذج.
تحليل صور الأقمار الصناعية له العديد من التطبيقات العملية التي يقودها الذكاء الاصطناعي:
وفي حين أن تحليل صور الأقمار الصناعية يشترك في التقنيات الأساسية مع تقنيات الرؤية الحاسوبية العامة والتعرف على الصور، إلا أنه يتميز عن تحليل صور الأقمار الصناعية بسبب حجمه الهائل، واستخدام البيانات متعددة الأطياف أو فائقة الطيفية (التقاط معلومات تتجاوز الضوء المرئي)، والتحديات المحددة المتعلقة بالتداخل الجوي والتصحيحات الهندسية. وعلى عكس تحليل الصور الطبية، الذي يركز على الهياكل الداخلية التفصيلية، فإن تحليل الأقمار الصناعية يفسر مناطق جغرافية واسعة.
وغالباً ما يتضمن تحليل صور الأقمار الصناعية أدوات جغرافية مكانية متخصصة مثل GDAL لترجمة البيانات ومعالجتها، و QGIS للتصور والتحليل. وتوفر المنصات السحابية مثل Google Earth Engine إمكانية الوصول إلى أرشيفات هائلة من بيانات الأقمار الصناعية وقوة حوسبة قابلة للتطوير. غالبًا ما يتم تطوير نماذج التعلم الآلي نفسها باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow.
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
