Khám phá thông tin chi tiết từ hình ảnh vệ tinh với khả năng phân tích dựa trên AI phục vụ nông nghiệp, quản lý thiên tai, quy hoạch đô thị và bảo tồn môi trường.
Phân tích hình ảnh vệ tinh liên quan đến việc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh được chụp bởi các vệ tinh quay quanh Trái đất. Lĩnh vực này kết hợp các kỹ thuật cảm biến từ xa với các phương pháp tính toán tiên tiến, đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) để giám sát và diễn giải các hoạt động của con người và môi trường trên quy mô lớn. Tính khả dụng ngày càng tăng của dữ liệu vệ tinh có độ phân giải cao từ các nguồn như Earthdata của NASA và chương trình Copernicus của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu , cùng với các mô hình AI mạnh mẽ, khiến phân tích này trở nên quan trọng để hiểu được những thay đổi toàn cầu và đưa ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Quá trình này thường bắt đầu bằng việc thu thập hình ảnh từ các cảm biến vệ tinh, thường thu thập dữ liệu trên nhiều dải quang phổ ngoài ánh sáng khả kiến. Dữ liệu thô này cần được xử lý trước để hiệu chỉnh các biến dạng khí quyển, lỗi hình học và nhiễu cảm biến, đảm bảo độ chính xác. Sau khi xử lý trước, các kỹ thuật trích xuất tính năng , thường sử dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN) , được sử dụng để xác định các mẫu có liên quan. Các nhiệm vụ phổ biến bao gồm phát hiện đối tượng để xác định vị trí các mục cụ thể như tàu hoặc tòa nhà và phân đoạn hình ảnh để phân loại pixel thành các danh mục như vùng nước, rừng hoặc khu vực đô thị. Các mô hình như Ultralytics YOLO , đặc biệt là các phiên bản như YOLOv8 , rất phù hợp để xử lý các tập dữ liệu lớn này một cách hiệu quả do tốc độ và độ chính xác của chúng. Cuối cùng, các tính năng được trích xuất được diễn giải để tạo ra thông tin chi tiết và báo cáo. Các nền tảng như Ultralytics HUB có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc đào tạo và triển khai các mô hình như vậy.
Phân tích hình ảnh vệ tinh có nhiều ứng dụng thực tế được thúc đẩy bởi AI:
Trong khi chia sẻ các kỹ thuật cốt lõi với tầm nhìn máy tính (CV) và nhận dạng hình ảnh nói chung, phân tích hình ảnh vệ tinh lại khác biệt do quy mô lớn, sử dụng dữ liệu đa phổ hoặc siêu phổ (thu thập thông tin ngoài ánh sáng khả kiến) và những thách thức cụ thể liên quan đến nhiễu khí quyển và hiệu chỉnh hình học. Không giống như phân tích hình ảnh y tế , tập trung vào các cấu trúc bên trong chi tiết, phân tích vệ tinh diễn giải các khu vực địa lý rộng lớn.
Phân tích hình ảnh vệ tinh thường liên quan đến các công cụ không gian địa lý chuyên biệt như GDAL để biên dịch và xử lý dữ liệu, và QGIS để trực quan hóa và phân tích. Các nền tảng đám mây như Google Earth Engine cung cấp quyền truy cập vào kho lưu trữ dữ liệu vệ tinh khổng lồ và sức mạnh tính toán có thể mở rộng. Bản thân các mô hình ML thường được phát triển bằng các khuôn khổ như PyTorch hoặc TensorFlow .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
