Objekterkennung und -klassifizierung auf Satellitenbildern

Fernerkundung und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei sich rasch entwickelnde Bereiche, die das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir die Welt um uns herum verstehen und mit ihr interagieren, zu revolutionieren. Fernerkundung ist die Wissenschaft und Kunst, Informationen über ein Objekt oder ein Gebiet aus der Ferne zu erhalten, während KI die Fähigkeit einer Maschine ist, zu lernen und menschliches Verhalten zu imitieren. Die Anwendung von KI in der Fernerkundung und in GIS steckt noch in den Kinderschuhen. Eine der häufigsten Anwendungen von künstlicher Intelligenz und Computer Vision ist die Gesichts- und Augenerkennung, die in sozialen Medien und Sicherheitsüberwachungssystemen eingesetzt wird. Im Wesentlichen geht es darum, die Computer Vision darauf zu trainieren, Merkmale auf einem Bild genauso zu erkennen wie ein GIS-Experte und zu lernen, sie zu klassifizieren, wobei die wichtigsten Elemente der Bildinterpretation berücksichtigt werden.Diese Studie konzentriert sich auf eine der Bildverarbeitungsaufgaben, die normalerweise von Menschen überwacht wird, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen: die Erkennung und Klassifizierung von Merkmalen auf Satellitenbildern. Das Buch stellt einen Ansatz vor, mit dem ein Algorithmus trainiert wurde, der in der Lage ist, Merkmale auf einem Bild schneller und mit mäßiger Genauigkeit zu erkennen und zu klassifizieren als auf herkömmliche Weise.