Как сообщает Вестник ГЛОНАСС, искусственный интеллект (ИИ/AI) произвёл революцию в различных отраслях, в частности, в том, что касается дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и анализа спутниковых изображений. С появлением сегментации изображений с помощью ИИ исследователи и специалисты в этой области получили в своё распоряжение мощный инструмент для извлечения ценной информации из огромных объёмов данных.

Сегментация изображения — это процесс разделения изображения на несколько сегментов или областей на основе определённых характеристик. Традиционно эта задача выполнялась экспертами вручную, что не только занимало много времени, но часто было подвержено человеческим ошибкам. Однако с развитием ИИ и алгоритмов глубокого обучения автоматическая сегментация изображений стала реальностью.

Сегментация изображений ИИ использует свёрточные нейронные сети (CNN) для анализа и классификации пикселей изображения. Эти сети обучаются на больших наборах данных, что позволяет им изучать закономерности и функции, необходимые для точной сегментации. Используя эту технологию, исследователи теперь могут анализировать спутниковые снимки в больших масштабах, что позволяет им принимать обоснованные решения и получать ценную информацию.

Одним из основных применений сегментации изображений ИИ в дистанционном зондировании является классификация земного покрова. Сегментируя спутниковые снимки по различным типам растительного покрова, таким как леса, водоёмы и городские территории, исследователи могут отслеживать изменения в землепользовании с течением времени. Эта информация имеет решающее значение для городского планирования, экологического мониторинга и борьбы со стихийными бедствиями.

Ещё одним важным приложением является обнаружение и отслеживание объектов. Сегментация изображений с помощью ИИ может использоваться для идентификации и отслеживания конкретных объектов или особенностей на спутниковых снимках, таких как здания, дороги или транспортные средства. Эта возможность особенно полезна в городских районах, где мониторинг изменений в инфраструктуре и транспортных сетях имеет важное значение для городского развития и управления дорожным движением.

Сегментация изображений с помощью ИИ играет не менее серьёзную роль в сельском и лесном хозяйстве. Сегментируя спутниковые снимки, исследователи могут оценивать состояние сельскохозяйственных культур, выявлять болезни и следить за ростом растительности. Эта информация помогает фермерам оптимизировать методы ведения сельского хозяйства, сократить потери урожая и повысить урожайность. В лесном хозяйстве сегментация изображений с помощью ИИ может использоваться для оценки плотности деревьев, мониторинга вырубки лесов, а главное, для выявления зон, подверженных риску лесных пожаров.

Кроме того, сегментация изображений с помощью ИИ доказала свою ценность при управлении и реагировании на стихийные бедствия. Сегментируя спутниковые снимки, аварийно-спасательные службы могут быстро определить пострадавшие районы, оценить масштабы ущерба и соответствующим образом спланировать операции по спасению и оказанию помощи. Эта технология всегда будет особенно полезной во время стихийных бедствий, таких как землетрясения, наводнения и лесные пожары.

В заключение можно сказать, что сегментация изображений с помощью ИИ стала ключевым инструментом для дистанционного зондирования и анализа спутниковых изображений. Автоматизируя процесс сегментации изображений, исследователи и специалисты в различных областях могут извлекать ценную информацию из огромных объёмов данных. От классификации земельного покрова до обнаружения и отслеживания объектов — эта технология имеет множество применений, которые способствуют городскому планированию, сельскому и лесному хозяйству и борьбе со стихийными бедствиями. Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать дальнейших улучшений в алгоритмах сегментации изображений, а это позволит ещё более точно и эффективно анализировать данные дистанционного зондирования и спутниковые снимки.