Что такое semantic segmentation спутниковых снимков и какие модели применяют?

Семантическая сегментация спутниковых снимков — это задача разметки каждого пикселя изображения, присваивая ему класс (например, вода, лес, город, сельхозугодья). Это позволяет детально анализировать земную поверхность.

Для решения применяются глубокие нейронные сети, в частности:

• U-Net — популярная архитектура для сегментации, хорошо работает с ограниченным количеством данных.
• DeepLab (v3, v3+) — использует пространственные пирамиды и атрибутивные свертки для улучшения качества сегментации.
• SegNet — энкодер-декодерная архитектура, эффективна для задач с высоким разрешением.

Важным аспектом является предварительная обработка данных (коррекция атмосферных искажений, нормализация) и использование мультиспектральных каналов для повышения точности классификации.