Какво е семантична сегментация на сателитни снимки и кои модели се използват?

Семантичната сегментация на сателитни изображения е задачата за маркиране на всеки пиксел от изображението с клас (например, вода, гора, град, земеделски земи). Това позволява подробен анализ на земната повърхност.

За решаването се използват дълбоки невронни мрежи, по-специално:

• U-Net — популярна архитектура за сегментация, която работи добре с ограничено количество данни.
• DeepLab (v3, v3+) — използва пространствени пирамиди и атрибутивни свързвания за подобряване на качеството на сегментацията.
• SegNet — архитектура енкодер-декодер, ефективна за задачи с висока резолюция.

Важен аспект е предварителната обработка на данните (корекция на атмосферни изкривявания, нормализация) и използването на мултиспектрални канали за повишаване на точността на класификация.