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Was ist semantische Segmentierung von Satellitenbildern und welche Modelle werden angewendet?
sobes.tech KI
Antwort von AI
Die semantische Segmentierung von Satellitenbildern ist die Aufgabe, jedes Pixel des Bildes einer Klasse zuzuordnen (z.B. Wasser, Wald, Stadt, landwirtschaftliche Flächen). Dies ermöglicht eine detaillierte Analyse der Erdoberfläche.
Zur Lösung werden tiefe neuronale Netze eingesetzt, insbesondere:
- U-Net — eine beliebte Architektur für die Segmentierung, die gut mit begrenzten Datenmengen funktioniert.
- DeepLab (v3, v3+) — nutzt räumliche Pyramiden und attributive Faltungen, um die Segmentierungsqualität zu verbessern.
- SegNet — Encoder-Decoder-Architektur, effektiv für hochauflösende Aufgaben.
Ein wichtiger Aspekt ist die Vorverarbeitung der Daten (Korrektur atmosphärischer Verzerrungen, Normalisierung) und die Verwendung multispektraler Kanäle zur Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit.