Mi az a szemantikus szegmentálás műholdképeken, és milyen modelleket alkalmaznak?

A műholdképek szemantikus szegmentálása az a feladat, hogy minden pixelhez osztályt rendelünk (például víz, erdő, város, mezőgazdasági területek). Ez lehetővé teszi a földfelszín részletes elemzését.

A megoldáshoz mély neurális hálókat alkalmaznak, különösen:

• U-Net — népszerű architektúra a szegmentáláshoz, jól működik korlátozott adatmennyiséggel.
• DeepLab (v3, v3+) — térbeli piramisokat és attribútív konvolúciókat használ a szegmentálás minőségének javítása érdekében.
• SegNet — kódoló-dekódoló architektúra, hatékony nagy felbontású feladatokhoz.

Fontos szempont az adatok előfeldolgozása (atmoszférikus torzulások korrekciója, normalizálás) és a multispektrális csatornák használata a osztályozási pontosság növelése érdekében.