Kas yra semantinė segmentacija palydovinių nuotraukų ir kokie modeliai taikomi?

Satellitinių vaizdų semantinė segmentacija yra užduotis pažymėti kiekvieną vaizdo pikselį priskiriant jam klasę (pavyzdžiui, vanduo, miškas, miestas, žemės ūkio plotai). Tai leidžia išsamiai analizuoti žemės paviršių.

Sprendimui naudojamos gilios neuroninės tinklai, ypač:

• U-Net — populiari architektūra segmentacijai, gerai veikia su ribotu duomenų kiekiu.
• DeepLab (v3, v3+) — naudoja erdvines piramides ir atributines konvolucijas, siekiant pagerinti segmentacijos kokybę.
• SegNet — koduotojo-dekoduotojo architektūra, efektyvi aukštos raiškos užduotims.

Svarbus aspektas yra duomenų išankstinis apdorojimas (atmosferinių iškraipymų koregavimas, normalizavimas) ir daugiaskoptrinių kanalų naudojimas klasifikacijos tikslumui didinti.