Kas ir semantiskā segmentācija satelīta attēlos un kādi modeļi tiek izmantoti?

Satellītu attēlu semantiskā segmentācija ir uzdevums marķēt katru attēla pikseļu, piešķirot tam klasi (piemēram, ūdens, mežs, pilsēta, lauksaimniecības zemes). Tas ļauj detalizēti analizēt Zemes virsmu.

Lai to risinātu, tiek izmantotas dziļas neironu tīklu arhitektūras, īpaši:

• U-Net — populāra arhitektūra segmentācijai, kas labi darbojas ar ierobežotu datu apjomu.
• DeepLab (v3, v3+) — izmanto telpiskas piramīdas un atribūtīvās konvolūcijas, lai uzlabotu segmentācijas kvalitāti.
• SegNet — kodētāja-dekodētāja arhitektūra, efektīva augstas izšķirtspējas uzdevumiem.

Svarīgs aspekts ir datu iepriekšēja apstrāde (atmosfēras izkropļojumu korekcija, normalizācija) un multispektrālo kanālu izmantošana, lai palielinātu klasifikācijas precizitāti.