Deep Learning

Deep Learning ist eine Unterform des Maschinellen Lernens, bei der mehrere Schichten von Algorithmen in Form von neuronalen Netzwerken verwendet werden, um die komplexen Entscheidungsstrukturen des menschlichen Gehirns zu simulieren. Die meisten Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) in unserem heutigen Leben basieren auf einer Form des Deep Learning.

Als fortschrittliche Methode des maschinellen Lernens, findet Deep Learning in der Fernerkundung zunehmend Anwendung. In der Fernerkundung ermöglicht Deep Learning die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Mengen hochkomplexer Satelliten- und Luftbilddaten. Es hat sich als besonders erfolgreich erwiesen, um aus diesen Datenmengen wertvolle Informationen zu extrahieren und verschiedene Aufgaben zu bewältigen

Die Eingabedaten werden durch verschiedene Schichten des Netzwerks analysiert, wobei jede Schicht bestimmte Features und Muster in den Daten definiert. Wenn man beispielsweise Features wie Gebäude und Straßen identifizieren möchte, kann das Deep-Learning-Modell mit Bildern verschiedener Gebäude und Straßen trainiert werden, wobei die Bilder durch Schichten innerhalb des neuronalen Netzwerks verarbeitet werden. Anschließend wird nach den zur Klassifizierung eines Gebäudes oder einer Straße erforderlichen Merkmalen gesucht. .

Anwendungen in der Fernerkundung:

• Bildklassifizierung: Erkennung und Kategorisierung von Objekten wie Kraftwerkstypen
• Regression: Abschätzung von Eigenschaften wie Vegetationshöhe
• Bildsegmentierung: Präzise Abgrenzung von Objekten, z.B. für globale Inventuren von Solaranlagen
• Objekterkennung: Identifizierung spezifischer Elemente wie LKWs für Verkehrszählungen.

Deep Learning-Modelle, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), haben sich als besonders geeignet für die Verarbeitung von Bilddaten erwiesen. Sie können Informationen aus Fernerkundungsdaten mit höherer Genauigkeit und Zuverlässigkeit in einem einzigen Schritt (end-to-end) extrahieren.

Deep Learning in der Fernerkundung ermöglicht es, aus der Fülle vorhandener Bilddaten problemspezifische Informationen zu gewinnen, die eine Beurteilung des Zustands und der Veränderung der Landoberfläche ermöglichen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Anwendungen wie die Überwachung von Vulkanen, die Klassifizierung von Wolken und Schnee, die Erfassung von Bodeneigenschaften und das Biodiversitätsmonitoring.

Weitere Informationen:

• Einführung in Deep Learning (ESRI)
• Was ist Deep Learning? (IBM)
• Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze im Vergleich (IBM)