Алгоритм машинного обучения помогает в обработке спутниковых снимков за счёт автоматизации процесса классификации и выявления сложных закономерностей. 1
Некоторые возможности применения машинного обучения:
- Обработка больших объёмов данных. 1 Модели машинного обучения способны анализировать множество снимков и находить различия в изображениях, которые могли бы остаться незамеченными при ручном сопоставлении. 1
- Определение неоднородных участков. 2 Алгоритмы машинного обучения с большей точностью определяют неоднородные участки на снимках, например, края рек, водохранилищ или дорог. 2
- Улучшение прогнозирования и мониторинга. 1 Модели машинного обучения могут анализировать временные данные и выявлять различия, что полезно для управления экологическими ресурсами и оценки рисков их использования. 1
- Сокращение времени анализа. 2 Например, учёные разработали способ обработки спутниковых снимков, при котором 2D-изображение анализируется искусственным интеллектом. 2 Такой подход позволяет уменьшить время анализа с восьми дней до пары секунд. 2
Таким образом, алгоритмы машинного обучения значительно ускоряют обработку спутниковых данных и позволяют быстрее анализировать морфологические особенности форм рельефа и ландшафтов. 1