草野俊一,MathWorks公司
卫星画像やドローン画像に対してセマンティックセグメンテーションを行うことで,画像の各画素を占める地物(森林,建物,水域など)を把握することができます。
卫星や航空机,およびドローンを使ったリモートセンシング分野では,これを土地利用分类や,土地被覆分类と呼び,基盘となるGIS情报の整备に用いられています。この情报をさらに解析することで,土地利用调查,农业调查,森林や海岸线などの环境モニタリングが可能となります。特に近年では,ディープラーニングの発达によって,ルールベースのアルゴリズムでは难しかった柔软な分类が可能になっていることから,人の目に頼っていた従来の分类作业の负荷低减に期待が寄せられています。
本ビデオでは,MATLAB®によるディープラーニングを使ったマルチスペクトル画像のセマンティックセグメンテーションの处理の流れの一例をご绍介します。画像中の各画素をラベリングするためのラベラーや,マルチスペクトル画像とラベル画像をメモリ效率よく利用するためのデータストアオブジェクト,代表的なセマンティックセグメンテーション用のニューラルネットワークであるU形网の使い方をご覧いただけます。さらに,セグメンテーション后の解析についても触れます。
ディープラーニング处理をはじめ,前处理,后处理も含めた全行程で,ぜひMATLABをご利用ください。
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