ماشین لرنینگ و کاربرد آن در سنجش از دور

اگر علاقه مند به حوزه های هوش مصنوعی باشید قطعا اسم ماشین لرنینگ به گوش شما نیز رسیده است. در دهه‌های اخیر، به دلیل پیشرفت فناوری‌های حوزه هوش مصنوعی، مفهوم ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) به عنوان یکی از مباحث کلیدی و پرکاربرد در علوم کامپیوتر و مهندسی معکوس به شدت به محبوبیت رسیده است. البته این محبوبیت در همه رشته ها بوده است. همانگونه که همه ما آگاه هستیم سنجش از دور علمی است که از سایر علوم مختلف بهره خواهد برد. لذا در سال های اخیر نقش یادگیری ماشین در مباحث سنجش از دور بسیار بارز تر شده است. در مقاله ماشین لرنینگ و کاربرد آن در سنجش از دور به نکات کلیدی در مورد این علم در حوزه سنجش از دور و پردازش تصویر خواهیم پرداخت.

مفهوم یادگیری ماشین بر پایه توانایی ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری بر اساس الگوها و اطلاعات به دست آمده بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح تأکید دارد. یادگیری ماشین به طور گسترده در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پزشکی، مهندسی معکوس، و به خصوص در علوم زمین و سنجش از دور به کار گرفته می‌شود.

در حوزه سنجش از دور، که به معنای استفاده از داده‌های حاصل از سنجنده ها و ماهواره های مختلف برای مطالعه و تجزیه و تحلیل اطلاعات مرتبط با زمین و محیط زیست است، ماشین لرنینگ نقش بسیار مهمی دارد. از جمله کاربردهای مهم ماشین لرنینگ در سنجش از دور می‌توان به تصویربرداری کامپیوتری ( ساخت تصاویر فیک)، تحلیل داده‌های هواشناسی، تشخیص تغییرات زمین‌شناسی و اکوسیستم، برآورد میزان آب و نظارت بر بیابان‌زایی اشاره کرد.

در این مقاله، به بررسی عمیق‌تر روابط ماشین لرنینگ و سنجش از دور، به همراه مطالعه کاربردهای مختلف و نقاط قوت و ضعف این رویکرد در این حوزه خواهیم پرداخت. همچنین در این مقاله چندتا از معروف ترین الگوریتم ها همراه با چالش های پیش رو در این حوزه معرفی شده است.

یادگیری ماشین زیر شاخه ای از هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ ) یکی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی است. اما قبل از آن که به بحث ماشین لرنینگ بپردازیم، اجازه دهید که به تعریف هوش مصنوعی بپردازیم. هوش مصنوعی به علمی گفته می‌شود که در تلاش است که کامپیوترها را به طوری برنامه‌ریزی کند که عملکردی را از خود نشان دهند که در دیدگاه انسانی، به عنوان هوش طبیعی شناخته می‌شود. این علم به وسیله الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف، از جمله یادگیری ماشین، تلاش می‌کند تا کامپیوترها را قادر به انجام وظایفی مانند تصمیم‌گیری، تشخیص الگوها و پیش‌بینی‌ها کند.

تا اینجا دریافتیم که ماشین لرنینگ زیر شاخه ای از علم هوش مصنوعی است. حالا بیایید به تعریف یادگیری ماشین بپردازیم. یادگیری ماشین یا Machine Learning، به معنای قابلیت ماشین‌ها برای فراگیری الگوها و استخراج اطلاعات از داده‌ها بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح است. در این رویکرد، ماشین‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری، قادرند اطلاعاتی را از داده‌های ورودی استخراج کرده و الگوها و روابطی را کشف کنند. این داده‌ها می‌توانند اطلاعاتی مانند تصاویر، متن، صدا و سایر فرمت‌های داده‌ای باشند.

در واقع، یادگیری ماشین بر اساس تکنیک‌های و الگوریتم‌های آماری، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌های ورودی یاد بگیرند و با تحلیل و استخراج الگوها، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی را انجام دهند. یکی از ابزارهای اصلی در یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی هستند. شبکه‌های عصبی مدل‌های ریاضی هستند که از ساختار و نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند. این شبکه‌ها از الهام گرفته از نورون‌های مغزی، به صورت لایه‌های متعددی ساخته شده‌اند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری، وزن‌هایی که تاثیر متغیرهای ورودی را در خروجی تعیین می‌کنند، را تنظیم می‌کنند.
Deep Learning شاخه ای از ماشین لرنینگ
یادگیری عمیق یا Deep Learning یکی از زیرشاخه‌های اصلی یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق ساخته شده است. در این رویکرد، شبکه‌های عصبی با ساختاری عمیق و پیچیده، که به نحوی مشابه ساختار مغز انسان عمل می‌کنند، برای فراگیری و نمایش الگوهای پیچیده از داده‌ها استفاده می‌شوند.

یادگیری عمیق به ما این امکان را می‌دهد که الگوها و ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده‌ها استخراج کنیم که به سادگی توسط روش‌های سنتی یادگیری ماشین قابل دسترس نیستند. این رویکرد با استفاده از شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌ها و پارامترهای بسیار بیشتر، می‌تواند با دقت بالا و عملکرد بهتری الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی کند.

 

سنجش ازدور و یادگیری ماشین

سنجش از دور (RS) یکی از مهم‌ترین روش‌های مشاهده سطح زمین است و نقش اساسی در بسیاری از حوزه‌ها از جمله تغییرات آب و هوا، بررسی زمین و منابع، نظارت بر بلایا، نظارت بر رشد محصولات کشاورزی، شهرنشینی، و تغییرات در کاربری/پوشش زمین ایفا می‌کند. در دهه‌های اخیر، پیشرفت سریع در فناوری ماهواره‌ای و سنسور منجر به رشد قابل توجهی در حجم داده‌هایی از انواع پلتفرم‌ها و سنسورها شده است، که ما را وارد دوران داده‌های بزرگ سنجش از دور (RSBD) کرده است. داده‌های بزرگ سنجش از دور به ما کمک می‌کند تا دامنه کاربردهای سنجش از دور را گسترش دهیم و چالش‌های جدیدی را برای پردازش و تحلیل آن ارائه دهیم.

 

از طرف دیگر، پیشرفت در RS همراه با پیشرفت‌های در فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی است. دانشمندان RS الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، ماشین‌های بردار پشتیبان و جنگل‌های تصادفی) را معرفی کرده‌اند تا عملکرد کاربردهای RS را بهبود بخشند. به ویژه، در سال های اخیر، پیشرفت عظیمی در فناوری هوش مصنوعی به عنوان Deep Learning صورت گرفته است که کاربردهای گسترده‌ای در بسیاری از حوزه‌ها دارد. با توانایی بزرگ یادگیری سلسله مراتبی و ویژگی‌های نماینده و تمایزی، deep learning موج مطالعات جدیدی را در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ سنجش از دور آغاز کرده است.

 

ماشین لرنینگ و کاربرد آن در سنجش از دور

تشخیص الگوها

یکی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین در سنجش از دور، تشخیص الگوها و ساختارهای موجود در داده‌های حاصل از تصاویر و داده‌های سنجش از دوری مختلف است. این تشخیص الگوها می‌تواند در شناسایی اشیا، ارزیابی تغییرات زمین‌شناسی و مانیتورینگ محیط زیست مورد استفاده قرار گیرد. برای نمونه میتواند الگوی کشت یک منطقه شناسایی شود.

پیش‌بینی و پیش‌گیری از بلایای طبیعی

ذات بلایای طبیعی با عنوان پیچیدگی و پیش بینی دشوار برای انسان ها می باشد. عوامل و پارامترهای مختلف در پیش بینی آنها دخالت داشته لذا دراین حوزه ماشین لرنینگ میتواند کمک بسیار زیادی به این حوزه بکند. با استفاده از داده‌های حاصل از سنجنده های ماهواره‌ای، ماشین‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای مرتبط با بلایای طبیعی مانند زلزله، سیلاب و حریق را تشخیص داده و پیش‌بینی کنند، که این اطلاعات می‌تواند در فرآیندهای پیش‌گیری و مدیریت بحران مورد استفاده قرار گیرد. در سال 2023 کشور ژاپن موفق شد که چندین ثانیه زود زلزله را پیش بینی و افراد مختلف در منطقه اطلاع رسانی کند.

بررسی عوامل طبیعی و اتمسفری

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین در سنجش ازدور، کشف منابع طبیعی مانند معادن، گازهای گلخانه‌ای و آب‌های زیرزمینی است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان الگوهای مرتبط با این منابع را تشخیص داد و موقعیت و مقدار آن‌ها را پیش‌بینی کرد. هدف ماشین لرنینگ آموزش بر اساس داده های یک سری ازمناطق و کمک به مناطق دیگر بدون داده است. برای مثال بر اساس اطلاعات شهر تهران مدل آلودگی تعلیم و میتوان در سایر مناطق با پارامترهای مختلف از جمله دما و بارش الگو های خاص را پیش بینی و استفاده کرد.

کاربرد در پیش‌بینی تغییرات Landcover

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای پیش‌بینی تغییرات Landcover از اهمیت بسیاری برخوردار است. این رویکردها می‌توانند با تحلیل داده‌های سنجش از دور، تغییرات در نوع و کاربری اراضی را تشخیص داده و پیش‌بینی کنند. این اطلاعات برای برنامه‌ریزی شهری، مدیریت منابع طبیعی و محیط‌زیستی، و مطالعات زمین‌شناسی بسیار ارزشمند است. برای مثال میتوان از مدل ANN برای پیش بینی تغییرات کاربری اراضی در آینده استفاده کرد.

ماسک کردن ابر و بازسازی آن

شناسایی ابرها در تصاویر ماهواره‌ای و بازسازی تصاویر دارای ابر یکی از چالش‌های مهم در پردازش داده‌های سنجش از دور است. یادگیری ماشین می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای شناسایی و حذف ابرها از تصاویر ماهواره‌ای عمل کند، که این اقدام اطلاعات دقیق‌تر و مفیدتری برای تحلیل‌های بعدی ارائه می‌دهد. البته امروزه در زمینه بازسازی تصاویرکه ابر آنها نیز ماسک شده است از ماشین لرنینگ بسیار استفاده می شود.

ترکیب داده‌ها (Data Fusion)

ترکیب داده‌ها از منابع مختلف سنجش از دور، مانند داده‌های ماهواره‌ای، لیدار، و سنسورهای دیگر، یکی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین در سنجش از دور است. این رویکرد می‌تواند با ترکیب داده‌های مختلف، اطلاعات بیشتر و دقیق‌تری را ارائه دهد و از این طریق به تحلیل‌هایی کامل‌تر و جامع‌تر دست یابد.

طبقه‌بندی تصاویر Land-use و Land-cover

همیشه یکی از چالش های سنجش از دور فرایند طبقه بندی است. از این رو از کاربردهای مهم یادگیری ماشین در سنجش از دور، طبقه‌بندی تصاویر Land-use و Land-cover است. این رویکردها می‌توانند با تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های سنجش از دور، مناطق مختلف را در یک نقشه به طور خودکار دسته‌بندی کنند و اطلاعات مفیدی درباره کاربردهای مختلف اراضی ارائه دهند. برای نمونه از رندم فارست در بحث طبقه بندی استفاده خواهد شد.

تشخیص تغییرات (Change detection)

یادگیری ماشین می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تشخیص تغییرات در سطح زمین استفاده شود. این تغییرات می‌توانند شامل تغییرات کاربری اراضی، تغییرات جغرافیایی، و تغییرات زمین‌شناسی باشند که این اطلاعات برای مدیریت منابع طبیعی و برنامه‌ریزی شهری بسیار حیاتی هستند.

تحلیل چندزمانی (Multi-temporal Analysis)

تحلیل چندزمانی اطلاعات سنجش از دور، شامل مقایسه داده‌های مختلف زمانی، می‌تواند به تشخیص تغییرات زمین‌شناسی، بیابان‌زایی، رشد گیاهان و تغییرات محیط‌زیستی کمک کند. این رویکرد می‌تواند به تحلیل و پیش‌بینی تغییرات آینده کمک کند و اطلاعات مهمی برای مدیریت زمین و منابع طبیعی فراهم کند. در سال های اخیر ماشین لرنینگ کاربرد های زیادی در این حوزه داشته است.

 

آموزش پیشنهادی : دوره جامع گوگل ارث انجین در علوم کشاورزی

 

چالش‌ها و محدودیت‌ها در استفاده از یادگیری ماشین در سنجش از دور

با توجه به وجود داده های بزرگ سنجش از دوری و افزایش تکنیک های مختلف شبکه عصبی و ماشین لرنینگ همواره بین این دور علم چالش هایی وجود داشته است. در ادامه سعی خواهیم کرد که چالش هایی مطرح شود که خیلی تخصصی نباشید و قابل درک باشد.

مسئله ناهمگنی داده‌ها

داده‌های حاصل از سنجش از دور ممکن است به دلیل اختلاف در شرایط محیطی و تکنولوژی‌های استفاده شده، ناهمگن باشند. این ناهمگنی می‌تواند باعث کاهش عملکرد و دقت مدل‌های یادگیری ماشین شود.

محدودیت در دسترسی به داده‌های کیفیت بالا

برای دقت و کارایی بالای مدل‌های یادگیری ماشین، نیاز به داده‌های با کیفیت بالا و رزولوشن مناسب است. اما برخی از منابع داده‌های سنجش از دور ممکن است دارای کیفیت پایین‌تری باشند یا به دلیل محدودیت‌های فنی، قابل دسترسی نباشند.

پیچیدگی محیط زیستی

محیط‌های زیستی معمولاً دارای پیچیدگی‌های زیادی هستند که شامل تنوع بالای اراضی، تغییرات دینامیکی، و مشکلاتی مانند ابرپوشش و سایه‌ها هستند. این پیچیدگی‌ها باعث افزایش سختی در تحلیل داده‌ها و دقت مدل‌های یادگیری ماشین می‌شود.

تعامل با تصمیم‌گیری انسانی

استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محیط زیست و منابع طبیعی، نیازمند اعتماد مدیران و تصمیم‌گیران انسانی است. برای این کار، نیاز به تفسیر و تبیین دقیق و قابل فهم نتایج مدل‌های یادگیری ماشین وجود دارد.

محدودیت در داده‌های برچسب‌خورده

یادگیری ماشین برای عملکرد بهینه نیازمند داده‌های برچسب‌خورده و دقیق است. اما جمع‌آوری داده‌های برچسب‌خورده در حوزه سنجش از دور ممکن است هزینه‌بر و زمان‌بر باشد. این محدودیت می‌تواند به کاهش دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین منجر شود.

تحولات اخیر در حوزه سنجش از دور شامل پیشرفت‌های چشمگیر در فناوری‌های ماهواره‌ای و سنسورهای دوربین، افزایش قدرت محاسباتی، و استفاده گسترده از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده می‌شود. به عنوان مثال، پیشرفت‌های در فناوری‌های ماهواره‌ای مانند افزایش دقت و رزولوشن تصاویر ماهواره‌ای، توانایی جمع‌آوری داده‌های بزرگتر و بیشتر در یک زمان، و امکانات جدید مانند دوربین‌های هایپراسپکترال و لیدار، این تحولات را تقویت کرده و به محققان و متخصصان امکان می‌دهد تا با دقت بیشتری به تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌های سنجش از دور بپردازند.
همچنین، افزایش قدرت محاسباتی و توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به محققان این امکان را می‌دهد تا مدل‌های پیش‌بینی پیچیده‌تر و دقیق‌تری را برای تحلیل داده‌های سنجش از دور طراحی و پیاده‌سازی کنند. این تحولات باعث افزایش کارایی و دقت در تحلیل داده‌های سنجش از دور شده و راهی جدید برای بهره‌برداری از این فناوری در حوزه‌های مختلفی از محیط زیست تا برنامه‌ریزی شهری فراهم کرده است.

معروف ترین مدل های یادگیری ماشین در سنجش از دور

در حوزه سنجش از دور، استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های سنجش از دور از اهمیت بسیاری برخوردار است. این مدل‌ها، با قابلیت‌ها و الگوریتم‌های خاص خود، امکان تشخیص الگوها، تبیین و پیش‌بینی اطلاعات مفید در داده‌های حاصل از تصاویر ماهواره‌ای و دیگر منابع سنجش از دور را فراهم می‌کنند. از جمله این مدل‌ها می‌توان به Convolutional Neural Networks (CNN)، Recurrent Neural Networks (RNN)، Autoencoder Neural Networks، Generative Adversarial Networks (GAN)، Graph Neural Networks (GNN) و سایر مدل‌های یادگیری ماشین اشاره کرد که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند.

Convolutional Neural Networks (CNNs): این مدل‌ها به طور گسترده در تصویربرداری مورد استفاده قرار می‌گیرند و برای تشخیص الگوها و ویژگی‌های تصویری، به ویژه در تصویربرداری ماهواره‌ای، بسیار موثر هستند.
Recurrent Neural Networks (RNNs): این مدل‌ها برای مدل‌سازی داده‌های دنباله‌ای مانند داده‌های زمانی و مکانی استفاده می‌شوند، که می‌توانند برای پردازش داده‌های سنجش از دور با الگوهای زمانی مورد استفاده قرار گیرند.
Long Short-Term Memory (LSTM): این یک نوع خاص از مدل‌های RNN است که برای مدل‌سازی دقیق داده‌های دنباله‌ای با توجه به اطلاعات زمانی بلندمدت و کوتاه‌مدت مناسب است. این مدل معمولاً برای پیش‌بینی و پردازش داده‌های سنجش از دور مورد استفاده قرار می‌گیرد.
Support Vector Machines (SVMs): این یک الگوریتم یادگیری ماشین معروف است که به طور گسترده در تشخیص الگوها و دسته‌بندی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله داده‌های سنجش از دور.
Random Forest: این یک روش مبتنی بر انبوهی از درخت‌های تصمیم است که در دسته‌بندی و پیش‌بینی داده‌ها کاربرد دارد و می‌تواند برای پردازش داده‌های سنجش از دور به کار رود.

این شبکه‌ها برای تشخیص الگوها و ویژگی‌های تصویری در داده‌های سنجش از دور استفاده می‌شوند. با استفاده از لایه‌های کانولوشن و پولینگ، این شبکه‌ها قادر به استخراج ویژگی‌های مهم از تصاویر هستند.
Recurrent Neural Networks (RNNs): این شبکه‌ها برای مدل‌سازی داده‌های دنباله‌ای مانند داده‌های زمانی و مکانی مورد استفاده قرار می‌گیرند. آنها اطلاعات پیشین را در حافظه خود نگه می‌دارند و به این ترتیب می‌توانند به طور کارآمدی با داده‌های زمانی وابسته مانند تصاویر ماهواره‌ای کار کنند.
Autoencoder Neural Networks: این شبکه‌ها برای کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده‌ها استفاده می‌شوند. آنها با استفاده از یک ساختار توزیع‌شناسایی، داده‌های ورودی را به یک فضای نهان که کوچکتر است تبدیل می‌کنند و سپس داده‌ها را بازسازی می‌کنند.
Generative Adversarial Networks (GANs): این شبکه‌ها دو بخش تولیدکننده و تمییزدهنده دارند که با هم به طور متقابل رقابت می‌کنند. تولیدکننده سعی می‌کند داده‌های مصنوعی تولید کند که تماماً مشابه با داده‌های واقعی باشند، در حالی که تمییزدهنده سعی می‌کند بین داده‌های واقعی و مصنوعی تشخیص دهد.
Graph Neural Networks (GNNs): این شبکه‌ها برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌هایی که به صورت گراف هستند مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند داده‌های مکانی و مکان‌محور. آنها قادر به بررسی ارتباطات بین اجزای مختلف داده‌ها هستند و اطلاعات مهم را از آنها استخراج می‌کنند.

جمع بندی

در این مقاله، به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حوزه سنجش از دور پرداخته شد. ابتدا، مفاهیم اساسی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مورد بررسی قرار گرفت و سپس به توضیح کاربردهای آنها در سنجش از دور پرداخته شد. کاربردهای این دو روش شامل تشخیص الگوها، پیش‌بینی و پیش‌گیری از فاجعه‌ها، کشف منابع طبیعی، طبقه‌بندی تصاویر زمین و تحلیل تغییرات در زمان می‌باشد.

با پیشرفت فناوری‌های ماهواره‌ای و سنسورهای دوربین، همچنین افزایش قدرت محاسباتی و استفاده گسترده از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، تحلیل داده‌های سنجش از دور به یک سطح جدید از دقت و کارایی دست یافته است. این پیشرفت‌ها باعث شده است که امکان تحلیل دقیق‌تر و پیش‌بینی‌های موثرتر در زمینه‌های مختلفی از مانیتورینگ محیط زیست تا برنامه‌ریزی شهری ممکن شود.

با این وجود، همچنان چالش‌ها و محدودیت‌هایی در استفاده از یادگیری ماشین در سنجش از دور وجود دارد، از جمله محدودیت در دسترسی به داده‌های کیفیت بالا، نیاز به داده‌های برچسب‌خورده، و پیچیدگی محیط زیستی. به همین دلیل، مطالعات و تحقیقات بیشتری برای حل این چالش‌ها و بهبود کارایی مدل‌های یادگیری ماشین در زمینه سنجش از دور ضروری است.