AI – Trí Tuệ Nhân Tạo,  cụ thể hơn là Machine Learning nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong Viễn thám

Trong vài năm qua, các cơ quan vũ trụ đã triển khai một số lượng lớn các vệ tinh lên quỹ đạo Trái Đất. Do một lượng lớn thông tin từ các vệ tinh ảnh viễn thám cung cấp, người sử dụng có điều kiện tiếp cận với nhiều loại dữ liệu ảnh vệ tinh viễn thám khác nhau, từ quang học đến radar, từ đơn phổ đến đa phổ, từ thương mại đến miễn phí.

Tuy nhiên, để làm cho việc xử lý hình ảnh vệ tinh ảnh viễn thám hiệu quả hơn,việc phát triển các phương pháp phân tích hoàn toàn tự động là rất quan trọng. Machine Learning cung cấp tiềm năng để phân loại hình ảnh không gian hiệu quả hơn và nhanh hơn.

Machine Learning bao gồm nhiều thuật toán như Artificial Neutral Network, Support Vector Machine, Self Organizing Maps  và Decision Tree. Các thuật toán này có khả năng xử lý dữ liệu có tính chiều cao và thành lập các lớp có các đặc điểm phức tạp. Trong vài năm qua, Machine Learning đã trở thành một trọng tâm và hướng phát triển chính của viễn thám.

Các giải pháp dựa trên Machine Learning để phát triển công nghệ viễn thám

Machine Learning tập trung vào việc tự động trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng các phương pháp tính toán và thống kê. Dưới đây là một số ví dụ về các giải pháp dựa trên Machine Learning mà đã được phát triển thành công cho ngành viễn thám.

Tự động phát hiện các tòa nhà của ứng dụng ảnh viễn thám

Tự động phát hiện các tuyến đường

Nguồn Geolink tổng hợp từ Machine Learning, Wikipedia