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Worldview-3地物特征信息提取挑战赛

2017-07-18 10:39:44来源:本站原创 编辑:乌冬喵浏览:

现下,对地观测卫星拍下的地球表面影像已经彻彻底底地改变了我们了解地球的方式,我们通过这些影像去观察地球上人造地物和自然地物,监测它们的变化,及分析它们是如何受到天气、自然灾害等因素的影响。

从科学研究的角度来说,卫星影像的出现和普及使得植被、自然资源等得到比过去任何时候都更有效的监测,也直接改变和影响了在紧急情况下的资源调动办法和资源分配方式;对于国家安全防卫来说,通过卫星影像可以分析盟友或敌方的移动轨迹,可以了解战场,可以在全球范围内追踪资产转移等,可以获取到大量的战争情报,但这样对卫星影像的深入研究尚未成熟。

要如上文所说的通过卫星影像进行情报收集,从遥感专业角度来说也称为地物信息提取。假如不经过处理和地物特征提取,所有的卫星影像在原始状态下几乎都是无用的,就是一张大图片而已。地物信息提取主要指的是从影像中提取出道路、建筑物、植被、机场、医院,甚至敌军的弹药炸弹,目前主要可通过人为目视解译或采用仍有缺陷的半自动模型提取地物信息。为了快速得到更有效更完善的提取地物信息服务于国防的方法,英国国防科技实验室(下称Dstl)近期和世界上最大的大数据竞赛平台Kaggle合作,举办卫星影像地物特征自动化检测提取竞赛。

参赛者需要开发出一种自动检测并提取地物特征的算法或软件,从1公里乘以1公里的Worldview-3卫星影像中检测和提取出尽可能多的地物类型。这份卫星数据包括两种格式:3波段和16波段,3波段影像可合成传统的RGB自然彩色影像,而16波段因波长范围更宽,能捕获到更多的地物光谱信息,两者各有优势。这份数据中包含10种不同的地物:建筑物、其他人造构造物、道路、轨道(港口、污水管道、小路等)、树木、农作物、水道、积水、大型车辆和小型车辆。

这场竞赛吸引了超过5000个团队,收集到了大量的解决方案。Dstl表示,这次众包竞赛任务完成质量很高,这样与来自世界各地的数据研究者进行科学交流,能有效的帮助Dstl解决面临的许多问题。Dstl称,最终获胜的算法已经实现了最开始预定的目标,即已经找到了较好的自动提取地物信息的办法,后面这个算法将被用在英国国家防御和安全的应用程序中,用于快速准确的分析卫星影像数据。

小编不得不说,这样采用众包的方式汇集行业中最优秀的人士来解决现实世界中的挑战真的赞!类似进行大数据挖掘的竞赛还有很多,假如你感兴趣,不妨去Kaggle网站看看!

注:本文为本站小编根据airforce-technology网相关资讯翻译并综合整理而成。

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