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Beeindruckend: Algorithmus macht Satellitenbilder zu Bodenaufnahmen

Von John Woll am 11.07.2018 16:08 Uhr
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Zur Klassifizierung von Flächen sind Bodenaufnahmen aktuell noch unverzichtbar. Wissenschaftler haben mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen jetzt eine Methode entwickelt, aus Satellitenbildern Bodenaufnahmen zu erreichen. In Zukunft sollen diese mehr Details liefern als Aufnahmen, die vor Ort entstanden sind.

Aus dem Blick von Oben wird der Blick vom Boden

Maschinenlern-Algorithmen haben sich besonders bei der Bilderkennung als sehr effektiv erwiesen und können - entsprechendes Training vorausgesetzt - auf die zuverlässige Erkennung verschiedenster Strukturen angesetzt werden. Ein Team der University of California in Merced macht sich diese Eigenschaften jetzt zunutze, um Bilder zu erzeugen, die so nie aufgenommen wurden. Sie haben einem Algorithmus für maschinelles Lernen beigebracht, aus Satellitenaufnahmen eine neue Perspektive zu errechnen, die wirkt, als wäre sie vom Boden aufgenommen.

Forschung: Bodenaufnahmen aus Satellitenbildern

Die Forscher zeigen sich dabei in ihrer Arbeit durchaus stolz von den erreichten Ergebnissen: "Die Darstellung war bei der Klassifizierung zwischen urbanen und ländlichen Gebieten fast so effektiv wie Bodenaufnahmen", so das Team in dem Forschungspapier. Zwar liefere der Maschinenlern-Algorithmus bei der Berechnung der Bodenperspektive noch recht wenige Details im Vergleich mit echten Aufnahmen, bei Tests war in 73 Prozent der Fälle aber eine Erkennung der Nutzung des Gebiets eindeutig möglich.

Der Forschungsleiter Xueqing Deng hatte mit seinen Kollegen ein neuronales Netzwerk darauf trainiert, Bodenaufnahmen mit entsprechenden Satellitenbildern des Standorts zu assoziieren. Mit diesen Kriterien werden dann Bilder bewertet, die ein zweites neuronales Netzwerk aus Satellitenbildern errechnet. Durch den Abgleich dieser zwei Netzwerke kann der bilderzeugende Algorithmus dann langsam verbessert werden.

Forschung: Bodenaufnahmen aus Satellitenbildern

Praktischer Nutzen

Neben Erkenntnissen, die man zum Training von Maschinenlern-Algorithmen gewinnen konnte, hat die Forschungsarbeit auch praktischen Nutzen. Bisher sind Geographen bei der Klassifizierung von Land auf Bodenaufnahmen angewiesen, diese sind aber gerade im ländlichen Raum nicht immer ausreichend verfügbar. Statt aus unvollständigen Datenbanken Schlüsse ziehen zu müssen, könnten hier in Zukunft künstlich erzeugte Aufnahmen helfen. Wie die Forscher ehrgeizig formulieren, will man jetzt die Bilderzeugung so weit verbessern, dass diese mehr Details liefert als echte Bilder vom Boden.
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