위성 "D바카라 추천chi 2"

Nevrez Imamoglu의 최고 연구원, 바카라 커뮤니티의 지능형 플랫폼 연구 부서 (이하 "AIST"), Ali Caglayan, Tsutsumi Chiaki의 Kamiyama의 최고 연구원 인 Ali Caglayan의 지능형 플랫폼 연구 부서의 최고 연구원 (Tsutsumi Chiaki) "jaxa"라고 함),"D바카라 추천chi No 2"(Alos-2)장착합성 조리개 레이더 (SAR), SAR 국가 전문기본 모델건설되었습니다

이번에는 토지의 70%와 같은 일본 토지의 특성을 고려하여, 우리는 특정 토지 사용 및 토지 표지 유형에 대한 학습의 편견을 피하고 학습 데이터에 포함 된 토지 사용 및 토지 표지의 비율을 평등하게하기 위해 미리 학습에 사용될 포인트를 선택했습니다 PALSAR-2의 관찰 데이터는 전국을 포함하지만 이미지 패치로 선택한 지점을 포함하여 영역을 추출함으로써 다양한 토지 이용 및 토지 덮개를 반영하는 교육 데이터 세트를 개발했습니다 이 데이터 세트를 사용하는 대규모감독되지 않은 학습를 수행함으로써, 우리는 국가를 위해 특화된 SAR 데이터에 대한 기초 모델을 만들었습니다 전송 학습을 사용하여 토지 이용 및 토지 표지 추정 작업을 수행했을 때, 우리는 무작위로 생성 된 교육 데이터 세트를 사용하여 기본 모델을 사용한 결과와 기본 모델을 사용하지 않고 추정 결과를 사용한 결과와 비교하여 상당히 높은 정확도 추정 결과를 얻었으며, 동등한 데이터 세트를 사용하여 기본 모델이 고성능을 나타냈다는 것을 확인할 수있었습니다 처음에는 JAXA 및 바카라 추천ST를 포함한 연구원들이 기본 모델과 고 부가가치 제품을 사용할 것으로 예상되었지만,이 기본 모델을 활용함으로써 SAR 이미지가 SAR을 사용하는 더 많은 사람들에 의해 전문 지식이 필요한 SAR 이미지를 읽을 수있을 것으로 기대할 수 있습니다

이 결과는 바카라 추천 Research와 JAXA 사이의 "위성 데이터에 대한 바카라 추천 분석 방법의 연구 및 개발에 관한 계약"을 기반으로 구현되었습니다 이 연구 결과에 대한 자세한 내용은 78 번째 일본 원격 감지 협회 (Spring 2025) 학업 강의에서 발표 될 예정이며,이 강의는 6 월 4 일부터 6 월 5 일까지 2025 년 6 월 5 일까지 열릴 것입니다

SAR은 전자 레인지를 사용하는 원격 감지 기술 중 하나이며, 위성 및 항공기를 사용하여 합성 조리개 기술을 사용함으로써 고해상도 이미지는 낮과 밤의 관찰 데이터로 얻을 수 있습니다 그 중에서도 L- 밴드로 알려진 1-2GHz 주파수 대역의 전자 레인지는 공중의 수증기 및 식생에 고도로 투과성이므로 많은 숲이있는 일본과 같은 재난 발생시 상황을 이해하는 데 사용됩니다 Jaxa의 인공 위성 "D바카라 추천chi No 2"(ALOS-2)에는 L- 밴드 SAR 인 Palsar-2가 장착되어 있으며 날씨 나 낮과 밤의 영향을받지 않고 일본을 포함하여 전 세계적으로 계속 관찰됩니다

반면에 SAR의 사용을 더 넓은 필드로 확장하는 데 어려움이 있습니다 SAR 데이터를 읽는 데 전문가 지식이 필요하기 때문에 바카라 추천 기술이 미래에 도입되고 있지만 대규모 계산 및 대량의 데이터도 비용이 많이 들기 때문입니다 이 문제를 해결하기 위해 기초 모델을 도입 할 수 있습니다 기초 모델을 구축하려면 많은 양의 데이터와 대규모 계산이 필요하지만 일단 구축되면 학습이 거의없는 다양한 작업을 수행 할 수있는 바카라 추천 모델을 구축 할 수 있습니다

Jaxa의 인공 위성 "D바카라 추천chi 2", 특히 일본의 고해상도 관찰에서 얻은 풍부한 SAR 데이터가 장착 된 Palsar-2의 SAR 데이터에 대한 기본 모델은 없습니다 바카라 추천ST와 JAXA는 위성 데이터에 대한 바카라 추천 분석 방법의 연구 및 개발에 대한 계약에 서명했으며 바카라 추천ST가 소유 한 대규모 바카라 추천 클라우드 컴퓨팅 시스템 "ABCI"를 사용하여 Palsar-2 데이터의 대규모 계산을 수행했습니다

이러한 결과는 바카라 추천ST 정책 예산 프로젝트, "물리적 분야를 생성하기위한 바카라 추천 인프라 모델에 대한 연구 및 개발"을 기반으로 구현되었습니다 결과는 또한 "ABCI 30 가속 개발 사용"을 지원하여 바카라 추천ST 및 바카라 추천ST 솔루션이 제공 한 ABCI 30을 사용하여 구현되었습니다

Palsar-2 "D바카라 추천chi No 2"가 장착 된 Palsar-2는 3M과 같은 고해상도 모드에서 일본의 전체 토지를 철저히 관찰합니다 또한, 이러한 관찰은 지진 및 기타 요인으로 인한 지각 운동을 정기적으로 포착하기 위해 정기적으로 수행되며, 거의 전국의 거의 전체 데이터가 D바카라 추천chi No 2의 궤도에 따라 1 년에 약 4 번 업데이트됩니다이 연구의 결과는 이미지를 위해 개발되지 않은 학습 방법 중 하나입니다마스크 오토 인코더 (MAE)Mixmae를 사용하여 대규모 사전 학습을 수행했습니다 그리고 기초 모델은 국가를 관찰 한 풍부한 SAR 데이터로 구성되었습니다

SAR을 사용한 관찰에서, 무선 파는 센서에서 지구로 향하는 방사선이 조사되고, 표면이나 수면에서 반사되고 센서로 돌아온 무선 파의 강도가 측정되어 표면 및 수면의 상태를 관찰합니다 인간의 눈이 보이는 파장과 다르기 때문에 SAR 이미지는 날씨 위성 이미지에 익숙한 것과 매우 다르며 이미지를 읽으려면 전문 지식이 필요합니다 바카라 추천 ~ SAR 이미지의 적용은이 글을 읽는 데 도움이되도록 확장되고 있지만, 목적에 따라 처음부터 바카라 추천를 구축하는 것은 바카라 추천 학습에 필요한 데이터 준비 및 계산과 같은 비용 관련 도전입니다 기본 모델을 사용하면 기본 학습을 미리 완료함으로써 몇 가지 추가 학습 (이전 학습)으로 다양한 문제에 적응할 수 있습니다

기본 모델의 성능은 데이터의 양뿐만 아니라 데이터에 포함 된 다양한 정보에도 큰 영향을 미칩니다 예를 들어, 일본의 토지의 70%가 숲에서 덮여 있으며, 데이터가 무작위로 학습되면 지식이 숲으로 편향 될 것으로 예상됩니다 실제로 숲 외에도 도시 지역, 강 및 재배 지역을 포함하여 다양한 유형의 토지가 있습니다 따라서 우리는 또한 이미 획득하고 균등하게 지정된 산림, 도시 지역, 물 (강 및 호수) 및 경작 지역을 획득 한 국내 토지 이용 및 토지 덮개 데이터를 언급했습니다 학습을 위해 데이터를 사용하기 위해, 우리는 주로 지정된 지점에서 256 x 256 픽셀로 작은 이미지 (이미지 패치)를 잘라 내고 30 만 개가 넘는 연구 데이터를 준비했습니다 또한 SAR- 특이 적Speckle 소음반사 조건으로 인한 매우 강한 신호의 영향을 줄이기 위해 반사 된 무선 파동 강도가 매우 강한 영역의 영향을 무시하는 손실 기능을 고안했습니다 기초 모델은 생성 된 교육 데이터 세트와 고안 손실 기능으로 감독되지 않은 학습을 수행하여 구성되었습니다

기본 모델은 그대로 특정 목적을 충족시킬 수 없지만 목적에 맞는 소수의 데이터 세트로 전송 학습을 수행하여 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다 기본 모델의 성능을 평가하기 위해이 결과는 토지 이용 및 토지 덮개 추정을 가능하게하는 이전 학습이었습니다 (그림 2)

기본 모델을 사용할 때, 대규모로 SAR 데이터를 학습하는 데 유용한 정보가 미리 완료되었으며, SAR 데이터를 추출하는 데 도움이되는 정보가 추출되었으며, 정확도는 기본 모델을 사용하지 않고 토지 사용 및 토지 표지를 사용한 모델에 비해 10% 이상 증가한 것으로 나타났습니다

지금부터 우리는 우리가 구축 한 기초 모델에 중점을 둘 것이며, 재난 탐지 및 도시 변화 탐지와 같은 다양한 응용 프로그램을 적용하고 SAR 데이터의 실제 예를 축적하고 기초 모델의 성능을 평가할 것입니다 또한 지금까지 바카라 추천에서 얻은 정보를 이미지에서 인간이 이해하기 쉬운 언어 설명으로 변환하기가 어려웠지만 기본 모델을 사용하면 언어 및 이미지, 언어 및 사운드와 같은 다양한 유형의 정보와 쉽게 통합하여 SAR 데이터의 결과를 언어 및 오디오에서 설명 할 수 있습니다 또한 다른 언어 모델은 언어 적 설명을 이해하고 관찰이 다시 이루어져야하는지 여부와 같은 작업을 돕는 데 사용될 것으로 예상 될 수 있습니다 이를 통해 우리는 이전에 전문 지식이 필요한 SAR 데이터를 이해하고보다 직관적이고 빠르게 SAR의 사용을 더욱 확대하는 것을 목표로합니다

컨퍼런스 이름 : 일본 원격 감지 협회의 78 번째 학업 강의 (2025 년 봄)
제목 : ALOS2 단일 채널 SAR 이미지에서 자체 감독 사전 훈련 및 이미지 세분화 작업
저자 : Nevrez Imamoglu, Ali Caglayan, Toru Kouyama

D바카라 추천chi No 2 (Alos-2)

이것은 일반적으로 2014 년 Jaxa가 출시 한 Alos-2 위성으로 알려져 있으며 오늘날에도 여전히 운영 중입니다 센서는 합성 조리개 레이더 (SAR) 인 Palsar-2가 장착되어 있으며 10 년 이상 국내 및 국제적으로 전자 레인지 위성 이미지를 제공합니다 Palsar-2에 의해 사용되는 L 밴드는 약 24cm이며, 이는 전자 레인지 파장 밴드 내에서도 길고 공기 중의 수증기와 식생에 고도로 투과 할 수 있으므로 많은 숲이있는 일본의 재난 발생시 상황을 이해하는 데 유용합니다[참조로 돌아 가기]

합성 조리개 레이더 (SAR)

이것은 센서에서 무선 파 (전자 레인지)를 방출하는 관찰 장치이며,지면에서 반사 된 무선 파를 캡처하고 그 강도를 측정하고 합성 조리개라는 기술을 사용하여 이미지 해상도를 높입니다 전자 레인지는 구름을 전송하여 날씨, 낮이나 밤에 상관없이 이미지를 얻을 수 있습니다[참조로 돌아 가기]

기본 모델

감독되지 않은 또는 반 감독 된 학습을 사용하여 엄청난 양의 입력 데이터로 학습하는 대규모 인공 지능 모델 이를 구축하면 많은 양의 데이터와 대규모 계산이 필요하지만 일단 구축되면 IT를 기반으로 전송 학습을 통해 다양한 작업을 완료 할 수있는 바카라 추천 모델을 구축 할 수 있습니다 또한, 기초 모델을 구축하기 위해 수행 된 학습은 사전 학습이라고합니다[참조로 돌아 가기]

감독/감독 학습

입력 할 정보와 별도로 정답을 준비하고 학습 모델이 입력 데이터에서 가능한 한 정확하게 정답을 추정 (복제) 할 수 있다는 학습을 감독하는 학습이라고하며 정답을 준비하지 않고 입력 정보 만 사용하는 학습 방법을 미해상되는 학습이라고합니다 감독되지 않은 학습에서는 정답을 준비 할 필요가 없으며 일반적으로 학습 데이터를 준비하는 노력과 비용은 낮습니다[참조로 돌아 가기]

마스크 오토 인코더 (MAE)

이것은 많은 이미지에서 기초 모델을 구성하기 위해 제안 된 감독되지 않은 학습 방법 중 하나이며, 이미지의 의도적으로 누락 된 부분을 포함하고 바카라 추천 모델이 누락 된 부분을 포함하여 전체 이미지를 재현하는 작업을 포함하여 바카라 추천 모델을 학습하는 기술입니다 전체 이미지의 정보와 의미를 추정하는 높은 표현 능력을 얻을 수있는 것으로 알려져 있습니다[참조로 돌아 가기]

Mixmae

Mae는 전체 이미지를 재현하기 위해 일부 이미지를 놓치는 데 사용되었지만 Mixmae는 패치 워크처럼 두 개의 다른 이미지를 함께 붙여 넣고 각각 두 이미지를 바카라 추천 모델로 재현하는 데 사용되었습니다 이것은 두 이미지를 재현하여 학습을 진행하는 비 감독 학습 방법입니다 MAE보다보다 효율적인 표현 기술을 달성 할 수 있다고보고되었습니다[참조로 돌아 가기]

Speckle 소음

다양한 지표면 조건의 결과로, 신호를 합성 할 때, 위성이 움직일 때 신호 강도는 무작위로 변화하여 이미지에 나타나는 패턴으로 나타나는 노이즈를 나타냅니다 육안으로 가독성을 줄이는 데 영향을 미치며 바카라 추천 분석에도 영향을 미친다는 것이 확인되었습니다[참조로 돌아 가기]