Belangrijkste afhaalrestaurants
- Satellieten sturen elke dag enorme hoeveelheden gegevens naar de aarde, maar het ontcijferen van de informatie kost geld en expertise.
- Onderzoekers hebben een nieuwe manier ontwikkeld om machine learning te gebruiken om satellietgegevens goedkoop en gemakkelijk te gebruiken.
- De satellietgegevens kunnen worden gebruikt om de gezondheid te verbeteren en gemeenschappen in ontwikkelingslanden te plannen.
Een nieuwe manier om machinaal leren te gebruiken om satellietbeelden te onderzoeken, zou mensen over de hele wereld kunnen helpen.
Er draaien meer dan 700 beeldsatellieten rond de aarde, maar alleen overheden en bedrijven met rijkdom en expertise hebben toegang tot de gegevens die ze produceren. Nu zeiden onderzoekers in een recent artikel dat ze een machinaal leersysteem hebben uitgevonden met behulp van goedkope, gebruiksvriendelijke technologie die onderzoekers en overheden over de hele wereld de analytische kracht van satellieten zou kunnen bieden.
"Om infrastructuur zoals wegen en bruggen te plannen of om voedselhulp te richten, moeten we weten waar mensen wonen en wat hun behoeften zijn ", vertelde Jonathan Proctor, een co-auteur van het artikel, aan Lifewire in een e-mailinterview. "Satellietbeelden en machine learning kunnen helpen bij het meten van sociaaleconomische omstandigheden op plaatsen waar andere metingen onvoldoende zijn."
Ogen in de lucht
De groeiende vloot van beeldsatellieten stra alt elke dag ongeveer 80 terabyte terug naar de aarde, volgens de onderzoekspaper. Maar vaak worden beeldsatellieten gebouwd om informatie vast te leggen over beperkte onderwerpen, zoals de toevoer van zoet water.
De gegevens komen niet aan als nette, geordende afbeeldingen, zoals snapshots. In plaats daarvan zijn het onbewerkte gegevens, een massa binaire informatie, en onderzoekers die toegang hebben tot de gegevens moeten weten wat ze zoeken.
Satellietbeelden en machine learning kunnen helpen bij het meten van sociaaleconomische omstandigheden op plaatsen waar andere metingen onvoldoende zijn.
Het opslaan van zoveel terabytes aan gegevens is kostbaar. Het distilleren van de gegevenslagen die in de afbeeldingen zijn ingebed, vereist extra rekenkracht en menselijke experts om het te ontcijferen.
Om deze problemen op te lossen, hebben onderzoekers van UC Berkeley MOSAIKS ontwikkeld, een afkorting voor Multi-Task Observation using Satellite Imagery & Kitchen Sinks. Het kan honderden variabelen analyseren die zijn ontleend aan satellietgegevens - van bodem- en watercondities tot huisvesting, gezondheid en armoede wereldwijd. De onderzoekspaper laat zien hoe MOSAIKS zou kunnen repliceren met minimale investeringen, dure rapporten opgesteld door het US Census Bureau.
"De combinatie van machine learning en teledetectie heeft de potentie om ons te helpen ecologische veranderingen te volgen, toekomstige infrastructuurontwikkelingen te plannen en in re altime te reageren op natuurrampen", vertelde Esther Rolf, een co-auteur van de krant. Lifewire in een e-mailinterview.
Hulp van Boven
Satellietgegevens zijn al de sleutel tot ontwikkelingsprojecten. De Braziliaanse regering gebruikt satellietgegevens voor ontwikkelingsprojecten in Amazonia, vertelde David Logsdon, de uitvoerend directeur van de Space Enterprise Council, die niet bij het onderzoek betrokken was, in een e-mailinterview aan Lifewire. In de VS zullen planners satellietgegevens gebruiken om het 21e-eeuwse gemoderniseerde netwerk van wegen, bruggen en havens te bouwen door verbinding te maken met IOT-sensoren.
"Verschillende ontwikkelingslanden combineren opkomende technologie (AI, automatisering, cloud, enz.) Met satellietgegevens om nationale infrastructuurprojecten te versnellen", voegde hij eraan toe.
"Satellietgegevens kunnen temperatuurmetingen omvatten die studies naar de opwarming van de aarde ondersteunen", vertelde Iain Goodridge, senior marketingdirecteur bij Spire Global, een bedrijf dat satellieten gebruikt om gegevens en analyses te leveren, in een e-mailinterview aan Lifewire. Bodemvochtmetingen kunnen helpen bij vroege waarschuwingen voor droogte en bosbranden, zelfs in afgelegen gebieden.
Dezelfde weergegevens die helpen bij het voorspellen van regen in de middag, kunnen ook helpen bij het identificeren van gemeenschappen met een risico op infectieziekten, zei Goodridge.
"Dat komt omdat omgevingscondities de transmissie kunnen beïnvloeden", voegde hij eraan toe. "Om rekening te houden met deze factoren, gebruiken epidemiologen soms weergegevens, zoals temperatuur, vochtigheid en ultraviolette index-in-modellen die voorspellen hoe ziekten zich verspreiden."
Satellietgegevens kunnen ook helpen bij het analyseren van weerpatronen en het risico op natuurrampen voor een regio bij het plannen van infrastructuur, van woonhuizen tot elektriciteitsnetwerken.
De recente uitvinding van MOSAIKS zou de voordelen van satellietgegevens voor meer mensen kunnen brengen.
"Over het algemeen staat het gebruik van remote sensing voorspellingen van economische resultaten om de publieke besluitvorming te informeren nog in de kinderschoenen", zei Proctor."De toenemende overvloed aan satellietbeelden en machine learning-algoritmen zal de komende jaren echter waarschijnlijk een groeispurt veroorzaken."
