Ci sono migliaia di satelliti per l’osservazione della Terra orbitanti in un dato momento. Storicamente, per usare uno di questi satelliti in una pipeline di apprendimento profondo, dovevi prima raccogliere milioni di immagini etichettate manualmente da questo sensore per addestrare un modello.

L’apprendimento auto-supervisionato ha permesso un pre-addestramento senza etichette, ma richiedeva comunque milioni di immagini specifiche del sensore, rendendo difficile l’uso di nuovi satelliti commerciali. TorchGeo 0.6 introduce modelli di fondazione multimodali, utilizzabili con immagini da qualsiasi satellite/sensore, anche quelli non esplicitamente addestrati.

Mentre GASSOL e Scala MAE supportano solo immagini RGB, DOFA supporta RGB, SAR, MSI e HSI con qualsiasi numero di bande spettrali, utilizzando un nuovo codificatore basato sulla lunghezza d’onda per mappare le lunghezze d’onda spettrali viste durante l’addestramento.

Microsoft ha rilasciato TorchGeo 0.6.0, un aggiornamento significativo per questo strumento progettato per facilitare l’uso dei dati geospaziali nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Questa versione introduce diverse funzionalità e miglioramenti che rendono più accessibile l’analisi di immagini satellitari e mappe.

Novità in TorchGeo 0.6.0

Accesso ai Dati GeospazialiTorchGeo 0.6.0 offre un accesso semplificato a numerosi set di dati geospaziali, tra cui:

  • Sentinel-2
  • PlanetScope

Questi set di dati sono fondamentali per applicazioni di monitoraggio ambientale e analisi territoriale.Strumenti di Preparazione dei DatiLa nuova versione include strumenti per la preparazione dei dati, come:

  • Ritaglio delle immagini
  • Ridimensionamento
  • Mascheramento delle nuvole

Questi strumenti sono essenziali per migliorare la qualità dei dati prima dell’addestramento dei modelli.Bilanciamento dei Set di DatiTorchGeo 0.6.0 introduce metodi intelligenti per bilanciare set di dati complessi, migliorando così l’addestramento dei modelli. Questo è particolarmente utile in scenari in cui i dati sono sbilanciati, come nelle attività di classificazione delle immagini.Modelli Pre-addestratiLa versione 0.6.0 include anche 27 nuovi modelli pre-addestrati per attività comuni, come:

  • Rilevamento di oggetti
  • Classificazione delle immagini

Questi modelli possono accelerare notevolmente il processo di sviluppo e implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale.Formazione DistribuitaTorchGeo supporta la formazione distribuita, consentendo l’esecuzione di modelli su più GPU. Questo è un grande vantaggio per gli esperti di intelligenza artificiale che lavorano con grandi volumi di dati geospaziali, poiché migliora l’efficienza e riduce i tempi di addestramento.

Impatti e Applicazioni

TorchGeo 0.6.0 rappresenta un importante passo avanti per chi utilizza l’intelligenza artificiale per affrontare sfide come:

  • Monitoraggio dei cambiamenti ambientali
  • Pianificazione urbana

Grazie alla sua integrazione con PyTorch, gli utenti possono facilmente implementare tecniche di deep learning per analizzare dati geospaziali, contribuendo a risolvere problemi complessi e a migliorare la sostenibilità ambientale.In sintesi, TorchGeo 0.6.0 offre una serie di strumenti e funzionalità che semplificano l’interazione con i dati geospaziali, rendendo più accessibile l’uso dell’intelligenza artificiale in questo campo.