- L’uso di tecniche di intelligenza artificiale per l’analisi delle immagini satellitari è in costante aumento. Queste tecnologie permettono di automatizzare e scalare l’analisi di grandi volumi di dati non strutturati, rendendo possibile riconoscere e gestire elementi specifici nelle immagini satellitari in modo efficiente.
- La quantità di dati e immagini satellitari disponibili è in crescita, con costi in diminuzione. Programmi come Copernicus forniscono dati gratuiti e di alta qualità, utili per una vasta gamma di applicazioni, dalla ricerca scientifica alla gestione ambientale. Le tecnologie di AI permettono di elaborare questi dati per ottenere informazioni preziose in vari settori come l’agricoltura, la sicurezza e l’urbanistica.
- Le reti neurali convoluzionali e altre tecniche di machine learning sono fondamentali per l’analisi delle immagini satellitari, permettendo di riconoscere oggetti e pattern anche in condizioni non standard. Le infrastrutture cloud sono spesso utilizzate per gestire e analizzare grandi quantità di dati satellitari, offrendo un ambiente flessibile e scalabile per la ricerca e lo sviluppo di prototipi. Tuttavia, per la produzione, è necessaria un’analisi più approfondita per ottimizzare i costi e le prestazioni.
Machine learning
L’elaborazione tramite AI delle immagini satellitari
Come le tecniche di machine learning possono elaborare la grande mole di dati (per volume, varietà e velocità) come le immagini e i dati satellitari, in maniera efficace ed efficiente generando valore
Pubblicato il 1 nov 2022
Gianfranco Barone
Machine learning researcher presso TopNetwork spa
