Giúp vệ tinh "hiểu" cây trồng: Hé lộ bí mật của công nghệ phân đoạn ảnh siêu phổ mẫu nhỏ

Trong nông nghiệp hiện đại, công nghệ viễn thám đang dần thay đổi cách chúng ta nhận thức và quản lý đất đai. Đặc biệt, viễn thám siêu phổ giống như việc thổi một luồng sinh khí mới vào các vệ tinh."Khứu giác hóa học" Nó có thể nhận biết những khác biệt tinh tế giữa các loại cây trồng. So với các máy ảnh truyền thống chỉ có thể ghi lại màu đỏ, xanh lá cây và xanh dương, máy ảnh siêu phổ có thể ghi lại hàng trăm dải phổ liên tục, giúp "nhìn thấy" chính xác sự khác biệt giữa các loại cây trồng, đất đai và thậm chí cả sâu bệnh.

Tuy nhiên, việc ứng dụng rộng rãi công nghệ này trong nông nghiệp vẫn còn đối mặt với một thách thức lớn: thiếu mẫu được dán nhãn. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình để xác định thửa đất nào đang trồng ngô và thửa đất nào bị bệnh đòi hỏi một lượng lớn mẫu được dán nhãn thủ công, điều này vừa tốn thời gian vừa tốn kém. Đặc biệt ở các vùng nông thôn hẻo lánh hoặc các nước đang phát triển, việc thu thập đủ mẫu gần như là không thể.

Điều này đã dẫn đến sự ra đời của một công nghệ mới:Phân đoạn ảnh siêu phổ mẫu nhỏ Mục tiêu của nó là "đạt được nhiều hơn với ít hơn" - huấn luyện một mô hình có thể tự động xác định loại cây trồng hoặc khu vực bị sâu bệnh chỉ bằng một lượng dữ liệu được gắn nhãn rất nhỏ. Các nhà nghiên cứu đã thiết kế các mạng nơ-ron tương tự như "vỏ não thị giác", chẳng hạn như cấu trúc 3D-CNN, GCN và Transformer, bằng cách kết hợp thông tin không gian và quang phổ. Điều này cho phép mô hình hiểu được các đặc điểm quang phổ của pixel cũng như nhận dạng hình dạng và kết cấu của các vùng.

Ngoài ra, các nhà khoa học đã giới thiệu chiến lược "học chuyển giao", cho phép mô hình trước tiên "học kiến ​​thức cơ bản" từ dữ liệu viễn thám công khai, sau đó "tinh chỉnh" nó bằng cách sử dụng các mẫu nông nghiệp nhỏ để đạt được khả năng thích ứng nhanh chóng. Các nhà nghiên cứu khác đã thiết kế các phương pháp "tăng cường dữ liệu", cho phép mô hình "tự thực hành" bằng cách xoay và làm nhiễu dữ liệu.

Trong tương lai, công nghệ này sẽ giúp nông dân thu thập thông tin gần như thời gian thực về sức khỏe cây trồng, dự đoán năng suất và xác định các khu vực có vấn đề thông qua điện thoại di động hoặc máy bay không người lái. Nó sẽ nâng cao tính thông minh và độ chính xác của quản lý nông nghiệp và cung cấp các công cụ mới để đảm bảo an ninh lương thực.