Webinar – Come analizzare grandi quantità di dati sonar con il machine learning in eCognition

Insieme al Norwegian Geological Survey and Lundin Norway AS, l’azienda TerraNor ha sviluppato delle routines per mappare e analizzare grandi set di dati da fotocamera e da sonar.

Nel webinar si discuterà come elaborare grandi set di dati sonar con soluzioni machine learning in eCognition Developer.

I dati derivati da sensori sonar sono batimetria e backscatter. Il sonar è molto simile al radar e i dati di input possono essere sonar sidescan o multibeam. Sulla base del sonar, si creano diversi derivati: pendenza, aspetto, indice di posizione batimetrica, asperità e rugosità. Il numero totale di livelli utilizzati nell’analisi può essere 20 o più. eCognition fornisce gli strumenti necessari per fondere questi complessi dataset e farli comunicare.

eCognition utilizza 3 passaggi per eseguire l’analisi:

  1. Creare e controllare i derivati da batimetria e backscatter
  2. Addestrare l’algoritmo di machine learning in base a campioni e dati di input
  3. Classificare sulla base dell’algoritmo e del dataset. La classificazione è definita dall’utente e si focalizza sulla geologia, ma può anche considerare la fauna.

Il webinar si terrà mercoledì 14 Marzo. Registrati