딥 러닝은 사람의 정확도와 동등하게 Maxar 위성 이미지에서 코끼리를 감지합니다.

새해의 첫 컨텐츠는 Maxar Technologies (맥사 테크놀로지) 이야기를 하려고 합니다. 저희 SPH는 맥사 테크놀로지의 한국 파트너사로써 센티미터급 정확도를 가진 위성 영상공급, 영상처리기술을 통한 분석솔루션과 클라우드 기반 다양한 아카이빙 정보와 솔루션을 한국 기업들에 제공하고 있습니다. 최근에 아크인베스트의 스타 투자자 캐시우드가 우주산업 상장지수펀드를 내놓겠다고 예고해서 맥사 테크놀로지도 덩달아 엄청난 주목을 받고 있습니다. 맥세 테크놀로지의 퀵 버드, 월드 뷰 위성으로 획득한 위성영상은 지구 전체 98% 커버리지와 과거부터 현재까지 5억평방km 이상을 서비스로 제공하고 있답니다.

편집자 주 :이 블로그 게시물은 2019 년 3 월에 게시 된 ” 새로운 야생 동물 조사 기술 : 위성 이미지 및 머신러닝을 사용하여 코끼리 탐지 및 모니터링 “에 대한 업데이트입니다.

아프리카 코끼리 (Loxodonta africana)의 개체수는 밀렵, 농작물 습격에 대한 보복 살인, 서식지 분열로 인해 지난 세기 동안 급감했습니다. 이 코끼리를 보호하려면 코끼리의 위치와 존재 수를 알아내는 정확한 모니터링이 중요합니다. 기존 방법은 오류가 발생하기 쉽습니다. 부정확 한 계수는 부족한 보전 자원을 잘못 할당하고 개체 추세를 오해하게합니다.

현재 사바나 환경에서 코끼리 개체 수에 대한 가장 일반적인 조사 기술은 유인 항공기의 항공 계수입니다. 그러나 항공 측량에 대한 관찰자는 지쳐서 시야가 좋지 않아 방해를 받거나 편견에 굴복 할 수 있습니다. 또한 항공 측량은 비용이 많이 들고 물류적으로 어려울 수 있습니다.

야생 동물 보호 연구 유닛 및 머신 러닝 연구 그룹의 옥스포드 대학 연구원으로서 우리는 Maxar의 WorldView-3 위성 이미지 및 딥 러닝 (TensorFlow API, Google Brain)을 사용하여 인간 감지 기능과 비슷한 정확도로 우주에서 코끼리를 감지했습니다. 이 방법은 또한 다양한 기존 문제를 해결합니다.

Maxar 위성 (위에 표시된 WorldView-3)은 단 몇 분 동안 한 번의 패스로 5,000km² 이상의 이미지를 수집 할 수 있으므로 이중 계산의 위험을 제거하고 짧은 간격으로 반복 조사를 할 수 있습니다. 이 눈에 잘 띄지 않는 기술은 지상이 필요하지 않으므로 동물이 방해받지 않으며 데이터 수집 중에 인간의 안전이 위험하지 않습니다. 이전에 접근 할 수 없었던 지역은 접근이 가능하며, 종종 보전 계획에 중요한 국경을 넘는 지역은 육상 허가를 얻기 위해 시간이 많이 소요되는 요구 사항없이 조사 할 수 있습니다.

우리는 딥 러닝을 활용하여 엄청난 양의 WorldView-3 데이터를 수작업으로 정렬하는 데 몇 달이 걸리던 대신 몇 시간 만에 처리했습니다. 딥 러닝 알고리즘은 오류, 거짓음성 및 거짓양성 가능성이 적은 일관된 결과를 생성합니다. 또한 모델을 체계적으로 개선하여 수정 될 수 있습니다.

이 방법을 개발하기 위해 남아프리카에서 1,000 마리 이상의 코끼리에 대한 커스터마이즈된 훈련 데이터 세트를 생성하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network)에 공급했습니다. 그런 다음 그 결과를 인간의 성과와 비교했습니다. 2019년 3월 블로그 게시물 에서 우리가 어떻게 훈련 데이터 집합을 생성하고, CNN을 훈련하는 방법을 설명했습니다.

이제 우리 작업의 결과를 공유하게되어 자랑스럽습니다. CNN은 인공위성 이미지에서 인간 감지 능력만큼 높은 정확도로 코끼리를 감지 할 수 있습니다. CNN 모델의 결과 (F2 점수로 알려짐)는 이기종 영역에서 0.78, 동질 영역에서 0.73이었으며, 이종 영역에서 평균 0.77 점, 균일 영역에서 0.80 점의 인간 탐지 능력 F2 점수를 받았습니다. 모델은 모델의 일반화 가능성을 보여주는 훈련 데이터 사이트에서 멀리 떨어진 곳에서 코끼리를 감지 할 수도 있습니다. 성인 코끼리에 대해서만 기계를 훈련 한 후에 송아지를 식별 할 수있을 것입니다.

왼쪽 이미지에서 모든 코끼리를 발견 할 수 있는지 확인한 다음 결과를 CNN이 찾은 결과와 비교하여 빨간색 및 녹색 상자로 강조 표시한 것입니다.

우리는 이것이 보존 목적에 기여하는 현대 기술의 힘을 입증한다고 믿습니다. 위성 원격 감지 및 딥 러닝 기술은 이 장엄한 포유류에게 더 안전한 삶을 약속합니다. 보존 기술은 여섯 번째 대량 멸종과 전 세계 생물 다양성의 곤경에 필요한 시급함을 수용 할 수있는 새로운 가능성의 세계를 열어주고 있습니다.

 

SPH는 Maxar Technologies, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.