Existem muitas técnicas, utilizando estatísticas ou inteligência artificial, que ajudam a classificar e identificar áreas em imagens de satélite. Isto inclui características de uso do solo, como espaços urbanos, terras agrícolas, florestas, etc. No entanto, a recriação de uma imagem e perspectiva ao nível do solo utilizando imagens de satélite só foi desenvolvida recentemente e é agora uma área activa de investigação.
Esse trabalho tem o potencial não apenas de classificar a terra com mais precisão, mas também de fornecer uma perspectiva ao nível do solo que indica como ela difere ou é semelhante a outras classes semelhantes. (Relacionado: Conversão de mapas históricos em imagens semelhantes a satélites)
Usando aprendizado de máquina para recriar visualizações do nível do solo a partir de imagens de satélite
Uma técnica pioneira desenvolvida para fornecer visualizações ao nível do solo a partir de imagens de satélite foi desenvolvida pela Universidade da Califórnia, Merced. Neste caso, redes adversárias geradoras condicionais (cGANs) foram criadas através do treinamento com conjuntos de imagens não apenas de visualizações de satélite de diferentes coberturas terrestres, mas também usando imagens terrestres para associar visualizações de satélite.
São imagens geolocalizadas que correspondem a uma área que pode ser vinculada a uma visão de satélite. O algoritmo utiliza um chamado “gerador” para criar imagens que são então avaliadas por um “discriminador” para determinar a adequação da visualização. Com o tempo, o gerador aprende qual conjunto de imagens de satélite reproduz melhor as vistas ao nível do solo.
As imagens geradas não são detalhadas, mas possuem características simples, como estradas, árvores, casas, etc., que são geradas automaticamente. No geral, a determinação da precisão do uso do solo usando esta técnica é de cerca de 73%, onde foi usada na área de Londres como teste.
A maioria dos trabalhos anteriores nesta área tentou fundir, em vez de gerar automaticamente novas imagens artificiais, visualizações ao nível do solo com imagens de satélite. Nesses casos, em vez de um algoritmo de aprendizagem, esses métodos usam técnicas de fusão e interpolação de imagens para recriar modelos e visualizações 3D que representam imagens aéreas e do nível do solo juntas para fornecer uma perspectiva mais completa. Essas técnicas não são reproduzíveis em áreas desconhecidas, como o trabalho da Universidade da Califórnia, Merced.
Abordagens de redes neurais convolucionais (CNN)
Em geral, apenas nos últimos anos houve avanços no campo da criação de imagens ao nível do solo e nas imagens de satélite usadas para criar tais visualizações. Outra técnica recente usa abordagens de rede neural convolucional (CNN) que prevê quais valores de pixel em imagens aéreas resultam em relação aos seus valores ao nível do solo.
Semelhante ao método cGANs, o aprendizado é feito usando uma combinação de visualizações no nível do solo e imagens de satélite. Tanto nas imagens aéreas quanto no nível do solo, a segmentação semântica é usada para atribuir o valor interpretativo à cena visualizada, que o gerador usa para ajudar a recriar a cena após o treinamento.
Da mesma forma, a geolocalização de imagens tiradas do solo é uma área relacionada onde determinar onde uma fotografia foi tirada numa imagem de satélite apresenta problemas semelhantes. Uma abordagem que poderia ajudar no problema de reconstrução de vistas ao nível do solo a partir de imagens aéreas é aplicar uma estimativa volumétrica de uma área que pode então ajudar a gerar ou pelo menos saber se uma determinada área é relevante na correspondência de uma vista ao nível do solo com aquela de um vista aérea.
Ao segmentar ambos os tipos de imagens usando volume, e não apenas forma, e depois comparar seus volumes, permite maior precisão na determinação de onde uma fotografia foi tirada se alguém tivesse apenas uma visão de satélite para comparar com uma fotografia ao nível do solo. Isso tem aplicação na geração de cenas no nível do solo porque poderia ser potencialmente usado para recriar mais cenas 3D, onde o 3D geralmente tem sido mais preciso na reprodução de recursos no nível do solo.
Embora, em geral, as taxas de precisão e a geração de visualizações no nível do solo ainda sejam complexas e limitadas, tem havido muitos avanços ultimamente. Os problemas são observados principalmente na geração de visualizações ao nível do solo mais detalhadas e precisas que podem descrever melhor a área. A resolução deste problema fará com que a classificação do uso da terra e outras áreas de aplicação sejam mais beneficiadas. Provavelmente veremos estas limitações resolvidas num futuro próximo, à medida que os cientistas se concentrarem mais nesta área.
 Para obter mais informações sobre como gerar tipos de cobertura do solo e visualizações do solo a partir de imagens de satélite, consulte: Deng, X., Zhu, Y., Newsam, S. 2018. Como é lá embaixo? Geração de visualizações densas no nível do solo e recursos de imagem a partir de imagens aéreas usando redes adversárias geradoras condicionais. Enviado para ACM SIGSPATIA. https://arxiv.org/pdf/1806.05129.pdf.
 Para obter mais informações sobre o desenvolvimento de imagens usando imagens terrestres e vistas aéreas, consulte: Frueh, C., & Zakhor, A. (2003). Construindo modelos de cidades 3D mesclando vistas terrestres e aéreas (Vol. 2, pp. II-562–569). Computação IEEE. Soc. https://doi.org/10.1109/CVPR.2003.1211517.
 Para obter mais informações sobre algoritmos CNN usados ​​para geração e previsão de cenas aéreas e ao nível do solo, consulte: Zhai, M., Bessinger, Z., Workman, S., & Jacobs, N. (2017). Previsão do layout da cena no nível do solo a partir de imagens aéreas (pp. 4132–4140). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.440.
 Para obter mais informações sobre medições volumétricas e precisão de geolocalização, consulte: Ozcanli, O. C., Dong, Y., & Mundy, J. L. (2016). Geolocalização usando representações volumétricas de imagens aéreas. Jornal Internacional de Visão Computacional, 116(3), 226–246. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0850-9.