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우리 주변의 토지 유형은 대규모 카지노이 어떻게 전개되는지에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 홍수는 시골 지역과 도시 지역에서 다르게 이동할 수 있습니다. 하지만 위성 영상 데이터만으로는 해석이 어렵기 때문에 토지 유형을 정확하게 파악하기가 어렵습니다.

Cockrell School of Engineering의 연구원들은 처음으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 다양한 유형의 카지노의 표면 거칠기를 매우 세밀하게 측정했습니다.  팀은 일반적인 광학 사진보다 더 신뢰할 수 있고 캡처하기 쉽지만 분석하기가 더 어려운 일종의 위성 이미지를 사용했습니다.

"카지노우가 육지에 접근할 때 카지노이 탁 트인 땅이나 황량한 땅 위로 훨씬 더 빠르고 더 멀리 이동할 것이라고 상상할 수 있습니다." 항공우주공학과 조교수인 Ann Chen 연구실의 대학원 연구원인 Ke Wang이 말했습니다. 공학 역학.

오늘날 카지노 유형에 관한 데이터의 주요 출처는 국립해양대기청에서 나옵니다. 하지만 해당 데이터는 5~6년마다 업데이트되기 때문에 시간이 지남에 따라 카지노가 어떻게 변하는지 명확하게 파악하기가 어렵습니다.

실험을 위해 팀은 공개적으로 사용 가능한 합성 개구 레이더(SAR), 일본 위성에서 촬영한 이미지를 분석했습니다. SAR 이미지는 밤이나 구름이 있을 때 제한될 수 있는 태양 빛에 의존하지 않고 레이더 신호를 사용하여 적극적으로 지상을 조명한다는 점에서 다른 위성의 강력한 카메라와 다릅니다.

표준 물리 기반 모델은 이러한 유형의 이미지를 정확하게 분석하는 데 어려움을 겪었습니다. 하지만 팀의 머신러닝 알고리즘은 카지노 해일 모델링에 해당 정보를 사용할 수 있을 만큼 토지 거칠기 데이터에 대한 충분히 명확한 그림을 생성할 수 있었습니다.

공개적으로 사용 가능한 위성 이미지를 사용하여 알고리즘은 위성 데이터의 지형 및 밝기와 같은 특성을 분석하여 다양한 유형의 토지를 자동으로 분류합니다. 이 연구는 주로 뉴올리언스와 휴스턴 주변 걸프만 연안 지역에 초점을 맞췄습니다. 이 지역에서는 급격한 토지 변화와 강한 카지노의 증가로 인해 이러한 주요 도시가 심각한 피해를 입을 위험이 더 큽니다.

팀은 항공우주 공학 및 엔지니어링 기계학과 교수 겸 학과장이자 Oden Institute의 전산 유압학 그룹 리더인 Clint Dawson과 협력하여 카지노 해일 모델에 데이터를 적용하고 있습니다.

"카지노 해일은 해안을 향해 물을 밀어내는 바람과 해일의 힘을 견딜 수 있는 해안의 능력 사이의 경쟁입니다."라고 Dawson은 말했습니다. “해안이 유연한 풀로 덮여 있을 때와 맹그로브와 같은 두꺼운 나무로 덮여 있을 때 카지노 해일의 큰 차이가 있습니다.

이 데이터는 의사결정자가 카지노의 영향을 둔화시키는 방법을 고려하는 데 도움이 될 수 있다고 에 발표된 논문의 수석 조사관인 Chen이 말했습니다.지구과학과 원격 탐사에 관한 IEEE 거래.예를 들어, 정책 입안자들은 허리케인 및 기타 잠재적으로 위험한 카지노으로부터 내륙 지역을 보호하기 위해 식물의 "녹색 벽"을 건설할 가능성에 대해 오랫동안 논의해 왔습니다. 이 정보는 취약한 지역을 보호하기 위해 녹색 벽을 배치할 가장 좋은 장소를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 연구는 주로 카지노 해일 모델에 초점을 맞추고 있지만 다른 응용 분야도 많이 있습니다. 이는 숲을 관찰하고 나무를 분류하여 잠재적인 목재 공급이 얼마나 존재하는지와 목재 수확이 미치는 영향을 이해하는 데 사용될 수 있습니다.

그러나 이를 위해서는 위성 데이터의 개선이 필요합니다. 연구원의 알고리즘은 카지노의 정확한 특성을 파악하기 위해 약 10개의 이미지가 필요합니다.

"현재 우리가 갖고 있는 우주 이미지 데이터는 10년 전보다 훨씬 더 많습니다"라고 Chen이 말했습니다. "향후 10년 동안 우리가 보유하게 될 데이터의 질과 양이 기하급수적으로 증가하는 시대가 될 것입니다."