Quiz dotyczący sztucznej inteligencji w analizie obrazów satelitarnych

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. What can AI help analysts do with large collections of satellite images?
   • Find patterns and changes across imagery for human interpretation
   • Replace all field observations with certain diagnoses
   • Guarantee that every land-cover label is correct
   • Create satellite observations where no sensor data exist
2. Do czego służy „wykrywanie zmian” w analizie satelitarnej?
   • Liczy satelity na orbicie
   • Porównuje obrazy tego samego miejsca w czasie, aby wskazać znaczące różnice
   • Zmienia kolor satelity
   • Wykrywa wystrzeliwanie nowych satelitów
3. Dlaczego radar z syntetyczną aperturą (SAR) jest szczególnie cenny?
   • Działa tylko w słoneczne dni
   • Robi kolorowe zdjęcia turystom
   • Potrafi widzieć przez chmury i działać w nocy
   • Zastępuje potrzebę jakiejkolwiek sztucznej inteligencji
4. What does the USGS describe NDVI as measuring?
   • A complete diagnosis of plant health
   • The amount of rainfall in a watershed
   • The concentration of minerals in soil
   • The contrast between near-infrared and red reflectance used as a vegetation index
5. Co to jest „segmentacja semantyczna” w analizie obrazu?
   • Etykietowanie każdego piksela według jego klasy, np. woda, droga lub las
   • Usuwanie części obrazu
   • Kompresja obrazu do mniejszego pliku
   • Tłumaczenie podpisów obrazów na inne języki
6. What PlanetScope coverage did Planet document for its Dove fleet?
   • Continuous video of every location
   • Near-daily multispectral coverage over landmasses
   • Daily imagery of every ocean depth
   • A guaranteed clear image of every land parcel each day
7. Why are large satellite scenes often divided into smaller image tiles before model processing?
   • It turns radar data into visible-light photographs
   • It guarantees every tile shows a different land-cover class
   • Tiling makes a very large scene manageable for computation and localized analysis
   • It removes the need to align images from different dates
8. What can combining multiple spectral or radar bands help an analyst infer beyond visible color?
   • The exact identity of every person on the ground
   • The satellite's remaining fuel
   • A guaranteed forecast of next year's weather
   • Properties such as vegetation condition, soil moisture, or flooding