Phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh

Bài viết này giới thiệu cách thành lập bản đồ lớp đất phủ khu vực Hà Nội năm 2020. Sử dụng phương pháp phân loại định hướng đối tượng dựa trên cảnh ảnh vệ tinh Landsat đã thành lập được tờ bản đồ lớp đất phủ năm 2020 của khu vực Hà Nội.

5p vibecca 01-10-2024 1 1   Download

Sự ra đời của các phương pháp học máy (các thuật toán phân loại, phân mảnh hay các thuật toán tối ưu hóa) hỗ trợ tự động hóa quá trình phân tích ảnh đã tạo tiền đề cho việc nâng cao độ chính xác trong theo dõi diễn biến sự thay đổi trên bề mặt trái đất. Nghiên cứu này sử dụng bộ dữ liệu mẫu EuroSat để huấn luyện một số biến thể mạng EfficientNet, ứng dụng cho phân loại lớp phủ mặt đất theo cảnh (scene-based classification).

7p gaupanda041 11-07-2024 1 0   Download

Trong bài viết, nhóm tác giả sử dụng ảnh vệ tinh WorldView-2 để thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ tỷ lệ trung bình khu vực bãi cạn ngoài biển. Phương pháp phân loại hiện trạng các lớp phủ trên ảnh WorldView-2 là phương pháp phân loại hướng đối tượng kết hợp với phương pháp phân loại có kiểm định SVM (Support Vector Machine).

12p viwalton 02-07-2024 3 2   Download

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) với thuật toán học máy (Machine Learning) Random Forest (RF) thực hiện phân loại, giám sát biến động các lớp phủ bề mặt tại khu vực Hà Nội giai đoạn 2013-2023. Các dữ liệu ảnh vệ tinh và các kết quả phân tích được thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây GEE và sử dụng ngôn ngữ lập trình Javascript.

11p viambani 18-06-2024 4 2   Download

Nghiên cứu này tiến hành khai thác dữ liệu ảnh vệ tinh trực tuyến trên nền tảng điện toán đám mây GEE, sử dụng ngôn ngữ JavaScript xây dựng chương trình tính toán và so sánh kết quả phân loại ảnh khi sử dụng các thuật toán Cart và RF tại khu vực quận Long Biên, Hà Nội.

3p visergey 02-04-2024 10 1   Download

Nghiên cứu này sử dụng thuật toán Random Forest, ảnh vệ tinh Landsat 8, Sentinel 1,2, dữ liệu mô hình số địa hình xây dựng mô hình phân loại ảnh viễn thám thành lập bản đồ phủ bề mặt theo khuyến cáo của AFOLU phục vụ kiểm kê khí nhà kính. Kết quả thử nghiệm phân loại ảnh viễn thám trên khu vực Tây Bắc và Tây Nam Bộ cho kết quả độ chính xác tổng thể đạt lần lượt 83% và 80.5%, phù hợp cho xây dựng bản đồ phủ bề mặt phục vụ kiểm kê khí nhà kính.

10p vikissinger 21-12-2023 12 6   Download

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là: (1) Phân loại đối tượng lớp phủ mặt đất ở tỉnh Quảng Bình; (2) Đánh giá tiềm năng của thuật toán Random Forest thông qua kết quả đánh giá độ chính xác; (3) So sánh hai hướng tiếp cận; từ đó lựa chọn hướng tối ưu trong phân loại lớp phủ ở tỉnh Quảng Bình khi sử dụng thêm các chỉ số phổ làm tăng lượng thông tin và khả năng nhận biết từng đối tượng đặc trưng; (4) Đánh giá tiềm năng của nền tảng Google Colab.

13p vishekhar 01-11-2023 9 3   Download

Nghiên cứu "Đánh giá độ chính xác của các phương pháp phân loại thảm phủ dựa trên ảnh Sentinel-2 và Landsat 9" nhằm so sánh kết quả phân loại thảm phủ tại địa bàn huyện Trảng Bom, tỉnh Đồng Nai năm 2022 dựa trên ảnh vệ tinh Sentinel-2 và Landsat 9 bằng phương pháp Object Based Image Analysis (OBIA) và Maximum Likelihood Classification (MLC).

10p kimphuong1130 28-09-2023 12 3   Download

Bài viết đánh giá độ chính xác của các mô hình phânloại lớpphủtừ ảnh vệ tinh quang học Landsat 8 (LS8) và Sentinel 2 (S2) trên Google EarthEngine(GEE). Giá trị phổ phản xạ mặt đất được sử dụng làm đầu vào cho mô hình học máy Classication And Regression Tree (CART) và Random Forest (RF) phục vụ phân loại 7 loại hình hiện trạng lớp phủ tỉnh Đắk Lắk năm 2021.

11p kimphuong17 01-08-2023 8 5   Download

Nghiên cứu này đánh giá độ chính xác của các mô hình phân loại lớp phủ từ ảnh vệ tinh quang học Landsat 8 (LS8) và Sentinel 2 (S2) trên Google EarthEngine (GEE). Giá trị phổ phản xạ mặt đất được sử dụng làm đầu vào cho mô hình học máy Classification And Regression Tree (CART) và Random Forest (RF) phục vụ phân loại 7 loại hình hiện trạng lớp phủ tỉnh Đắk Lắk năm 2021.

11p viannee 04-08-2023 9 6   Download

Bài viết trình bày ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh phục vụ theo dõi biến động sử dụng đất đô thị tại khu vực Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2013-2021. Kết quả của nghiên cứu đã cho thấy tốc độ suy giảm hàng năm lớp thực phủ thực vật, đất nông nghiệp là 0,91 % ngược lại, tốc độ tăng trung bình của các khu vực có nhà cửa, công trình xây dựng đạt tới 1,07 %.

8p viwmotors 02-12-2022 30 9   Download

Bài viết Chuyển đổi số, sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong phân loại lớp phủ sử dụng đất toàn cầu, khả năng ứng dụng tại Việt Nam xem xét khả năng ứng dụng của nguồn dữ liệu Dynamic world, ESA’s world cover 2020 và sản phẩm nghiên cứu tại Ba Vì, Hà Nội, Việt Nam. Kết quả nghiên cứu này cho rằng các sản phẩm trên có thể sử dụng cho một số lĩnh vực chuyên ngành tại Việt Nam.

7p viwmotors 02-12-2022 20 7   Download

Bài viết Xây dựng bản đồ bốc thoát hơi nước độ phân giải cao cho tỉnh Sóc Trăng từ ảnh viễn thám Sentinel trình bày xây dựng bản đồ bốc thoát hơi nước từ các loại thảm phủ trên địa bàn tỉnh Sóc Trăng bằng công nghệ viễn thám. Có bảy nhóm đối tượng thảm phủ khác nhau được phân loại dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2 và công nghệ Google Earth Engine.

10p visaleen 03-11-2022 13 3   Download

Bài viết Sử dụng tư liệu viễn thám và GIS thành lập bản đồ lớp phủ rừng tỷ lệ 1/10.000 giới thiệu kết quả nghiên cứu phân loại ảnh vệ tinh theo phương pháp cây quyết định dựa vào chỉ số NDVI. Cây quyết định được xây dựng trên cơ sở thiết lập hàm thuật toán trong phần mềm ENVI để phân các lớp đối tượng dựa vào ngưỡng chỉ số NDVI của từng lớp, và tiến hành thành bản đồ lớp phủ rừng tỷ lệ 1/10.000 thành lập từ ảnh vệ tinh đã được xử lý kết hợp với công nghệ GIS.

8p vimclaren 12-10-2022 13 4   Download

Bài viết Khai thác trực tuyến cơ sở dữ liệu ảnh vệ tinh, so sánh thuật toán học máy về phân loại lớp phủ trên nền Google Earth Engine tiến hành khai thác dữ liệu ảnh vệ tinh trực tuyến trên nền GEE, sử dụng ngôn ngữ JavaScript xây dựng chương trình tính toán và so sánh kết quả của việc sử dụng các thuật toán SVM, Cart và RF đối với khu vực nghiên cứu là huyện Ba Vì, thành phố Hà Nội.

9p vigeneralmotors 12-07-2022 14 2   Download

Mục đích bài báo này nhằm kiểm chứng độ chính xác của phương pháp tiếp cận hướng đối tượng trong phân loại ảnh độ phân giải cao. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này là ảnh vệ tinh SPOT5 lưu vực Suối Muội, Thuận Châu, Sơn La chụp năm 2010 với độ phân giải kênh toàn sắc đạt 2.5m, độ chính xác tốt với sai số tổng thể đạt 87.5%, và hệ số Kappa đạt 0.85.

7p viirenerosenfeld 26-05-2022 13 3   Download

Nghiên cứu sẽ trình bày Quy trình phân loại dựa trên giải pháp nâng cao độ chính xác của công tác phân loại ảnh dựa theo giá trị phổ thực và tỷ lệ thành phần đất, nước, thực vật. Mời các bạn tham khảo chi tiết nội dung bài viết này.

9p thebadguys 15-01-2022 16 1   Download

Đề tài xác định được bộ tiêu chí lựa chọn ảnh và phân loại lớp phủ CCNLN sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao trên cơ sở phân tích quan hệ giữa ĐKTN, nông lịch và điều kiện sinh thái CCNLN. Đưa ra xu hướng biến động lớp phủ (tập trung vào CCNLN và lớp phủ rừng) giai đoạn 2004 - 2016 khu vực huyện Bảo Lâm, tỉnh Lâm Đồng trên cơ sở sử dụng các mô hình phân tích hồi quy logistic.

167p capheviahe28 01-03-2021 37 8   Download

Nghiên cứu lớp phủ bằng tư liệu viễn thám quang học luôn gặp phải trở ngại: Đó là mây. Mây ngăn cản bức xạ từ mặt trời đến được bề mặt trái đất hoặc phản xạ từ vật thể trên bề mặt trái đất đến được bộ cảm trên vệ tinh tạo nên những vùng không có tín hiệu và không thể được sử dụng để nghiên cứu các đối tượng.

8p vivatican2711 06-02-2020 26 3   Download

Quan trắc sự mở rộng bề mặt không thấm sử dụng ảnh vệ tinh là phương pháp hiệu quả cho phạm vi rộng lớn và đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh SPOT-5 và Sentinel-2 thu được trong các năm 2002, 2009 và 2016 đã được sử dụng để phân loại thành bốn lớp phủ bề mặt bao gồm nước, thực vật, đất trống và bề mặt không thấm sử dụng thuật toán phân loại KNN (fuzzy K-Nearest Neighbors) trên phần mềm eCognition.

8p vivinci2711 20-08-2019 61 4   Download