Mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) trong phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng đất bằng ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu thực trạng và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động hội nhập quốc tế về khoa học và công nghệ
Điều tra khảo sát bức xạ trên địa bàn tỉnh Kon Tum
Khảo sát và mô hình hóa đặc tính ma sát động của cơ cấu chấp hành thủy khí
Phát huy vai trò cấp ủy và tổ chức đảng lãnh đạo đẩy mạnh thực hiện cải cách hành chính trong khối cơ quan dân chính đảng tỉnh Thái Nguyên
Nghiên cứu lựa chọn công nghệ và thiết bị để bảo quản và sơ chế một số nông lâm thuỷ hải sản
Tộc người với quốc gia - dân tộc trong phát triển ở Việt Nam hiện nay
Nghiên cứu cải tiến công nghệ và nâng cao chất lượng một số sản phẩm rau quả chế biến
Điều tra khảo sát lập bản đồ vỏ phong hóa vùng gò đồi núi thấp thuộc tả ngạn sông hồng của tỉnh Phú Thọ phục vụ cho việc bố trí cây trồng
Nghiên cứu xử lý nước thải và sản xuất phân bón từ bã thải dong riềng bằng phương pháp sinh học
Xây dựng phần mềm chuyên ngành thiết kế điện Phần II - Lập hồ sơ thiết kế đường dây tải điện trên máy tính Tập 2 Hồ sơ thiết kế kỹ thuật đường dây xử lý trên máy vi tính

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 17,727,548

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

105.99-2020.09

Số đăng ký KQ

2023-53-1723/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) trong phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng đất bằng ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái

Tổ chức chủ trì

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

Cơ quan chủ quản

Đại học Quốc gia Hà Nội

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

PGS. TS. Bùi Quang Thành⁽¹⁾

Cán bộ phối hợp

TS. Phạm Văn Mạnh, TS. Nguyễn Xuân Linh, TS. Nguyễn Quốc Huy, ThS. Phạm Vũ Đông

Lĩnh vực nghiên cứu

Người máy và điều khiển tự động

Thời gian bắt đầu

01/10/2020

Thời gian kết thúc

01/10/2023

Năm viết báo cáo

2023

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

Kinh phí

928 (triệu đồng)

Số trang

98 tr. + phụ lục

Tóm tắt

Nghiên cứu đặc điểm cấu trúc về mẫu dạng, đặc tính phổ các loại hình lớp phủ, sử dụng đất tại khu vực đô thị và ven đô từ ảnh vệ tinh và tư liệu từ máy bay không người lái (lấy ví dụ tại Hà Nội và Quảng Ninh). Nghiên cứu, đề xuất cấu trúc mô hình nơ-ron tích chập sâu mới (Deep Convolutional neural network), với mục đích nâng cao độ chính xác phân loại lớp phủ mặt đất/sử dụng đất (LULC) từ ảnh vệ tinh và dữ liệu từ thiết bị bay không người lái. Thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất/sử dụng đất (LULC) bằng mô hình nơ-ron tích chập tại khu vực nghiên cứu, phục vụ quản lý phát triển đô thị

Từ khoá

Mạng nơ-ron, Tích chập sâu, Phân loại, Lớp phủ mặt đất, Sử dụng đất, Ảnh vệ tinh, Dữ liệu, Thiết bị bay không người lái

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

23323