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 đánh giá mức độ sẵn sàng với cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 trong lĩnh vực ICT
Nghiên cứu cơ chế ức chế sự tạo sợi amyloid của tinh chất trà xanh (EGCG)
Báo cáo khoa học kết quả nghiên cứu hệ thống công cụ và máy móc nông nghiệp để sản xuất ngô
Nghiên cứu thiết kế chế tạo và ứng dụng robot công nghiệp 6 bậc tự do
Chuyển giao công nghệ nano và sóng siêu âm nuôi thử nghiệm tôm thẻ chân trắng trên ao đất tại xã Thạch Bàn huyện Thạch Hà
Xây dựng hệ phần mềm xử lý số liệu thuỷ văn vùng sông ảnh hưởng thuỷ triều HYDTID10
Nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển cân bằng cho các khối nổi
Nghiên cứu xây dựng nội dung quy trình thanh tra giải quyết khiếu nại tố cáo trong ngành thống kê
Nghiên cứu xác định đột biến một số gen liên quan đến bệnh Parkinson ở người Việt Nam
Thiết lập và đánh giá chất lượng ngân hàng tế bào Vero dùng trong kiểm định Vắc xin Sinh phẩm Y tế

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 17,223,817

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