Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  17,138,155
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

105.08-2019.319

2023-52-1192/NS-KQNC

Nghiên cứu xây dựng bản đồ đánh giá rủi ro lũ lụt cho tỉnh Quảng Bình sử dụng các mô hình học máy và học sâu kết hợp với các phương pháp phân tích ra quyết định đa tiêu chí

Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Quốc gia

TS. Lưu Thị Diệu Chinh

TS. Nguyễn Công Thành, TS. Lê Ngọc Thạch, TS. Nguyễn Hoàng Việt, TS. Phạm Thái Bình, ThS. Hà Đình Phương, ThS. Trần Văn Phong

Trắc địa học và bản đồ học

01/04/2020

01/04/2023

2023

Hà Nội

12 tr. + Phụ lục

Xây dựng công cụ đánh giá rủi ro lũ lụt cho tỉnh Quảng Bình sử dụng các kỹ thuật học máy và học sâu kết hợp với các phương pháp phân tích ra quyết định đa tiêu chí. Các kỹ thuật học máy và học sâu là các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo tiên tiến đã được áp dụng hiệu quả trong đánh giá và dự báo tai biến thiên nhiên. Các số liệu lũ lịch sử, thủy văn, mưa, thạch học, địa hình, địa mạo, phân loại sử dụng đất, và các số liệu thông kê về dân số, kinh tế xã hội được thu thập và phân tích, mô hình hóa sử dụng kỹ thuật học máy và học sâu kết hợp với các công cụ đánh giá đa tiêu chí sau đó tích hợp cùng các công cụ GIS để xây dựng bản đồ đánh giá rủi ro lũ lụt tại khu vực nghiên cứu.

 

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

22842