Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 82 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung


Phát Hiện Mất Rừng Ven Biển Từ Ảnh Vệ Tinh Dựa Trên Mạng Nơ-ron

Tác giả: Trần Xuân Hòa

Lĩnh vực: Hệ Thống Thông Tin

Nội dung tài liệu:
Luận văn này nghiên cứu đề tài “Phát hiện mất rừng ven biển từ ảnh vệ tinh dựa trên mạng nơ-ron”. Biến đổi khí hậu (BĐKH) đang ngày càng phức tạp, gây ra nhiều tác động nghiêm trọng đến hệ sinh thái, đặc biệt là các khu vực ven biển. Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề của BĐKH. Rừng ven biển (RVB) đóng vai trò quan trọng trong việc phòng hộ, bảo vệ môi trường và sinh kế người dân. Tuy nhiên, diện tích RVB đang biến động nhanh chóng do nhiều yếu tố.
Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ cao, cụ thể là trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron, để giải quyết bài toán giám sát và phát hiện mất rừng. Luận văn đề xuất thử nghiệm một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) theo mô hình U-Net để phân loại ảnh vệ tinh, từ đó có thể tự động dự đoán diện tích rừng và phát hiện biến động rừng, đặc biệt là tình trạng mất rừng tại các khu vực ven biển. Phương pháp này nhằm nâng cao hiệu quả quản lý, bảo vệ tài nguyên rừng và ứng phó với biến đổi khí hậu.

Mục lục chi tiết:

  • MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
    • 1.1 Đặt vấn đề
    • 1.2 Tổng quan về rừng ven biển và biến động rừng ven biển.
      • 1.2.1 Rừng ven biển.
      • 1.2.2 Hiện trạng rừng ven biển Việt Nam.
      • 1.2.3 Nguyên nhân biến động rừng ven biển.
    • 1.3 Các nghiên cứu liên quan phát hiện biến động rừng từ ảnh vệ tinh.
      • 1.3.1 Khả năng khai thác ảnh vệ tinh phục vụ phát hiện biến động rừng.
      • 1.3.2 Một số kết quả nghiên cứu về phát hiện biến động rừng từ ảnh vệ tinh.
      • 1.3.3 Khó khăn và thách thức trong phát hiện biến động rừng từ ảnh vệ tinh.
    • 1.4 Ứng dụng mạng nơ-ron giải bài toán phát hiện mất rừng từ ảnh vệ tinh.
    • 1.5 Một số công nghệ liên quan.
      • 1.5.1 Viễn thám.
      • 1.5.2 Ảnh vệ tinh.
      • 1.5.3 Hệ thống thông tin địa lý.
      • 1.5.4 Điện toán đám mây
    • 1.6 Tổng kết chương 1
  • CHƯƠNG 2 PHÁT HIỆN MẤT RỪNG VEN BIỂN TỪ ẢNH VỆ TINH DỰA TRÊN MẠNG NƠ-RON
    • 2.1 Mạng nơ-ron.
    • 2.2 Mạng nơ-ron tích chập.
      • 2.2.1 Giới thiệu tổng quan.
      • 2.2.2 Các kiểu tầng.
      • 2.2.3 Các hàm kích hoạt thường sử dụng.
    • 2.3 Kiến trúc mạng U-Net.
      • 2.3.1 Hiểu về phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh.
      • 2.3.2 Giới thiệu U-Net.
      • 2.3.3 Kiến trúc mạng U-Net.
      • 2.3.4 Đặc điểm mạng U-Net.
    • 2.4 Phát hiện mất rừng từ ảnh vệ tinh dựa trên mạng U-Net.
      • 2.4.1 Mô tả bài toán.
      • 2.4.2 Quy trình thực hiện.
    • 2.5 Tổng kết chương 2
  • CHƯƠNG 3 THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
    • 3.1 Phần mềm và thư viện.
      • 3.1.1 Phần mềm.
      • 3.1.2 Thư viện.
    • 3.2 Chuẩn bị dữ liệu.
      • 3.2.1 Vị trí thử nghiệm.
      • 3.2.2 Dữ liệu ảnh Sentinel-2.
      • 3.2.3 Dữ liệu bản đồ hiện trạng rừng.
      • 3.2.4 Dữ liệu điểm mẫu.
    • 3.3 Cài đặt thực nghiệm.
      • 3.3.1 Cài đặt thư viên và thiết lập chung.
      • 3.3.2 Xây dựng các hàm xử lý.
      • 3.3.3 Thực thi mạng U-Net.
      • 3.3.4 Huấn luyện mô hình.
      • 3.3.5 Dự đoán.
    • 3.4 Kết quả thử nghiệm và đánh giá.
      • 3.4.1 Kết quả thử nghiệm phương pháp U-Net phát hiện biến động rừng.
      • 3.4.2 So sánh kết quả phát hiện biến động giữa phương pháp MCVA và U-Net.
      • 3.4.3 Đánh giá kết quả.
    • 3.5 Tổng kết chương 3
  • CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
    • 4.1 Những đóng góp của luận văn.
    • 4.2 Hướng phát triển.
  • KẾT LUẬN
  • DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO
  • PHỤ LỤC 1 DANH SÁCH CẢNH ẢNH SENTINEL-2 SỬ DỤNG HUẤN LUYỆN
  • PHỤ LỤC 2 HOẠT ĐỘNG ĐẦY ĐỦ CỦA CÁC LỚP TRONG MẠNG U-NET