Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Việc cập nhật tự động và liên tục cùng với dự báo sự thay đổi lớp phủ thực vật là tiền đề quan trọng giúp xác định các giải pháp quy hoạch, quản lý sử dụng hợp lý tài nguyên. Nghiên cứu này đã thực hiện phân loại tự động các lớp phủ thực vật khác nhau sử dụng ảnh viễn thám Landsat giai đoạn từ 1988...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Lê Minh Ngọc, Nguyễn Hoàng Anh
Format: Article
Language:Vietnamese
Published: Can Tho University Publisher 2025-04-01
Series:Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
Subjects:
Online Access:https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/6529
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1850199739544371200
author Lê Minh Ngọc
Nguyễn Hoàng Anh
author_facet Lê Minh Ngọc
Nguyễn Hoàng Anh
author_sort Lê Minh Ngọc
collection DOAJ
description Việc cập nhật tự động và liên tục cùng với dự báo sự thay đổi lớp phủ thực vật là tiền đề quan trọng giúp xác định các giải pháp quy hoạch, quản lý sử dụng hợp lý tài nguyên. Nghiên cứu này đã thực hiện phân loại tự động các lớp phủ thực vật khác nhau sử dụng ảnh viễn thám Landsat giai đoạn từ 1988 đến 2024 tại đới bờ tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Giải thuật Rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF) trên nền tảng Google Earth Engine (GEE) đã được áp dụng để phân loại các đối tượng thực phủ. Tiếp đến, mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model - HMM) và mạng Bayes (Bayesian network) được sử dụng để dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật trong tương lai (đến 2030). Kết quả phân loại và dự báo lớp phủ thực vật với độ chính xác cao (trên 87%) đã cho thấy tính ưu việt của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong trích xuất tự động các đối tượng thực phủ, hỗ trợ công tác theo dõi và ra quyết định lập kế hoạch cho các hoạt động quản lí tài nguyên và hệ sinh thái.
format Article
id doaj-art-752ff4f71283402799bf1aa1fafb78ee
institution OA Journals
issn 1859-2333
2815-5599
language Vietnamese
publishDate 2025-04-01
publisher Can Tho University Publisher
record_format Article
series Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
spelling doaj-art-752ff4f71283402799bf1aa1fafb78ee2025-08-20T02:12:33ZvieCan Tho University PublisherTạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ1859-23332815-55992025-04-0161210.22144/ctujos.2025.032Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu Lê Minh Ngọc0Nguyễn Hoàng Anh1Khoa Môi Trường & Tài Nguyên - Trường ĐH Bách Khoa TP.HCMKhoa Môi Trường & Tài Nguyên - Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM Việc cập nhật tự động và liên tục cùng với dự báo sự thay đổi lớp phủ thực vật là tiền đề quan trọng giúp xác định các giải pháp quy hoạch, quản lý sử dụng hợp lý tài nguyên. Nghiên cứu này đã thực hiện phân loại tự động các lớp phủ thực vật khác nhau sử dụng ảnh viễn thám Landsat giai đoạn từ 1988 đến 2024 tại đới bờ tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Giải thuật Rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF) trên nền tảng Google Earth Engine (GEE) đã được áp dụng để phân loại các đối tượng thực phủ. Tiếp đến, mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model - HMM) và mạng Bayes (Bayesian network) được sử dụng để dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật trong tương lai (đến 2030). Kết quả phân loại và dự báo lớp phủ thực vật với độ chính xác cao (trên 87%) đã cho thấy tính ưu việt của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong trích xuất tự động các đối tượng thực phủ, hỗ trợ công tác theo dõi và ra quyết định lập kế hoạch cho các hoạt động quản lí tài nguyên và hệ sinh thái. https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/6529Bayesian Network, Google Earth Engine (GEE), Hidden Markov Model (HMM), lớp phủ thực vật, Random forest
spellingShingle Lê Minh Ngọc
Nguyễn Hoàng Anh
Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
Bayesian Network, Google Earth Engine (GEE), Hidden Markov Model (HMM), lớp phủ thực vật, Random forest
title Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
title_full Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
title_fullStr Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
title_full_unstemmed Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
title_short Ứng dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo phân loại và dự báo sự phân bố lớp phủ thực vật sử dụng ảnh landsat – vùng nghiên cứu tại đới ven bờ của tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
title_sort ung dung giai thuat tri tue nhan tao phan loai va du bao su phan bo lop phu thuc vat su dung anh landsat vung nghien cuu tai doi ven bo cua tinh ba ria vung tau
topic Bayesian Network, Google Earth Engine (GEE), Hidden Markov Model (HMM), lớp phủ thực vật, Random forest
url https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/6529
work_keys_str_mv AT leminhngoc ungdunggiaithuattrituenhantaophanloaivadubaosuphanbolopphuthucvatsudunganhlandsatvungnghiencuutaiđoivenbocuatinhbariavungtau
AT nguyenhoanganh ungdunggiaithuattrituenhantaophanloaivadubaosuphanbolopphuthucvatsudunganhlandsatvungnghiencuutaiđoivenbocuatinhbariavungtau