NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ TỪ ẢNH VIỄN THÁM QUANG HỌC SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP

Tóm tắt

Với sự bùng nổ về dữ liệu và thông tin, các kỹ thuật phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng. Dữ liệu ảnh viễn thám có nhiều ưu điểm trong việc phân tích đặc điểm bề mặt trái đất do phạm vi phủ trùm rộng và thường xuyên được cập nhật. Tuy nhiên, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ viễn thám dẫn đến nguồn dữ liệu ảnh viễn thám gia tăng nhanh chóng. Điều này đòi hỏi phải có những công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán trên nguồn dữ liệu này. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang có bước phát triển nhanh chóng và là một trong những công cụ phân tích dữ liệu cực kỳ mạnh mẽ trong nhiều bài toán, trong đó có dữ liệu ảnh viễn thám. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày giải pháp và đưa ra mô hình ứng dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho bài toán phân loại ảnh viễn thám. Thực nghiệm phân loại lớp phủ cho thấy việc ứng dụng mô hình mạng nơ-ron tích chập có thể cho kết quả phân loại với độ chính xác trên 95%. Trong khi đó, mô hình RF chỉ cho kết quả với độ chính xác thấp hơn 90%. Kết quả này cho thấy tiềm năng ứng dụng các mô hình học sâu trong phân tích ảnh viễn thám rất lớn.