PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG CHIẾT TÁCH LỚP PHỦ BỀ MẶT TẠI KHU VỰC CÔNG VIÊN ĐỊA CHẤT TOÀN CẦU NON NƯỚC CAO BẰNG DỰA TRÊN NỀN TẢNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Mạnh Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, 2020

Mô tả vật lý: tr.65

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 300708

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Dữ liệu lớp phủ bề mặt là dữ liệu quan trọng phục vụ cho việc quản lý và giám sát công viên địa chất. Trước đây việc chiết tách dữ liệu lớp phủ từ dữ liệu viễn thám được thực hiện bằng các phần mềm thương mại. Do giới hạn bởi phần cứng của máy tính và các thuật toán nên các phần mềm thương mại làm tăng thời gian và chi phí thành lập bản đồ. Sự xuất hiện của nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) vào năm 2010 mang lại bước đột phá trong phân tích và xử lý ảnh viễn thám đã khắc phục những nhược điểm đó. Vì vậy, trong bài báo này, công nghệ điện toán đám mây được nghiên cứu để xây dựng dữ liệu lớp phủ vào năm 2019 cho khu vực công viên địa chất toàn cầu Non Nước Cao Bằng. Kết quả phân loại cho ra dữ liệu 6 loại lớp phủ bao gồm: lúa, đất nông thôn, rừng sản xuất, rừng tự nhiên, lúa, nước và đất trồng khác. Độ chính xác phân loại khá tốt, độ chính xác tổng thể là 83,2%, hệ số Kappa là 0,78. Kết quả phân loại này hoàn toàn phục vụ tốt cho nhiệm vụ quản lý và giám sát tại khu vực công viên địa chất.Land cover is one of the most meaningful input factors for geopark management and monitoring. Previously, extracting of land cover data from remote sensing images has used commercial softwares. Due to the limitations of computer hardware and algorithms, commercial softwares increase the time and cost of mapping. The arrival of cloud computing platform Google Earth Engine (GEE) in 2010 has brought a breakthrough for analyzing and processing remote sensing images. Therefore, in this article, cloud computing technology is studied to build land covers in 2019 for Non Nuoc Cao Bang global geopark area. The classification results comprise 6 types of land covers, including: paddy, rural area, artificial forest, natural forest, water and other cultivated land. The classification accuracy is relatively high, overall accuracy is 83.2%, Kappa coefficient is 0.78. This classification results contribute significantly to the management and monitoring tasks in the geopark area.

1.

Tạo bộ sưu tập với mã QR