I. Tổng Quan Khoanh Vùng Ảnh Viễn Thám Mạng Học Sâu 55 ký tự
Công nghệ viễn thám ngày càng được ứng dụng rộng rãi, từ theo dõi biến đổi khí hậu đến phát hiện dầu loang. Do đó, xử lý và phân tích ảnh viễn thám đóng vai trò then chốt. Hiện có nhiều kỹ thuật xử lý ảnh, nhưng việc chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào mục đích sử dụng. Luận văn này tập trung vào các kỹ thuật xử lý, phân tích và khoanh vùng đối tượng trên ảnh viễn thám bằng mạng học sâu. Tài liệu này được chia thành 4 chương, bao gồm giới thiệu, cơ sở lý thuyết, áp dụng học sâu và thực nghiệm đánh giá.
1.1. Ảnh Viễn Thám Khái niệm Phân loại Ứng dụng Thực Tế
Ảnh viễn thám, hay ảnh vệ tinh, thể hiện các vật thể trên bề mặt trái đất, được thu nhận bởi các bộ cảm biến trên vệ tinh. Tùy theo vùng bước sóng, ảnh viễn thám được chia thành quang học, nhiệt và ra-đa. Dữ liệu ảnh viễn thám được dùng để quan trắc ô nhiễm, giám sát tài nguyên, môi trường, tìm kiếm cứu nạn, phòng chống thiên tai, quốc phòng, an ninh. "Công nghệ viễn thám đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong mọi mặt đời sống xã hội: theo dõi biến đổi khí hậu, biến đổi rừng, phát hiện và xử lý dầu loang trên biển..."
1.2. Bài Toán Khoanh Vùng Đối Tượng Trong Ảnh Viễn Thám Thách Thức
Bài toán khoanh vùng đối tượng ảnh viễn thám có nhiều thách thức. Dữ liệu hình ảnh thường bị mây che, bề mặt biển có nhiều sắc thái do sóng biển và ánh sáng thay đổi. Ngoài ra, thời tiết và các đối tượng khác như công trình xây dựng cũng gây khó khăn. Do đó, việc khoanh vùng tự động là một bài toán khó, đòi hỏi các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến, đặc biệt là sử dụng mạng học sâu.
II. Phân Đoạn Ảnh Giải Pháp Cho Khoanh Vùng Viễn Thám 56 ký tự
Phân đoạn ảnh là phân chia ảnh thành nhiều vùng khác nhau, có chung mục tiêu với phát hiện đối tượng nhưng yêu cầu độ chính xác cao hơn. Phân đoạn ảnh đòi hỏi gán nhãn đúng tới từng điểm ảnh, giúp hiểu sâu hơn về nội dung ảnh. Có hai dạng phân đoạn ảnh chính là phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn cá thể. Luận văn tập trung vào phân đoạn ngữ nghĩa để khoanh vùng đối tượng.
2.1. Phân Đoạn Ngữ Nghĩa và Phân Đoạn Cá Thể So Sánh Chi Tiết
Trong phân đoạn ngữ nghĩa, các vùng ảnh được phân đoạn theo các nhãn khác nhau, không phân biệt sự khác nhau giữa các đối tượng trong từng nhãn. Ngược lại, phân đoạn cá thể phân chia chi tiết đến từng đối tượng trong mỗi nhãn. Ví dụ, trong ảnh có nhiều người, phân đoạn ngữ nghĩa chỉ phân biệt điểm ảnh thuộc về người và điểm ảnh thuộc về nền, còn phân đoạn cá thể sẽ xác định từng điểm ảnh thuộc về người nào.
2.2. Ứng Dụng Của Phân Đoạn Ảnh Y Tế Giao Thông Nông Nghiệp...
Phân đoạn ảnh có nhiều ứng dụng thực tế. Trong y tế, nó giúp phân đoạn hình ảnh khối u trên ảnh x-quang. Trong giao thông, nó khoanh vùng các đối tượng và biển báo cho xe tự hành. Trong nông nghiệp, nó phân đoạn các vùng trên nông trường. Trong xử lý ảnh vệ tinh, nó phân đoạn các vùng để cảnh báo cháy rừng.
2.3. Các Thuật Toán Phân Đoạn Ảnh Từ Cổ Điển Đến Mạng Học Sâu
Các thuật toán phân đoạn ảnh bao gồm các phương pháp cổ điển và các phương pháp sử dụng mạng học sâu. Các phương pháp cổ điển bao gồm sử dụng bộ lọc theo ngưỡng nhị phân, hoặc sử dụng phân cụm (k-means, EM, mean shift). Tuy nhiên, các phương pháp sử dụng mạng học sâu đang trở nên phổ biến hơn vì hiệu quả cao hơn.
III. Mạng U Net Giải Pháp Học Sâu Cho Ảnh Viễn Thám 53 ký tự
Luận văn sử dụng mạng U-Net, một kiến trúc mạng học sâu phổ biến, để giải quyết bài toán khoanh vùng đối tượng trên ảnh viễn thám. Mạng U-Net có kiến trúc đối xứng, bao gồm một nhánh co và một nhánh giãn. Nhánh co trích xuất các đặc trưng từ ảnh, còn nhánh giãn phục hồi độ phân giải. Kết nối tắt giữa hai nhánh giúp truyền thông tin chi tiết.
3.1. Kiến Trúc Mạng U Net Ưu Điểm Vượt Trội Cho Phân Đoạn Ảnh
Mạng U-Net có kiến trúc đối xứng, bao gồm một nhánh co (encoding) và một nhánh giãn (decoding). Nhánh co trích xuất các đặc trưng từ ảnh bằng cách sử dụng các lớp tích chập và gộp. Nhánh giãn phục hồi độ phân giải bằng cách sử dụng các lớp giải tích chập và gộp ngược.
3.2. Kết Nối Tắt Skip Connection Tăng Cường Độ Chính Xác
Kết nối tắt (Skip Connection) là một phần quan trọng của kiến trúc mạng U-Net. Chúng kết nối các lớp tương ứng giữa nhánh co và nhánh giãn. Điều này giúp truyền thông tin chi tiết từ nhánh co sang nhánh giãn, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả phân đoạn ảnh.
3.3. Mô Hình Feature Pynamic Network FPN
Mô hình Feature Pynamic Network(FPN) được giới thiệu trong luận văn. FPN cho bài toán phân đoạn ảnh, Luồng hoạt động của FPN, Các nhánh mô hình từ dưới lên và từ trên xuống. Luồng dữ liệu giữa hai nhánh đi lên và đi xuống của FPN,Sử dụng Feature Pyramid Network cho bài toán phân đoạn ảnh.
IV. Thực Nghiệm Đánh Giá Hiệu Quả Khoanh Vùng Mạng Học Sâu 54 ký tự
Luận văn thực hiện thực nghiệm trên bộ dữ liệu Airbus Ship Detection Challenge để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy mạng U-Net đạt độ chính xác cao trong việc khoanh vùng tàu thuyền trên ảnh viễn thám. Tuy nhiên, mô hình gặp khó khăn với các tàu thuyền nhỏ và trong điều kiện thời tiết xấu. Việc sử dụng hàm mất mát kết hợp và nhánh phân loại phụ trợ giúp cải thiện kết quả.
4.1. Bộ Dữ Liệu Airbus Phân Tích Đặc Điểm Thống Kê Chi Tiết
Bộ dữ liệu Airbus Ship Detection Challenge chứa ảnh viễn thám chụp tàu thuyền trên biển. Bộ dữ liệu bao gồm ảnh có tàu thuyền và ảnh không có tàu thuyền. Phân tích đặc điểm và thống kê chi tiết bộ dữ liệu giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và lựa chọn phương pháp phù hợp.
4.2. Đánh Giá Độ Chính Xác Precision Recall Hệ Số Dice
Độ chính xác của mô hình được đánh giá bằng các chỉ số như Precision, Recall và hệ số Dice. Precision đo lường tỷ lệ các điểm ảnh được dự đoán là tàu thuyền thực sự là tàu thuyền. Recall đo lường tỷ lệ các điểm ảnh tàu thuyền thực tế được dự đoán đúng.
4.3. So Sánh Kết Quả U Net ResNet Các Phương Pháp Cải Tiến
So sánh kết quả giữa mạng U-Net, ResNet và các phương pháp cải tiến như sử dụng hàm mất mát kết hợp và nhánh phân loại phụ trợ. Phân tích ưu nhược điểm của từng phương pháp để tìm ra phương pháp tốt nhất cho bài toán khoanh vùng tàu thuyền trên ảnh viễn thám.
V. Kết Luận Hướng Phát Triển Khoanh Vùng Ảnh Viễn Thám 52 ký tự
Luận văn đã trình bày phương pháp sử dụng mạng học sâu để khoanh vùng đối tượng trên ảnh viễn thám, cụ thể là khoanh vùng tàu thuyền. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này có tiềm năng lớn. Hướng phát triển tiếp theo bao gồm cải thiện độ chính xác cho các đối tượng nhỏ, xử lý ảnh trong điều kiện thời tiết xấu và ứng dụng cho các đối tượng khác.
5.1. Tổng Kết Kết Quả Nghiên Cứu Đóng Góp Hạn Chế
Tổng kết các kết quả đạt được và các hạn chế của phương pháp đã được nghiên cứu. Nêu rõ đóng góp của luận văn vào lĩnh vực khoanh vùng đối tượng trên ảnh viễn thám và các vấn đề cần giải quyết trong tương lai.
5.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Tối Ưu Mở Rộng Ứng Dụng
Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện phương pháp đã được trình bày. Bao gồm tối ưu hóa kiến trúc mạng học sâu, sử dụng các bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn, và mở rộng ứng dụng cho các đối tượng khác trên ảnh viễn thám.
