Luận văn thạc sĩ VNU-UET: Phân loại lớp phủ đô thị Hà Nội (Nguyễn Thị Hồng Luyến)

• Tác giả: Nguyễn Thị Hồng Luyến
• Người hướng dẫn: TS. Bùi Quang Hưng
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Phân loại lớp phủ đô thị cho khu vực Hà Nội-Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh Venus
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: Tổng quan bài toán nghiên cứu
• 1.1. Giới thiệu tổng quan về viễn thám và dữ liệu viễn thám
• 1.2. Khái niệm về viễn thám
• 1.3. Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám
• 1.4. Phân loại viễn thám với các hệ thống cảm biến tự động
• 1.5. Các đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám
• 1.6. Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị
• 1.7. Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất
• 1.8. Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ đô thị
• 1.9. Bài toán phân lớp phủ đô thị ở Việt Nam
• 1.10. Dữ liệu vệ tinh Venus
• 1.11. Giới thiệu tổng quan vệ tinh Venus
• 1.12. Đặc trưng cơ bản và định dạng ảnh vệ tinh Venus
• 1.13. Mục đích và ý nghĩa của bài toán được giải quyết trong luận văn
• 1.13.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.13.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.14. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ
• 1.14.1. Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị sử dụng ảnh viễn thám
• 1.14.2. Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất
• 1.14.3. Các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị
• 1.14.4. Một số phương pháp kết hợp ảnh. Các phương pháp học máy nền tảng trong nghiên cứu phân lớp phủ
• 1.14.4.1. Support Vector Machine
• 1.14.4.2. Artificial Neural Network
• 1.14.4.3. eXtreme Gradient Boosting
• 1.14.5. Các chỉ số đánh giá
• 1.15. MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC NGHIỆM PHÂN LOẠI LỚP PHỦ CHO THỦ ĐÔ HÀ NỘI – VIỆT NAM SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS
• 1.15.1. Yêu cầu về hệ thống và các công cụ sử dụng trong thực nghiệm
• 1.15.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 1.15.3. Trích xuất dữ liệu khu vực Hà Nội
• 1.15.4. Quá trình kết hợp ảnh
• 1.15.5. Đánh giá phân loại lớp phủ cho thủ đô Hà Nội – Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh Venus
• 1.15.6. Xây dựng bộ dữ liệu học và kiểm tra với ảnh Venus đơn
• 1.15.7. Sơ đồ thực nghiệm quá trình kết hợp và phân lớp ảnh
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về luận văn thạc sĩ VNU UET phân loại lớp phủ đô thị

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu về phân loại lớp phủ đô thị cho khu vực Hà Nội, Việt Nam, sử dụng ảnh vệ tinh Venus. Nghiên cứu này nhằm mục đích cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình đô thị hóa tại Hà Nội, từ đó đưa ra các giải pháp quy hoạch hiệu quả hơn. Việc sử dụng công nghệ viễn thám và công nghệ GIS trong nghiên cứu này giúp nâng cao độ chính xác trong việc phân loại lớp phủ đô thị.

1.1. Giới thiệu về công nghệ viễn thám và ảnh vệ tinh

Công nghệ viễn thám là một trong những công cụ quan trọng trong việc thu thập dữ liệu về lớp phủ đất. Ảnh vệ tinh cung cấp thông tin chi tiết về các khu vực đô thị, giúp phân tích và đánh giá tình hình phát triển đô thị.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và ý nghĩa của luận văn

Mục tiêu của luận văn là phân loại lớp phủ đô thị tại Hà Nội, từ đó đánh giá sự thay đổi trong quá trình đô thị hóa. Nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn có giá trị thực tiễn trong việc hỗ trợ quy hoạch đô thị.

II. Vấn đề và thách thức trong phân loại lớp phủ đô thị

Phân loại lớp phủ đô thị tại Hà Nội gặp nhiều thách thức do sự phức tạp trong cấu trúc đô thị và sự biến đổi nhanh chóng của môi trường. Các vấn đề như tăng trưởng đô thị không kiểm soát, ô nhiễm môi trường và sự thay đổi khí hậu đều ảnh hưởng đến quá trình phân loại. Việc sử dụng ảnh vệ tinh giúp giải quyết một phần những thách thức này, nhưng vẫn cần có các phương pháp phân tích hiệu quả.

2.1. Những khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu từ ảnh vệ tinh có thể gặp khó khăn do điều kiện thời tiết, độ phân giải của ảnh và sự che khuất của các công trình. Điều này ảnh hưởng đến độ chính xác của việc phân loại lớp phủ đô thị.

2.2. Tác động của đô thị hóa đến môi trường

Đô thị hóa nhanh chóng dẫn đến nhiều vấn đề môi trường như ô nhiễm không khí, nước và đất. Những vấn đề này cần được xem xét kỹ lưỡng trong quá trình phân loại lớp phủ đô thị để đưa ra các giải pháp hợp lý.

III. Phương pháp phân loại lớp phủ đô thị hiệu quả

Luận văn áp dụng nhiều phương pháp phân loại khác nhau để đạt được kết quả chính xác nhất. Các phương pháp này bao gồm học máy, phân tích ảnh vệ tinh và công nghệ GIS. Việc kết hợp các phương pháp này giúp tối ưu hóa quá trình phân loại và nâng cao độ chính xác của kết quả.

3.1. Sử dụng học máy trong phân loại lớp phủ

Các thuật toán học máy như Support Vector Machine và Artificial Neural Network được áp dụng để phân loại lớp phủ đô thị. Những thuật toán này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu.

3.2. Phân tích ảnh vệ tinh và GIS

Việc sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với công nghệ GIS cho phép phân tích không gian và thời gian, từ đó đưa ra các bản đồ phân loại lớp phủ đô thị chi tiết và chính xác hơn.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu từ luận văn cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong lớp phủ đô thị tại Hà Nội. Việc phân loại lớp phủ đô thị không chỉ giúp hiểu rõ hơn về tình hình phát triển đô thị mà còn hỗ trợ các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định quy hoạch hợp lý. Các bản đồ phân loại được tạo ra từ nghiên cứu có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường.

4.1. Kết quả phân loại lớp phủ đô thị

Kết quả phân loại cho thấy tỷ lệ lớp phủ đô thị tăng lên đáng kể trong những năm gần đây, điều này phản ánh sự phát triển nhanh chóng của Hà Nội. Các bản đồ phân loại cung cấp cái nhìn tổng quan về sự thay đổi này.

4.2. Ứng dụng trong quy hoạch đô thị

Các kết quả từ nghiên cứu có thể được áp dụng trong quy hoạch đô thị, giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc phát triển hạ tầng và bảo vệ môi trường.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu

Luận văn thạc sĩ VNU UET đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về phân loại lớp phủ đô thị tại Hà Nội. Nghiên cứu không chỉ giúp hiểu rõ hơn về tình hình đô thị hóa mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo. Tương lai của nghiên cứu này có thể bao gồm việc áp dụng các công nghệ mới và cải tiến trong việc phân tích dữ liệu để nâng cao độ chính xác và hiệu quả.

5.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học sâu để cải thiện độ chính xác trong phân loại lớp phủ đô thị.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu về phân loại lớp phủ đô thị sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng và biến đổi khí hậu. Việc hiểu rõ hơn về lớp phủ đô thị sẽ giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định hợp lý hơn trong việc phát triển bền vững.