Nghị quyết của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia

Học máy, học sâu trong phân tích dữ liệu viễn thám

Học máy, học sâu là những công cụ hiện đại và cực kỳ mạnh mẽ trong giai đoạn hiện nay trong nhiều lĩnh vực, trong đó có khoa học trái đất, đặc biệt trong các lĩnh vực như viễn thám, đô thị thông minh, nông nghiệp chính xác, và biến đổi khí hậu. Sự gia tăng năng lực tính toán và sự đa dạng về nguồn dữ liệu tạo điều kiện cho sự phát triển ứng dụng phân tích không gian, đặc biệt trong việc nâng cao độ chính xác trong phân loại sử dụng đất, nghiên cứu tai biến thiên nhiên. Các phương pháp học máy đã và đang được thử nghiệm với dữ liệu viễn thám đa độ phân giải như ảnh vệ tinh, ảnh hàng không, dữ liệu từ thiết bị bay không người lái (UAV), tập hợp dữ liệu đám mây điểm và đem lại kết quả khả quan. Về mặt kỹ thuật, các ứng dụng viễn thám được chi phối bởi các yêu tố sự đa dạng về dữ liệu và mẫu kiểm chứng năng lực tính toán của hệ thống để huấn luyện mô hình thuật toán mới trong tối ưu hóa cấu trúc và tham số của các mô hình. Những yếu tố này đã nâng cao độ tin cậy của kết quả đánh giá so với các phương pháp truyền thống được sử dụng trước đây. Bài báo này tập trung trong việc tổng hợp một số nghiên cứu về ứng dụng học máy, học sâu trong phân tích dữ liệu viễn thám và một số hướng nghiên cứu khả thi trong giai đoạn tới.

Kết quả thực hiện các kết quả thực hiện các nhiệm vụ phát triển KHCN, ĐMST và CĐS tháng 4,5 của Cục Viễn thám Quốc gia