Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 112,298,152

 Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 để xác định vị trí trượt lở đất bằng mô hình phân loại Random Forest
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Đoàn Viết Long, Nguyễn Chí Công, Phạm Thành Hưng, Nguyễn Tiến Cường
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Thủy lợi và Môi trường; Số: 74(6/2021);Từ->đến trang: 84-93;Năm: 2021
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Trong nghiên cứu về trượt lở đất ở i t , nguồn dữ li u về hi n tr ng trượt ở chư được thu thập đầy đủ do khó khăn trong công tác đo đ c xác định vị trí và thời giantrượt lở. Với sự phát triển của khoa học qu n sát Trái đất và kho học áy tính, công ngh xử ý ảnh viễn thá có thể giải quyết vấn đề này. ghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích ảnhviễn thá Sentine 2 để nhận d ng vị trí trượt lở. Hai ảnh v tinh trước và s u khi xảy ratrượt lở được sử dụng để phân tích. ị trí các điểm trượt lở được xác định dự trên phân tíchsự th y đổi của chỉ số thảm thực vật NDVI, sử dụng ô hình phân o i Random Forest (RF)và kỹ thuật chồng chập bản đồ. Kết quả kiể định cho thấy ô hình RF cho độ chính xác toàncục đ t 98.2% và chỉ số K pp đ t 0.95. Kết quả kiểm chứng t i 2 vị trí trượt lở bằng dữ li uảnh chụp thực tế đã cho thấy khả năng áp dụng của ô hình này.
ABSTRACT
In the study of landslides in Vietnam, the inventories of landslide has still been insufficientdue to the difficulty in measuring and detecting location and time of landslide sites. With thedevelopment of the Earth - Observing Science and Computer Science, remote sensingtechnology is considered a solution to this problem. This study utilised optical imagerySentinel 2 for landslide detection, analysed by SNAP and QGIS software. The pre-event andpost-event Sentinel 2 images acquired at the same study area were selected for the analysis.Location of landslide points is determined based on the change of NDVI index, using RandomForest (RF) classification model and overlay mapping technique. The validation resultsshowed that this model has performed well with the accuracy and kappa values are 98.2%and 0.95 respectively. In addition, the test results at 2 actual landslide locations have shownthe applicability of this method.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn