Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu

Trong luận văn này, mục tiêu nghiên cứu chính được đề xuất là nghiên cứu phương pháp sử dụng các kỹ thuật học sâu trong việc trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh, cụ thể áp dụng nhằm tính toán lớp phủ thực vật. Trong khuôn khổ luận văn, tác giả đã trình bày những khái niệm tổng quan về lớp phủ rừng...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Phạm, Quang Hiển
Other Authors: Lê, Hồng Anh
Format: Theses and Dissertations
Language:Vietnamese
Published: 2020
Subjects:
Online Access:http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/100358
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Vietnam National University, Hanoi
Language: Vietnamese
id oai:112.137.131.14:VNU_123-100358
record_format dspace
spelling oai:112.137.131.14:VNU_123-1003582021-01-20T02:42:05Z Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu Phạm, Quang Hiển Lê, Hồng Anh Trương, Ninh Thuận ĐHQGHN - Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật học sâu ; Kỹ thuật phần mềm ; Dữ liệu viễn thám ; Ảnh vệ tinh Sentinel 005.12 Trong luận văn này, mục tiêu nghiên cứu chính được đề xuất là nghiên cứu phương pháp sử dụng các kỹ thuật học sâu trong việc trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh, cụ thể áp dụng nhằm tính toán lớp phủ thực vật. Trong khuôn khổ luận văn, tác giả đã trình bày những khái niệm tổng quan về lớp phủ rừng, dữ liệu viễn thám, ảnh vệ tinh Sentinel – 2, kỹ thuật học sâu và các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập.Trình bày về việc tải dữ liệu ảnh vê tinh, xây dựng mô hình U-net để thực hiện ứng dụng kỹ thuật học sâu trong việc trích xuất đặc trưng ảnh vệ tinh nhằm tính toán lớp phủ rừng áp dụng tại tỉnh Cao Bằng. Kỹ thuật Phần mềm 2020-12-29T08:09:43Z 2020-12-29T08:09:43Z 2020 Thesis 00050011068 Phạm, Q. H. (2020). Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu. Luận văn thạc sỹ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Việt Nam 848010301 http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/100358 PH-H vi 54 tr. application/pdf
institution Vietnam National University, Hanoi
building VNU Library & Information Center
continent Asia
country Vietnam
Vietnam
content_provider VNU Library and Information Center
collection VNU Digital Repository
language Vietnamese
topic Kỹ thuật học sâu ; Kỹ thuật phần mềm ; Dữ liệu viễn thám ; Ảnh vệ tinh Sentinel
005.12
spellingShingle Kỹ thuật học sâu ; Kỹ thuật phần mềm ; Dữ liệu viễn thám ; Ảnh vệ tinh Sentinel
005.12
Phạm, Quang Hiển
Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
description Trong luận văn này, mục tiêu nghiên cứu chính được đề xuất là nghiên cứu phương pháp sử dụng các kỹ thuật học sâu trong việc trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh, cụ thể áp dụng nhằm tính toán lớp phủ thực vật. Trong khuôn khổ luận văn, tác giả đã trình bày những khái niệm tổng quan về lớp phủ rừng, dữ liệu viễn thám, ảnh vệ tinh Sentinel – 2, kỹ thuật học sâu và các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập.Trình bày về việc tải dữ liệu ảnh vê tinh, xây dựng mô hình U-net để thực hiện ứng dụng kỹ thuật học sâu trong việc trích xuất đặc trưng ảnh vệ tinh nhằm tính toán lớp phủ rừng áp dụng tại tỉnh Cao Bằng.
author2 Lê, Hồng Anh
author_facet Lê, Hồng Anh
Phạm, Quang Hiển
format Theses and Dissertations
author Phạm, Quang Hiển
author_sort Phạm, Quang Hiển
title Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
title_short Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
title_full Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
title_fullStr Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
title_full_unstemmed Nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
title_sort nghiên cứu phương pháp trích xuất đặc trưng trên ảnh vệ tinh sử dụng các kỹ thuật học sâu
publishDate 2020
url http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/100358
_version_ 1690729336968052736