Tóm tắt

Phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh quang học đóng vai trò quan trọng trong nhận diện các biến động của các đối tượng trên bề mặt Trái Đất. Đây là nguồn dữ liệu giúp ích rất nhiều cho quá trình theo dõi và quản lý tài nguyên thiên nhiên, đánh giá tác động của thiên tai... Các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước chủ yếu tiếp cận các thuật toán phân loại thông dụng (K-Means, Iso Data, Random Forest…) để nhanh chóng thu được dữ liệu lớp phủ phù hợp với mục tiêu đã đặt ra. Việc đánh giá các phương pháp này rất cần thiết để đưa ra những lựa chọn phù hợp nhất cho từng bài toán phân loại riêng biệt. Thử nghiệm các thuật toán phân loại khác nhau như K-means và Quickshift trên cùng một ảnh VNREDSat-1 cho phép cải thiện độ tin cậy của kết quả phân loại. Từ đó, xem xét việc kết hợp ưu điểm của hai thuật toán phân loại này với các nghiên cứu tương tự sử dụng phân tích phổ (như thuật toán WiPE) để đề xuất phương án tốt nhất cho xây dựng thuật toán phân loại lớp phủ tự động có thể sử dụng cho tất cả các ảnh chụp từ vệ tinh VNREDSat-1.