BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  34,937,048
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

154/02/2025/ĐK-KQKHCN

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ địa không gian xây dựng hệ thống hỗ trợ phân tích, quản lý tài nguyên rừng trong điều kiện biến đổi khí hậu ở tỉnh Đắk Lắk

Học viện Kỹ thuật quân sự

Bộ Quốc phòng

Tỉnh/ Thành phố

PGS.TS. Trịnh Lê Hùng

PGS.TS Trịnh Lê Hùng (Chủ nhiệm), ThS. Nguyễn Sách Thành (Thư ký), TS. Trần Xuân Biên, ThS. Nguyễn Thị Thu Nga, TS. Mai Đình Sinh(1), ThS. Nghiêm Văn Ngọ, TS. Nguyễn Đình Trung, ThS. Trần Đức Nam, TS. Lê Anh Trung, ThS. Bùi Sỹ Bách

2 - Khoa học kỹ thuật và công nghệ

01/2023

12/2024

2024

Hà Nội

134

* Mục tiêu chung: Nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo và công nghệ địa không gian xây dựng hệ thống hỗ trợ phân tích, quản lý tài nguyên rừng trong điều kiện biến đổi khí hậu ở tỉnh Đắk Lắk.

* Mục tiêu cụ thể: Xây dựng được cơ sở dữ liệu về lớp phủ rừng dựa trên công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý, nhằm hỗ trợ quá trình phân tích, đánh giá tài nguyên rừng ở tỉnh Đắk Lắk; Xây dựng được phần mềm hỗ trợ quản lý, phân tích, đánh giá tài nguyên rừng dựa trên trí tuệ nhân tạo và công nghệ địa không gian.

Kế      Kết quả thực hiện:

1) Dữ liệu viễn thám quang học (ảnh Landsat, Sentinel 2 MSI) với số lượng kênh phổ đa dạng, độ phân giải không gian tốt, được cung cấp miễn phí với kho dữ liệu đa thời gian là nguồn dữ liệu phù hợp, hiệu quả trong thành lập bản đồ hiện trạng, bản đồ biến động lớp phủ rừng, đặc biệt với các khu vực có diện tích lớn như quy mô cấp tỉnh, khu vực. Do được cập nhật trong thời gian ngắn, phương pháp viễn thám cho phép giám sát liên tục sự thay đổi lớp phủ rừng ở các địa phương, giúp tiết kiệm thời gian, chi phí so với các phương pháp nghiên cứu truyền thống.

2) Phương pháp phân loại dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao độ chính xác so với các phương pháp phân loại truyền thống, trong đó thuật toán học máy Random Forest (RF) cho phép phân loại lớp phủ rừng với độ chính xác cao (trên 80%), cao hơn so với các thuật toán học máy khác như SVM, CART và thuật toán phân loại truyền thống - xác suất cực đại. Từ kết quả này, trong đề tài đã lựa chọn thuật toán Random Forest để phân loại và xây dựng bản đồ hiện trạng, bản đồ biến động lớp phủ rừng khu vực tỉnh Đắk Lắk.

3) Kết quả đánh giá biến động các đối tượng lớp phủ rừng khu vực tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2000 - 2020 cho thấy, các đối tượng lớp phủ rừng tự nhiên như rừng thường xanh, rừng bán thường xanh và rừng khộp có xu hướng suy giảm rõ rệt. Trong khi đó, diện tích rừng trồng và các cây công nghiệp như cao su, cà phê có xu hướng gia tăng. Sự gia tăng diện tích cũng được ghi nhận trong các loại lớp phủ khác như đất nông nghiệp, đất ở. Điều này cũng phù hợp với xu hướng biến động lớp phủ/sử dụng đất ở địa phương, phản ánh sự ảnh hưởng của các yếu tố tự nhiên, xã hội đến lớp phủ rừng.

4) Bộ cơ sở dữ liệu không gian và các module phần mềm xây dựng trong đề tài có thể sử dụng trong thực tiễn phục vụ công tác giám sát, quản lý và phát triển tài nguyên rừng khu vực tỉnh Đắk Lắk.

Trí tuệ nhân tạo

Trung tâm Thông tin - Ứng dụng KH&CN tỉnh Đắk Lắk

ĐL40-2025-02