Nghiên cứu tối ưu hóa việc giám sát phú dưỡng ở các hồ đô thị bằng ảnh vệ tinh Sentinel 2: lấy thí dụ các hồ đô thị Hà Nội

Các nhiệm vụ khác

Điều tra đánh giá tài nguyên đất đai Dự án phát triển kinh tế vùng ven biển
Các giải pháp phát huy vai trò của văn hoá trong quá trình công nghiệp hoá hiện đại hoá nông thôn vùng đồng bằng Bắc bộ- Tuyển tập chuyên đề
Phân tích đánh giá công tác điều chỉnh địa giới hành chính trong những năm 1975-1992
Xây dựng hệ thống thông tin quản trị chiến lược dựa trên phương pháp thẻ điểm cân bằng của ngân hàng thương mại – nghiên cứu áp dụng tại NHTMCP Công thương Việt Nam
Giám sát công tác giải quyết khiếu nại tố cáo hành chính ở nước ta hiện nay - Thực trạng và giải pháp
Nghiên cứu ứng dụng quy trình trồng theo tiêu chuẩn GACP-WHO) và chế biến sản phẩm thương mại cho cây dược liệu Đảng sâm (Codonopsis javanica (Blume) Hookf) tại xã An Toàn huyện An Lão tỉnh Bình Định
Nghiên cứu về hoạt động e-marketing trong thương mại điện tử
Thị trường khoa học và công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh: thực trạng và giải pháp
Xây dựng mô hình trồng thử nghiệm cây ổi không hạt Xá lị trên địa bàn tỉnh Hải Dương
Thí nghiệm ứng dụng chế phậm EM để xử lý ô nhiễm môi trường đối với bãi rác các cơ sở chăn nuôi giết mổ gia súc và hầm cầu

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 34,843,893

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

105.08-2019.329

Số đăng ký KQ

2024-52-0498/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Nghiên cứu tối ưu hóa việc giám sát phú dưỡng ở các hồ đô thị bằng ảnh vệ tinh Sentinel 2: lấy thí dụ các hồ đô thị Hà Nội

Tổ chức chủ trì

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

Cơ quan chủ quản

Đại học Quốc gia Hà Nội

Cơ quan cấp kinh phí

Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ quốc gia

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

PGS. TS. Nguyễn Thị Thu Hà

Cán bộ phối hợp

TS. Trần Đăng Quy, PGS.TS. Phạm Quang Vinh, ThS. Nguyễn Thùy Linh, ThS. Nguyễn Thiên Phương Thảo, CN. Lương Thị Phương⁽²⁾

Lĩnh vực nghiên cứu

20105 - Kỹ thuật thuỷ lợi

Thời gian bắt đầu

2019-04-01

Thời gian kết thúc

2024-04-01

Năm viết báo cáo

2024

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

764 (triệu đồng)

Số trang

112 tr.

Tóm tắt

Nghiên cứu, xây dựng các thuật toán học máy (Machine Learning Algorithms) để tính toán chính xác các thông số chất lượng nước (Chla, SD, SPM và TSI) các hồ đô thị Hà Nội từ dữ liệu ảnh S2A và S2B. Qua đó, áp dụng các thuật toán đánh giá hiện trạng và biến động các thông số chất lượng nước (Chla, SD, SPM và TSI) các hồ đô thị Hà Nội theo không gian và thời gian bằng ảnh S2A và S2B.

Từ khoá

Ảnh vệ tinh, Sentinel 2, Phú dưỡng, Giám sát, Hồ, Tối ưu hóa

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

23908