Trích xuất cây xanh đô thị từ ảnh UAV bằng kỹ thuật học sâu phục vụ công tác quản lý đô thị
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17068801Từ khóa:
UAV, Deep Learning, GIS, Cây xanh đô thịTóm tắt
Bài báo đề xuất một phương pháp ứng dụng kỹ thuật học sâu nhằm trích xuất cây xanh đô thị từ ảnh UAV có độ phân giải cao. UAV đóng vai trò thiết yếu trong việc cung cấp ảnh trực giao và ảnh xiên với độ chi tiết hình học cao, hỗ trợ mô hình nhận dạng hiệu quả không gian ba chiều của cây xanh. Trọng tâm của phương pháp là khả năng tự động nhận dạng và phân vùng cây xanh dựa trên các đặc trưng hình ảnh học được, đặc biệt là hình dạng và kích thước tán cây, vốn có biên không đều và phân bố tự nhiên, khác biệt rõ rệt so với các đối tượng nhân tạo. Kết quả thu được là lớp dữ liệu không gian phản ánh chính xác vị trí và cấu trúc hình học của cây xanh, phục vụ hiệu quả cho công tác quản lý, phân tích và quy hoạch không gian xanh đô thị. Phương pháp cho thấy tính khả thi cao, khả năng tự động hóa và mở rộng tốt, góp phần xây dựng hệ thống quản lý đô thị thông minh và bền vững.
Downloads
Tài liệu tham khảo
[1] Nowak, David J., Hirabayashi, Satoshi, Bodine, Allison, Greenfield, Eric, Tree and forest effects on air quality and human health in the United States. Environmental Pollution, 2014. 193: p. 119-129.
[2] National Parks Board-Singapore, Managing Our City in Nature: Technology-Driven Urban Greenery Solutions. 2023.
[3] Torresan, Chiara. , Berton, Andrea. , Carotenuto, Federico. , Gennaro, Salvatore Filippo Di. , Gioli, Beniamino. , Matese, Alessandro. , Miglietta, F. , Vagnoli, Carolina. , Zaldei, Alessandro. , Wallace, Luke Oliver. , Forestry applications of UAVs in Europe: A review. International Journal of Remote Sensing 2016. 38(8-10): p. 1-21.
[4] VnExpress. Hơn 200.000 cây ở TP HCM được kiểm tra, tránh gãy đổ ra sao? Truy cập ngày 9/6/2025; Available from: https://vnexpress.net/hon-200-000-cay-o-tp-hcm-duoc-kiem-tra-tranh-gay-do-ra-sao-4780326.html.
[5] Trần Thị Vân, Phạm Khánh Hòa, Thẩm Thị Ngọc Hân, Đánh giá thực trạng không gian xanh - Thước đo chất lượng môi trường hướng đến phát triển đô thị xanh cho Thành phố Hồ Chí Minh. Journal of Transportation Science and Technology, 2018. 29: p. 56-63.
[6] Trần Ngọc Huyền Trang, Trần Thị Kim Oanh, Lê Trung Chơn, Kết hợp thiết bị bay không người lái (UAV) và GIS xây dựng dữ liệu phục vụ quản lý cây xanh đô thị. Vietnam Journal of Hydrometeorology, 2022. EME4(1): p. 139-148.
[7] Nguyễn Quốc Tuấn, Ứng dụng GIS mã nguồn mở trong quản lý cây xanh đô thị tại phường 6, quận 3, Thành phố Hồ Chí Minh. 2011, Trường Đại học Nông Lâm. p. 81.
[8] Yann, LeCunY., BengioY., Geoffrey, Hinton., Deep Learning. Nature, 2015. 521(7553): p. 436-444.
[9] Weinstein, Ben. , Marconi, Sergio. , Mélaine, Aubry-Kientz., Vincent, Gregoire. , Senyondo, Henry. , White, Ethan P. , DeepForest: A Python package for RGB image-based individual tree crown detection. Methods in Ecology and Evolution, 2020. 11(12): p. 1741-1752.
[10] Robbe, Neyns., Frank, Canters., Mapping of Urban Vegetation with High-Resolution Remote Sensing: A Review. Remote Sensing, 2022. 14(4).
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế.
Giấy phép CC 4.0
