Integration of remote sensing and machine learning for transitional land cover mapping and urban spatial feature analysis in Da Nang = Tích hợp viễn thám và học máy để lập bản đồ lớp phủ đất chuyển tiếp và phân tích các đặc điểm không gian đô thị tại Đà N
Tác giả: Hoang Nhat Duc
Số trang:
P. 32-41
Tên tạp chí:
Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân
Số phát hành:
No. 5(72)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí điện tử
Nơi lưu trữ:
CSDL điện tử
Mã phân loại:
711
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Urban planning, transitional land cover, machine learning, remote sensing
Chủ đề:
Urban Design
Tóm tắt:
This study proposes an advanced framework integrating machine learning, remote sensing, and statistical analysis to evaluate the transitional land cover in 2024. The Random Forest model coupled with Sentinel-2 remote sensing data is used to recognize transitional land cover. Herein, the land cover in the study area is classified into two categories: “stable land cover” and “transitional land cover”.
Tạp chí liên quan
- Khả năng kháng uốn dầm bê tông cốt thép theo tiêu chuẩn TCVN 5574-2018 : so sánh giữa phương pháp tính toán theo nội lực giới hạn và phương pháp tính toán có xét đến ứng xử phi tuyến của cốt thép
- Phân tích ảnh hưởng ăn mòn và giải pháp bảo vệ an toàn cho các tấm phù điêu đồng tại Việt Nam
- Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
- XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
- Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn





