CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Urban Design
1 Machine learning-based geospatial modeling of urban land surface temperature using topographical features and urban morphology = Mô hình hóa không gian địa lý dựa trên máy học về nhiệt độ bề mặt đô thị sử dụng các đặc điểm địa hình và hình thái đô thị / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam, Pham Quang Nhat // Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân .- 2025 .- No. 5(72) .- P. 24-31 .- 711
The factors of green space density and waterbody density have apparent negative correlations with the predicted output, demonstrating their cooling effects in the study area. The findings in this study provide more insights into the spatial distribution of LST in Hue City, helping lanners in urban planning and mitigating the negative effects of urban heat island phenomenon.
2 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 / Hoang Nhat Duc // Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân .- 2025 .- No. 5(72) .- P. 32-41 .- 711
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”.