Tiêu điểm truyền thông của Global Vision
Công ty đã được đài truyền hình CCTV đưa tin tổng cộng 15 lần, và phạm vi tiếp cận thông qua các phương tiện truyền thông của Đảng, truyền thông trung ương và truyền thông chính thức địa phương đã đạt tổng cộng 50 triệu người.
Nhận dạng và trích xuất hoa anh túc ở cấp độ pixel dựa trên ảnh viễn thám đa thời gian và đa phổ.
Bối cảnh nghiên cứu
Cây thuốc phiện là nguồn nguyên liệu chính để sản xuất các loại ma túy như thuốc phiện và morphin. Mặc dù việc trồng thuốc phiện bất hợp pháp bị nghiêm cấm theo luật pháp Trung Quốc, nhưng tình trạng trồng trộm vẫn còn rải rác ở một số vùng hẻo lánh. Các cuộc khảo sát thủ công truyền thống không hiệu quả và có phạm vi bao phủ hạn chế, không phù hợp cho việc giám sát quy mô lớn. Công nghệ viễn thám vệ tinh mang lại những ưu điểm như phạm vi bao phủ rộng và...Đa phaƯu điểm về tính khách quan cao khiến nó trở thành một phương tiện hiệu quả để giám sát việc trồng cây thuốc phiện.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụngẢnh đa phổ Sentinel-2 L2A theo thời gian (giai đoạn thứ 17)Kết hợp với các khu trồng cây thuốc phiện đã biếtDữ liệu vectơMột mô hình nhận dạng từ xa đối với cây anh túc đã được xây dựng, xem xét toàn diện các đặc điểm quang phổ, đặc điểm chỉ số thực vật, đặc điểm chuỗi thời gian sinh học và đặc điểm kết cấu thời kỳ ra hoa, nhằm mục đích nhận dạng chính xác và lập bản đồ phân bố không gian các khu vực trồng cây anh túc trong khu vực nghiên cứu.
Khu vực nghiên cứu
Khu vực trồng mục tiêu là vùng trồng cây thuốc phiện hợp pháp. Khảo sát cho thấy, vào năm 2026, thời kỳ ra hoa của cây thuốc phiện ở khu vực này là tháng 6, và hoa có màu trắng.
tuyến đường kỹ thuật
Nghiên cứu này sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel2-L2A đa thời gian làm nguồn dữ liệu chính, xây dựng bộ đặc trưng viễn cảm đa chiều từ bốn khía cạnh: quang phổ, chỉ số thực vật, chuỗi thời gian sinh học và kết cấu thời kỳ ra hoa. Các bước tiền xử lý bao gồm cân bằng mẫu, lựa chọn đặc trưng và chuẩn hóa đặc trưng đã được hoàn thành.Rừng ngẫu nhiên (RF), Tăng cường độ dốc (Tăng cường độ dốcBa phương pháp học máy: 1) Máy hỗ trợ vectơ (SVM)Các mô hình nhận dạng cây anh túc được xây dựng riêng biệt, và mô hình tối ưu được đánh giá bằng phương pháp kiểm định chéo. Quá trình nhận dạng và trích xuất cây anh túc ở cấp độ pixel trên toàn bộ khu vực và tối ưu hóa xử lý hậu kỳ kết quả đã được hoàn thành. Cuối cùng, bản đồ phân loại nhị phân của cây anh túc, bản đồ phân bố xác suất nhận dạng và dữ liệu vectơ phân bố không gian đã được xuất ra, giúp nhận dạng từ xa chính xác và trích xuất định lượng không gian các khu vực trồng cây anh túc.
Hình 1.Lộ trình kỹ thuật của Mô hình nhận dạng từ xa cây anh túc
Phương pháp kỹ thuật
Rừng ngẫu nhiên là một thuật toán học máy dựa trên học tập kết hợp.Bằng cách xây dựng một số lượng lớn cây quyết định "tách biệt" và tích hợp các dự đoán của chúng, độ chính xác và tính ổn định của mô hình tổng thể được cải thiện. Về cơ bản, đó là một tập hợp gồm nhiều cây quyết định, mỗi cây đều...Lấy mẫu có hoàn trảMô hình này được huấn luyện trên một tập con dữ liệu và một tập con các đặc trưng ngẫu nhiên. Nó có thể được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy.Độ chính xác cao, chống...Quá khớpƯu điểm bao gồm khả năng chống chịu tốt với các giá trị ngoại lai và nhiễu, cũng như khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn, đa chiều.
Hình 2. Ý tưởng cốt lõi của thuật toán rừng ngẫu nhiên
Kết quả nghiên cứu
Hình 3.Hình ảnh phân loại nhị phân nhận dạng từ xa cây anh túc
Hình 4.Bản đồ phân bố xác suất nhận dạng từ xa cây anh túc
Phân tích ưu điểm và hạn chế
Phân tích ưu điểm
1. Kết hợp các đặc trưng đa chiềuBốn đặc điểm đó là: phổ toàn diện, chỉ số thực vật, chuỗi thời gian sinh học và kết cấu.
2. Khai thác triệt để dải màu đỏ: Tổ hợp dải phổ rìa đỏ quan trọng (684/706/725nm) đã được xác nhận trong các tài liệu nghiên cứu.
3. Mô hình sinh học đa thời gianHãy sử dụng thông tin về trình tự thời gian của toàn bộ mùa sinh trưởng để phân biệt cây anh túc với các loại cây khác có thể gây nhầm lẫn.
Phân tích hạn chế
1. Mẫu đào tạo hạn chếChỉ một phần diện tích các cánh đồng trồng cây thuốc phiện được biết đến, và khả năng khái quát hóa của mô hình cần được kiểm chứng thêm.
2. Hạn chế về độ phân giải không gianĐộ phân giải 10m của Sentinel-2 có khả năng hạn chế trong việc xác định các vùng cực nhỏ.
3. Nguy cơ nhầm lẫn giữa các danh mụcHoa cải dầu trắng và các loài hoa tương tự khác có thể gây nhầm lẫn trong thời kỳ nở hoa.