2. Giới thiệu về mô hình GeoAI

Mô hình GeoAI trích xuất lớp thảm cỏ được thiết kế để nhận diện chính xác và nhanh chóng diện tích phủ xanh trên bản đồ đô thị và các khu vực tự nhiên.

🔹 Công nghệ cốt lõi:

• Mô hình SAM (Segment Anything Model) tinh chỉnh bằng kỹ thuật LoRA (Low Rank Adaptation): Giúp tối ưu khả năng nhận diện thảm cỏ với tốc độ xử lý nhanh hơn.

• Backbone ViT-B (Vision Transformer Base): Tăng cường khả năng phân tích hình ảnh vệ tinh độ phân giải cao, giúp mô hình xác định ranh giới thảm cỏ chính xác hơn.

🔹 Dữ liệu đầu vào:

• Ảnh vệ tinh độ phân giải cao.

• Dữ liệu huấn luyện bao gồm hình ảnh của các khu vực có thảm cỏ từ đô thị, công viên, khu công nghiệp, đến vùng sinh thái tự nhiên.

🔹 Kết quả đầu ra:

• Lớp dữ liệu số hóa về thảm cỏ, giúp hỗ trợ quy hoạch cảnh quan, giám sát môi trường và phát triển hạ tầng xanh.

• Dữ liệu có thể tích hợp vào hệ thống GIS để hỗ trợ quản lý và giám sát theo thời gian thực.