# 2. Giới thiệu về mô hình GeoAI

🔹 Công nghệ cốt lõi:

* Mô hình Mask R-CNN: Là một trong những phương pháp hàng đầu trong nhận diện và phân đoạn đối tượng, giúp mô hình có khả năng xác định rõ ranh giới của các cánh đồng điện mặt trời.
* Backbone ResNet50: Tối ưu hóa khả năng nhận diện các cánh đồng điện mặt trời từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao.

🔹 Dữ liệu đầu vào:

* Ảnh vệ tinh RGB 8-bit, độ phân giải cao.
* Dữ liệu huấn luyện bao gồm hình ảnh của các cánh đồng điện mặt trời trên nhiều khu vực địa lý với điều kiện ánh sáng và màu sắc khác nhau.

🔹 Kết quả đầu ra:

* Lớp dữ liệu số hóa về vị trí và diện tích của các cánh đồng điện mặt trời, giúp hỗ trợ quy hoạch và giám sát hạ tầng năng lượng tái tạo.
* Dữ liệu có thể tích hợp vào hệ thống GIS và các phần mềm quản lý hạ tầng điện mặt trời.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ekgis-com.gitbook.io/ekmap-data/giai-phap-cong-nghe-geoai/giai-phap-cong-nghe-trich-xuat-lop-canh-dong-dien-mat-troi/2.-gioi-thieu-ve-mo-hinh-geoai.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.