2. Giới thiệu về mô hình GeoAI

Mô hình GeoAI trích xuất lớp cánh đồng điện mặt trời được thiết kế để nhận diện nhanh chóng và chính xác vị trí của các hệ thống tấm pin năng lượng mặt trời trên diện rộng.

🔹 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.