2. Giới thiệu về mô hình GeoAI

Mô hình GeoAI trích xuất lớp điện mặt trời áp mái được phát triển để nhận diện nhanh chóng và chính xác các hệ thống tấm pin năng lượng mặt trời được lắp đặt trên mái nhà của các công trình dân dụng và công nghiệp.

🔹 Công nghệ cốt lõi:

• Mô hình Mask R-CNN: Đây là một trong những mô hình phân đoạn đối tượng tiên tiến nhất, giúp mô hình có khả năng phát hiện và xác định chính xác vị trí các tấm pin điện mặt trời trên mái nhà.

• Backbone ResNet50: Giúp tối ưu hóa khả năng nhận diện từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, đặc biệt trong các khu vực đô thị và công nghiệp có nhiều công trình chồng lấn.

🔹 Dữ liệu đầu vào:

• Ảnh vệ tinh RGB 8-bit, độ phân giải cao.

• Dữ liệu huấn luyện bao gồm hình ảnh điện mặt trời áp mái từ nhiều khu vực địa lý khác nhau, đảm bảo tính tổng quát cao.

🔹 Kết quả đầu ra:

• Lớp dữ liệu số hóa về vị trí của hệ thống điện mặt trời áp mái, giúp các cơ quan quản lý và doanh nghiệp theo dõi, quy hoạch và phát triển năng lượng sạch.

• Định dạng dữ liệu có thể tích hợp trực tiếp vào hệ thống GIS, phần mềm quản lý hạ tầng điện mặt trời.