2. Giới thiệu về mô hình GeoAI

Mô hình GeoAI trích xuất lớp ranh giới cánh đồng được phát triển để nhận diện và phân mảnh chính xác các khu vực canh tác nông nghiệp từ ảnh vệ tinh.

🔹 Công nghệ cốt lõi:

• Mô hình SAM (Segment Anything Model) tinh chỉnh bằng kỹ thuật LoRA (Low Rank Adaptation): Tận dụng khả năng phân mảnh mạnh mẽ của SAM để phát hiện chính xác ranh giới từng cánh đồng.

• Backbone ViT-B (Vision Transformer Base): Được sử dụng trong quá trình tinh chỉnh mô hình để tối ưu hóa khả năng nhận diện và đảm bảo tốc độ giải đoán nhanh.

🔹 Dữ liệu đầu vào:

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

• Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ nhiều khu vực khác nhau, đảm bảo mô hình có thể nhận diện ranh giới cánh đồng trong nhiều điều kiện ảnh khác nhau.

🔹 Kết quả đầu ra:

• Lớp dữ liệu số hóa về ranh giới từng cánh đồng, giúp hỗ trợ quản lý đất nông nghiệp, quy hoạch tài nguyên và giám sát sản xuất nông nghiệp.

• Dữ liệu có thể tích hợp vào hệ thống GIS, phục vụ nghiên cứu và quản lý tài nguyên đất.