Nghiên cứu thử nghiệm kết hợp môi trường làm việc Google Colaboratory và phương pháp học máy (Machine learning) trong phân loại ảnh viễn thám
Số trang: 5
Loại file: pdf
Dung lượng: 9.21 MB
Lượt xem: 11
Lượt tải: 0
Xem trước 1 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Khi độ chính xác và mật độ dữ liệu tăng theo thời gian, khối lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân nên đó thực sự là nguồn dữ liệu vô cùng khổng lồ mà trong những năm gần đây có dùng thuật ngữ “Big data” để mô tả . Dữ liệu viễn thám là dữ liệu có cấu trúc phức tạp, nhiều định dạng do đó cần phải thiết kế hệ thống có kiến trúc lưu trữ loại big data viễn thám này. Trong phạm vi bài viết này, nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm tính khả dụng của môi trường Google Colaboratory phục vụ phân loại ảnh viễn thám.
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Đo đạc bản đồ Trắc địa bản đồ Dữ liệu hệ thống quan sát trái đất Phương pháp học máy Phân loại ảnh viễn thám Môi trường Google ColaboratoryGợi ý tài liệu liên quan:
-
Thực hiện truy vấn không gian với WebGIS
8 trang 243 0 0 -
8 trang 230 0 0
-
Trích xuất danh mục khía cạnh sử dụng BERT với hàm mất mát cân bằng
9 trang 133 0 0 -
Áp dụng phương pháp học máy để phát hiện tấn công DDoS trong môi trường thực nghiệm mạng SDN
5 trang 100 0 0 -
Công nghệ tính toán trong trắc địa bản đồ: Phần 2
88 trang 77 0 0 -
7 trang 68 0 0
-
Ứng dụng dữ liệu viễn thám radar trong xác định sinh khối lớp phủ rừng tại Việt Nam
8 trang 66 0 0 -
Thực trạng dự báo nhu cầu sử dụng đất và ứng dụng công nghệ trong dự báo nhu cầu sử dụng đất
7 trang 53 0 0 -
Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GNSS-RTK trong thi công xây dựng nhà siêu cao tầng ở Việt Nam
5 trang 48 0 0 -
10 trang 48 0 0