Việc phân loại lớp phủ mặt đất có ý nghĩa quan trọng trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên. Mô hình mạng nơron nhân tạo đã và đang được ứng dụng có hiệu quả trong việc nhận dạng và phân loại các đối tượng trong đó có phân loại lớp phủ mặt đất. Trong nghiên cứu này, mô hình mạng nơron nhân tạo được sử dụng để phân loại lớp phủ mặt đất tại khu vực ven biển huyện Hoài Nhơn, tỉnh Bình Định. | Nguyễn Thị Hồng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 181(05): 191 - 196 NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG PHÂN LOẠI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT Trường hợp nghiên cứu tại khu vực ven biển huyện Hoài Nhơn, tỉnh Bình Định Nguyễn Thị Hồng*, Vũ Thị Phương Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Việc phân loại lớp phủ mặt đất có ý nghĩa quan trọng trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên. Mô hình mạng nơron nhân tạo đã và đang được ứng dụng có hiệu quả trong việc nhận dạng và phân loại các đối tượng trong đó có phân loại lớp phủ mặt đất. Trong nghiên cứu này, mô hình mạng nơron nhân tạo được sử dụng để phân loại lớp phủ mặt đất tại khu vực ven biển huyện Hoài Nhơn, tỉnh Bình Định. Kết quả nghiên cứu cho thấy lớp phủ mặt đất tại khu vực nghiên cứu được chia thành 9 loại. Nghiên cứu cũng so sánh kết quả của phương pháp này với các kết quả đạt được từ hai phương pháp phổ biến là phân loại bằng xác suất cực đại (Maximum likelihood) và phân loại dựa trên khoảng cách tối thiểu (Minimum distance classification). Kết quả so sánh cho thấy, phân loại lớp phủ bằng mạng nơron có độ chính xác cao với số lần huấn luyện mẫu phù hợp. Từ khóa: Viễn thám, bản đồ, lớp phủ mặt đất, mạng Nơron, ENVI ĐẶT VẤN ĐỀ* Lớp phủ mặt đất là một trong những thông tin quan trọng giúp các nhà quy hoạch, nhà hoạch định chính sách có cái nhìn tổng quan về hiện trạng lớp phủ qua từng thời kỳ. Hiện nay, để có được thông tin nhanh nhất về lớp phủ mặt đất thì việc sử dụng tư liệu ảnh viễn thám có ý nghĩa thực tiễn và khoa học cao, các thông tin này có thể thu thập nhanh chóng thông qua quá trình phân loại ảnh viễn thám. Có nhiều phương pháp phân loại ảnh viễn thám khác nhau tùy thuộc vào từng đặc thù của các bài toán cụ thể và nhiệm vụ phân loại. Một số phương pháp phổ biến hiện nay đang được áp dụng để phân loại lớp phủ bao gồm: Xác suất cực đại (Maximum Likelihood ), Khoảng cách tối thiểu (Minimum Distance), Cây quyết định (Decision Tree) . Những năm gần đây để xây dựng mô hình phân loại hiệu
