Bài viết đề xuất thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám. Kết quả thực nghiệm, đánh giá độ chính xác cho thấy, phương pháp này hoàn toàn khả thi và đơn giản để bán tự động hóa phân loại các đối tượng thể hiện trên ảnh viễn thám, phục vụ cho việc thành lập, cập nhật dữ liệu không gian địa lý quốc gia. | Nghiên cứu THUẬT TOÁN CHI TIẾT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM BẰNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO NHIỀU LỚP NGUYỄN DƯ KHANG NGUYỄN THỊ THANH BÌNH Cục Viễn thám quốc gia Tóm tắt Với sự phát triển nhanh chóng của các phương pháp thu nhận và lưu trữ dữ liệu viễn thám ngày nay khối lượng dữ liệu khổng lồ cần được xử lý và phân tích. Các dữ liệu này quá lớn nên khả năng của các chuyên gia không còn đủ nữa dẫn đến nhu cầu về các phương pháp phân tích dữ liệu tự động liên tục tăng. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo là một trong những giải pháp giải quyết vấn đề trên. Bài báo đề xuất thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám. Kết quả thực nghiệm đánh giá độ chính xác cho thấy phương pháp này hoàn toàn khả thi và đơn giản để bán tự động hóa phân loại các đối tượng thể hiện trên ảnh viễn thám phục vụ cho việc thành lập cập nhật dữ liệu không gian địa lý quốc gia. 1. Đặt vấn đề Ngày nay có rất nhiều tài liệu về Viễn thám được xuất bản trong và nước ngoài liên quan đến vấn đề tự động hóa phân loại ảnh viễn thám song chủ yếu trong các lĩnh vực chuyên đề. Các công trình liên quan đến ứng dụng công nghệ viễn thám để cập nhật dữ liệu không gian địa lý theo hướng bán tự động hóa hầu như thiếu vắng. Những kiến thức cơ bản về mạng nơ ron nhân tạo trình bày trong Tài liệu hướng dẫn Xử lý và giải đoán ảnh số viễn thám của các tác giả sản phẩm đề tài mã số . Sau đây trình bày thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám chưa thấy công bố trong các tài liệu trong và ngoài nước. 2. Cấu trúc mạng Hình 1 thể hiện cấu trúc mạng nơ ron 3 lớp hai lớp ẩn và lớp ra . Đối với mạng nơ ron nhiều lớp khác việc nghiên cứu hoàn toàn tương tự. Ký hiệu lớp vào của mạng là X các lớp ẩn là A B và lớp ra là Y với số nơ ron không kể nơ ron chuyển vị tương ứng là n na nb và m. Xem hình 1 Ký hiệu các ma trận trọng số giữa các lớp 1 Ngày nhận bài 05 3 2021 ngày chuyển phản biện 09 3 2021 ngày chấp nhận phản
