Nghiệm thu cấp Bộ đề tài NCKH cấp Bộ mã số B2022-MDA-13 do PGS.TS Trần Vân Anh làm chủ nhiệm
Trường Đại học Mỏ - Địa chất tổ chức Hội đồng nghiệm thu cấp Bộ đề tài KH&CN cấp Bộ "Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost dự báo lún khu vực tỉnh Cà Mau bằng dữ liệu ảnh vệ tinh Rada giao thoa đa thời gian" mã số B2022-MDA-13 do PGS.TS Trần Vân Anh làm chủ nhiệm
Trường Đại học Mỏ - Địa chất tổ chức Hội đồng nghiệm thu cấp Bộ đề tài KH&CN cấp Bộ "Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost dự báo lún khu vực tỉnh Cà Mau bằng dữ liệu ảnh vệ tinh Rada giao thoa đa thời gian" mã số B2022-MDA-13 do PGS.TS Trần Vân Anh làm chủ nhiệm
Mã số: B2022-MDA-03
Thời gian thực hiện: 2022-2023 (Gia hạn đến tháng 6/2024)
Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Trần Vân Anh
Cơ quan chủ trì: Trường Đại học Mỏ - Địa chất
Thời gian nghiệm thu: 8h30' ngày 13 tháng 8 năm 2024 (Thứ Ba)
Địa điểm: Phòng họp Thuận Thành, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Phường Đức Thắng - Quận Bắc Từ Liêm - TP Hà Nội;
Trân trọng kính mời các đại biểu và nhà khoa học quan tâm tới dự.
THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
Xây dựng được mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost trong dự báo nguy cơ sụt lún đất bằng các dữ liệu đầu vào là kết quả xử lý chuỗi ảnh Radar đa thời gian và dữ liệu địa không gian
Tính mới và sáng tạo:
Kết quả của đề tài là cơ sở lý luận cho việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, học máy nói chung và thuật toán XGBoost nói riêng, kết hợp với hệ thông tin địa lý và công nghệ viễn thám chủ động Radar cho giám sát và dự báo nguy cơ lún đất với độ chính xác cao, phù hợp cho các khu vực tỉnh Cà Mau.
Sản phẩm của đề tài là cơ sở khoa học giúp cho các địa phương trong quy hoạch phát triển đô thị, qui hoạch sắp xếp lại dân cư đảm bảo ổn định, bền vững, tránh phát triển quá mức đô thị gây ảnh hưởng lún đất.
Sản phẩm nghiên cứu là nền tảng cơ sở để phát triển thêm các hệ thống cảnh báo sớm nguy cơ lún đất.
Kết quả nghiên cứu:
Đề tài đã đạt được các kết quả chính sau:
- Quy trình xử lý ảnh xác định lún đất bằng chuỗi Radar đa thời gian bằng phương pháp PSInSAR cho khu vực ĐBSCL
- Mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost trong dự báo nguy cơ sụt lún đất cho khu vực Cà Mau.
Sản phẩm của đề tài:
Sản phẩm khoa học
- 01 Bài báo đăng trên tạp chí thuộc danh mục ISI
- 02 Bài báo đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành trong nước
- 02 bài báo Hội thảo quốc tế
Sản phẩm đào tạo
- Hỗ trợ đào tạo 01 tiến sỹ đã bảo vệ xong chuyên đề tổng quan.
- Đào tạo 02 thạc sỹ bảo vệ thành công
Sản phẩm ứng dụng
- Quy trình xử lý ảnh xác định lún đất bằng chuỗi Radar đa thời gian bằng phương pháp PSInSAR cho khu vực ĐBSCL
- Mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost trong dự báo nguy cơ sụt lún đất cho khu vực Cà Mau.
- 01 Bản đồ phân vùng vị trí nguy cơ sụt lún khu vực TP Cà Mau tỉnh Cà Mau
- 01 Bộ dữ liệu dạng số các bản đồ thành phần gồm: Bản đồ hiện trạng lún đất làm từ ảnh Radar, bản đồ nguy cơ lún đất khu vực Cà Mau và bản đồ dự báo lún đất khu vực TP Cà Mau.
Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu
Phương thức chuyển giao sẽ là chuyển giao công nghệ có đào tạo, thông qua các hình thức tập huấn, hướng dẫn phần mềm xử lý ảnh. Liên kết với các đơn vị, địa phương nhằm thực hiện các nghiên cứu mới, ứng dụng công nghệ phục vụ dự báo tai biến về lún đất cho khu vực đồng bằng sông Cửu Long.
