PLKGS bằng ENVI + GEE (1).pptxddddddddaas

presentation

1. Thông tin có sẵn dưới dạng âm thanh. Thêm Tên Công ty NỘI DUNG CHỦ ĐỀ 8 NHÓM 12 nhỏ MÔN KTGĐAVT Phân loại không giám sát bằng ENVI + GEE

2. KẾT LUẬN Tóm tắt nội dung, đánh giá tổng quan Tài liệu tham khảo Chương trình NỘI DUNG CHÍNH Giới thiệu chung khái niệm PLKGS: Giới thiệu chung về PLKGS trên công cụ ENVI và GEE: Các thuật toán phổ biến: Kmeans; ISODATA Công cụ sử dụng:ENVI + GEE MỞ ĐẦU 1. 7. 2. 8. 3. 9. 4. 10. 5. 11. 6.

3. Mở đầu Quay lại Trang Chương trình P hân loại ảnh: Quá trình tách thông tin từ ảnh vệ tinh có thể được thực hiện bằng máy tính hay giải đoán bằng mắt. Trong đó phân loại ảnh là quá trình tách hay gộp thông tin dựa trên đối tượng cần nghiên cứu. Phương pháp phân loại ảnh thường được áp dụng theo hai phương pháp phân loại cơ bản : giám định và phi giám định (gán tên đối tượng sau khi phân loại) 

4. NỘI DUNG CHÍNH Quay lại Trang Chương trình Giới thiệu chung khái niệm PLKGS:  ·   Kỹ thuật này sử dụng thông do ảnh cung cấp và đòi hỏi người phân tích phải có kinh nghiệm về việc chỉ định số cụm phổ ban đầu. Đầu tiên chọn các mẫu ngẫu nhiên và ghép nhóm theo giá trị pixel nhằm tạo các nhóm có đặc trưng phổ đồng nhất. Sau đó từng nhóm này được gán tên và màu ứng với từng đối tượng cụ thể tạo thành các nhóm có các đặc trưng phổ tương đối đồng nhất. ·   Nguyên lý: Thuật toán phân cụm sẽ tính toán và tìm ra các điểm ảnh có giá trị phổ gần giống nhau để gán chúng vào cùng một nhóm

5. Ưu điểm Nhược điểm Không cần dữ liệu huấn luyện trước → Phù hợp khi không có thông tin thực địa (ground truth) hoặc hiểu biết trước về khu vực nghiên cứu. Tự động nhận dạng các nhóm phổ tự nhiên → Máy tính tự tìm ra các mẫu phổ có đặc trưng tương đồng, giúp phát hiện các đối tượng hoặc lớp phủ bề mặt chưa được biết trước. Tiết kiệm thời gian cho nhà phân tích → Không phải chọn vùng huấn luyện (training areas) thủ công như trong phân loại có giám sát. Phù hợp cho khảo sát sơ bộ → Hữu ích khi cần phân tích nhanh để có cái nhìn tổng quan về cấu trúc phổ của khu vực. Không đảm bảo ý nghĩa thực tế của các lớp → Các lớp phổ thu được có thể không tương ứng với các lớp thông tin thực tế (ví dụ: một lớp phổ có thể gồm nhiều loại lớp phủ khác nhau). Cần sự can thiệp của con người sau khi phân cụm → Nhà phân tích phải gán tên lớp và hợp nhất hoặc chia nhỏ các cụm sau khi thuật toán hoàn tất. Khó kiểm soát kết quả phân loại → Kết quả phụ thuộc mạnh vào số cụm ban đầu , tham số thuật toán , và phân bố dữ liệu phổ . Độ chính xác thường thấp hơn phân loại có giám sát → Vì không dựa trên mẫu chuẩn, nên kết quả có thể kém ổn định và khó đánh giá độ chính xác . Quay lại Trang Chương trình Giới thiệu chung khái niệm PLKGS: 

6. Cả ENVI và Google Earth Engine (GEE) đều là những công cụ mạnh mẽ để thực hiện Phân loại Không Giám Sát (PLKGS), nhưng chúng đại diện cho hai triết lý xử lý dữ liệu khác nhau: xử lý tại chỗ (desktop) và xử lý trên nền tảng đám mây (cloud-based) . Giới thiệu chung về PLKGS trên công cụ ENVI và GEE: Quay lại Trang Chương trình

7. Công cụ sử dụng:ENVI + GEE Quay lại Trang Chương trình - Phần mềm ENVI cung cấp các thuật toán phân loại không giám sát phổ biến như ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique) và K-means. Người dùng chỉ cần cung cấp ảnh đầu vào và số lượng “cụm” mong muốn. Sau đó phần mềm sẽ tự xử lí và tạo ra bản đồ phân loại. - GEE là nền tảng điện toán đám mây (có phí) cho phép xử lý dữ liệu quy mô lớn thông qua đoạn code, cũng có các bộ phân loại không giám sát (clusterer) trong thư viện ee.Clusterer. Người dùng chỉ có thể sử dụng các loại thuật toán như K-means để phân loại cụm dữ liệu. Quá trình này được thực hiện thông qua mã code.

8. Thuật toán K-means: Thuật toán ISODATA: - K-Means là một trong những thuật toán phân cụm (Clustering) đơn giản. K-means sẽ phân nhóm các đối tượng lớp phủ mặt đất dựa trên phân nhóm dựa trên sự tương đồng phổ của các điểm ảnh trong bộ dữ liệu đầu vào (ảnh vệ tinh). Thuật toán yêu cầu lựa chọn số nhóm phân loại mong muốn và sẽ lặp lại các bước phân nhóm điểm ảnh đến khi tổng phương sai của các nhóm thấp nhất. - ISODATA là một trong những thuật toán tách lớp. Trong phương pháp này, đầu tiên số nhóm được ấn định tạm thời bởi một số nào đó, sau đó các pixel được phân tích và được ghép nhóm sao cho khả năng phân cách giữa các nhóm là cao nhất, sau đó các trọng tâm được tính lại và số lượng các nhóm cũng được điều chỉnh. Quá trình này được lặp cho đến khi số lượng các nhóm trở nên ổn định. Quay lại Trang Chương trình Các thuật toán phổ biến: Kmeans; ISODATA

9. Các Kênh Kênh Tiếp thị 1 Bạn sẽ tiếp cận khách hàng mục tiêu như thế nào? Kênh Tiếp thị 2 Bạn sẽ tiếp cận khách hàng mục tiêu như thế nào? Kênh Tiếp thị 3 Bạn sẽ tiếp cận khách hàng mục tiêu như thế nào? Quay lại Trang Chương trình

10. Phân khúc Khách hàng Chân dung 1 Hình dung khách hàng lý tưởng mà các giải pháp của bạn hướng đến. Chân dung 2 Hình dung khách hàng lý tưởng mà các giải pháp của bạn hướng đến. Chân dung 3 Hình dung khách hàng lý tưởng mà các giải pháp của bạn hướng đến. Quay lại Trang Chương trình

11. Quý 1 Quý 2 Quý 3 Quý 4 Báo cáo Kết quả Kinh doanh Doanh thu Thêm sản phẩm có giá bán trung bình của bạn và số lượng đơn vị đã bán với các nguồn doanh thu khác của bạn 000 VNĐ Chi phí cố định Thêm các chi phí cố định, như tiền lương, bảo hiểm, phí thuê văn phòng cùng những khoản khác 000 VNĐ Chi phí biến đổi Thêm các chi phí biến đổi, như nguyên vật liệu, nhân công, bảo hiểm và các khoản khác 000 VNĐ Tổng chi phí Thêm các chi phí cố định và biến đổi 000 VNĐ Lợi nhuận Trừ tổng chi phí khỏi tổng doanh thu của bạn 000 VNĐ Cấu trúc Chi phí & Dòng Doanh thu Quay lại Trang Chương trình

12. Cấu trúc Chi phí & Dòng Doanh thu Chỉnh sửa biểu đồ để phản ánh sự so sánh doanh thu và tổng chi tiêu của công ty bạn Giải thích ngắn gọn những gì bạn quan sát được

13. Cấu trúc Chi phí & Dòng Doanh thu Chỉnh sửa biểu đồ để thể hiện cấu trúc chi phí của công ty bạn Giải thích ngắn gọn phân tích hòa vốn của bạn Quay lại Trang Chương trình

14. Viết ghi chú ở đây Viết ghi chú ở đây Sao chép một ghi chú, kéo vào bảng và viết các ý tưởng của bạn. Sao chép một ghi chú, kéo vào bảng và viết các ý tưởng của bạn. Mẹo: Cộng tác giúp cho quá trình làm việc nhóm trở nên dễ dàng hơn! Hãy nhấp "Chia sẻ" và mời các thành viên trong nhóm của bạn cùng điền vào đây. Sử dụng trang này để thêm các thông báo, động não hoặc các ý tưởng nhóm thú vị khác! Trang Bảng trắng Quay lại Trang Chương trình

15. Thêm chủ đề chính Thêm ý tưởng liên quan Thêm ý tưởng liên quan Thêm ý tưởng liên quan Thêm ý tưởng liên quan Thêm ý tưởng phụ Thêm ý tưởng phụ Thêm ý tưởng phụ hơn nữa Thêm ý tưởng phụ hơn nữa Thêm ý tưởng phụ hơn nữa Thêm ý tưởng phụ hơn nữa Mẹo: Cộng tác giúp cho quá trình làm việc nhóm trở nên dễ dàng hơn! Hãy nhấp "Chia sẻ" và mời các thành viên trong nhóm của bạn cùng điền vào đây. Sử dụng trang này để thêm các thông báo, động não hoặc các ý tưởng nhóm thú vị khác! Quay lại Trang Chương trình Thêm ý tưởng phụ Thêm ý tưởng phụ

16. Liên hệ Điện thoại [phone] Email [email protected] Mạng xã hội @trangwebhay

17. Trang tài nguyên Sử dụng các tài nguyên thiết kế này trong Bản thuyết trình Canva của bạn. Thiết kế vui vẻ! Hãy xóa trang này trước khi trình bày.

18. Trang tài nguyên Sử dụng các tài nguyên thiết kế này trong Bản thuyết trình Canva của bạn. Thiết kế vui vẻ! Hãy xóa trang này trước khi trình bày.

19. Trang tài nguyên Sử dụng các tài nguyên thiết kế này trong Bản thuyết trình Canva của bạn. Thiết kế vui vẻ! Hãy xóa trang này trước khi trình bày.

20. Trang tài nguyên Tìm điều kỳ diệu và thú vị khi trình bày với Bản Thuyết Trình Canva. Nhấn các phím sau khi ở chế độ Trình bày! Hãy xóa trang này trước khi trình bày. C để tạo hoa giấy O để tạo bong bóng Bất kỳ số nào từ 0-9 để hẹn giờ D để tạo tiếng trống Q để tắt tiếng B để tạo hiệu ứng mờ U để hạ màn M để thả mic