Tái trồng rừng thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo để giảm thiểu cháy rừng

Tác giả: Trần Nhật Minh

Số trang: 190-197

DOI url: 10.62831/202526028

Tóm tắt:

Nghiên cứu đề xuất kiến trúc hệ thống tái trồng rừng thông minh dựa trên AI kết hợp viễn thám đa nguồn và UAV (trồng - gieo) để giảm thiểu rủi ro cháy rừng. Kết quả cho thấy, mô hình dự báo sống sót cây giống đạt AUC 0.952 và mô hình dự báo nguy cơ cháy đạt PR-AUC 0.823, giúp tăng tỷ lệ sống cây +15-30% và giảm rủi ro cháy nghiêm trọng 10-25%. Nghiên cứu đóng góp mới bao gồm bộ chỉ số đánh giá đa mục tiêu, khung triển khai theo giai đoạn và tích hợp mô hình kinh doanh tín chỉ carbon, tạo tiền đề cho quản lý rừng thích ứng trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

Chen T., Guestrin C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785-794. GOFC-GOLD (2011). A Sourcebook of Methods and Procedures for Monitoring and Reporting Anthropogenic GHG Emissions and Removals (REDD+). Report version COP17-1, GOFC-GOLD Project Office, Natural Resources Canada. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Hadi M.U. et al. (2023). Large Language Models: A Comprehensive Survey… TechRxiv. Le Q.V. et al. (2021). Forest Carbon Sequestration Projects in Vietnam: Challenges and Opportunities. Climate Policy, 21(2), 215-232. Liu Y. et al (2020). Forest Fire Risk Assessment Using Remote Sensing and Machine Learning: A Review. Remote Sensing, 12(21), 3564. Nguyen V. C. et al. (2021). Integration of Indigenous Knowledge and Modern Technology in Forest Fire Management. Environmental Management, 67(3), 321-335. Pham T.T. et al. (2020). Forest Restoration Approaches in Tropical Regions: Lessons from Vietnam. Ecological Engineering, 156, 105952. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Medical Image Analysis, 20(2), 249-261. Russell S., Norvig P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th Ed., Pearson. Tran H.N. et al. (2021). Application of UAV Remote Sensing in Forest Monitoring and Management in Vietnam. Journal of Forestry Science and Technology, 15(4), 45-58. Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. (2016). The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data 3, 160018. World Bank (2022). Forest Landscape Restoration in Vietnam: Opportunities and Challenges. Report No. 148798-VN. Xie Y. et al (2024). WildfireGPT: Tailored LLM for wildfire analysis. arXiv:2402.07877. Yang H., Wang J., Wang J. (2023). Efficient Detection of Forest Fire Smoke in UAV Aerial Imagery Based on an Improved YOLOv5 Model and Transfer Learning. Remote Sensing, 15(23), 5527.

tái trồng rừng thông minh, trí tuệ nhân tạo, viễn thám, UAV, tín chỉ carbon, quản trị dữ liệu.

File PDF