Kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và Google Earth Engine (GEE) để phân loại các lớp phủ từ ảnh Sentinel-2: trường hợp nghiên cứu tại xã Quảng Sơn và xã Tà Đùng, tỉnh Lâm Đồng - Nguyễn Trọng Cương; Trần Quang Bảo; Trương Tất Đơ; Nguyễn Thị Hà; Phạm Văn Duẩn; Nguyễn Hải Hoà (TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP, 2025)
Nghiên cứu này đã tích hợp giữa mô hình học sâu Vision Transformer (ViT) và Google Earth Engine (GEE) để phân loại lớp phủ đất và thành lập bản đồ các khu vực canh tác cà phê và các khu vực có rừng từ ảnh Sentinel-2 năm 2020 tại xã Quảng Sơn và xã Tà Đùng, tỉnh Lâm Đồng. Tổng cộng 10.394 điểm mẫu được sử dụng, trong đó 8.352 điểm huấn luyện và 2.042 điểm kiểm tra. Kết quả đào tạo mô hình AI cho thấy độ chính xác tổng thể đạt 91%, điểm F1 trung bình có trọng số 0,91, điểm F1 trung bình không có trọng số đạt 0,92. Kết quả đánh giá độ chính xác bằng dữ liệu kiểm tra cho độ tin cậy cao với độ chính xác tổng thể đạt 88%, độ tin cậy của kết quả kiểm tra đối với cà phê đạt 83%, rừng đạt 96%, mặt nước 99%, đất nông nghiệp và cây trồng khác đạt 71%, đất xây dựng đạt 95%. Kết quả phân loại được kiểm chứng ngoài thực địa ở 46 điểm năm 2024 đạt 91,4%. Kết quả tính toán diện tích lớp phủ khu vực nghiên cứu cho thấy có khoảng 55.264 ha rừng (chiếm hơn 56% tổng diện tích của hai xã), hơn 26.000 ha cà phê (chiếm khoảng 26,5% tổng diện tích của hai xã). Kết quả nghiên cứu đã khẳng định hiệu quả của việc kết hợp thuật toán AI và GEE trong nhận diện các vùng canh tác cà phê và rừng điển hình ở vùng Tây Nguyên, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học cho giám sát và chứng minh vùng trồng cà phê không gây mất rừng nhằm đáp ứng Quy định chống mất rừng của Liên minh châu Âu (EUDR).