ÁP DỤNG MÔ HÌNH, THUẬT TOÁN, CƠ CHẾ HỌC MÁY ĐỂ ĐO MỰC NƯỚC TỪ HÌNH ẢNH QUAN TRẮC

Abstract

Quan trắc mực nước, đóng vai trò to lớn trong việc dự báo, cảnh báo phòng chống thiên tai, nước biển dâng, ngập lụt đô thị, thủy điện, thủy lợi, xây dựng, giao thông … phục vụ phát triển kinh tế - xã hội, an ninh quốc phòng. Trạm quan trắc mực nước thuộc mạng lưới khí tượng thủy văn quốc gia. Đên nay, công trình quan trắc mực nước cũng rất đa dạng và phong phú, quan trắc bằng thiết bị tự động phát triển nhanh chóng. Tuy nhiên, quan trắc thủ công cũng còn khá phổ biến và hiện tại hệ thống thủy chí, giản đồ vẫn sẽ còn tồn tại lâu dài. Hệ thống mạng internet hầu hết các trạm cũng đang có sẵn, công trình, tuyến đo cũng đã có. Việc sử dụng mô hình, thuật toán, cơ chế học máy của mô hình tính toán giá trị mực nước rất quan trọng. Mô hình phù hợp sẽ giảm chi phí vận hành trong thu thập số liệu, tận dụng tối đa trang thiết bị sẵn có. Mô hình tốt, có độ tin cậy cao, dễ triển khai và phù hợp với mọi công trình quan trắc mực nước hiện có trong và ngoài ngành khí tượng thủy văn. Nghiên cứu này, trình bày về mô hình cơ bản cho các trường hợp, điều kiện khác nhau. Trong mỗi điều kiện thời tiết, từng loại hình ảnh, công trình, thủy chí, giản đồ khác nhau sẽ lựa chọn các thuật toán tính toán khác nhau, nhằm cho kết quả phù hợp nhất. Tương tự như vậy, tùy thuộc tính chất hình ảnh, điều kiện khác nhau để đưa ra một số mô hình học máy cho phù hợp. Tính toán ra giá trị mực nước là khâu then chốt của kết quả của mô hình học máy. Trong kết quả sử dụng phép so sánh kết quả của một số mô hình, cơ chế học máy, thuật toán sử dụng để đưa ra nhận xét, đề xuất, kiến nghị cụ thể để áp dụng vào thực tiễn cho từng đối tượng, bối cảnh của từng trạm đo.