評估 UAV 資料與衛星資料在邊坡崩落潛勢機器學習模型之可應用性
摘要
本研究將多組不同解析度 UAV 資料與對照組衛星資料作為測試集放入隨機森林機器學習模型評估其解析度與評分的關係及其替代衛星資料的可能性。
研究目的
- 如何修正無人機影像解析度使其有媲美衛星資料所製作之模型表現
- 以無人機資料取代衛星資料在邊坡崩落潛勢機器學習的應用可能性
- 高解析度的無人機資料對邊坡崩落潛勢所造成的影響
研究過程與方法
首先，我透過文獻探討確定所需指標，然後收集必要資料進行前處理。流程包括調整無人機圖資解析度，與分別把調整完成的無人機圖資、作為對照組的衛星資料，與其他資料進行疊圖。
接著，使用訓練集資料訓練模型，並用驗證集調整模型。最後，將前處理後的資料輸入已訓練好的機器學習模型，以便進行進一步的分析。
研究成果與展望
總結而言，無人機資料有望成為邊坡崩落潛勢分析的替代方案，且當其解析度與衛星相同時，有相同結果，可進一步蒐集邊坡建設所需的圖資。未來，我將繼續收集更多不同區域的無人機資料，以進一步提高模型的泛用性。
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