# 🗺️ Prediction Interface

Phân loại đất cho khu vực mới sử dụng model đã train

🏠 Trang Chủ 🎓 Training 🌥️ Cloud Removal 🗺️ Prediction (Active) 🚀 Batch Processing 🌿 NDVI Analysis 📝 Reports

## 🗺️ Chọn Khu Vực Prediction

🗺️ Chọn theo Tỉnh Thành: (Hoặc vẽ bbox thủ công bên dưới)
Danh sách: 63 tỉnh
🌍 Lọc theo Vùng:

### 💡 Hướng dẫn:

📍 Chọn tỉnh thành ở trên để tự động điền bbox, hoặc sử dụng công cụ vẽ hình chữ nhật trên bản đồ

🔄 Có thể chỉnh sửa sau khi vẽ

### 💾 Cache Predictions (Tự động lưu)

Cache được tự động tạo sau mỗi lần predict thành công

## 🤖 Chọn Model

Model đã train:

#### 📝 Model Metadata

Model Type:
Epoch:
Train Accuracy (%):
Val Accuracy (%):
Train Loss:
Val Loss:
Number of Classes:
Input Size:
Description (optional):
Chọn cache dữ liệu đầu vào:

#### 📊 Thông tin Model

Type: -

Accuracy: -

Training Date: -

## ⏰ Thời gian & Dữ liệu

### 📅 Khoảng thời gian

Từ ngày:
Đến ngày:

### 🛰️ Tham số dữ liệu vệ tinh

Số lượng ảnh tối đa: (1-100)
Độ phủ mây tối đa: (0-100%)
Độ phân giải không gian:

### 🌥️ Loại bỏ mây

Phương pháp:
📦 Chọn model đã train:

#### 📝 Thông tin Model

Epoch:
Val Loss:
Train Loss:
Channels In:
Channels Out:
Use S1:
Description:
💡 Hybrid cân bằng tốc độ và chất lượng. Deep Learning cho kết quả tốt nhất nhưng cần model đã train.

### ⚙️ Tùy chọn xử lý

🚀 Sử dụng GPU cho Deep Learning Models
Tăng tốc CNN/Swin-UNet (cần GPU có CUDA)
🌿 Xuất NDVI Raster
Tạo file GeoTIFF chứa chỉ số NDVI cho toàn bộ khu vực
🗺️ Overlay Shapefile (Hiển thị ranh giới lô đất)
🎯 Tự động cập nhật vùng prediction:
✅ Khi chọn shapefile → Bbox trên bản đồ tự động thay đổi theo vùng shapefile
✅ CRS sẽ tự động chuyển đổi - không cần lo về EPSG:4326/9209/32648
💡 Không chọn shapefile → Dùng bbox tùy chỉnh do bạn vẽ trên bản đồ

## 📊 Trạng thái Prediction

### ⏳ Đang xử lý...

Đang khởi tạo...

0%

### ✅ Prediction hoàn thành!

Output file:

Shape:

Unique classes:

#### 🖼️ Preview:

### ❌ Lỗi

## 📋 Predictions đã tạo

Đang tải...

## 🗺️ Chọn Khu Vực NDVI Analysis

🗺️ Chọn theo Tỉnh Thành: (Hoặc vẽ bbox thủ công bên dưới)
Danh sách: 63 tỉnh
🌍 Lọc theo Vùng:

## 🤖 Chọn Model để Predict

Model đã train:

#### 📊 Thông tin Model

Type: -

Accuracy: -

Training Date: -

🚀 Sử dụng GPU (Deep Learning Models)
⚡ Tăng tốc prediction cho CNN/Swin-UNet models (yêu cầu GPU khả dụng)

## ⚙️ Cấu hình NDVI để so sánh thay đổi

🎯 Quick Presets (Khu vực có dữ liệu tốt)
💡 Các preset này đã được kiểm tra và có dữ liệu tốt, ít mây
Chọn bbox trên bản đồ hoặc nhập tọa độ:
✏️ Vẽ hình chữ nhật trên bản đồ để chọn bbox NDVI, các ô tọa độ sẽ tự động cập nhật.
Từ ngày:
Đến ngày:
Cloud Cover tối đa (%):
Số scenes tối đa:
Giới hạn số lượng ảnh vệ tinh xử lý. Ít scenes = nhanh hơn nhưng ít dữ liệu.
Resolution:
Số điểm dự đoán (sample):
Số điểm ngẫu nhiên để predict và tính NDVI time series. Nhiều điểm = chính xác hơn nhưng chậm hơn.

## 📈 Kết quả NDVI

⏳ Đang tải dữ liệu và tính toán NDVI...

#### Số ảnh

-

#### NDVI TB

-

#### NDVI Min

-

#### NDVI Max

-

### ⚠️ Lỗi

## 📊 NDVI Time Series