# 🌾 Giải Thích Quy Trình Phân Loại Đất Trồng Cây

File notebook `02.predict_ODC.ipynb` sử dụng **Machine Learning** kết hợp với **dữ liệu vệ tinh** để phân loại các loại đất/cây trồng. Dưới đây là quy trình chi tiết:

---

## **Bước 1: Thu thập dữ liệu vệ tinh** (Cell 3-4)

```python
date_range = ('2022-09-01', '2023-10-01')
longtitude_range = (105.86575, 105.94120)
latitude_range = (9.65070, 9.69850)
data = load_data(dc, date_range, longtitude_range, latitude_range)
```

- Lấy ảnh **Sentinel-2** (ảnh quang học) từ kho dữ liệu trong khoảng thời gian và vị trí cụ thể

---

## **Bước 2: Xử lý mây** (Cell 5)

```python
result = mask_clean(data)
```

- Loại bỏ các pixel bị mây che phủ để đảm bảo dữ liệu chính xác

---

## **Bước 3: Tính chỉ số NDVI** (Cell 6-10)

```python
ndvi = calculate_indices(result, index='NDVI', satellite_mission='s2')
fill_nan_ndvi = fill_nan(ndvi, time_split)
average_ndvi = fill_nan_ndvi.resample(time='1M').mean()
```

- **NDVI** (Normalized Difference Vegetation Index) = (NIR - Red) / (NIR + Red)
- Giá trị từ **-1 đến 1**: cao = thực vật xanh tốt, thấp = đất trống/nước
- Điền giá trị nan (mây) và tính trung bình theo tháng

---

## **Bước 4: Lấy dữ liệu Radar Sentinel-1** (Cell 11)

```python
dsvh, dsvv = load_data_sen1(dc, date_range, coordinates)
average_vv = calculate_average(dsvv, time_pattern='1M')
average_vh = calculate_average(dsvh, time_pattern='1M')
```

- **VH, VV**: Dữ liệu radar (xuyên mây), cho biết cấu trúc bề mặt
- Giúp phân biệt lúa ngập nước, cây trồng cạn, mặt nước...

---

## **Bước 5: Dự đoán bằng Model ML** (Cell 12) ⭐ **QUAN TRỌNG NHẤT**

```python
loaded_model = joblib.load("model_train/model_odc.joblib")
data_array = predict(loaded_model, data.rio.crs, average_ndvi, average_vh, average_vv)
```

**Model đã được train trước** với dữ liệu mẫu (training data) gồm:
- **Đầu vào (Features)**: NDVI theo tháng + VH + VV (chuỗi thời gian)
- **Đầu ra (Labels)**: Loại đất đã được gắn nhãn thủ công

### Cách model phân loại:

| Đặc điểm | Loại đất |
|----------|----------|
| NDVI cao đều, VV thấp | Rừng |
| NDVI biến đổi theo mùa vụ, VH cao (nước) | Lúa |
| NDVI thấp, VV rất thấp | Sông/nước |
| NDVI trung bình ổn định | Cây lâu năm (CLN) |

---

## **Bước 6: Hiển thị kết quả** (Cell 13-15)

```python
colors = ["#abcee9", "#ffef44", "#c4ff9e", "#ffd6a8", "#93ddda", "#1aeef7", "#ffa7f2", "#33ee33"]
labels = ["Lúa tôm", "Lúa", "CHN", "CLN", "TS", "Sông", "Đất xây dựng", "Rừng"]
```

### 8 lớp phân loại:

| Mã | Tên | Màu | Ý nghĩa |
|----|-----|-----|---------|
| 0 | Lúa tôm | 🔵 Xanh nhạt | Luân canh lúa-tôm |
| 1 | Lúa | 🟡 Vàng | Đất trồng lúa |
| 2 | CHN | 🟢 Xanh lá nhạt | Cây hàng năm |
| 3 | CLN | 🟠 Cam nhạt | Cây lâu năm (cây ăn trái) |
| 4 | TS | 🩵 Xanh ngọc | Thủy sản |
| 5 | Sông | 🔷 Cyan | Mặt nước sông |
| 6 | Đất XD | 💗 Hồng | Đất xây dựng |
| 7 | Rừng | 💚 Xanh đậm | Rừng |

---

## **Bước 7: Lưu kết quả** (Cell 16)

```python
region_result.rio.to_raster("KetQuaPhanLoaiDatODC.tif")
```

- Xuất file GeoTIFF chứa mã phân loại (0-7) cho từng pixel

---

## 📊 **Tóm tắt quy trình:**

```
Ảnh vệ tinh (Sentinel-1 + Sentinel-2)
        ↓
Xử lý (loại mây, tính NDVI, VH, VV)
        ↓
Kết hợp features theo thời gian (13 tháng)
        ↓
Model ML (Random Forest/XGBoost) dự đoán
        ↓
Bản đồ phân loại 8 lớp đất
        ↓
File .tif (mỗi pixel = 1 mã loại đất)
```

---

## 📁 Cấu trúc dữ liệu đầu vào cho Model

### Features (Đặc trưng):
- **NDVI theo 13 tháng**: 13 bands
- **VH (radar) theo 13 tháng**: 13 bands  
- **VV (radar) theo 13 tháng**: 13 bands
- **Tổng cộng**: ~39 features cho mỗi pixel

### Labels (Nhãn):
- Được lấy từ shapefile training: `train/ST_training data_updated_1130points_new.shp`
- 1130 điểm mẫu đã được gắn nhãn thủ công bởi chuyên gia

---

## 🔧 Các thư viện sử dụng

| Thư viện | Mục đích |
|----------|----------|
| `datacube` | Truy vấn dữ liệu vệ tinh |
| `xarray` | Xử lý dữ liệu đa chiều |
| `rioxarray` | Đọc/ghi GeoTIFF |
| `joblib` | Load/save model ML |
| `sklearn` / `xgboost` | Training model |
| `matplotlib` / `hvplot` | Trực quan hóa |

---

## 📝 Ghi chú

- **Độ phân giải**: 10-20m (tùy cấu hình)
- **Thời gian xử lý**: Phụ thuộc vào kích thước vùng và số scenes
- **Yêu cầu**: Cần kết nối internet để tải dữ liệu vệ tinh từ Planetary Computer hoặc ODC

---

*Tài liệu được tạo ngày 14/12/2025*
