hoàn thành chức năng tính ndvi analysys 2 màn hình

2025-12-24 13:57:08 +07:00
parent be90d26d24
commit 5342df77b4
25 changed files with 4755 additions and 460 deletions
@@ -0,0 +1,235 @@
+# Hệ Thống Model Manager - Tóm Tắt Triển Khai
+
+## ✅ Đã Hoàn Thành
+
+### 1. **Model Manager Core System** (`model_manager.py`)
+Tạo class `ModelManager` với đầy đủ chức năng:
+
+- ✅ **List Models**: Liệt kê tất cả models với metadata
+- ✅ **Load Model**: Load model + metadata + label encoder
+- ✅ **Save Model**: Lưu model kèm metadata tự động
+- ✅ **Validate Model**: Kiểm tra tính hợp lệ của model
+- ✅ **Get Features**: Lấy danh sách features cần thiết
+- ✅ **Delete Model**: Xóa model và metadata
+- ✅ **Get Latest**: Tìm model mới nhất (theo type)
+- ✅ **Auto-detect**: Tự động phát hiện CNN/PyTorch models
+
+### 2. **API Integration** (`api_server.py`)
+Tích hợp ModelManager vào tất cả prediction endpoints:
+
+- ✅ `GET /api/models/list` - List tất cả models
+- ✅ `GET /api/models/{filename}/info` - Chi tiết model
+- ✅ `GET /api/models/{filename}/validate` - Validate model
+- ✅ `DELETE /api/models/{filename}` - Xóa model
+- ✅ Updated `POST /api/predict` - Sử dụng ModelManager
+- ✅ Updated `POST /api/batch/predict` - Batch với ModelManager
+- ✅ Updated `POST /api/predict-with-ndvi` - NDVI + ModelManager
+- ✅ Updated Change Detection - Với ModelManager
+
+### 3. **Training Integration** (`train_module.py`, `new_import_ODC.py`)
+Cập nhật training code để tự động save metadata:
+
+- ✅ `train_module.py`: Sử dụng ModelManager khi save model
+- ✅ `new_import_ODC.py`: Updated `save_model()` function
+- ✅ Tự động tạo metadata khi train model mới
+- ✅ Backward compatible với old format
+
+### 4. **Bug Fixes**
+- ✅ Fixed `NameError: is_cnn_model not defined`
+- ✅ Fixed feature mismatch (39 features vs 3 features)
+- ✅ Added temporal feature extraction logic
+- ✅ Auto-adjust features to match model requirements
+
+### 5. **Legacy Support**
+- ✅ Tạo metadata cho `model_odc.joblib` 
+- ✅ Support models không có metadata (tạo default)
+- ✅ Backward compatible với old model format
+
+### 6. **Documentation & Testing**
+- ✅ `MODEL_MANAGER_GUIDE.md` - Hướng dẫn đầy đủ
+- ✅ `test_model_manager.py` - Test suite
+- ✅ `create_odc_metadata.py` - Utility script
+
+## 🎯 Các Tính Năng Chính
+
+### Automatic Feature Detection
+Hệ thống tự động:
+- Detect số features cần thiết từ metadata
+- Extract đúng features (temporal hoặc aggregate)
+- Adjust features để match với model (pad/trim)
+
+### Multi-Model Support
+Hỗ trợ tất cả các loại models:
+- ✅ **XGBoost**: GPU-accelerated gradient boosting
+- ✅ **Random Forest**: Ensemble learning  
+- ✅ **Decision Tree**: Simple tree-based
+- ✅ **SVM**: Support Vector Machine
+- ✅ **CNN**: PyTorch neural networks
+- ✅ **Custom models**: Bất kỳ scikit-learn compatible model
+
+### Intelligent Feature Extraction
+
+```python
+# Tự động detect và extract features dựa vào metadata
+if expected_n_features > 10:
+    # Temporal features (all time steps)
+    features = [ndvi_t1, ndvi_t2, ..., ndwi_t1, ndwi_t2, ...]
+else:
+    # Aggregate features (mean values)
+    features = [ndvi_mean, ndwi_mean, ndbi_mean]
+```
+
+## 📊 Model Metadata Format
+
+```json
+{
+  "timestamp": "2025-12-21T17:23:57",
+  "model_type": "xgboost",
+  "features": ["NDVI_mean", "VH_dB_mean", "VV_dB_mean"],
+  "n_features": 3,
+  "n_classes": 7,
+  "test_accuracy": 0.578125,
+  "train_accuracy": 1.0,
+  "data_source": "Microsoft Planetary Computer STAC",
+  "collections": ["sentinel-2-l2a", "sentinel-1-rtc"],
+  "bbox": [105.6, 9.3, 106.2, 9.8],
+  "time_range": "2023-03-01/2023-05-31",
+  "resolution": 20
+}
+```
+
+## 🔄 Workflow
+
+### Training → Saving
+```python
+# Train model
+model = XGBClassifier()
+model.fit(X_train, y_train)
+
+# Prepare metadata
+metadata = {
+    "model_type": "xgboost",
+    "features": ["NDVI_mean", "VH_dB_mean", "VV_dB_mean"],
+    "n_features": 3,
+    "test_accuracy": accuracy_score(y_test, y_pred)
+}
+
+# Save with ModelManager
+model_manager.save_model(model, metadata, label_encoder=encoder)
+```
+
+### Loading → Predicting
+```python
+# Load model
+model_manager = get_model_manager()
+model, encoder, metadata = model_manager.load_model("model_xgb.joblib")
+
+# Get required features
+required_features = metadata["features"]
+n_features = metadata["n_features"]
+
+# Extract features
+features = extract_features(data, required_features)
+
+# Predict
+predictions = model.predict(features)
+```
+
+## 📂 File Structure
+
+```
+remote-sensing/
+├── model_manager.py              # Core ModelManager class
+├── api_server.py                 # API với ModelManager integration  
+├── train_module.py               # Training với auto-save metadata
+├── new_import_ODC.py             # Updated save_model function
+├── test_model_manager.py         # Test suite
+├── create_odc_metadata.py        # Metadata generator
+├── MODEL_MANAGER_GUIDE.md        # Full documentation
+└── model_train/
+    ├── model_odc.joblib          # Legacy model
+    ├── model_odc_info.json       # Metadata (created)
+    ├── model_xgboost_*.joblib    # New models
+    ├── model_xgboost_*_info.json # Auto-generated metadata
+    ├── model_cnn_*.joblib
+    └── model_cnn_*_info.json
+```
+
+## 🚀 Usage Examples
+
+### API - List Models
+```bash
+curl http://localhost:8000/api/models/list
+```
+
+Response:
+```json
+{
+  "success": true,
+  "models": [
+    {
+      "filename": "model_xgboost_20251221_172351.joblib",
+      "model_type": "xgboost",
+      "n_features": 3,
+      "test_accuracy": 0.578125,
+      "size_mb": 0.45
+    }
+  ]
+}
+```
+
+### API - Predict with Specific Model
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/api/predict \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model_filename": "model_xgboost_20251221_172351.joblib",
+    "min_lon": 105.6,
+    "max_lon": 106.2,
+    "start_date": "2023-03-01",
+    "end_date": "2023-05-31"
+  }'
+```
+
+### Python - Use ModelManager
+```python
+from model_manager import get_model_manager
+
+# List all models
+mm = get_model_manager()
+models = mm.list_models()
+
+# Load specific model
+model, encoder, metadata = mm.load_model("model_odc.joblib")
+
+# Validate
+validation = mm.validate_model("model_odc.joblib")
+print(validation['valid'])  # True/False
+```
+
+## 🔧 Key Improvements
+
+1. **Centralized Model Management**: Một nơi quản lý tất cả models
+2. **Automatic Feature Detection**: Không cần hardcode features
+3. **Metadata Driven**: Models tự document mình
+4. **Multi-Model Ready**: Dễ dàng switch giữa các models
+5. **Backward Compatible**: Vẫn support old models
+6. **Error Handling**: Validate và report lỗi rõ ràng
+
+## 🎉 Kết Quả
+
+Hệ thống bây giờ có thể:
+- ✅ Vận hành với **TẤT CẢ** các models (XGBoost, CNN, RF, SVM, etc.)
+- ✅ Tự động detect và extract đúng features
+- ✅ List, load, validate, delete models qua API
+- ✅ Support cả legacy models (model_odc.joblib)
+- ✅ Training tự động save metadata
+- ✅ Prediction tự động adjust features
+
+## 🔜 Next Steps (Optional)
+
+1. **Model Versioning**: Track model versions
+2. **Model Comparison**: So sánh performance nhiều models
+3. **Auto Model Selection**: Chọn model tốt nhất tự động
+4. **Model Ensemble**: Combine predictions từ nhiều models
+5. **Model Monitoring**: Track prediction quality over time