BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  24,605,743
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

47

Viễn thông

BB

Phan Kiều Diễm(1), Nguyễn Kiều Diễm, Đặng Hiếu Nghĩa, Nguyễn Nguyên Minh, Paget Matt, Nguyễn Văn Linh, Andrew T. Prata, Trần Gia Hồng, Trương Xuân Việt, Nguyễn Hiếu Trung

Khả năng ứng dụng ảnh viễn thám trong hỗ trợ công tác cập nhật bản đồ hiện trạng sử dụng đất xã Thuận Hòa, huyện Châu Thành, tỉnh Sóc Trăng

Possibilities for remote sensing applications to support the updating of land use maps in Thuan Hoa commune, Chau Thanh district, Soc Trang province

Tạp chí Khoa học đất

2024

74

149-154

0868-3743

Điện toán đám mây (GEE), Hiện trạng sử dụng đất, Khoanh đất, Khối dữ liệu mở (ODC), Sentinel 1&2

Google Earth Engine (GEE), Land use, Land plot, Open Data Cube (ODC), Sentinel 1&2

Mục tiêu nghiên cứu nhằm đánh giá khả năng ứng dụng ảnh viễn thám hỗ trợ công tác cập nhật bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại xã Thuận Hòa, huyện Châu Thành, tỉnh sóc Trăng năm 2023. Dữ liệu chuỗi ảnh Sentinel 1&2 (10 m) thu thập từ nên tảng điện toán đám mây (GEE) và xử lý thông qua khối dữ liệu mở (ODC) được sử dụng trong nghiên cứu. Phương pháp phân loại có kiểm định (Random Forest) sử dụng ngôn ngữ lập trình Python (nền tàng Jupyter Notebook) được thực hiện nhằm phân tách các hiện trạng sử dụng đất. Bên cạnh đó, nghiên cứu áp dụng phương pháp chồng lắp hiện trạng giữa kết quả giải đoán và dữ liệu kiểm kê đế xác định các khoanh đất thay đổi so với hiện trạng kiểm kê tại địa phương. Kết quả nghiên cứu đã xác minh được 301 khoanh đãt có thay đối với độ chính xác 72,09% trên địa bàn xã, hỗ trợ cho công tác cập nhật bàn đồ hiện trạng tại địa phương ở giai đoạn đối soát, ngoại nghiệp. Việc sử dụng viễn thám, GEE, và ODC đã cung cãp thông tin và giải pháp công nghệ có thể hỗ trợ địa phương trong công tác cập nhật bản đồ hiện trạng sử dụng đãt.

The research aims to evaluate the applicability of remote sensing imagery for updating of land use maps in Thuan Hoa commune, Chau Thanh district, Soc Trang province in 2023. The Sentinel 1&2 multi-time series (10m resolution) were utilized from Google Earth Engine (GEE) and analyzed using the Open Data Cube (ODC) platform in this study. The Random Forest classification method implemented in Python on the Jupyter Notebook platform, was used to detect the different land use types. Additionally, the method involved overlapping land use inventory data to identify changing land plots, aiding in the updating of the land inventory map. The research findings verified 301 plots of changed land use within the commune, with an accuracy rate of 72.09%, facilitating the updating of the land use inventory map during fieldwork. The utilization of remote sensing data, GEE, and ODC provides valuable support for updating land use inventory maps.

TTKHCNQG, CTv61

Xem toàn văn