Ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh SAR (Sentinel-1A) đa thời gian thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Cà Mau

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Viễn thám

Dạng tài liệu

Tác giả

Phạm Quốc Việt⁽¹⁾, Võ Quốc Tuấn, Nguyễn Tấn Lợi, Phạm Văn Đệ

Nhan đề

Ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh SAR (Sentinel-1A) đa thời gian thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Cà Mau

Nhan đề tiếng anh

Land use mapping of Ca Mau province by SAR (Sentinel-1A) time-series data

Nguồn trích

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

Năm xuất bản

2022

Số

4

Trang

45-54

ISSN

1859-2333

Từ khóa

Bản đồ sử dụng đất, Radar, Sentienl-1A, Tán xạ ngược SAR, Cà Mau

Từ khóa tiếng anh

Land use map, Radar, SAR backscattering, Sentinel1A, Ca Mau

Tóm tắt

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất đóng vai trò quan trọng trong công tác kiểm kê và định hướng quy hoạch sử dụng đất đai. Tuy nhiên, các phương pháp xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất giải đoán từ ảnh vệ tinh trước đây thường sử dụng dữ liệu ảnh quang học nên dễ bị ảnh hưởng bởi mây. Vì vậy, mục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng ảnh SAR (study applied radar) để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Trong nghiên cứu này, chuỗi ảnh SAR theo thời gian được dùng để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, dựa trên cơ sở sự thay đổi giá trị tán xạ ngược VH (backscatter values, dB) của các kiểu sử dụng đất theo thời gian kết hợp với kết quả khảo sát thực địa. Kết quả nghiên cứu đã phân loại được 6 loại sử dụng đất: đất trồng lúa, cây lâu năm, sông rạch, đất ở, đất nuôi trồng thủy sản và rừng. Kết quả đánh giá cho thấy độ chính xác toàn cục đạt 89,4% và hệ số Kappa 0,79. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng ảnh SAR đa thời gian trong xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất có khả năng ứng dụng cao.

Tóm tắt tiếng anh

Land use/land cover (LULC) maps play an important role in statistics and land use change monitoring and planning. However, previous studies of mapping LULC by remote sensing data have typically relied on optical data, which is easily affected by cloud cover in subtropical locations. To overcome this, this study applied radar (SAR) imagery to generate a LULC map of Ca Mau province, Vietnam. We used multi-temporal SAR imagery to generate a LULC map for the year 2019 based on changes in VH backscatter values (dB) over time and validation data collected f-rom an in-depth field survey. The classification results were able to distinguish the 6 main land use classes of perennial crops, paddy rice, surface water bodies, built-up areas, aquaculture, and forests, with a classification accuracy of 89.4% and the Kappa coefficient of 0.79. The results are a promising step toward using multi-temporal SAR data for monitoring land-use change dynamics and planning support in remote subtropical locations.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 403

File toàn văn

Xem toàn văn