Nghiên cứu này xây dựng và thử nghiệm phương pháp xác định nhanh biến động diện tích rừng so với bản đồ hiện trạng bằng ảnh vệ tinh Landsat-8, nhằm hỗ trợ cập nhật rừng một cách kịp thời và hiệu quả. Huyện Ea H'Leo, tỉnh Đắk Lắk, được chọn làm khu vực nghiên cứu do sự đa dạng loại rừng và nhu cầu giám sát biến động. Quy trình gồm các bước: xác định lô rừng trên bản đồ hiện trạng, áp dụng phương pháp véc tơ thay đổi đa biến (MCVA) trên ảnh Landsat- 8 để phát hiện biến động, và kiểm chứng bằng ảnh vệ tinh đa thời gian cùng với kiểm tra thực địa. Kết quả cho thấy phương pháp xác định nhanh bằng ảnh Landsat-8 có thể phát hiện biến động rừng với độ chính xác ước tính đạt 92,91% so với phương pháp chi tiết, tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí. Tổng diện tích rừng biến động xác định nhanh là 1.417,29 ha, chiếm 4,94% tổng diện tích rừng tự nhiên. Sau khi kiểm chứng thực địa và rà soát chi tiết, diện tích biến động được điều chỉnh thành 1.525,32 ha, chiếm 5,31%, cho thấy sự chênh lệch giữa hai phương pháp là 7%. Sự chênh lệch này chủ yếu ở các khu vực có địa hình phức tạp và che phủ mây cao. Nghiên cứu đề xuất sử dụng kết hợp ảnh vệ tinh độ phân giải cao hơn và dữ liệu radar để cải thiện độ chính xác và mở rộng thử nghiệm ở các khu vực khác. Kết quả nghiên cứu này góp phần xây dựng giải pháp quản lý rừng bền vững, hỗ trợ giám sát rừng hiệu quả trong bối cảnh biến đổi khí hậu và phát triển kinh tế - xã hội.

This study develops and tests a rapid method for detecting forest area changes compared to the current status map using Landsat-8 satellite imagery, aiming to support timely and efficient forest up-dates. Ea H'Leo district in Dak Lak province was se-lected as the study area due to its diverse forest types and the need for frequent monitoring. The process includes identifying forest plots on the current status map, applying the Multivariate Change Vector Analysis (MCVA) method on Landsat-8 imagery to detect changes, and verifying results using multi-temporal satellite imagery combined with field checks. Results show that the rapid detection method using Landsat-8 achieves an estimated accuracy of 92.91% compared to detailed assessments, significantly saving time and cost. The total forest area change detected by the rapid method was 1,417.29 ha, accounting for 4.94% of the district's natural forest area. After field verification and detailed review, the area was adjusted to 1,525.32 ha, or 5.31%, indicating a 7%