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 :  25,668,608
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Nguyễn Thị Hồng, Kiều Quốc Lập(1), Nguyễn Thị Tuyết

SỬ DỤNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM XÂY DỰNG BẢN ĐỒ LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN CHỢ ĐỒN, TỈNH BẮC KẠN

USING REMOTE SENSING DATA TO CONSTRUCT LAND COVER MAPS OF CHO DON DISTRICT, BAC KAN PROVINCE

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

2023

02

37 - 45

Nghiên cứu thể hiện cách tiếp cận tư liệu viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất huyện chợ Đồn, tỉnh Bắc Kạn dựa vào phương pháp phân loại mạng nơron nhân tạo - Neural Net. Nghiên cứu kết hợp giữa phương pháp phân loại có giám sát trên cơ sở tệp mẫu huấn luyện, với phương pháp thu tập tài liệu và điều tra ngoại nghiệp. Qua quá trình giải đoán ảnh viễn thám, hệ thống lớp phủ bề mặt huyện Chợ Đồn được chia thành 5 lớp: hoa màu, lúa; dân cư; đường; rừng; mặt nước. Kết quả xây dựng bản đồ hiện trạng lớp phủ mặt đất huyện Chợ Đồn bằng tư liệu ảnh Landsat 8, độ chính xác của kết quả phân loại được đánh giá dựa trên 2 thông số là độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa: độ chính xác tổng thể đạt 99,0458% và hệ số Kappa đạt 0,9881. Kết quả nghiên cứu cho thấy ưu điểm của tư liệu viễn thám trong đánh giá phân loại lớp phủ và là tài liệu quan trọng trong công tác quản lý đất đai, thiết kế, quy hoạch sử dụng đất.

The study represents the approach to remote sensing data to land cover classification of Cho Don district, Bac Kan province based on the neural network classification methods. The study is a combination of the supervised classification method based on the training sample file, with the methods of document collection and field investigation. Through the process of remote sensing image interpretation, the land cover system of Cho Don district is divided into 5 layers: crops, rice; residential; street; forest; water. The result of the study is to construct the current land cover map of Cho Don district using Landsat 8 images, The accuracy of the classification results is evaluated based on 2 parameters: overall accuracy and Kappa coefficient: overall accuracy is 99.0458% and Kappa coefficient is 0.988. The research results show the advantages of remote sensing data in the assessment of land cover classification and is an important document in land management, design and land use planning.

Xem toàn văn
  • [1] Nguyen T. H.; Kieu Q. L. (2016), Applications of remote sensing technology coatings mapping (Case study for the coastal area of Hoai Nhon district, Binh Dinh province),TNU Journal of Science and Technology
  • [2] Le T. T. H.; Nguyen H. Q.; Vu A. T.; Nguyen M. H. (2022), Analyzing river estuary changes using remote sensing images, a case study of Nhat Le river of Quang Binh province,TNU Journal of Science and Technology
  • [3] Nguyen T. H.; Vu T. P. (2018), Applications of artificial neural network in land cover classification (case study for the coastal area of Hoai Nhon district, Binh Dinh province),TNU Journal of Science and Technology
  • [4] Nguyen H. H. (2017), Using planetscope image to construct land cover maps of coastal villages in Thanh Hoa and Ninh Binh provinces,TNU Journal of Science and Technology
  • [5] Treitz P. (2004), Remote sensing for mapping and monitoring land-cover and land-use change—an introduction,Progress in Planning
  • [6] Yuan F.; Bauer M. E.; Heinert N. J.; Holden G. R. (2005), Multi-level Land Cover Mapping of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area with Multiseasonal Landsat TM/ETM+ Data,Geocarto International
  • [7] Marina-Ramona R.; Bogdan-Andrei M. (2016), Mapping Land Cover Using Remote Sensing Data and GIS Techniques: A Case Study of Prahova Subcarpathians,Procedia Environmental Sciences
  • [8] Erasu D. (2017), Remote Sensing-Based Urban Land Use/Land Cover Change Detection and Monitoring,Journal of Remote Sensing & GIS
  • [9] Nguyen Thi Hong; Kieu Quoc Lap; Nguyen Thi Tuyet (2022), Using remote sensing data to construct land cover maps of Cho Don district, Bac Kan province,TNU Journal of Science and Technology