Đánh giá hiệu quả phân loại hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp sử dụng chuỗi ảnh tích hợp Landsat-MODIS
Tóm tắt
Nghiên cứu đánh giá hiệu quả của ứng dụng chuỗi ảnh viễn thám tích hợp trong xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp (HT SDĐ NN) và cơ cấu mùa vụ lúa ở chi tiết cấp tỉnh. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu gồm chuỗi ảnh Landsat_NDVI độ phân giải thời gian 16 ngày, không gian 30m tích hợp với chuỗi ảnh MODIS_NDVI độ phân giải thời gian 8 ngày, độ phân giải không gian 250m chụp ở thành phố Cần Thơ giai đoạn năm 2020 – 2021. Phương pháp phân loại chuỗi ảnh sử dụng thuật toán Kmean trong phân loại không điểm định. Định danh đối tượng được phân loại dựa trên qui luật biến động chuỗi giá trị NDVI theo thời gian. Đánh giá độ tin cậy kết quả phân loại dựa trên 262 điểm kiểm tra thực địa có định vị GPS sử dụng bảng ma trận sai số ước tính độ chính xác toàn cục (T) và hệ số Kappa (K). Kết quả nghiên cứu cho thấy bản đồ HT SDĐ NN và cơ cấu canh tác lúa được xây dựng đạt độ chính xác khá cao (Kappa = 0,75) và kết quả tính toán diện tích đất nông nghiệp được giải đoán phù hợp với kết quả từ niên giám thống kê (chênh lệch < 8%). Việc ứng dụng chuỗi ảnh tích hợp là giải pháp hiệu quả, hỗ trợ công tác xây dựng bản đồ HT SDĐ NN và cơ cấu mùa vụ lúa phục vụ công tác thống kê, kiểm kê sử dụng đất nông nghiệp ở cấp tỉnh khu vực ĐBSCL được hiệu quả hơn. Từ khóa: Chuỗi ảnh tích hợp Landsat và MODIS, chỉ số thực vật (NDVI), thành phố Cần Thơ. SUMMARY Assessing efficiency in classification of agriculture land use by fusion multi-temporal landsat-MODIS images Huynh Thi Thu Huong1, Phan Kieu Diem1, Nguyen Kieu Diem1, Nguyen Trong Can2 1College of Environment and Natural Rssources, Can Tho University 2Space Technology Research Center, Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (GISTDA), Chonburi 20230, Thailand
Từ khóa
Huỳnh Thị Thu Hương, Phan Kiều Diễm, Nguyễn Kiều Diễm, Nguyễn Trọng Cần (2022). Đánh giá hiệu quả phân loại hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp sử dụng chuỗi ảnh tích hợp Landsat-MODIS. Số 69 - 2022. tr. 50–57.