THÀNH LẬP BẢN ĐỒ BỀ MẶT KHÔNG THẤM SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH SENTINEL-2 Ở KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Tùng Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, 2020

Mô tả vật lý: tr.30-38

Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí

ID: 324182

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Ho Chi Minh city is known as a quick urbanization area in Vietnam. Meanwhile, impervious surfaces to be known as the key to identify the urbanization, urban sustainable development as well as planning of natural resources. Using satellite data to create the impervious surface map is an effective method and assurance of reliability for large areas. In this study, temporal Sentinel-2 data acquired in 2021 were classified for four classes including open water, vegetation, barren, and impervious surface area using the KNN classifier algorithm by eCognition software. The accuracy of the classification of land cover and impervious surfaces was evaluated in order to affirms the effectiveness and reliability of the classification method. The area of impervious surfaces in 2021 was compared with those in 2002, 2009 and 2016 to see the expansion of the impervious surface area related to the urbanization of Ho Chi Minh city. Results of this study therefore will support policy makers in developing planning policies for sustainable development of the urban area there.Thành phố Hồ Chí Minh là đô thị lớn có tốc độ đô thị hóa nhanh ở nước ta. Theo đó, bề mặt không thấm được coi là chìa khóa để xác định quá trình đô thị hóa, sự phát triển bền vững, và phục vụ quy hoạch và quản lý đô thị. Thành lập bản đồ bề mặt không thấm sử dụng ảnh vệ tinh là phương pháp hiệu quả cho phạm vi rộng lớn và đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh Sentinel-2 thu được trong năm 2021 đã được sử dụng để phân loại thành bốn lớp phủ bề mặt bao gồm nước, thực vật, đất trống và bề mặt không thấm sử dụng thuật toán phân loại KNN (fuzzy K-Nearest Neighbors) trên phần mềm eCognition. Nghiên cứu sẽ tập trung vào đánh giá kết quả phân loại các lớp phủ và bề mặt không thấm để khẳng định tính hiệu quả và độ tin cậy của phương pháp thực hiện. Diện tích của bề mặt không thấm năm 2021 là cơ sở để so sánh với các diện tích bề mặt không thấm của các năm trước đó cung cấp được sự mở rộng diện tích bề mặt không thấm trong quá trình đô thị hóa ở thành phố lớn nhất nước ta giúp cho các nhà quy hoạch thành phố đưa ra các chính sách quy hoạch phát triển bền vững đô thị.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR