Đối với ngành lâm nghiệp tại CHDCND Lào, ảnh viễn thám đã được nghiên cứu và ứng dụng trong công tác quản lý tài nguyên rừng, song chưa có nghiên cứu nào về ứng dụng công nghệ này trong phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng tại Khu bảo tồn quốc gia Nam Kading, tỉnh Bolikhamsay. Nghiên cứu đã xây dựng phương pháp phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng trên cơ sở dữ liệu ảnh Sentinel-2 với sự hỗ trợ của Google Earth Engine, với ba điểm chính: (1) thu thập, xây dựng chỉ số viễn thám phù hợp trên cơ sở chỉ số ARVI để phát hiện sớm suy thoái rừng tại Khu bảo tồn quốc gia Nam Kading
(2) xác định ngưỡng chỉ số viễn thám để phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng
(3) ứng dụng ngưỡng chỉ số xác định diện tích mất rừng trong diện tích Khu bảo tồn quốc gia Nam Kading. Chỉ số KB được tính toán nhằm thể hiện sự biến động chỉ số ARVI trong khoảng thời gian xảy ra biến động tài nguyên rừng. Kết quả nghiên cứu đã xác định được ngưỡng chỉ số KB(ARVI) của các khu vực rừng bị suy thoái và rừng bị mất lần lượt là -29,83 ÷ -5,44 và -88,76 ÷ -65,77 với độ chính xác tương ứng là 84,2% và 98%. Kết quả của nghiên cứu này có giá trị ứng dụng rất lớn trong công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực nghiên cứu nói riêng và ở Lào nói chung, trong khi các nỗ lực nhằm đưa ra các dữ liệu kiểm kê rừng toàn quốc tại Lào vẫn chưa có kết quả cụ thể.