ĐÁNH GIÁ BỀ MẶT KHÔNG THẤM TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH LANDSAT ĐA THỜI GIAN VÀ CÁC KỸ THUẬT HỌC MÁY: MỘT NGHIÊN CỨU CHO KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Phú Lê, Đình Sinh Mai, Văn Tùng Phạm, Lê Hùng Trịnh

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Journal of Science and Technique: Section on Special Construction Engineering, 2024

Mô tả vật lý: tr.33

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 462428

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bề mặt không thấm là các bề mặt nhân tạo, có đặc điểm ngăn nước thấm vào lòng đất. Bề mặt không thấm không chỉ là thước đo mức độ đô thị hóa mà còn là một chỉ số quan trọng đánh giá chất lượng môi trường đô thị. Bài báo này trình bày kết quả phân loại bề mặt không thấm khu vực thành phố Hồ Chí Minh từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian. Ba cảnh ảnh Landsat giai đoạn 2010 - 2020, bao gồm ảnh Landsat 5 chụp ngày 11/02/2010, ảnh Landsat 8 chụp ngày 09/02/2015 và ngày 23/02/2020 được sử dụng để phân loại lớp phủ/sử dụng đất, bao gồm cả bề mặt không thấm. Ba thuật toán học máy (Random Forest, Support Vector Machine, Classification và Regression Tree) và phương pháp phân loại xác suất cực đại được thử nghiệm để lựa chọn thuật toán có độ chính xác cao nhất. Kết quả nhận được cho thấy, thuật toán Random Forest có độ chính xác cao nhất khi phân loại bề mặt không thấm qua việc so sánh độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa với giá trị lần lượt là trên 93% và 0,915. Kết quả nhận được trong nghiên cứu còn cho thấy sự gia tăng diện tích bề mặt không thấm trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2010 - 2020. Đây là thông tin quan trọng, giúp các nhà quản lý trong việc giám sát và quy hoạch đô thị.Impervious surface is an artificial surface that prevents water from seeping into the ground. Impervious surface is not only an indicator of the level of urbanization but also a key indicator of the quality of the urban environment. This article presents the results of an impervious surface classification in Ho Chi Minh City area from multi-temporal Landsat image data. Three Landsat image scenes from 2010 - 2020, including Landsat 5 images taken on February 11, 2010, Landsat 8 images taken on February 9, 2015 and February 23, 2020 are used to classify land cover/land use, including impervious surface. Three machine learning algorithms (Random Forest, Support Vector Machine, Classification and Regression Tree) and maximum likelihood method are tested to select the algorithm with the highest accuracy. The results indicate that the Random Forest algorithm achieves the highest accuracy in classifying impervious surfaces, with an overall accuracy exceeding 93% and a Kappa coefficient of 0.915. The results received in the study also show an increase in impervious surface area in Ho Chi Minh City in the period 2010 - 2020. This is important information, helping managers in monitoring and planning urban areas.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR