Tạp chí
Nguyễn Kiều Diễm1*, Phan Kiều Diễm1 , Nguyễn Kim Ngọc2
1Bộ môn Tài nguyên Đất đai, Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ
2Sinh viên ngành Quản lý đất đai, Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ
*Email: nkdiem@ctu.edu.vn
TÓM TẮT
Nghiên cứu nhằm đánh giá khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 và ảnh Sentinel 2 để thành lập bản đồ bề mặt không thấm tại thành phố Cần Thơ năm 2018. Nghiên cứu sử dụng các chỉ số khác biệt thực vật (NDVI), chỉ số xây dựng (NDBI), chỉ số chuẩn hóa khác biệt bề mặt không thấm (NDISI) nhằm chiết tách hiện trạng bề mặt không thấm khu vực thành phố Cần Thơ sử dụng phương pháp phân loại theo hướng đối tượng (Object-based). Kết quả đã thành lập được bản đồ bề mặt không thấm thành phố Cần Thơ năm 2018 với độ chính xác toàn cục và hệ số Kappa khi giải đoán từ ảnh Landsat 8 là 85,2% và 0,70; từ ảnh Sentinel 2 là 82,4% và 0,65. Kết quả cho thấy hai ảnh Landsat 8 và Sentinel 2 đều sử dụng tốt cho mục đích của nghiên cứu này, tuy nhiên khả năng trích xuất bề mặt không thấm từ ảnh Landsat (30 m) cao hơn so với ảnh Sentinel (10 m) do hiệu quả của sự khác biệt từ kênh nhiệt và chỉ số NDISI trong ảnh Landsat.
Từ khóa: bề mặt không thấm, Landsat 8, Sentinel 2, NDISI, NDVI.
Assessment of the effectiveness of impervious surface mapping using remote sensing imagery
Nguyen Kieu Diem1, Phan Kieu Diem1, Nguyen Kim Ngoc2
1Can Tho University
2Student of Can Tho University
SUMMARY
Research aims to analyze the application of the Landsat 8 and Sentinel 2 images into impervious surface mapping in Can Tho city in 2018. The study used the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Built up Index (NDBI), Normalized Difference Impervious Surface Index (NDISI) to extract the impervious surface status in Can Tho city using the object-based approach. The impervious surface maps in Can Tho city in 2018 were created with the overall accuracy and kappa index were 85.2%; 0.7 from Landsat 8 image and 82.4%; 0.65 from Sentinel 2 image, respectively. The results indicate effective of both Landsat 8 and Sentinel 2 images for this study purpose. However, the Landsat 8 imagery (30-meter spatial resolution) has higher efficiency in extract the impervious surface than the Sentinel 2 imagery (10-meter spatial resolution) due to the effective of NDISI index extracted from the Landsat 8’s thermal band which isn’t available on Sentinel 2.
Keywords: impervious surface, Landsat 8, Sentinel 2, NDISI, NDVI.
Người phản biện: TS. Nguyễn Đình Bồng
Email: ndbong1947@gmail.com
Ngày nhận bài: 19/10/2020
Ngày thông qua phản biện: 15/11/2020 N
gày duyệt đăng: 18/11/2020
