Tạp chí
PHÂN TÍCH HIỆN TRẠNG RỪNG VÀ ĐẤT KHÔNG CÓ RỪNG KHU VỰC HÀ QUẢNG, TỈNH CAO BẰNG BẰNG CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ GIS
Nguyễn Đức Thuận1, Trần Trọng Phương1*, Trần Quốc Vinh1
[1] Khoa Tài nguyên và Môi trường, Học viện Nông nghiệp Việt Nam* Email: ttphuong@vnua.edu.vn
TÓM TẮT
Nghiên cứu phân tích hiện trạng rừng và đất không có rừng khu vực Hà Quảng, tỉnh Cao Bằng năm 2025 bằng ảnh Landsat 9 thu nhận ngày 25/11/2025, kết hợp công nghệ GIS và công tác điều tra thực địa với 200 điểm GPS, trong đó 100 điểm ngẫu nhiên dùng xây dựng mẫu phân loại và 100 điểm ngẫu nhiên còn lại dùng đánh giá độ chính xác. Bản đồ lớp phủ rừng được thành lập bằng phương pháp phân loại có kiểm định và sử dụng thuật toán xác suất cực đại. Kết quả cho thấy diện tích đất có rừng đạt 60.937,74 ha (75,11%), đất không có rừng đạt 20.192,05 ha (24,89%). Độ chính xác tổng thể đạt 92,0% và hệ số Kappa đạt 0,8336, cho thấy độ tin cậy rất tốt. Mặc dù còn tồn tại sai khác so với số liệu thống kê hiện có, nhưng kết quả nghiên cứu đã khẳng định hiệu quả của việc kết hợp ảnh Landsat 9, GIS và điều tra thực địa trong giám sát hiện trạng rừng, cung cấp cơ sở khoa học phục vụ quản lý, bảo vệ và phát triển rừng bền vững tại địa phương.
Từ khóa: viễn thám, GIS, Landsat 9, lớp phủ rừng, phân loại ảnh, Hà Quảng.
SUMMARY
Assessment of forest and non-forest land cover status in ha quang district, cao bang province, vietnam, using integrated remote sensing and gis technologies
Nguyen Duc Thuan1, Tran Trong Phuong1, Tran Quoc Vinh1
1 Faculty of Natural Resources and Environment, Vietnam National University Agriculture
This study analyzed the current status of forest and non-forest land in Ha Quang Area, Cao Bang Province, Vietnam, in 2025 using Landsat 9 imagery combined with Geographic Information Systems (GIS) and field surveys. The dataset included a Landsat 9 image acquired on November 25, 2025, and 200 GPS field survey points, of which 100 randomly selected points were used for training sample development and the remaining 100 points were used for accuracy assessment. A forest cover map was generated using supervised classification based on the Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithm. The results indicated that forest land covered 60,937.74 ha, accounting for 75.11% of the total natural area, while non-forest land covered 20,192.05 ha, representing 24.89%. The classification achieved an overall accuracy of 92.0% and a Kappa coefficient of 0.8336, indicating a very high level of reliability. Although some discrepancies were observed when compared with existing statistical data, the results confirmed the effectiveness of integrating Landsat 9 imagery, GIS, and field surveys for forest cover monitoring. The study provides a scientific basis to support sustainable forest management, protection, and development at the local level
Keywords: remote sensing, GIS, Landsat 9, forest cover, image classification, Ha Quang.
Người phản biện: PGS.TS. Nguyễn Văn Bình
Email: nguyenvanbinh@huaf.edu.vn
Ngày nhận bài: 02/5/2026
Ngày thông qua phản biện: 14/6/2026
Ngày duyệt đăng: 27/6/2026
