TĂNG CƯỜNG ĐỘ PHÂN GIẢI ẢNH LANDSAT THÔNG QUA KẾT HỢP ẢNH SAR TRONG PHÂN LOẠI ĐẤT XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TĂNG CƯỜNG ĐỘ PHÂN GIẢI ẢNH LANDSAT THÔNG QUA KẾT HỢP ẢNH SAR TRONG PHÂN LOẠI ĐẤT XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Hà Tuấn Cường1*, Nguyễn Văn Hùng2

[1]Phân viện Điều tra, Quy hoạch rừng Nam Bộ

2Sinh viên Khoa Địa lý, chuyên ngành Địa lý Môi trường, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh

*E-mail: tuancuongdialyk38@gmail.com

TÓM TẮT

Nghiên cứu tích hợp ảnh SAR Sentinel-1 và ảnh quang học Landsat 9 nhằm nâng cao độ phân giải và độ chính xác khi phân loại đất xây dựng tại Tp. Hồ Chí Minh năm 2024. Hai phương pháp hợp nhất ảnh là Gram-Schmidt và Brovey được áp dụng để tăng độ phân giải ảnh Landsat lên 10 m. Kết quả cho thấy cả hai kỹ thuật đều cải thiện độ sắc nét ảnh, nhưng khác biệt rõ rệt về khả năng bảo toàn thông tin phổ. Gram-Schmidt đạt chỉ số UIQI = 0.691, phản ánh tốt sự bảo toàn cấu trúc phổ, Brovey chỉ đạt UIQI ≈ 0, cho thấy ảnh bị méo phổ nghiêm trọng. Trong phân loại đất xây dựng, ảnh hợp nhất Gram-Schmidt đạt hiệu quả cao với giá trị AUC = 0.978, vượt qua cả ảnh Landsat (AUC = 0.969) và Brovey (AUC = 0.617). Điều này khẳng định ưu thế của Gram-Schmidt trong việc kết hợp dữ liệu đa nguồn mà vẫn duy trì độ chính xác về mặt cấu trúc phổ, phù hợp cho giám sát đô thị hóa.

Từ khoá: độ phân giải, Gram-Schmidt, Brovey, Sentinel-1, Landsat 9, phân loại, đất xây dựng.

SUMMARY

Integrating optical imagery and sar imagery in urban land classification in Ho Chi Minh city

Ha Tuan Cuong1, Nguyen Van Hung2

1Southern Sub-Institute of Forest Inventory and Planning
²Student, Faculty of Geography, University of Social Sciences and Humanities,
Vietnam National University, Ho Chi Minh city

The study integrates Sentinel-1 SAR imagery and Landsat 9 optical imagery to enhance the resolution and accuracy of built-up land classification in Ho Chi Minh city in 2024. Two image fusion methods, Gram-Schmidt and Brovey were applied to improve the spatial resolution of Landsat images to 10 meters. The results show that both techniques enhance image sharpness, but there are significant differences in their ability to preserve spectral information. Gram-Schmidt achieved a UIQI score of 0.691, indicating good preservation of spectral structure, whereas Brovey only reached a UIQI of approximately 0, reflecting severe spectral distortion. For built-up land classification, the Gram-Schmidt fused image performed best, with an AUC of 0.978, outperforming both the original Landsat image (AUC = 0.969) and the Brovey method (AUC = 0.617). These findings highlight the advantage of Gram-Schmidt in integrating multi-source data while maintaining spectral integrity, making it suitable for urbanization monitoring.

Keywords: spatial resolution, Gram-Schmidt, Brovey, Sentinel-1, Landsat 9, classification, built-up land.

Ngày nhận bài: 27/3/2025

Ngày thông qua phản biện: 14/5/2025

Ngày duyệt đăng: 16/6/2025