ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GOOGLE EARTH ENGINE NHẬN DIỆN LOẠI CÂY TRỒNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC QUẢN LÝ SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP TẠI XÃ ĐẠ M’RÔNG, HUYỆN ĐAM RÔNG, TỈNH LÂM ĐỒNG

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GOOGLE EARTH ENGINE NHẬN DIỆN LOẠI CÂY TRỒNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC QUẢN LÝ SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP TẠI XÃ ĐẠ M’RÔNG, HUYỆN ĐAM RÔNG, TỈNH LÂM ĐỒNG

Đỗ Tấn Nghị1*, Trương Quang Hiển1, Păng Pế Ha Sơn2, Bùi Thị Diệu Hiền1

[1]Trường Đại học Quy Nhơn

2Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Lâm Đồng

*Email: dotannghi@qnu.edu.vn

TÓM TẮT

Nghiên cứu đã xác định được ngưỡng giá trị khác biệt thực vật – NDVI từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 để nhận diện vùng trồng lúa, cà phê, cây điều từ năm 2017 đến 2020 và kết quả phân loại đạt độ chính xác toàn cục cao nhất là 89,52% (năm 2020). Nền tảng Google Earth Engine (GEE) được sử dụng để thu thập và xử lý 44 ảnh vệ tinh Sentinel-2, trong đó có 26 ảnh vệ tinh với độ che phủ mây dưới 20%, 18 ảnh có độ che phủ mây lớn hơn 30% đảm bảo điều kiện mây không bao phủ khu vực nghiên cứu. Kết quả phân loại được kiểm chứng với kết quả khảo sát thực địa 12 điểm trồng điều, 10 điểm trồng cà phê và 10 điểm trồng lúa. Công nghệ viễn thám với sự hỗ trợ của GEE là công cụ rất hữu ích trong phát hiện sớm vùng chuyển đổi cây trồng, biến động sử dụng đất, thành lập nhanh bản đồ hiện trạng sử dụng đất từ đó nâng cao quản lý và sử dụng đất nông nghiệp của địa phương.

Từ khóa: viễn thám, Google Earth Engine, nhận diện cây trồng, đất nông nghiệp.

SUMMARY

Application of remote sensing technology and Google Earth Engine to detect crops for the management and use of agricultural land in Da M’rong commune, Dam Rong district, Lam Dong province

Do Tan Nghi1, Truong Quang Hien1, Pang Pe Ha Son2, Bui Thi Dieu Hien1

1Quy Nhon University
2Department of Natural Resources and Environment of Lam Dong province

The study shows that the threshold value of Normalized difference vegetation index – NDVI, extracted from Sentinel-2 satellite image to identify rice, coffee and cashew growing areas from 2017 to 2020 and the classification results got the highest global accuracy of 89.52% (in 2020). Google Earth Engine (GEE) platform was used to collect and process 44 Sentinel-2 images, including 26 images with cloud cover less than 20%, 18 images with cloud cover greater than 30% warrants that clouds do not cover the study area. The classification results were verified with field survey results of 12 cashew growing sites, 10 coffee growing sites and 10 rice growing sites. Remote sensing technology combined with Google Earth Engine platform is a very useful tool in early detection of crop change areas, land use change, quickly establishing the current land use map, thereby improving the management and use of agricultural land in the study area.

Keywords: remote sensing, Google Earth Engine, crop identification, agricultural land.

 

Người phản biện: PGS.TS. Nguyễn Thị Hồng Điệp
Email: nthdiep@ctu.edu.vn

Ngày nhận bài: 01/5/2024

Ngày thông qua phản biện: 20/5/2024

Ngày duyệt đăng: 24/6/2024