XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG PHÂN BỐ CÂY TRỒNG HUYỆN KON PLÔNG, TỈNH KON TUM SỬ DỤNG CHUỖI ẢNH VIỄN THÁM ĐA THỜI GIAN
Nguyễn Kiều Diễm1*, Phan Hoàng Vũ1, Nguyễn Thị Ngọc Thúy Nhớ2, Quách Thị Hồng Giàu1, Phạm Thanh Vũ1, Phan Kiều Diễm1*
[1]Khoa Môi trường và Tài nguyên thiên nhiên,Đại học Cần Thơ
2Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Tân Hưng, tỉnh Long An
*Email: nkdiem@ctu.edu.vn, pkdiem@ctu.edu.vn
TÓM TẮT
Nghiên cứu ứng dụng chuỗi ảnh Sentinel 1 và Sentinel 2, độ phân giải 10 m cho xây dựng bản đồ hiện trạng phân bố cây trồng tại huyện Kon Plông, tỉnh Kon Tum. Thuật toán phân loại có kiểm định Random Forest được áp dụng để tách các hiện trạng trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE). Kết quả đã phân loại được các hiện trạng gồm lúa mùa, rừng thông, rừng hỗn giao, rừng cây bụi thấp, keo lai, cây lâu năm khác, khoai mì, cây hàng năm khác, đất xây dựng và mặt nước. Phân bố cây trồng cho thấy Kon Plông có hơn 80% diện tích rừng các loại, đây là hiện trạng chiếm ưu thế của đặc trưng địa hình đồi núi. Diện tích lúa và các loại cây hàng năm khác chiếm tỉ lệ thấp, lúa chủ yếu là lúa mùa trên các ruộng bậc thang, phân bố ven các suối. Cây lâu năm chủ yếu là keo lai và các loại cây lấy gỗ phân bố không tập trung. Kết quả đánh giá được kiểm chứng bởi 185 điểm khảo sát với độ chính xác toàn cục 88,6% và hệ số kappa 0,77 cho thấy nghiên cứu đạt được tính khả thi. Đây là thông tin cần thiết, hỗ trợ công tác theo dõi và đánh giá biến động sử dụng đất, cũng như quản lý tài nguyên tại địa phương.
Từ khóa: chuỗi ảnh viễn thám, hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp, GEE, sentinel.
SUMMARY
Crop distribution mapping in Kon Plong district, Kon Tum province using remote sensing multi-time series
Nguyen Kieu Diem1, Phan Hoang Vu1, Nguyen Thi Ngoc Thuy Nho2, Quach Thi Hong Giau1,
Pham Thanh Vu1, Phan Kieu Diem1
1Land Resources Department, College of Environment and Natural Resources, Can Tho University
2The Division of Natural Resources and Environment in Tan Hung district, Long An province
Research aims to utilize the multi time series of Sentinel 1 and Sentinel 2 data, with a 10 m spatial resolution for crop distribution mapping in Kon Plong district, Kon Tum province. The Random Forest classification althorithm was applied to classify the different land use types using Google Earth Engine (GEE) – a cloud computing platform. Research results successfully classified different crop types, including mono rice crop, pine forests, mixed forests, shrub lands, hybrid acacia plantations, cassava, other perennial trees, other annual crops, water surfaces, and built-up land. The crop distribution highlights that Kon Plong accounts for over 80% of areas represented by forests, which are the dominant land use types in most communes due to their mountainous characteristics. Rice crop and other annual crops occupy low-lying areas, with mono rice crop specifically grown in terraced rice fields, where the rain-fed cultivation is the primary farming system. Perennial trees are highlighted by hybrid acacia and other timber trees, which do not exhibit concentrated distribution. The classified results were verified based on 185 ground truth points, achieving an overall accuracy of 88.6% and Kappa coefficient of 0.77, indicating the research’s feasibility. This research outcome provides necessary information for monitoring and assessing land use changes, as well as natural resource management.
Keywords: remote sensing multi-time series, agricultural land use, GEE, sentinel.
Người phản biện: TS. Nguyễn Đình Trung
Email: ndtrung@vnua.edu.vn
Ngày nhận bài: 01/5/2024
Ngày thông qua phản biện: 16/5/2024
Ngày duyệt đăng: 24/6/2024