Tạp chí
Trần Thanh Tài1, Phan Kiều Diễm2, Nguyễn Kiều Diễm3
Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế Miền Nam, Viện Chiến lược Phát triển.
2 Bộ môn Tài nguyên Đất đai, Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ.
3 Học viên cao học ngành Quản lý Đất đai, Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ.
TÓM TẮT
Nghiên cứu nhằm ứng dụng dữ liệu chuỗi ảnh MODIS, 8 ngày, độ phân giải không gian 250 m trong xây dựng bản đồ phân bố các loại rừng tỉnh Lampang, Thái Lan năm 2014. Phương pháp phân tích chuỗi ảnh chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) tính toán từ sản phẩm MOD09Q1 được ứng dụng nhằm tách các đối tượng rừng khác nhau thông qua phương pháp phân loại có kiểm soát. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được bản đồ phân loại rừng với 4 nhóm đối tượng chính bao gồm: rừng thường xanh, rừng bán rụng lá, rừng rụng lá và nhóm đối tượng khác. Độ chính xác toàn cục và hệ số Kappa của kết quả giải đoán lần lượt là: 82,96% và 0,74. Với kết quả phân loại được chấp nhận ở mức độ khá tốt cho thấy hiệu quả của nghiên cứu sử dụng chuổi ảnh viễn thám MODIS NDVI trong phân loại các đối tượng rừng.
Từ khóa: Thái Lan, chỉ số khác biệt thực vật, rừng rụng lá, rừng bán rụng lá, rừng thường xanh, chuỗi ảnh.
Forest type mapping using time series of normalized different vegetation index
Tran Thanh Tai1, Phan Kieu Diem2, Nguyen Kieu Diem3
1South Vietnam Economic Studies Center
Development Strategy Institute (DSI)
2Can Tho University
3Master student of Can Tho University
SUMMARY
This study aims to apply time series of MODIS imagery with 250 – meter spatial resolution and 8 – day temporal resolution for forest type mapping at Lampang province, Thailand in 2014. Time series of Normalized Different Vegetation Index (NDVI) extracted from MOD09Q1 product were used to classify different forest types by supervised maximum likelihood classification. This study was successful in establishing the forest type map with four main classes including evergreen forest, mixed deciduous forest, dry dipterocarp forest and other land use types. The overall accuracy and Kappa index of classification result were 82,96%, 0,74, respectively. The accuracy assessment revealed the good performance of using time series of MODIS NDVI imagery in forest type mapping.
Keywords: Thailand, Normalized Vegetation Index, deciduous forest, mixed deciduous forest, evergreen forest, and time series of imagery.
Người phản biện: TS. Võ Quốc Tuấn
Cơ quan: Trường Đại học Cần Thơ
Email: vqtuan@ctu.edu.vn
Ngày nhận bài: 15/6/2019
Ngày thông qua phản biện: 05/7/2019
Ngày duyệt đăng: 15/7/2019
