XÂY DỰNG BẢN ĐỒ PHÂN VÙNG CÂY ĂN TRÁI HUYỆN CHÂU THÀNH,  TỈNH HẬU GIANG SỬ DỤNG KẾT HỢP ẢNH SENTINEL-2 VÀ PLANET

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ PHÂN VÙNG CÂY ĂN TRÁI HUYỆN CHÂU THÀNH,  TỈNH HẬU GIANG SỬ DỤNG KẾT HỢP ẢNH SENTINEL-2 VÀ PLANET

Phan Kiều Diễm1*, Nguyễn Kiều Diễm1*, Trần Phong Vũ2, Trần Gia Hồng1, Nguyễn Minh Triều3, Võ Quang Minh1

[1]Khoa Môi trường và Tài nguyên thiên nhiên, Trường Đại học Cần Thơ

2Sinh viên ngành Quản lý đất đai, Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ

3Nghiên cứu sinh ngành Quản lý đất đai, Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ

*E-mail: pkdiem@ctu.edu.vn (Phan Kiều Diễm) ;  nkdiem@ctu.edu.vn (Nguyễn Kiều Diễm)

TÓM TẮT

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xây dựng bản đồ phân vùng cây ăn trái huyện Châu Thành, tỉnh Hậu Giang năm 2024. Dữ liệu ảnh Sentinel-2 và ảnh Planet được sử dụng trong phân loại theo phương pháp phân loại hướng đối tượng. Kết hợp các chỉ số khác biệt thực vật (NDVI), thang độ sáng (Brightness), chỉ số thực vật có hiệu chỉnh theo môi trường đất (SAVI), chỉ số xanh tăng cường (ExG) và giá trị các kênh ảnh được áp dụng để phân loại các đối tượng cây ăn trái khác nhau. Đồng thời, công tác thực địa ở 166 vị trí cây ăn trái được thực hiện nhằm kiểm chứng độ tin cậy của kết quả phân loại. Kết quả đã phân vùng được 5 nhóm cây ăn trái bao gồm: sầu riêng, mít, xoài, vườn hỗn hợp chanh-xoài, vườn hỗn hợp mít-sầu riêng. Kết quả đánh giá cho thấy độ tin cậy khá tốt với độ chính xác toàn cục và hệ số Kappa lần lượt là 87,3% và 0,76. Kết quả nghiên cứu là nguồn tư liệu bổ ích hỗ trợ công tác quản lý nông nghiệp tại địa phương.

Từ khóa: cây ăn trái chủ lực, chỉ số viễn thám, Hậu Giang, Sentinel-2, Planet.

SUMMARY

Developing fruit trees map in Chau Thanh district, Hau Giang province using combination of Sentinel-2 and Planet imagery

Phan Kieu Diem1, Nguyen Kieu Diem1, Tran Phong Vu2, Tran Gia Hong1, Nguyen Minh Trieu3, Vo Quang Minh1

1Land Resources Department, College of Environment and Natural Resources, Can Tho University
2Student in Land Resources Department, College of Environment and Natural Resources, Can Tho University
3PhD student in Land Resources Department, College of Environment and Natural Resources, Can Tho University

Research aims to develop a fruit trees map in Chau Thanh district, Hau Giang province in 2024. Sentinel-2 and Planet imagery were collected and combined for classification using an object-oriented classification method. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Brightness, Soil-adjusted Vegetation Index (SAVI), Excess Green Vegetation Index (ExG) and the visible band values ​​were applied to classify different fruit tree objects. Simultaneously, field surveys were conducted in 166 fruit trees sites to verify the reliability of the classification results. The results have divided 5 fruit trees types including: Durian, Jackfruit, Mango, Mixed Lemon-Mango, Mixed Jackfruit-Durian. The accuracy assessment is quite good with the overall accuracy and Kappa coefficient being 87.3% and 0.76 respectively. Research outcomes are useful information to support local agricultural management.

Keywords: main fruit trees, remote sensing indices, Hau Giang, Sentinel-2, Planet.

 

Ngày nhận bài: 25/3/2025

Ngày thông qua phản biện: 15/5/2025

Ngày duyệt đăng: 12/6/2025