04. THÀNH LẬP BẢN ĐỒ BỀ MẶT KHÔNG THẤM SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH SENTINEL-2 Ở KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Tùng Phạm Văn

Giới thiệu

Thành phố Hồ Chí Minh là đô thị lớn có tốc độ đô thị hóa nhanh ở nước ta. Theo đó, bề mặt không thấm được coi là chìa khóa để xác định quá trình đô thị hóa, sự phát triển bền vững, và phục vụ quy hoạch và quản lý đô thị. Thành lập bản đồ bề mặt không thấm sử dụng ảnh vệ tinh là phương pháp hiệu quả cho phạm vi rộng lớn và đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh Sentinel-2 thu được trong năm 2021 đã được sử dụng để phân loại thành bốn lớp phủ bề mặt bao gồm nước, thực vật, đất trống và bề mặt không thấm sử dụng thuật toán phân loại KNN (fuzzy K-Nearest Neighbors) trên phần mềm eCognition. Nghiên cứu sẽ tập trung vào đánh giá kết quả phân loại các lớp phủ và bề mặt không thấm để khẳng định tính hiệu quả và độ tin cậy của phương pháp thực hiện. Diện tích của bề mặt không thấm năm 2021 là cơ sở để so sánh với các diện tích bề mặt không thấm của các năm trước đó cung cấp được sự mở rộng diện tích bề mặt không thấm trong quá trình đô thị hóa ở thành phố lớn nhất nước ta giúp cho các nhà quy hoạch thành phố đưa ra các chính sách quy hoạch phát triển bền vững đô thị.

Toàn văn bài báo

Được tạo từ tệp XML

Trích dẫn

[1]. Chester L Arnold Jr, C James Gibbons (1996). Impervious surface coverage: the emergence of a key environmental indicator. Journal of the American planning Association 62, 243.
[2]. Liqin Cao, Pingxiang Li, Liangpei Zhang, Xiong Xu (2012). Estimating impervious surfaces using the fuzzy ARTMAP. Geomatics and Information Science of Wuhan University 37, 1236.
[3]. Russell G Congalton (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote sensing of environment 37, 35.
[4]. Xuefei Hu, Qihao Weng (2011). Impervious surface area extraction from IKONOS imagery using an object-based fuzzy method. Geocarto International 26, 3.
[5]. John R Jensen (1995). Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective.
[6]. James M Keller, Michael R Gray, James A Givens (1985). A fuzzy k-nearest neighbor algorithm. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 580.
[7]. Ivan Lizarazo (2010). Fuzzy image regions for estimation of impervious surface areas. Remote Sensing Letters 1, 19.
[8]. Dengsheng Lu, Guiying Li, Wenhui Kuang, Emilio Moran (2014). Methods to extract impervious surface areas from satellite images. International Journal of Digital Earth 7, 93.
[9]. Dengsheng Lu, Emilio Moran, Scott Hetrick (2011). Detection of impervious surface change with multitemporal Landsat images in an urban - rural frontier. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 66, 298.
[10]. Dengsheng Lu, Qihao Weng (2004). Spectral mixture analysis of the urban landscape in Indianapolis with Landsat ETM + imagery. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 70, 1053.
[11]. D. Pairman, McNeill, S., and Belliss, S., (2010). Impervious Surface Mapping for the Auckland Region.
[12]. Carmen Quintano, Alfonso Fernández-Manso, Yosio E Shimabukuro, Gabriel Pereira (2012). Spectral unmixing. International Journal of Remote Sensing 33, 5307.
[13]. Thomas Schueler (1994). The importance of imperviousness. Watershed protection techniques 1, 100.
[14]. J Tang, L Wang, SW Myint (2007). Improving urban classification through fuzzy supervised classification and spectral mixture analysis. International Journal of Remote Sensing 28, 4047.
[15]. Phạm Văn Tùng, Nguyễn Văn Trung, Nguyễn Hữu Long, Nguyễn Đức Hùng (2018). Quan trắc sự mở rộng bề mặt không thấm sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT-5 và Sentinel-2 ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59, 69.
[16]. Qihao Weng, Xuefei Hu (2008). Medium spatial resolution satellite imagery for estimating and mapping urban impervious surfaces using LSMA and ANN. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 46, 2397.
[17]. Changshan Wu, Alan T Murray (2003). Estimating impervious surface distribution by spectral mixture analysis. Remote sensing of Environment 84, 493.
[18]. Xinyu Zheng, Zhoulu Yu, Weijiu Ao, Youfu Wang, Amir Reza Tahmassebi, Shucheng You, Jinsong Deng, Ke Wang (2014). Rural impervious surfaces extraction from Landsat 8 imagery and rural impervious surface index. Land Surface Remote Sensing II, International Society for Optics and Photonics, 926030.
[19]. Hongwei Zhu, Otman Basir (2005). An adaptive fuzzy evidential nearest neighbor formulation for classifying remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 43, 1874.

Các tác giả

Tùng Phạm Văn
pvtung@hcmunre.edu.vn (Liên hệ chính)
Phạm Văn, T. (2021). 04. THÀNH LẬP BẢN ĐỒ BỀ MẶT KHÔNG THẤM SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH SENTINEL-2 Ở KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH . Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (38), 30–38. Truy vấn từ http://tapchikhtnmt.hunre.edu.vn/index.php/tapchikhtnmt/article/view/360
##submission.license.notAvailable##

Chi tiết bài viết

Các bài báo tương tự

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.

02. GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG QUAN TRẮC CÔNG TRÌNH BẰNG CÔNG NGHỆ GNSS RTK

Trung Dương Thành, Tuấn Hoàng Anh, Dương Đỗ Văn
Abstract View : 53
Download :9