XÂY DỰNG BẢN ĐỒ KHÔNG GIAN XANH BẰNG THUẬT TOÁN RANDOM FOREST (RF) TRÊN NỀN TẢNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY CỦA GOOGLE EARTH ENGINE – THỬ NGHIỆM TẠI HUYỆN BA VÌ THÀNH PHỐ HÀ NỘI


Các tác giả

  • Phạm Văn Duẩn Trường Đại học Lâm nghiệp
  • Hoàng Văn Khiên Trường Đại học Lâm nghiệp
  • Nguyễn Văn Tùng Trường Đại học Lâm nghiệp

Từ khóa:

Ba Vì, Google Earth Engine (GEE), không gian xanh đô thị, Random forest (RF), Sentinel-2

Tóm tắt

Bản đồ phân bố không gian xanh (KGX) rất quan trọng đối với công tác quản lý, nhưng việc xây dựng bản đồ này thường mất nhiều thời gian và công sức, làm cho công tác quản lý KGX gặp khó khăn. Căn cứ vào 440 điểm mẫu điều tra mặt đất, ảnh Sentinel-2, thuật toán Random forest (RF) trên nền tảng điện toán đám mây của Google Earth Engine (GEE), nghiên cứu tiến hành phân loại, xây dựng bản đồ KGX tại huyện Ba Vì, thành phố Hà Nội. Tổng số 13 biến đầu vào từ ảnh Sentinel-2 đã được tính toán thử nghiệm để phân loại xây dựng bản đồ KGX. Khi sử dụng từng kênh ảnh để phân loại thì kết quả chỉ đạt độ chính xác từ thấp đến vừa phải, nhưng khi sử dụng nhiều kênh ảnh để phân loại thì kết quả có độ chính xác cao. Từ đó, xây dựng được bản đồ KGX với độ phân giải không gian 10 m cho toàn huyện và xác định tại Ba Vì có 12.124 ha KGX (chiếm 28,7% diện tích tự nhiên của huyện) phân bố tại tất cả 31 xã, thị trấn của huyện. Kết quả cũng cho thấy đang xuất hiện sự thiếu hụt diện tích KGX tại các xã không có rừng trên địa bàn huyện. Độ chính xác của mô hình tốt nhất thu được là 95,7% và tư liệu ảnh Sentinel-2 mức 2A luôn có sẵn và được cung cấp miễn phí cho thấy tiềm năng của phương pháp lập bản đồ KGX trên nền tảng GEE được nghiên cứu đề xuất.

Tải xuống

Số lượt xem: 12
Tải xuống: 6

Đã Xuất bản

21-12-2023

Cách trích dẫn

Văn Duẩn, P., Văn Khiên, H., & Văn Tùng, N. (2023). XÂY DỰNG BẢN ĐỒ KHÔNG GIAN XANH BẰNG THUẬT TOÁN RANDOM FOREST (RF) TRÊN NỀN TẢNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY CỦA GOOGLE EARTH ENGINE – THỬ NGHIỆM TẠI HUYỆN BA VÌ THÀNH PHỐ HÀ NỘI. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP, (6), 058–067. Truy vấn từ https://journal.vnuf.edu.vn/vi/article/view/217

Số

Số 6 (2022)

Chuyên mục

Quản lý tài nguyên và Môi trường

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

1 2 > >>