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
Tạp chí: The 8th International Conference on Sustainable Energy and Environment (SEE 2022), The Knowledge Xchange (KX), Bangkok, Thailand (7-9th November 2022)
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên