Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo dõi biến động lớp phủ sử dụng đất khu vực quận Bắc Từ Liêm Hà Nội giai đoạn 2019-2023

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo dõi biến động lớp phủ sử dụng đất

khu vực quận Bắc Từ Liêm Hà Nội giai đoạn 2019-2023

Đỗ Lan Phương¹*, Hoàng Thị Thủy², Đỗ Như Hiệp³

¹Cục Viễn thám Quốc gia, số 79 Văn Tiến Dũng, Bắc Từ Liêm,  Hà Nội, Việt Nam

²Trường đại học Mỏ - Địa  chất, số 18 Phố Viên, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam

³Trường đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, số 41a Phú Diễn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam

Email tác giả liên hệ: phuongdolan264@gmail.com

Tóm tắt:

Trí tuệ nhân tạo hiện nay đã và đang được ứng dụng rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Đã có những nghiên cứu sử dụng các thuật toán học máy để phân loại lớp phủ sử dụng đất từ ảnh vệ tinh Nghiên cứu này sử dụng AI với thuật học máy Random Forest để phân loại, giám sát các lớp phủ bề mặt sử dụng đất từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại khu vực quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2019-2023. Kết quả của nghiên cứu đã cho thấy suy giảm diện tích của lớp thực phủ Thực vật dày là 5.32%, ngược lại, sau năm 5 diện tích khu vực dân cư tăng 5.27% tương đương 232.80ha..

Từ khóa: Lớp phủ sử dụng đất, Trí tuệ nhân tạo, Google Earth Engine, Thuật toán RF.

Application of Artificial Intelligence to monitor changes in land use

in the BacTu Liem District area, Hanoi, during the period 2019-2023

Do Lan Phuong^1*, Hoang Thi Thuy², Do Nhu Hiep³

¹National Remote Sensing Department, No 79 Van Tien Dung Road, Bac Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

²Hanoi University of Mining and Geology, No 18 Pho Vien Street, Bac Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

³Hanoi University of Natural Resources and Environment, No 41a Phu Dien Street, Bac Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

Corresponding Author Email: phuongdolan264@gmail.com

Abstract:

Artificial Intelligence is currently being applied with great effectiveness in various fields. There have been studies utilizing machine learning algorithms to classify land use, land cover from satellite images. This research employs AI with the Random Forest machine learning algorithm to classify, and monitor land use, land cover from Sentinel-2 images in the Bac Tu Liem District, Hanoi, during the period 2019-2023. The results of the study have indicated a decrease of 5.32% in the area covered by dense vegetation, while, conversely, the residential area has increased by 5.27% equivalent to 232.80 hectares after 5 years.

Keywords:GIS, Land use, Land cover, Artificial Itelligence, Google Earth Engine, RF algorithms.

Chi tiết bài viết (PDF)