Số báo hiện thời

Tóm tắt:

Nghiên cứu này trình bày cách tiếp cận tích hợp dữ liệu đa phổ Sentinel-2, siêu phổ PRISMA và radar COSMO-SkyMed (CSK) nhằm xây dựng bản đồ sử dụng đất/lớp phủ đất (LULC) cho hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần Giờ. Phân tích được bổ sung bằng các biến sinh học (LAI, FAPAR) và thư viện phổ thực địa để tăng cường khả năng tách biệt thảm thực vật và các bề mặt có tính chất phổ tương tự. Mô hình pha trộn phổ tuyến tính (Linear Spectral Mixture Model – LSMM) được áp dụng cho dữ liệu PRISMA nhằm giải quyết hiện tượng trộn phổ phổ biến trong môi trường ven biển. Dữ liệu CSK được dùng để nhận dạng khu vực đô thị và ao nuôi thủy sản. Kết quả phân loại cho độ chính xác tổng thể 88% (Kappa = 0,83), cho thấy hiệu quả của cách tiếp cận đa cảm biến trong mô tả cảnh quan dị thể. Phương pháp này có tiềm năng áp dụng cho các nhiệm vụ siêu phổ thế hệ mới.

Tóm tắt:

Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của ba thuật toán học máy gồm Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) và Naive Bayes (NB) trong phân loại lớp phủ bề mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại tỉnh Thái Nguyên. Dữ liệu ảnh được xử lý trên nền tảng Google Earth Engine (GEE), kết hợp các kênh phổ, chỉ số phổ, yếu tố địa hình và đặc trưng kết cấu ảnh để xây dựng tập dữ liệu đầu vào cho mô hình phân loại. Tổng cộng 18.524 pixel mẫu được sử dụng, trong đó 70% số mẫu dùng để huấn luyện và 30% dùng để đánh giá độ chính xác mô hình. Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt về hiệu quả phân loại giữa các thuật toán. RF đạt độ chính xác cao nhất với độ chính xác tổng thể (OA) 90,27% và hệ số Kappa 0,880; SVM cũng cho kết quả tốt với OA đạt 88,78% và Kappa 0,862. Trong khi đó, NB cho độ chính xác thấp hơn đáng kể với OA 37,41% và Kappa 0,238. Điều này cho thấy RF và SVM có khả năng mô hình hóa tốt các mối quan hệ phi tuyến giữa các biến phổ và lớp phủ bề mặt, trong khi giả định độc lập giữa các biến đầu vào của NB chưa phù hợp với đặc trưng phổ phức tạp của dữ liệu viễn thám đa phổ. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của việc kết hợp dữ liệu Sentinel-2 với các thuật toán học máy trên nền tảng GEE trong phân loại và xây dựng bản đồ lớp phủ bề mặt, đồng thời cung cấp cơ sở cho việc lựa chọn thuật toán phù hợp trong các nghiên cứu viễn thám. 
 

Tập 12, Số 01 (02/2026), ISSN: 2615-9481 

Vũ Lê Dũng, Nguyễn Tiến Quang, Nguyễn Văn Khánh, Võ Thị Thu Thủy

Tập 12, Số 01 (02/2026), ISSN: 2615-9481 

Phan Kiều Ngân, Nguyễn Xuân Tùng, Phạm Thị Thu Hằng, Nguyễn Thị Nhân, Phạm Đức Hùng, Trần Thị Thuý Hường

Tập 12, Số 01 (02/2026), ISSN: 2615-9481 

Phạm Nam Hưng, Nguyễn Ánh Dương, Thái Anh Tuấn, Cao Đình Trọng, Mai Xuân Bách, Dương Văn Thành

Tập 12, Số 01 (02/2026), ISSN: 2615-9481 

Nguyễn Văn Sáng