Số báo hiện thời

Vũ Văn Chất¹, Mai Văn Sỹ²

¹Hội Trắc địa – Bản đồ - Viễn thám Việt Nam

²Công ty cổ phần công nghệ kim loại Việt Nhật (VIJATECH GROUP)

Lê Trung Chơn

Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP.HCM

Tóm tắt:

Quá trình đô thị hóa đã làm gia tăng diện tích bề mặt không thấm, gián tiếp gây áp lực lên hệ sinh thái xanh đô thị tại thành phố Thủ Đức. Bài báo này sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại thời điểm 2019 và 2024, kết hợp thuật toán Random Forest trên nền tảng Google Earth Engine, nhằm xây dựng bản đồ không gian xanh TP. Thủ Đức và phân tích biến động trong giai đoạn nghiên cứu. Kết quả cho thấy không gian xanh năm 2024 có xu hướng suy giảm so với năm 2019, tập trung tại các khu vực ven sông và phía Đông thành phố. Việc tích hợp Machine Learning trong phân loại ảnh vệ tinh đã góp phần nâng cao độ chính xác, tự động hóa xử lý dữ liệu lớn và hỗ trợ hiệu quả công tác giám sát không gian xanh trong bối cảnh đô thị hóa và biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng.

Từ khoá: Biến động, Google Earth Engine, không gian xanh, Machine Learning, Sentinel 2

Hoàng Anh Thế

Viện Nông nghiệp và Tài nguyên, trường Đại học Vinh

Vũ Văn Chất

Hội Trắc địa – Bản đồ - Viễn thám Việt Nam

Tập 11 số 01 năm 2025  ISSN: 2615-9481   Vũ Đức Minh              Công ty TNHH MTV Trắc địa bản đồ

Cơ sở dữ liệu không gian địa lý đóng vai trò rất quan trọng trong các nền kinh tế quốc dân, đặc biệt là trong giai đoạn phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, chuyển đồi số để xây dựng chính phủ điện tử, chính phủ số hiện nay. Trong các hệ thống thông tin, thông tin không gian địa lý giữ vai trò rất quan trọng, làm nền tảng để xây dựng thành phố thông minh, phục vụ phòng chống thiên tai, bảo vệ môi trường…