Số báo hiện thời

{"default_contact":"Liên hệ","default_notification":"Thông báo","default_redirect_click":"Nhấn vào đây nếu đợi quá lâu.","default_fullname":"Họ và tên","default_email":"geocartagis@gmail.com","default_address":"Số 2 Đặng Thùy Trâm, Hà Nội","default_phone":"Điện thoại","default_send":"Gởi đi","default_reset":"Làm lại","default_select_all":"Chọn tất cả","default_captcha":"Mã bảo vệ","default_input_captcha":"Nhập vào mã bảo vệ","default_contact_send_success":"Bạn đã gởi liên hệ thành công","default_contact_send_false":"Bạn đã gởi liên hệ thất bại","default_back_page_home":"Quay về trang chủ","product_sort_name_asc":"Sắp xếp theo tên (A-Z)","product_sort_name_desc":"Sắp xếp theo tên (Z-A)","product_sort_price_asc":"Sắp xếp theo giá (Nhỏ -> Lớn)","product_sort_price_desc":"Sắp xếp theo giá (Lớn -> Nhỏ)","product_sort_price_sale_asc":"Sắp xếp theo khuyến mãi (Không -> Có)","product_sort_price_sale_desc":"Sắp xếp theo khuyến mãi (Có -> không)","key_option_product_discount":"Sản phẩm khuyến mãi","key_option_product_new":"Sản phẩm mới","key_option_product_special":"Sản phẩm đặt biệt","key_option_product_hot":"Sản phẩm Hot","key_option_news_new":"Tin mới","key_option_news_highlight":"Tin nổi bật","key_option_news_special":"Tin đặc biệt","key_option_news_hot":"Tin hot","key_option_classified_news_highlight":"Tin rao nổi bật","default_newsletter_thanks":"Cảm ơn bạn đã đăng ký trên hệ thống của chúng tôi","error_email_exists":"Email đã tồn tại trong hệ thống","error_email_not_exists":"Email không tồn tại trong hệ thống","error_email_invalid":"Địa chỉ email phải đúng cú pháp, ví dụ: info@tenmien.vn!","member_change_info_success":"Thông tin thay đổi thành công.","member_change_info_fail":"Thay đổi thông tin thất bại.","member_change_password_success":"Mật khẩu thay đổi thành công","member_change_password_fail":"Mật khẩu thay đổi thất bại","member_login_success":"Bạn đã đăng nhập thành công","member_register_success":"Đăng ký tài khoản thành công","member_register_fail":"Đăng ký tài khoản thất bại","member_send_password_new_mail_success":"Mật khẩu mới đã gửi về email đăng ký!","member_send_password_new_fail":"Lấy lại mật khẩu thất bại","error_account_not_found":"Không tìm thấy tài khoản trong hệ thống.","error_limit_login":"Bạn đã nhập sai vượt quá số lần quy định. Vui lòng đăng nhập lại sau:","error_username_required":"Bạn vui lòng nhập tên truy cập","error_username_not_exists":"Tên truy cập không tồn tại.","error_username_space":"Tên truy cập không được chứa khoảng trắng","error_username_exists":"Tên truy cập đã tồn tại","error_account_block":"Tài khoản đã bị khóa","error_password_not_exists":"Mật khẩu bạn nhập không chính xác.","error_password_required":"Bạn vui lòng nhập mật khẩu","error_password_not_regex":"Mật khẩu phải chứa ít nhất 6 ký tự. Bao gồm chữ in hoa, chữ thường và số.","error_password_old_required":"Nhập vào mật khẩu hiện tại của bạn","error_password_old_invalid":"Mật khẩu cũ không đúng","error_password_confirm_invalid":"Mật khẩu phải chứa ít nhất 6 ký tự. Bao gồm chữ in hoa, chữ thường và số.","error_register_is_login":"Bạn đã đăng nhập vào hệ thống. Vui lòng đăng xuất để thực hiện tính năng này","page_login":"Đăng nhập","error_fullname_required":"Bạn vui lòng nhập họ tên","error_fullname_max_length":"Họ tên Không vượt quá 55 ký tự","error_address_max_length":"Địa chỉ không vượt quá 150 ký tự","error_email_required":"Bạn vui lòng nhập email","error_content_required":"Bạn vui lòng nhập nội dung","error_content_max_length":"Nội dung gửi không được vượt quá 5000 ký tự","error_phone_required":"Bạn vui lòng nhập số điện thoại","error_phone_syntax":"Số điện thoại phải đủ 8 số hoặc lớn hơn, ví dụ: 19009477, 0967897890, 0286253737, ...","error_phone_exists":"Số điện thoại đã tồn tại trong hệ thống","error_captcha_required":"Bạn vui lòng nhập mã bảo vệ","error_captcha_invalid":"Mã bảo vệ không đúng","error_token_csrf_invalid":"Token không hợp lệ","time_invalid":"Thời gian không hợp lệ","forms_required":"Trường này là bắt buộc","forms_send_success":"Bạn đã gửi thông tin đăng ký thành công","forms_send_false":"Bạn đã gửi thông tin đăng ký thất bại","forms_undefined":"Không xác định được biểu mẫu","authentication_otp":"Xác thực OTP","authentication_otp_note":"Vui lòng kiểm tra điện thoại để lấy mã Xác thực.","error_limit_send_authentication_phone":"Quý khách đã đạt đến giới hạn xác thực số điện thoại.","error_time_resend_authentication_phone":"Chưa đến thời gian gửi lại.","send_code_otp_success":"Gửi mã OTP thành công","send_code_otp_error":"Gửi mã OTP thất bại","authentication_phone":"Xác thực số điện thoại","authentication_enter_code":"Nhập mã xác thực","authentication":"Xác thực","authentication_phone_re_send":"Gửi lại","authentication_phone_success":"Xác thực điện thoại thành công","verify_success":"Xác minh thành công","titile_authentication_phone_success":"Xác thực thành công","authentication_phone_error":"Xác thực điện thoại thất bại","warning_custom_no_authentication_phone":"Quý khách chưa xác thực số điện thoại","warning_phone_number_you_have_verified":"Số điện thoại của bạn đã xác minh","error_customer_access_page_here":"Quý khách chưa được truy cập trang này","skip_authenction":"Bỏ qua xác thực","error_enter_phone_invalid":"Khách hàng vui lòng nhập số điện thoại hợp lệ","error_info_invalid":"Thông tin không hợp lệ","error_code_verify_required":"Vui lòng nhập mã xác thực OTP","save_info_failed":"Lưu thông tin thất bại","save_info_success":"Lưu thông tin thành công","news":"Tin Tức","back_to_home":"Quay lại trang chủ","content_404":"Xin lỗi! Trang bạn đang tìm kiếm không tồn tại.","mail_welcome":"Xin chào: Anh\/Chị","best_regards":"Trân trọng,","admin_website":"Ban quản trị","lost_password_subject":"Yêu cầu mật khẩu mới cho tài khoản!","lost_password_info":"Chúng tôi vừa nhận được yêu cầu khôi phục mật khẩu từ phía bạn. Vui lòng nhấn vào","lost_password_link":"đường dẫn","lost_password_active":"sau để kích hoạt mật khẩu mới.","news_password":"Mật khẩu mới:","account":"Tài khoản:","lost_password_contact":"Nếu Anh\/chị có bất kỳ câu hỏi nào, xin liên hệ với chúng tôi qua mail","product":"Sản phẩm","service":"Dịch vụ","onepay_cart":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán OnePay.vn","product_payment_onepay":"Thanh toán OnePay","product_payment_onepay_atm":"OnePay cổng nội địa","product_payment_onepay_int":"OnePay cổng quốc tế","napas_cart":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán Napas","product_payment_napas":"Thanh toán NaPas","product_payment_napas_atm":"Thanh toán NaPas nội địa","product_payment_napas_int":"Thanh toán NaPas quốc tế","product_payment_sacombank":"Thanh toán qua Sacombank","paypal_cart":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán Paypal.com","product_payment_paypal":"Thanh toán PayPal","error_money_limit":"Số tiền lớn hơn mức cho phép của Paypal vui lòng chọn phương thức thanh toán khác","cart_paypal_express":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán Paypal Express","vnpay_cart":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán Vnpayment.vn","product_payment_vnpay":"Thanh toán VNPAY","zalopay_cart":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán ZaloPay","product_payment_zalopay":"Thanh toán ZaloPay","product_payment_zalopay_app":"Thanh toán qua ví ZaloPay","product_payment_zalopay_atm":"Thanh toán ZaloPay cổng ATM","product_payment_zalopay_int":"Thanh toán ZaloPay cổng Visa\/MasterCard","error_zalopay_create_url_fail":"Tạo thanh toán qua ZaloPay thất bại. Vui lòng kiểm tra lại thông tin đơn hàng khi thanh toán.","zalopay_create_url_error":"ZaloPay tạo đơn hàng thất bại.","error_zalopay_payment_int":"Số tiền tối thiểu thanh toán qua cổng ZaloPay là 10.000đ","momo_cart":"Hệ thống sẽ chuyển qua cổng thanh toán MoMo","product_payment_momo":"Thanh toán qua ví MoMo","error_momo_create_url_fail":"Tạo thanh toán qua MoMo thất bại. Vui lòng kiểm tra lại thông tin đơn hàng khi thanh toán.","momo_create_url_error":"MoMo tạo đơn hàng thất bại.","error_momo_payment":"Số tiền tối thiểu thanh toán qua cổng MoMo là 1000đ","addon_video_relate":"Video liên quan","addon_video_empty":"Không có video thuộc chủ đề này","addon_video_error_notfound":"Không tìm thấy video trên hệ thống"}

{"company_logo":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/B%C3%ACa%20TC\/logo_Header.PNG","company_name":"Tạp chí Trắc địa - Bản đồ","company_email":"geocartagis@gmail.com","company_phone":"0913345919","company_address":"Số 2 Đặng Thùy Trâm, phường Nghĩa Đô, thành phố Hà Nội","company_fax":"","date_now":1776527174,"company_tags":["Trắc địa - Bản đồ","Thông tin Địa lý","Quản lý đất đai","Bất động sản\nKhoa học trái đất","Môi trường","Địa chất","Biến đổi khí hậu"],"search_keyword":"Lớp phủ bề mặt","facebook_comment":"https:\/\/www.geocartagis.org\/so-bao-hien-thoi-1709396679","breadscrumb":[{"url":"https:\/\/www.geocartagis.org","name":"Trang chủ","icon":"","active":false},{"url":"javascript:void(0)","name":"Số báo hiện thời","icon":"","active":true}],"list_products_tmp":[],"list_section":[{"id":436746,"name":"SECTION-99232","seo_name":"#w30s-section-436746","url":"#w30s-section-436746"},{"id":436749,"name":"SECTION-99240","seo_name":"#w30s-section-436749","url":"#w30s-section-436749"},{"id":436750,"name":"SECTION-99475","seo_name":"#w30s-section-436750","url":"#w30s-section-436750"},{"id":436766,"name":"SECTION-99473","seo_name":"#w30s-section-436766","url":"#w30s-section-436766"},{"id":436747,"name":"SECTION-99234","seo_name":"#w30s-section-436747","url":"#w30s-section-436747"}],"category_image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","type_page":6,"id_page":293665,"widget_11234455":{"content_data":{"content":" Thứ 2 - thứ 7"}},"widget_11234453":{"content_data":[{"id":48682,"title":"Viet Nam","code":"vn","is_expires":false,"is_active":1},{"id":48683,"title":"American","code":"us","is_expires":false,"is_active":0}]},"widget_10923475":{"content_data":[{"id":735646,"name":"Ứng dụng Google Earth Engine thành lập bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất xã Bến Lức, tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2020 - 2025","desc":"Tập 11, Số 06 (12\/2025), ISSN: 2615-9481&nbsp;<\/span><\/p>Võ Trung Thuật1<\/sup>, Văn Ngọc Trúc Phương1<\/sup>, Nguyễn Kim Hoa1<\/sup>*<\/p>","content":"<figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-66.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-67.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-68.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-69.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-70.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-71.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-72.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-73.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-74.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-75.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-76.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-77.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-78.jpg\"><\/figure><figure class=\"image\"><img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/2026-02\/ceb7e2c4-0a98-4faf-9390-7173936cfbc0-79.jpg\"><\/figure>","image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/06_25\/Picture6.jpg?t=1771951599","image_thumb_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/thumb_images\/06_25\/Picture6.jpg?t=1771952353","tags":["Ứng dụng Google Earth Engine thành lập bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất xã Bến Lức","tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2020 2025"],"count_view":881,"seo_name":"ung-dung-google-earth-engine-thanh-lap-ban-do-bien-dong-lop-phu-be-mat-dat-xa-ben-luc-tinh-tay-ninh-giai-doan-2020-2025","date_update":1771951500,"date_created_format":1771951836,"meta_title":"Ứng dụng Google Earth Engine thành lập bản đồ biến động lớp phủ","meta_desc":"Nghiên cứu này ứng dụng nền tảng Google Earth Engine (GEE) kết hợp ảnh vệ tinh Sentinel-2 để thành lập bản đồ lớp phủ bề mặt đất và bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất xã Bến Lức, tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2020-2025.","meta_keyword":"Ứng dụng Google Earth Engine thành lập bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất xã Bến Lức,tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2020 2025","qr_code":"https:\/\/www.geocartagis.org\/ung-dung-google-earth-engine-thanh-lap-ban-do-bien-dong-lop-phu-be-mat-dat-xa-ben-luc-tinh-tay-ninh-giai-doan-2020-2025"},{"id":722979,"name":"Tích hợp công nghệ UAV và thuật toán học máy phục vụ phân loại lớp phủ bề mặt bằng phần mềm ArcGIS Pro","desc":"Nguyễn Thị Ngọc Minh1<\/sup>, Trương Thu&yacute; Em1<\/sup>, Nguyễn Trọng Nh&acirc;n2* <\/sup><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n1<\/span><\/span><\/sup><\/i>Trường Đại học Khoa học X&atilde; hội v&agrave; Nh&acirc;n văn, Đại học Quốc gia Th&agrave;nh phố Hồ Ch&iacute; Minh<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n2<\/span><\/span><\/sup><\/i>Trường Đại học T&agrave;i nguy&ecirc;n v&agrave; M&ocirc;i trường Th&agrave;nh phố Hồ Ch&iacute; Minh<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nEmail t&aacute;c giả li&ecirc;n hệ: <\/span><\/span><\/i>ntnhan@hcmunre.edu<\/span><\/span><\/i>.<\/span><\/span><\/i>vn<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","content":"1. <\/span><\/span><\/b>Giới thiệu<\/span><\/span><\/b> <\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nTrong những năm gần đ&acirc;y, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) hay c&ograve;n gọi l&agrave; thiết bị bay chụp kh&ocirc;ng người l&aacute;i, đang trở th&agrave;nh một trong những c&ocirc;ng nghệ nổi bật với khả năng ứng dụng rộng r&atilde;i trong nhiều lĩnh vực như n&ocirc;ng nghiệp, l&acirc;m nghiệp, x&acirc;y dựng, khảo s&aacute;t địa h&igrave;nh, ph&ograve;ng chống thi&ecirc;n tai, cứu hộ cứu nạn v&agrave; thậm ch&iacute; cả an ninh quốc ph&ograve;ng [1-7]. Tận dụng khả năng linh hoạt về thời gian v&agrave; kh&ocirc;ng gian, c&ocirc;ng nghệ UAV cho ph&eacute;p c&ocirc;ng t&aacute;c thu thập dữ liệu một c&aacute;ch nhanh ch&oacute;ng, nhưng vẫn đảm bảo độ ch&iacute;nh x&aacute;c cao [4] với h&igrave;nh ảnh c&oacute; độ ph&acirc;n giải vượt trội so với nhiều nguồn ảnh viễn th&aacute;m kh&aacute;c như ảnh vệ tinh. Trong khi ảnh vệ tinh bị giới hạn bởi c&aacute;c yếu tố như thời tiết (m&acirc;y che phủ, sương m&ugrave;), quỹ đạo bay cố định hay chu kỳ chụp lặp d&agrave;i, ngược lại UAV c&oacute; thể chủ động về thời gian, độ cao bay chụp thấp, hoạt động hiệu quả ở những khu vực c&oacute; địa h&igrave;nh phức tạp như rừng rậm, đồi n&uacute;i hoặc v&ugrave;ng ven biển, đ&acirc;y l&agrave; những v&ugrave;ng m&agrave; c&aacute;c hệ thống thu nhận dữ liệu truyền thống thường gặp nhiều kh&oacute; khăn hay t&iacute;n hiệu phản hồi bị nhiễu [5]. B&ecirc;n cạnh đ&oacute;, chi ph&iacute; triển khai bay chụp UAV tương đối thấp so với chi ph&iacute; mua ảnh vệ tinh thương mại c&oacute; độ ph&acirc;n giải cao. C&ocirc;ng nghệ UAV c&ograve;n gi&uacute;p giảm thiểu thời gian v&agrave; nguồn nh&acirc;n lực, đồng thời tăng t&iacute;nh chủ động v&agrave; năng suất trong gi&aacute;m s&aacute;t định kỳ hoặc ứng ph&oacute; nhanh với c&aacute;c t&igrave;nh h&igrave;nh nguy cấp như sạt lở, ch&aacute;y rừng, ngập lụt... [2,5]. Ch&iacute;nh v&igrave; vậy, những ưu điểm vượt trội n&agrave;y gi&uacute;p cho c&ocirc;ng nghệ UAV trở th&agrave;nh c&ocirc;ng cụ đắc lực, kh&ocirc;ng thể thiếu trong c&aacute;c nghi&ecirc;n cứu v&agrave; ứng dụng li&ecirc;n quan đến gi&aacute;m s&aacute;t t&agrave;i nguy&ecirc;n m&ocirc;i trường v&agrave; cũng như&nbsp; theo d&otilde;i hiện trạng lớp phủ bề mặt [1,6,7].<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nTrong bối cảnh biến đổi kh&iacute; hậu ng&agrave;y c&agrave;ng diễn biến phức tạp, việc theo d&otilde;i v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch lớp phủ bề mặt trở th&agrave;nh một nhiệm vụ quan trọng, đ&oacute;ng vai tr&ograve; then chốt trong c&ocirc;ng t&aacute;c quản l&yacute;, đ&aacute;nh gi&aacute; hiện trạng v&agrave; hoạch định c&aacute;c ch&iacute;nh s&aacute;ch th&iacute;ch ứng. Th&ocirc;ng tin về lớp phủ bề mặt kh&ocirc;ng chỉ hỗ trợ th&agrave;nh lập bản đồ hiện trạng lớp phủ m&agrave; c&ograve;n gi&uacute;p gi&aacute;m s&aacute;t c&aacute;c biến động theo thời gian, ph&aacute;t hiện c&aacute;c xu hướng thay đổi trong cảnh quan do t&aacute;c động của con người hoặc c&aacute;c yếu tố tự nhi&ecirc;n g&acirc;y ra. Tuy nhi&ecirc;n, việc cập nhật thường xuy&ecirc;n dữ liệu lớp phủ l&agrave; cơ sở để ra quyết định nhanh ch&oacute;ng v&agrave; hiệu quả. Mặt kh&aacute;c, một th&aacute;ch thức lớn đặt ra trong qu&aacute; tr&igrave;nh ph&acirc;n t&iacute;ch lớp phủ l&agrave; lựa chọn thuật to&aacute;n ph&acirc;n loại ph&ugrave; hợp với từng loại ảnh, từng khu vực địa l&yacute; hoặc tuỳ v&agrave;o giai đoạn thời gian cụ thể. Mỗi thuật to&aacute;n ph&acirc;n loại đều c&oacute; những ưu v&agrave; nhược điểm ri&ecirc;ng v&agrave; hiệu quả của ch&uacute;ng c&oacute; thể thay đổi đ&aacute;ng kể t&ugrave;y thuộc v&agrave;o điều kiện dữ liệu đầu v&agrave;o như độ ph&acirc;n giải, loại cảm biến, mức độ nhiễu hay đặc điểm lớp phủ. Do đ&oacute;, việc lựa chọn phương ph&aacute;p ph&acirc;n loại lu&ocirc;n đ&ograve;i hỏi sự c&acirc;n nhắc giữa độ ch&iacute;nh x&aacute;c, khả năng tổng qu&aacute;t h&oacute;a v&agrave; hiệu suất xử l&yacute;. Những năm qua, sự ph&aacute;t triển mạnh mẽ của tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo v&agrave; học m&aacute;y (Machine Learning) đ&atilde; mở ra hướng tiếp cận mới gi&uacute;p n&acirc;ng cao đ&aacute;ng kể hiệu quả trong ph&acirc;n loại ảnh viễn th&aacute;m. C&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y như Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Trees (CART), &hellip; đ&atilde; được t&iacute;ch hợp rộng r&atilde;i trong c&aacute;c nghi&ecirc;n cứu v&agrave; ứng dụng thực tiễn cho thấy khả năng vượt trội trong việc xử l&yacute; dữ liệu lớn [6-8]. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n&nbsp;Dựa tr&ecirc;n những cơ sở l&yacute; thuyết về c&ocirc;ng nghệ UAV v&agrave; c&aacute;c ứng dụng thực tiễn đ&atilde; được tr&igrave;nh b&agrave;y, b&agrave;i b&aacute;o n&agrave;y được thực hiện với mục ti&ecirc;u ch&iacute;nh l&agrave; gi&aacute;m s&aacute;t lớp phủ bề mặt (land cover) gồm mặt nước, thực vật, đường giao th&ocirc;ng, đất trống, nh&agrave; ở, phương tiện (xe hơi, xe tải), b&atilde;i đậu xe v&agrave;&nbsp; t&agrave;u\/thuyền th&ocirc;ng qua ảnh chụp&nbsp; UAV. Đồng thời, ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; đ&aacute;nh gi&aacute; khả năng ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt của hai thuật to&aacute;n học m&aacute;y phổ biến: Random Forest (RF) v&agrave; Support Vector Machine (SVM), được triển khai tr&ecirc;n phần mềm ArcGIS Pro. Trong đ&oacute;, Random Forest (RF) c&oacute; khả năng xử l&yacute; dữ liệu phức tạp, kh&ocirc;ng nhạy cảm với nhiễu v&agrave; cung cấp kết quả ổn định nhờ cơ chế kết hợp nhiều c&acirc;y quyết định (Decision Trees) trong qu&aacute; tr&igrave;nh huấn luyện [8,9,11]. Đối với Support Vector Machine (SVM) lại hiệu quả trong việc ph&acirc;n loại c&aacute;c đối tượng c&oacute; bi&ecirc;n ph&acirc;n lớp phi tuyến, nhờ sử dụng c&aacute;c h&agrave;m kernel để mở rộng kh&ocirc;ng gian đặc trưng, đồng thời vẫn đạt độ ch&iacute;nh x&aacute;c cao ngay cả với tập dữ liệu huấn luyện nhỏ [8,10-12]. Do đ&oacute;, cả hai thuật to&aacute;n n&agrave;y ph&ugrave; hợp ph&acirc;n loại nhiều lớp phủ tr&ecirc;n ảnh UAV độ ph&acirc;n giải cao. Việc kết hợp v&agrave; so s&aacute;nh kh&ocirc;ng chỉ gi&uacute;p n&acirc;ng cao độ tin cậy trong ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt m&agrave; c&ograve;n tăng khả năng chọn lựa m&ocirc; h&igrave;nh ph&ugrave; hợp nhất với mục ti&ecirc;u nghi&ecirc;n cứu [7,8].<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nThực nghiệm bay chụp ảnh UAV đ&atilde; được tiến h&agrave;nh tại khu vực Quận 4, Th&agrave;nh phố Hồ Ch&iacute; Minh với diện t&iacute;ch khoảng 8,1 ha v&agrave;o năm 2017 bằng thiết bị flycam Phantom l&agrave; một trong những d&ograve;ng UAV d&acirc;n dụng phổ biến c&oacute; khả năng thu nhận ảnh chất lượng cao. Trong qu&aacute; tr&igrave;nh bay chụp, thu thập được 100 ảnh c&oacute; độ ph&acirc;n giải cao với mức độ chồng lấp (overlap) giữa c&aacute;c ảnh lớn hơn 70% nhằm bảo đảm y&ecirc;u cầu về độ phủ ảnh phục vụ cho c&aacute;c quy tr&igrave;nh xử l&yacute;, tạo điểm đ&aacute;m m&acirc;y, x&acirc;y dựng ảnh trực giao v&agrave; đặc biệt l&agrave; ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt. H&igrave;nh 1 thể hiện địa điểm bay chụp với c&aacute;c vị tr&iacute; chấm xanh tương ứng l&agrave; t&acirc;m ảnh, được hiển thị tr&ecirc;n phần mềm Agisoft. Việc biểu diễn c&aacute;c t&acirc;m ảnh n&agrave;y gi&uacute;p minh họa r&otilde; r&agrave;ng phạm vi v&agrave; bố tr&iacute; của c&aacute;c điểm ảnh thu thập được trong qu&aacute; tr&igrave;nh bay UAV.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-1.png\" style=\"width: 300px; height: 198px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nH&igrave;nh 1. Khu vực bay chụp<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Mặc d&ugrave; dữ liệu thu thập kh&ocirc;ng c&ograve;n mang t&iacute;nh thời sự, cập nhật hiện nay, tuy nhi&ecirc;n, vẫn mang gi&aacute; trị nghi&ecirc;n cứu khoa học cao. Cụ thể, bộ dữ liệu n&agrave;y cung cấp một nền tảng thực nghiệm th&iacute;ch hợp để đ&aacute;nh gi&aacute; hiệu quả của việc t&iacute;ch hợp dữ liệu ảnh UAV c&oacute; độ ph&acirc;n giải cao với c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y ti&ecirc;n tiến trong ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; gi&aacute;m s&aacute;t lớp phủ bề mặt đ&ocirc; thị. Việc ứng dụng hai thuật to&aacute;n học m&aacute;y phổ biến l&agrave; Random Forest (RF) v&agrave; Support Vector Machine (SVM) tr&ecirc;n ảnh UAV mang lại c&aacute;i nh&igrave;n s&acirc;u sắc về khả năng ph&acirc;n loại ch&iacute;nh x&aacute;c c&aacute;c loại lớp phủ như nh&agrave; ở, c&acirc;y xanh, mặt nước, đường giao th&ocirc;ng, phương tiện giao th&ocirc;ng (xe hơi, xe tải)&hellip; trong m&ocirc;i trường đ&ocirc; thị phức tạp. Quan trọng hơn, b&agrave;i b&aacute;o n&agrave;y g&oacute;p phần khẳng định t&iacute;nh thực tiễn v&agrave; ứng dụng rộng r&atilde;i của dữ liệu ảnh UAV trong c&ocirc;ng t&aacute;c gi&aacute;m s&aacute;t t&agrave;i nguy&ecirc;n đất đai, hỗ trợ ra quyết định quy hoạch đ&ocirc; thị v&agrave; quản l&yacute; m&ocirc;i trường. Qua đ&oacute;, nhằm chứng minh tiềm năng của việc kết hợp c&ocirc;ng nghệ bay chụp kh&ocirc;ng người l&aacute;i với c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh học m&aacute;y trong lĩnh vực ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu kh&ocirc;ng gian hiện đại.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n&nbsp;<\/p>\n\n2. Phương ph&aacute;p nghi&ecirc;n cứu <\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nĐể gi&aacute;m s&aacute;t lớp phủ bề mặt đ&ocirc; thị tại quận 4, TP. Hồ Ch&iacute; Minh, nghi&ecirc;n cứu tập trung ph&acirc;n loại c&aacute;c đối tượng gồm (1) mặt nước, (2) thực vật, (3) đường giao th&ocirc;ng, (4) đất trống, (5) nh&agrave; ở, (6) phương tiện (xe hơi, xe tải), (7) b&atilde;i đậu xe v&agrave; (8) t&agrave;u\/thuyền nhằm x&acirc;y dựng bản đồ lớp phủ bề mặt phục vụ c&ocirc;ng t&aacute;c quản l&yacute; kh&ocirc;ng gian đ&ocirc; thị. Dữ liệu UAV được xử l&yacute; để x&acirc;y dựng ảnh trực giao c&oacute; độ ph&acirc;n giải cao v&agrave; đồng thời, ph&acirc;n loại bằng c&aacute;c thuật to&aacute;n Machine Learning, như tr&igrave;nh b&agrave;y ở H&igrave;nh 2. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<img height=\"592\" src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-2.png\" width=\"312\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nH&igrave;nh 2. Quy tr&igrave;nh thực hiện<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nTrong đ&oacute;, phương ph&aacute;p xử l&yacute; tập ảnh UAV được thực hiện tr&ecirc;n phần mềm Agisoft Metashape Professional th&ocirc;ng qua c&aacute;c thuật to&aacute;n thị gi&aacute;c m&aacute;y t&iacute;nh gi&uacute;p chuyển đổi dữ liệu ảnh th&ocirc; th&agrave;nh sản phẩm bản đồ c&oacute; độ ch&iacute;nh x&aacute;c cao [13]. Qu&aacute; tr&igrave;nh xử l&yacute; ảnh bao gồm c&aacute;c bước gh&eacute;p ảnh, nắn chỉnh ảnh về đ&uacute;ng hệ toạ độ VN2000 với kinh tuyến trục 105045&rdquo; nhờ v&agrave;o 6 điểm khống chế mặt đất. Tiến h&agrave;nh tạo điểm đ&aacute;m m&acirc;y (Point Cloud) với mật độ điểm d&agrave;y đặc nhằm đảm bảo cung cấp đầy đủ th&ocirc;ng tin về bề mặt địa h&igrave;nh cũng như c&aacute;c đối tượng tự nhi&ecirc;n (c&acirc;y cối, mặt nước, &hellip;) hay c&aacute;c c&ocirc;ng tr&igrave;nh nh&acirc;n tạo (nh&agrave;, đường giao th&ocirc;ng, phương tiện,..). Sau c&ugrave;ng x&acirc;y dựng ảnh trực giao (hay c&ograve;n gọi b&igrave;nh đồ ảnh) l&agrave; ảnh đ&atilde; được hiệu chỉnh để loại bỏ biến dạng do g&oacute;c nh&igrave;n v&agrave; độ cao nhằm tạo ra bản đồ ảnh ch&iacute;nh x&aacute;c theo tỷ lệ [13] phục vụ cho bước ph&acirc;n loại tiếp theo.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nC&aacute;c lớp phủ bề mặt tr&ecirc;n ảnh trực giao được ph&acirc;n loại bằng phương ph&aacute;p học m&aacute;y Machine Learning tr&ecirc;n phần mềm ArcGIS Pro - một nền tảng GIS to&agrave;n diện, mạnh mẽ, c&oacute; khả năng xử l&yacute; v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu kh&ocirc;ng gian từ nhiều nguồn kh&aacute;c nhau, đặc biệt ph&ugrave; hợp với xu hướng t&iacute;ch hợp dữ liệu UAV v&agrave; tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo trong gi&aacute;m s&aacute;t v&agrave; quản l&yacute; t&agrave;i nguy&ecirc;n hiện nay. B&agrave;i b&aacute;o sử dụng hai thuật to&aacute;n học m&aacute;y c&oacute; gi&aacute;m s&aacute;t phổ biến để thực hiện ph&acirc;n loại ảnh UAV: Random Forest (RF) v&agrave; Support Vector Machine (SVM). <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nThuật to&aacute;n Random Forest, do Breiman đề xuất v&agrave;o năm 2001, l&agrave; một phương ph&aacute;p dựa tr&ecirc;n nguy&ecirc;n l&yacute; rừng c&acirc;y quyết định, trong đ&oacute; nhiều c&acirc;y quyết định (Decision Trees) được x&acirc;y dựng độc lập tr&ecirc;n c&aacute;c tập dữ liệu con được lấy mẫu ngẫu nhi&ecirc;n c&oacute; ho&agrave;n lại (bootstrap sampling). Mỗi c&acirc;y chỉ xem x&eacute;t một tập con ngẫu nhi&ecirc;n c&aacute;c đặc trưng tại mỗi n&uacute;t ph&acirc;n chia, từ đ&oacute; tạo n&ecirc;n sự đa dạng giữa c&aacute;c c&acirc;y trong rừng. Kết quả ph&acirc;n loại cuối c&ugrave;ng được x&aacute;c định theo nguy&ecirc;n tắc bỏ phiếu đa số giữa c&aacute;c c&acirc;y.C&aacute;ch tiếp cận n&agrave;y gi&uacute;p giảm phương sai m&ocirc; h&igrave;nh, n&acirc;ng cao độ ch&iacute;nh x&aacute;c v&agrave; độ ổn định của qu&aacute; tr&igrave;nh ph&acirc;n loại, đồng thời hạn chế hiện tượng qu&aacute; khớp (overfitting), vốn thường gặp khi xử l&yacute; dữ liệu phức tạp như ảnh UAV. Đặc biệt, với ảnh UAV c&oacute; độ ph&acirc;n giải cao v&agrave; chứa nhiều đặc trưng phổ - h&igrave;nh học, RF c&oacute; thể khai th&aacute;c hiệu quả to&agrave;n bộ th&ocirc;ng tin đầu v&agrave;o để ph&acirc;n loại ch&iacute;nh x&aacute;c c&aacute;c lớp phủ bề mặt như: thực vật, mặt nước, nh&agrave; ở, đường giao th&ocirc;ng v&agrave; đất trống. Ngo&agrave;i ra, RF c&ograve;n được đ&aacute;nh gi&aacute; cao nhờ khả năng dễ triển khai, hiệu suất ổn định v&agrave; khả năng kh&aacute;ng nhiễu, ngay cả khi số lượng mẫu huấn luyện kh&ocirc;ng lớn. Nhờ những ưu điểm n&agrave;y, RF đ&atilde; trở th&agrave;nh một lựa chọn phổ biến trong lĩnh vực viễn th&aacute;m v&agrave; lập bản đồ lớp phủ từ dữ liệu UAV [8&ndash;10].<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nB&ecirc;n cạnh RF, b&agrave;i b&aacute;o c&ograve;n sử dụng Support Vector Machine (SVM) &ndash; một thuật to&aacute;n ph&acirc;n loại mạnh mẽ cũng thuộc nh&oacute;m học m&aacute;y c&oacute; gi&aacute;m s&aacute;t. SVM hoạt động dựa tr&ecirc;n nguy&ecirc;n l&yacute; t&igrave;m kiếm một si&ecirc;u phẳng (hyperplane) tối ưu nhằm ph&acirc;n t&aacute;ch c&aacute;c nh&oacute;m dữ liệu kh&aacute;c nhau sao cho khoảng c&aacute;ch từ si&ecirc;u phẳng đến c&aacute;c điểm dữ liệu gần nhất của mỗi nh&oacute;m (c&aacute;c vector hỗ trợ &ndash; support vectors) l&agrave; lớn nhất. Điều n&agrave;y gi&uacute;p tăng cường khả năng ph&acirc;n biệt giữa c&aacute;c lớp, đặc biệt trong trường hợp dữ liệu c&oacute; bi&ecirc;n ph&acirc;n t&aacute;ch hẹp hoặc phức tạp. Khi &aacute;p dụng cho ảnh trực giao từ UAV, SVM cho thấy hiệu quả cao trong việc nhận dạng c&aacute;c loại lớp phủ bề mặt như: thực vật, mặt nước, đất trống, nh&agrave; ở, đường v&agrave; phương tiện. Nhờ khả năng tối ưu h&oacute;a ranh giới giữa c&aacute;c lớp, SVM đặc biệt hữu &iacute;ch trong việc ph&acirc;n biệt c&aacute;c lớp c&oacute; phổ tương đồng. Tuy nhi&ecirc;n, hiệu quả của SVM phụ thuộc nhiều v&agrave;o việc lựa chọn đ&uacute;ng h&agrave;m kernel cũng như tối ưu c&aacute;c tham số như hệ số C v&agrave; gamma. Nếu được hiệu chỉnh hợp l&yacute;, SVM c&oacute; thể mang lại kết quả ph&acirc;n loại ổn định v&agrave; ch&iacute;nh x&aacute;c, ngay cả trong trường hợp dữ liệu huấn luyện c&ograve;n hạn chế &ndash; một đặc điểm thường gặp trong xử l&yacute; ảnh UAV [8, 10-12].<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nNgo&agrave;i ra, trước khi thực hiện ph&acirc;n loại, b&agrave;i b&aacute;o tiến h&agrave;nh tạo Segmentation nhằm ph&acirc;n chia ảnh raster th&agrave;nh c&aacute;c v&ugrave;ng (segments) đồng nhất, dựa tr&ecirc;n c&aacute;c đặc điểm như: m&agrave;u sắc (gi&aacute; trị pixel), h&igrave;nh dạng, độ liền mạch kh&ocirc;ng gian. Mỗi v&ugrave;ng kết quả gọi l&agrave; một đối tượng ảnh (image object), được d&ugrave;ng để ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; ph&acirc;n loại thay v&igrave; từng pixel ri&ecirc;ng lẻ với c&ocirc;ng cụ Segmentation trong Imagery đối với ảnh orthomosaic. Sau đ&oacute;, thực hiện chọn mẫu huấn luyện bằng c&ocirc;ng cụ Training Sample Manager với 1533 mẫu (H&igrave;nh 3) trong đ&oacute; mặt nước (107), thực vật (247), đường (197), đất trống (92), nh&agrave; (687), phương tiện (114), b&atilde;i đậu xe (76), thuyền (10). Qu&aacute; tr&igrave;nh ph&acirc;n loại lớp phủ được thực hiện bởi c&ocirc;ng cụ Image Classification Wizads trong Imagery v&agrave; đồng thời chọn lần lượt thuật to&aacute;n RF v&agrave; SVM. Cuối c&ugrave;ng, xử l&yacute; ảnh sau ph&acirc;n loại gi&uacute;p tạo c&aacute;c v&ugrave;ng lớp phủ được ph&acirc;n t&aacute;ch r&otilde; r&agrave;ng, trực quan bằng c&ocirc;ng cụ Majority Filter v&agrave; Reclassify.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<table class=\"MsoTableGrid\" style=\"width:432.7pt; border-collapse:collapse; border:none\" width=\"577\">\n\t<tbody>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"width:219.75pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"293\">\n\t\t\t<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-3.png\" style=\"width: 299px; height: 226px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td colspan=\"3\" style=\"width:212.95pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"284\">\n\t\t\t<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-4.png\" style=\"width: 300px; height: 225px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td colspan=\"2\" style=\"width:237.15pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"316\">\n\t\t\tH&igrave;nh 3. Mẫu huấn luyện ph&acirc;n loại<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"width:188.1pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"251\">\n\t\t\tH&igrave;nh 4. Mẫu đ&aacute;nh gi&aacute; độ ch&iacute;nh x&aacute;c<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:none; padding:0cm 0cm 0cm 0cm\" width=\"10\">\n\t\t\t&nbsp;<\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr height=\"0\">\n\t\t\t<td style=\"border:none\" width=\"293\">&nbsp;<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:none\" width=\"23\">&nbsp;<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:none\" width=\"251\">&nbsp;<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:none\" width=\"10\">&nbsp;<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t<\/tbody>\n<\/table>\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Phương ph&aacute;p đ&aacute;nh gi&aacute; độ ch&iacute;nh x&aacute;c sau ph&acirc;n loại. Sử dụng c&ocirc;ng cụ Create Accuracy Assessment Points trong ArcGIS Pro để tạo ra c&aacute;c điểm kiểm định ngẫu nhi&ecirc;n (Stratified random) dựa tr&ecirc;n kết quả raster ph&acirc;n loại của 2 thuật to&aacute;n với tổng số lượng mẫu đ&aacute;nh gi&aacute; l&agrave; 500 điểm (H&igrave;nh 4) nhằm đối chiếu với Google Earth Pro. Để so s&aacute;nh t&iacute;nh hiệu quả trong ph&acirc;n loại, cũng như độ tin cậy của 2 thuật to&aacute;n, b&agrave;i b&aacute;o thực hiện x&acirc;y dựng ma trận sai số (Confusion Matrix), t&iacute;nh to&aacute;n độ ch&iacute;nh x&aacute;c tổng thể (Overall Accuracy) v&agrave; hệ số Kappa (Kappa Coefficient). Trong đ&oacute;, hệ số Kappa l&agrave; chỉ số thống k&ecirc; phản &aacute;nh mức độ đồng thuận giữa kết quả ph&acirc;n loại v&agrave; dữ liệu tham chiếu, c&oacute; x&eacute;t đến khả năng xảy ra sự đồng thuận do ngẫu nhi&ecirc;n. Gi&aacute; trị Kappa dao động từ 0 đến 1, trong đ&oacute; gi&aacute; trị c&agrave;ng gần 1 thể hiện mức độ ph&acirc;n loại c&agrave;ng ch&iacute;nh x&aacute;c v&agrave; đ&aacute;ng tin cậy [14]. Kh&aacute;c với độ ch&iacute;nh x&aacute;c tổng thể (Overall Accuracy), hệ số Kappa cung cấp một c&aacute;ch tiếp cận nghi&ecirc;m ngặt hơn, đặc biệt hiệu quả trong c&aacute;c trường hợp dữ liệu ph&acirc;n bố kh&ocirc;ng đồng đều giữa c&aacute;c lớp.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n3. Kết quả nghi&ecirc;n cứu v&agrave; thảo luận <\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n3.1. Kết quả nghi&ecirc;n cứu <\/span><\/span><\/i><\/b><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n3.1.1. Kết quả ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt theo thuật to&aacute;n Machine Learning<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nSau khi xử l&yacute; dữ liệu ảnh UAV, kết quả ảnh trực giao được x&acirc;y dựng c&oacute; độ ph&acirc;n giải rất cao với 2,57 cm\/pixel (H&igrave;nh 5) v&agrave; được tạo bởi 9,5 triệu điểm đ&aacute;m m&acirc;y (point cloud) cho ph&eacute;p t&aacute;i hiện chi tiết v&agrave; trực quan c&aacute;c đối tượng tr&ecirc;n bề mặt địa h&igrave;nh tại khu vực nghi&ecirc;n cứu. Độ chi tiết n&agrave;y đ&oacute;ng vai tr&ograve; đặc biệt quan trọng trong việc ph&acirc;n t&iacute;ch, nhận dạng v&agrave; ph&acirc;n loại c&aacute;c đặc điểm kh&ocirc;ng gian của c&aacute;c loại lớp phủ.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<table class=\"MsoTableGrid\" style=\"border-collapse:collapse; border:undefined\">\n\t<tbody>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"width:211.75pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"282\">\n\t\t\t<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-5.png\" style=\"width: 300px; height: 223px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"width:213.5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"285\">\n\t\t\t<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-6.png\" style=\"width: 300px; height: 233px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"width:211.75pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"282\">\n\t\t\tH&igrave;nh 5. Ảnh trực giao<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"width:213.5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"285\">\n\t\t\tH&igrave;nh 6.&nbsp; Lớp phủ với Random Forest<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"width:211.75pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"282\">\n\t\t\t<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-7.png\" style=\"width: 120px; height: 200px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"width:213.5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"285\">\n\t\t\t<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-8.png\" style=\"width: 300px; height: 231px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"width:211.75pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"282\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"width:213.5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" valign=\"top\" width=\"285\">\n\t\t\tH&igrave;nh 7. Lớp phủ với SVM<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t<\/tbody>\n<\/table>\n\nKết quả ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt lần lượt bằng thuật to&aacute;n Random Forest (RF) v&agrave; Support Vector Machine (SVM) được thể hiện qua H&igrave;nh 6 v&agrave; H&igrave;nh 7 với 8 loại lớp phủ gồm mặt nước, thực vật, đất trống, đường, nh&agrave; ở, phương tiện, b&atilde;i đậu xe v&agrave; thuyền. Tuy nhi&ecirc;n, mỗi thuật to&aacute;n lại thể hiện ưu v&agrave; nhược điểm ri&ecirc;ng trong qu&aacute; tr&igrave;nh ph&acirc;n loại. Cụ thể thuật to&aacute;n Random Forest đ&atilde; thể hiện khả năng ph&acirc;n loại ổn định v&agrave; kh&aacute; r&otilde; n&eacute;t ranh giới giữa c&aacute;c lớp phủ. C&aacute;c lớp như thực vật v&agrave; mặt nước được nhận diện rất r&otilde;, đặc biệt l&agrave; v&ugrave;ng thực vật (m&agrave;u xanh l&aacute;) c&oacute; sự liền mạch v&agrave; &iacute;t bị ph&acirc;n mảnh. Ngo&agrave;i ra, c&aacute;c lớp như nh&agrave; ở v&agrave; đường cũng được ph&acirc;n biệt kh&aacute; r&otilde;, gi&uacute;p bản đồ c&oacute; t&iacute;nh trực quan cao v&agrave; dễ d&agrave;ng quan s&aacute;t (H&igrave;nh 6). Đối với thuật to&aacute;n SVM c&oacute; xuất hiện một số sai s&oacute;t nhỏ, chẳng hạn như c&aacute;c v&ugrave;ng bị nhầm lẫn giữa lớp đường v&agrave; đất trống hoặc giữa nh&agrave; ở v&agrave; phương tiện (H&igrave;nh 7). <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n3.1.2.&nbsp; Kết quả đ&aacute;nh gi&aacute; độ ch&iacute;nh x&aacute;c sau ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nQua bảng 1 ma trận sai số cho thấy, m&ocirc; h&igrave;nh ph&acirc;n loại ảnh UAV bằng thuật to&aacute;n Random Forest hoạt động kh&aacute; hiệu quả, với độ ch&iacute;nh x&aacute;c to&agrave;n cục đạt 86,67% v&agrave; hệ số Kappa l&agrave; 0,83. Điều n&agrave;y cho thấy kết quả ph&acirc;n loại c&oacute; sự thống nhất cao với dữ liệu thực địa, phản &aacute;nh khả năng m&ocirc; h&igrave;nh nhận diện lớp phủ một c&aacute;ch đ&aacute;ng tin cậy. C&aacute;c lớp như mặt nước, thực vật, đất trống v&agrave; nh&agrave; được ph&acirc;n loại với độ ch&iacute;nh x&aacute;c cao. Trong đ&oacute;, lớp mặt nước c&oacute; độ ch&iacute;nh x&aacute;c người d&ugrave;ng cao 97,1%, cho thấy khả năng nhận diện r&otilde; r&agrave;ng v&agrave; rất &iacute;t bị nhầm lẫn. C&aacute;c lớp c&oacute; đặc trưng h&igrave;nh th&aacute;i v&agrave; quang phổ r&otilde; n&eacute;t thường được ph&acirc;n loại ch&iacute;nh x&aacute;c hơn. Tuy nhi&ecirc;n, độ ch&iacute;nh x&aacute;c ở một số lớp nhỏ như phương tiện (26,3%) v&agrave; thuyền (5,8%) th&igrave; kh&aacute; thấp. Phương tiện v&agrave; c&aacute;c lớp như nh&agrave;, thực vật hoặc b&atilde;i đậu xe c&oacute; nhiều nhầm lẫn trong nhận diện m&agrave;u sắc (pixel), h&igrave;nh dạng. Nguy&ecirc;n nh&acirc;n c&oacute; thể xuất ph&aacute;t từ diện t&iacute;ch vật thể nhỏ, xuất hiện tạm thời, bị che khuất hoặc c&oacute; đặc t&iacute;nh phổ tương đồng với c&aacute;c lớp kh&aacute;c. Lớp thuyền l&agrave; một trong những lớp c&oacute; độ ch&iacute;nh x&aacute;c thấp nhất với độ ch&iacute;nh x&aacute;c người d&ugrave;ng chỉ đạt 5,8%. Nguy&ecirc;n nh&acirc;n l&agrave; do đặc điểm h&igrave;nh th&aacute;i phức tạp của thuyền: trong một con thuyền thường c&oacute; chứa nhiều vật dụng kh&aacute;c nhau, mỗi vật dụng c&oacute; thể mang đặc trưng phổ kh&aacute;c nhau (v&iacute; dụ: m&aacute;i che, động cơ, h&agrave;ng h&oacute;a), dẫn đến việc m&ocirc; h&igrave;nh dễ nhầm lẫn thuyền với c&aacute;c lớp như mặt nước, phương tiện hoặc nh&agrave;. B&ecirc;n cạnh đ&oacute;, trong qu&aacute; tr&igrave;nh chọn mẫu huấn luyện, nh&oacute;m đ&atilde; khoanh v&ugrave;ng to&agrave;n bộ con thuyền l&agrave;m một v&ugrave;ng đối tượng duy nhất để đảm bảo t&iacute;nh đầy đủ, tuy nhi&ecirc;n điều n&agrave;y lại l&agrave;m tăng mức độ kh&ocirc;ng đồng nhất về phổ trong mỗi mẫu. Do số lượng thuyền trong ảnh UAV kh&ocirc;ng nhiều v&agrave; c&oacute; sự đa dạng về h&igrave;nh d&aacute;ng, m&agrave;u sắc, n&ecirc;n số mẫu huấn luyện cho lớp n&agrave;y cũng bị hạn chế, g&oacute;p phần l&agrave;m giảm độ ch&iacute;nh x&aacute;c khi ph&acirc;n loại. Từ những kết quả tr&ecirc;n, c&oacute; thể đ&aacute;nh gi&aacute; rằng m&ocirc; h&igrave;nh đ&atilde; thực hiện tốt đối với c&aacute;c lớp ổn định, dễ nhận dạng. Tuy nhi&ecirc;n, để n&acirc;ng cao hiệu quả ph&acirc;n loại với c&aacute;c lớp kh&oacute;, n&ecirc;n tăng cường số lượng mẫu huấn luyện, cải thiện bước ph&acirc;n đoạn nhằm tăng khả năng ph&acirc;n biệt c&aacute;c đối tượng phức tạp hơn.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nBảng <\/span><\/span><\/i>1<\/span><\/span><\/i>. <\/span><\/span><\/i>Ma trận sai số với thuật to&aacute;n Random Forest<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<table class=\"MsoTableGrid\" style=\"border-collapse:collapse; border:solid black 1.0pt\">\n\t<tbody>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tLớp ph&uacute;<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\tMặt nước<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\tThực vật<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\tĐường<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\tĐất trống<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\tNh&agrave;<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\tPhương tiện<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\tB&atilde;i đậu xe<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\tThuyền<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\tTổng<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\tĐCX người d&ugrave;ng<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tMặt nước<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t68<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t70<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t97,1%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tThực vật<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t142<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t15<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t160<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t88,8%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tĐường<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t18<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t20<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t90%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tĐất trống<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t59<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t63<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t93,6%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tNh&agrave;<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t115<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t121<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t95,1%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tPhương tiện<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t8<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t5<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t19<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t26,3%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tB&atilde;i đậu xe<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t9<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t3<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t21<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t25<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t84%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tThuyền<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t4<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t5<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t5<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t17<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t5,8%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tTổng<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t71<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t154<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t22<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t81<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t136<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t7<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t22<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t500<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:56.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"75\">\n\t\t\tĐCX nh&agrave; sản xuất<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:23.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"32\">\n\t\t\t95,7%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t92,2%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:39.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"53\">\n\t\t\t81,8%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t72,8%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t84,5%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t71,4%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:36.95pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t95,4%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.35pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"56\">\n\t\t\t50%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:34.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"46\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:37.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"49\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td colspan=\"9\" style=\"border:solid black 1.0pt; width:353.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"471\">\n\t\t\tĐộ ch&iacute;nh x&aacute;c to&agrave;n cục<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td colspan=\"2\" style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:71.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"95\">\n\t\t\t86,6 %<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td colspan=\"9\" style=\"border:solid black 1.0pt; width:353.45pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"471\">\n\t\t\tHệ số Kappa<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td colspan=\"2\" style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:71.3pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"95\">\n\t\t\t0,83<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t<\/tbody>\n<\/table>\n\nDựa tr&ecirc;n ma trận sai số (Bảng 2), m&ocirc; h&igrave;nh ph&acirc;n loại sử dụng thuật to&aacute;n SVM đạt độ ch&iacute;nh x&aacute;c to&agrave;n cục 77,4% v&agrave; hệ số Kappa 0,71 cho thấy mức độ ph&ugrave; hợp tương đối tốt với dữ liệu thực tế. C&aacute;c lớp như mặt nước, thực vật, đường v&agrave; nh&agrave; được ph&acirc;n loại kh&aacute; ch&iacute;nh x&aacute;c, đặc biệt lớp mặt nước đạt độ ch&iacute;nh x&aacute;c người d&ugrave;ng 92,6%, phản &aacute;nh khả năng nhận diện vượt trội nhờ đặc trưng phổ r&otilde; r&agrave;ng. Tuy nhi&ecirc;n, c&aacute;c lớp c&oacute; h&igrave;nh th&aacute;i nhỏ, phức tạp hoặc phổ kh&ocirc;ng ổn định như phương tiện, b&atilde;i đậu xe v&agrave; thuyền cho kết quả chưa cao. Cụ thể, lớp phương tiện đạt 60%, thường bị nhầm lẫn với nh&agrave; ở hoặc đường. <\/span><\/span>Nguy&ecirc;n nh&acirc;n c&oacute; thể bắt nguồn từ việc số lượng mẫu huấn luyện c&ograve;n hạn chế, chưa phản &aacute;nh đầy đủ sự đa dạng phổ v&agrave; h&igrave;nh học của c&aacute;c đối tượng trong từng lớp. Điều n&agrave;y ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng ph&acirc;n t&aacute;ch của m&ocirc; h&igrave;nh, đặc biệt đối với c&aacute;c lớp c&oacute; đặc điểm phổ gần nhau. Để cải thiện hiệu quả ph&acirc;n loại, cần tăng cường số lượng v&agrave; chất lượng mẫu huấn luyện, đặc biệt đối với c&aacute;c lớp kh&oacute;.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nBảng <\/span><\/span><\/i>2<\/span><\/span><\/i>. <\/span><\/span><\/i>Ma trận sai số với thuật to&aacute;n Support Vector Machine<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<table class=\"MsoTableGrid\" style=\"border-collapse:collapse; border:solid black 1.0pt\">\n\t<tbody>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tLớp ph&uacute;<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tMặt nước<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tThực vật<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tĐường<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tĐất trống<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tNh&agrave;<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tPhương tiện<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tB&atilde;i đậu xe<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\tThuyền<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tTổng<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-left:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\tĐCX người d&ugrave;ng<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tMặt nước<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t63<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t68<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t92,6%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tThực vật<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t146<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t4<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t151<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t96,7%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tĐường<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t11<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t15<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t73,3%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tĐất trống<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t16<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t54<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t3<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t76<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t71%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tNh&agrave;<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t8<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t6<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t96<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t4<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t116<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t82,7%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tPhương tiện<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t4<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t9<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t15<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t60%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tB&atilde;i đậu xe<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t1<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t7<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t10<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t70%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tThuyền<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t24<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t9<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t11<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t2<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t3<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t51<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t50,8%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tTổng<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t63<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t199<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t13<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t72<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t119<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t16<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t14<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t6<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t500<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td style=\"border:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\tĐCX nh&agrave; sản xuất<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t100%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t73,3%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.0pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t84,6%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.7pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t75%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t80,6%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:44.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"59\">\n\t\t\t56,2%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.45pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t50%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:43.6pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"58\">\n\t\t\t50%<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.65pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:42.85pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"57\">\n\t\t\t&nbsp;<\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td colspan=\"9\" style=\"border:solid black 1.0pt; width:388.85pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"518\">\n\t\t\tĐộ ch&iacute;nh x&aacute;c to&agrave;n cục<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td colspan=\"2\" style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:85.5pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"114\">\n\t\t\t77,4 %<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t\t<tr>\n\t\t\t<td colspan=\"9\" style=\"border:solid black 1.0pt; width:388.85pt; border-top:none; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"518\">\n\t\t\tHệ số Kappa<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td colspan=\"2\" style=\"border-bottom:solid black 1.0pt; width:85.5pt; border-top:none; border-left:none; border-right:solid black 1.0pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt\" width=\"114\">\n\t\t\t0,71<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t<\/tbody>\n<\/table>\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Qua ph&acirc;n t&iacute;ch Bảng 1 v&agrave; Bảng 2 cho thấy, mặc d&ugrave; thuật to&aacute;n SVM đạt kết quả kh&aacute; tốt ở một số lớp kh&oacute; như phương tiện v&agrave; thuyền với độ ch&iacute;nh x&aacute;c người d&ugrave;ng cao hơn so với Random Forest (RF). Tuy nhi&ecirc;n, khi đ&aacute;nh gi&aacute; tổng thể, b&agrave;i b&aacute;o sử dụng hai chỉ số ch&iacute;nh l&agrave; độ ch&iacute;nh x&aacute;c to&agrave;n cục (Overall Accuracy &ndash; OA) v&agrave; hệ số Kappa để so s&aacute;nh hiệu suất giữa hai thuật to&aacute;n. Kết quả cho thấy RF đạt OA l&agrave; 86,6% v&agrave; hệ số Kappa l&agrave; 0,83, cao hơn đ&aacute;ng kể so với SVM với c&aacute;c gi&aacute; trị tương ứng l&agrave; 77,4% v&agrave; 0,71. Điều n&agrave;y cho thấy RF c&oacute; hiệu suất ph&acirc;n loại tổng thể tốt hơn, đồng thời thể hiện mức độ ổn định v&agrave; nhất qu&aacute;n cao hơn so với SVM. Mặt kh&aacute;c, x&eacute;t tr&ecirc;n kh&iacute;a cạnh ph&acirc;n bố kh&ocirc;ng gian của c&aacute;c lớp phủ bề mặt, thuật to&aacute;n Random Forest cho thấy khả năng ph&acirc;n v&ugrave;ng ranh giới r&otilde; r&agrave;ng giữa c&aacute;c đối tượng, đồng thời duy tr&igrave; được cấu tr&uacute;c mịn v&agrave; li&ecirc;n tục trong kh&ocirc;ng gian. Đ&acirc;y l&agrave; yếu tố quan trọng trong việc x&acirc;y dựng c&aacute;c bản đồ lớp phủ c&oacute; t&iacute;nh trực quan cao v&agrave; c&oacute; thể ứng dụng hiệu quả trong c&ocirc;ng t&aacute;c quy hoạch, gi&aacute;m s&aacute;t m&ocirc;i trường v&agrave; quản l&yacute; t&agrave;i nguy&ecirc;n. Ngược lại, kết quả ph&acirc;n loại từ thuật to&aacute;n SVM mặc d&ugrave; vẫn đạt độ ch&iacute;nh x&aacute;c tương đối, nhưng xuất hiện một số sai s&oacute;t cục bộ, điển h&igrave;nh như nhầm lẫn giữa lớp đường giao th&ocirc;ng v&agrave; đất trống, hoặc giữa khu vực nh&agrave; ở v&agrave; phương tiện giao th&ocirc;ng. Những lỗi n&agrave;y c&oacute; thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của sản phẩm bản đồ trong thực tiễn.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n3.1.<\/span><\/span><\/i>3<\/span><\/span><\/i>. Kết quả x&acirc;y dựng bản đồ lớp phủ bề mặt<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nThuật to&aacute;n Random Forest kh&ocirc;ng chỉ vượt trội về mặt thống k&ecirc; thể hiện qua hệ số Kappa m&agrave; c&ograve;n ổn định hơn về mặt kh&ocirc;ng gian, mang lại kết quả trực quan r&otilde; r&agrave;ng v&agrave; đ&aacute;ng tin cậy hơn, do đ&oacute; kết quả ph&acirc;n loại của RF ph&ugrave; hợp hơn cho mục ti&ecirc;u x&acirc;y dựng bản đồ lớp phủ bề mặt trong nghi&ecirc;n cứu n&agrave;y (H&igrave;nh 6). <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nNgo&agrave;i ra, diện t&iacute;ch của c&aacute;c loại lớp phủ bề mặt đ&atilde; được t&iacute;nh to&aacute;n v&agrave; tổng hợp thể hiện ở H&igrave;nh 9. Kết quả thống k&ecirc; cho thấy, <\/span><\/span>thực vật<\/span><\/strong> chiếm diện t&iacute;ch lớn nhất với 27.166,77 m&sup2;, khu vực hiện tại c&oacute; tỷ lệ c&acirc;y xanh rất cao. <\/span><\/span>Nh&agrave;<\/span><\/strong> đứng thứ hai với 19.729,07 m&sup2;, cho thấy mật độ x&acirc;y dựng d&acirc;n cư cũng kh&aacute; lớn. <\/span><\/span>Mặt nước<\/span><\/strong> (11.366,61 m&sup2;) v&agrave; <\/span><\/span>đất trống<\/span><\/strong> (10.344,40 m&sup2;) c&oacute; diện t&iacute;ch ở mức trung b&igrave;nh, đ&oacute;ng g&oacute;p một phần đ&aacute;ng kể v&agrave;o tổng diện t&iacute;ch. C&aacute;c lớp phủ c&ograve;n lại như <\/span><\/span>b&atilde;i đậu xe<\/span><\/strong>, <\/span><\/span>đường giao th&ocirc;ng<\/span><\/strong>, <\/span><\/span>phương tiện<\/span><\/strong> v&agrave; <\/span><\/span>thuyền<\/span><\/strong> đều c&oacute; diện t&iacute;ch nhỏ hơn nhiều (dưới 4.100 m&sup2;), cho thấy c&aacute;c hạng mục hạ tầng v&agrave; phương tiện chỉ chiếm một phần nhỏ so với diện t&iacute;ch tự nhi&ecirc;n v&agrave; khu d&acirc;n cư. Nh&igrave;n chung, cơ cấu lớp phủ thi&ecirc;n về thảm thực vật, đất trống, mặt nước v&agrave; khu d&acirc;n cư, trong khi c&aacute;c yếu tố hạ tầng v&agrave; phương tiện chiếm tỷ lệ thấp hơn. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-9.png\" style=\"width: 301px; height: 186px;\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nH&igrave;nh 9. Biểu đồ thống k&ecirc; diện t&iacute;ch lớp phủ<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nQua kết hợp bản đồ lớp phủ v&agrave; biểu đồ c&oacute; thể nhận thấy khu vực c&ograve;n nhiều quỹ đất v&agrave; kh&ocirc;ng gian để ph&aacute;t triển trong tương lai. Lớp phủ thực vật tuy chiếm diện t&iacute;ch lớn nhưng phần lớn l&agrave; c&acirc;y thấp xen kẽ với c&aacute;c dải đất trống tập trung ở trung t&acirc;m v&agrave; ph&iacute;a Đ&ocirc;ng Bắc của khu vực. C&aacute;c khu n&agrave;y bằng phẳng, tiếp gi&aacute;p trực tiếp với tuyến đường ven s&ocirc;ng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng đ&ocirc; thị hoặc x&acirc;y dựng hạ tầng. <\/span><\/span><\/p>\n\n3.2. Thảo luận <\/span><\/span><\/i><\/b>&nbsp;<\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nKết quả thực nghiệm cho thấy c&aacute;c lớp phủ bề mặt tr&ecirc;n ảnh trực giao được xử l&yacute; từ dữ liệu UAV đ&atilde; được ph&acirc;n loại một c&aacute;ch hiệu quả nhờ ứng dụng c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y với độ ch&iacute;nh x&aacute;c của hệ số Kappa đạt 0,83 đối với Random Forest (RF) v&agrave; hệ số Kappa đạt 0,71 đối với Support Vector Machine (SVM). Điều n&agrave;y chứng minh rằng cả hai thuật to&aacute;n đều c&oacute; khả năng học tốt từ tập mẫu huấn luyện, cho ph&eacute;p nhận dạng v&agrave; ph&acirc;n biệt c&aacute;c lớp phủ kh&aacute;c nhau với độ ch&iacute;nh x&aacute;c tương đối cao. Trong đ&oacute;, thuật to&aacute;n RF thể hiện ưu thế r&otilde; rệt hơn kh&ocirc;ng chỉ về độ ch&iacute;nh x&aacute;c tổng thể, tuy nhi&ecirc;n thuật to&aacute;n SVM đạt hiệu quả kh&aacute; tốt ở một số lớp kh&oacute; như phương tiện v&agrave; thuyền, thể hiện qua độ ch&iacute;nh x&aacute;c người d&ugrave;ng cao hơn so với Random Forest (RF). Bởi thuật to&aacute;n RF đạt hiệu quả cao hơn c&oacute; thể xuất ph&aacute;t từ bản chất của thuật to&aacute;n l&agrave; một m&ocirc; h&igrave;nh học m&aacute;y dạng tổ hợp nhiều c&acirc;y quyết định gi&uacute;p giảm thiểu hiện tượng qu&aacute; khớp (overfitting) v&agrave; tăng cường độ ổn định trong kết quả ph&acirc;n loại. Trong khi đ&oacute;, SVM mặc d&ugrave; mạnh trong c&aacute;c b&agrave;i to&aacute;n ph&acirc;n t&aacute;ch tuyến t&iacute;nh hoặc phi tuyến, nhưng lại nhạy cảm với nhiễu v&agrave; chất lượng dữ liệu huấn luyện, điều n&agrave;y phần n&agrave;o ảnh hưởng đến hiệu quả ph&acirc;n loại khi &aacute;p dụng tr&ecirc;n dữ liệu UAV c&oacute; độ phức tạp cao [1,8]. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nViệc t&iacute;ch hợp c&ocirc;ng nghệ UAV với c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y, điển h&igrave;nh như RF kh&ocirc;ng chỉ mang lại nguồn dữ liệu c&oacute; độ ph&acirc;n giải cao, m&agrave; c&ograve;n tạo điều kiện thuận lợi cho qu&aacute; tr&igrave;nh lựa chọn mẫu huấn luyện nhờ khả năng nhận diện trực quan c&aacute;c đối tượng tr&ecirc;n ảnh. Điều n&agrave;y kh&ocirc;ng những gi&uacute;p tăng độ ch&iacute;nh x&aacute;c của kết quả ph&acirc;n loại, m&agrave; c&ograve;n g&oacute;p phần n&acirc;ng cao hiệu quả trong c&ocirc;ng t&aacute;c x&acirc;y dựng bản đồ lớp phủ bề mặt, từ đ&oacute; phục vụ tốt hơn cho c&ocirc;ng t&aacute;c quản l&yacute; v&agrave; quy hoạch đ&ocirc; thị. Tuy nhi&ecirc;n, b&agrave;i b&aacute;o vẫn c&ograve;n gặp một số hạn chế nhất định như trong qu&aacute; tr&igrave;nh xử l&yacute; ảnh UAV mất nhiều thời gian, đồng thời việc tạo điểm đ&aacute;m m&acirc;y (Point Cloud) chỉ dừng ở mức độ High thay v&igrave; mức Highest do hạn chế về cấu h&igrave;nh phần cứng, đ&atilde; l&agrave;m cho mật độ điểm đ&aacute;m m&acirc;y chưa đủ d&agrave;y đặc để m&ocirc; tả chi tiết c&aacute;c đối tượng tr&ecirc;n bề mặt đất. Mặc d&ugrave;, kết quả ph&acirc;n loại lớp phủ kh&aacute; tương đồng với ảnh trực giao độ ph&acirc;n giải cao nhưng chưa phản &aacute;nh ch&iacute;nh x&aacute;c thực tế do c&ograve;n sai s&oacute;t, v&igrave; thế cần tiến h&agrave;nh chọn mẫu nhiều hơn v&agrave; đa dạng hơn gi&uacute;p n&acirc;ng cao độ ch&iacute;nh x&aacute;c. Ngo&agrave;i ra, để n&acirc;ng cao độ tin cậy trong kết quả ph&acirc;n loại, một hướng tiếp cận tiềm năng l&agrave; kết hợp c&ocirc;ng nghệ UAV với c&aacute;c thuật to&aacute;n học s&acirc;u (Deep Learning), đặc biệt l&agrave; những m&ocirc; h&igrave;nh dựa tr&ecirc;n mạng nơ-ron nh&acirc;n tạo (Artificial Neural Networks). C&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh học s&acirc;u c&oacute; khả năng tự động học v&agrave; tr&iacute;ch xuất đặc trưng từ dữ liệu ảnh UAV với độ ch&iacute;nh x&aacute;c cao, nhờ v&agrave;o cấu tr&uacute;c nhiều lớp v&agrave; khả năng xử l&yacute; dữ liệu phức tạp. Sự kết hợp n&agrave;y kh&ocirc;ng chỉ gi&uacute;p cải thiện độ ch&iacute;nh x&aacute;c trong ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt m&agrave; c&ograve;n tạo tiền đề cho việc x&acirc;y dựng c&aacute;c hệ thống gi&aacute;m s&aacute;t th&ocirc;ng minh, phục vụ hiệu quả c&ocirc;ng t&aacute;c quy hoạch v&agrave; quản l&yacute; đ&ocirc; thị [7,15].<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n4. Kết luận<\/span><\/span><\/b> <\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nViệc t&iacute;ch hợp c&ocirc;ng nghệ UAV v&agrave; c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y kh&ocirc;ng chỉ gi&uacute;p khắc phục những hạn chế của c&aacute;c phương ph&aacute;p truyền thống trong ph&acirc;n loại ảnh viễn th&aacute;m, m&agrave; c&ograve;n mở ra một hướng tiếp cận hiện đại trong xử l&yacute; v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu lớn với độ ph&acirc;n giải cao. Kết&nbsp;&nbsp; quả thực nghiệm cho thấy, thuật to&aacute;n SVM đạt hiệu quả kh&aacute; tốt ở một số lớp kh&oacute; như phương tiện v&agrave; thuyền, thể hiện qua độ ch&iacute;nh x&aacute;c người d&ugrave;ng cao hơn so với Random Forest (RF). Tuy nhi&ecirc;n, khi đ&aacute;nh gi&aacute; tổng thể dựa tr&ecirc;n c&aacute;c chỉ số độ ch&iacute;nh x&aacute;c to&agrave;n cục (Overall Accuracy &ndash; OA) v&agrave; hệ số Kappa l&agrave; những thước đo phản &aacute;nh hiệu suất ph&acirc;n loại, trong đ&oacute; thuật to&aacute;n RF lại cho kết quả vượt trội hơn, với OA đạt 86,6% v&agrave; hệ số Kappa l&agrave; 0,83, so với c&aacute;c gi&aacute; trị tương ứng của SVM l&agrave; 77,4% v&agrave; 0,71. Điều n&agrave;y cho thấy RF kh&ocirc;ng chỉ đảm bảo độ ch&iacute;nh x&aacute;c cao, m&agrave; c&ograve;n thể hiện t&iacute;nh ổn định v&agrave; nhất qu&aacute;n hơn trong to&agrave;n bộ qu&aacute; tr&igrave;nh ph&acirc;n loại. Do đ&oacute;, thuật to&aacute;n Random Forest được đ&aacute;nh gi&aacute; l&agrave; ph&ugrave; hợp hơn cho mục ti&ecirc;u x&acirc;y dựng bản đồ lớp phủ bề mặt từ dữ liệu ảnh UAV. Những kết quả đạt được g&oacute;p phần củng cố tiềm năng ứng dụng rộng r&atilde;i của c&ocirc;ng nghệ UAV trong gi&aacute;m s&aacute;t t&agrave;i nguy&ecirc;n đất đai, hỗ trợ qu&aacute; tr&igrave;nh ra quyết định trong quy hoạch đ&ocirc; thị v&agrave; quản l&yacute; m&ocirc;i trường. Qua đ&oacute;, nghi&ecirc;n cứu khẳng định triển vọng của việc t&iacute;ch hợp UAV với c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh học m&aacute;y như một giải ph&aacute;p hiệu quả trong ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu kh&ocirc;ng gian hiện đại, phục vụ cho quản l&yacute; đ&ocirc; thị th&ocirc;ng minh v&agrave; ph&aacute;t triển bền vững.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nCam kết của c&aacute;c t&aacute;c giả<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nTất cả c&aacute;c t&aacute;c giả c&oacute; t&ecirc;n trong b&agrave;i b&aacute;o cam kết sự đồng thuận v&agrave; kh&ocirc;ng c&oacute; xung đột lợi &iacute;ch trong c&ocirc;ng bố khoa học tại b&agrave;i b&aacute;o n&agrave;y.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nT&agrave;i liệu tham khảo<\/span><\/span><\/b><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[1]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Ivosevic, Bojana &amp; Pajević, Nina &amp; Brdar, Sanja &amp; Waqar, Rana Muhammad &amp; Khan, Maryam &amp; Valente, Jo&atilde;o. <\/span><\/span><\/span>&ldquo;Comprehensive dataset from high resolution UAV land cover mapping of diverse natural environments in Serbia&rdquo;. Scientific Data<\/i>. Vol. 12. page 11-12, 2025<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[2]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Trần Ngọc Huyền Trang, Trần Thị Kim Oanh, L&ecirc; Trung Chơn. &ldquo;Kết hợp thiết bị bay kh&ocirc;ng người l&aacute;i (UAV) v&agrave; GIS x&acirc;y dựng dữ liệu phục vụ quản l&yacute; c&acirc;y xanh đ&ocirc; thị&rdquo;. Tạp ch&iacute; Kh&iacute; tượng Thủy văn.<\/i> EME4, trang 139-148, 2022<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[3]&nbsp;&nbsp;&nbsp; V&otilde; Quốc Tuấn, Nguyễn Tấn Lợi, Qu&atilde;ng Thị Dal Trương Ch&iacute; Quang v&agrave; Phạm Quốc Việt. &ldquo;Ứng dụng c&ocirc;ng nghệ UAV (drones) theo d&otilde;i v&agrave; hỗ trợ cảnh b&aacute;o sớm dịch hại v&ugrave;ng canh t&aacute;c l&uacute;a tỉnh S&oacute;c Trăng&rdquo;. Tạp chí Khoa học Trường Đại học C&acirc;̀n Thơ.<\/i> Tập 57, 28-38, 2021<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[4]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Phan Nguy&ecirc;n Việt, Nguyễn Hữu Đức, Chung Minh Qu&acirc;n, Ph&ugrave;ng Ngọc Anh. &ldquo;Ứng dụng c&ocirc;ng nghệ UAV kết hợp WebGIS trong đo vẽ địa h&igrave;nh phục vụ khảo s&aacute;t, thiết kế c&ocirc;ng tr&igrave;nh&rdquo;. Tạp ch&iacute; Kh&iacute; tượng Thủy văn<\/i>. EME4, trang 181-192, 2022<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[5]&nbsp;&nbsp;&nbsp; H&agrave; Qu&yacute; Quỳnh, Nguyễn Văn Sinh, Đặng Huy Phương, Nguyễn Quảng Trường. &ldquo;Sử dụng m&aacute;y bay kh&ocirc;ng người l&aacute;i (UAV) chụp ảnh phục vụ nghi&ecirc;n cứu cấu tr&uacute;c c&aacute;c hệ sinh th&aacute;i n&uacute;i khu vực T&acirc;y Nguy&ecirc;n&rdquo;. Tạp ch&iacute; Khoa học v&agrave; C&ocirc;ng nghệ Việt Nam<\/i>. Tập 8, trang 30-33, 2020. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[6]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Taposh Mollick, Md Golam Azam, Sabrina Karim. &ldquo;Geospatial-based machine learning techniques for land use and land cover mapping using a high-resolution unmanned aerial vehicle image&rdquo;. Remote Sensing Applications: Society and Environment<\/i>. Vol.29, page 100859, 2023<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[7]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Tejendra Kumar Yadav, Polpreecha Chidburee, Nattapon Mahavik. &ldquo;Land Cover Classification Based on UAV Photogrammetry and&nbsp; Deep Learning for Supporting Mine Reclamation: A Case Study of&nbsp; Mae Moh Mine in Lampang Province, Thailand&rdquo;. Applied Environmental Research<\/i>. Vol43(4), page 39-54, 2021<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[8]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Sultana S, Inayathulla M. &ldquo;Precision Land Use and LandCover Classiﬁcation Using GoogleEarth Engine: Integrating RandomForest and Support Vector MachineAlgorithms&rdquo;. Geo-Eye<\/i>. Vol.11(2), page 9-14, 2022<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[9]&nbsp;&nbsp;&nbsp; Breiman, L. &ldquo;Random Forests. Machine Learning&rdquo;. Springer Nature<\/i>. Vol 45(1), 5&ndash;32, 2001. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[10]&nbsp; Cortes, C., &amp; Vapnik, V. &ldquo;Support-vector networks&rdquo;. Machine Learning&rdquo;. Springer Nature<\/i>. Vol. 20(3), page 273&ndash;297, 1995<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[11]&nbsp; Xu, Saiping &amp; Zhao, Qianjun &amp; Yin, Kai &amp; Zhang, Feifei &amp; Liu, Dingbang &amp; Guang, Yang. &ldquo;Combining random forest and support vector machines for object-based rural-land-cover classification using high spatial resolution imagery&rdquo;. Journal of Applied Remote Sensing<\/i>. Vol.13, page 1-25, 2019<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[12]&nbsp; Mountrakis, G., Im, J., &amp; Ogole, C. &ldquo;Support vector machines in remote sensing: A review&rdquo;. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing<\/i>. Vol. 66(3), page 247&ndash;259, 2011<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[13]&nbsp; Vũ Xu&acirc;n Định. &ldquo;Ứng dụng c&ocirc;ng nghệ UAV v&agrave; WebGIS trong x&acirc;y dựng bản đồ 3D trực tuyến&rdquo;. Tạp ch&iacute; Kh&iacute; tượng Thủy văn<\/i>.&nbsp; Tập 771, trang 1-14, 2025<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[14]&nbsp; Cohen, J. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement. <\/i>Vol. 20(1), page 37&ndash;46, 1960<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n[15] Trần Ngọc Huyền Trang. &ldquo;T&iacute;ch hợp ảnh UAV, Deep Learning v&agrave; WebGIS phục vụ c&ocirc;ng t&aacute;c quản l&yacute; c&acirc;y xanh đ&ocirc; thị -Trường hợp nghi&ecirc;n cứu tại TP.HCM&rdquo;. Tạp ch&iacute; X&acirc;y dựng<\/i>. Trang 118-123, 07\/2025<\/span><\/span><\/span>.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<table class=\"MsoTableGrid\" style=\"margin-left:-.25pt; border-collapse:collapse; border:undefined\" width=\"557\">\n\t<tbody>\n\t\t<tr style=\"height:25.95pt\">\n\t\t\t<td style=\"width:359.45pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; height:25.95pt\" valign=\"top\" width=\"479\">&nbsp;\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.geocartagis.org\/thong-tin-khoa-hoc\" style=\"color:#0563c1; text-decoration:underline\" target=\"_blank\">Article&nbsp;<\/span><\/span><\/a>&copy; 2024&nbsp;by&nbsp;<\/span><\/span><\/span><\/span><a href=\"https:\/\/www.geocartagis.org\/\" style=\"color:#0563c1; text-decoration:underline\" target=\"_blank\">Magazine of Geodesy - Cartography&nbsp;<\/span><\/span><\/a>is licensed under&nbsp;<\/span><\/span><\/span><\/span><a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/?ref=chooser-v1\" style=\"color:#0563c1; text-decoration:underline\" target=\"_blank\">CC BY 4.0&nbsp;<\/span><\/span><\/a><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t\t<td style=\"width:58.15pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; height:25.95pt\" valign=\"top\" width=\"78\">\n\t\t\t<img height=\"56\" src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image-20251024102116-10.png\" width=\"173\" \/> <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t<\/td>\n\t\t<\/tr>\n\t<\/tbody>\n<\/table>\n","image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/04_25\/lophu.png?t=1761276093","image_thumb_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/thumb_images\/04_25\/lophu.png?t=1770553253","tags":"","count_view":1159,"seo_name":"tich-hop-cong-nghe-uav-va-thuat-toan-hoc-may-phuc-vu-phan-loai-lop-phu-be-mat-bang-phan-mem-arcgis-pro","date_update":1761275940,"date_created_format":1761276104,"meta_title":"Machine Learning","meta_desc":"","meta_keyword":"ArcGIS Pro,Lớp phủ bề mặt,Machine Learning,Phân loại,UAV","qr_code":"https:\/\/www.geocartagis.org\/tich-hop-cong-nghe-uav-va-thuat-toan-hoc-may-phuc-vu-phan-loai-lop-phu-be-mat-bang-phan-mem-arcgis-pro"},{"id":671067,"name":"So sánh sản phẩm phân loại lớp phủ toàn cầu Dynamic World và sản phẩm phân loại dựa trên thuật toán SVM tại khu vực Hà Nội","desc":"V&otilde; Ngọc Hải1<\/sup>, Đỗ Như Hiệp1*<\/sup>, H&agrave; Thị Minh Tuyết2<\/sup><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n<a name=\"_Hlk178698964\">1<\/span><\/span><\/sup><\/i><\/a>Đại học T&agrave;i nguy&ecirc;n v&agrave; M&ocirc;i trường H&agrave; Nội, 41A Ph&uacute; Diễn, Bắc Từ Li&ecirc;m, H&agrave; Nội<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n2<\/span><\/span><\/sup><\/i>Ban quản l&yacute; khu c&aacute;c l&agrave;ng d&acirc;n tộc, Đồng M&ocirc;, Sơn T&acirc;y, H&agrave; Nội<\/span><\/span><\/i><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\nEmail t&aacute;c giả li&ecirc;n hệ<\/span><\/span><\/i>: <\/span><\/span><a href=\"mailto:dnhiep@hunre.edu.vn\" style=\"color:#0563c1; text-decoration:underline\">dnhiep@hunre.edu.vn<\/span><\/span><\/i><\/a><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","content":"<\n<meta name=\"citation_title\" content=\"So sánh sản phẩm phân loại lớp phủ toàn cầu Dynamic World và sản phẩm phân loại dựa trên thuật toán SVM tại khu vực Hà Nội\">\n<meta name=\"citation_author\" content=\"Võ Ngọc Hải\">\n<meta name=\"citation_author\" content=\"Hoàng Thị Thủy\">\n<meta name=\"citation_publication_date\" content=\"2025\/01\/15\">\n<meta name=\"citation_journal_title\" content=\"Tạp chí Trắc địa - Bản đồ\">\n<meta name=\"citation_volume\" content=\"2025\">\n<meta name=\"citation_issue\" content=\"1\">\n<meta name=\"citation_firstpage\" content=\"11\">\n<meta name=\"citation_lastpage\" content=\"22\">\n<meta name=\"citation_pdf_url\" content=\"https:\/\/www.geocartagis.org\/uploads\/tap-chi\/2025\/So-1\/bai-2.pdf\">\n<meta name=\"citation_language\" content=\"vi\">\n<meta name=\"citation_abstract_html_url\" content=\"https:\/\/www.geocartagis.org\/so-sanh-san-pham-phan-loai-lop-phu-toan-cau-dynamic-world-va-san-pham-phan-loai-dua-tren-thuat-toan-svm-tai-khu-vuc-ha-noi\">\n<\/script>\nHiện nay, việc sử dụng c&aacute;c sản phẩm về ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt tr&ecirc;n to&agrave;n cầu đ&atilde; c&oacute; thể đem lại những hiệu quả nhất định cho c&aacute;c c&ocirc;ng t&aacute;c nghi&ecirc;n cứu, ứng dụng cho nhiều ng&agrave;nh. Trong đ&oacute;, c&aacute;c sản phẩm c&oacute; độ ph&acirc;n giải kh&ocirc;ng gian cao đạt đến 10m c&oacute; khả năng đem lại hiệu cao trong quản l&yacute; v&agrave; nghi&ecirc;n cứu, ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu trong quản l&yacute; đất đai. C&aacute;c sản phẩm n&agrave;y gồm nhiều nguồn, nổi bật l&agrave; sản phẩm Dynamic World (DW), Esri&rsquo;s Land Cover (Esri) v&agrave; ESA&rsquo;s World Cover (EWC)&hellip; l&agrave; c&aacute;c sản phẩm sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh v&agrave; tổng hợp kết quả ph&acirc;n loại lớp phủ tr&ecirc;n to&agrave;n cầu với độ ph&acirc;n giai cao v&agrave; thời gian gần thực. Nghi&ecirc;n cứu n&agrave;y sử dụng m&ocirc; h&igrave;nh tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo, thuật to&aacute;n học m&aacute;y thực hiện ph&acirc;n loại lớp phủ bề mặt khu vực H&agrave; Nội bằng ảnh Sentinel-2 v&agrave; so s&aacute;nh kết quả với c&aacute;c sản phẩm đ&atilde; c&oacute; tr&ecirc;n thế giới để đ&aacute;nh gi&aacute; hiệu quả sử dụng. Kết quả cho thấy rằng c&aacute;c sản phẩm tr&ecirc;n tương đối hiệu quả v&agrave; c&oacute; thể sử dụng cho một số lĩnh vực chuy&ecirc;n ng&agrave;nh tại Việt Nam, nhất l&agrave; đối với lĩnh vực quản l&yacute; đất đai<\/span><\/span><\/i><\/p>\n\n&nbsp;<\/p>\n\n<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image(105).png\" style=\"width: 600px; height: 306px;\" \/><\/p>\n\n&nbsp;<\/p>\n\n<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image(106).png\" style=\"width: 350px; height: 284px;\" \/>&nbsp;<img src=\"\/datafiles\/46325\/upload\/images\/image(107).png\" style=\"width: 349px; height: 281px;\" \/><\/p>\n\n<a href=\"\/datafiles\/46325\/upload\/files\/10042403.pdf\">Chi tiết b&agrave;i PDF<\/a><\/p>\n","image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/files\/b3h3.png?t=1753083696","image_thumb_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/thumb_files\/b3h3.png?t=1770554515","tags":["Lớp phủ bề mặt","Sentinel","Google Earth Engine","Dynamic World","World Cover"],"count_view":2515,"seo_name":"so-sanh-san-pham-phan-loai-lop-phu-toan-cau-dynamic-world-va-san-pham-phan-loai-dua-tren-thuat-toan-svm-tai-khu-vuc-ha-noi","date_update":1735491600,"date_created_format":1733840629,"meta_title":"Lớp phủ bề mặt, Sentinel, Google Earth Engine, Dynamic World, World Cover","meta_desc":"Lớp phủ bề mặt, Sentinel, Google Earth Engine, Dynamic World, World Cover","meta_keyword":"Lớp phủ bề mặt, Sentinel, Google Earth Engine, Dynamic World, World Cover","qr_code":"https:\/\/www.geocartagis.org\/so-sanh-san-pham-phan-loai-lop-phu-toan-cau-dynamic-world-va-san-pham-phan-loai-dua-tren-thuat-toan-svm-tai-khu-vuc-ha-noi"}],"content_pagging":{"firstCurrentItem":1,"lastCurrentItem":3,"total":3,"limit":6,"currentPage":1,"total_page":1,"pages":[{"active":false,"disable":true,"type":"first","page":1,"url":"javascript:void(0)"},{"active":false,"disable":true,"type":"prev","page":1,"url":"javascript:void(0)"},{"active":true,"disable":false,"type":"page","page":1,"url":"javascript:void(0)"},{"active":false,"disable":false,"type":"next","page":1,"url":"javascript:void(0)"},{"active":false,"disable":false,"type":"last","page":1,"url":"javascript:void(0)"}]}},"widget_10923480":{"content_data":{"content":"Xem thêm"}},"widget_10923484":{"content_data":{"content":"Lượt xem"}},"widget_10923269":{"content_data":{"content":"Trụ sở: Số 2 Đặng Thùy Trâm, phường Nghĩa Đô, thành phố Hà Nội"}},"widget_11124121":{"content_data":{"content":"Văn phòng: Số 45 Nguyễn Trãi, phường Khương Đình, thành phố Hà Nội"}},"widget_10923668":{"content_data":{"content":"Số điện thoại: 0913345919"}},"widget_10938675":{"content_data":{"content":"ISSN:&nbsp; 2615-9481"}},"widget_10923275":{"content_data":{"content":"Email:&nbsp; geocartagis@gmail.com&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"}},"widget_10923278":{"content_data":{"content":"Thông tin thêm\n"}},"widget_10923279":{"content_data":[{"id":293673,"name":"Các câu hỏi thường gặp","desc":"","content":"","image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","image_thumb_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/thumb_images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","tags":"","count_view":0,"seo_name":"cac-cau-hoi-thuong-gap","date_update":0,"date_created_format":"0","meta_title":"","meta_desc":"","meta_keyword":"","unique":50469,"index":0},{"id":293665,"name":"Số báo hiện thời","desc":"","content":"","image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","image_thumb_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/thumb_images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","tags":"","count_view":0,"seo_name":"so-bao-hien-thoi-1709396679","date_update":0,"date_created_format":"0","meta_title":"","meta_desc":"","meta_keyword":"","unique":46227,"index":1},{"id":293669,"name":"Liên hệ","desc":"","content":"","image_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","image_thumb_url":"https:\/\/www.geocartagis.org\/datafiles\/46325\/upload\/thumb_images\/B%C3%ACa%20TC\/z5299543523779_10514bb17991fd57ced63bb34a4bdcec.jpg","tags":"","count_view":0,"seo_name":"lien-he","date_update":0,"date_created_format":"0","meta_title":"","meta_desc":"","meta_keyword":"","unique":46229,"index":2}]},"widget_12370422":{"content_data":{"content":"Đăng ký"}},"widget_10923280":{"content_data":{"content":"THÔNG TIN KHOA HỌC"}},"widget_10923282":{"content_data":{"content":"Trích dẫn scholar google"}},"widget_15322293":{"content_data":{"content":"Nộp bài trực tuyến"}},"widget_10923592":{"content_data":{"content":"X"}},"category_desc":"","title_page":"Số báo hiện thời"}