ỨNG DỤNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS ĐA THỜI GIAN TRONG LẬP BẢN ĐỒ DIỆN TÍCH TRỒNG LÚA Ở TỈNH NINH BÌNH

Ngày nhận bài: 22-07-2015

Ngày duyệt đăng: 03-09-2015

DOI:

Lượt xem

0

Download

0

Chuyên mục:

KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

Cách trích dẫn:

Dũng, L., & Thảo, L. (2024). ỨNG DỤNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS ĐA THỜI GIAN TRONG LẬP BẢN ĐỒ DIỆN TÍCH TRỒNG LÚA Ở TỈNH NINH BÌNH. Tạp Chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, 13(6), 943–954. http://testtapchi.vnua.edu.vn/index.php/vjasvn/article/view/1528

ỨNG DỤNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS ĐA THỜI GIAN TRONG LẬP BẢN ĐỒ DIỆN TÍCH TRỒNG LÚA Ở TỈNH NINH BÌNH

Lê Văn Dũng (*) 1 , Lê Phương Thảo 1

  • 1 Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam
  • Tóm tắt


    Ninh Bình là một trong các tỉnh trồng lúa chính ở khu vực Đồng bằng sông Hồng. Lập bản đồ diện tích trồng lúa bằng việc ứng dụng công nghệ viễn thám rất hữu ích cho việc thực hiện chính sách quản lý và lập kế hoạch cho sự phát triển kinh tế xã hội, an ninh lương thực trong tỉnh cũng như trong vùng.Ảnh MODIS đa thời gian (MOD09A1) và Landsat (TM) được sử dụng để lập bản đồ diện tích trồng lúa. Ảnh MODIS được phân loại bằng thuật toán phân loại Maximum Likelihood trong phân loại có kiểm định, sau đó phương pháp phân loại Sub-pixel được sử dụng để tăng độ chính xác kết quả phân loại.Kết quả phân loại có kiểm định đạt độ chính xác là trên 74% (ảnh MODIS ngày 02/06/2010) và 78% (ảnh MODIS ngày 14/09/2010). Kết quả này là phù hợp đối với ảnh viễn thám có độ phân giải không gian bình thường. Kết quả phân loại bằng phương pháp phân loại Sub-pixel đạt độ chính xác trên 86% (ảnh MODIS ngày 02/06/2010) và 90% (ảnh MODIS ngày 14/09/2010).

    Tài liệu tham khảo

    FAO - Food and Agriculture Organization of the United Nations (2008). http://faostat3.fao.org/browse/ rankings/ commodities_by_country/E, truy cập ngày 02/06/2015.

    FAOSTAT - Statistical Database of the Food and Agricultural Organization of the United Nations (2010). http://faostat.fao.org/site/339/default.aspx, truy cập ngày 02/06/2015.

    Liu, W., and E. Y. Wu (2005). Comparison of non - linear mixture models: Sub-pixel classification. Remote Sensing of Environment, 94: 145 - 154.

    Maclean, J. L., D. C. Dawe, B. Hardy, and G. P. Hettel (2002). Rice almanac: Source book for the most important economic activity on earth (3rd ed.), CABI Publishing.

    Tingting, L., and L. Chuang (2010). Study on extraction of crop information using time - series MODIS data in the Chao Phraya Basin of Thailand. Advances in Space Research, 45: 775 - 784.

    Xiao, X. M., S. Boles, J. Liu, D. Zhuang, S. Frolking, C. S. Li, W. Salas, and B. Moore (2005). Mapping paddy rice agriculture in southern China using multi - temporal MODIS images. Remote Sensing of Environment, 95(4): 480 - 492.

    Xiao, X., Boles, S., Frolking, S., Li, C., Babu, Y. J., Salas, W., and Moore, B. (2006). Mapping paddy rice agriculture in South and Southeast Asia using multi - temporal MODIS images. Remote Sensing of Environment, 100(4): 95 - 113.