Ứng dụng GIS và viễn thám phân tích biến động sử dụng đất nông nghiệp thành phố Cần Thơ giai đoạn 2010 -2023

Mục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích biến động sử dụng đất nông nghiệp thành phố Cần Thơ giai đoạn năm 2010 - 2023 bằng công nghệ GIS và viễn thám. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng trên ảnh Landsat và phân loại phi kiểm định trên chuỗi ảnh đa thời gian MODIS để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp thành phố Cần Thơ. Độ chính xác toàn cục các năm 2010 và 2023 lần lượt là 87,4% và 82,3%; hệ số kappa lần lượt là 0,77 và 0,75. Kết quả nghiên cứu đã phân loại được 7 kiểu sử dụng đất gồm: Lúa 3 vụ, lúa 2 vụ, cây hàng năm, cây lâu năm, nuôi trồng thủy sản, công trình xây dựng và sông. Đồng thời xác định được 38 hiện trạng biến động đất nông nghiệp chiếm 50,21%, trong đó đất lúa 2 vụ sang lúa 3 vụ, đất trồng lúa 3 vụ sang cây hàng năm, đất trồng lúa 3 vụ sang cây lâu năm là nhiều nhất. Kết quả nghiên cứu góp phần cung cấp thông tin xu hướng biến động sử dụng đất nông nghiệp, phục vụ công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp hiệu quả cho địa phương.

Tóm tắt

Abstract

The objective of this study was to analyze the fluctuations in agricultural land use in Can Tho City from 2010 to 2023 using GIS and remote sensing technology. The study applied object-oriented classification methods on Landsat images and unsupervised classification on multi-temporal MODIS images to create a map of the current agricultural land use in Can Tho City. The overall accuracy for the years 2010 and 2023 was 87.4% and 82.3%, respectively, with kappa coefficients of 0.77 and 0.87. The classification results identified seven types of land use: triple rice cropped, double rice cropped, annual crops, perennial crops, aquaculture, built-up areas, and rivers. Additionally, the study identified 38 instances of agricultural land use changes, accounting for 50.21% of the total area, with the most significant changes being from double rice to triple rice cropped, from triple rice to annual crops, and from triple rice to perennial crops. Our results can provide information on agricultural land use change trends, supporting effective agricultural land management and planning for the locality.