Tóm tắt

Đây là nghiên cứu nhu cầu thực tế trong lĩnh vực viễn thám để xây dựng cơ sở dữ liệu lớp phủ mặt đất phục vụ theo dõi sự biến động các đối tượng trên bề mặt Trái đất trong các ứng dụng đa lĩnh vực.

Trong giám sát tài nguyên môi trường nói chung, tài nguyên nước trong các lưu vực sông nói riêng, sự kết hợp giữa thông tin, dữ liệu viễn thám và mô hình tính toán tài nguyên nước trong lưu vực để xây dựng các kịch bản tài nguyên nước phục vụ trực tiếp cho việc giám sát, hỗ trợ quyết định cho thích ứng thiên tai cũng như quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội phụ thuộc nhiều vào yếu tố lớp phủ. Lớp phủ là sự kết hợp của nhiều thành phần như thực phủ, thổ nhưỡng, đá gốc và mặt nước chịu sự tác động của các nhân tố tự nhiên như nắng, gió, mưa bão và ảnh hưởng trực tiếp đến dòng chảy trong lưu vực. Dòng chảy trong lưu vực sông bên cạnh chịu ảnh hưởng của lớp phủ, còn chịu ảnh hưởng của địa hình. Thực tế, tồn tại mối quan hệ giữa phân bố lớp phủ và bề mặt địa hình, với các đặc trưng về dáng địa hình, thổ nhưỡng và điều kiện khí hậu.

Để tận dụng tối đa tính hữu dụng dùng phương pháp phân loại dữ liệu viễn thám quang học trong xây dựng bản đồ lớp phủ mặt đất, bài báo giới thiệu phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu, bản đồ lớp phủ mặt đất từ dữ liệu viễn thám Sentinel-2 theo phương pháp phân loại random forest trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine. Thực nghiệm sử dụng dữ liệu Sentinel-2 thu nhận năm 2020 tại khu vực tỉnh Louangphabang, là một tỉnh đầu nguồn lưu vực sộng thuộc lãnh thổ của CHDCND Lào.