Tóm tắt

Sự hiện diện của các nguồn nước bề mặt như sông, hồ và các nguồn nước khác có vai trò quan trọng trong việc điều hòa nhiệt độ và duy trì cân bằng sinh thái trong hệ thống đô thị. Việc quan trắc và đánh giá chính xác sự phân bố của các nguồn nước bề mặt trong đô thị, đặc biệt với độ chính xác cao, trở thành một yếu tố quan trọng để quản lý hiệu quả môi trường đô thị. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang gia tăng, đô thị đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm hiện tượng đảo nhiệt đô thị. Sự hiện diện của các nguồn nước bề mặt có thể giúp giảm thiểu hiện tượng này bằng cách tạo ra các vùng mát mẻ và cân bằng nhiệt độ. Điều này không chỉ mang lại lợi ích cho môi trường mà còn góp phần vào sự bền vững và an toàn của đô thị trong tương lai. Nghiên cứu này trình bày một thuật toán tự động trích xuất thông tin các nguồn nước bề mặt đô thị. Phương pháp đề xuất đã được kiểm tra trên dữ liệu Sentinel-2 với độ phân giải không gian 20 mét và có thể áp dụng trên phạm vi rộng lớn. Phương pháp sử dụng thuật toán phân cụm K-means để tiến hành phân loại tự động các ảnh được tính theo chỉ số NDWI, MNDWI và tỷ số tích hợp. Nghiên cứu đã được thực hiện tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Số lượng lớp tối ưu cho K-means trong theo phương pháp đề xuất là 6. Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy rằng phương pháp đề xuất phù hợp để trích lọc thông tin các nguồn nước bề mặt nhanh chóng và chính xác.