##common.pageHeaderLogo.altText##
Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Viện Vật liệu xây dựng

ISSN: 1859-381X

Website: www.jomc.vn

Đánh giá sự thay đổi diện tích bề mặt không thấm của khu vực thành phố Thanh Hóa bằng chỉ số đất xây dựng NDBI

Tạ Quốc Trung , Lê Kim Thư

Tóm tắt

Quá trình đô thị hóa và sự gia tăng dân số đã dẫn đến sự thay đổi mạnh mẽ trong sử dụng đất khu vực đô thị, trong đó có sự mở rộng diện tích bề mặt không thấm. Bài báo này trình bày kết quả đánh giá sự thay đổi diện tích mặt không thấm khu vực thành phố Thanh Hóa giai đoạn 2015 - 2021 từ dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2 MSI. 02 cảnh ảnh vệ tinh Sentinel 2 MSI chụp ngày 21-12-2015 và 13-01-2021 được sử dụng để tính chỉ số đất xây dựng NDBI, sau đó phân loại bề mặt không thấm bằng phương pháp phân ngưỡng. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, diện tích bề mặt không thấm tại thành phố Thanh Hóa có sự gia tăng nhanh chóng sau 5 năm, từ 1021,89 ha lên 1840,02 ha. Kết quả nhận được trong nghiên cứu cung cấp nguồn thông tin khách quan phục vụ công tác quy hoạch và sử dụng hợp lý tài nguyên đất đai khu vực đô thị.

Tài liệu tham khảo

  1. Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019). Nghiên cứu chỉ số đô thị trong chiết tách đất trống và đất xây dựng khu vực Hà Nội từ ảnh vệ tinh Landsat 8, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ-Địa chất, tập 60(4), 82-86
  2. Trịnh Lê Hùng (2020). Phân loại đất trống đô thị bằng chỉ số NDBI trên cơ sở kết hợp ảnh vệ tinh đa độ phân giải Sentinel 2 MSI và Landsat 8, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, chuyên san Các Khoa học Trái đất và Môi trường 36(2), 68-78.
  3. Trịnh Lê Hùng, Lê Thị Thu Hà, Lê Đức Lộc, Nguyễn Thanh Long (2021). Phát triển chỉ số đất đô thị EBBI (Enhanced Built-up and Bareness Index) trên cơ sở kết hợp ảnh vệtinh đa độ phân giải Landsat 8 và Sentinel 2 MSI, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61 (2), 1-10.
  4. Nguyễn Hoàng Khánh Linh (2011). Thành lập tự động bản đồ phân bố đất đô thịbằng chỉsốIBI từảnh Landsat TM: Trường hợp nghiên cứu tại thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế. Tuyển tập hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc, 205 -212.
  5. Li H., Wang C., Zhong C., Su A., Xiong C., Wang J., Liu J. (2017). Mapping urban bare land automatically from Landsat imagery with a simple index, Remote Sensing, 9(3), 249, 1-15.
  6. Ridd M.K. (1994). Exploring a V-I-S (vegetation-imprevious surface-soil) model for urban ecosystem analysis through remote sensing: comparative anatomy for cities, International Journal of Remote Sensing, 16(12), 2165 - 2185
  7. Zha Y., Gao J., Ni S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery, International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583 – 594.