Phát triển chỉ số đất đô thị EBBI (Enhanced Built-up and Bareness Index) trên cơ sở kết hợp ảnh vệ tinh đa độ phân giải Landsat 8 và Sentinel 2 MSI
Cơ quan:
1 Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội, Việt Nam
2 Trường Đại học Mỏ Địa chất, Hà Nội, Việt Nam
3 Trung tâm Đào tạo Nghiệp vụ Địa hình Quân sự, Lâm Đồng, Việt Nam
- *Tác giả liên hệ:This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
- Nhận bài: 15-09-2020
- Sửa xong: 23-12-2020
- Chấp nhận: 21-01-2021
- Ngày đăng: 28-02-2021
Tóm tắt:
Phân loại đất xây dựng và đất trống khu vực đô thị trên ảnh viễn thám là một vấn đề rất khó khăn do sự phức tạp của lớp phủ bề mặt. Nhiều chỉ số đất đô thị đã được đề xuất nhằm nâng cao độ chính xác khi phân loại sử dụng đất/lớp phủ trên ảnh vệ tinh quang học. Kênh cận hồng ngoại (8a), kênh hồng ngoại sóng ngắn (kênh 11), ảnh Sentinel 2 MSI cùng kênh hồng ngoại nhiệt (kênh 10), ảnh Landsat 8 được sử dụng để tính chỉ số EBBI. Bài báo này trình bày một phát triển của chỉ số EBBI (Enhanced Built-up and Bareness Index) trên cơ sở kết hợp ảnh vệ tinh đa độ phân giải Landsat 8 và Sentinel 2. Kết quả nhận được cho thấy, việc kết hợp ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2 giúp nâng cao độ phân giải không gian của ảnh chỉ số EBBI, từ đó nâng cao độ chính xác khi phân loại đất trống và đất xây dựng lên khoảng 5% so với phương án chỉ sử dụng ảnh Landsat 8.
As-syakur Abd. R., Adnyana I. W., Arthana I. W., Nuarsa I.W., (2012). Enhanced built - up and bareness index (EBBI) for mapping built - up and bare land in an urban area. Remote Sensing 4, 2957 --2970.
Bramhe V., Ghosh S., Garg P., (2018). Extraction of built-up area by combining textural features and spectral indices from Landsat 8 multispectral image. The International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences 42(5), 727 - 733.
Guindon B., Zhang Y., Dillabaugh C., (2004). Landsat urban mapping based on a combined spectral-spatial methodology. Remote Sensing of Environment 92(2), 218 - 232.
Jieli C., Liu Y., Manchun L., Chenglei S., (2010). Extract residential areas automatically by New Built-up Index. The 18th International Conference on Geoinformatics: GIScience in Change, Geoinformatics 2010, Peking University, Beijing, China, June, 18-20.
Kaab A., Winsvold S. H., Altena B., Nuth C., Nagler T., Wuite J., (2016). Glacier remote sensing using Sentinel 2. Part I: Radiometric and geometric performance and application to ice velocity. Remote Sensing 8(7), 598, https://doi.org/10. 3390/rs8070598.
Kawamura M., Jayamana S., Tsujiko Y., (1996). Relation between social and environmental conditions in Colombo Sri Lanka and the urban index estimated by satellite remote sensing data. International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences 31 (Part B7), 321-326.
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.
Masek J. G., Lindsay F. E., Goward S. N., (2000). Dynamics of urban growth in the Washington DC metropolitan area, 1973 - 1996 from Landsat observations. International Journal of Remote Sensing 21(18), 3473 - 3486.
Nguyễn Hoàng Khánh Linh, (2011). Thành lập tự động bản đồ phân bố đất đô thị bằng chỉ số IBI từ ảnh Landsat TM: Trường hợp nghiên cứu tại thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế. Tuyển tập hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc. 205 - 12.
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 60(4), 82-86.
Rasul A., Balzter H., Faqe Ibrahim G., Hameed H., Wheeler J., Adamu B., Ibrahim S., Najmaddin P., (2018). Applying built-up and bare soil indicies from Landsat 8 to cities in dry climates. Land, 7, 81, 1-13.
Rikimaru A., Miyatake S., (1997). Development of Forest Canopy Density Mapping and Monitoring Model using Indices of Vegetation, Bare soil and Shadow. In Proceeding of the 18th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS), Kuala Lumpur, Malaysia, 20-25 October 1997, p. 3.
Sekertekin A., Abdikan S., Marangoz A., (2018). The acquisition of impervious surface area from Landsat 8 satellite sensor data using urban indices: a comparative analysis. Environmental Monitoring and Assessment, 190(7), 381, 1-13.
Sun Z., Wang C., Guo H., Shang R., (2017). A Modified Normalized Difference Impervious Surface Index (MNDISI) for automatic urban mapping from Landsat imagery. Remote Sensing, 9(9), 942, https://doi.org/10.3390/ rs9090942.
Trịnh Lê Hùng (2018). Kết hợp ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2 trong nâng cao độ phân giải nhiệt độ bề mặt. Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội. Chuyên san Các khoa học và Môi trường 34(2), 54-63.
Trịnh Lê Hùng, (2020). Phân loại đất trống đô thị bằng chỉ số NDBaI 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.
Xu H. Q., (2002). Spatial expansion of urban/town in Fuqing and its driving analysis. Remote Sensing Technology and Application 17, 86 - 92.
Xu H.Q., (2007). Extraction of urban built - up land features from Landsat imagery using a thematic oriented index combination technique. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 73(12), 1381 -1391.
Xu H.Q., (2008). A new index for delineating built-up land features in satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 29, 4269 - 4276.
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.
Zhao H., Chen X., (2005). Use of Normalized Difference Bareness Index in quickly mapping bare areas from TM/ETM+. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 3, 1666-1668, DOI: 10.1109/IGARSS. 2005.1526319
Các bài báo khác