Tạp chí
 
Năm 2025
 
Số 1, Kỳ 67, [12 - 2025] - Xem trước

Đánh giá khả năng sử dụng chỉ số RVI (Radar Vegetation Index) trên ảnh vệ tinh Sentinel-1 trong giám sát lớp phủ thực vật: Thử nghiệm tại tỉnh Thanh Hóa, Việt Nam

DOI:10.46326/JMES.2026.67(1).06

  • Cơ quan:

    Viện Kỹ thuật Công trình đặc biệt, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 23-07-2025
  • Sửa xong: 10-11-2025
  • Chấp nhận: 20-12-2025
  • Ngày đăng: 31-12-2025
Trang: 70 - 80
Lượt xem: 9
Xem onlineXem online
Lượt tải: 1
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Thảm thực vật trên bề mặt trái đất luôn thay đổi theo thời gian do sự tác động của con người, tai biến thiên nhiên và do quá trình sinh trưởng của cây. Hiện nay, lớp phủ thực vật thường được giám sát dựa trên các chỉ số thực vật của viễn thám quang học như chỉ số NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) và EVI (Enhanced Vegetation Index). Do ảnh hưởng của điều kiện thời tiết nên chỉ số quang học thường không được xác định liên tục. Vì vậy, trong nội dung bài báo, các tác giả đề xuất phương pháp giám sát lớp phủ thực vật sử dụng chỉ số thực vật radar RVI (Radar Vegetation Index) trên ảnh vệ tinh Sentinel-1A. Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị RVI biến đổi tương đồng với quá trình sinh trưởng của lúa. Đồng thời, các tác giả cũng nghiên cứu về mức độ tương quan giữa chỉ số thực vật RVI trên ảnh Sentinel-1 và chỉ số thực vật NDVI trên ảnh Sentinel-2 đối với từng loại thực vật dựa trên hệ số tương quan Pearson (r) và giá trị p-value. Hệ số tương quan (r) tại ba vị trí thử nghiệm là cây lâu năm, cây công nghiệp và cây lúa lần lượt là 0,675, 0,700 và 0,563 và giá trị p-value đều nhỏ hơn 0,05. Như vậy, chỉ số RVI có xu hướng biến đổi tương quan với chỉ số NDVI, đặc biệt đối với loại cây lâu năm và cây công nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự nhạy cảm với thực vật của chỉ số RVI tương tự như chỉ số NDVI, đồng thời góp phần nâng cao khả năng ứng dụng chỉ số RVI trong giám sát lớp phủ thực vật.

Trích dẫn
Lê Minh Hằng, Lê Vũ Hồng Hải và Nguyễn Văn Dũng, 2025. Đánh giá khả năng sử dụng chỉ số RVI (Radar Vegetation Index) trên ảnh vệ tinh Sentinel-1 trong giám sát lớp phủ thực vật: Thử nghiệm tại tỉnh Thanh Hóa, Việt Nam, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 1, kỳ 67, tr. 70-80.
Tài liệu tham khảo

Chang, C. Y., Lin, Y. C., Chen, C. F., Lin, M. L. (2024). Exploring agricultural drought monitoring using Sentinel-1 SAR data and Radar Vegetation Index. Remote Sensing 16(3), 443.

Charbonneau, F., Trudel, M., and Fernandes, R. (2005). Use of Dual Polarization and MultiIncidence SAR for soil permeability mapping. In: Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) 2005, St-Hubert, Canada.

Chi cục Thống kê tỉnh Thanh Hóa (2022), Tình hình kinh tế-xã hội năm 2022 của Tỉnh Thanh Hóa.

Gonenc, A., Ozerdem, M. S., Acar, E. (2019). Comparison of NDVI and RVI vegetation indices using satellite images. In 2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), IEEE, 1-4.

Google Earth Engine - GEE (2025), https:// developers.google.com/earth-engine/ datasets/catalog.

Hu, X., Li, L., Huang, J., Zeng, Y., Zhang, S., Su, Y., ... and Hong, Z. (2024). Radar vegetation indices for monitoring surface vegetation: Developments, challenges, and trends. Science of The Total Environment, 945, 173974.

Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote sensing of environment, 83(1-2), 195-213.Kim, Y., Kim, Y., Van Zyl, J. J. (2014). A time-series approach to estimate soil moisture using dual-polarization radar data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 52(7), 3856-3869.

Kim, Y., Van Zyl, J. J. (2004). Vegetation effects on soil moisture estimation. 2004 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. September 20-24, Anchorage, AK, USA, 2, 800-802.

Kim, Y., Van Zyl, J. j. (2009). A time-series approach to estimate soil moisture using polarimetric radar data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(8), 2519-2527.

Nguyễn, Q.K. (2023). Ứng dụng hệ thống viễn thám, GIS theo dõi sự biến động của một số thành phần môi trường do hoạt động khai thác khoáng sản bauxite. Tạp chí Khí tượng thủy văn, 751, 1-18.

Phung, H. P., Lam-Dao, N., Nguyen-Huy, T., Le-Toan, T., Apan, A. A. (2020). Monitoring rice growth status in the Mekong Delta, Vietnam using multitemporal Sentinel-1 data. Journal of Applied Remote Sensing, 14(1), 014518-014518.

Rouse Jr, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., Deering, D. W. (1973). Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. The Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium. December 10-14, Washington, DC, USA, 1, 309-317.

Spracklen, B., Spracklen, D. V. (2021). Synergistic use of Sentinel-1 and Sentinel-2 to map natural forest and acacia plantation and stand ages in North-Central Vietnam. Remote Sensing, 13(2), 185.

Thomas, J., Ahmad, A., Bhat, M. S. (2025). Assessing the potential of Sentinel-1 SAR data for crop monitoring using polarimetric indices. International Journal of Remote Sensing 46(2), 123-142.

Ủy bannhân dân huyện Quảng Xương (2022),Hướng dẫn lịch gieo trồng vụ xuân 2022. People's committee of Quang Xuong district (2022), Guidelines for spring crop planting schedule 2022 (in Vietnamese).

Ủy ban thường vụ quốc hội - UBTVQH (2025). Nghị quyết về việc sắp xếp các đơn vị hành chính cấp xã của tỉnh Thanh Hóa năm 2025. Số 1686/NQ-UBTVQH15, ngày 16/06/2025.

Van Pham, M., Pham, T. M., Du, Q. V. V., Bui, Q. T., Van Tran, A., Pham, H. M., Nguyen, T. N. (2019). Integrating Sentinel-1A SAR data and GIS to estimate aboveground biomass and carbon accumulation for tropical forest types in Thuan Chau district, Vietnam. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 14, 148-157.

Wu, X., Zhang, L., Chen, Y., Li, J. (2025). Integrated analysis of Sentinel-1 SAR and optical data for vegetation dynamics monitoring. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 198, 45-60.

Các bài báo khác