Nguyễn Thị Hồng Điệp * , Nguyễn Minh Nghĩa , Cao Nhuận Phát , Dương Cơ Hiếu , Nguyễn Trọng Nguyễn Phan Kiều Diễm

* Tác giả liên hệ (nthdiep@ctu.edu.vn)

Abstract

This research aims to analyze the impact of saline intrusion on land use/land cover (LULC) and assess the vulnerability of agricultural land in Tien Giang province in 2020. The methodology applied an Object-Based Image Analysis (OBIA) on Landsat 8 images and an unsupervised classification on MODIS images to create land use/land cover and rice crops maps in Tien Giang province in 2020. The assessment is evaluated based on 2 parameters, including overall accuracy (T) at 85.6% and Kappa coefficient at 0.79. The LULC distribution consists of seven groups: triple-rice crops, double-rice crops, single rice crop and aquaculture combination, perennial land, aquaculture, construction land, and rivers. The highest total area of rice cultivation accounts for 47.5%, and the lowest is aquaculture with 4.7%. The study estimated vulnerability based on three main components, including exposure (E), susceptibility (S), and adaptive capability (AC). The vulnerability impacts LULC in the salinity intrusion areas with the highest on triple-rice crops and perennial lands; and the lowest on aquaculture in Tien Giang province.

Keywords: Satellite images, Object-Based Image Analysis (OBIA), vulnerability, salinity intrusion.

Tóm tắt

Nghiên cứu thực hiện nhằm mục tiêu phân tích tác động xâm nhập mặn trên hiện trạng sử dụng đất và đánh giá mức độ tổn thương trên đất nông nghiệp tỉnh Tiền Giang năm 2020. Nghiên cứu áp dụng phương pháp phân loại theo hướng đối tượng trên ảnh vệ tinh Landsat 8 và phân loại phi giám sát trên ảnh MODIS phân loại hiện trạng sử dụng đất và cơ cấu canh tác mùa vụ vùng nghiên cứu. Độ tin cậy phân loại ảnh khá cao được đánh giá dựa trên 2 thông số gồm độ chính xác toàn cục (T) là 85,6% và hệ số Kappa là  0,79. Kết quả phân loại 7 nhóm hiện trạng sử dụng đất gồm đất lúa 3 vụ, đất lúa 2 vụ, luân canh lúa và thủy sản, đất cây lâu năm, đất nuôi trồng thủy sản, đất công trình xây dựng và sông. Tổng diện tích đất canh tác lúa cao nhất chiếm 47,5% và thấp nhất phân bố trên hiện trạng thủy sản với 4,7%. Nghiên cứu phân tích và ước tính tổn thương dựa trên 3 thành phần chính gồm độ phơi nhiễm (Exxposure), độ nhạy cảm (Sensitivity) và khả năng thích ứng (Adaptive Capacity) theo IPCC&UNESCO-IHE (2001). Tổn thương tác động đến tất cả các hiện trạng sử dụng đất dưới tác động của xâm nhập mặn trong đó ảnh hưởng cao nhất trên đất lúa 3 vụ và cây lâu năm;...

Từ khóa: Ảnh viễn thám, phân loại hướng đối tượng, tính tổn thương, xâm nhập mặn

Article Details

Tài liệu tham khảo

Cổng thông tin điện tử tỉnh Tiền Giang. (2019). Giới thiệu về Tiền Giang.
http://tiengiang.gov.vn/chi-tiet-tin?/gioi-thieu-ve-tien-giang/11243313

Congalton, R. G., & Green, K. (1999). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data Principles and Practices. Lewis Publishers, Boca Raton.

Điệp, N. T. H., Nhung, Đ.T.C., Tuấn, L. A., & Vũ, P. T. (2021). Xây dựng bản đồ biến động hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp tỉnh Bến Tre giai đoạn 2010 – 2020. Tạp chí Khoa học đất, 64, 114-119. ISSN 2525-2216.

IPCC. (2007). IPCC fourth assessment report. The AR4 synthesis report, Glossary.

IPCC. (2001). Climate change 2001: The scientific basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.

Hiền, T. T., & Minh, V. Q. (2010). Biến động hiện trạng phân bố cơ cấu mùa vụ lúa vùng đồng bằng sông Cửu Long trên cơ sở ảnh viễn thám MODIS. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, (CĐ Nông nghiệp 2014), 101-110.

Hutchinson. (1993). A review of “Essentials of Statistical Methods”. Rumsby Scientific Publishing

Khan, M. R., De Bie, C. A. J. M. H., & Van Keulen, E. M. A, Smaling, R. R. (2010). Disaggregating and mapping crop statistics using hyper-temporal. Remote sensing Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., 12, 36-46.

Mcfeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425-1432, DOI: 10.1080/01431169608948714

QGIS Development Team. (2023). QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project.

Redlands, C. E. S. R. I. (2011). ArcGIS Desktop: Release 10.

Trực, N. N., Thịnh, T. V., Thương N. V., & Nguyễn Thảo Ly. (2017). Hiện trạng và khả năng dễ bị tổn thương do nhiễm mặn trong bối cảnh biến đổi khí hậu ở thành phố Đà Nẵng. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN. Các Khoa học Trái đất và Môi trường, 33(2), 90-107.

Tuấn, L. V., Thăng, V. V., & Đình, T. T. (2021). Đánh giá hiểm họa, tính dễ bị tổn thương và rủi ro do xâm nhập mặn trên khu vực Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Biến đổi Khí hậu, 17, 12 - 19.

Văn, N. C., Tuấn N. L., Anh N. T., & Hiếu, P. V. (2020). Đánh giá tính dễ bị tổn thương và khả năng thích ứng do xâm nhập mặn đối với sản xuất nông nghiệp trong bối cảnh biến đổi khí hậu tại khu vực cửa sông ven biển tỉnh Nam Định. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 716, 63–78.

Zha, Y., Gao, J. & Ni, S. (2005). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583-594.