Xanh hóa đô thị: ứng dụng viễn thám và học máy đánh giá hiện trạng mái nhà xanh tại Quận 1, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Quá trình đô thị hóa nhanh tại Thành phố Hồ Chí Minh đã dẫn đến sự suy giảm đáng kể diện tích mảng xanh, kéo theo các hệ quả như hiệu ứng đảo nhiệt đô thị và suy thoái môi trường. Tuy nhiên, các thống kê truyền thống về mảng xanh thường bỏ sót mái nhà xanh — một hình thức mảng xanh đô thị mới. Nghiên cứu này nhằm đánh giá hiện trạng mái nhà xanh tại khu vực trung tâm TP.HCM, từ đó góp phần hoàn thiện bức tranh tổng thể về bề mặt xanh đô thị. Dữ liệu đầu vào bao gồm ảnh vệ tinh Sentinel-2, dữ liệu vector từ OpenStreetMap (OSM) và kết quả khảo sát thực địa. Quá trình phân loại bán tự động được thực hiện bằng công cụ Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) trên nền tảng QGIS. Các đối tượng mái nhà được trích xuất, chỉ số NDVI được tính toán từ các kênh phổ của Sentinel-2, và thuật toán học máy Random Forest (RF) được áp dụng để phân loại mái nhà thành "xanh" hoặc "không xanh" dựa trên đặc điểm phổ. Kết quả phân loại đạt độ chính xác tổng thể 78,26% và hệ số Kappa 0,56, cho thấy mức độ tin cậy chấp nhận được. Thống kê diện tích cho thấy tổng bề mặt xanh chiếm 27,42% tổng diện tích khu vực nghiên cứu (211,74 ha), trong đó mái nhà xanh đóng góp 3,33% (tương đương 25,67 ha). Ngược lại, mái nhà không xanh chiếm 25,49%, cho thấy tiềm năng lớn cho việc phát triển hạ tầng xanh trong tương lai. Nghiên cứu đã tích hợp thành công công nghệ viễn thám và học máy để bổ sung, làm giàu cơ sở dữ liệu mảng xanh đô thị, đặc biệt ở khía cạnh mái nhà xanh còn nhiều khoảng trống. Các kết quả có thể làm cơ sở khoa học cho việc quy hoạch hạ tầng xanh và thúc đẩy phát triển bền vững đô thị. Hướng phát triển tiếp theo là nâng cao độ chính xác phân loại thông qua sử dụng ảnh độ phân giải cao hơn và đánh giá sâu hơn về lợi ích sinh thái của mái nhà xanh.