ỨNG DỤNG ẢNH VIỄN THÁM QUANG HỌC THEO DÕI DIỆN TÍCH CANH TÁC ĐẤT LÚA Ở TỈNH KIÊN GIANG

Tóm tắt

Nghiên cứu này sử dụng chuỗi ảnh Sentinel–2 đa thời gian để xây dựng bản đồ diện tích và cơ cấu mùa vụ lúa tại tỉnh Kiên Giang năm 2024. Các ảnh NDVI cực đại theo mùa vụ được tạo từ dữ liệu Sentinel–2 và đưa vào mô hình phân loại cây quyết định (Decision Tree) thực hiện trên phần mềm ENVI. Kết quả phân loại đã xác định được ba hệ thống canh tác chính: lúa 1 vụ (106.465ha, chiếm 28%), lúa 2 vụ (124.635ha, chiếm 33%) và lúa 3 vụ (148.362ha, chiếm 39%). Kết quả giải đoán được kiểm chứng với 300 điểm thực địa cho thấy độ chính xác tổng thể đạt 86% và hệ số Kappa đạt 0,83, thể hiện khả năng phân biệt đáng tin cậy giữa các cơ cấu mùa vụ lúa. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính hiệu quả của việc sử dụng chuỗi ảnh Sentinel–2 kết hợp phân loại theo cây quyết định trong giám sát mùa vụ lúa. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học quan trọng hỗ trợ công tác quản lý sản xuất nông nghiệp, theo dõi biến động sử dụng đất và hoạch định chính sách phát triển nông nghiệp bền vững tại Đồng bằng sông Cửu Long.