ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH SENTINEL-2B TRONG ĐÁNH GIÁ HİỆN TRẠNG LỚP PHỦ KHU VỰC KIẾN THỤY, THÀNH PHỐ HẢI PHÒNG

Abstract

In recent years, the processes of urbanization and socio-economic development have significantly altered land use patterns and land cover conditions in many localities. The former Kiến Thụy area, Hải Phòng city, covering approximately 10,886.38 ha, is a rapidly urbanizing coastal region characterized by the interspersion of agricultural land, residential areas and water bodies, resulting in diverse and complex land cover characteristics. This study employed Sentinel-2B satellite imagery acquired on May 17, 2025, combined with remote sensing and GIS techniques to assess the current land cover status of the study area. The imagery was processed using supervised classification based on the Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithm in ERDAS IMAGINE and ArcGIS software. The classification results achieved an overall accuracy of 93.49% with a Kappa coefficient of 0.9090. The generated land cover map identified four major classes: agricultural land (74.06%), built-up land (17.86%), water bodies (4.43%) and bare land (3.65%). The findings demonstrate that Sentinel-2B imagery combined with the MLC algorithm is highly effective for land cover classification in coastal areas with complex land-use structures, thereby providing valuable support for land resource management and urbanization monitoring at the local scale.

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, quá trình đô thị hóa và phát triển kinh tế - xã hội đã làm thay đổi đáng kể hiện trạng sử dụng đất và lớp phủ mặt đất tại nhiều địa phương. Khu vực Kiến Thụy, thành phố Hải Phòng có diện tích khoảng 10.886,38 ha, là vùng ven biển đang đô thị hóa nhanh với sự đan xen giữa đất nông nghiệp, khu dân cư và hệ thống mặt nước, tạo nên đặc điểm lớp phủ đa dạng và phức tạp. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2B thu nhận ngày 17/5/2025 kết hợp với các công cụ viễn thám và GIS nhằm đánh giá hiện trạng lớp phủ khu vực nghiên cứu. Ảnh được xử lý bằng phương pháp phân loại có kiểm định sử dụng thuật toán xác suất cực đại (MLC) trong phần mềm ErDAS IMAGINE và ArcGIS. Kết quả phân loại đạt độ chính xác tổng thể 93,49% và hệ số Kappa 0,9090. Bản đồ hiện trạng lớp phủ được thành lập gồm 4 nhóm chính: Đất nông nghiệp (74,06%), đất xây dựng (17,86%), đất mặt nước (4,43%) và đất trống (3,65%). Nghiên cứu cho thấy, ảnh Sentinel-2B kết hợp thuật toán MLC có hiệu quả cao trong phân loại lớp phủ tại khu vực ven biển có cấu trúc sử dụng đất phức tạp, góp phần hỗ trợ quản lý tài nguyên đất và giám sát quá trình đô thị hóa ở địa phương.