Nghiên cứu chiết tách đất xây dựng và đất trồng quận hoàng mai thành phố hà nội từ dữ liệu ảnh viễn thám

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM KHOA TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG -& - LÊ VÂN ANH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: “NGHIÊN CỨU CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG QUẬN HOÀNG MAI – THÀNH PHỐ HÀ NỘI TỪ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM” HÀ NỘI - 2022 HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM KHOA TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG -& - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: “NGHIÊN CỨU CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG QUẬN HOÀNG MAI – THÀNH PHỐ HÀ NỘI TỪ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM” Người thực : LÊ VÂN ANH Lớp : K61 - QLDDA Chuyên ngành : QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI Giảng viên hướng dẫn : ThS NGUYỄN ĐỨC THUẬN HÀ NỘI - 2022 LỜI CẢM ƠN Trong suốt q trình học tập, nghiên cứu hồn thành khóa luận tốt nghiệp Học viện Nông nghiệp Việt Nam, em nhận quan tâm giúp đỡ bảo tận tình thầy giáo, cô giáo khoa Quản lý đất đai thầy giáo, cô giáo trường dạy dỗ truyền đạt kiến thức cho em năm học qua Em xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến thầy Nguyễn Đức Thuận tận tình giúp đỡ trực tiếp hướng dẫn cho em suốt thời gian thực tập vừa qua Em xin chân thành cảm ơn bác, cô, chú, anh, chị phịng Tài ngun Mơi trường quận Hồng Mai tạo điều kiện giúp đỡ em hồn thành khóa luận tốt nghiệp theo nội dung kế hoạch giao Khóa luận tốt nghiệp chắn khơng tránh khỏi sai sót, em mong nhận đóng góp, bảo thầy bạn để khóa luận hồn thiện Đây kiến thức bổ ích cho cơng việc sau em Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè giúp đỡ, động viên em suốt q trình học tập hồn thành khóa luận tốt nghiệp Em xin kính chúc q thầy cơ, tồn thể chú, anh chị, bạn bè gia đình ln mạnh khỏe, hạnh phúc đạt nhiều thành công sống Hà Nội, ngày 25 tháng năm 2022 Sinh viên Lê Vân Anh i MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i MỤC LỤC ii DANH MỤC VIẾT TẮT iv DANH MỤC BẢNG v DANH MỤC HÌNH ẢNH vi MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu Yêu cầu nghiên cứu Chương TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1.1 Tổng quan Viễn thám 1.1.1 Khái niệm Viễn thám 1.1.2 Nguyên lý viễn thám 1.1.3 Vấn đề thu nhận phân tích tư liệu viễn thám 1.1.4 Phương pháp xử lý thông tin viễn thám 1.1.5 Các hệ thống vệ tinh viễn thám phổ biến 1.2 Cơ sở khoa học phương pháp chiết tách thông tin viễn thám .14 1.2.1 Cơ sở khoa học chiết tách thông viễn thám 14 1.2.2 Các phương pháp chiết tách thông tin viễn thám 33 1.3 Tình hình nghiên cứu chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số 43 Chương NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 46 2.1 Đối tượng nghiên cứu .46 2.2 Phạm vi nghiên cứu 46 2.3 Nội dung nghiên cứu .46 2.3.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội quận Hoàng Mai – thành phố Hà Nội 46 2.3.2 Đánh giá trạng sử dụng đất quận Hoàng Mai 46 2.3.3 Chiết tách đất xây dựng đất trống quận Hoàng Mai 46 2.4 Phương pháp nghiên cứu .46 ii 2.4.1 Phương pháp điều tra thu thập liệu; Phương pháp lựa chọn điểm mẫu để phân ngưỡng, phân loại đánh giá độ xác 46 2.4.2 Phương pháp tiền xử lý liệu ảnh viễn thám .47 2.4.3 Phương pháp chiết tách đất xây dựng đất trống từ ảnh viễn thám 47 2.4.4 Phương pháp đánh giá độ xác .48 2.4.5 Phương pháp xây dựng đồ .48 2.4.6 Phương pháp phân tích thống kê 49 Chương KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 50 3.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội quận Hoàng Mai – thành phố Hà Nội 50 3.1.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên 50 3.1.2 Đặc điểm kinh tế - xã hội .52 3.2 Đánh giá trạng sử dụng đất quận Hoàng Mai 57 3.2.1 Đất nông nghiệp 59 3.2.2 Đất phi nông nghiệp .59 3.2.3 Đất chưa sử dụng 59 3.3 Chiết tách đất xây dựng đất trống quận Hoàng Mai 60 3.3.1 Dữ liệu sử dụng nghiên cứu quận Hoàng Mai .60 3.3.2 Tiền xử lý tư liệu ảnh viễn thám 61 3.3.3 Chiết tách đất xây dựng đất trống quận Hoàng Mai 63 3.3.4 Đánh giá kết đạt 70 3.3.5 Xây dựng đồ phân bố đất xây dựng đất trống quận Hoàng Mai ngày 11/12/2021 xây dựng từ ảnh số NDBI .75 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .79 Kết luận .79 Kiến nghị 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO .81 PHỤ LỤC 85 iii DANH MỤC VIẾT TẮT Chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ GMS Geostationary Meteorological Satellite VNREDSat - Vietnam Natural Resources Environment and Disaster monitoring Satellite-1 NASA National Aeronautics and Space Administration ERST Earth Remote Sensing Satellite OLI Operational Land Imager TIRS Thermal Infrared Sensor MSS Multi Spectral Scanner TM/ETM Thematic Mapper/ Enhanced Thematic Mapper HRV High Resolution Visible imaging system HIRS High Resolution Infrared Radiometer Sounder AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration GCPs Ground Control Points RGB Red, Green, Blue HIS Hue- sắc, Intensity - cường độ, Saturation - mật độ NDVI Normalized Difference Vegetation Index SAVI Soil Adjusted Vegetation Index NDBI Normalised Difference Built – Up Index UI Index – Based Built – Up Index EBBI Enhanced Built-Up and Bareness Index NDISI Normalized Impervious Surface Index MNDISI Modified Normalized Difference Impervious Surface Index GIS Geographic Information System GPS Global Positoning System IRS Internal Revenue Service iv DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Ưu, nhược điểm hai phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh Bảng 1.2 Các hệ vệ tinh Landsat………………………………………… Bảng 1.3 Đặc trưng cảm độ phân giải không gian…………… Bảng 1.4 Các hệ vệ tinh SPOT…………………………………………… 11 Bảng 1.5 Các thông số kỹ thuật cảm vệ tinh SPOT…………………… 11 Bảng 1.6 Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat…………………………………… 14 Bảng 2.1 Ma trận sai số………………………………………………………… 41 Bảng 3.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế quận Hoàng Mai giai đoạn 2015-2019… 53 Bảng 3.2 Cơ cấu kinh tế quận Hoàng Mai giai đoạn 2015-2019.………… 53 Bảng 3.3 Tình hình phát triển dân số quận Hoàng Mai giai đoạn 2015-2019 55 Bảng 3.4 Hiện trạng sử dụng đất theo loại đất đến 31/12/2020 58 Bảng 3.5 Thống kê số điểm điều tra loại đất 60 Bảng 3.6 Giá trị Lλ 62 Bảng 3.7 Giá trị ρλ 63 Bảng 3.8 Ngưỡng số NDBI, UI, EBBI 64 Bảng 3.9 Phân ngưỡng đất xây dựng, đất trống đất khác 65 Bảng 3.10 Phân loại loại hình sử dụng đất 66 Bảng 3.11 Kết khóa giải đốn ảnh Landsat năm 2021 66 Bảng 3.12 Kết đánh giá độ xác 70 Bảng 3.13 Khả chiết tách đất xây dựng đất trống 73 Bảng 3.14 Kết thống kê diện tích đất xây dựng đất trống 74 v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Cơng nghệ viễn thám Hình 1.2 Nguyên lý thu nhận hình ảnh viễn thám Hình 1.3 Hình ảnh mơ VNREDSat-1 13 Hình 1.4 Ảnh chụp khu vực bờ Đông bờ Tây Đảo Phú Quốc từ vệ tinh VNREDSat – 13 Hình 3.1 Sơ đồ vị trí địa lý quận Hồng Mai 50 Hình 3.2 Biểu đồ thể nhóm đất Quận Hồng Mai tính đến ngày 31/12/2020 58 Hình 3.3 Sơ đồ phân bố điểm điều tra 61 Hình 3.4 Kết hiệu chỉnh chỉnh xạ kênh 10 .62 Hình 3.5 Kết hiệu chỉnh xạ kênh (a), (b), (c) 63 Hình 3.6 Kết tính số NDBI (a), UI (b), EBBI (c) 64 Hình 3.7 Kết phân ngưỡng đất khác, đất trống đất xây dựng ảnh phân ngưỡng số NDBI (a), UI (b), EBBI (c) .65 Hình 3.8 Kết gộp tệp mẫu .68 Hình 3.9 Kết đánh giá độ xác tệp mẫu 68 Hình 3.10 Kết lọc nhiễu ảnh phân loại 69 Hình 3.11 Kết tổ hợp màu (a); Kết chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số NDBI (b), UI (c), EBBI (d) phân loại ảnh (e) cho khu vực có mật độ xây dựng dày phường Thanh Trì .70 Hình 3.12 Kết tổ hợp màu (a); Kết chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số NDBI (b), UI (c), EBBI (d) phân loại ảnh (e) cho khu vực có mật độ xây dựng thưa phường Thanh Trì phường Lĩnh Nam 71 Hình 3.13 Kết tổ hợp màu (a); Kết chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số NDBI (b), UI (c), EBBI (d) phân loại ảnh (e) cho khu vực giao thông phường Thanh Trì .71 vi Hình 3.14 Kết tổ hợp màu (a); Kết chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số NDBI (b), UI (c), EBBI (d) phân loại ảnh (e) cho khu vực có hồ nước phường Yên Sở 72 Hình 3.15 Kết tổ hợp màu (a); Kết chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số NDBI (b), UI (c), EBBI (d) phân loại ảnh (e) cho khu vực đất nông nghiệp phường Trần Phú 72 Hình 3.16 Sơ đồ phân bố đất xây dựng đất quận Hoàng Mai – thành phố Hà Nội ngày 11/12/2021 xây dựng từ ảnh số NDBI .76 vii 13 Fernando, T.; Gunawardena (2018), A Determination of Convertion of Tea Lands in Kandy District Using Different Remote Sensing Indices Available online: https://www.researchgate.net/profile/Tamasha_Femando/publication/3J23774J4 14 Faisal, K.; Shaker, A.; Habbani, S (2016).Modeling the Relationship between the Gross Domestic Product and Built-Up Area Using Remote Sensing and GIS Data: A Case Study of Seven Major Cities in Canada ISPRS Int.J GeoInform, 5, 23 15 Guang Yang et al (2014) A new index for mapping built-up and bare land areas from Landsat-8 OLI data, p.862-871 16 He, C.; Shi, P.; Xie, D.; Zhao, Y (2010) Improving the normalized difference built-up index to map urban built-up areas using a semiautomatic segmentation approach, Remote Sens, Lett, 1, 213-221 17 Jensen JR (2012), Remote sensing of the environment: An earth resource perspective, Dorling, India 18 Kawamura, M.; Jayamana, S.; Tsujiko, Y (1996) Relation between social and environmental conditions in Colombo Sri Lanka and the urban index estimated by satellite remote sensing data Int Arch Photogramm Remote Sens, 31, 321-326 19 Liu, W.; Lu, L.; Ye, C.; Liu, Y (2009) Relating urban surface temperature to surface characteristics in Beijing area of China In Proceedings of the International Society for Optics and Photonics MIPPR 2009: Remote Sensing and GIS Data Processing and Other Applications, Yichang, China, 30 October-1 November 20 Ogashawara, I.; Bastos, V.D.S.B A quantitative approach for analyzing the relationship between urban heat islands and land cover Remote Sens 2012, 4, 3596-3618USGS 2013 Frequently asked questions about the Landsat missions http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos.php (accessed 11 06, 2013).Xu, H.Q A new index for delineating built-up land features in satellite imagery Int J Remote Sens 2008, 29, 4269-4276 https://doi.org/10.1080/01431160802039957 21 Ogashawara, I.; Bastos, V.D.S.B (2012) A quantitative approach for 82 analyzing the relationship between urban heat islands and land cover Remote Sens, 4, 3596-3618 22 Qian, J.; Zhou, Q.; Hou, Q (2007) Comparison of pixel-based and object- oriented classification methods for extracting built-up areas in arid zone In 85 Proceedings of the ISPRS Workshop on Updating Geo-Spatial Databases with Imagery & the 5th ISPRS Workshop on DMGISs, National Geomatics Center of China Sponsored, Urumchi, XingJiang, China, 28-29 August 23 Qian, J.; Zhou, Q.; Chen, X (2010) Improvement of urban land use and land cover classification approach in arid areas In Proceedings of the International Society for Optics and Photonics Image and Signal Processing for Remote Sensing XVI, Toulouse, France, 20-22 September 24 Ranagalage, M.; Estoque, R.C.; Murayama, Y (2017) An urban heat island study of the Colombo metropolitan area, Sri Lanka, based on Landsat data (1997-2017) ISPRSInt J Geo-Inform, 6, 189 25 Sun Z, Wang C,*, Guo H and Shang R (2017) A Modified Normalized Difference Impervious Surface Index (MNDISI) for Automatic Urban 26 USGS.2013 Frequently asked questions about the Landsat missions http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos.php (accessed 11 06, 2013) 27 Xu, H.Q (2008) A new index for delineating built-up land features in satellite imagery Int.J.RemoteSens.2008,29, 4269-4276 https://doi.org/10.1080/01431160802039957 28 Xu, H (2010) Analysis of impervious surface and its impact on urban heat environment using the normalized difference impervious surface index (NDISI) Photogramm Eng Remote Sens 2010, 76, 557-565 29 Xu, H.Q (2008) A new index for delineating built-up land features in satellite imagery.Int.J.RemoteSens.,29,42694276 https://doi.org/10.1080/01431160802039957 30 Xiong, Y.; Huang, S.; Chen, F.; Ye, H.; Wang, C.; Zhu, C (2012) The impacts of rapid urbanization on the thermal environment: A remote sensing study of Guangzhou, South China Remote Sens, 4, 2033-2056 83 31 Zhang, Z.; Ji, M.; Shu, J.; Deng, Z.; Wu, Y (2008) Surface urban heat island in Shanghai, China: Examining the relationship between land surface temperature and impervious surface fractions derived from Landsat ETM+ imagery Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci, 37, 601-606 32 Zha, Y., J Gao, and S Ni (2003) “Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery.” International Journal of Remote Sensing, 24, no 3: 583-594 33 Zhou, Y.; Yang, G.; Wang, S.; Wang, L.; Wang, F.; Liu, X (2014) A new index for mapping built-up and bare land areas from Landsat-8 OLI data Remote Sens Lett., 5, 862-871 84 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: TỌA ĐỘ ĐIỂM ĐIỀU TRA 200 điểm phục vụ chiết tách đất xây dựng đất trống STT Hoành độ X(m) Tung độ Y(m) Ghi Chú 2.320.177,000 585.678,600 Đất khác 2.319.936,000 586.485,600 Đất khác 2.320.885,000 585.880,400 Đất khác 2.320.766,000 586.411,200 Đất khác 2.320.068,000 587.109,100 Đất khác 2.320.429,000 587.611,800 Đất khác 2.320.730,000 588.893,300 Đất khác 2.319.734,000 588.797,400 Đất khác 2.320.363,000 589.349,800 Đất khác 10 2.320.693,000 590.203,000 Đất khác 11 2.320.018,000 590.381,600 Đất khác 12 2.321.641,000 590.943,900 Đất khác 13 2.320.936,000 591.651,600 Đất khác 14 2.321.624,000 591.911,300 Đất khác 15 2.322.027,000 592.390,800 Đất khác 16 2.321.802,000 591.689,600 Đất khác 17 2.310.009,000 592.671,900 Đất khác 18 2.322.077,000 593.045,600 Đất khác 19 2.320.982,000 594.231,300 Đất khác 20 2.319.676,000 594.085,800 Đất khác 21 2.320.271,000 593.470,600 Đất khác 22 2.319.028,000 593.513,600 Đất khác 23 2.318.527,000 593.202,800 Đất khác 24 2.319.089,000 592.379,300 Đất khác 25 2.317.935,000 593.118,400 Đất khác 85 26 2.318.490,000 592.046,800 Đất khác 27 2.318.120,000 592.506,600 Đất khác 28 2.318.138,000 591.646,700 Đất khác 29 2.317.090,000 591.659,900 Đất khác 30 2.318.165,000 590.677,600 Đất khác 31 2.317.341,000 589.865,700 Đất khác 32 2.317.446,000 591.086,600 Đất khác 33 2.318.323,000 588.801,300 Đất khác 34 2.317.371,000 588.273,400 Đất khác 35 2.318.130,000 586.687,200 Đất khác 36 2.319.023,000 587.137,000 Đất khác 37 2.317.687,000 586.402,800 Đất khác 38 2.318.519,000 585.916,600 Đất khác 39 2.321.492,000 586.260,600 Đất khác 40 2.321.195,000 585.870,300 Đất khác 41 2.321.325,000 590.517,100 Đất khác 42 2.321.295,000 592.460,100 Đất khác 43 2.320.781,000 593.100,100 Đất khác 44 2.320.288,000 592.653,600 Đất khác 45 2.319.717,000 593.665,600 Đất khác 46 2.319.290,000 593.057,100 Đất khác 47 2.319.724,000 592.739,600 Đất khác 48 2.319.431,000 591.823,400 Đất khác 49 2.319.586,000 591.590,300 Đất khác 50 2.319.154,000 590.255,800 Đất khác 51 2.318.569,000 590.563,900 Đất khác 52 2.317.752,000 590.347,100 Đất khác 53 2.317.639,000 588.778,100 Đất khác 54 2.318.653,000 588.322,300 Đất khác 55 2.319.553,000 588.429,500 Đất khác 86 56 2.319.451,000 588.736,400 Đất khác 57 2.319.619,000 589.210,100 Đất khác 58 2.319.311,000 589.658,100 Đất khác 59 2.320.016,000 589.889,800 Đất khác 60 2.319.707,000 589.241,600 Đất khác 61 2.320.326,000 589.000,800 Đất khác 62 2.320.755,000 588.236,100 Đất khác 63 2.320.887,000 589.723,100 Đất khác 64 2.320.782,000 589.408,300 Đất khác 65 2.321.222,000 589.065,900 Đất khác 66 2.321.050,000 589.486,000 Đất khác 67 2.321.253,000 589.700,300 Đất khác 68 2.321.081,000 589.998,800 Đất khác 69 2.321.399,000 590.727,400 Đất khác 70 2.321.403,000 590.189,800 Đất khác 71 2.321.707,000 591.347,600 Đất khác 72 2.322.340,000 592.353,800 Đất khác 73 2.322.572,000 591.712,100 Đất khác 74 2.321.500,000 593.362,400 Đất khác 75 2.320.848,000 593.876,100 Đất khác 76 2.319.938,000 593.281,400 Đất khác 77 2.317.007,000 590.423,100 Đất khác 78 2.318.891,000 589.031,400 Đất khác 79 2.318.678,000 585.929,800 Đất khác 80 2.317.738,000 585.957,900 Đất khác 81 2.318.168,000 585.460,500 Đất khác 82 2.318.506,000 587.050,900 Đất khác 83 2.319.232,000 587.651,700 Đất khác 84 2.319.263,000 588.152,300 Đất khác 85 2.318.996,000 588.132,200 Đất khác 87 86 2.318.100,000 589.287,900 Đất khác 87 2.319.157,000 591.538,400 Đất khác 88 2.320.000,000 591.001,300 Đất khác 89 2.320.407,000 590.157,300 Đất khác 90 2.320.172,000 591.722,300 Đất khác 91 2.320.620,000 591.354,600 Đất khác 92 2.319.613,000 592.481,700 Đất khác 93 2.318.953,000 591.997,500 Đất khác 94 2.318.530,000 592.584,900 Đất khác 95 2.317.669,000 592.222,400 Đất khác 96 2.316.721,000 592.164,200 Đất khác 97 2.317.713,000 591.621,800 Đất khác 98 2.320.591,000 593.288,600 Đất khác 99 2.319.987,000 593.669,600 Đất khác 100 2.320.748,000 592.471,100 Đất khác 101 2.321.074,000 593.852,300 Đất khác 102 2.320.954,000 593.414,300 Đất khác 103 2.321.113,000 591.192,800 Đất khác 104 2.320.597,000 591.595,300 Đất khác 105 2.320.235,000 590.662,700 Đất khác 106 2.320.324,000 591.234,800 Đất khác 107 2.319.230,000 590.550,200 Đất khác 108 2.319.135,000 591.129,000 Đất khác 109 2.319.793,000 590.685,800 Đất khác 110 2.319.892,000 589.887,100 Đất khác 111 2.319.893,000 589.495,300 Đất trống 112 2.320.083,000 589.404,800 Đất trống 113 2.319.657,000 590.719,900 Đất trống 114 2.320.847,000 593.369,600 Đất trống 115 2.320.766,000 593.970,800 Đất trống 88 116 2.320.396,000 593.845,900 Đất trống 117 2.320.091,000 593.874,400 Đất trống 118 2.318.239,000 592.977,600 Đất trống 119 2.319.620,000 584.316,000 Đất trống 120 2.319.187,000 584.555,800 Đất trống 121 2.320.064,000 584.318,100 Đất trống 122 2.320.387,000 585.753,900 Đất trống 123 2.320.983,000 585.850,400 Đất trống 124 2.320.309,000 586.886,100 Đất trống 125 2.320.180,000 586.984,100 Đất trống 126 2.319.474,000 588.612,300 Đất xây dựng 127 2.319.656,000 588.640,800 Đất xây dựng 128 2.319.659,000 588.525, 000 Đất xây dựng 129 2.319.928,000 587.698,400 Đất xây dựng 130 2.319.706,000 587.945, 000 Đất xây dựng 131 2.319.672,000 587.676,200 Đất xây dựng 132 2.319.523,000 587.764, 000 Đất xây dựng 133 2.319.825,000 587.419,100 Đất xây dựng 134 2.319.358,000 587.244,500 Đất xây dựng 135 2.319.376,000 587.023,800 Đất xây dựng 136 2.319.547,000 586.796,300 Đất xây dựng 137 2.319.180,000 587.081, 000 Đất xây dựng 138 2.319.841,000 587.052,400 Đất xây dựng 139 2.319.731,000 586.777,300 Đất xây dựng 140 2.319.942,000 587.363,600 Đất xây dựng 141 2.319.977,000 586.938,100 Đất xây dựng 142 2.320.209,000 586.643,200 Đất xây dựng 143 2.319.944,000 586.555,900 Đất xây dựng 144 2.319.975,000 586.276,600 Đất xây dựng 145 2.320.650,000 585.408,900 Đất xây dựng 89 146 2.320.234,000 585.231,600 Đất xây dựng 147 2.319.894,000 585.333,500 Đất xây dựng 148 2.319.657,000 585.312,300 Đất xây dựng 149 2.319.569,000 585.844,100 Đất xây dựng 150 2.319.393,000 585.181,300 Đất xây dựng 151 2.319.330,000 585.665,500 Đất xây dựng 152 2.319.812,000 585.150,900 Đất xây dựng 153 2.319.636,000 585.627,200 Đất xây dựng 154 2.318.307,000 585.213,400 Đất xây dựng 155 2.318.307,000 585.570,600 Đất xây dựng 156 2.318.429,000 585.787,500 Đất xây dựng 157 2.318.135,000 585.967,400 Đất xây dựng 158 2.317.976,000 585.301,400 Đất xây dựng 159 2.317.826,000 586.664,100 Đất xây dựng 160 2.317.773,000 585.463,900 Đất xây dựng 161 2.317.941,000 585.119,900 Đất xây dựng 162 2.318.029,000 585.711,600 Đất xây dựng 163 2.317.893,000 586.451,800 Đất xây dựng 164 2.318.211,000 586.371,300 Đất xây dựng 165 2.317.556,000 586.050,400 Đất xây dựng 166 2.317.408,000 586.234,600 Đất xây dựng 167 2.317.334,000 586.377,600 Đất xây dựng 168 2.318.162,000 587.833,200 Đất xây dựng 169 2.318.209,000 587.216,700 Đất xây dựng 170 2.318.421,000 587.648,000 Đất xây dựng 171 2.318.016,000 587.675,800 Đất xây dựng 172 2.317.650,000 587.823,900 Đất xây dựng 173 2.317.924,000 587.495,800 Đất xây dựng 174 2.318.137,000 588.290,600 Đất xây dựng 175 2.318.032,000 588.082,900 Đất xây dựng 90 176 2.317.911,000 588.220,600 Đất xây dựng 177 2.317.673,000 589.322,700 Đất xây dựng 178 2.319.382,000 590.480,800 Đất xây dựng 179 2.318.692,000 590.053,300 Đất xây dựng 180 2.318.720,000 590.855,500 Đất xây dựng 181 2.319.524,000 591.202,600 Đất xây dựng 182 2.319.164,000 590.906,300 Đất xây dựng 183 2.319.276,000 591.805,400 Đất xây dựng 184 2.318.800,000 591.521,800 Đất xây dựng 185 2.319.154,000 591.301,700 Đất xây dựng 186 2.319.786,000 591.901,800 Đất xây dựng 187 2.319.838,000 592.199,100 Đất xây dựng 188 2.320.327,000 593.129,700 Đất xây dựng 189 2.320.577,000 591.946,500 Đất xây dựng 190 2.319.942,000 592.992,400 Đất xây dựng 191 2.319.509,000 593.198,000 Đất xây dựng 192 2.319.288,000 592.868,900 Đất xây dựng 193 2.321.353,000 592.624,900 Đất xây dựng 194 2.321.662,000 593.109,100 Đất xây dựng 195 2.321.333,000 586.189,800 Đất xây dựng 196 2.320.308,000 584.843,900 Đất xây dựng 197 2.320.051,000 585.868,800 Đất xây dựng 198 2.319.965,000 584.833,900 Đất xây dựng 199 2.321.570,000 589.625,100 Đất xây dựng 200 2.321.539,000 589.362, 000 Đất xây dựng 91 50 điểm phục vụ đánh giá độ xác STT Hồnh độ X(m) 2.321.140,000 Tung độ Y(m) 589.266,400 Ghi Chú Đất trống 2.322.232,000 591.756,400 Đất trống 2.322.114,000 592.741,000 Đất trống 2.322.071,000 592.874,300 Đất trống 2.321.756,000 592.344,900 Đất trống 2.321.361,000 591.759,400 Đất trống 2.319.397,000 591.988,500 Đất trống 2.318.624,000 591.220,600 Đất trống 2.318.292,000 589.684,500 Đất trống 10 2.320.467,000 589.133,400 Đất trống 11 2.320.466,000 589.302,500 Đất trống 12 2.320.654,000 590.500,000 Đất trống 13 2.319.736,000 590.093,900 Đất trống 14 2.317.153,000 592.254,300 Đất trống 15 2.318.002,000 589.945,800 Đất trống 16 2.321.666,000 588.698,600 Đất xây dựng 17 2.321.669,000 588.873,100 Đất xây dựng 18 2.321.632,000 589.012,800 Đất xây dựng 19 2.321.572,000 589.165,300 Đất xây dựng 20 2.321.414,000 589.130,300 Đất xây dựng 21 2.321.595,000 589.238,800 Đất xây dựng 22 2.321.487,000 589.552,900 Đất xây dựng 23 2.321.807,000 589.726,600 Đất xây dựng 24 2.321.475,000 589.905,200 Đất xây dựng 25 2.321.396,000 590.062,600 Đất xây dựng 26 2.321.528,000 590.160,500 Đất xây dựng 27 2.321.218,000 590.033,500 Đất xây dựng 92 28 2.321.034,000 590.366,300 Đất xây dựng 29 2.321.173,000 591.096,200 Đất xây dựng 30 2.320.924,000 590.650,400 Đất xây dựng 31 2.320.730,000 591.215,300 Đất xây dựng 32 2.320.928,000 591.488,400 Đất xây dựng 33 2.320.913,000 592.137,600 Đất xây dựng 34 2.321.785,000 591.942,800 Đất xây dựng 35 2.321.991,000 591.523,400 Đất xây dựng 36 2.322.288,000 592.176,500 Đất xây dựng 37 2.321.527,000 587.783,900 Đất xây dựng 38 2.321.371,000 587.967,800 Đất xây dựng 39 2.321.071,000 587.836,800 Đất xây dựng 40 2.320.881,000 588.216,5 00 Đất xây dựng 41 2.320.758,000 587.527,300 Đất xây dựng 42 2.320.566,000 587.416,100 Đất xây dựng 43 2.320.632,000 588.105,400 Đất xây dựng 44 2.320.628,000 588.635,200 Đất xây dựng 45 2.320.847,000 588.760,900 Đất xây dựng 46 2.320.133,000 588.300,500 Đất xây dựng 47 2.320.506,000 588.405,000 Đất xây dựng 48 2.320.531,000 589.066,800 Đất xây dựng 49 2.319.945,000 588.373,500 Đất xây dựng 50 2.319.927,000 588.947,700 Đất xây dựng 93 PHỤ LỤC 2: ẢNH THỰC ĐỊA Đất xây dựng – Trường THPT Trương Định phường Tân Mai Đất xây dựng – Khu đô thị Gamuda Garden phường Trần Phú 94 Đất trống phường Lĩnh Nam Đất khác – Đất nông nghiệp phường Lĩnh Nam 95 Đất khác - Hồ Đền Lừ phường Hoàng Văn Thụ 96