Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng quy trình giám sát biến động thoái hóa đất bằng công nghệ viễn thám và gis

Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng quy trình giám sát biến động thoái hóa đất bằng công nghệ viễn thám và GIS Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng quy trình giám sát biến động thoái hóa đất bằng công nghệ viễn thám và GIS Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng quy trình giám sát biến động thoái hóa đất bằng công nghệ viễn thám và GIS

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO - BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ NGUYỄN ANH TUẤN NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG QUY TRÌNH GIÁM SÁT BIẾN ĐỘNG THỐI HĨA ĐẤT BẰNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội, năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO - BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ NGUYỄN ANH TUẤN NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG QUY TRÌNH GIÁM SÁT BIẾN ĐỘNG THỐI HĨA ĐẤT BẰNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS Ngành đào tạo: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ Mã số : 9.52.05.03 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS LÊ ANH DŨNG TS NGUYỄN QUỐC KHÁNH Hà Nội, năm 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án nghiên cứu riêng Các tài liệu, liệu sử dụng luận án có nguồn dẫn rõ ràng, kết nghiên cứu trình lao động trung thực Hà Nội, ngày tháng năm 2023 Tác giả luận án Nguyễn Anh Tuấn ii LỜI CẢM ƠN Luận án hoàn thành Viện Khoa học Đo đạc Bản đồ hướng dẫn nghiêm túc, tâm huyết TS Lê Anh Dũng TS Nguyễn Quốc Khánh Trước hết, với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, NCS xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Lê Anh Dũng TS Nguyễn Quốc Khánh - người Thầy dành cho NCS quan tâm, hướng dẫn tận tình định hướng khoa học hiệu suốt trình nghiên cứu hồn thành luận án Trong q trình thực luận án, NCS nhận giúp đỡ nhiệt tình có hiệu Ban Lãnh đạo phòng thuộc Viện Khoa học Đo đạc Bản đồ Ngồi ra, NCS cịn nhận lời góp ý quý báu nhà khoa học Viện NCS xin gửi lời cảm ơn chân thành tới nhà khoa học, thầy cô, đồng nghiệp, gia đình bạn bè giành cho NCS quan tâm, động viên, giúp đỡ góp ý quý báu suốt thời gian thực luận án Hà Nội, ngày tháng năm 2023 Tác giả luận án Nguyễn Anh Tuấn iii MỤC LỤC MỤC LỤC iii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii DANH MỤC BẢNG BIỂU x MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết luận án Mục tiêu nghiên cứu Nội dung nghiên cứu 4 Đối tượng phạm vi Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn Luận điểm bảo vệ Kết cấu luận án Những đóng góp luận án CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Các vấn đề thoái hóa đất 1.1.1 Tài nguyên đất 1.1.2 Thối hóa đất 10 1.1.3 Hiện trạng xu thối hóa đất Việt Nam 13 1.2 Đặc điểm số công nghệ sử dụng luận án 18 1.2.1 Công nghệ viễn thám 18 1.2.2 Công nghệ GIS 20 1.2.3 Phương pháp đánh giá đa tiêu chí 21 1.2.4 Khả ứng dụng viễn thám, GIS phương pháp đánh giá đa tiêu chí MCE-AHP giám sát biến động thối hóa đất 24 1.3 Các phương pháp xác định thối hóa đất 26 iv 1.4 Tình hình nghiên cứu thối hóa đất giám sát biến động thối hóa đất viễn thám GIS 31 1.4.1 Trên giới 31 1.4.2 Ở Việt Nam 37 Tiểu kết Chương 43 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM, GIS VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐA TIÊU CHÍ MCE-AHP TRONG GIÁM SÁT BIẾN ĐỘNG THỐI HĨA ĐẤT 45 2.1 Cơ sở khoa học ứng dụng thông tin từ liệu viễn thám phục vụ xây dựng đồ thối hóa đất chun đề 45 2.1.1 Lựa chọn liệu viễn thám 45 2.1.2 Giải đoán lớp phủ đất từ liệu viễn thám 48 2.1.3 Tính tốn số NDVI từ liệu viễn thám 51 2.1.4 Ứng dụng viễn thám để chiết tách thông tin phục vụ xác định lớp liệu hệ số C 53 2.1.5 Ứng dụng viễn thám để chiết tách thông tin phục vụ xác định lớp liệu hệ số P 56 2.2 Cơ sở khoa học ứng dụng công nghệ GIS phương pháp đánh giá đa tiêu chí MCE-AHP giám sát biến động thối hóa đất 59 2.2.1 Quy trình thành lập đồ đất bị suy giảm độ phì 60 2.2.2 Quy trình thành lập đồ đất bị xói mịn mưa 65 2.2.3 Quy trình thành lập đồ đất bị khô hạn 70 2.2.4 Quy trình thành lập đồ đất bị kết von, đá ong hóa 72 2.2.5 Quy trình thành lập đồ đất bị mặn hóa, phèn hóa 76 2.2.6 Quy trình thành lập đồ thối hóa đất tổng hợp 80 2.2.7 Quy trình giám sát biến động thối hóa đất công nghệ viễn thám, GIS phương pháp đánh giá đa tiêu chí MCE - AHP 84 Tiểu kết Chương 86 v CHƯƠNG NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM ỨNG DỤNG QUY TRÌNH GIÁM SÁT BIẾN ĐỘNG THỐI HĨA ĐẤT TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ NG BÍ, TỈNH QUẢNG NINH 87 3.1 Khu vực nghiên cứu 87 3.1.1 Điều kiện tự nhiên 87 3.1.2 Điều kiện kinh tế - xã hội 93 3.1.3 Đặc điểm thối hóa đất khu vực nghiên cứu 94 3.1.4 Biến động sử dụng đất địa bàn 95 3.2 Dữ liệu sử dụng 99 3.3 Xử lý phân tích ảnh vệ tinh 99 3.3.1 Tính toán số NDVI 101 3.3.2 Thành lập đồ lớp phủ đất 101 3.4 Giám sát biến động thối hóa đất TP ng Bí, tỉnh Quảng Ninh 106 3.4.1 Xây dựng đồ đất bị suy giảm độ phì 106 3.4.2 Xây dựng đồ đất bị xói mịn mưa 112 3.4.3 Xây dựng đồ đất bị khô hạn 120 3.4.4 Xây dựng đồ đất bị kết von, đá ong hóa 127 3.4.5 Xây dựng đồ đất bị mặn hóa, phèn hóa 130 3.4.6 Xây dựng đồ thối hóa đất tổng hợp 137 3.4.7 Xây dựng đồ biến động thối hóa đất 142 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 146 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN 148 TÀI LIỆU THAM KHẢO 149 PHỤ LỤC 157 vi DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt AHP Tiếng Anh Tiếng Việt Analytic Hierachy Process Đánh giá thứ bậc BTNMT Bộ Tài nguyên Môi trường CSDL Cơ sở liệu DEM Digital Elevation Model ĐHĐT Mơ hình số độ cao Định hướng đối tượng FAO Food and Agriculture Organization Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội GIS Geographical Information System Hệ thống thông tin địa lý GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu GSD Ground Sampling Distance Độ phân giải mặt đất ISSS International Society of Soil Science Hội Khoa học đất quốc tế LADA Land Degradation Assessment in Drylands Đánh giá thối hóa đất khơ cằn MCE Multi-criteria Evaluation Phương pháp phân tích đa tiêu chí NCS Nghiên cứu sinh NĐ Nghị định NDSI Normalize Difference Salinity Index Chỉ số độ mặn khác biệt chuẩn hóa NDVI Normalized Difference Vegetation Index Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa vii Chữ viết tắt Tiếng Anh PLHĐT Tiếng Việt Phân loại hướng đối tượng PLSR Partial Least Square Error Sai số bình phương tối thiểu phần RUSLE Revised Universal Soil Loss Equation Phương trình đất phổ dụng cải tiến SAVI Soil Adjusted Vegetation Index Chỉ số thực vật có tính đến ảnh hưởng đất SI Soil Index Chỉ số đất TCVN Tiêu chuẩn Việt Nam TP Thành phố TPCG Thành phần giới TSMT Tổng số muối tan UBND Ủy ban nhân dân UNDP United Nations Development Programme Chương trình Phát triển Liên hợp quốc UNEP United Nations Environment Programme Chương trình Mơi trường Liên hợp quốc UNESCO United Nations Educational Scientific and Cultural Organization Tổ chức Giáo dục, Khoa học Văn hóa Liên hợp quốc WB World Bank Ngân hàng giới WMO World Meteological Organization Tổ chức Khí tượng giới XNM Xâm nhập mặn viii DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Phản xạ phổ số đối tượng 20 Hình 1.2 Các thành phần GIS 21 Hình 1.3 Thang điểm so sánh mức độ quan trọng yếu tố 23 Hình 1.4 AHP - GDM xác định trọng số 24 Hình 2.1 Quy trình thành lập đồ đất bị suy giảm độ phì 64 Hình 2.2 Quy trình thành lập đồ đất bị xói mịn mưa 66 Hình 2.3 Quy trình thành lập đồ đất bị khô hạn 72 Hình 2.4 Quy trình thành lập đồ đất bị kết von, đá ong hóa 76 Hình 2.5 Quy trình thành lập đồ đất bị mặn hóa 78 Hình 2.6 Quy trình thành lập đồ đất bị phèn hóa 80 Hình 2.7 Quy trình giám sát biến động thối hóa đất công nghệ viễn thám, GIS phương pháp đánh giá đa tiêu chí MCE-AHP 85 Hình 3.1 Khu vực nghiên cứu 88 Hình 3.2 Mơ hình số độ cao khu vực nghiên cứu 89 Hình 3.3 Bản đồ độ dốc khu vực nghiên cứu 90 Hình 3.4 Ảnh VnRedsat-1 khu vực nghiên cứu 100 Hình 3.5 Lớp liệu NDVI - TP ng Bí năm 2017 (trái) 2018 (phải) 101 Hình 3.6 Kết phân mảnh ảnh cấp 103 Hình 3.7 Bản đồ lớp phủ bề mặt TP ng Bí năm 2017 104 Hình 3.8 Bản đồ lớp phủ bề mặt TP ng Bí năm 2018 105 Hình 3.9 Bản đồ đất bị suy giảm độ phì TP ng Bí năm 2017 110 Hình 3.10 Bản đồ đất bị suy giảm độ phì TP ng Bí năm 2018 111 Hình 3.11 Lớp liệu hệ số R - TP ng Bí năm 2017 (trái) 2018 (phải) 112 Hình 3.12 Lớp liệu hệ số K - TP ng Bí năm 2017 (trái) 2018 (phải) 113 Hình 3.13 Lớp liệu hệ số LS - TP Uông Bí năm 2017 (trái) 2018 (phải) 113 Hình 3.14 Lớp liệu hệ số C - TP ng Bí năm 2017 (trái) 2018 (phải) 114 and topographic slope to calculate P data for the study area The land cover map derived from remote sensing data is then combined with the slope map and the P coefficient lookup table of the International Soil Science Association to calculate the P value for the study area 2.2 The rationale of using remote sensing, GIS and MCE-AHP in monitoring land degradation change 2.2.1 The process of mapping soil fertility decline The fertility decline is considered to be the degradation of soil due to various causes (climate change, human activities) that make the soil more acidic, the absorptive capacity decreases, the concentration of Organic matter, total and digestible nutrients are decreasing day by day The soil fertility map was formed based on the assessment of the decline of indices: pHKCl, CEC, OM, Pts, Kts, Nts Then, construct a pairwise comparison matrix and determine the weights for indicators of soil fertility decline (Wi) according to the MCE method 2.2.2 The process of mapping rainfall-induced soil erosion The model selected is the RUSLE model: A = R.K.L.S.C.P (2.3) In which: A: Average annual loss of soil to the slopes (kg/m2.year) R: Rain erosion coefficient (KJ.mm/m2.h.year) K: Soil erosion coefficient (kg.h/KJ.mm) L: Slope length coefficient S: Slope coefficient C: Vegetative cover coefficient and soil management P: Coefficient due to soil protection farming methods The above coefficients were computed in GIS environment using the following empirical equations: 11 R = 0,548P - 59,9 -4 (2.4) 1,14 100K = 2,1.10 M (12-OS) + 3,25(A-2) + 2,5(D-3) n 1,3 LS = ((FA.Cellsize/22,13) ).((Sin([slope].0,01745))/0,0896) 1,6 (2.5) (2.6) C and P coefficients are established based on the interpretation and information extraction from remote sensing images, which the author has presented in detail in sections 2.1.4 and 2.1.5 2.2.3 The process of mapping drought land The drought map is a map showing the degree of drought based on two indicators: the drought index and the number of dry months calculated for the land parcels The method has been regulated according to Circular 14/2012/TT-BTNMT as follows: Determine the drought index using the following formula: Kth = (E0(th)) / (R(th)) (2.7) In which: Kth: monthly drought index; R(th): Average monthly rainfall; E0(th): Average monthly evaporation The amount of potential evaporation E0 is determined by Ivanov's empirical formula as follows: E0 = 0,0018 (T+25)2 (100-U) (2.8) In which: T is the air temperature (0C), U is the relative air humidity (%), 0.0018 is the constant experience factor 2.2.4 The process of mapping crust and laterite soil Soil crust or laterite is the process of washing away and accumulating cations Fe3+, Fe2+; Al3+; Mn6+, giving them the opportunity to congregate in the soil at high concentrations These cations are absorbed into a negatively charged group (clay or iron oxide) or another agent that binds between the cations to form a stable bonds When the ambient temperature is high, the humidity is low, these bonds lose water, which will form hard metal oxides which have 12 high and very high hardness When laterite formation and clumps are formed, it adversely affect the soil environment, reducing soil physical and mechanical properties, poor moisture retention, increased leachingand erosion In order to map the laterite level of land, soil samples must be used Soil crust map shows the degree of agglomeration for every land unit based on the assessment of the combination: grain size; occurrence percentage; soil layer 2.2.5 The process of mapping saline and Alkaline soil The map of salinized soil is the map showing the salinization level of each land unit based on the assessment of total dissolved salt (denoted as TSMT) From the TSMT value at the survey points, interpolate the TSMT value and assign it to the remaining land units Next, overlay the value data layer "TSMT" on the data layer "land unit" and assign to the land plot the corresponding symbol TSMT1, TSMT2, TSMT3 Last, overlay the two saline maps onto each other to derive the change in TSMT between the two periods The map of alkalized soil shows the alkalization level of acid sulphate contamination for each land unit based on the assessment of SO42- From the SO42- value at the survey points, interpolate the SO42value and assign it to the remaining land parcels Next, overlay the value data layer "SO42-" on the data layer "land unit" and assign the corresponding symbols Ph1, Ph2, Ph3 Last, overlay the two alkaline maps onto each other to derive the SO42- change between two periods 2.2.6 The process of mapping land degradation To determine land degradation, on the basis of data layers: soil erosion; crust and laterite soil; fertility-decline soil; saline and alkaline soil; drought soil, apply the MCE-AHP for these data layers to 13 calculate the land degradation The pairwise comparison matrix coefficient is obtained through the opinions of multiple expert 2.2.7 The process of mapping land degradation change using remote sensing, GIS and MCE-AHP method The land degradation map for one period has been presented in details above Based on the land degradation maps established for each period, overlay the maps in the GIS environment to detect changes Land polygons between two times after overlaying will generate attribute changes For example: a polygon at time t1 has a Th1 level of degeneration, at time t2 has a Th3 level of degeneration; this shows that this land area has changes in the degree of degradation, and land degradation tends to worsen at the Th+2 level The process of monitoring land degradation changes using remote sensing technology, GIS and the MCE - AHP method is presented in Figure 2.1 below 14 Figure 2.1 Flowchart of monitoring land degradation using remote sensing, GIS and MCE-AHP 15 CHAPTER APPLYING THE WORKFLOW OF MONITORING LAND DEGRADATION CHANGE FOR THE STUDY AREA OF UONG BI CITY, QUANG NINH PROVINCE 3.1 Study Area In this part, the author analyzed the geographical, natural, economic conditions as well as the types of land degradation in the city of Uong Bi (Quang Ninh province) 3.2 Data used The data used in the experimental part of the thesis include satellite image data, data on climate - meteorology, soil, characteristics of hydrological network, road network, current land use status, saltwater intrusion, are collected from various sources such as statistical yearbooks, previously implemented topics and projects of Vietnam, data from free sources combined with survey 3.3 Analyze satellite image 3.3.1 Compute NDVI index Apply equation 2.1 and the tool Raster Calculator in the ArcGIS 10.5 software to compute NDVI index 3.3.2 Establishing land cover map Use the software eCognition 9.0 to classify land cover using object-oriented method In this software, multiresolution segmentation method was conducted on the VNRedSat-1 images using “Standard nearest neighbours” 3.4 Mapping land degradation change 3.4.1 Mapping fertility-decline soil Step 1: Collect data a) Collect various types of maps 16 Mapping data to be collected to develop a soil map of degraded fertility of Uong Bi city in 2017 and 2018 includes: - Map of survey and field survey of 11 communes and wards in the study area - Land map of Uong Bi city b) Past soil fertility data - Information on past fertility: using the analysis results of soil samples of Uong Bi city in the 2010 soil map and some samples in the General report "Study on construction of salty soil environment quality" and "Research on building environmental quality of alkaline soil environment" under the project "Research and development of soil standards of some soil types in Vietnam" implemented by the Ministry of Agriculture and Rural Development in 2005 Step 2: Normalize the data Step 3: Build and design the database Step 4: Make fertility-decline map 3.4.2 Mapping rainfall-induced soil erosion Rainfall data of meteorological stations (Son Dong, Uong Bi, Hai Phong, Bac Ninh and Hoanh Bo) are used to interpolate the average annual rainfall raster layer for Uong Bi city Calculation results of R coefficient using equation (1) for Uong Bi city area are done on ArcGIS software For the coefficient K, the author used the analysis results of 21 soil samples of the topic Climate Change/16-20 The results of soil profile analysis show the following indicators: mechanical composition, organic matter content, permeability, and texture Using the equation (2), we have the value of K for each soil profile taken in the field and corresponding to each land plot on the map Using 17 ArcGIS 10.2 software to assign and interpolate the K-coefficient map of Uong Bi city area Result obtained map of coefficient K S is the slope slope coefficient, L is the slope length coefficient The calculation of these two coefficients in GIS has many similarities, so it is often combined and called topographic erosion coefficient (LS) The LS coefficient for Uong Bi city is calculated from the DEM of the geodatabase 1/10,000 using ArcGIS 10.5 software according to the equation (3) presented above To map the C coefficient and P coefficient, classify the land cover on the VNREDSat-1 satellite image map by object-oriented classification method and calculate the NDVI index The coefficient C is calculated on the basis of reference, using the published C coefficient lookup table and using the equation for calculating the coefficient C according to De Jong's equation 2.2 Integrating layers (R, K, LS, C, P) to create a map of raininduced soil erosion using to the formula 2.3 3.4.3 Drought soil map Step 1: Collect data Uong Bi city has only meteorological station, so if you take the data of this station to interpolate for the whole city, it will not give accurate results Therefore, NCS collects more meteorological data from the closest measuring stations to Uong Bi city to have a relative impact on each other, interpolation for the whole region will give high accuracy results than Step Normalize the data Step Database construction and design Step Create a map of dry land 18 3.4.4 Crust and laterite soil map From the results of soil sample analysis, collect the following indicators: % of sample volume, particle size, appearance of soil layer From there, data were entered into the land zones to serve as the basis for the establishment of a map of soil that was laterified and laterite at the two time points of the study 3.4.5 Saline and Alkaline soil map Step 1: Collect data - Map of the current land use status of Uong Bi city at the scale of 1/25000 - Soil map of Uong Bi city, 2017, 2018 - Select representative samples of saline and alkaline soil samples in the past Step 2: Normalize the data Step 3: Build and design the database Step 4: Establish a map of soil salinization and acidification 3.4.6 Land degradation map On the basis of data layers: fertility-decline soil; rainfallinduced soil erosion; dry land; crust and laterite soil; saline and alkaline soil which have been developed in the above section, using the multi-criteria assessment method MCE for the above data layers to compute the land degradation for every land units 3.4.7 Land degradation change map Land degradation map for period has been presented in detail above Based on the land degradation maps established for each period, the maps are superimposed in the GIS environment to detect changes The results obtained are the land degradation map in 02 periods and the land degradation change map shown in the following figures: 19 Figure 3.1 Land degradation map of Uong Bi City 2017 20 Figure 3.2 Land degradation map of Uong Bi City 2018 21 Figure 3.3 Map of land degradation change in Uong Bi city in the period 2017-2018 22 CONCLUSION AND PROPOSAL I Conclusion Monitoring changes in land degradation is an important task of land management in particular and of the natural resources and environment sector in general Fully grasping the quantity, quality, scope, current status and especially the trend of change in the properties of land resources will create a solid basis for the sustainable exploitation, use, protection and development of land Studies on land degradation focuses on three main directions: research on the nature of land degradation, research on quantitative methods in determining land degradation, research on applied technology Remote sensing and GIS in land degradation assessment However, most studies focus on land degradation at one point in time, there are few works that comprehensively exploit remote sensing data in monitoring land degradation changes, and especially there is no process to monitor land degradation changes Therefore, it is necessary to develop a process for monitoring land degradation changes using remote sensing and GIS technology The thesis have successfully applied VNRedSat-1 in classify, extract information to build C and P coefficient in order to calculate rainfall-induced soil erosion; and simultaneously propose a workflow to monitor land degradation change using remote sensing, GIS and MCE-AHP method The process of mapping land degradation is the foundation to monitor the scale, degree and spatial distribution of land degradation The process of monitoring land degradation changes has been experimentally applied to Uong Bi city, Quang Ninh province NCS has established component land degradation maps, integrated land degradation maps and land degradation change maps The results of analysis of land degradation changes show that in the city Uong Bi, 23 the evolution of land degradation occurs at levels: slightly increasing degradation, rapidly increasing degradation, rapidly decreasing degradation, slightly decreasing degradation, and constant degradation The thesis has propose measurements and tool in monitoring land degradation change, meeting the demands of applying technology in improving the efficient usage of land To conclude, the thesis has fulfilled the objectives II Proposal To improve the accuracy and practical level of the model, it is necessary to have the research in a longer period With longer period, the land degradation change is more observable To have a more accurate interpretation of land cover, it is needed to combine remotely sensed data from different sources (radar) or use multi-temporal to interprete the information in places covered by cloud or shadow Monitoring land degradation changes is a necessary activity in land resource management, so it is recommended to put the model into practice for application at local levels In addition, there is a need for a network of fixed land resource monitoring points to ensure the provision of information on land resource attributes, serving to monitor degradation changes in particular, and land resource change in general Remote sensing is an important document in monitoring land degradation, thus local authorities need to strengthen its application to improve the efficiency of land management and assessment 24 LIST OF PUBLICATIONS RELATED TO THE THESIS Nguyen Phi Son, Nguyen Anh Tuan, Nguyen Thi Hoi, Nguyen Thanh Thuy, 2019, The application of remote sensing images in mapping saline soil, Vietnam Institute of Geodesy and Cartography, Issue 39, March 2019, pp 28-33 Son Nguyen Phi, Tuan Nguyen Anh, Thuy Nguyen Thanh, 2019, Application of remote sensing, GIS and topographical data for establishing soil erosion map, FIG Working Week 2019, Hanoi Nguyen Phi Son, Nguyen Anh Tuan, Nguyen Thanh Thuy, 2018, The application of remote sensing, GIS and topographical data in mapping current soil erosion, Proceedings of the Vietnam national conference on science, technology in geodesy and cartography, pp 203-210 Nguyen Phi Son, Nguyen Anh Tuan, Nguyen Thanh Thuy, 2016, Baseline investigation on soil require the perspective of natural resources, The Vietnam Journal of Geodesy and Cartography, Issue 30, December 2016, pp 29-34 25