Nghiên cứu và phát triển phương pháp phân lớp lúa ở đồng bằng sông hồng sử dụng ảnh vệ tinh landsat 8

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN HOÀNG ANH NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI QUANG HƯNG Hà Nội 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ NGUYỄN HỒNG ANH NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI QUANG HƯNG Hà Nội 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung luận văn “nghiên cứu phát triển phương pháp phân lớp lúa đồng sông hồng sử dụng ảnh vệ tinh landsat 8” sản phẩm thực hướng dẫn TS Bùi Quang Hưng Trong toàn nội dung luận văn, điều trình bày nghiên cứu từ tài liệu tham khảo Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tôi xin chịu trách nhiệm cho lời cam đoan Hà Nội, ngày tháng năm 2017 Người cam đoan Nguyễn Hồng Anh LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn ,TS Bùi Quang Hưng Thầy giúp tơi có hội để theo đuổi nghiên cứu lĩnh vực u thích Trong suốt q trình thực luận văn, thầy tận tình hướng dẫn cho tơi, góp ý cho tơi đường lối, đồng thời đưa lời khuyên bổ ích để tơi hồn thành luận văn Tiếp đến, xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, Trung tâm FIMO truyền đạt cho kiến thức kinh nghiệm vơ q báu q trình học tập nghiên cứu Cám ơn đề tài "Xây dựng hệ thống theo dõi định kỳ biến động sản xuất lúa vùng Đồng sông Hồng" Trung tâm FIMO(mã số QG.17.41) Tôi muốn cảm ơn bạn lớp đồng nghiệp cho tơi lời động viên, hỗ trợ góp ý mặt chuyên môn Hà Nội, tháng 12 năm 2017 Nguyễn Hoàng Anh MỤC LỤC CHƯƠNG I TỔNG QUAN NHỮNG VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .8 Giới thiệu Tổng quan viễn thám 10 a Giới thiệu viễn thám .10 b Dữ liệu ảnh vệ tinh viễn thám 10 c Những nghiên cứu phân loại lúa ngày 13 Khu vực nghiên cứu liệu .15 a Khu vực nghiên cứu 15 b Dữ liệu ảnh 16 c Dữ liệu tham chiếu- liệu phụ trợ 20 CHƯƠNG II PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP .22 Thu thập liệu tiền xử lý liệu ảnh Landsat 22 a Cắt ảnh landsat theo địa giới đồng sông Hồng 23 b Xử lý ảnh với mặt nạ mây (CloudMask) 24 c, Xử lý chất lượng ảnh Cfmask ảnh landsat qua năm 2013,2014,2015,2016 .24 Tập hợp liệu ảnh ghép theo tháng 25 Trích xuất đặc trưng 26 Phương pháp phân loại đánh giá 27 Các số đánh giá .28 CHƯƠNG III XÂY DỰNG HỆ THỐNG THỰC NGHIỆM 32 Kết thu thập liệu phụ trợ 32 a Dữ liệu khu vực nghiên cứu thu thập tổng hợp .32 b Dữ liệu sau tiền xử lý thống kê .35 Kết phân lớp 37 Kiểm nghiệm liệu thống kê 40 KẾT LUẬN 48 THAM KHẢO .49 HỆ THỐNG HÌNH ẢNH Hình Bản đồ vùng đồng sơng Hồng 16 Hình Ảnh vệ tinh landsat qua năm 16 Hình Vệ tinh LDCM (Landsat 8) 17 Hình Ảnh Landsat bao gồm khu vực ảnh phủ rộng Đồng Bằng Sông Hồng 19 Hình Luồng xử lý Phương pháp đề xuất 22 Hình Hình ảnh giao diện hỗ trợ việc thu thập liệu .23 Hình Quy trình tiền xử lý ảnh 23 Hình Ảnh cắt theo địa giới đồng Sông Hồng 24 Hình Ảnh mặt lạ mây (cfmask) trước sau xử lý 25 Hình 10 Phương pháp lấy trung bình 26 Hình 11 Phần trăm mây theo tháng ảnh ghép từ năm 2013 đến 2016, 36 Hình 12 Phân bố số lần quan sát điểm ảnh năm từ năm 2013 đến năm 2016, Số liệu thống kê từ hình ảnh ghép hàng tháng, pixel có quan sát tối thiểu 12 quan sát tối đa, .36 Hình 13 Phân bố số lần quan sát điểm ảnh năm từ năm 2013 đến năm 2016 thể đồ, 37 Hình 14 Ảnh ghép theo tháng giai đoạn vùng canh tác Lúa, 39 Hình 15 Số liệu cho năm 2013, 2014, 2015 2016 Người ta nhận thấy lúa chiếm diện tích lớn đồng sơng Hồng phân bố dọc theo sơng Hồng thể từ đồ,Bản đồ lúa với lớp lúa (màu vàng) lớp khác (màu đen), 47 HỆ THỐNG BẢNG BIỂU Bảng 1: Số lượng ảnh Landsat surface năm .20 Bảng 2: Tập liệu kiểm thử tập huấn huyện .21 Bảng 3: Các phân lớp 28 Bảng 4: Vụ lúa đông xuân khu vực Đồng sông hồng 33 Bảng 5: Vụ lúa mùa khu vực đồng Sông hồng 33 Bảng 6: Diện tích canh tác lúa đơng xn khu vực Đồng sông Hồng 34 Bảng 7: Diện tích canh tác vụ lúa mùa khu vực Đồng sông hồng 35 Bảng 8: Chỉ số OA, Kappa, F1 cho phân lớp năm 38 Bảng 9: Số liệu thống kê độ xác độ nhạy cho lớp lúa lúa nhận dạng năm 2013,2014,2015 2016 .40 Bảng 10: Tương quan vùng nhận dạng lúa thống kê liệu cấp tỉnh bốn năm phân loại 42 Bảng 11: Chi tiết so sánh vùng nhận dạng lúa liệu thống kê cấp Tỉnh 43 TÓM TẮT Luận văn “Nghiên cứu phát triển phương pháp phân lớp lúa đồng sông hồng sử dụng ảnh vệ tinh landsat 8” thực nhằm mục đích sau: - Tìm hiểu tình hình phát triển phương pháp sử dụng ảnh viễn thám vào nghiên cứu - Nghiên cứu phát triển phương pháp phân loại lớp phủ đặc biệt lớp lúa - Lập đồ lúa để phục vụ việc quản lý lương thực đồng sông Hồng năm 2013,2014,2015,2016 Lúa lương thực đặc trưng vùng cận nhiệt đới Cây lúa gắn bó với đời sống người dân Việt Nam từ xưa đến với văn minh lúa nước Với vai trò lương thực người dân,việc canh tác lúa Việt Nam cần giám sát để đảm bảo an ninh lương thực quốc gia ảnh hưởng đến thay đổi hệ sinh thái chung Do vậy, việc lập đồ khu vực trồng lúa yêu cầu quan trọng cho cấp quản lý, tổ chức nông nghiệp Để xây dựng đồ lúa, phương pháp truyền thống thường sử dụng quan nông nghiệp lấy thông tin sản xuất lúa thời điểm cách tác theo tỉnh, sau thống kê lại trở thành báo cáo chung Cách thức yêu cầu đòi hỏi phải khảo sát thực tế thực địa để có kết xác cho khu vực nhỏ, vấn đề bất cập khu vực canh tác nhiều đề tài có số liệu xác diện tích sản lượng phải trả chi phí lớn lượng người chịu trách nhiệm thống kê tỉnh nhiều việc thống kê có độ xác cao Trong nghiên cứu này, tơi trình bày kết nghiên cứu lập đồ lúa sử dụng cách tiếp cận sử dụng liệu ảnh vệ tinh, khu vực nghiên cứu vùng đồng sông Hồng, hai khu vực trồng lúa lớn Việt Nam Ưu điểm lớn phương pháp chi phí cho khảo sát thấp, sử dụng ảnh vệ tinh có sẵn để giải việc thành lập đồ lúa nhanh chóng với độ xác cao Việc giám sát qua ảnh vệ tinh giúp cập nhật tình hình lúa sinh trưởng thu hoạch liên tục Trong nghiên cứu này, tiến hành tiếp cận với ảnh vệ tinh cách sử dụng toàn liệu ảnh vệ tinh Landsat Surface tải từ USGS Earth Explorer[12] Tơi thu thập tồn ảnh phân loại theo năm, theo tháng để phân tích theo thời gian tập dự liệu có sẵn Sau tồn liệu sử dụng để thực nghiên cứu với phương pháp phân loại lớp phủ với hai thao tác : tiền xử lý ảnh, ghép ảnh theo tháng đưa đánh giá dựa vào đối chiếu liệu thu thập với liệu nhận dạng từ đồ Tiền xử lý ảnh với cách thức xử lý toàn liệu thu nhận cắt ảnh theo địa giới Đồng Sông Hồng Kết đưa ảnh có chứa lãnh thổ Đồng Sơng Hồng Công việc ghép ảnh tháng năm thiết kế đặc trưng sau xử lý phân lớp lúa Tất ảnh quang học mà vệ tinh Landsat thu nhận bao phủ vùng Đồng sông Hồng, kể ảnh bị che phủ đám mây tập hợp lại để xây dựng đồ lúa hàng năm từ năm 2013 đến năm 2016 Trong luận văn, đưa quy trình cho việc phân loại lúa bao gồm hai giai đoạn Đầu tiên, tất hình ảnh quang học Landsat năm phân loại sử dụng cách ghép tất ảnh thu nhận tháng Sau đó, việc phân lớp theo thời gian sử dụng phân lớp eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) Kết đánh giá thực nghiệm cho thấy độ xác tổng quan (Overall Accuracy) 89.42- 91.53%, số kappa 0.76- 0.79 số F1 0.90 – 0.92 Dữ liệu diện tích lúa tính từ đồ phân lớp so sánh với liệu thống kê từ quan thống kê nông nghiệp mức tỉnh Kết đạt số tương quan R2 từ 0.96 -0.98 sai số 7.06% đến 15.42% dựa sai số diện tích canh tác lúa so với liệu 35 10 11 Hưng Yên 40,3 39,4 38,8 37,44 Thái Bình 81,3 81,3 80,9 70,22 Hà Nam 34,4 34 33,7 33,20 Nam Ðịnh 78,9 78,6 78,3 77,28 Ninh Bình 39 38,6 37,6 37,10 Tổng 568,6 564,8 557,8 524,62 Bảng 7: Diện tích canh tác vụ lúa mùa khu vực Đồng sông hồng b Dữ liệu sau tiền xử lý thống kê Theo kết thống kê lượng mây trung bình cố định hàng tháng từ năm 2013 đến năm 2016 đồng Sông Hồng, Mây che phủ giao động theo tháng năm tính chung, xấp xỉ 60% tính theo trung bình theo năm, Hình 11 Phần trăm mây theo tháng ảnh ghép từ năm 2013 đến 2016, Mỗi điểm ảnh có 12 quan sát quan sát có dải phổ, Nhưng khó để điểm ảnh đơn có đầy đủ 12 quan sát rõ ràng năm, đơn vị điểm ảnh lớn có 4-5 quan sát rõ ràng (Hình 11), Do đó, vectơ đặc điểm chứa điểm chuẩn điểm khuyết (được điền với giá trị 0), Cần đánh giá hướng đặc điểm thưa thớt để phân loại lúa thiếu liệu điều kiện mây che phủ tránh khỏi Đồng Sông Hồng vùng khác Việt Nam [9], 36 Hình 12 Phân bố số lần quan sát điểm ảnh năm từ năm 2013 đến năm 2016, Số liệu thống kê từ hình ảnh ghép hàng tháng, pixel có quan sát tối thiểu 12 quan sát tối đa, Số lần quan sát điểm ảnh thu nhận cao vùng trùng khớp sau trình ghép ảnh, Tại khu vực số điểm quan sát nhiều điểm quan sát thuộc ảnh khác năm, Số lượng điểm quan sát nhiều tạo điều kiện tốt trình đánh giá việc phân loại xác hơn, Như hình bên tơi thấy số lượng vùng đỏ thể vùng có điểm quan sát lớn chứng tỏ vùng có số lượng ảnh thu nhận nhiều so với vùng khác, 37 Hình 13 Phân bố số lần quan sát điểm ảnh năm từ năm 2013 đến năm 2016 thể đồ, Kết phân lớp Đánh gía điểm kết dựa tập kiểm thử trình bày bảng bên , Nhìn chung, tất phân lớp cho kết tốt với dao động từ 89,42 - 91,53%, kappa từ 0,76 - 0,79, Trung bình F1 từ 0,90 - 0,92, Hơn nữa, phân loại năm 2013 đạt tốt OA, kappa, F1 trung bình: 91,53%, 0,79 0,92, Tuy nhiên, phân loại Lúa không cao với điểm F1 từ 0,83 - 0,85, thấp nhiều so với phân loại lớp lúa điểm trung bình F1 0,92 - 0,94, Bảng 8: Chỉ số OA, Kappa, F1 cho phân lớp năm OA Kapp F1 - F1 – F1 (%) a Lúa Khơng Trung phải lúa bình 201 91,53 0,79 0,85 0,94 0,92 90,74 0,78 0,85 0,93 0,91 90,48 0,78 0,84 0,93 0,91 89,42 0,76 0,83 0,92 0,90 201 201 201 Trong nghiên cứu này, việc phân lớp thực dựa hai yếu tố : số lần quan sát rõ ràng điểm ảnh số quan sát quan trọng điểm ảnh, Mặc dù yếu tố vượt qua giới hạn, tức 60%, yếu tố thứ hai quan trọng hơn, Mirco Boschetti et, al, cho thấy việc phân loại gạo chuẩn khả xác định dấu hiệu ngập lụt [15], 38 Tôi nhận thấy năm 2015 có quan sát rõ ràng điểm với khoảng 62,13% điểm ảnh có quan sát rõ ràng, Chỉ số quan sát tương ứng cho năm 2013, 2014 2016 31,36%, 36,14% 51,38% , Mặc dù phần trăm đánh giá quan sát tốt cho năm 2016 không thấp, hầu hết quan sát rõ ràng vào năm 2016 nằm phía tây Đồng Sông HồngVấn đề ảnh hưởng đến kết phân loại, có nghĩa độ xác thấp cho đồ lúa năm 2016, Tuy nhiên, yếu tố thứ hai khiến việc phân lớp năm 2013, 2014 2015 trở nên tốt hơn, Trong năm 2013, hình ảnh tổng hợp tháng 12 tương ứng với thời gian đất trống sau thu hoạch lúa, Điều tương tự cho trường hợp năm 2014, Đối với năm 2015, hình ảnh hỗn hợp tháng thu giai đoạn ngập lụt ruộng lúa Những hình ảnh cung cấp dấu hiệu riêng biệt để phân biệt lúa so với lớp khác, Tuy nhiên tượng ảnh hưởng nghiên cứu tương lai để tăng cương công việc phân lớp, Tháng 12 2013 (Đất canh tác trống) 39 Hình 14 Ảnh ghép theo tháng giai đoạn vùng canh tác Lúa, Một vấn đề khác Lúa phân tích đánh giá cao với giá trị độ nhạy (recall) thấp với giá trị xác(precsision) bốn năm phân lớp (bảng 9), Trong trình kiểm tra mắt thường lúa thường phát nhầm lẫn với loại thực vật khác rau, cây,cỏ, , Bảng 9: Số liệu thống kê độ xác độ nhạy cho lớp lúa lúa nhận dạng năm 2013,2014,2015 2016 2013 lúa Precision 2014 Không Lúa Không phải phải lúa lúa 0,84 0,95 0,80 0,96 0,87 0,93 0,91 0,91 (%) Recall (%) 2015 Lúa 2016 Không Lúa Không 40 Precision phải phải lúa lúa 0,79 0,96 0,75 0,97 0,91 0,90 0,94 0,88 (%) Recall (%) Kiểm nghiệm liệu thống kê Trong phần này, Bản đồ lúa tạo so sánh với liệu thực tế tỉnh cung cấp, Dữ liệu thực tế cung cấp vùng phát triển lúa cho 10 tỉnh Đồng Sơng Hồng theo hai vụ Đơng Xuân vụ Xuân Thu, Nói chung vùng phát triển vào vụ lúa đơng xn nhiều rộng so với vụ mùa xuân thu tỉnh, Ở đây, xây dựng đồ gạo hàng năm, Sau đó, tỉnh, báo cáo diện tích lúa lớn năm phân loại sử dụng làm tài liệu tham khảo, Hình cho thấy mối tương quan liệu vùng trồng lúa thu thập liệu thu thập từ vệ tinh bốn năm, Theo liệu so sánh qua biểu đồ thấy rõ ràng khu vực trồng lúa lập đồ có tương quan gần với số liệu tham khảo cho tất năm phân lớp, Kết tốt vào năm 2015 với R = 0,9807 liệu năm 2014, 2013 2016 với R2 = 0,979, 0,9693, 0,9624 tương ứng, 41 42 Bảng 10: Tương quan vùng nhận dạng lúa thống kê liệu cấp tỉnh bốn năm phân loại So sánh chi tiết thể Bảng 10, Điều cho thấy Vùng sinh trưởng lúa nhận từ vệ tinh thường lớn so với đồ tham khảo liệu cấp tỉnh liệu vùng đồng bằng, từ 38,261 vào năm 2015 đến 80,554 vào năm 2016, Điều tương ứng với + 7,06% + 15,42% vào năm 2015 2016 tương ứng, Tuy nhiên, điều mong đợi kết xác nhận cho thấy Lúa nhận biết với giá trị cao với độ xác nhỏ 0,75, 43 Kết cho thấy số tỉnh có độ xác cao tỉnh khác, Hà Nội có diện tích trồng lúa lớn phù hợp với số liệu tham khảo phần trăm khác biệt -2,57%, -1,26%, -0,97% 2,01% năm 2013, 2014, 2015 2016, Bắc Ninh có kết tồi tệ với chênh lệch phần trăm từ 13,03% vào năm 2015 lên 25,82% vào năm 2013, Tương tự tỉnh Bắc Ninh, Thái bình, Hà Nam, Nam Định có kết thấp hầu hết năm phân loại với khác biệt lớn 10%, Một số tỉnh có sát với số liệu thống kê so với tỉnh khác, Hiện tượng cho thấy lỗi phân loại thay đổi theo vị trí địa lý, Và vấn đề cần giải nghiên cứu tương lai để cải thiện việc phân loại, Bảng 11: Chi tiết so sánh vùng nhận dạng lúa liệu thống kê cấp Tỉnh 2013 Số liệu thống kê Hà Nội Vĩnh Phúc Bắc Ninh Hải Dương Hải Phòng Hưng Yên Thái Bình Hà Nam Nam Ðịnh Ninh Bình Tổng 102,300 30,900 36,400 63,400 40,200 40,400 81,300 34,400 78,900 41,900 550,100 2014 Hà Nội Vinh Phúc Số liệu thống kê 101,600 30,800 Số liệu nhận dạng đồ 99,675 30,829 45,797 66,735 39,552 47,082 89,994 40,341 88,180 46,338 594,524 Số liệu nhận dạng đồ 100,318 34,882 Diff (ha) Diff (%) -2,625 -71 9,397 3,335 -648 6,682 8,694 5,941 9,280 4,438 44,424 -2,57 -0,23 25,82 5,26 -1,61 16,54 10,69 17,27 11,76 10,59 8,08 Diff (ha) Diff (%) -1,282 4,082 -1,26 13,25 44 Bắc Ninh Hải Dương Hải Phòng Hưng Yên Thái Bình Hà Nam Nam Ðịnh Ninh Bình Tổng 2015 Hà Nội Vinh Phúc Bắc Ninh Hải Dương Hải Phòng Hưng Yên Thái Bình Hà Nam Nam Ðịnh Ninh Bình Tổng 36,400 44,525 8,125 22,32 63,000 65,346 2,346 3,72 39,600 39,500 81,300 34,000 78,600 41,800 546,600 42,579 45,867 88,286 35,320 89,617 46,965 593,706 2,979 6,367 6,986 1,320 11,017 5,165 47,106 7,52 16,12 8,59 3,88 14,02 12,36 8,62 Số liệu thống kê 101,000 30,800 36,000 61,800 39,100 38,800 80,900 33,700 78,300 41,700 542,100 Số liệu nhận dạng đồ 100,022 31,855 40,691 63,077 41,129 41,998 91,216 37,737 87,970 44,668 580,361 Diff (ha) Diff (%) -978 1,055 4,691 1,277 2,029 3,198 10,316 4,037 9,670 2,968 38,261 -0,97 3,42 13,03 2,07 5,19 8,24 12,75 11,98 12,35 7,12 7,06 45 2016 Hà Nội Vinh Phúc Bắc Ninh Hải Dương Hải Phòng Hưng Yên Thái Bình Hà Nam Nam Ðịnh Ninh Bình Tổng Số liệu thống kê 99,700 30,366 35,560 59,620 35,230 37,440 73,650 33,200 77,280 40,450 522,496 Số liệu nhận dạng đồ 101,704 34,257 42,641 68,255 48,567 42,576 91,720 40,897 87,706 44,729 603,050 Diff (ha) Diff (%) 2,004 3,891 7,081 8,635 13,337 5,136 18,070 7,697 10,426 4,279 80,554 2,01 12,81 19,91 14,48 37,86 13,72 24,53 23,18 13,49 10,58 15,42 46 Năm 2013 Năm 2014 47 Năm 2015 Năm 2016 Hình 15 Số liệu cho năm 2013, 2014, 2015 2016 Người ta nhận thấy lúa chiếm diện tích lớn đồng sông Hồng phân bố dọc theo sông Hồng thể từ đồ,Bản đồ lúa với lớp lúa (màu vàng) lớp khác (màu đen), 48 KẾT LUẬN Trong luận văn này, trình bày hiểu biết ảnh vệ tinh quang học, Ảnh vệ tinh quang học cung cấp từ vệ tinh mà người đưa lên không gian nhằm phục vụ mục tiêu nghiên cứu để tăng tính tự động hóa phục vụ tốt nhu cầu người, Tìm hiểu tình hình nghiên cứu viễn thám viễn thám đạt nước, Việc nghiên cứu lớp phủ trọng, nhiều thành tựu khoa học tiền đề cho công nghệ khác cập nhật phục vụ hoạt động quản lý theo dõi hệ lớp phủ trái đất, nắm bắt thay đổi bề mặt trái đất đưa dự báo kịp thời, tăng tính chủ động người tương lai, Tôi đưa phương pháp kết nhận dạng lúa đồng Sông hồng sử dụng ảnh L8SR, Đánh giá điểm , kết nhận dạng đưa có tiềm dựa áp dụng phương pháp đề xuất trên, Tôi nhận kết với độ xác OA xấp xỉ 90%, kappa 0,76 trung bình F1 hớn 0,90 cho năm phân lớp, Ảnh vệ tịnh nhận vùng lúa có mối tương quan khớp với liệu diện tích với số R2 lớn 0,96, nhận dạng vùng lúa bới sai lệch so với liệu thu thập thực tế 7,06% đến 15,42 %, Các số nêu đánh giá tốt cải tiến so với nghiên cứu trước đó, Một số kết luận rút từ nghiên cứu sau, Thứ nhất, ảnh L8SR có tiền cho việc nhận dạng đồ Lúa đồng Sông hồng vùng bị bao thường bị bao phủ mây xấp sỉ 60% năm,Thứ hai, phân lớp XGBoost lựa chọn tốt cho việc phân lớp lúa, Tuy nhiên, vài vấn đề cần giải quyết, Trước tiên lúa lúa bị phân loại sai với số thực vật khác cối, rau quả, Thứ hai có sai số đồ liệu diện tích thực vài tỉnh, Thứ ba số điểm quan sát rõ ràng vùng ảnh hưởng đến kết nghiên cứu, Những đề nên đề cập nghiên cứu tương lai tăng cường khả phân lớp lớp phủ, 49 THAM KHẢO [1] C, Kontgis, A, Schneider, M, Ozdogan, “Remote Sensing of Environment Mapping rice paddy extent and intensification in the Vietnamese Mekong River Delta with dense time stacks of Landsat data ,” Công nghệ viễn thám, môi trường , vol, 169, trang 255–269, năm 2015, [2] U, D, O, Agriculture, “Major rice exporting countries worldwide 2016/2017| Statistic,”, Nguồn báo: https://www,statista,com/statistics/255947/top-riceexporting countries-worldwide-2011/, [Tham khảo liệu tới ngày 04 Tháng năm 2017], [3] X, Guan, C, Huang, G, Liu, X, Meng, Q, Liu, “Mapping rice cropping systems in Vietnam using an NDVI-based time-series similarity measurement based on DTW distance,” Công nghệ viễn thám, lần thứ năm 2016, [4] N, T, Son, C, F, Chen, C, R, Chen, H, N, Duc, L, Y, Chang, “A phenology-based classification of time-series MODIS data for rice crop monitoring in Mekong Delta, Vietnam,” Công nghệ viễn thám, lần thứ 6, Trang 135–156, năm 2013, [5] D, B, Nguyen, K, Clauss, S, Cao, V, Naeimi, and C, Kuenzer, “Mapping Rice Seasonality in the Mekong Delta with Multi-Year Envisat ASAR WSM Data ,” trang, 15868–15893, năm 2015, [6] USGS, “Landsat Surface Reflectance Higher-Level Data Products | Landsat Missions,”, Nguồn tham khảo: https://landsat,usgs,gov/landsat-surface-reflectance-high-leveldata-products, [Lấy liệu tới ngày: 13Tháng năm 2017], [7] D, H, Phong, “Using temporal MODIS data to detect paddy rice in Red River Delta,” lần thứ 28, trang 100–105, năm 2012, [8] D, B, Nguyen, A, Gruber, W, Wagner, D, B, Nguyen, A, Gruber, “Mapping rice extent and cropping scheme in the Mekong Delta using Sentinel-1A data Mapping rice extent and cropping scheme in the Mekong,” vol, 7058, tháng 9- năm 2016, ... NGUYỄN HỒNG ANH NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 60 480 104... phát triển phương pháp sử dụng ảnh viễn thám vào nghiên cứu - Nghiên cứu phát triển phương pháp phân loại lớp phủ đặc biệt lớp lúa - Lập đồ lúa để phục vụ việc quản lý lương thực đồng sông Hồng. .. dạng lúa liệu thống kê cấp Tỉnh 43 TÓM TẮT Luận văn ? ?Nghiên cứu phát triển phương pháp phân lớp lúa đồng sông hồng sử dụng ảnh vệ tinh landsat 8? ?? thực nhằm mục đích sau: - Tìm hiểu tình hình phát