Đánh giá độ chính xác của các phương pháp phân loại thảm phủ dựa trên ảnh Sentinel-2 và Landsat 9

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm so sánh kết quả phân loại thảm phủ tại địa bàn huyện Trảng Bom, tỉnh Đồng Nai năm 2022 dựa trên ảnh vệ tinh Sentinel-2 và Landsat 9 bằng phương pháp Object Based Image Analysis (OBIA) và Maximum Likelihood Classification (MLC). Độ chính xác của kết quả phân loại ở mức cao và đáng tin cậy được thể hiện qua độ chính xác tổng thể (overall accuracy) đều trên 80% và hệ số Kappa từ 0,79 đến 0,88. Cụ thể độ chính xác tổng thể phân loại theo OBIA của ảnh Sentinel-2 và Landsat 9 là 91% và 86%, với hệ số Kappa lần lượt là 0,88 và 0,84, còn với phương pháp MLC của ảnh Sentinel-2 và Landsat 9 có độ chính xác tổng thể (overall accuracy) đạt 86% và 83%, hệ số Kappa lần lượt là 0,82 và 0,79. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp OBIA có nhiều ưu điểm và cho độ chính xác phân loại tốt hơn so với phương pháp MLC. Qua đó cũng cho thấy phương pháp OBIA sẽ phát huy hết ưu điểm nếu thực hiện trên ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao. Qua kết quả phân loại ảnh cho thấy loại hình thực phủ trong khu vực nghiên cứu tại thời điểm 2022 chủ yếu là đất nông nghiệp (cây hằng năm và cây lâu năm), sau đó đến đất xây dựng, đất trống và cuối cùng là mặt nước.