Abstract

Изменения в землепользовании и почвенно-растительном покрове в результате деятельности человека оказывают значительное влияние на окружающую среду и экосистемы. Обнаружение и картирование изменений почвенно-растительного покрова в провинции Бариа-Вунгтау (Вьетнам) имеют решающее значение для устойчивого развития, планирования и управления. В данном исследовании был применен алгоритм классификатора максимального правдоподобия контролируемой классификации в программе ArcGIS 10.8 для выявления наблюдаемых изменений почвенно-растительного покрова на исследуемой территории в период 2000-2020 гг. с использованием разновременных спутниковых снимков. Для каждого спутникового изображения применялись спектральные индексы: нормализованный дифференциальный индекс растительности и нормализованный разностный индекс влажности, используемые для классификации и оценки изменений почвенно-растительного покрова. Проведена оценка точности классификационных карт, полученных на основе Landsat 5-TM за 2000 и 2010 гг. и Landsat 8-OLI за 2020 г. при использовании коэффициента Каппа Коэна, - 0,882, 0,891 и 0,915 соответственно. На исследуемой территории выделяются пять основных классов почвенно-растительного покрова: сельское хозяйство, водные объекты, леса, поселения и голые почвы/скальные породы. Карты состояния и изменения нормализованного разностного водного индекса, созданные в ArcGIS 10.8, показывают значительные изменения почвенно-растительного покрова. Площади земель поселений постоянно увеличивались в течение 20 лет (с 128,09 км2 (2000 г.) до 300,30 км2 (2020 г.)); площади сельскохозяйственных земель возросли на 124,96 км2 за период 2000-2020 гг. Территории остальных трех классов - леса, водных объектов и обнаженной почвы/скальных пород - за данный период уменьшились. Выявленные изменения почвенно-растительного покрова представляют собой серьезную угрозу, оказывая воздействие на окружающую среду и нарушая ее. Результаты данного исследования могут быть использованы в управлении и планировании будущего землепользования в данном районе. Changes in land use and land cover (LULC) resulting from human activities have significant impacts on the surrounding environment and ecosystems. Detecting and mapping changes in LULC in the Ba Ria-Vung Tau province, Vietnam, is critical for sustainable development, planning, and management. This study applied the maximum likelihood classifier algorithm of supervised classification in ArcGIS 10.8 software to detect observed LULC changes in the study area during the period of 2000-2020 using multi-temporal satellite images. For each satellite image, the study applied spectral indices (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index, and NDWI - Normalized Difference Water Index) and a supervised classification to classify and assess LULC changes. The study performed an accuracy assessment of the classification maps derived from Landsat 5-TM for 2000 and 2010 and Landsat 8-OLI for 2020 using kappa coefficients of 0,882, 0,891, and 0,915, respectively. The area was classified into five main LULC classes including agriculture, water bodies, forest, settlement, and bare soil/rock. The LULC status and change maps created in ArcGIS 10.8 show a significant change in LULC. The settlement class has increased continuously over 20 years from 128,09 km2 (2000) to 300,30 km2 (2020); the agricultural land class has increased by 124,96 km2 in the period 2000-2020. The remaining three classes, forest, water bodies, and bare soil/rock, all decreased in area during this period. These LULC changes pose a serious threat, impacting and disturbing the environment. The results of this study can be used in the management and planning of future land use in the area.

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.