Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong công tác quản lý tài nguyên đất đai, việc theo dõi và đánh giá biến động lớp phủ mặt đất là nhiệm vụ then chốt nhằm phục vụ quy hoạch không gian và phát triển bền vững. Đất đai là tư liệu sản xuất đặc biệt, không thể gia tăng về mặt số lượng nhưng luôn chịu áp lực khai thác ngày càng lớn từ sự gia tăng dân số và tốc độ đô thị hóa nhanh chóng. Tại các đô thị đang phát triển, quá trình chuyển đổi mục đích sử dụng từ đất nông nghiệp sang đất ở và đất phi nông nghiệp diễn ra mạnh mẽ, dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng của bề mặt không thấm (đất xây dựng) cùng sự xuất hiện của các diện tích đất trống xen kẹt (bao gồm đất nông nghiệp bỏ hoang, đất khai hoang, đất đã giải phóng mặt bằng chuyển mục đích nhưng chưa triển khai hoặc các dự án "treo"). Việc lập bản đồ phân bố đất xây dựng và đất trống có ý nghĩa thực tiễn quan trọng, đóng vai trò là chỉ báo phản ánh mức độ mở rộng đô thị và chất lượng môi trường sinh thái.

Tuy nhiên, việc thành lập bản đồ hiện trạng tại các khu vực đô thị bằng phương pháp đo vẽ truyền thống gặp nhiều trở ngại do mật độ dân cư cao, hệ thống công trình nhà cao tầng dày đặc gây hạn chế tầm nhìn và tiêu tốn nhiều thời gian, nhân lực. Việc ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp hệ thống thông tin địa lý (GIS) trở thành công cụ đắc lực hỗ trợ giải quyết vấn đề này. Mặc dù vậy, phương pháp phân loại ảnh viễn thám truyền thống thường gặp khó khăn trong việc tách biệt ranh giới giữa đất trống và đất xây dựng do đặc tính phản xạ phổ của các pixel hỗn hợp (kết hợp giữa bê tông, mái tôn, đất trần và thảm thực vật) có độ tương đồng cao. Do đó, phương pháp sử dụng các ảnh chỉ số viễn thám chuyên biệt được đưa vào nghiên cứu nhằm tối ưu hóa độ chính xác và tốc độ xử lý.

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" được sinh viên Lê Vân Anh thực hiện tại Khoa Tài nguyên và Môi trường, Học viện Nông nghiệp Việt Nam, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Đức Thuận. Nghiên cứu tập trung vào các nội dung cốt lõi:

  • Mục tiêu nghiên cứu: Chiết tách đất xây dựng và đất trống quận Hoàng Mai – thành phố Hà Nội từ dữ liệu ảnh viễn thám bằng 2 phương pháp: phân tích từ ảnh chỉ số và phân loại ảnh, qua đó đánh giá độ chính xác của các phương pháp.
  • Yêu cầu nghiên cứu:
    1. Công tác điều tra thu thập số liệu phải đúng hiện trạng, đảm bảo trung thực, khách quan;
    2. Kết quả đánh giá chiết tách đất xây dựng và đất trống phải đảm bảo đầy đủ, chính xác.
  • Đối tượng nghiên cứu:
    • Đất xây dựng: Toàn bộ bề mặt không thấm của các công trình nhân tạo như nhà cửa, hệ thống giao thông đường sá, công trình phụ trợ, nhà máy và khu công nghiệp.
    • Đất trống: Bề mặt đất không có thảm thực vật che phủ, bao gồm đất nông nghiệp chưa canh tác hoặc bỏ hoang, các khu đất dự án chậm tiến độ chưa khởi công xây dựng.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Không gian: Toàn bộ phạm vi hành chính quận Hoàng Mai, thành phố Hà Nội (khảo sát chi tiết tại các địa bàn đặc trưng như phường Thanh Trì, Lĩnh Nam, Yên Sở, Trần Phú).
    • Thời gian: Tư liệu ảnh viễn thám thu nhận ngày 11/12/2021; số liệu thống kê hiện trạng sử dụng đất mốc 31/12/2020; các số liệu kinh tế - xã hội thu thập trong giai đoạn 2015–2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết dựa trên các định nghĩa học thuật về viễn thám của Trần Hùng và cộng sự (2008), Nguyễn Khắc Thời (2011) và Lê Văn Trung (2010), xác định viễn thám là khoa học và công nghệ thu thập, đo lường và phân tích thông tin của vật thể hoặc hiện tượng từ xa thông qua đặc trưng phản xạ và bức xạ sóng điện từ mà không tiếp xúc trực tiếp.

Hệ thống vệ tinh và chỉ số phổ sử dụng

Tác giả hệ thống hóa đặc tính kỹ thuật của các thế hệ vệ tinh quan trắc Trái Đất phục vụ quản lý tài nguyên:

  • Landsat (Mỹ): Phân tích từ thế hệ Landsat 1 đến Landsat 8, tập trung vào bộ cảm OLI (Operational Land Imager) và TIRS (Thermal Infrared Sensor) với 11 kênh phổ, độ phân giải không gian từ 15 m (kênh toàn sắc 8), 30 m (các kênh đa phổ 1–7, 9) đến 100 m (kênh nhiệt 10, 11).
  • SPOT (Pháp, Thụy Điển, Bỉ): Các thế hệ SPOT 1–7 với bộ cảm HRV (High Resolution Visible), cung cấp độ phân giải từ 2,5 m đến 20 m.
  • VNREDSat-1 (Việt Nam): Vệ tinh quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt Nam phóng năm 2013, mang bộ cảm biến NAOMI (New AstroSat Optical Modular Instrument), độ phân giải 2,5 m (kênh toàn sắc) và 10 m (4 kênh đa phổ).

Khung lý thuyết chiết tách thông tin tập trung vào cơ chế phản xạ phổ của các đối tượng mặt đất kết hợp các chỉ số viễn thám chuyên dụng:

  • Chỉ số xây dựng khác biệt chuẩn hóa: $\text{NDBI} = \frac{\text{SWIR} - \text{NIR}}{\text{SWIR} + \text{NIR}}$
  • Chỉ số bề mặt xây dựng dựa trên chỉ số: $\text{UI} = \frac{\text{SWIR2} - \text{NIR}}{\text{SWIR2} + \text{NIR}}$
  • Chỉ số tăng cường bề mặt xây dựng và đất trống: $\text{EBBI} = \frac{\text{SWIR1} - \text{NIR}}{10 \times \sqrt{\text{SWIR1} + \text{TIR}}}$
  • Các chỉ số đối chứng: Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa ($\text{NDVI}$), chỉ số thực vật điều chỉnh theo đất ($\text{SAVI}$), chỉ số bề mặt không thấm chuẩn hóa ($\text{NDISI}$), chỉ số bề mặt không thấm chuẩn hóa cải tiến ($\text{MNDISI}$).

Phương pháp nghiên cứu thực tế đã dùng

Quy trình kỹ thuật của khóa luận triển khai qua các bước:

Nhóm phương pháp Kỹ thuật triển khai chi tiết
Thu thập dữ liệu Thu thập số liệu thống kê địa chính, hiện trạng đất đai từ Phòng Tài nguyên và Môi trường quận Hoàng Mai; dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 11/12/2021.
Tiền xử lý ảnh • Hiệu chỉnh bức xạ: Chuyển đổi giá trị số (DN) sang bức xạ phổ và độ phản xạ bề mặt đối với các kênh 5 (NIR), 6 (SWIR 1), 7 (SWIR 2) và kênh nhiệt 10 (TIRS 1); loại bỏ ảnh hưởng góc chiếu Mặt Trời $BV_{hc} = \frac{BV}{\sin\theta}$.
• Hiệu chỉnh hình học: Nắn chỉnh tọa độ dựa trên các điểm khống chế mặt đất (GCPs), áp dụng thuật toán nội suy tái chia mẫu (người láng giềng gần nhất, tuyến tính kép, hàm bậc ba).
• Tăng cường chất lượng: Giãn tương phản tuyến tính, cân bằng lược đồ xám (histogram) và lọc không gian tần số thấp loại bỏ nhiễu "muối tiêu".
Chiết tách thông tin • Phương pháp 1 (Ảnh chỉ số): Tính toán các lớp ảnh chỉ số NDBI, UI, EBBI; xác định ngưỡng phân tách để chia ảnh thành 3 lớp: đất xây dựng, đất trống và đất khác.
• Phương pháp 2 (Phân loại ảnh): Phân loại có giám định (Supervised Classification) bằng thuật toán xác suất cực đại (Maximum Likelihood), xây dựng khóa giải đoán, chọn mẫu huấn luyện, gộp tệp mẫu và lọc nhiễu sau phân loại.
Đánh giá độ chính xác Lấy mẫu điều tra thực địa kiểm chứng độc lập; thiết lập ma trận sai số (Error Matrix) để tính: Độ chính xác toàn cục ($T$), Sai số bỏ sót ($t_i$), và Sai số thực hiện ($t_j$).
Biên tập bản đồ & Thống kê Ứng dụng phần mềm GIS chuyển đổi dữ liệu raster sang vector, tính toán diện tích từng lớp và biên tập bản đồ phân bố đất xây dựng và đất trống tỷ lệ chuyên đề.

Nội dung chính theo từng chương

Mở đầu

Trình bày cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài trong bối cảnh tốc độ đô thị hóa nhanh tại Hà Nội làm thay đổi mạnh mẽ cấu trúc bề mặt lớp phủ. Chương này xác định rõ mục tiêu kép: chiết tách đất xây dựng và đất trống bằng 2 phương pháp (chỉ số viễn thám và phân loại ảnh) đồng thời kiểm chứng định lượng độ chính xác của từng phương pháp; nêu rõ hai yêu cầu kỹ thuật về tính trung thực của dữ liệu và độ chính xác của sản phẩm bản đồ.

Tổng quan tài liệu

Nội dung chương được cấu trúc thành hai phần chính:

  • Tổng quan về viễn thám: Trình bày lịch sử phát triển, nguyên lý thu nhận tín hiệu phản xạ và bức xạ điện từ, các phương thức xử lý thông tin đa phổ, đa thời gian, đa độ phân giải. Phân tích ưu nhược điểm giữa giải đoán bằng mắt và xử lý ảnh số; tổng hợp thông số kỹ thuật các hệ thống vệ tinh Landsat (MSS, TM, ETM+, OLI-TIRS), SPOT (1–7) và VNREDSat-1.
  • Cơ sở khoa học và phương pháp chiết tách: Đi sâu vào bản chất vật lý của quá trình hiệu chỉnh bức xạ (loại trừ vignetting, mất dòng quét, vệt dòng ảnh, sai số khí quyển, góc chiếu Mặt Trời) và hiệu chỉnh hình học (GCPs, tái chia mẫu). Phân tích cơ chế phản xạ phổ của các đối tượng đô thị và nguyên lý toán học của các phép tính chỉ số phổ (NDBI, UI, EBBI, NDVI) cùng ma trận sai số kiểm định phân loại.

Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Xác định vị trí địa lý, ranh giới hành chính quận Hoàng Mai cùng các hợp phần nội dung thực hiện. Chi tiết hóa quy trình công nghệ gồm 6 bước: điều tra thu thập dữ liệu thứ cấp và chọn điểm mẫu ngoài thực địa; tiền xử lý bức xạ cho các kênh ảnh Landsat 8 (kênh 5, 6, 7 và 10); quy trình thuật toán phân ngưỡng ảnh chỉ số NDBI, UI, EBBI; quy trình phân loại ảnh có kiểm định; phương pháp toán học đánh giá độ tin cậy qua ma trận sai số; phương pháp thống kê diện tích và thành lập bản đồ chuyên đề.

Kết quả và thảo luận

Đây là chương nội dung thực nghiệm trọng tâm của khóa luận, gồm 5 tiểu mục kết quả:

  • Đặc điểm điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội: Tổng hợp số liệu tăng trưởng kinh tế, chuyển dịch cơ cấu ngành và tình hình tăng trưởng dân số quận Hoàng Mai giai đoạn 2015–2019.
  • Đánh giá hiện trạng sử dụng đất: Phân tích cơ cấu 3 nhóm đất chính (đất nông nghiệp, đất phi nông nghiệp, đất chưa sử dụng) tính đến ngày 31/12/2020.
  • Chiết tách đất xây dựng và đất trống: Trình bày kết quả tiền xử lý ảnh Landsat ngày 11/12/2021; kết quả tính toán 3 ảnh chỉ số NDBI, UI, EBBI và các ngưỡng giá trị phân tách; kết quả phân loại ảnh có giám định (tệp mẫu, kết quả lọc nhiễu). So sánh đối chiếu khả năng phân tách của từng phương pháp tại 5 khu vực địa hình điển hình: khu vực xây dựng mật độ dày (phường Thanh Trì), khu vực xây dựng thưa (phường Thanh Trì và Lĩnh Nam), khu vực đất giao thông (phường Thanh Trì), khu vực mặt nước hồ (phường Yên Sở), và khu vực đất nông nghiệp (phường Trần Phú).
  • Đánh giá kết quả đạt được: Phân tích ma trận sai số, so sánh độ chính xác toàn cục ($T$), sai số bỏ sót ($t_i$) và sai số thực hiện ($t_j$) giữa các chỉ số NDBI, UI, EBBI và phương pháp phân loại ảnh. Thống kê diện tích chiết tách giữa các phương pháp.
  • Xây dựng bản đồ phân bố: Trình bày bản đồ phân bố đất xây dựng và đất trống quận Hoàng Mai ngày 11/12/2021 được biên tập từ ảnh chỉ số NDBI.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Nghiên cứu đã phản ánh toàn diện thực trạng sử dụng đất quận Hoàng Mai mốc 31/12/2020 trước khi thực hiện chiết tách từ ảnh viễn thám: diện tích đất nông nghiệp suy giảm mạnh, đất phi nông nghiệp chiếm tỷ trọng chi phối, trong đó đất xây dựng công trình và hạ tầng đô thị mở rộng liên tục, đồng thời tồn tại các quỹ đất trống xen kẹt chưa đưa vào sử dụng.

Quá trình thực nghiệm chiết tách đất xây dựng và đất trống từ ảnh Landsat 8 ngày 11/12/2021 mang lại các kết quả so sánh định lượng giữa 2 phương pháp:

Chỉ tiêu kỹ thuật / Phương pháp Phương pháp ảnh chỉ số NDBI Phương pháp ảnh chỉ số UI Phương pháp ảnh chỉ số EBBI Phương pháp phân loại ảnh có giám định
Nguyên lý phân tách Phân ngưỡng dựa trên phổ phản xạ SWIR và NIR Phân ngưỡng dựa trên phổ phản xạ SWIR2 và NIR Phân ngưỡng kết hợp SWIR1, NIR và kênh nhiệt TIR Khóa giải đoán, thống kê đa biến xác suất cực đại
Xử lý pixel hỗn hợp Phân biệt tốt giữa đất xây dựng và đất nông nghiệp/thực vật Có sự nhầm lẫn giữa đất xây dựng và đất trống Tách tương đối lớp đất trống nhưng nhạy cảm với nhiệt độ bề mặt Dễ nhầm lẫn pixel giữa đất trống và công trình mái bằng/bê tông
Độ chính xác toàn cục ($T$) Đạt mức cao nhất trong 3 chỉ số, sai số biên thấp Đạt mức trung bình khá Đạt mức khá, phụ thuộc chất lượng kênh nhiệt Độ chính xác phụ thuộc chủ quan vào việc chọn mẫu huấn luyện
Khả năng ứng dụng thực tế Tốc độ xử lý nhanh, ổn định trên toàn phạm vi quận Thao tác đơn giản nhưng cần hiệu chỉnh ngưỡng cục bộ Phức tạp hơn do phải hiệu chỉnh kênh bức xạ nhiệt Quy trình xử lý phức tạp, tốn thời gian chọn và gộp mẫu

Tại các khu vực kiểm chứng cụ thể:

  • Khu vực mật độ xây dựng dày (phường Thanh Trì): Chỉ số NDBI và phân loại có giám định đều chiết tách rõ nét ranh giới nhà cửa và bề mặt không thấm; tuy nhiên chỉ số NDBI cho bề mặt kết quả đồng nhất hơn, hạn chế các đốm nhiễu hạt tiêu.
  • Khu vực mật độ xây dựng thưa (phường Lĩnh Nam, Thanh Trì): Chỉ số UI và EBBI có hiện tượng nhận diện nhầm các khoảng sân bê tông nhỏ xen lẫn đất trần thành đất trống; chỉ số NDBI phân tách chính xác hơn nhờ sự tương phản rõ nét giữa kênh hồng ngoại sóng ngắn và cận hồng ngoại.
  • Khu vực giao thông và mặt nước (phường Yên Sở, Thanh Trì): Các vùng nước hồ Yên Sở được loại trừ triệt để trên ảnh chỉ số NDBI do nước hấp thụ hoàn toàn dải sóng cận hồng ngoại và hồng ngoại trung, trong khi phương pháp phân loại ảnh đôi khi nhầm lẫn vùng nước nông ven bờ với đất trống ướt.
  • Khu vực đất nông nghiệp (phường Trần Phú): NDBI thể hiện ưu thế vượt trội khi tách biệt hoàn toàn đất canh tác rau màu xanh tốt ra khỏi diện tích đất xây dựng công trình phụ trợ.

Từ các kết quả đánh giá độ chính xác qua tập điểm mẫu kiểm định thực địa, chỉ số NDBI được chứng minh là phương pháp tối ưu nhất về độ chính xác và tính khả thi. Tác giả đã sử dụng lớp kết quả chiết tách từ chỉ số NDBI để biên tập thành công "Sơ đồ phân bố đất xây dựng và đất trống quận Hoàng Mai – thành phố Hà Nội ngày 11/12/2021" hoàn chỉnh ở tỷ lệ chuyên đề.

Đề xuất và kiến nghị của tác giả

  • Khuyến nghị các cơ quan chuyên môn (Phòng Tài nguyên và Môi trường quận Hoàng Mai, Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội) đưa công nghệ ảnh chỉ số viễn thám NDBI vào quy trình giám sát thường kỳ biến động đất đai.
  • Đề xuất áp dụng viễn thám để phát hiện và thống kê định kỳ các diện tích đất trống thuộc các dự án chậm triển khai ("dự án treo"), giúp chính quyền địa phương có căn cứ xử lý thu hồi hoặc thúc đẩy tiến độ sử dụng đất.
  • Cần kết hợp tư liệu viễn thám đa thời gian để xây dựng chuỗi cơ sở dữ liệu giám sát tốc độ gia tăng bề mặt không thấm, phục vụ quy hoạch hệ thống thoát nước và chống ngập úng đô thị.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của nghiên cứu:
    • Độ phân giải không gian: Dữ liệu ảnh Landsat 8 có độ phân giải không gian 30 m đối với các kênh phản xạ quang phổ và 100 m đối với kênh hồng ngoại nhiệt TIRS (được nội suy về 30 m). Tại khu vực đô thị có cấu trúc chia cắt mạnh, mật độ ngõ ngách và nhà ở phân tán cao như quận Hoàng Mai, kích thước pixel $30 \times 30\text{ m}$ tạo ra nhiều pixel hỗn hợp (mixels), gây khó khăn cho việc phân định ranh giới chi tiết giữa các dải đất trống hẹp kẹp giữa các dãy nhà.
    • Thời điểm dữ liệu: Nghiên cứu mới khảo sát trên tư liệu ảnh đơn thời điểm (ngày 11/12/2021 - mùa đông), thời điểm góc chiếu của Mặt Trời thấp và độ ẩm đất có thể làm thay đổi nhẹ giá trị phản xạ phổ so với các mùa khác trong năm.
    • Sự tương đồng phổ: Ở một số khu vực đất trống bị nén chặt hoặc chứa phế thải xây dựng, phổ phản xạ của đất trống rất gần với bề mặt bê tông và đường nhựa, dẫn đến hiện tượng nhầm lẫn cục bộ giữa hai loại đối tượng khi phân ngưỡng tự động.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng nghiên cứu bằng việc tích hợp các nguồn ảnh viễn thám quang học có độ phân giải không gian cao hơn (như SPOT-6/7, VNREDSat-1 với kênh toàn sắc 2,5 m hoặc ảnh Sentinel-2 độ phân giải 10 m).
    • Triển khai phân tích chuỗi ảnh viễn thám đa thời gian (nhiều năm liên tiếp) để mô hình hóa quy luật biến động và dự báo xu hướng mở rộng đất xây dựng tại quận Hoàng Mai trong các giai đoạn quy hoạch tiếp theo.
    • Nghiên cứu kết hợp các thuật toán học máy (Machine Learning) như Random Forest hoặc Support Vector Machine (SVM) cùng với các chỉ số viễn thám để nâng cao độ chính xác phân loại pixel hỗn hợp.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn đối với:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Quản lý đất đai, Địa chính, Trắc địa - Viễn thám và GIS: Cung cấp tài liệu thực hành hoàn chỉnh từ khâu tiền xử lý ảnh vệ tinh (hiệu chỉnh bức xạ, hình học, xử lý kênh nhiệt Landsat 8), tính toán các chỉ số phổ NDBI, UI, EBBI, đến quy trình lập ma trận sai số kiểm định phân loại.
  • Cán bộ kỹ thuật và quản lý tài nguyên môi trường cấp quận/huyện: Tham khảo phương pháp chiết tách nhanh hiện trạng bề mặt không thấm và đất dự án chưa sử dụng phục vụ công tác thanh tra, kiểm tra quy hoạch mà không cần tổ chức đo đạc thực địa tốn kém.
  • Các nội dung tham khảo giá trị nhất:
    • Quy trình phân ngưỡng toán học đối với 3 chỉ số viễn thám chuyên dụng (NDBI, UI, EBBI) trong điều kiện khí hậu nhiệt đới ẩm gió mùa tại miền Bắc Việt Nam.
    • Phương pháp so sánh, đối chiếu định lượng giữa kỹ thuật ảnh chỉ số và kỹ thuật phân loại có kiểm định truyền thống tại các vùng cảnh quan đô thị đặc trưng (mật độ dày, mật độ thưa, ven hồ nước, đất nông nghiệp).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các chỉ số viễn thám nào để chiết tách đất xây dựng và đất trống tại quận Hoàng Mai?
Nghiên cứu sử dụng 3 chỉ số phổ chính là: NDBI (Normalised Difference Built-Up Index), UI (Index-Based Built-Up Index) và EBBI (Enhanced Built-Up and Bareness Index), đồng thời đối chiếu với phương pháp phân loại ảnh có giám định (Supervised Classification).

2. Tư liệu ảnh viễn thám phục vụ nghiên cứu thực nghiệm được chụp vào thời gian nào và từ hệ thống vệ tinh nào?
Dữ liệu ảnh viễn thám thực nghiệm là cảnh ảnh chụp ngày 11/12/2021, thu nhận từ vệ tinh Landsat 8 mang hai bộ cảm biến OLI (Operational Land Imager) và TIRS (Thermal Infrared Sensor).

3. Vì sao tác giả lựa chọn phương pháp ảnh chỉ số thay vì chỉ dùng phương pháp phân loại ảnh truyền thống?
Do tại khu vực đô thị, các pixel hỗn hợp giữa đất trống, công trình xây dựng và thảm thực vật có hành vi phản xạ phổ rất phức tạp, khiến phương pháp phân loại truyền thống dễ phân loại nhầm. Phương pháp ảnh chỉ số cho phép tách lọc thông tin nhanh chóng, tính toán đơn giản và tăng cường độ tương phản giữa các lớp phủ bề mặt.

4. Khóa luận sử dụng các chỉ tiêu toán học nào để đánh giá độ chính xác của các phương pháp chiết tách?
Nghiên cứu thiết lập ma trận sai số (Error Matrix) dựa trên tập mẫu kiểm tra thực địa độc lập để tính toán 3 chỉ tiêu định lượng: Độ chính xác toàn cục ($T$), Sai số bỏ sót ($t_i$) và Sai số thực hiện ($t_j$).

5. Sản phẩm bản đồ chuyên đề cuối cùng của khóa luận được thành lập dựa trên kết quả của phương pháp nào?
Sơ đồ phân bố đất xây dựng và đất trống quận Hoàng Mai ngày 11/12/2021 được biên tập hoàn chỉnh dựa trên kết quả chiết tách đạt độ chính xác tối ưu từ ảnh chỉ số NDBI.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Lê Vân Anh đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu chiết tách và đánh giá hiện trạng đất xây dựng cùng đất trống tại quận Hoàng Mai bằng công nghệ viễn thám Landsat 8. Thông qua việc phân tích và so sánh thực nghiệm giữa các chỉ số NDBI, UI, EBBI và phương pháp phân loại có giám định, công trình đã xác lập được quy trình chiết tách tối ưu dựa trên chỉ số NDBI với độ tin cậy được kiểm chứng khoa học qua ma trận sai số. Bản đồ phân bố đất xây dựng và đất trống ngày 11/12/2021 là sản phẩm chuyên đề có giá trị thực tiễn cao, đóng góp cơ sở dữ liệu quan trọng cho công tác quản lý quy hoạch và giám sát biến động đất đai tại địa phương.