Đánh giá biến động không gian bề mặt không thấm thành phố Cần Thơ giai đoạn 2015 – 2018 sử dụng ảnh Landsat8

Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Open Access Full Text Article Bài nghiên cứu
Bộ môn Tài nguyên đất đai, Khoa Môi
trường và Tài nguyên Thiên nhiên,
Trường Đại học CầnThơ
Liên hệ
Nguyễn Thị Hồng Điệp, Bộ môn Tài nguyên
đất đai, Khoa Môi trường và Tài nguyên Thiên
nhiên, Trường Đại học Cần Thơ
Email: nthdiep@ctu.edu.vn
Lịch sử
 Ngày nhận: 31/7/2020
 Ngày chấp nhận: 28/10/2020
 Ngày đăng: 20/12/2020
DOI : 10.32508/stdjns.v4i1.990
Bản quyền
© ĐHQG Tp.HCM. Đây là bài báo công bố
mở được phát hành theo các điều khoản của
the Creative Commons Attribution 4.0
International license.
Đánh giá biến động không gian bề mặt không thấm thành phố 
Cần Thơ giai đoạn 2015 – 2018 sử dụng ảnh Landsat8
Nguyễn Thị Hồng Điệp*, Phan Kiều Diễm, Phạm Lê Giao Huyên, Trần Hữu Duy
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
TÓM TẮT
Sự phát triển của đô thị hóa làm gia tăng bề mặt không thấm đưa đến sự giảm tính thẩm thấu của
nước vào đất, làmmất đi khả năng thấm nước và tăng chảy tràn trên bềmặt. Nghiên cứu thực hiện
với mục tiêu trích xuất bề mặt không thấm sử dụng ảnh vệ tinh Landsat và theo dõi biến động bề
mặt không thấm giai đoạn 2015 – 2018 tại thành phố Cần Thơ (TP. Cần Thơ). Nghiên cứu áp dụng
phương pháp phân tích theo hướng đối tượng (OBIA) sử dụng thuật toán phân tích ảnh dựa trên
quy tắc (Rule – based Image Analysis) trên ảnh vệ tinh Landsat 8 tích hợp đa phổ, độ phân giải
không gian 15 m giai đoạn 2015 – 2018 với các chỉ số chiết xuất thông tin bềmặt không thấm. Kết
quả thành lập bản đồ bề mặt không thấm năm 2015 và năm 2018 với độ tin cậy cao (T = 95,5%
và K= 0,91, năm 2015; T=94% và K= 0,88, năm 2018) và biến động bề mặt không thấm tăng từ
13.746,6 ha (9,55%) đến 19.966,67 ha (13,87%) từ năm 2015 đến 2018 cho thấy tình hình phát triển
cơ sở hạ tầng, xây dựng đô thị tại TP. Cần Thơ tăng trong thời gian 3 năm là 4,32% tổng diện tích
đất tự nhiên TP. Cần Thơ.
Từ khoá: ảnh Landsat 8, bề mặt không thấm, phân loại theo hướng đối tượng (OBIA), thành phố
Cần Thơ
MỞĐẦU
Dữ liệu bề mặt không thấm nước rất quan trọng đối
với quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên và môi
trường. Sự phát triển đô thị làm gia tăng bề mặt đất
xây dựng, làm giảm sự thẩm thấu của nước vào đất có
nghĩa là làm mất đi khả năng thấm nước, những bề
mặt đó được gọi là bề mặt không thấm. Từ đó, cộng
đồng viễn thám đã đưa ra khái niệm “bề mặt không
thấm”. Gần đây nhất, thuật ngữ “đô thị phát tán” đã
tập trung sự chú ý của các nhà quản lí đô thị. Các chỉ
số đánh giámức độphân tán của đô thị cũng được đưa
ra trong đó có đề cập tớimật độ đô thị và bềmặt không
thấm như là các chỉ số không thể thiếu để nghiên cứu
quá trình phân tán này. Đặc biệt thông tin về bề mặt
không thấmđược chiết xuất từ tư liệu viễn thámmang
tính khách quan, lại thường xuyên được cập nhật do
tư liệu viễn thám có chu kì quan sát lặp lại, cho phép
theo dõi sự phát triển của đô thị một cách chặt chẽ 1.
Đô thị phát triển dẫn theo sự xuất hiện ngày càng
nhiều các bề mặt không thấm, đồng thời làm thay
đổi các đặc tính nhiệt của đất, quỹ năng lượng ở bề
mặt trái đất, thay đổi các tính chất tuần hoàn của khí
quyển xung quanh, tạo ra một lượng lớn nhiệt thải từ
các hoạt động nhân sinh và dẫn đến một loạt các thay
đổi trong hệ thống môi trường đô thị. Đô thị hóa là
một quá trình mà có rất nhiều tác động khác nhau
đối với điều kiện thủy văn của vùng đất diễn ra đô thị
hóa. Sự phát triển của các thành phố làm cho nguồn
nước ngầm can kiệt, đất sẽ bị lún và dễ bị ngập lụt hơn.
Đô thị hóa cũng đồng nghĩa với việc rất nhiều diện
tích bề mặt được bê tông hóa, nước mưa thẩm thấu
xuống đất ít đi, không thể bổ sung cho nguồn nước
ngầm đang cạn kiệt và chảy tràn trên bề mặt nhiều
hơn gây ra ngập lụt. Đô thị hóa nhanh chóng cũng
kéo theo nhu cầu san lấp các vùng trũng thấp, nâng
cao cốt nền để cân bằng địa hình cục bộ từ đó làm phá
vỡ các điều kiện tự nhiên khiến dòng nước sẽ chảy
theo các hướng không kiểm soát được, gây ra ngập
lụt cục bộ ngày càng nhiều hơn2. CầnThơ là một đô
thị lớn nhất ở miền Tây và giữ vị trí trung tâm và vai
trò quan trọng ở Đồng bằng sông Cửu Long. Trong
những năm gần đây, quá trình đô thị hóa ở Cần Thơ
diễn ra khá nhanh. Năm 2004, CầnThơ trở thành đô
thị thứ 5 trực thuộc Trung ương. Năm 2009, CầnThơ
được nâng cấp từ đô thị loại 2 lên đô thị loại 1. Những
thay đổi trong quá trình đô thị hóa tạo ra những ảnh
hưởng tích cực và tiêu cực đến sự phát triển kinh tế
xã hội của thành phố. Đặc biệt là thay đổi về nhu cầu
sử dụng đất và bề mặt không thấm của đất đô thị. Với
nhu cầu cấp thiết trên về phát triển đô thị nghiên cứu
sử dụng ảnh viễn thám Landsat nhằm chiết tách bề
mặt không thấm và theo dõi biến động về mặt không
gian phát triển cơ sở hạ tầng đô thị cho chính sách
phát triển đô thị TP. CầnThơ giai đoạn 2015-2018.
Trích dẫn bài báo này: Điệp N T H, Diễm P K, Huyên P L G, Duy T H.Đánh giá biến động không gian bề
mặt không thấm thành phố Cần Thơ giai đoạn 2015 – 2018 sử dụng ảnh L andsat8 . Sci. Tech. Dev. J.
- Nat. Sci.; 4(SI):SI41-SI49.
SI41
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Hình 1: Bản đồ hành chính Cần Thơ trong vùng ĐBSCL
TỔNGQUAN VỀ VÙNGNGHIÊN CỨU
TP. Cần Thơ nằm ở trung tâm vùng hạ lưu châu thổ
sông Mê Kông và ở vị trí trung tâm đồng bằng sông
Cửu Long cách TP. Hồ ChíMinh 169 km, cách TP. Cà
Mau hơn 150 km, cách TP. RạchGiá gần 120 km, cách
biển khoảng hơn 80 km theo đường nam sông Hậu
(quốc lộ 91C). CầnThơcó tọa độ địa lý từ 10513’38”–
10550’35” kinh độ Đông 955’08” –1019’38” vĩ độ
Bắc. Trải dài trên 65 km dọc bờ Tây sông Hậu với
diện tích tự nhiên 1.401 km2, theo số liệu tổng điều tra
dân số năm2009 có 1.188.435 người, có 65,89% là dân
thành thị; mật độ dân số 848 người/km2, quận Ninh
Kiều có mật độ dân cư đông nhất 8.407 người/km2
và mật độ dân cư thấp nhất là huyện Vĩnh Thạnh
274 người/km2. Ranh giới hành chính như sau: Bắc
giáp tỉn ... ) phân loại chính xác có thể dự đoán trước, nghĩa
là E góp phần ước tính khả năng phân loại chính xác
trong quá trình phân loại.
Quy trình thực hiện nghiên cứu
Sơ đồ mô tả các bước thực hiện được trình bày ở
Hình 2.
Xác định vị trí các điểm khảo sát
Các điểm khảo sát được phân bố dựa trên thanh công
cụ chọn điểm ngẫu nhiên trên Google Earth được thu
thập chủ yếu tập trung theo tuyến (theo những tuyến
đường giao thông chính) (Hình 3). Tổng điểm khảo
sát thu thập được là 200 điểm bao gồm: 100 điểm cho
bề mặt thấm và 100 điểm cho bề mặt không thấm.
SI43
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Bảng 1: Thông tin về các ảnh chỉ số sử dụng cho nghiên cứu
STT Ảnh chỉ số Công thức Tác giả
1 Chỉ số thực vật NDVI NDVI = (NIRRED)(NIR+RED) Rouse et al., (1973)
6
2 Chỉ số xây dựng NDBI NDBI = (SWIR1NIR)(SWIR1+NIR) Zha et al. (2003)
7
3 Chỉ số chuẩn hóa khác
biệt về nước MNDWI
MNDWI = (GREENSWIR1)(GREEN+SWIR1) Xu, H. (2010)
8
4 Chỉ số chuẩn hóa khác
biệt bề mặt không thấm
NDISI
NDISI =
"
TIR
MMDWI+rNIR+rSWIR1
3
#
"
TIR+
MMDWI+rNIR+rSWIR1
3
#
TIR là kênh hồng ngoại nhiệt
Xu, H. (2010) 8
Phân mảnh đối tượng ảnh
Bảng 2: Thang đánh giá độ tin cậy của chỉ số Kappa 12
Giá trị chỉ số Kappa Độ chính xác
K < 0,2 Độ tin cậy kém
0,2 < K < 0,4 Độ tin cậy trung bình - kém
0,4 < K < 0,6 Độ tin cậy trung bình
0,6 < K < 0,8 Độ tin cậy tốt
0,8 < K < 1,0 Độ tin cậy rất tốt
K = 1,0 Độ tin cậy tuyệt đối
Hình 2: Sơ đồ quy trình thực hiện nghiên cứu
SI44
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Hình 3: Vị trí phân bố các điểm khảo sát trên Google Earth
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Phân bố hiện trạng sử dụng đất
Kết quả nghiên cứu phân thành 4 nhóm hiện trạng
gồm nông nghiệp, đất trống, bề mặt không thấm và
nước cho 2 năm 2015 và 2018. Diện tích các nhóm
hiện trạng được trình bày ở Bảng 3. Năm 2018, diện
tích đất nông nghiệp chiếmnhiều nhất 78,22%, kế đến
diện tích bề mặt không thấm (13,87%) và diện tích
mặt nước và đất trống có diện tích thấp nhất lần lượt
là 6,58% và 1,33% tổng diện tích.
Tổng diện tích bề mặt không thấm năm 2015 là
13.746,60 ha chiếm9,55% tổng diện tích tự nhiên, đến
năm 2018 tăng lên với tổng diện tích bề mặt không
thấm 16.966,667 ha chiếm 13,87% tổng diện tích tự
nhiên. Kết quả nghiên cứu cho thấy qua 3 năm (2015-
2018) bề mặt không thấm tăng 4,32% so với tổng diện
tích đất tự nhiên (Bảng 3), cho thấy CầnThơ là thành
phố đang phát triển với việc xây dựng cơ sở hạ tầng
với tốc độ cao bên trong và bên ngoài đô thị.
Phân bố không gian hiện trạng bề mặt không thấm
được phânbố tập trung ở 4 quận gồmNinhKiều, Bình
Thủy, Cái Răng và Ô Môn và phân bố dọc theo các
tuyến quốc lộ do các quận này gồm các khu đô thị có
cơ sở hạ tầng phát triển (Hình 4a). Hiện trạng nông
nghiệp phân bố tập trung ngoài khu dân cư chủ yếu
tại các huyệnThới Lai, CờĐỏ, VĩnhThạnh, quậnThốt
Nốt và quận Ô Môn. Đất trống phân bố ở các quận
huyện tập trung nhiều ở quận Cái Răng, quận Bình
Thủy, quận Ô Môn và huyện Phong Điền. Đến năm
2018, bề mặt khống thấm gia tăng rõ rệt dọc theo các
tuyến đường liên huyện, liên xã trên địa bàn TP Cần
Thơ (Hình 4b) và cũng tập trung nhiều tại các quận đô
thị phát triển cơ sở hạ tầng như các quận Bình Thủy,
Ninh Kiều, Cái Răng, Ô Môn vàThốt Nốt.
Kết quả đánh giá độ chính xác phân loại
Kết quả tính toán độ tin cậy dựa trên 2 thông số gồm
độ chính xác toàn cục (T) và hệ số Kappa (K) cho 2
năm 2015 và 2018 với 200 điểm khảo sát thực tế cho
thấy kết quả phân loại có độ tin cậy cao với độ chính
xác toàn cục dao động từ 94,0 – 95,5% và hệ số Kappa
(K) dao động từ 0,88 – 0,91 (Bảng 4)
Phân bố không gian bề mặt không thấm
giai đoạn 2015 – 2018
Kết quả chiết tách bề mặt không thấm ở TP. CầnThơ
cho thấy bề mặt không thấm tập trung chủ yếu ở các
quận nội thành như các quận Ninh Kiều, Bình Thủy,
Thốt Nốt và Ô Môn năm 2015 (Hình 5a) đến năm
2018 bềmặt không thấm đượcmở rộng theo ven sông
Hậu, các tuyến quốc lộ và các huyện lân cận như các
huyện VĩnhThạnh, Thới Lai và Cờ Đỏ (Hình 5b).
Tổng diện tích chuyển đổi sang bề mặt không thấm là
6.220,07 ha chiếm 98,11% tổng diện tích chuyển đổi.
Các loại hiện trạng sử dụng đất chuyển đổi sang bề
SI45
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Bảng 3: Phân bố diện tích các nhóm hiện trạng tại TP. Cần Thơ
Hiện trạng Năm 2015 Năm 2018
Diện tích (ha) % Diện tích (ha) %
Bề mặt không thấm 13.746,60 9,55 19.966,67 13,87
Nước 8.352,95 5,8 9.472,95 6,58
Nông nghiệp 113.205,00 78,65 112.580,51 78,22
Đất trống 8.622,55 5,99 1.907,25 1,33
Tổng 143.927,10 100,00 143.928,38 100,00
Hình 4: Bản đồ phân loại hiện trạng sử dụng đất thành phố Cần Thơ năm 2015 (a), năm 2018 (b)
Bảng 4: Bảng tính toán độ chính xác toàn cục và chỉ số Kappa
Năm Độ chính xác toàn cục (T) (%) Chỉ số Kappa
2015 95,5 0,91
2018 94,0 0,88
Hình 5: Bản đồ bề mặt không thấm thành phố Cần Thơ năm 2015 (a) và năm 2018 (b)
SI46
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Bảng 5: Biến động diện tích bềmặt không thấm giai đoạn 2015-2018
Hiện trạng Năm 2015
(ha)
Năm 2018
(ha)
Diện tích chuyển đổi
(ha)
% chuyển đổi
Bề mặt không
thấm
13.746,60 19.966,67 6.220,07 98,11
Nước 8.352,95 8.472,95 120,00 1,89
Nông nghiệp 113.205,00 112.580,51 -624,49 -9,85
Đất trống 8.622,55 2.907,25 -5.715,30 -90,15
Tổng 143.927,10 143.928,38 6.340,07 100,00
mặt không thấm giai đoạn 2015 – 2018 được trình bày
ở Bảng 5. Đất trống có tổng diện tích chuyển đổi sang
bề mặt không thấm cao nhất với 90,15% và đất nông
nghiệp với khoảng 9,85% tổng diện tích chuyển đổi.
Biến động bề mặt không thấm giai đoạn
2015 – 2018
Diện tích bề mặt không thấm của các quận huyện
được thể hiện qua Bảng 6 cho thấy được diện tích
đất bề mặt không thấm tăng trong giai đoạn 2015–
2018. QuậnThốt Nốt có diện tích bề mặt không thấm
tăng nhiều nhất (tăng 1.378,27 ha chiếm 16% so tổng
diện tích bềmặt không thấm), kế đến là quậnThới Lai
(tăng 1.165,73 ha, chiếm 12% tổng diện tích bề mặt
không thấm).
Năm 2015 hầu hết các quận huyện có diện tích bềmặt
không thấm trên 10% tổng diện tích bề mặt không
thấm của toàn TP. CầnThơ trong đó quận Ninh Kiều
có bề mặt không thấm cao nhất chiếm 14% tổng diện
tích bề mặt không thấm, 3 quận huyện gồm Phong
Điền, Thới Lai và Vĩnh Thạnh có diện tích bề mặt
không thấm thấp hơn 10% dao động lần lượt là 6,1%
8,9% và 9,8%. Đến năm 2018 hầu hết các quận huyện
có diện tích bề mặt không thấm trên 10% tổng diện
tích bề mặt không thấm của toàn TP Cần thơ trong
đó có quận Thốt Nốt bề mặt không thấm cao nhất
chiếm 16% tổng diện tích bề mặt không thấm, 2 quận
Cái Răng và Phong Điền có diện tích bề mặt không
thấm thấp hơn 10% dao động lần lượt là 9,4% và 6,4%
(Bảng 6).
KẾT LUẬN
Nghiên cứu đã chiết tách bề mặt không thấm sử dụng
ảnh Landsat 8 tích hợp ảnh đa phổ độ phân giải không
gian 15 m theo dõi biến động bề mặt không thấm của
TP.CầnThơgiai đoạn 2015 – 2018 với độ chính xác rất
cao (T>94% và K>0,88). Giai đoạn 2015 – 2018, phân
bố bề mặt không thấm chủ yếu tại các quận huyện có
mật độ đô thị cao và cơ sở hạ tầng phát triển như các
quận Ninh Kiều, Thốt Nốt, Bình Thủy và Cái Răng
năm 2015 và gia tăng bề mặt không thấm tại các quận
Thốt Nốt, huyệnThới Lai và huyện Cờ Đỏ năm 2018.
Cụ thể các huyệnThới Lai và quậnÔMôn, huyệnThốt
Nốt có tổng diện tích bề mặt không thấm tăng nhiều
nhất lần lượt là 12,8%, 15%và 12,4%. Kết quả cho thấy
nhu cầu xây dựng phát triển đô thị cũng như việc phát
triển xây dựng cơ sở hạ tầng tại các quận huyện trong
TP. Cần Thơ do chính sách phát triển đô thị trên địa
bàn TP. Cần thơ giai đoạn 2015 đến 2018.
LỜI CẢM TẠ
Đề tài được tài trợ bởi Dự án Hợp tác Kỹ thuật
“Tăng cường năng lực TrườngĐại họcCầnThơ thành
trường xuất sắc về đào tạo, nghiên cứu khoa học và
chuyển giao công nghệ” của Cơ quan Hợp tác Quốc
tế Nhật bản (JICA). Nhóm tác giả chân thành cảm ơn
Dự án Nâng cấp Trường Đại học CầnThơ VN14 – P4
bằng nguồn vốn vay ODA từ chính phủ Nhật Bản đã
tài trợ kinh phí thực hiện hoàn thành nghiên cứu này.
DANHMỤC TỪ VIẾT TẮT
OBIA( Object-based Image Analysis): Phân loại theo
hướng đối tượng
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): chỉ
số chuẩn hóa khác biệt thực vật
NDBI (Normalized Difference Built Index) : chỉ số
chuân hóa khác biệt xây dựng
MNDWI ( Modified Normalized Difference Water
Index): chỉ số chuẩn hóa khác biệt nước
NDISI (Normalized Difference Impervious Surface
Index): chỉ số chuẩn hóa khác biệt bềmặt không thấm
IS (Impervious Surface): bề mặt không thấm
XUNGĐỘT LỢI ÍCH TÁC GIẢ
Các tác giả tuyên bố rằng họ không có xung đột lợi
ích.
ĐÓNGGÓP CỦA TÁC GIẢ
Phan Kiều Diễm, Phạm Lê Giao Huyên, Trần Hữu
Duy tiến hành thu thập số liệu và xử lý kết quả.
SI47
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 4(SI):SI41-SI49
Bảng 6: Diện tích bềmặt không thấm từng quận huyện của TP. Cần Thơ giai đoạn 2015 – 2018
STT Quận, huyện Diện tích bề mặt
không thấm 2015
(ha)
Diện tích bề mặt
không thấm 2018
(ha)
Biến động
(ha)
% năm
2015
% năm
2018
1 BìnhThủy 1.905,05 2.274,51 -369,46 13,9 11,4
2 Cái Răng 1.644,50 1.883,83 -237,33 12,0 9,4
3 Cờ Đỏ 1.414,99 2.019,52 +604,53 10,3 10,1
4 Ninh Kiều 1.930,77 2.305,46 -374,69 14,0 11,5
5 Ô Môn 1.698,15 2.572,67 +874,52 12,4 12,9
6 Phong Điền 844,75 1.286,24 +441,49 6.1 6,4
7 Thới Lai 1.220,85 2.386,58 +1.165,73 8,9 12,0
8 Thốt Nốt 1.736,19 3.114,46 +1.378,27 12,6 16,0
9 VĩnhThạnh 1.351,35 2.125,40 +774,05 9,8 10,6
Tổng 13.746,60 19.966,67 6.220,07 100,00 100,00
TÀI LIỆU THAMKHẢO
1. Hoa DTB. Nghiên cứu mật độ đô thị Hà Nội và bề mặt không
thấm thành phố Hà Nội bằng phương pháp viễn thám và GIS.
Tạp chí Đại học Sư phạm Hà Nội. 2015;.
2. Vân TT. Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác
động của quá trình đô thị hóa ở thành phố Hồ Chí Minh bằng
phương pháp viễn thám. Tạp chí Khoa học Trái đất. 2010;.
3. Cổng thông tin điện tử Thành phố Cần Thơ;Available from:
https://www.cantho.gov.vn/.
4. Cục Khảo sát Địa chất Hoa kỳ (USGS). 2013;Available from:
5. Salehi B, Zhang Y, ZhongM, Dey V. Object-based classification
of urban areas using the imagery and height points ancillary
data. Remote Sens. 2012;4:2256 –2276. Available from: https:
//doi.org/10.3390/rs4082256.
6. Rouse JW, et al. Monitoring vegetation systems in the
Great Plains with ERTS, Third ERTS Symposium. NASA SP.
1973;351(1):309 –317.
7. Zha Y, Gao J, Ni S. Use of normalized difference built-up in-
dex in automatically mapping urban areas from TM imagery.
International Journal of Remote Sensing. 2003;Available from:
10.1080/01431160210144570.
8. Xu H. Analysis of Impervious Surface and its Impact on Urban
Heat Environment using the Normalized Difference Impervi-
ous Surface Index (NDISI). May 2010. Photogrammetric Engi-
neering and Remote Sensing. 2010;76(5):557–565. Available
from: https://doi.org/10.14358/PERS.76.5.557.
9. Thị NV, Bảo TQ. Ứng dụng kỹ thuật phân loại ảnh hướng đối
tượng nhằm phân loại trạng thái rừng theo thông tư số 34.
Tạp chí Khoa học Lâm nghiệp. 2014;p. 3343–3353.
10. Navulur K. Multispectral Image Analysis Using the Object-
Oriented Paradigm; CRC Press/Taylor & Francis: Boca Ra-
ton, FL, USA. 2007;Available from: https://doi.org/10.1201/
9781420043075.
11. Thạch NN. Cơ sở viễn thám. Nhà xuất bản Nông Nghiệp, Hà
Nội. . 2005;.
12. Congalton RG, Green K. Assessing the Accuracy of Re-
motely Sensed Data Principles and Practices. Lewis Publish-
ers, Boca Raton . 1999;Available from: https://doi.org/10.1201/
9781420048568.
SI48
Science & Technology Development Journal – Natural Sciences, 4(SI):SI41-SI49
Open Access Full Text Article Research Article
Land Resources Department, College of
Environment and Natural Resources,
Cantho University
Correspondence
Nguyen Thi Hong Diep, Land Resources
Department, College of Environment
and Natural Resources, Cantho
University
Email: nthdiep@ctu.edu.vn
History
 Received: 31/7/2020 
 Accepted: 28/10/2020 
 Published: 20/12/2020
DOI : 10.32508/stdjns.v4i1.990 
Copyright
© VNU-HCM Press. This is an open-
access article distributed under the
terms of the Creative Commons
Attribution 4.0 International license.
Assessment spacial impervious surface changes in Can Tho city
from 2015 to 2018 using L andsat images
Nguyen Thi Hong Diep*, Phan Kieu Diem, Pham Le Giao Huyen, Tran Huu Duy
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
ABSTRACT
The rapid urbanization increases the impermeable surface that leads to reduce the water perme-
ability into the soil, resulting in reducing the infiltration and increasing the surface runoff. This study
aims to extract the impermeable surface using Landsat satellite images and to monitor changes in
the impervious surface in the period 2015 –2018 in Can Tho city. This study applied the Object-
based Image Analysis (OBIA) method with the Rule-based Image Analysis algorithm on Landsat 8
fusion datawithmultispectral images and spatial resolution of 15m in the period 2015 – 2018 using
impermeable surface extraction indicators. Impermeable surface map in 2015 and 2018 with high
accuracy assessment (T = 95.5% and K = 0.91, 2015; T = 94% and K = 0.88, in 2018) was established
and the fluctuation of the impermeable surface increased from 13,746.6 ha (9.55%) to 19,966.67 ha
(13.87%) from 2015 to 2018. The research result indicated the infrastructure development situation
and urban construction in Can Tho city during three years increasing of 4.32% of the total natural
area in Can Tho city.
Key words: Landsat 8 image, impervious surface, object-base image analysis (OBIA), Can Tho city
Cite this article : Diep N T H, Diem P K, Huyen P L G, Duy T H. Assessment spacial impervious surface 
changes in Can Tho city from 2015 to 2018 using L andsat images. Sci. Tech. Dev. J. - Nat. Sci.; 4(SI):SI41-
SI49.
SI49