Study on spatial distribution of coral reefs in Nam Yet island by using GIS and remote sensing techniques

 177 
Vietnam Journal of Marine Science and Technology; Vol. 19, No. 3B; 2019: 177–187 
DOI: https://doi.org/10.15625/1859-3097/19/3B/14524 
https://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst 
Study on spatial distribution of coral reefs in Nam Yet island by using 
GIS and remote sensing techniques 
Nguyen Xuan Tung
*
, Do Huy Cuong, Bui Thi Bao Anh, Nguyen Thi Nhan, 
Nguyen The Luan, Pham Duc Hung 
Institute of Marine Geology and Geophysics, VAST, Vietnam 
*
E-mail: nguyenxuantung030885@gmail.com 
Received: 25 July 2019; Accepted: 6 October 2019 
©2019 Vietnam Academy of Science and Technology (VAST) 
Abstract 
Research and application of GIS and remote sensing techniques combined with field survey in coastal areas 
of Nam Yet island had been carried out to establish the distribution map of submarine habitats. Depth-
invariant index was used to correct water column’s effects on spectral reflectance of each habitat. The results 
of satellite image classification showed that area with well-developed coral at great depths accounted for 
12%, area with well-developed coral at small depths accounted for 9%, area with poorly-developed coral 
accounted for 13%, dead coral area accounted for 15% and area of sand, grit, pebbles and weathered coral 
accounted for 51%. The assessment after classification showed that the overall accuracy of the satellite 
image interpretation process was 94% and the kappa coefficient was 0.93. 
Keywords: Nam Yet island, GIS, remote sensing, depth-invariant index, coral reefs. 
Citation: Nguyen Xuan Tung, Do Huy Cuong, Bui Thi Bao Anh, Nguyen Thi Nhan, Nguyen The Luan, Pham Duc Hung, 
2019. Study on spatial distribution of coral reefs in Nam Yet island by using GIS and remote sensing techniques. 
Vietnam Journal of Marine Science and Technology, 19(3B), 177–187. 
 178 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển, Tập 19, Số 3B; 2019: 177–187 
DOI: https://doi.org/10.15625/1859-3097/19/3B/14524 
https://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst 
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám nghiên cứu phân bố san hô khu 
vực đảo Nam Yết 
 ễ * ả ễ 
 ễ ế ức 
Viện Địa chất và Địa vật lý biển, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Việt Nam 
*
E-mail: nguyenxuantung030885@gmail.com 
Nhận bài: 25-7-2019; Chấp nhận đăng: 6-10-2019 
Tóm tắt 
Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám kết hợp khảo sát điều tra thực địa khu vực đảo Nam Yết 
đã được thực hiện để thành lập bản đồ phân bố san hô. Sử dụng chỉ số bất biến theo độ sâu để hiệu chỉnh ảnh 
hưởng của cột nước lên phản xạ phổ mỗi loại kiểu sinh cảnh đáy. Kết quả phân loại ảnh cho thấy hệ sinh thái 
rạn san hô sống phát triển tốt phân bố ở độ sâu lớn chiếm 12%, khu vực san hô phát triển tốt phân bố ở độ 
sâu nhỏ chiếm 9%, khu vực san hô kém phát triển chiếm 13%, khu vực san hô chết chiếm 15% và khu vực 
cát, sạn, cuội, san hô phong hóa chiếm 51%. Kết quả kiểm định sau phân loại cho thấy độ chính xác tổng thể 
(overall accuracy) của quá trình phân loại ảnh là 94% và hệ số thống kê Kappa là 0,93. 
Từ khóa: Đảo Nam Yết, GIS, viễn thám, chỉ số bất biến theo độ sâu, rạn san hô. 
MỞ ẦU 
Hiện nay, các hệ sinh thái biển đang chịu 
ảnh hưởng nặng nề từ các hoạt động của con 
người và tự nhiên. Sự kiện san hô bị tẩy trắng 
dẫn đến chết hàng loạt năm 1998 đã minh 
chứng nguồn tài nguyên xung quanh các đảo 
đang bị nhiều áp lực đè nặng [1, 2]. Năm 1993, 
Wilkinson đã ước lượng có khoảng 10% diện 
tích san hô trên toàn cầu đã bị biến mất hoàn 
toàn [2]. Vùng biển Việt Nam nói chung và khu 
vực các đảo xa bờ nói riêng khá giàu có và đa 
dạng thành phần loài thủy hải sản, trong đó rạn 
san hô là một trong những hệ sinh thái điển 
hình và được quan tâm cao [3–5]. Các rạn san 
hô ở Việt Nam phân bố rộng khắp từ bắc vào 
nam trên diện tích khoảng 1.222 km2 với 
khoảng 3.000 loài sinh vật khác có đời sống 
liên quan và gắn bó với vùng rạn san hô [6]. 
Đảo Nam Yết là một trong những đảo lớn của 
khu vực quần đảo Trường Sa, có khu vực bãi 
ngập triều rất rộng và kéo dài theo hướng đông 
tây với chiều dài khoảng 600 m, chiều rộng 
khoảng 125 m và diện tích đạt 6 ha. Bờ biển 
đảo Nam Yết gồm các bãi cát vụn san hô nhẹ 
và xốp, không ổn định, thường thay đổi theo 
mùa gió tác động. Đảo được bao bọc bởi một 
thềm san hô ngập nước lan rộng từ 300 đến 
1.000 m so với bờ đảo. Tuy nhiên, trong hơn 2 
thập kỷ qua dưới tác động của biến đổi khí hậu 
và con người đã gây ra suy thoái hệ sinh thái 
thảm cỏ biển, rạn san hô. 
Lập bản đồ phân bố hệ sinh thái rạn san hô 
rất quan trọng không chỉ trong nghiên cứu về 
hải dương học, quản lý tài nguyên biển mà còn 
góp phần bảo vệ chủ quyền biển đảo. Viễn 
thám là công cụ phù hợp và hiệu quả trong việc 
khảo sát, phân loại các sinh cảnh dưới biển [7]. 
Các nghiên cứu, ứng dụng công nghệ viễn thám 
và GIS giúp các nhà quản lý có thể đánh giá 
được sự biến động của các hệ sinh thái trên 
diện rộng với chi phí thấp hơn so với khảo sát 
trực tiếp. Nghiên cứu này được thực hiện sẽ 
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám 
179 
giúp cho các nhà quản lý, quy hoạch đánh giá 
khách quan về hiện trạng phân bố đa dạng sinh 
học, cũng như những biến động về diện tích 
phân bố các hệ sinh thái biển đặc trưng của khu 
vực đảo Nam Yết. 
Đảo Nam Yết có tọa độ địa lý 114o22’00’’ 
kinh độ Đông và 10o10’45’’vĩ độ Bắc. Diện 
tích bề mặt đảo nổi khoảng 0,0965 km2; Diện 
tích thềm bao quanh đảo nổi là 2,5015 km2; 
Chu vi đảo khoảng 7,902 km. 
Địa hình phần đảo nổi Nam Yết gồm: (1)- 
Bề mặt đảo luôn nổi nên trên mực nước biển, 
(2)- Bờ đảo, (3)- Thềm san hô quanh đảo, (4)- 
Vách ngầm, (5)- Sườn ngầm, (6)- Đáy biển sâu. 
Bề mặt đảo luôn nổi nên trên mực nước 
biển: Có hình lòng chảo, phần đảo nổi có địa 
hình cao khoảng 2,5 m. 
Bờ đảo: Nhiều chỗ là bãi cát dốc, vách san 
hô hoặc các lớp trầm tích phần lớn nằm 
nghiêng, góc dốc 10–15o. 
Thềm san hô quanh đảo: Rộng tới 2.000 m 
ở phía tây đảo Nam Yết. Khi nước ròng mặt 
thềm có độ sâu 0,4–0,6 m, độ dốc rất nhỏ.  ... ám của bề mặt thềm lớn có tác dụng làm 
giảm tốc độ và hạn chế sự phá hủy của sóng đối 
với bờ đảo. Do mặt thềm nằm sâu, có rất ít loài 
san hô (chủ yếu giống Porites). Ngoài san hô 
còn có các sinh vật tạo rạn khác như tảo vôi, 
thân mềm... Ở đây, có mặt nhiều hải sản quý 
như ốc gai, ốc nón, hải sâm... 
Vách ngầm: Có góc dốc lớn, khoảng 30–
35
o
 có chỗ trên 60o, độ sâu thay đổi đột ngột 
trong khoảng 5–15 m, trung bình 10 m, có 
nhiều khe rãnh sâu). Tại đây, các tập đoàn san 
hô phát triển rất mạnh (ưu thế là Acropora). 
Hầu như toàn bộ vách ngầm phủ bằng san hô 
sống. Đây là vành đai triệt, giảm năng lượng 
dòng chảy và sóng biển, bảo vệ thềm san hô ở 
phía trong. 
Hình 1. Mặt cắt điển hình các đới địa hình đảo Nam Yết 
Nguyễn Xuân Tùng và nnk. 
180 
Sườn ngầm: Có độ dốc thoải dần, ở khoảng 
độ sâu trên 50 m bề mặt sườn hầu như là đá san 
hô chết, vì độ sâu này không thích hợp cho san 
hô sống phát triển. Đây là nơi tập trung nhiều 
loại cá và cũng là nơi neo đậu của tàu thuyền 
khi đến đảo. 
Đáy biển sâu: Độ sâu trên 1.500 m, nhiều 
nơi sâu trên 2.000 m, trầm tích là đá, bùn, bùn 
vỏ trùng lỗ. 
 Ứ 
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu 
Số liệu điều tra thực địa và đo quang phổ 
mặt đất được thực hiện trong năm 2018 trong 
đề tài “Ứng dụng ảnh vệ tinh VNRedsat-1 (và 
tương đương) trong nghiên cứu đánh giá tổng 
hợp hiện trạng và biến động môi trường khu 
vực quần đảo Trường Sa phục vụ bảo vệ môi 
trường và quốc phòng an ninh” mã số VT-
UD.04/17–20. Trong bài báo này đã sử dụng số 
liệu thực địa thu thập được mới nhất khu vực 
đảo Nam Yết bao gồm mẫu đo quang phổ mặt 
đất và mẫu địa chất đối với các đối tượng san 
hô, cỏ biển, cát, cuội, sỏi san hô, đất... khu vực 
phần đảo nổi của đảo Nam Yết và phần bãi 
ngập triều. Các số liệu đo các tham số môi 
trường giúp cho công tác hiệu chỉnh các tham 
số xử lý, phân tích các đối tượng san hô, cỏ 
biển bị ngập nước. 
Hình 2. Vị trí các điểm khảo sát 
Thông số kỹ thuật và chế độ đo máy đo 
quang phổ: 
Mã hiệu: RS3, nước sản xuất Hoa Kỳ. 
Độ phân giả phổ là: 
3 nm (Full-Width-Half-Maximun) tại 
700 nm. 
10 nm (Full-Width-Half-Maximun) tại 
1.400 nm. 
10 nm (Full-Width-Half-Maximun) tại 
2.100 nm. 
Khoảng cách mẫu là: 
1,4nm cho khu vực phổ 350–1.000 nm. 
2 nm cho khu vực phổ 100–2.500 nm. 
Một số mẫu quang phổ điển hình thu được:
 ình . Đặc trưng quang phổ san hô, cỏ biển chết khu vực đảo Nam ết 
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám 
181 
 ình . Đặc trưng quang phổ san hô, cỏ biển phát triển kém khu vực đảo Nam Yết 
 ình . Đặc trưng quang phổ san hô, cỏ biển phát triển tốt khu vực đảo Nam Yết 
 ình . Đặc trưng quang phổ san hô, cỏ biển kết tinh khu vực đảo Nam Yết 
Dữ liệu ảnh viễn thám: Dữ liệu ảnh vệ tinh 
sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu ảnh vệ 
tinh SPOT-5, chụp tháng 4/2018. 
Vệ tinh SPOT-5 phóng lên quỹ đạo ngày 3 
tháng 5 năm 2002, được trang bị một cặp 
sensors HRG (High Resolution Geometric) là 
loại sensor ưu việt hơn các loại trước đó. Mỗi 
một sensor HRG có thể thu được ảnh với độ 
phân giải 2,5 m đen - trắng và 10 m với ảnh 
màu, trong khi đó dải chụp phủ mặt đất của ảnh 
vẫn đạt đến 60 km. 
Nguyễn Xuân Tùng và nnk. 
182 
Bảng1. Đặc điểm các kênh phổ ảnh SPOT 5 
Kênh Tên gọi Dải sóng (µm) Độ phân giải không gian (m) 
1 xanh lục - Green 0,500–0,590 10 
2 Đỏ-Red 0,610–0,680 10 
3 Cận hồng ngoại-NIR 0,780–0,890 10 
4 Toàn sắc - Pan 0,480–0,710 2,5 
5 Hồng ngoại sóng ngắn - SWIR 1,580–1,750 20 
P ơ p áp nghiên cứu 
Phương pháp xử lý ảnh: Hiệu chỉnh hình 
học và hiệu chỉnh khí quyển (phương pháp 
hiệu chỉnh khí quyển sử dụng các số liệu quan 
trắc thực địa: Ta tiến hành đo đạc bức xạ các 
đối tượng cần nghiên cứu ngay tại thời điểm 
bay chụp. Sau đó dựa trên sự khác biệt cường 
độ bức xạ thu được trên vệ tinh và giá trị đo 
được người ta tiến hành hiệu chỉnh bức xạ) là 
các bước đầu tiên, cơ bản trong toàn quá trình 
tiền xử lý giải đoán ảnh vệ tinh. Trong bài báo 
này, tác giả đi sâu vào phương pháp hiệu 
chỉnh cột nước, bước trọng nhất trong xử lý 
ảnh để xác định vị trí phân bố các kiểu đáy 
biển. Tiến trình tổng quát giải đoán ảnh để 
thành lập bản đồ phân bố san hô cũng như các 
kiểu nền đáy được trình bày trong hình 7 bên 
dưới. Phương pháp hiệu chỉnh cột nước được 
áp dụng theo nguyên tắc khi ánh sáng xuyên 
xuống nước, cường độ của nó giảm theo hàm 
mũ khi độ sâu tăng lên [1]. Hệ số này cho 
phép chuyển đổi phổ phản xạ bề mặt về phản 
xạ nền đáy. Đây là bước quan trọng nhất trong 
xử lý ảnh nhằm giải đoán phân bố rạn san hô 
và các hợp phần nền đáy khác [1]. Quan hệ 
tuyến tính (logarit) giữa phổ phản xạ bề mặt 
của kênh thứ i và kênh thứ j theo các điểm nền 
đáy cát chọn ngẫu nhiên ở các độ sâu khác 
nhau là cơ sở của phép tính chỉ số bất biến 
theo độ sâu (D.I.I - Depth Invariance Index) [1, 
2, 8] (theo phương trình 1). 
Li = Lsi + airi.exp(–KigZ) (1) 
Trong đó: Li là phổ phản xạ của chất đáy trên 
mặt nước của kênh I; Lsi là phổ phản xạ của 
chất đáy trên mặt nước của kênh j; ai bức xạ 
mặt trời của kênh I; ri là phản xạ đáy của kênh i; 
Ki là hệ số suy giảm cường độ ánh sáng của 
kênh I; g là một hàm hệ số suy giảm cho cả ánh 
sáng đi lên và đi xuống; Z là độ sâu. 
Phương pháp này được xây dựng bởi 
Lyzenga năm 1981 và không yêu cầu phải tính 
toán chính xác các thông số nhưng tính được 
thông qua các bài toán bằng cách sử dụng các 
thông tin trực tiếp trên các kênh ảnh. Trên cơ 
sở đó, độ chính xác của phương pháp này 
không cao. Để hiệu chỉnh hạn chế này, năm 
2003 Edmund đã đưa ra các công thức mới 
dựa trên cơ sở của Lyzenga với việc kết hợp 
nhiều kênh ảnh để giải đoán và dữ liệu thực 
địa [1, 2, 7]. 
 ln .ln
i
ij i j
j
k
Depth invariantIndexij DII L L
k
 (2) 
Trong đó: L, k như trong phương trình (1). Hệ 
số ki/kj được khảo sát bằng số liệu thực địa. 
Trong bài báo này ta xây dựng chỉ số DIIij 
cho 3 cặp kênh phổ là kênh 1 và 2, kênh 2 và 3 
và kênh 1 và 3. Kết quả tính toán trên excel ta 
được các chỉ số bất biến theo độ sâu cho các 
cặp kênh phổ như sau: 
D23 = ln(L2) – 1,040 * ln(L3) 
D12 = ln(L1) – 0,52 * ln(L2) 
D13 = ln(L1) – 0,65 * ln(L3) 
Phương pháp đánh giá độ chính xác: 
Để đánh giá độ chính xác quá trình 
giải đoán ảnh, tác giả sử dụng chỉ số thống 
kê Kappa. 
Trong đó, công thức tính hệ số Kappa như 
sau: 
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám 
183 
1 1
2
1
.
.
r r
ii i ii i
r
i ii
N x x x
K
N x x
 

 (3) 
Trong đó: N: Tổng số pixel lấy mẫu; r: Số lớp 
đối tượng phân loại; xii : Số pixel đúng trong 
lớp thứ i; xi+: Tổng pixel lớp thứ i của mẫu; 
x+i: Tổng pixel lớp thứ i của mẫu sau phân loại. 
Độ chính xác rất cao của phép phân 
loại thường được chấp nhận phổ biến là trên 
0,85 (85%), độ chính xác vừa phải thì nằm 
trong khoảng 0,4–0,8. Các thông số này do 
Cục Địa chất Hoa Kỳ quy định [9]. Hệ số 
Kappa thường được sử dụng để người phân 
loại có thể đánh giá độ chính xác trong quá 
trình phân loại ảnh. Trái ngược hẳn với độ 
chính xác tổng thể ở trên, đây là hệ số tiện 
ích của tất cả các nguyên tố từ ma trận sai số ở 
trên [9]. 
Hệ số Kappa thường nằm giữa 0 và 1, 
giá trị nằm trong khoảng này thì độ chính xác 
của sự phân loại được chấp nhận. Kappa có 3 
nhóm giá trị: 
K > 0,8: Độ chính xác cao. 
0,4 < K < 0,8: Độ chính xác vừa phải. 
K < 0,4: Độ chính xác thấp. 
Hình 7. Biểu đồ tiến trình phương pháp tiếp cận trong giải đoán ảnh vệ tinh 
K T QU 
Số liệu điều tra khảo sát thực địa, dữ liệu 
mẫu quang phổ điển hình sẽ được dùng vào 
việc phân loại ảnh sau khi tiến hành hiệu chỉnh. 
Kết quả phân loại ảnh được chia thành 5 lớp 
khu vực: Khu vực san hô sống phát triển tốt 
phân bố ở độ sâu lớn, khu vực san hô phát triển 
tốt phân bố ở độ sâu nhỏ, khu vực san hô kém 
phát triển, khu vực san hô chết và khu vực cát, 
sạn, cuội, san hô phong hóa. 
Nguyễn Xuân Tùng và nnk. 
184 
Hình 8. Sơ đồ phân bố khu vực san hô sống phát triển tốt phân bố ở độ sâu lớn 
Hình 9. Sơ đồ phân bố khu vực san hô sống phát triển tốt phân bố ở độ sâu nhỏ 
Hình 10. Sơ đồ phân bố khu vực san hô kém phát triển 
Sau khi phân loại, ảnh được thực hiện quy 
trình xử lý sau phân loại tạo ra các lớp tin để 
thành lập bản đồ phân bố san hô khu vực bãi 
ngập triều đảo Nam Yết năm 2018. 
Theo bản đồ phân bố san hô khu vực bãi 
ngập triều khu vực đảo Nam Yết có thể thấy 
được khu vực san hô sống còn rất ít chủ yếu tập 
chung ở vách ngầm của đảo gồm: Khu vực hô 
sống phát triển tốt phân bố ở độ sâu lớn chiếm 
12%, khu vực hô sống phát triển tốt phân bố ở 
độ sâu nhỏ chiếm 9%. 
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám 
185 
Hình 11. Sơ đồ phân bố khu vực san hô chết 
Hình 12. Sơ đồ phân bố khu vực cát, sạn, cuội, san hô phong hóa 
 ình . Bản đồ phân bố san hô khu vực bãi ngập triều khu vực đảo Nam Yết năm 2018 
Nguyễn Xuân Tùng và nnk. 
186 
Hình 14. Biểu đồ % diện tích khu vực san hô 
phân bố 
Thềm san hô phía trong chủ yếu là cát, sạn 
cuội, san hô phong hóa chiếm 51%, khu vực 
san hô kém phát triển chiếm 13% và san hô 
chết chiếm 15%. 
Kiểm định sau phân loại: 
Sau khi tiến hành phân loại ảnh cho các khu 
vực phân bố san hô đảo Nam Yết, tác giả tiến 
hành đánh giá ma trận sai số cho các vùng mẫu 
vừa phân loại. Độ chính xác từ việc phân loại 
ảnh không những phụ thuộc vào sự chính xác 
của các vùng mẫu mà phụ thuộc vào mật độ và 
sự phân bố của các ô mẫu. 
Kết quả kiểm định sau phân loại khi sử 
dụng phương pháp hiệu chỉnh cột nước của 
Lyzenga cho thấy ảnh có độ chính xác (Overall 
Accuracy) dựa trên các mẫu phân loại là 94% 
với hệ số thống kê Kappa là 0,93. 
Chúng tôi cũng đã tiến hành đánh giá kết 
quả kiểm định sau phân loại không sử dụng 
phương pháp hiệu chỉnh cột nước của Lyzenga 
cho thấy ảnh có độ chính xác (Overall 
Accuracy) dựa trên các mẫu phân loại là 74% 
với hệ số thống kê Kappa là 0,73. 
Quá trình hiệu chỉnh cột nước đã chuyển 
phổ phản xạ bề mặt về phổ phản xạ nền đáy. 
Do đó, khi phân loại có kiểm định, các nhóm 
đối tượng đáy sẽ được phân loại chính xác hơn. 
Ảnh không hiệu chỉnh cột nước, phổ phản xạ 
trên bề mặt không phải ở nền đáy. Khi đó, quá 
trình phân loại cho các đối tượng nền đáy, ảnh 
hưởng cột nước lên các đối tượng đáy sẽ làm 
quá trình phân loại các đối tượng này bị nhiễu, 
gây ra các nhầm lẫn. Như vậy, ảnh không hiệu 
chỉnh cột nước sẽ khó để người giải đoán ảnh 
xác định chính xác các vùng đối tượng phân 
loại và sẽ cho ra kết quả không chính xác khi 
phân loại. 
Nhìn chung kết quả phân loại các kiểu 
thành phần đáy biển là đạt mức độ chính xác 
cao khi sử dụng phương pháp hiệu chỉnh cột 
nước của Lyzenga. Tuy nhiên, quá trình phân 
loại mẫu tiến hành đã xảy ra một số sai lệch. 
Một số nguyên nhân sai lệch có thể như sau: 
Do sai sót trong quá trình chọn mẫu, đây 
là một quá trình sử dụng tổng hợp nhiều 
phương pháp khác nhau như GPS, thực địa, bản 
đồ... dẫn đến trong quá trình xử lý vẫn tồn tại 
những sai sót ngoài ý muốn. 
Bên cạnh đó, khoảng thời gian khảo sát 
thực địa và chụp ảnh trên vệ tinh càng cách xa 
nhau sẽ dẫn đến những sai lệch đáng kể khi giải 
đoán ảnh vệ tinh. Ngoài ra, các yếu tố môi 
trường như độ đục, sóng biển, độ sâu cũng là 
các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả giải đoán ảnh 
vệ tinh. 
K T LUẬN 
Số liệu điều tra khảo sát thực địa, dữ liệu 
mẫu quang phổ điển hình được dùng vào việc 
phân loại ảnh sau khi tiến hành hiệu chỉnh hiệu 
chỉnh ảnh hưởng của cột nước lên phản xạ phổ 
của các đối tượng nền đáy, đã xây dựng được 
bản đồ phân bố san hô khu vực bãi ngập triều 
khu vực đảo Nam Yết. 
Kết quả phân loại ảnh được chia thành 5 
lớp khu vực: Khu vực san hô sống phát triển tốt 
phân bố ở độ sâu lớn chiếm 12%, khu vực san 
hô phát triển tốt phân bố ở độ sâu nhỏ chiếm 
9%, khu vực san hô kém phát triển chiếm 13%, 
khu vực san hô chết chiếm 15% và khu vực cát, 
sạn, cuội, san hô phong hóa 51%. 
Độ chính xác sau phân loại (overall 
accuracy) của quá trình phân loại ảnh là 94% 
và hệ số Kappa là 0,93. 
Lời cảm ơn: Bài báo này sử dụng số liệu của 
đề tài thuộc Chương trình Khoa học và Công 
nghệ cấp Quốc gia về Công nghệ vũ trụ 2016–
2020, Mã số VT-UD.04/1720, do Viện địa chất 
và Địa vật lý biển chủ trì. 
TÀI LI U THAM KH O 
[1] Edwards, A. J., 2004. Remote sensing 
Handbook for Tropical 
CoastalManagement (extracts). 
[2] Vanderstraete, T. (2007). The Use of 
Remote Sensing for Coral Reef Mapping 
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám 
187 
in Support of Integrated Coastal Zone 
Management: A Case Study in the NW 
Red Sea-Volume I (Doctoral dissertation, 
Ghent University). 
[3] Sekhar, N. U. (2005). Integrated coastal 
zone management in Vietnam: Present 
potentials and future challenges. Ocean & 
Coastal Management, 48(9–10), 813–827. 
[4] Mohd, M. I. S., Yahya, N. N., Ahmad, S., 
Komatsu, T., and Yanagi, E., 2010. Sea 
bottom mapping from ALOS AVNIR-2 
and quickbird satellite data. University 
Teknologi Malaysia. 
[5] English, S. S., Wilkinson, C. C., and 
Baker, V. V., 1997. Survey manual for 
tropical marine resources. Australian 
Institute of Marine Science. 390 p. 
[6] Nguyễn Văn Thảo, Đỗ Thị Thu Hương, 
2009. Nghiên cứu phân bố san hô vùng 
đảo Cồn Cỏ bằng tư liệu viễn thám. Tạp 
chí Khoa học và Công nghệ biển, 9(phụ 
trương 1), 284–294. 
[7] Lyzenga, D. R., 1981. Remote sensing of 
bottom reflectance and water attenuation 
parameters in shallow water using aircraft 
and Landsat data. International journal of 
remote sensing, 2(1), 71–82. 
doi:10.1080/01431168108948342. 
[8] Heck, K. L., and Thoman, T. A., 1984. 
The nursery role of seagrass meadows in 
the upper and lower reaches of the 
Chesapeake Bay. Estuaries, 7(1), 70–92. 
[9] Yang, D., Yang, Y., Yang, C., Zhao, J., 
and Sun, Z., 2011. Detection of seagrass 
in optical shallow water with Quickbird in 
the Xincun bay, Hainan province, China. 
IET image processing, 5(5), 363–368. 
doi:10.1049/iet-ipr.2009.0392.