Ứng dụng viễn thám và độ đo cảnh quan trong phân tích xu thế biến động sử dụng đất khu vực huyện Văn Chấn, tỉnh Yên Bái giai đoạn 2008-2017

 TẠP CHÍ KHOA HỌC 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH 
Tập 17, Số 6 (2020): 1063-1073 
HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION 
JOURNAL OF SCIENCE 
Vol. 16, No. 7 (2020): 1063-1073 
ISSN: 
1859-3100 Website:  
1063 
Bài báo nghiên cứu* 
ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ ĐỘ ĐO CẢNH QUAN 
TRONG PHÂN TÍCH XU THẾ BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT 
KHU VỰC HUYỆN VĂN CHẤN, TỈNH YÊN BÁI GIAI ĐOẠN 2008-2017 
Phạm Minh Tâm1, Phạm Hoàng Hải2, Phạm Văn Mạnh1* 
1 Khoa Điạ lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, Việt Nam 
2Viện Địa lý, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 
*Tác giả liên hệ: Phạm Văn Mạnh – Email: manh10101984@gmail.com 
Ngày nhận bài: 15-7-2019; ngày nhận bài sửa: 18-10-2019; ngày duyệt đăng: 20-6-2020 
TÓM TẮT 
Biến đổi cảnh quan là một trong những động lực quan trọng làm thay đổi hiện trạng phát triển 
kinh tế – xã hội của lãnh thổ; đặc biệt là những thay đổi của bề mặt lớp phủ sử dụng đất trong thời 
gian ngắn. Những thay đổi này diễn ra tại các khu vực có độ cao địa hình lớn lại chiếm một vị trí 
quan trọng trong tiến trình giám sát, quản lí và quy hoạch sử dụng tài nguyên một cách bền vững. 
Trên cơ sở sử dụng dữ liệu viễn thám, thông tin về biến đổi sử dụng đất khu vực huyện Văn Chấn, 
tỉnh Yên Bái giai đoạn 2008-2017 được thống kê một cách chi tiết trong môi trường GIS. Ngoài ra, 
các đặc trưng về cấu trúc của bảy đối tượng sử dụng đất thông qua sáu độ đo cảnh quan cho thấy: 
(i) sự gia tăng diện tích rừng trồng (2664 ha) là động lực chính của sự suy giảm về diện tích rừng tự 
nhiên (3527,9 ha); (ii) tốc độ thay đổi diện tích rừng tự nhiên diễn ra mạnh nhất (392ha/năm); (iii) 
kết quả định lượng các độ đo cảnh quan chứng minh sự đa dạng của xu thế thay đổi theo từng đối 
tượng sử dụng đất cụ thể. Kết quả nghiên cứu cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả trong phân tích 
biến đổi về mặt cấu trúc của cảnh quan. 
Từ khóa: viễn thám; độ đo cảnh quan; biến động; Văn Chấn 
1. Đặt vấn đề 
Trên bề mặt Trái Đất, lãnh thổ miền núi tuy chỉ chiếm 27% diện tích, nhưng là nơi cung 
cấp phần lớn dịch vụ hệ sinh thái có giá trị cho cộng đồng dân cư địa phương (gỗ, năng lượng, 
nguồn nước, giá trị sinh học và môi trường, cung cấp nơi nghỉ dưỡng và giải trí) (Shafiq et al., 
2016). Tuy nhiên, hoạt động sử dụng đất thiếu bền vững đã tạo ra nhiều nguy cơ gây suy thoái 
tài nguyên, đe dọa mục tiêu quản lí và quy hoạch lãnh thổ (mở rộng diện tích quần cư, phá rừng, 
chuyển đổi mục đích sử dụng đất tùy tiện... (Heidhüs et al., 2007). Những thông tin về biến động 
đất đai và khả năng phù hợp của các đối tượng sử dụng đất trở nên hết sức cần thiết trong quá 
trình lựa chọn, lập kế hoạch và thực hiện quy hoạch sử dụng đất. Điều này thúc đẩy quá trình 
quan trắc và thu thập các thông tin về quá trình biến đổi sử dụng đất như là một phương thức cơ 
Cite this article as: Pham Minh Tam, Pham Hoang Hai, & Pham Van Manh (2019). Applying remote sensing 
and landscape metrics to analyze the trend of land use/landcover change at Van Chan District, Yen Bai Province 
during the period of 2008-2017. Ho Chi Minh City University of Education Journal of Science, 17(6), 
1063-1073. 
Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Tập 17, Số 6 (2020): 1063-1073 
1064 
bản trong đánh giá tác động môi trường tại khu vực miền núi theo cả chiều không gian và thời 
gian (Ding, & Peng, 2018). Trên cơ sở đó, các dữ liệu viễn thám phục vụ quan trắc thông tin bề 
mặt Trái Đất trở thành công cụ hiệu quả trong khái quát hóa những thay đổi đặc điểm của cảnh 
quan (Lillisand, & Kiefer, 2006). Những dữ liệu biến động đa thời gian của lớp phủ sử dụng đất 
có thể được sử dụng làm căn cứ phân tích những thay đổi về mặt cấu trúc của cảnh quan (Fenta 
et al., 2017). Sự thay đổi này dưới ưu điểm của dữ liệu viễn thám được cập nhật liên tục theo 
thời gian, giúp hỗ trợ một cách đắc lực cho quá trình định lượng và mô hình hóa không gian 
(Herold et al., 2003), trở thành tiền đề quan trọng cho hỗ trợ hoạt động quy hoạch và quản lí tài 
nguyên trong tương lai (Debolini et al. 2018). Do vậy, ứng dụng công nghệ viễn thám và độ đo 
cảnh quan là cách tiếp cận hiệu quả cho các nghiên cứu giám sát biến động sử dụng đất. 
Nghiên cứu được tiến hành thực hiện trên lãnh thổ hành chính huyện Văn Chấn, tỉnh 
Yên Bái. Mục tiêu của nghiên cứu hướng tới ứng dụng công nghệ viễn thám và các độ đo 
cảnh quan trong định lượng những thay đổi về mặt cấu trúc của lãnh thổ trong giai đoạn 
2008-2017. Từ cách tiếp cận của nghiên cứu, xu thế biến đổi sử dụng đất của huyện Văn 
Chấn trong giai đoạn này được thống kê chi tiết, cũng như chỉ ra những ảnh hưởng tác động 
tới cấu trúc tổng thể của cảnh quan nơi đây. 
2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 
2.1. Khu vực nghiên cứu và dữ liệu sử dụng 
Khu vực nghiên cứu được lựa chọn là lãnh thổ huyện Văn Chấn, tỉnh Yên Bái. Đây là 
khu vực trải dài trên các tọa độ từ 20o20’-21o45’ vĩ độ Bắc, 104o20’-104o53’ kinh độ Đông, 
với có diện tích tự nhiên lên tới 120.758,5 ha; tiếp giáp huyện Mù Cang Chải ở phía Bắc, 
giáp huyện Văn Yên và Trấn Yên ở phía Đông, phía Tây giáp huyện Trạm Tấu, và phía Nam 
giáp tỉnh Sơn La. Ngoài ra, do nằm tại điểm kết thúc của dãy Hoàng Liên Sơn, khu vực hình 
thành sự phân hóa điều kiện tự nhiên, tạo điều kiện phát sinh những động lực biến đổi của 
cảnh quan. Do vậy, các đối tượng sử dụng đất chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: 
Bảng 1. Mô tả về đặc trưng của các loại hình sử dụng đất/lớp phủ 
Đối tượng SDĐ Mô tả 
1. Rừng tự nhiên Bề mặt lớp phủ là các hệ sinh thái rừng tự nhiên, các khu vực bảo tồn thiên nhiên 
2. Rừng trồng Bề mặt lớp phủ là các diện tích rừng được trồng xung quanh các điểm quần cư 
3. Cây bụi Lớp phủ gồm các bụi cây, các cây gỗ nhỏ xen giữa các bề mặt đất trống, đồng cỏ 
4. Đất nông 
nghiệp 
Đất được sử dụng cho mục đích trồng trọt, gồm các diện tích đất trồng trọt theo 
mùa vụ, đất nông nghiệp bỏ trống trong thời kì làm đất, hoặc sử dụng để chăn 
thả gia súc 
5. Dân cư Gồm tất cả các bề mặt lớp phủ nhân tạo, như quầ ... c độ 111 ha/năm) và 294,79 ha (tốc độ 32,75 
ha/năm). Trong khi, diện tích đất nông nghiệp giảm nhẹ ở mức 323 ha (với mức 35,9 
ha/năm). Những diện tích đất còn lại thay đổi không đáng kể: đất trống (tăng 51,48 ha) và 
mặt nước (giảm 158,7 ha). Điều này cho thấy xu thế thay thế đất rừng tự nhiên bằng rừng 
trồng xuất phát từ chính nhu cầu chuyển đổi sinh kế và mở rộng đất sản xuất lâm nghiệp của 
cư dân địa phương. 
Bảng 4. Ma trận biến động lớp phủ sử dụng đất huyện Văn Chấn giai đoạn 2008-2017 
(Đơn vị: ha) 
Biến động LULC 
LULC 2017 
Đất 
trống Đất NN 
Rừng 
tự nhiên 
Rừng 
trồng Dân cư Cây bụi 
Mặt 
nước Tổng 
LU
LC
 2
00
8 
Đất trống 205,24 0,44 0,18 12,57 9,80 0,22 29,24 257,68 
Đất NN 30,87 18133,96 0,64 232,08 414,16 289,73 22,21 19123,65 
Rừng TN 0,07 21,45 25333,34 3573,70 23,15 55,56 0,03 29007,30 
Rừng trồng 9,54 371,21 143,16 48031,57 321,18 1301,64 40,07 50218,38 
Dân cư 0,65 12,71 0,06 33,99 8168,87 2,89 1,18 8220,35 
Cây bụi 13,62 163,95 1,92 990,56 192,25 10370,13 12,62 11745,04 
Mặt nước 49,16 96,87 0 8,34 90,01 19,65 238,72 502,77 
Tổng 309,16 18800,59 25479,31 52882,81 9219,41 12039,83 344,07 119075,17 
3.2. Phân tích xu thế biến đổi lớp phủ sử dụng đất huyện Văn Chấn giai đoạn 
2008-2017 trên cơ sở độ đo cảnh quan 
Kết quả phân tích các độ đo cảnh quan cho lớp phủ sử dụng đất khu vực Văn Chấn 
giai đoạn 2008-2017 được xác định trên cơ sở quy mô toàn bộ cảnh quan và từng lớp cảnh 
quan được thể hiện ở Bảng 5. 
Bảng 5. Thống kê các chỉ số cảnh quan khu vực huyện Văn Chấn giai đoạn 2008-2017 
 MPS ED NP PD LSI PRD 
N
ăm
 2
00
8 
Rừng tự 
nhiên 630,587 5,8853 46 0,0386 12,9542 0,178516 
Rừng trồng 304,2584 22,7284 165 0,1386 31,7416 0,008628 
Dân cư 30,6124 10,3309 269 0,2259 34,1620 0,009274 
Cây bụi 58,7664 9,4088 200 0,168 26,5062 0,003983 
Nông 
nghiệp 84,9856 14,9029 225 0,1889 32,4328 0,027371 
Đất trống 6,3263 0,6253 41 0,0344 12,0648 0,003491 
Mặt nước 19,305 1,3566 26 0,0218 18,5333 0,051714 
Toàn bộ CQ 122.511 32,6191 972 0,8163 30,9507 0,008163 
Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Tập 17, Số 6 (2020): 1063-1073 
1070 
N
ăm
 2
01
7 
Rừng tự 
nhiên 636,912 5,2641 40 0,0336 12,4488 0,0651 
Rừng trồng 322,3937 22,4583 164 0,1377 30,7854 0,129383 
Dân cư 31,9643 11,093 289 0,2427 34,6724 0,008723 
Cây bụi 75,2591 9,1103 160 0,1344 25,2172 0,011343 
Nông 
nghiệp 86,6252 14,7271 217 0,1822 32,2874 0,003026 
Đất trống 10,6759 0,5618 29 0,0244 10,2203 0,023537 
Mặt nước 14,385 0,8886 24 0,0202 14,6613 0,002409 
Toàn bộ CQ 129.0149 32,0515 923 0,7751 30,4611 0,007751 
Trên cơ sở Bảng thống kê chỉ số cảnh quan, một số đặc trưng thay đổi quan trọng về 
cấu trúc của cảnh quan Văn Chấn giai đoạn 2008-2017 được mô tả như sau: Xu thế suy giảm 
diện tích rừng tự nhiên tại huyện Văn Chấn trong giai đoạn 2008-2017 được thể hiện qua sự 
giảm số lượng mảnh rời rạc (NP) từ 46 (năm 2008) xuống còn 40 (năm 2017). Điều này kéo 
theo sự suy giảm của mật độ đường biên (ED) từ 5,88 (năm 2008) xuống 5,26 (năm 2017) 
và mật độ giàu mảnh rời rạc (PRD) giảm từ 0,17 (năm 2008) xuống còn 0,06 (năm 2017). 
Đây là một cách suy giảm “cơ học” của những mảnh rời rạc với kích thước lớn, chuyển đổi 
từ “xâm lấn” sang “biến mất”. Trong khi, sự gia tăng diện tích rừng trồng lại được biểu hiện 
trên cơ sở sự gia tăng kích thước trung bình của mảnh MPS (304,25→ 322,39) và PRD 
(0,008→0,129), với sự suy giảm của LSI (31,74→30,78). Điều này cho thấy xu thế mở rộng 
khoanh vi của các đối tượng đất rừng trồng nằm phân bố rời rạc. Sự thay đổi về cấu trúc của 
đất trống khá điển hình. Sự gia tăng của chỉ số MPS (58,76 → 75,25) và sự suy giảm của 
PD (0,16→0,13) đã chứng minh xu thế “hội tụ” của các mảnh rời rạc lân cận thành một 
mảnh lớn hơn của đối tượng này. Riêng với đất dân cư, kích thước trung bình mảnh MPS 
tăng (30,61→31,96), NP tăng (269→289), PD tăng (0,22→0,24) trong khi PRD giảm 
(0,0092→0,0087). Điều này cho thấy, sự đa dạng giảm, tính tập trung cao cho thấy xu hướng 
mở rộng sang các mảnh lân cận có cùng điều kiện, bắt đầu cho quá trình “hội tụ” của các đối 
tượng phân tán trong cảnh quan. Đối với đất nông nghiệp, sự gia tăng của MPS 
(84,98→86,62) kết hợp với sự suy giảm của NP (225→217) và PRD (0,027→0,003) đã hình 
thành xu thế thu hẹp khoanh vi của các mảnh rời rạc. Tuy quá trình thay đổi diễn ra tương 
đối yếu nhưng cấu trúc cảnh quan lại cho thấy những biến đổi này mới ở giai đoạn đầu. 
4. Kết luận 
Nghiên cứu đánh giá biến động cảnh quan trên cơ sở phân tích dữ liệu lớp phủ/sử dụng 
đất khu vực huyện Văn Chấn, tỉnh Yên Bái giai đoạn 2008-2017 đã tập trung khai thác dữ liệu 
viễn thám và phân tích độ đo cảnh quan một cách hiệu quả cho mục tiêu giám sát, quản lí và 
quy hoạch lãnh thổ. Trên cơ sở phân tích các kết quả phân loại, xu thế suy giảm diện tích rừng 
tự nhiên (392 ha/năm) đã diễn ra song hành với tiến trình mở rộng của đất rừng trồng (296,04 
ha/năm), đô thị (111 ha/năm) và đất trống (32,75 ha/năm). Sự thay đổi về mặt diện tích đều rất 
nhỏ so với diện tích tổng thể của lãnh thổ, diễn ra manh mún tại khu vực canh tác đất dốc 
(Nguyen et al., 2015). Điều này khiến các số liệu đo đạc theo phương thức truyền thống trở nên 
Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Phạm Minh Tâm và tgk 
1071 
kém hiệu quả hơn so với phương thức thống kê dưới sự hỗ trợ của công cụ viễn thám và hiệu 
chỉnh kết quả ngoài thực địa. Những thay đổi về mặt cấu trúc được thể hiện trong mối tương 
quan thay đổi của 06 độ đo cảnh quan (MPS, ED, NP, PD, LSI và PRD). Xu thế thay đổi này 
đã tạo ra những thách thức khác biệt đối với từng đối tượng cụ thể trong mục tiêu giảm thiểu 
các nguy cơ môi trường cũng như mục tiêu phát triển bền vững của lãnh thổ. Từ cách tiếp cận 
này, hướng nghiên cứu định lượng kết hợp dữ liệu viễn thám trong theo dõi xu thế biến động 
lớp phủ có khả năng phù hợp cao với nhiều quy mô lãnh thổ và nhiều thời điểm quan trắc. 
 Tuyên bố về quyền lợi: Các tác giả xác nhận hoàn toàn không có xung đột về quyền lợi. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Aslami, F., & Ghorbani, A. (2018). Object-based land-use/land-cover change detection using 
Landsat imagery: a case study of Ardabil, Namin, and Nir counties in northwest Iran. 
Environmental Monitoring and Assessment, 190, 376. 
Blaschke, T. (2010). Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of 
Photogrammetry and Remote Sensing, 65(1), 2-16. 
Blaschke, T., Hay, G. J., Kelly, M., Lang, S., Hofmann, P., Addink, E.,..., & Tiede, D. (2014). 
Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a new paradigm. ISPRS Journal of 
Photogrammetry and Remote Sensing, 87, 180-191. 
Chavez, P. S. (1996). Image-based atmospheric corrections-revisited and improved. 
Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62, 1025-1036. 
Clinton, N., Holt, A., Scarborough, J., Yan, L., Gong, P. (2010). Accuracy assessment measures for 
object-based image segmentation goodness. Photogrammetric Engineering & Remote 
Sensing, 76(3), 289-299. 
Collins, J., & Dronova, I. (2019). Urban Landscape Change Analysis Using Local Climate Zones 
and Object-Based Classification in the Salt Lake Metro Region, Utah, USA. Remote Sensing, 
11(13), 1615. 
Debolini, M., Marraccini, E., Dubeuf, J. P., Geijzendorffer, I. R., Guerra, C., ..., & Napoléone, C. 
(2018). Land and farming system dynamics and their drivers in the Mediterranean Basin. Land 
Use Policy, 75, 702-710. 
Ding Y., & Peng, J. (2018). Impacts of Urbanization of Mountainous Areas on Resources and 
Environment: Based on Ecological Footprint Model. Sustainability, 10(3), 765-778. 
Fenta, A. A., Yasuda, H., Haregeweyn, N., Belay, A. S., Hadush, Z., Gebremedhin, M. A., & 
Mekonnen, G. (2017). The dynamics of urban expansion and land use/land cover changes 
using remote sensing and spatial metrics: the case of Mekelle City of northern Ethiopia. 
International Journal of Remote Sensing, 38(14), 4107-4129. 
Forman, R. T. T. (1995). Land Mosaics: The Ecology of Landscapes and Regions. Cambridge 
University Press, 632 pages. 
Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Tập 17, Số 6 (2020): 1063-1073 
1072 
Heidhüs, F.J., Herrmann, L., Neef, A., Neidhart, S., Pape, J., Sruamsiri, P., Thu, D.C. & Zarate, A.V. 
(2007). Sustainable Land Use in Mountainous Regions of Southeast Asia: Meeting the 
Challenges of Ecological, Socio-Economic and Cultural Diversity. Springer-Verlag Berlin 
Heidelberg, 404 pages. 
Herold, M., Goldstein, N. C., & Clarke, K.C. (2003). The spatiotemporal form of urban growth: 
measurement, analysis and modelling. Remote Sensing of Environment, 86(3), 286-302. 
Labib, S. M., & Harris, A. (2018). The potentials of Sentinel-2 and LandSat-8 data in green 
infrastructure extraction, using object based image analysis (OBIA) method. European 
Journal of Remote Sensing, 51(1), 231-240. 
Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2008). Remote Sensing and Image Interpretation, 
6th Edition, John Wiley & Sons, Hoboken. 
Ma, L., Li, M., Ma, X., Cheng, L., Du, P., & Liu, Y. (2017). A review of supervised object-based 
land-cover image classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130, 
277-293. 
McGarigal, K., Cushman, S.A., Neel, M.C., & Ene, E. (2002). FRAGSTATS: spatial pattern analysis 
program for categorical maps. Computer software program produced by the authors at the 
University of Massachusetts, Amherst. 
Mitchell, J. J., Shrestha, R., Moore-Ellison, C. A., & Glenn N. F. (2013). Single and Multi-Date Landsat 
Classifications of Basalt to Support Soil Survey Efforts. Remote Sensing, 5, 4857-4876. 
Moran, E. F. (2010). Land Cover Classification in a Complex Urban-Rural Landscape with 
Quickbird Imagery. Photogrammetric engineering and remote sensing, 76(10), 1159-1168. 
Myint, S. W., Gobera, P., Brazel, A., Grossman-Clarke, S., & Weng, Q. (2011). Per-pixel vs. object-
based classification of urban land cover extraction using high spatial resolution imagery. 
Remote Sensing of Environment, 115(5), 1145-1161. 
Nguyen, A. T., Pham, M. T., & Dang, T. H. G. (2015). Best Management Practices (BMPs) for 
Sloping Agricultural Land Use in the Northern Mountainous Region of Vietnam: a case study 
of Van Chan District, Yen Bai Province. Proceedings of the International Conference on 
“Livelihood Development and Sustainable Environment Management in the Context of 
Climate Change” (LDEM), November 13-15, 2015, Thai Nguyen University of Agriculture 
and Forestry, Thai Nguyen City, VIETNAM. 
Phiri D., & Morgenroth, J. (2017). Developments in Landsat Land Cover Classification Methods: A 
Review. Remote Sensing, 9(9), 967. 
Shafiq M. U., Mir, A. A., Ahmed, P., & Bhat, P. A. (2016). Landuse/ Land cover Analysis in Hamal 
Watershed of North western Himalaya's using Remote Sensing & GIS. International Research 
Journal of Engineering and Technology (IRJET), 3(4), 2799-2805. 
Sundaresan, A., Varshney, P. K., & Arora, M. K. (2007). Robustness of change detection algorithms 
in the presence of registration errors. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 73, 
375-383. 
Toure, S., Stow, D., Shih, H., Coulter, L., Weeks, J., Engstrom, R., & Sandborn, A. (2016). An 
object-based temporal inversion approach to urban land use change analysis. Remote Sensing 
Letters 7(5), 503-512. 
Wieland, M., Torres, Y., Pittore, M., & Benito, B. (2016). Object-based urban structure type pattern 
recognition from Landsat TM with a Support Vector Machine. International Journal of 
Remote Sensing, 37(17), 4059-4083. 
Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Phạm Minh Tâm và tgk 
1073 
Young, N. E., Anderson, R. S., Chignell, S. M., Vorster, A. G., Lawrence, R. L. & Evangelista, P., 
(2017). A survival guide to Landsat preprocessing. Ecology, 98(4), 920-932. 
Yu Y., Guan, H., Zai, D. & Ji, Z. (2016). Rotation-and-scale-invariant airplane detection in high-
resolution satellite images based on deep-Hough-forests. ISPRS Journal of Photogrammetry 
and Remote Sensing, 112, 50-64. 
Zhou, W., Troy, A., & Grove, M. (2008). Object-based Land Cover Classification and Change 
Analysis in the Baltimore Metropolitan Area Using Multitemporal High Resolution Remote 
Sensing Data. Sensors (Basel, Switzerland), 8(3), 1613-1636. 
APPLYING REMOTE SENSING AND LANDSCAPE METRICS 
TO ANALYZE THE TREND OF LAND USE/LANDCOVER CHANGE 
 AT VAN CHAN DISTRICT, YEN BAI PROVINCE DURING THE PERIOD OF 2008-2017 
Pham Minh Tam1, Pham Hoang Hai2, Pham Van Manh1* 
1 Faculty of Geography, Hanoi University of Science, Vietnam National University, Vietnam 
2 Institute of Geography, Vietnam Academy of Science and Technology, Vietnam 
*Corresponding author: Pham Van Manh – Email: manh10101984@gmail.com 
Received: July 15, 2019; Revised: October 18, 2019; Accepted: June 20, 2020 
ABSTRACT 
Landscape change is one of the main driving forces to modify the state of territorial socio-
economic development, especially in the land use/landcover change in short-term. At the high and 
mountainous terrain, the analysis of its process is the basic step in the monitoring, managing, and 
planning of sustainable resource use. Based on the remote sensing technology, the information about 
LULC change at Van Chan district, Yen Bai province during the period of 2008-2017 is detailed in 
GIS environment. Additionally, the structural characteristics of seven objectives are measured 
through six landscape metrics show that (i) an increase in Plantation Forest area (2,664 ha) is the 
main reason of the decline in Natural Forest and Woodlands area (3,527.9 ha); (ii) the fastest rate 
of change is 392 ha/year of Natural Forest and Woodlands; and (iii) based on the quantitative results 
of landscape metric, the diversity trends of LULC change for each specific LULC. Moreover, the 
results provided an effective approach in analyzing the structural change of the landscape. 
Keywords: remote sensing; landscape metrics; LULC change; Van Chan District