1. Collect Remote sensing image dat

1. Collect Remote sensing image data
This research collected image of Landsat version 8. We collected 08 pictures that locate in path 125 and row 53, projection WGS-84 zone 48 Northern. This image cover about 185 x 185 km on some province in Mekong Delta, the resolution is 30 meter (15 meter in panchromatic). Landsat 8 Level 1 data product include 11 bands and band BQA (figure 2).
Data was gathered in some recent year, especially following sunny season in 2015 and 2016; because farmers in study area did not produce after many times produce ineffectively.
2. Limit study area and remove cloud
Collected images cover on area of 185x185 km, consist of unrelated zones that is removed by administrative data. In some images, effect on cloud is popular (Fig. 3a) so this research used positive value of Band 1 (Fig. 3b), negative value of Band 10 (Fig. 3c) and Band BQA as a supporting data to make cloudy mask to remove cloud. Besides, research object is aquaculture (using water) so our research also removes river and canal by Natural rivers and canals map (one of layers in Land use map) to limit the confusion in classification.
3. Change in each kind of land cover
Our research use 03 indexes to analyse and determine, in which combination of these indexes is extremely important to identify correctly instead of random wrong. Threshold method is used to separate the range of value each index. Plant, water and bare land are identified by value on the right (positive value of NDVI, MNDWI and big value of NDBaI).

Vegetable is classified by NDVI value, general value that appear plant from 0.17 to 0.57 in these images. Plants are distributed in 02 areas, the first region are paddy, fruit trees and yearly trees in far-sea communes and the rest region in seashore is mangrove. Two last images in April and May are affected by cloud so some information are lost after removal cloud; however, this problem can fix when overlay layers together (Figure 3).

Water is one of important factors to classify land cover which using water in production. In this situation, values from 0 to 0.33 are aquatic factors. These land use are aquaculture or wetland in coastal zone because river and canal were taken out by map of natural aquatic systems before. The changing is quite clear, the largest aquaculture area is in dry season (from October to March in next year); and this area is narrowed to the end of rainy season.

Kết quả (Việt) 1:

1. thu thập dữ liệu ảnh viễn thámNghiên cứu này thu thập hình ảnh của Landsat Phiên bản 8. Chúng tôi thu thập hình ảnh 08 tại đường dẫn 125 và hàng 53, chiếu WGS-84 khu Bắc 48. Hình ảnh này bao gồm khoảng 185 x 185 km trên một số tỉnh ở đồng bằng sông Cửu Long, độ phân giải là 30 mét (15 mét ở panchromatic). Landsat 8 cấp độ 1 dữ liệu sản phẩm bao gồm 11 ban nhạc và ban nhạc BQA (hình 2).Dữ liệu được thu thập trong một số năm gần đây, đặc biệt là sau mùa nắng trong năm 2015 và năm 2016; bởi vì nông dân ở các khu vực nghiên cứu đã không sản xuất ra sau khi nhiều lần sản xuất ineffectively.2. giới hạn khu vực nghiên cứu và loại bỏ các đám mâyThu thập hình ảnh bìa trên diện tích 185 x 185 km, bao gồm các khu vực không liên quan đã được gỡ bỏ bởi quản trị dữ liệu. Trong một số hình ảnh, có hiệu lực trên đám mây là phổ biến (hình 3a) để nghiên cứu này sử dụng các giá trị tích cực của ban nhạc 1 (hình 3b), phủ định giá trị của nhóm 10 (hình 3c) và ban nhạc BQA như là một dữ liệu hỗ trợ để làm cho các mặt nạ âm u để loại bỏ các đám mây. Bên cạnh đó, đối tượng nghiên cứu là nuôi trồng thủy sản (sử dụng nước) để nghiên cứu của chúng tôi cũng loại bỏ sông và kênh của bản đồ sông và kênh rạch tự nhiên (một lớp bản đồ sử dụng đất) để hạn chế sự nhầm lẫn trong phân loại.3. thay đổi trong từng loại đất bao gồmNghiên cứu của chúng tôi sử dụng 03 chỉ số để phân tích và xác định, trong đó kết hợp của các chỉ số là vô cùng quan trọng để xác định chính xác thay vì ngẫu nhiên sai. Ngưỡng phương pháp được sử dụng để tách phạm vi giá trị mỗi chỉ số. Thực vật, nước và đất trống được xác định bởi các giá trị bên phải (giá trị tích cực của NDVI, MNDWI và các giá trị lớn của NDBaI). Rau được phân loại bởi giá trị NDVI, Tổng giá trị xuất hiện thực vật từ 0,17 0,57 trong những hình ảnh. Nhà máy được phân phối tại các khu vực 02, vùng đầu tiên là lúa, cây ăn quả và cây hàng năm ở xa biển thị trấn và vùng còn lại ở bờ biển là ngập mặn. Hai ảnh cuối cùng trong tháng tư và tháng bị ảnh hưởng bởi đám mây, do đó, một số thông tin bị mất sau khi loại bỏ các đám mây; Tuy nhiên, vấn đề này có thể sửa chữa khi lớp phủ lớp với nhau (hình 3). Nước là một trong các yếu tố quan trọng để phân loại đất bìa đó bằng cách sử dụng nước trong sản xuất. Trong tình huống này, giá trị từ 0 đến 0,33 là yếu tố thủy. Sử dụng đất này là nuôi trồng thủy sản hay vùng đất ngập nước ở các khu vực ven biển vì sông và kênh đã được đưa bởi các bản đồ của hệ thống thủy sản tự nhiên trước khi. Sự thay đổi là khá rõ ràng, diện tích nuôi trồng thủy sản lớn nhất là trong mùa khô (từ tháng mười đến tháng ba trong năm tới); và khu vực này thu hẹp vào cuối mùa mưa.

Kết quả (Việt) 2:

1. Thu thập dữ liệu ảnh viễn thám
này thu thập hình ảnh nghiên cứu của Landsat phiên bản 8. Chúng tôi thu thập được 08 hình ảnh mà xác định vị trí trên đường 125 và hàng 53, chiếu WGS-84 khu 48 Bắc. Điều này hình ảnh bìa 185 x 185 km trên một số tỉnh ở đồng bằng sông Cửu Long, độ phân giải là 30 mét (15 mét trong toàn sắc). . Landsat 8 Level 1 sản phẩm dữ liệu bao gồm 11 ban nhạc và ban nhạc BQA (hình 2)
Dữ liệu được thu thập trong một số năm gần đây, đặc biệt là sau mùa nắng trong năm 2015 và năm 2016; vì nông dân trong khu vực nghiên cứu đã không tạo ra sau nhiều lần sản xuất không hiệu quả.
2. Khu vực nghiên cứu hạn chế và loại bỏ đám mây
thu thập hình ảnh trải trên diện tích 185x185 km, bao gồm các khu không liên quan đã được loại bỏ bởi các dữ liệu hành chính. Trong một số hình ảnh, hiệu ứng trên điện toán đám mây là phổ biến (Hình 3a.) Để nghiên cứu này sử dụng giá trị tích cực của Band 1 (Hình. 3b), giá trị âm của Band 10 (Hình. 3c) và Band BQA như một dữ liệu hỗ trợ để làm mặt nạ mây để loại bỏ đám mây. Bên cạnh đó, đối tượng nghiên cứu là nuôi trồng thủy sản (sử dụng nước) để nghiên cứu của chúng tôi cũng loại bỏ dòng sông và kênh đào bởi các con sông tự nhiên và bản đồ kênh rạch (một trong những lớp trong bản đồ sử dụng đất) để hạn chế sự nhầm lẫn trong phân loại.
3. Thay đổi trong mỗi loại đất bao gồm
sử dụng nghiên cứu của chúng tôi 03 chỉ số để phân tích và xác định, trong đó kết hợp của các chỉ số là vô cùng quan trọng để xác định một cách chính xác thay vì sai ngẫu nhiên. Phương pháp ngưỡng được sử dụng để tách các dải giá trị mỗi chỉ số. Thực vật, nước và đất trống được xác định bởi giá trị bên phải (giá trị tích cực của NDVI, MNDWI và giá trị lớn của NDBaI). Rau được phân loại theo giá trị NDVI, giá trị chung mà xuất hiện nhà máy 0,17-0,57 trong những hình ảnh này. Cây được phân phối tại 02 khu vực, khu vực đầu tiên là lúa, cây ăn quả và cây hàng năm ở các xã xa biển và các khu vực còn lại ở bờ biển là rừng ngập mặn. Hai hình ảnh cuối cùng trong tháng Tư và tháng Năm đang bị ảnh hưởng bởi đám mây vì vậy một số thông tin bị mất sau khi loại bỏ đám mây; Tuy nhiên, vấn đề này có thể khắc phục khi lớp lớp phủ với nhau (Hình 3). Nước là một trong những yếu tố quan trọng để phân loại độ che phủ đất mà sử dụng nước trong sản xuất. Trong tình huống này, các giá trị 0-0,33 là những yếu tố thủy sản. Những sử dụng đất nuôi trồng thủy sản hoặc đất ngập nước vùng ven biển vì sông và kênh đào đã được đưa ra bởi bản đồ của các hệ thống nước tự nhiên trước đây. Sự thay đổi là khá rõ ràng, diện tích nuôi trồng thủy sản lớn nhất là trong mùa khô (từ tháng Mười đến tháng Ba năm tiếp theo); và khu vực này đang thu hẹp đến cuối mùa mưa.