SO SÁNH HIỆU QUẢ PHÂN LOẠI THẢM PHỦ TỈNH ĐẮK LẮK TỪ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM BẰNG THUẬT TOÁN HỌC MÁY - Hồ, Đình Bảo; Nguyễn, Thế Hiển; Lê Thị Mai, Trang; Nguyễn , Thị Thanh Hương (TẠP CHÍ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP, 2025)
Rừng ở Đắk Lắk rất đa dạng và phong phú, nhưng đã bị suy giảm nghiêm trọng do sự mở rộng phát triển kinh tế - xã hội, dẫn đến thay đổi thảm phủ sử dụng đất. Nhằm quản lý hiệu quả sự thay đổi này, nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 5 và các thuật toán học máy để phân loại bốn loại thảm phủ chính, gồm: Mặt nước, Dân cư, Nông nghiệp và Rừng. Ba thuật toán được áp dụng gồm Phân loại cây hồi quy (CART), Rừng ngẫu nhiên (RF), và Máy véc-tơ hỗ trợ (SVM), với quá trình phân loại thực hiện trên nền tảng Google Earth Engine (GEE). Tổng cộng 701 điểm mẫu được thu thập để huấn luyện, kiểm tra độc lập và đánh giá độ tin cậy phân loại hiện trạng. Kết quả cho thấy thuật toán RF đạt độ chính xác tổng thể cao nhất (92,75%) và hệ số Kappa 0,90, vượt trội so với CART (90%, Kappa 0,86) và SVM (80,7%, Kappa 0,72). RF thể hiện ưu thế trong việc phân biệt các loại thảm phủ, đặc biệt giảm nhầm lẫn giữa nông nghiệp và rừng thưa. Trong khi đó, SVM gặp khó khăn với các lớp tín hiệu quang phổ chồng chéo như nông nghiệp và dân cư. CART đạt hiệu suất gần tương đương RF, là lựa chọn đáng tin cậy. Nghiên cứu khẳng định RF là phương pháp tối ưu trong phân loại thảm phủ sử dụng đất tại Đắk Lắk, cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho quản lý tài nguyên rừng và phát triển bền vững.