Nghiên cứu được thực hiện nhằm xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất thành phố Cần Thơ năm 2019 thông qua tích hợp dữ liệu ảnh vệ tinh quang học Landsat-8 và ảnh radar Sentinel-1, qua đó khắc phục những hạn chế của từng nguồn dữ liệu riêng lẻ và nâng cao hiệu quả giải đoán trong điều kiện thực tế của vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Trong công tác quản lý đất đai, bản đồ hiện trạng sử dụng đất giữ vai trò nền tảng cho kiểm kê tài nguyên, giám sát biến động không gian, quy hoạch phát triển đô thị – nông nghiệp và hỗ trợ ra quyết định chính sách. Đối với một đô thị trung tâm như Cần Thơ, nơi vừa có tốc độ đô thị hóa nhanh vừa duy trì diện tích lớn cho sản xuất nông nghiệp, việc xây dựng bản đồ sử dụng đất chính xác có ý nghĩa đặc biệt quan trọng.

Một thách thức lớn trong ứng dụng ảnh vệ tinh quang học tại khu vực nhiệt đới gió mùa như miền Tây Nam Bộ là tình trạng mây che phủ, đặc biệt trong mùa mưa. Ảnh quang học như Landsat-8 dù có ưu thế về thông tin phổ bề mặt nhưng thường bị suy giảm đáng kể khả năng sử dụng khi mây dày hoặc thời tiết bất lợi. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng phân loại và tính liên tục không gian của dữ liệu. Trong bối cảnh đó, ảnh radar Sentinel-1 trở thành giải pháp bổ trợ quan trọng nhờ khả năng xuyên mây, hoạt động cả ngày lẫn đêm và cung cấp thông tin về cấu trúc bề mặt, độ nhám, độ ẩm và đặc điểm phản xạ của đối tượng.

Nghiên cứu lựa chọn phương pháp tích hợp (fusion) giữa ảnh quang học và radar nhằm tận dụng đồng thời ưu thế phổ học của Landsat-8 và ưu thế xuyên mây, cấu trúc của Sentinel-1. Cụ thể, phương pháp Gram-Schmidt được sử dụng để hợp nhất dữ liệu, đây là kỹ thuật tích hợp có khả năng cải thiện độ phân giải thông tin và giữ được nhiều đặc trưng quan trọng từ cả hai nguồn ảnh. Việc áp dụng kỹ thuật này cho thấy định hướng hiện đại trong viễn thám ứng dụng, không chỉ dựa vào một nguồn dữ liệu đơn lẻ mà khai thác sức mạnh tổng hợp đa cảm biến.

Sau khi tích hợp ảnh, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng (Object-Based Classification), thay vì phân loại điểm ảnh truyền thống. Đây là lựa chọn phù hợp trong bối cảnh sử dụng dữ liệu đa nguồn vì phương pháp này không chỉ xét giá trị phổ mà còn xem xét hình dạng, kết cấu, ngữ cảnh không gian và mối quan hệ giữa các đối tượng. Nhờ đó, khả năng nhận diện các loại hình sử dụng đất phức tạp được cải thiện, đặc biệt trong môi trường cảnh quan đan xen như Cần Thơ.

Kết quả nghiên cứu đã xác định thành công 5 kiểu sử dụng đất chính gồm đất trồng cây lâu năm, đất trồng lúa, sông rạch, đất ở và đất nuôi trồng thủy sản. Đây là những nhóm sử dụng đất quan trọng, phản ánh tương đối đầy đủ cấu trúc không gian kinh tế – sinh thái đặc trưng của thành phố Cần Thơ. Việc phân biệt được các nhóm này có giá trị lớn trong quy hoạch nông nghiệp, phát triển đô thị, quản lý tài nguyên nước và giám sát chuyển đổi đất.

Về độ chính xác, bản đồ đạt độ chính xác toàn cục 83,8% với hệ số Kappa 0,68. Đây là kết quả tương đối tốt đối với nghiên cứu phân loại sử dụng đất ở quy mô đô thị – nông nghiệp hỗn hợp, đặc biệt khi sử dụng dữ liệu đa nguồn trong khu vực có tính phức tạp cao. Hệ số Kappa ở mức này cho thấy kết quả phân loại có mức độ đồng thuận đáng kể vượt trên ngẫu nhiên, đồng thời phản ánh phương pháp tích hợp ảnh đã cải thiện hiệu quả đáng kể so với nhiều cách tiếp cận đơn nguồn.

Ý nghĩa lớn nhất của nghiên cứu là chứng minh tiềm năng mạnh mẽ của việc kết hợp ảnh radar và ảnh quang học trong xây dựng bản đồ sử dụng đất tại các khu vực thường xuyên bị mây che phủ. Điều này đặc biệt phù hợp với Đồng bằng sông Cửu Long, nơi điều kiện khí hậu thường gây trở ngại cho viễn thám quang học truyền thống. Cách tiếp cận này không chỉ hữu ích cho Cần Thơ mà còn có thể mở rộng cho nhiều tỉnh thành khác trong vùng.

Tổng thể, nghiên cứu khẳng định rằng tích hợp Landsat-8 và Sentinel-1 kết hợp với phân loại dựa trên đối tượng là một hướng tiếp cận hiệu quả, khả thi và có giá trị ứng dụng cao trong quản lý đất đai hiện đại. Đây là nền tảng quan trọng cho việc nâng cao chất lượng giám sát sử dụng đất, hỗ trợ quy hoạch phát triển bền vững và thúc đẩy ứng dụng công nghệ viễn thám tiên tiến trong quản lý tài nguyên tại Việt Nam.