ĐÁNH GIÁ SỰ BIẾN ĐỘNG CẤU TRÚC CẢNH QUAN KHÔNG GIAN XANH Ở THÀNH PHỐ HUẾ GIAI ĐOẠN 2001-2016
PDF

Từ khóa

cấu trúc cảnh quan
không gian xanh
thành phố Huế
chỉ số trắc lượng cảnh quan
Landsat

Tóm tắt

Nghiên cứu đã tích hợp viễn thám, GIS và các chỉ số trắc lượng cảnh quan trong phân tích biến động cấu trúc không gian xanh thành phố Huế giai đoạn 2001-2016. Ảnh viễn thám Landsat đa thời gian được sử dụng để chiết xuất các loại hình không gian xanh: công viên, đất nông nghiệp, đất rừng, cây xanh chuyên biệt, dải cây xanh các năm 2001, 2005, 2010, 2016 theo phương pháp định hướng đối tượng với độ chính xác tổng thể đều trên 80%. Các chỉ số trắc lượng cảnh quan ở cấp độ cảnh quan và cấp độ lớp phủ (CA, NP, PD, PLAND, TE, ED AREA_CV, LPI, AWMPFD, LSI, PROX_MN, IJI, CONTAG, SHDI, SHEI) được sử dụng để lượng hóa đặc điểm cấu trúc cảnh quan cho các loại hình không gian xanh. Kết quả cho thấy trong các loại hình KGX thì cây xanh chuyên biệt chiếm chủ yếu trong cảnh quan (50%) đô thị Huế. Trong vòng 16 năm, các chỉ số trắc lượng cảnh quan có sự thay đổi phức tạp, thể hiện qua các loại hình KGX ngày càng bị thu hẹp, phân tán và chia nhỏ do sự phát triển nhanh chóng của quá trình đô thị hóa. Kết quả nghiên cứu là cơ sở phục vụ quy hoạch phát triển không gian xanh hướng đến sự phát triển bền vững đô thị Huế.

https://doi.org/10.26459/hueuni-jese.v128i4A.5173
PDF

Tài liệu tham khảo

  1. . Amal Najihah M. Nor, Ron Corstanje, Jim A. Harris, Tim Brewer (2017), Impact of rapid urban expansion on green space structure, Ecological Indicators, Vol. 81, p 274–284.
  2. . Cohen J. (1960), A coefficient of agreement of nominal scales, Educ. Psycho. Measurement, Vol. 20, No.1, pp.37-46.
  3. . Francesca Giordano & Alberto Marini1. (2008), A Landscape Approach for Detecting and Assessing Changes in an Area Prone to Desertification in Sardinia (Italy), International Journal of Navigation and Observation, Vol. 8, Article ID 549630, 5 pages.
  4. . Kanta Tamta, H. S. Bhadauria, A. S. Bhadauria (2015), Object - Oriented Approach of Information Extraction from High Resolution Satellite Imagery, IOSR Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE), vol 17 (3), 47-52.
  5. . Kirsten M. M. Beyer, Andrea Kaltenbach, Aniko Szabo, Sandra Bogar, F. Javier Nieto and Kristen M. Malecki. (2014), Exposure to Neighborhood Green Space and Mental Health: Evidence from the Survey of the Health of Wisconsin, Int. J. Environ. Res. Public Health, Vol. 11, pp. 3453-3472
  6. . Martin Herold, Joseph Scepan & Keith C Clarke. (2002), The use of remote sensing and landscape metrics to describe structures and changes in urban land uses, Environment and Planning A, Vol. 34, pp. 1443-1458.
  7. . McGarigal, Kevin; Marks & Barbara J. (1995), FRAGSTATS: spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. Gen. Tech. Rep. PNW-GTR-351. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station, 122 p.
  8. . Pham Duc Uy, Nobukazu Nakagoshi (2007), Analyzing urban green space pattern and econetwork in Hanoi, Vietnam, Landscape and ecological engineering, Discussion Paper Series, Vol. 2007-5, 28p.
  9. . Yuhong Tian, C.Y. Jim, Yan Tao, Tao Shi (2011), Landscape ecological assessment of green space fragmentation in Hong Kong, Urban Forestry & Urban Greening, Vol. 10, p.79–86.
  10. . Yuhong Tian, C.Y. Jim, Haiqing Wang (2014), Assessing the landscape and ecological quality of urban green spaces in a compact city, Landscape and Urban Planning, Vol. 121, p 97–108.