Application of Artificial Intelligence to monitor changes in land use in the Bac Tu Liem District area, Hanoi, during the period 2019-2023

Authors

  • Lan Phuong Do 1

    Lan Phuong Do

    1 National Remote Sensing Department, No 79 Van Tien Dung Road, Bac Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

1 National Remote Sensing Department, No 79 Van Tien Dung Road, Bac Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

DOI:

https://doi.org/10.5281/z7df4p17

Keywords:

Google Earth Engine, GIS, Land use, Land cover, Artificial Itelligence, RF algorithms
Received 2026-06-21
Published 2024-03-30

Abstract

Artificial Intelligence is currently being applied with great effectiveness in various fields. There have been  studies utilizing machine learning algorithms to classify land use, land cover from satellite images. This research  employs AI with the Random Forest machine learning algorithm to classify, and monitor land use, land cover from  Sentinel-2 images in the Bac Tu Liem District, Hanoi, during the period 2019-2023. The results of the study have  indicated a decrease of 5.32% in the area covered by dense vegetation, while, conversely, the residential area has  increased by 5.27% equivalent to 232.80 hectares after 5 years.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Giang Thị Phương Thảo, Phạm Thị Thu Hương, Phạm Việt Hòa, and Nguyễn An Bình, "Đánh giá độ chính xác trong phân loại lớp phủ dự trên thuật toán học máy và dữ liệu viễn thám thông qua Google Earth Engine: Ápdụng tại tỉnh Đắk Lắk," Journal of Science on Natural Resources Environment, no. 46, pp. 55-65, 2021.

Abbas Taati, Fereydoon Sarmadian, Amin Mousavi, Chamran Taghati Hossien Pour, and Amir Hossein Esmaile Shahir, "Land use classification using support vector machine and maximum likelihood algorithms by Landsat 5 TM images," Walailak Journal of Science, vol. 12, no. 8, pp. 681-687, 2015.

Sadegh Bafandeh Imandoust and Mohammad Bolandraftar, "Application of k-nearest neighbor (knn) approach for predicting economic events: Theoretical background," International journal of engineering research applications, vol. 3, no. 5, pp. 605-610, 2013.

Nabila Farnaaz and MA Jabbar, "Random forest modeling for network intrusion detection system," Procedia Computer Science, vol. 89, pp. 213-217, 2016.

Roger J Lewis, "An introduction to classification and regression tree (CART) analysis," in Annual meeting of the society for academic emergency medicine in San Francisco, California, 2000, vol. 14: Department of Emergency Medicine Harbor-UCLA Medical Center Torrance San.

Swapan Talukdar, Pankaj Singha, Susanta Mahato, Swades Pal, Yuei-An Liou, and Atiqur Rahman, "Land-use land-cover classification by machine learning classifiers for satellite observations - A review," Remote Sensing, vol. 12, no. 7, p. 1135, 2020.

Brian W Szuster, Qi Chen, and Michael Borger, "A comparison of classification techniques to support land cover and land use analysis in tropical coastal zones," Applied Geography,

vol. 31, no. 2, pp. 525-532, 2011.

Subhra Swetanisha, Amiya Ranjan Panda, and Dayal Kumar Behera, "Land use/land cover classification using machine learning models," International Journal of Electrical Computer Engineering, vol. 12, no. 2, 2022.

Đặng Thanh Tùng, "Nghiên cứu, ứng dụng hệ thống phần mềm mã nguồn mở thực hiện đánh giá biến động các lớp phủ sử dụng đất từ dữ liệu ảnh vệ tinh trên địa bàn thành phố Hà Nội giai đoạn 2013-2023", cơ quan chủ quản "Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà

Nội," Mã số: 13.01.23.M.03, 2023.

Nguyễn Thị Huyền Trang, Đặng Thanh Tùng, Phạm Thị Sao Mai, and Hà Thị Thu Hồng, "Nghiên cứu phân loại lớp phủ sử dụng đất từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 dựa trên thuật toán SVM," Science Journal of Natural Resources, no. 45, pp. 74-82, 2023.

Tung Dang Thanh, Thanh Huyen Dinh Thi, Thuy Hoang Thi, and Ngoc Ta Minh, "Application of Satellite Images and Artificial Intelligence to Monitor Land Cover Changes in Hanoi Area During 2013-2023 Period," VNU Journal of Science: Earth Environmental Sciences, vol. 39, no. 4, 2023.

UBND quận Bắc Từ Liêm. (2024, 17/1). Giới thiệu chung. Available: https://bactuliem.hanoi.gov.vn/gioi-thieu-chung

UBND quận Bắc Từ Liêm. (2024, 17/1). Quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất. Available: https://bactuliem.hanoi.gov.vn/quy-hoach-va-ke-hoach-su-dung-dat

Leo Breiman, "Random forests," Machine learning, vol. 45, pp. 5-32, 2001. J Ross Quinlan, "Bagging, boosting, and C4. 5," in Aaai/Iaai, vol. 1, 1996, pp. 725-730.

Giang Thị Phương Thảo, Phạm Thị Thu Hương, Phạm Việt Hòa, and Nguyễn An Bình, "Đánh giá độ chính xác trong phân loại lớp phủ dự trên thuật toán học máy và dữ liệu viễn thám thông qua Google Earth Engine: Ápdụng tại tỉnh Đắk Lắk," Journal of Science on Natural Resources Environment, no. 46, pp. 55-65, 2021.

Am Hay, "The derivation of global estimates from a confusion matrix," International Journal of Remote Sensing, vol. 9, no. 8, pp. 1395-1398, 1988. Ahmed M Abdel-Zaher and Ayman M Eldeib, "Breast cancer classification using deep belief networks," Expert Systems with Applications, vol. 46, pp. 139-144, 2016.

Nguyễn Hếu Trung, "Ứng dụng mã nguồn mở Thông Tin Địa Lý (Open GIS) trong giảng dạy và nghiên cứu quản lý môi trường và tài nguyên thiên nhiên," Trường Đại học Cần Thơ, 2020.

Published

2024-03-30

How to Cite

[1]
“Application of Artificial Intelligence to monitor changes in land use in the Bac Tu Liem District area, Hanoi, during the period 2019-2023”, GeocartaGIS, vol. 10, no. 01, pp. 23–30, Mar. 2024, doi: 10.5281/z7df4p17.

Similar Articles

1-10 of 52

You may also start an advanced similarity search for this article.