Bài báo giới thiệu quá trình xây dựng, hoàn thiện bộ ký hiệu cho bản đồ phân loại đất ngập nước nội địa trên môi trường ArcGIS nhằm hỗ trợ công tác thành lập bản đồ phân loại đất ngập nước một cách thống nhất ở Việt Nam. Bênh cạnh đó, với mã loại đất là sự kết hợp giữa mã quy định trong [2,7] sẽ hỗ trợ công tác xây dựng hồ sơ đề xuất công nhận các khu bảo tồn đất ngập nước Ramsar một cách thuận lợi.
Bài báo trình bày này trình bày cơ sở khoa học xây dựng dữ liệu tiếng ồn tự động bằng phần mềm ANoise được xây dựng trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp bộ "Nghiên cứu xây dựng hệ thống quan trắc tiếng ồn trực tuyến tại khu vực đô thị bằng công nghệ WebGIS và truyền dẫn không dây", Mã số: TNMT.2018.07.06. Các bước xây dựng dữ liệu tiếng ồn tự động bao gồm: i) Đồng bộ dữ liệu; ii) Tạo lưới tính toán tiếng ồn tổng hợp; iii) Tính toán khoảng cách từ trạm tới các điểm lưới; iv) Tính toán dữ liệu tiếng ồn tổng hợp trên các điểm lưới; v) Nội suy raster dữ liệu tiếng ồn và vi) Cắt Raster dữ liệu tiếng ồn theo ranh giới. Phương pháp này được thử nghiệm trên địa bàn phường Nghĩa Tân, quận Cầu Giấy, Hà Nội.
Diện tích rừng ngập mặn (RNM) hiện nay biến động khá nhanh và với quy mô ngày càng lớn. Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS để đánh giá biến động diện tích rừng ngập mặn là một hướng nghiên cứu có xu hướng đang được phát triển nhanh ở nước ta. Tuy nhiên, với phương pháp phân loại ảnh thông thường để chiết tách đối tượng từ ảnh viễn thám, độ chính xác kết quả phân loại khi sử dụng phục vụ chiết tách đối tượng rừng ngập mặn chưa được cao do các hiện tượng nhiễu ảnh. Phương pháp xác định tỷ lệ đất, nước, thực vật là phương pháp kế thừa từ phương pháp tính toán chỉ số thực vật PVI. Việc phát triển tính toán tỷ lệ thành phần đất, nước, thực vật trên ảnh viễn thám từ chỉ số PVI kết hợp với phương pháp phân loại ảnh có kiểm định để đánh giá biến động diện tích RNM là một hướng nghiên cứu tối ưu, được chứng minh bằng thực nghiệm mang lại độ chính xác tương đối cao phục vụ đánh giá được xu thế biến động kịp thời. Kết quả nghiên cứu tạo cơ sở khoa học cho việc ứng dụng hiệu quả tư liệu viễn thám đem lại tiện lợi trong quản lý, khai thác thông tin, lưu trữ kết quả, phục vụ công tác xây dựng bản đồ biến động tài nguyên nói chung và bản đồ biến động diện tích rừng ngập mặn nói riêng ở nước ta.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.