INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ 2587-6740 110926 10.55186/25876740_2025_68_3_284 Земельные отношения и землеустройство Land relations and land management Земельные отношения и землеустройство Assessment of land use dynamics in Kon tum province (Vietnam) using multispectral images on the Google Earth Engine platform Оценка динамики землепользования провинции Контум (Республика Вьетнам) с применением многозональных снимков на платформе Google Earth Engine https://orcid.org/0009-0006-4878-4061 Фам Чи Конг Pham Chi Cong phamchicongktqs@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-8404-4590 Мурашева Алла Андреевна Murasheva Alla Andreevna amur2@nln.ru

доктор экономических наук;

doctor of economic sciences;

 https://orcid.org/0009-0003-3849-4173 Фам Чонг Хай Pham Trong Hai vietnam.phamtronghai@gmail.com Государственный университет по землеустройству Москва Россия State University of Land Use Planning Moscow Russian Federation Государственный университет по землеустройству Москва Россия State University of Land Use Planning Moscow Russian Federation Московский государственный университет геодезии и картографии Москва Россия Moscow State University of Geodesy and Cartography Moscow Russian Federation 15 06 2025 15 06 2025 3 284 289 31 10 2024 04 12 2024 https://qje.su/en/nauka/article/110926/view

В статье представлена методика оценки динамики землепользования провинции Контум (Республика Вьетнам) с использованием спутниковых данных и платформы Google Earth Engine. Исследование основывается на данных многозональных спутниковых снимков Sentinel-2, официальных картах землепользования провинции за 2018 год и статистических данных о земельных ресурсах. Основные этапы работы включают сбор, предварительную обработку данных, обучение модели на основе алгоритма случайного леса, подбор оптимальных параметров для классификации, валидацию результатов и построение карты общего землепользования. Разработанная методика позволяет детально анализировать изменения землепользования с высокой точностью – 83,5%. В ходе работы выявлены ключевые факторы, влияющие на использование земельных ресурсов, что предоставляет ценные данные для территориального планирования. Построенная карта общего землепользования предоставляет надежный инструмент для региональных органов экологического надзора, а также научных и общественных организаций, занимающихся устойчивым развитием. Карта позволяет выявлять экологические угрозы, оценивать последствия антропогенной деятельности и предлагать решения для рационального управления земельными ресурсами. Методика особенно полезна для анализа сложных территорий с разнообразными природными условиями, что делает её универсальной. Также отмечается высокая эффективность платформы Google Earth Engine, которая позволяет обрабатывать большие объемы данных за короткий промежуток времени. Это существенно снижает затраты на анализ и делает возможным широкое применение предложенной методики в различных регионах. Полученные результаты подчеркивают значимость интеграции современных технологий в процессы управления природными ресурсами.

The article presents a methodology for assessing the dynamics of land use in Kontum Province (Republic of Vietnam) using satellite data and the Google Earth Engine platform. The study is based on data from Sentinel-2 multispectral satellite imagery, official 2018 provincial land use maps, and land resource statistics. The main stages of work include data collection, pre-processing, model training based on a random forest algorithm, selection of optimal parameters for classification, validation of results and construction of a map of total land use. The developed methodology allows for a detailed analysis of land-use changes with high accuracy of 83.5%. In the course of the work, key factors affecting the use of land resources were identified, which provides valuable data for territorial planning. The generated map of common land use provides a reliable tool for regional environmental oversight bodies as well as scientific and public organizations involved in sustainable development. The map allows you to identify environmental threats, assess the consequences of anthropogenic activities and offer solutions for sustainable land management. The technique is especially useful for the analysis of complex areas with a variety of natural conditions, which makes it universal. The high efficiency of the Google Earth Engine platform, which allows you to process large amounts of data in a short period of time, is also noted. This significantly reduces the cost of analysis and makes it possible to widely apply the proposed methodology in different regions. The results obtained emphasize the importance of integrating modern technologies into the processes of natural resource management.

 провинция Контум Вьетнам землепользование Google Earth Engine (GEE) многозональные снимки Sentinel-2 классификация случайный лес (random forest) экологический мониторинг карты землепользования дистанционное зондирование (ДЗЗ) Kon Tum Province Vietnam land use Google Earth Engine multispectral images Sentinel-2 classification random forest environmental monitoring land use maps remote sensing environmental management

Фам Ч., Мурашева А.А. Динамика земельного фонда провинции Виньфук Вьетнама // Journal of Agriculture and Environment. 2023. Т. 35. № 7. Fam Ch., Murasheva A.A. Dinamika zemel'nogo fonda provincii Vin'fuk V'etnama // Journal of Agriculture and Environment. 2023. T. 35. № 7. Adepoju K.A., Adelabu S.A. Improving accuracy of Landsat-8 OLI classification using image composite and multisource data with Google Earth Engine // Remote Sensing Letters. 2020. Т. 11. № 2, С. 107-116. DOI:10.1080/2150704X.2020.1715406 Adepoju K.A., Adelabu S.A. Improving accuracy of Landsat-8 OLI classification using image composite and multisource data with Google Earth Engine // Remote Sensing Letters. 2020. T. 11. № 2, S. 107-116. DOI:10.1080/2150704X.2020.1715406 Шеховцов Р.В., Авакян О.С. (2017). Роль инфраструктуры в социально-экономическом развитии региона // Финансовые исследования. 2017. Т. 2 (55). С. 168-173. Shehovcov R.V., Avakyan O.S. (2017). Rol' infrastruktury v social'no-ekonomicheskom razvitii regiona // Finansovye issledovaniya. 2017. T. 2 (55). S. 168-173. Зыонг, Фунг Тхай, Фан Хоанг Линь, Фам Кам Ньунг. Оценка ландшафта как определяющий критерий при выборе территорий выращивания многолетних культур в двух районах провинции Контум (Вьетнам) на границе с Лаосом // Труды Карадагской научной станции им. Т.И. Вяземского-природного заповедника РАН 4 (24) (2022): 60-71. Zyong, Fung Thay, Fan Hoang Lin', Fam Kam N'ung. Ocenka landshafta kak opredelyayuschiy kriteriy pri vybore territoriy vyraschivaniya mnogoletnih kul'tur v dvuh rayonah provincii Kontum (V'etnam) na granice s Laosom // Trudy Karadagskoy nauchnoy stancii im. T.I. Vyazemskogo-prirodnogo zapovednika RAN 4 (24) (2022): 60-71. Шамиль К.Ф., Наджафова С.И., Исмаилов Н.М. Актуальность системных исследований экологии Азербайджана для устойчивого развития органического земледелия // Бюллетень науки и практики. 2023. Т. 9, № 4, С. 84-101. Shamil' K.F., Nadzhafova S.I., Ismailov N.M. Aktual'nost' sistemnyh issledovaniy ekologii Azerbaydzhana dlya ustoychivogo razvitiya organicheskogo zemledeliya // Byulleten' nauki i praktiki. 2023. T. 9, № 4, S. 84-101. Nguyen H.T.T., Doan T.M., Tomppo E., McRoberts R.E. Land use/land cover mapping using multitemporal Sentinel-2 imagery and four classification methods – A case study from Dak Nong, Vietnam // Remote Sensing. 2020. Т. 12. № 9. С. 1367. DOI:10.3390/rs12091367 Nguyen H.T.T., Doan T.M., Tomppo E., McRoberts R.E. Land use/land cover mapping using multitemporal Sentinel-2 imagery and four classification methods – A case study from Dak Nong, Vietnam // Remote Sensing. 2020. T. 12. № 9. S. 1367. DOI:10.3390/rs12091367 Павлычев А.В., Стародубов М.И., Галимов А.Д. Использование алгоритма машинного обучения Random Forest для выявления сложных компьютерных инцидентов // Вопросы кибербезопасности. 2022. № 5. С. 51-58. Pavlychev A.V., Starodubov M.I., Galimov A.D. Ispol'zovanie algoritma mashinnogo obucheniya Random Forest dlya vyyavleniya slozhnyh komp'yuternyh incidentov // Voprosy kiberbezopasnosti. 2022. № 5. S. 51-58. Huang S., Tang L., Hupy J.P., Wang Y., Shao G. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing // Journal of Forestry Research. 2021. Т. 32. № 1, С. 1-6. DOI:10.1007/s11676-020-01102-7 Huang S., Tang L., Hupy J.P., Wang Y., Shao G. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing // Journal of Forestry Research. 2021. T. 32. № 1, S. 1-6. DOI:10.1007/s11676-020-01102-7 Raiyani K., Gonçalves T., Rato L., Salgueiro P., Marques da Silva J.R. Sentinel-2 image scene classification: A comparison between Sen2Cor and a machine learning approach // Remote Sensing. 2021. Т. 13. № 2. 300. DOI:10.3390/rs13020300 Raiyani K., Gonçalves T., Rato L., Salgueiro P., Marques da Silva J.R. Sentinel-2 image scene classification: A comparison between Sen2Cor and a machine learning approach // Remote Sensing. 2021. T. 13. № 2. 300. DOI:10.3390/rs13020300 Cheng B., Schwing A., Kirillov A. Per-pixel classification is not all you need for semantic segmentation // Advances in Neural Information Processing Systems. 2021. Т. 34. С. 17864-17875. Cheng B., Schwing A., Kirillov A. Per-pixel classification is not all you need for semantic segmentation // Advances in Neural Information Processing Systems. 2021. T. 34. S. 17864-17875. Министерство природных ресурсов и окружающей среды провинции Контум (2018). Карта землепользования провинции Контум в 2018 году. Контум: Министерство природных ресурсов и окружающей среды. Ministerstvo prirodnyh resursov i okruzhayuschey sredy provincii Kontum (2018). Karta zemlepol'zovaniya provincii Kontum v 2018 godu. Kontum: Ministerstvo prirodnyh resursov i okruzhayuschey sredy. Управление статистики провинции Контум (2023). Статистический ежегодник провинции Контум. Контум: Управление статистики. Upravlenie statistiki provincii Kontum (2023). Statisticheskiy ezhegodnik provincii Kontum. Kontum: Upravlenie statistiki.