Discovering Water Quality Changes and Patterns of the Endangered Thi Vai Estuary in Southern Vietnam through Trend and Multivariate Analysis

Temporal and spatial water quality data are essential to evaluate human health risks. Understanding the interlinking variations between water quality and socio-economic development is the key for integrated pollution management. In this study, we applied several multivariate approaches, including trend analysis, cluster analysis, and principal component analysis, to a 15-year dataset of water quality monitoring (1999 to 2013) in the Thi Vai estuary, Southern Vietnam. We discovered a rapid improvement for most of the considered water quality parameters (e.g., DO, NH4, and BOD) by step trend analysis, after the pollution abatement in 2008. Nevertheless, the nitrate concentration increased significantly at the upper and middle parts and decreased at the lower part of the estuary. Principal component (PC) analysis indicates that nowadays the water quality of the Thi Vai is influenced by point and diffuse pollution. The first PC represents soil erosion and stormwater loads in the catchment (TSS, PO4, and Fetotal); the second PC (DO, NO2, and NO3) determines the influence of DO on nitrification and denitrification; and the third PC (pH and NH4) determines point source pollution and dilution by seawater. Therefore, this study demonstrated the need for stricter pollution abatement strategies to restore and to manage the water quality of the Thi Vai Estuary

Application of remote sensing and GIS technique to analyze the land-use change: the case of Phu Giao district, Binh Duong province

Digital change detection is a helpful technique using multi-temporal satellite image for analyzing landscape exchange. The objective of this study is an attempt to assess the land-use changes in Phu Giao district, Binh Duong province, Vietnam in the period of fifteen years, from 2001 to 2015. Landsat Thematic Mapper (TM) image data files of years from 2001 to 2015 were collected on website of United States Geological Survey (USGS). Then, the images supervised were classified into five classes including perennial plant, annual plant, barren and urban land, and water body using Maximum Likelihood classification method in ENVI 4.7, and mapped using ArcGIS. The results show that during fifteen years, perennial land and urban land have been increased by 39.83% and 10.32%, while annual land and water body have been decreased by 1.37% and 5.35% accordingly, respectively.Phát hiện thay đổi số hóa là một kỹ thuật hiệu quả sử dụng hình ảnh vệ tinh đa thời gian cho phân tích thay đổi cảnh quan. Bài viết này là một sự cố gắng nhằm đánh giá sự thay đổi đất sử dụng ở huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, Việt Nam trong khoảng thời gian mười lăm năm từ năm 2001 đến năm 2015. Các file dữ liệu ảnh Landsat TM của các năm từ 2001 đến 2015 đã được thu thập trên trang web nghiên cứu Địa chất Hoa Kỳ (USGS). Sau đó, các hình ảnh giám sát được phân thành năm lớp bao gồm cả cây trồng lâu năm, cây trồng hàng năm, đất đô thị cằn cỗi và vùng nước sử dụng phương pháp phân loại Maximum Likelihood trong ENVI 4.7, và lập bản đồ bằng sử dụng ArcGIS. Kết quả cho thấy rằng trong suốt mười lăm năm, diện tích đất trồng cây lâu năm, đất đô thị đã được tăng tương ứng là 39,83% và 10,32%, trong khi đất đai hàng năm và vùng nước giảm 1,37% và 5,35%

Rapid method for yearly LULC classification using Random Forest and incorporating time-series NDVI and topography: a case study of Thanh Hoa province, Vietnam

Land-use and land-cover (LULC) mapping in the complex area is a challenging task due to the mixed vegetation patterns, and rough mountains with fast-flowing rivers. In Vietnam, LULC update is not frequently. In this study, we applied a supervised machine learning (Random forest—RF) approach to mapping LULC in Thanh Hoa province, Vietnam from 2011 to 2015 utilizing multi-temporal Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data from MODIS, combined with topographic features. Random forest classification (RFC) reached a total prediction accuracy of 91% and Kappa coefficient (K) of 0.89 across eight LULCs. Besides, the results showed that the features extracted from time-series NDVI comprising the mean of yearly NDVI, the sum of NDVI, and the topography were the important variables controlling the LULC classification. For similar studies on the distribution of LULC, the method proposed in this study could be helpful