Assessing damages of agricultural land due to flooding in a lagoon region based on remote sensing and GIS: case study of the Quang Dien district, Thua Thien Hue province, central Vietnam

This study aims to create a flood extent map with Sentinel imagery and to evaluate impacts on agricultural land in the lagoon region of central Vietnam. In this study, remote sensing images, obtained from 2017 to 2019, were used to simultaneously map the land cover status of a flood in the Quang Dien district. This study highlights flooded areas from Sentinel-2 images by calculating some indicators such as the Land Surface Water Index (LSWI) and the Enhanced Vegetation Index (EVI). Comparisons between the floodplain samples (GPS point-based) and flood mapping results, with the ground-truth data, indicate that the overall accuracy and Kappa coefficients were 97.9% and 0.62 respectively for 2017; the values for 2019 were 95.7% and 0.77 for the same coefficients. Land use maps overlying the flood-affected maps show that approximately 11% of the agriculture land area was affected by floods in 2019 comparison to a 10% in 2017. Wet rice was the most affected crop with the flooded area accounting for more than 70% of the district under each flood event. The most affected communes are: Quang An, Quang Phuoc and Quang Thanh. This study provides valuable information for flood disaster planning, mitigation and recovery activities in Vietnam.Mục tiêu của nghiên cứu là lập bản đồ phân bố ngập lụt với hình ảnh vệ tinh Sentinel và đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp ở vùng đầm phá miền Trung, Việt Nam. Trong nghiên cứu này, ảnh viễn thám thu nhận giai đoạn 2017-2019 được sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại thời điểm bị ngập nước trên địa bàn huyện Quảng Điền. Nghiên cứu đã xác định được vùng ngập lụt ở huyện Quảng Điền bằng phương pháp phân loại chỉ số mặt nước (Land Surface Water Index – LSWI) và chỉ số khác biệt thực vật (Enhanced Vegetation Index-EVI) từ ảnh Sentinel-2. Xác định vùng nước lũ bị che khuất bởi mây bằng mô hình số hóa độ cao (DEM). Kết quả phân loại vùng ngập lụt được so sánh với giá trị tham chiếu mặt đất cho thấy độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa đạt được trong năm 2017 là 97,9% và 0,62; trong khi năm 2019 đạt 95,7% và 0.77. Bản đồ sử dụng đất chồng lên bản đồ lũ lụt cho thấy khoảng 11% diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi lũ lụt năm 2019 so với 10% năm 2017. Cây lúa nước là cây trồng bị ảnh hưởng nặng nề nhất, với diện tích bị ngập lụt chiếm hơn 70% diện tích lúa của huyện. Các xã bị ngập lớn là xã Quảng An, Quảng Phước và Quảng Thành. Nghiên cứu này cung cấp thông tin có giá trị cho các hoạt động lập kế hoạch, giảm nhẹ và phục hồi thiên tai lũ lụt ở Việt Nam

An update and reassessment of vascular plant species richness and distribution in Bach Ma National Park, Central Vietnam

Bach Ma National Park (BMNP) is recognized as an essential biodiversity hotspot in Vietnam because of its diverse topography, high species richness and threatened and endemic species. This study updates the richness and distribution of vascular plant species in the BMNP by intergrading data from literature, field surveys, key-informant interviews and participatory observations. Our results showed that the park has a high diversity of vascular plants with 1,874 species belonging to 192 families, 6 phylums including Psilotophyta, Lycopodiophyta, Equisetophyta, Polypodiophyta, Pinophyta, and Magnoliophyta. It also indicates that 199 out of 1,874 vascular species in the BMNP are listed as endangered, precious and rare plant species of Vietnam. In particular, 55 species are part of the IUCN 2020 list, in which 9 are critically endangered species (CR), 15 are endangered species (EN), and 31 are vulnerable species (VU). According to the rankings of the Red List Vietnam (2007), 6 species of CR (accounting for 13.64% compared with the whole country), 36 species of EN (20%), and 52 species of VU (26%) were found in this area. The results provided that vascular plant species are distributed into 2 types based on high altitude (threshold at 900m), but there are no dominant communities. The findings may be essential information for foresters and biologists to recognize and use it as the newest update for their next scientific research in conservation and resource management.Vườn Quốc gia (VQG) Bạch Mã được xem là một điểm nóng đa dạng sinh học quan trọng ở Việt Nam vì địa hình đa dạng, độ phong phú loài cao, đặc biệt là các loài đặc hữu và nguy cấp. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã cập nhật sự phong phú và phân bố của các loài thực vật bậc cao tại VQG Bạch Mã bằng cách kết hợp dữ liệu từ tổng quan tài liệu, khảo sát thực địa, phỏng vấn người am hiểu và điều tra có sự tham gia. Kết quả cho thấy VQG có hệ thực vật bậc cao phong phú với 1.874 loài, thuộc 192 họ, 6 ngành bao gồm Psilotophyta, Lycopodiophyta, Equisetophyta, Polypodiophyta, Pinophyta, Magnoliophyta. Kết quả chỉ ra rằng 199 trong số 1.874 loài thực vật bậc cao tại VQG này được xếp vào danh sách các loài nguy cấp của Việt Nam. Đặc biệt, có 55 loài thuộc danh mục của IUCN năm 2020, trong đó có 9 loài Cực kỳ nguy cấp (CR), 15 loài Nguy cấp (EN) và 31 loài Sẽ nguy cấp (VU). Trong khi đó, theo xếp hạng của Sách Đỏ Việt Nam (2007), nghiên cứu cho thấy có 6 loài CR (chiếm 13,64% so với cả nước), 36 loài EN (20%) và 52 loài VU (26%). Phát hiện của chúng tôi cũng chỉ ra rằng đặc điểm phân bố của các loài thực vật bậc cao ở VQG Bạch Mã gồm 2 kiểu rừng dựa trên độ cao (mức 900m), nhưng không có quần xã nào chiếm ưu thế. Các kết quả này được kỳ vọng sẽ là nguồn thông tin cần thiết cho các nhà hoạt động lâm nghiệp và sinh vật học sử dụng nó như một bản cập nhật mới nhất cho các nghiên cứu khoa học tiếp theo trong bảo tồn và quản lý tài nguyên

Integrated universal soil loss equation (USLE) and Geographical Information System (GIS) for soil erosion estimation in A Sap basin: Central Vietnam

Central Vietnam is very susceptible to soil erosion due to its complicated terrain and heavy rainfall. The objective of this study was to quantify soil erosion in the A Sap river basin, A Luoi district, Thua Thien Hue Province, Vietnam, using the Universal Soil Loss Equation (USLE) and Geographical Information System (GIS). The results showed that 34% of land area lost accumulated to 10 t ha−1 year−1 while 47% of the total area lost less than 1 t ha−1 year−1. Natural forest land lost the most with an average of about 19 t ha−1 year−1, followed by plantation forest with approximately 7 t ha−1 year−1 and other agricultural lands at 3.70 and 1.45 t ha−1 year−1 for yearly crops and paddy rice, respectively. Soil erosion was most sensitive to the topographic factor (LS), followed by the practice support factor (P), soil erodibility factor (K), cropping management (C), and the rainfall erosivity factor (R). Implications are that changes to the cultivated calendar and implementing intercropping are effective ways to prevent soil erosion in cultivated lands. Furthermore, introducing broad leaves trees for mountainous areas in A Sap basin was the most effective practice in reducing soil erosion. The study also pointed out that the combination of available data sources used with the USLE and GIS technology is a viable option to calculate soil erosion in Central Vietnam, which would allow targeted attention toward a solution is to reduce future soil erosion. Keywords: Central Vietnam, GIS, Soil erosion, USL

Application of Ordinary Kriging and Regression Kriging Method for Soil Properties Mapping in Hilly Region of Central Vietnam

Soil property maps are essential resources for agricultural land use. However, soil properties mapping is costly and time-consuming, especially in the regions with complicated topographic conditions. This study was conducted in a hilly region of Central Vietnam with the following objectives: (i) to evaluate the best environmental variables to estimate soil organic carbon (SOC), total nitrogen (TN), and soil reaction (pH) with a regression kriging (RK) model, and (ii) to compare the accuracy of the ordinary kriging (OK) and RK methods. SOC, TN, and soil pH data were measured at 155 locations within the research area with a sampling grid of 2 km × 2 km for a soil layer from 0 to 30 cm depth. From these samples, 117 were used for interpolation, and the 38 randomly remaining samples were used for evaluating accuracy. The chosen environmental variables are land use type (LUT), topographic wetness index (TWI), and transformed soil adjusted vegetation index (TSAVI). The results indicate that the LUT variable is more effective than TWI and TSAVI for determining TN and pH when using the RK method, with a variance of 7.00% and 18.40%, respectively. In contrast, a combination of the LUT and TWI variables is the best for SOC mapping with the RK method, with a variance of 14.98%. The OK method seemed more accurate than the RK method for SOC mapping by 3.33% and for TN mapping by 10% but the RK method was found more precise than the OK method for soil pH mapping by 1.81%. Further selection of auxiliary variables and higher sampling density should be considered to improve the accuracy of the RK method

Settlement Growth Prediction exploiting EO-based Time Series with the Spatio-Temporal Matrix Approach: a Case Study for the City of Hue, Vietnam

Satellite-based Earth observation (EO) time series data possess enormous potential for analyzing the past and forecasting future trends of urban/settlement development. While historic settlement extent maps with high spatial resolution can be generated from EO data, detailed local information such as intra-urban recreation spaces or restricted areas for specific land use types are hard to acquire. In order to overcome this data gap from which many modelling approaches suffer, the Spatio-Temporal Matrix (STM) was developed. The STM provides spatial and temporal characteristics of a target pixels’ neighborhood to be used for predicting the future urban/settlement growth with a machine learning approach. In this study, a multi-layer perceptron (MLP) was employed to utilize the STM for the settlement growth prediction of the City of Hue, Vietnam. The SLEUTH model was used as a benchmark for the performance evaluation. The results show that the STM-based model achieved a high accuracy in settlement growth modelling. Compared to the SLEUTH model, the STM approach simulated less growth in restricted areas without having to rely on external datasets

BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA NÓ ĐẾN SỰ PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI QUẬN SƠN TRÀ, THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG GIAI ĐOẠN 2015–2020

We used the methods of primary and secondary data collection and statistical analysis to compare the data. The results show no change in the total natural area of the district despite the area adjustments of three wards in the district. Concerning to change in land use purposes, the agricultural land increased by 1,199.05 ha, and the non-agricultural also rose by 185,00 ha, resulting from the transformation from unused land. The land area managed by state agencies decreases and is transferred to other land users, thereby improving land use efficiency. The land-use change in Son Tra district is the cause of positive impacts on the growth and transformation of the economic structure as well as the labour, employment, and living environment of the residents. However, in the time to come, it is necessary to develop a land-use plan conforming to the aspect of sustainable development.Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này là thu thập dữ liệu sơ cấp, thứ cấp và xử lý các dữ liệu đó bằng phương pháp so sánh và thống kê. Kết quả cho thấy tổng diện tích đất tự nhiên ở quận Sơn Trà không thay đổi, mặc dù có sự điều chỉnh địa giới của ba phường. Liên quan đến chuyển đổi của mục đích sử dụng đất, diện tích đất nông nghiệp tăng 1.199,05 ha và diện tích đất phi nông nghiệp tăng 185,00 ha, chủ yếu là do đất chưa sử dụng chuyển đổi sang. Diện tích đất thuộc nhóm các đối tượng quản lý đã giảm xuống do một số diện tích đất được chuyển sang cho các đối tượng sử dụng đất theo luật đất đai. Điều này đã đóng góp tích cực vào sự tăng trưởng và chuyển dịch cơ cấu kinh tế cũng như lao động, việc làm và môi trường sống của cư dân địa phương. Tuy nhiên, trong thời gian tới cần xây dựng quy hoạch sử dụng đất theo hướng phát triển bền vững

Multi-Criteria Decision Analysis for the Land Evaluation of Potential Agricultural Land Use Types in a Hilly Area of Central Vietnam

Land evaluation is a process that is aimed at the sustainable development of agricultural production in rural areas, especially in developing countries. Therefore, land evaluation involves many aspects of natural conditions, economic, and social issues. This research was conducted in a hilly region of Central Vietnam to assess the land suitability of potential agricultural land use types that are based on scientific and local knowledge. In the frame of this research, Participatory Rural Appraisal (PRA); Analytical Hierarchy Analysis (AHP); Geographic Information System (GIS); and, scoring based scientific literature and local knowledge were applied for Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) for land use evaluation. The results of the PRA survey reveal that five plants offer great agricultural potential in the research area, namely rice, cassava, acacia, banana, and rubber. The land suitability of each plant type varies, depending on physical conditions as well as economic and social aspects. Acacia and cassava represent the most suitable plant types in the research area. Recommendations regarding agricultural land use planning in the A Luoi district are brought forward based on the land evaluation results. The combination of scientific and local knowledge in land assessment based on GIS technology, AHP, and PRA methods is a promising approach for land evaluation

Linking land subsidence to soil types within Hue city in Central Vietnam

Coastal areas of Southeast Asia are progressively threatened by flooding as a consequence of more frequent precipitation extremes and rising sea levels. Especially urban areas are affected by flood risk which is additionally increased by surface subsidence related to building activities and groundwater extraction. However, the severity of subsidence as well as its triggers and environmental interrelations are only little understood. This study measures surface subsidence for Hue city by using persistent scatterer radar interferometry (PS-InSAR). A series of 53 images acquired by the Sentinel-1 radar satellite between 2018 and 2019 was analyzed to reliably retrieve surface changes at the millimeter scale. The overall displacement ranges between -25 and +10 millimeters per year. Its spatial distribution was then compared to the extent of different soil types in the study area to conduct an analysis of variance (ANOVA). The results confirmed a significant difference between the soil types with Plinthic Acrisols as the soil type having the largest negative average surface velocity. Possible triggers are the intrusion of slack water from the surrounding rice cultivation areas and construction activities which lead to increasing weight and soil compaction. The findings shall raise awareness for the topic and underline the demand for further research.Mưa lớn và nước biển dâng là những nguyên nhân gây lũ lụt ngày càng nghiêm trọng ở các khu vực ven biển Đông Nam Á. Đặc biệt việc gia tăng công trình xây dựng và khai thác nước ngầm gây sụt lún bề mặt dẫn đến ngập lụt ở các vùng đô thị. Tuy nhiên, các nghiên cứu về mối tương quan giữa sụt lún bề mặt với các hiện tượng môi trường chưa được chú trọng nhiều. Trong nghiên cứu này, độ lún bề mặt của thành phố Hue được đo bằng phương pháp giao thoa radar tán xạ liên tục (PS-InSAR). Phân tích 53 ảnh vệ tinh Sentinel-1 từ năm 2018-2019 cho thấy sự thay đổi tổng thể bề mặt dao động từ -25mm đến 10mm mỗi năm. Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy sự thay đổi bề mặt khác nhau tùy từng loại đất, trong đó đất đỏ vàng (Plinthic Acrisols) có tốc độ sụt lún trung bình cao nhất. Các tác nhân có thể là do sự xâm nhập của nước từ các vùng trồng lúa xung quanh và các hoạt động xây dựng dẫn đến tăng trọng lượng và nén đất. Những phát hiện này là cơ hội nâng cao nhận thức về sự sụt lún bề mặt và cần được nghiên cứu thêm

Linking land subsidence to soil types within Hue city in Central Vietnam

Coastal areas of Southeast Asia are progressively threatened by flooding as a consequence of more frequent precipitation extremes and rising sea levels. Especially urban areas are affected by flood risk which is additionally increased by surface subsidence related to building activities and groundwater extraction. However, the severity of subsidence as well as its triggers and environmental interrelations are only little understood. This study measures surface subsidence for Hue city by using persistent scatterer radar interferometry (PS-InSAR). A series of 53 images acquired by the Sentinel-1 radar satellite between 2018 and 2019 was analyzed to reliably retrieve surface changes at the millimeter scale. The overall displacement ranges between -25 and +10 millimeters per year. Its spatial distribution was then compared to the extent of different soil types in the study area to conduct an analysis of variance (ANOVA). The results confirmed a significant difference between the soil types with Plinthic Acrisols as the soil type having the largest negative average surface velocity. Possible triggers are the intrusion of slack water from the surrounding rice cultivation areas and construction activities which lead to increasing weight and soil compaction. The findings shall raise awareness for the topic and underline the demand for further research