Using remote sensing images and forest inventory data to estimate forest biomass basing on parameters and image indices that has been conducted for more than two decades on the World. In which, the Sentinel 2 image has quite high resolution and suitable for analyzing the relationship of forest vegetation reflectance indices with forest biomass, furthermore the Sentinel 2 images are free of charge so it contributes to reducing costs in estimating natural forest carbon stocks. This study was conducted to develop correlation equation between natural forest carbon stocks and normalized difference vegetation index (NDVI) of Sentinel 2 images in Danang city through linear and non-linear models. The study found out that the overall accuracy of the classification map is 96%, with a Kappa coefficient of 0.94. The regression equation TC = 5297,1 NDVI2 – 6127,9 NDVI + 1751,8 with R2 = 0.8713 and an accuracy of 83.41% was selected for estimating natural forest carbon stocks in Danang city. Sử dụng ảnh viễn thám và dữ liệu điều tra rừng để ước tính sinh khối rừng theo các tham số, chỉ số ảnh đã được tiến hành hơn hai thập kỷ qua trên toàn Thế giới. Trong đó ảnh Sentinel 2 có độ phân giải khá cao và phù hợp với phân tích mối quan hệ của các chỉ số phản xạ thực vật rừng với sinh khối rừng, hơn nữa ảnh Sentinel 2 được sử dụng miễn phí nên góp phần giảm chi phí trong việc ước tính trữ lượng carbon rừng. Nghiên cứu được tiến hành nhằm xây dựng phương trình tương quan giữa trữ lượng carbon rừng tự nhiên với chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI) của ảnh Sentinel 2 ở thành phố Đà Nẵng thông qua các mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến. Kết quả của nghiên cứu đã chỉ ra rằng: độ chính xác tổng thể của bản đồ phân loại đạt 96% và hệ số Kappa là 0,94. Phương trình hồi quy TC = 5297,1 × NDVI2 – 6127,9 × NDVI + 1751,8 có hệ số xác định R2 = 0,8713 và độ chính xác 83,41% được chọn để ước tính trữ lượng carbon rừng của thành phố Đà Nẵng
