Analysis of impervious surface expansion trends during urbanization in Long An ward using Sentinel-2 imagery from 2016 to 2025
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18788181Keywords:
Impervious surface, land cover change, Google Earth Engine, Sentinel-2Abstract
The urbanization process has led to a significant increase in impervious surface area, reducing the natural water infiltration capacity. On the other hand, urbanization also serves as a driving force for socio-economic development. This study utilizes Sentinel-2 satellite imagery at three time points (2016, 2020, and 2025), combined with the Random Forest algorithm on the Google Earth Engine platform, to classify and map impervious surfaces and analyze urban expansion trends over time in Long An Ward. The results show that impervious surfaces have rapidly increased, from 5.76 km² in 2016 to 7.01 km² in 2020, reaching a peak of 10.46 km² in 2025. Notably, the trend of impervious surface expansion is mainly concentrated in the southeastern and northeastern areas of Long An Ward, as identified through the Urban Expansion Intensity Index (UEII). This approach provides an important data foundation for planning and supports sustainable urban management in the context of increasing urbanization.
Downloads
References
[1] Lâm Văn Hạo, Lê Thị Pha Mi. “Ứng dụng viễn thám và GIS theo dõi quá trình đô thị hóa tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 1989 – 2019”. Tạp chí khí tượng thuỷ văn. Tập 720, trang 49-60, 2020.
[2] Lê Văn Trung, Nguyễn Nguyên Vũ. “Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá xu thế đô thị hóa tại thành phố Cần Thơ”. Tạp chí phát triển khoa học & công nghệ: chuyên san khoa học trái đất & môi trường. Tập 2, trang 57-62, 2018.
[3] Trần Thị Vân. “Ứng dụng viễn thám và GIS giám sát đô thị hóa thành phố Hồ Chí Minh thể hiện qua các mặt không thấm”. Tạp chí phát triển khoa học & công nghệ. Tập 14, trang 65-77, 2011.
[4] Phạm Văn Tùng, Nguyễn Văn Trung, Nguyễn Hữu Long, Nguyễn Đức Hùng. “Quan trắc sự mở rộng bề mặt không thấm bằng dữ liệu ảnh Spot-5 và Sentinel-2 ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh”. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất. Tập 59, trang 69-76, 2018.
[5] Nguyễn Tấn Lợi, Võ Quốc Tuấn. “Phân loại đất đô thị sử dụng các ảnh chỉ số từ ảnh vệ tinh sentinel-2 - trường hợp nghiên cứu tại thành phố Long Xuyên, thành phố Cà Mau và quận Ninh Kiều. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Tập 57, trang 190-201, 2021.
[6] Trinh Le Hung, Pham Van Tung, Tran Xuan Bien, Nguyen Van Trung, Vu Xuan Cuong, Tong Thi Hanh and Le Van Phu. “Mapping impervious surface change from remote sensing and GIS data: A case study in Hochiminh city, Vietnam”. Ecological Questions. Vol. 35, page 1-14, 2024.
[7] Nguyễn Trọng Nhân, Vũ Xuân Cường. “Sử dụng Google Earth Engine trong giám sát biến động diện tích rừng TP Lâm đồng giai đoạn 2010-2016”. Kỷ yếu khoa học công nghệ lần 4 - Nhà xuất bản Khoa học tự nhiên và Công nghệ -Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Thành phố Hồ Chí Minh, trang 254-265, 2018.
[8] Liu, J., Zhan, J., & Deng, X. “Spatio-temporal patterns and driving forces of urban land expansion in China during the economic reform era”. Ambio. Vol. 34(6), page 450-455, 2005.
[9] Angel, S., Parent, J., Civco, D. L., Blei, A. M., & Potere, D. “The dimensions of global urban expansion: Estimates and projections for all countries, 2000–2050”. Progress in Planning. Vol 75(2), page 53–107, 2011.
[10] Verburg, P. H., Schot, P. P., Dijst, M. J., & Veldkamp, A. “Land use change modelling: Current practice and research priorities”. GeoJournal. Vol. 61(4), page 309–324, 2004.
[11] R. A. Acheampong, F. S. K. Agyemang, và M. Abdul-Fatawu, “Quantifying the spatio temporal patterns of settlement growth in a metropolitan region of Ghana”. GeoJournal. Vol 82, page 823–840, 2017.
[12] Breiman, L. “Random Forests. Machine Learning”. Springer Nature. Vol 45(1), page 5 32, 2001.
[13] Sultana S, Inayathulla M. “Precision Land Use and LandCover Classification Using GoogleEarth Engine: Integrating RandomForest and Support Vector MachineAlgorithms”. eo-Eye. Vol.11(2), page 9-14, 2022.
[14] Phạm Văn Duẩn, Hoàng Văn Khiên, Nguyễn Văn Tùng. “Xây dựng bản đồ không gian xanh bằng thuật toán Random Forest (RF) trên nền tảng điện toán đám mây của Google Earth Engine”. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp. Tập 6, trang 58-67, 2022.
[15] Giang Thị Phương Thảo, Phạm Thị Thu Hương, Phạm Việt Hòa, and Nguyễn An Bình, “Đánh giá độ chính xác trong phân loại lớp phủ dự trên thuật toán học máy và dữ liệu viễn thám thông qua Google Earth Engine: Ápdụng tại tỉnh Đắk Lắk”. Journal of Science on Natural Resources Environment. Vol. 46, page 55-65, 2021.
[16] W. Prasomsup, T. Thirakultomorn, A. Phinyoyang, N. Nakutnok, và S. Pidnguheluxm, “Evaluation of Built-Up Areas Using Modified Built-Up Index with Landsat 8 and Sentinel-2A Data”. Burapha Science Journal. Vol. 29, page 510–526, 2024.
[17] Arfa-Fathollahkhani, A., & Minaei, M. “Utilizing multitemporal indices and spectral bands of Sentinel-2 to enhance land use and land cover classification with Random Forest and Support Vector Machine”. Advances in Space Research. Vol.74(11), page 5580–5590, 2024.
[18] Phạm Công Hà, Nguyễn Trọng Nhân. “Ứng dụng Google Earth Engine giám sát biến động không gian xanh tại thành phố Thủ Đức bằng ảnh Sentinel 2 giai đoạn 2019-2024”. Tạp chí trắc địa bản đồ. Tập 11(3), trang 25-39, 2025.
[19] Hu, Z.-L., Du, P.-J., & Guo, D.-Z. “Analysis of urban expansion and driving forces in Xuzhou city based on remote sensing”. Journal of China University of Mining and Technology. Vol.17(2), page 267–271, 2007.
[20] R. A. Acheampong, F. S. K. Agyemang, và M. Abdul-Fatawu. “Quantifying the spatio temporal patterns of settlement growth in a metropolitan region of Ghana”. GeoJournal. Vol. 82, page 823–840, 2017.
[21] Ren, P., Gan, S., Yuan, X., Zong, H., & Xie, X. “Spatial Expansion and sprawl quantitative analysis of mountain city built-up area. In F. Bian, Y. Xie, X. Cui & Y. Zeng”. Geo informatics in resource management and sustainable ecosystem. Berlin: Springer, page 166–176, 2013.
[22] Nguyễn Kim Hoa, Nguyễn Thị Hải, Nguyễn Hữu Ngữ. “Ứng dụng GIS phân tích biến động sử dụng đất tại thành phố Tân An, tỉnh Long An”. Tạp chí khoa học đất. Tập 79, trang 9599, 2025.
[23] Nguyễn Hữu Cường và Nguyễn Văn Cương. “Dự báo mở rộng đô thị sử dụng mô hình ca markov: trường hợp thành phố Tân An, tỉnh Long An”. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ. Tập 60 (3), trang 1-11, 2024.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Nhân Nguyễn, Dung Huỳnh Ngọc, Phương Văn Ngọc Trúc, Bảo Lê Thiên (Tác giả)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
CC 4.0
