Nội dung và phương pháp nghiên cứu
Địa điểm nghiên cứu
Địa điểm nghiên cứu: Huyện Nam Trực và Trực Ninh tỉnh Nam Định
- Thời gian tiến hành đề tài nghiên cứu: từ tháng 01/2018 đến tháng 10/2019
- Nghiên cứu biến động trong khoảng thời gian từ năm 2010 – 2018.
Đối tượng, vật liệu nghiên cứu
3.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là: hiện trạng và biến động sử dụng đất
Vật liệu nghiên cứu của đề tài là: Tư liệu ảnh vệ tinh SPOT 5 và Sentinel
Nội dung nghiên cứu
3.4.1 Điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội của huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định
- Điều kiện tự nhiên: Vị trí địa lý, địa hình khí hậu, thủy văn và các nguồn tài nguyên khác
- Điều kiện kinh tế xã hội: Thực trạng phát triển kinh tế, dân số, lao động, việc làm, cơ sở hạ tầng
Điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển sản xuất nông nghiệp và sử dụng đất Những thuận lợi như khí hậu thuận hòa, đất đai màu mỡ giúp gia tăng năng suất cây trồng, trong khi cơ sở hạ tầng tốt và thị trường tiêu thụ mạnh mẽ thúc đẩy phát triển kinh tế nông thôn Tuy nhiên, khó khăn như thiên tai, biến đổi khí hậu và hạn chế về nguồn lực kinh tế có thể cản trở sự phát triển bền vững Việc đánh giá tổng thể những yếu tố này sẽ giúp xây dựng chiến lược phát triển nông nghiệp hiệu quả hơn.
3.4.2 Tình hình sử dụng đất huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định
- Hiện trạng sử dụng đất tại khu vực huyện Trực Ninh và Nam Trực năm 2018
- Biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu giai đoạn 2010 – 2018
3.4.3 Đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu bằng công nghệ viễn thám và GIS
- Xử lý ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu
- Thành lập bản đồ sử dụng đất huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định
- Đánh giá biến động sử dụng đất huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định
3.4.4 Đề xuất các giải pháp ứng dụng công nghệ viễn thám và Hệ thống thông tin địa lý trong đánh giá biến động sử dụng đất
Phương pháp nghiên cứu
3.5.1 Phương pháp thu thập tài liệu, số liệu thứ cấp
- Thu thập các tài liệu, số liệu về điều kiện tự nhiên, tình hình phát triển kinh tế xã hội khu vực nghiên cứu
- Thu thập các tài liệu, bản đồ, số liệu về tình hình sử dụng đất và biến động sử dụng đất tại khu vực nghiên cứu
- Thu thập ảnh vệ tinh SPOT, Sentinel của khu vực nghiên cứu ở hai thời điểm năm 2010 và năm 2018
3.5.2 Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp
- Thu thập dữ liệu về tình hình sử dụng đất của khu vực nghiên cứu bằng GPS cầm tay
- Số liệu thu thập được sẽ phục vụ quá trình phân loại ảnh và đánh giá độ chính xác kết quả phân loại
Chúng tôi đã thu thập tổng cộng 300 điểm mẫu, với 60 điểm cho mỗi loại hình sử dụng đất Trong số đó, 50% điểm mẫu được sử dụng để phân loại ảnh, trong khi 50% còn lại phục vụ cho việc đánh giá độ chính xác.
3.5.3 Phương pháp xử lý dữ liệu viễn thám
3.5.3.1 Phân loại ảnh bằng phương pháp phân loại có kiểm định theo thuật toán xác suất cực đại ( Maximum likelihood ) Ứng dụng thuật toán Maximum likelihood để phân loại lớp ảnh dựa trên đặc trưng phổ của ảnh, quá trình phân loại được thực hiện theo các bước sau:
Để xác định các lớp và mẫu lớp phủ trên mặt đất, cần phân tích sự khác biệt về phổ và cấu trúc tự nhiên Việc định nghĩa các lớp này phải phù hợp với đặc trưng của từng loại hình sử dụng đất.
Dựa trên dữ liệu thu thập từ GPS cầm tay, tiến hành chọn vùng mẫu trực tiếp từ tư liệu ảnh Số lượng vùng mẫu cần đảm bảo phân bố đều trên toàn bộ khu vực nghiên cứu và phản ánh đặc trưng của tính phổ từng lớp.
+ Bước 3: Tiến hành phân loại bằng phương pháp có kiểm định theo thuật toán xác suất cực đại (Maximum likelihood)
3.5.3.2 Đánh giá độ chính xác phân loại
Dựa theo kết quả điều tra thực địa từ GPS cầm tay để đánh giá độ chính xác phân loại ảnh sử dụng hệ số kappa (κ) để đánh giá
Dựa trên ảnh vệ tinh chụp vào năm 2010 và 2018, cùng với điều tra thực địa bằng GPS cầm tay vào năm 2019, việc kiểm tra thực địa cần được thực hiện sau khi đánh dấu các vị trí không có biến động về sử dụng đất và nghi ngờ sai loại đất Kết hợp với phỏng vấn cán bộ địa chính và hộ gia đình sử dụng đất để thu thập thông tin về tình hình sử dụng đất và thời vụ, nhằm phục vụ cho việc giải đoán ảnh tại hai thời điểm Độ chính xác phân loại được đánh giá qua hai chỉ tiêu: độ chính xác tổng thể (overall accuracy) và chỉ số Kappa (κ), đồng thời độ chính xác của từng lớp phân loại cũng được thể hiện chi tiết qua ma trận sai số.
Ma trận sai số là ma trận vuông thể hiện số lượng mẫu của từng lớp phân loại, với dữ liệu kiểm chứng trên cột và kết quả phân loại trên hàng Các phần tử trên đường chéo chính là số điểm phân loại đúng, trong khi các phần tử khác là số điểm bị phân loại nhầm Độ chính xác sản xuất (Produce’s Accuracy) của mỗi lớp được tính bằng tỷ lệ số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm kiểm chứng Độ chính xác sử dụng (User ’s Accuracy) được xác định bằng số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm sau phân loại của lớp đó Độ chính xác tổng thể là tỷ lệ phần trăm số điểm phân loại đúng so với tổng số điểm kiểm tra Để đánh giá độ tin cậy của kết quả phân loại, chỉ số thống kê κ được sử dụng và được tính theo công thức của Jensen (1995).
N: Tổng số điểm lấy mẫu r: Số lớp đối tượng phân loại xii: Số điểm đúng trong lớp thứ i xi+: Tổng số điểm lớp thứ i của mẫu x+i: Tổng số điểm của lớp thứ i sau phân loại κ có giá trị từ 0 đến 1 Nếu κ lớn hơn hoặc bằng 0,8 cho thấy kết quả phân loại có độ tin cậy cao, nếu κ từ 0,4 đến dưới 0,8 kết quả phân loại có độ tin cậy trung bình, nếu κ nhỏ hơn 0,4 chứng tỏ kết quả phân loại có độ tin cậy thấp
- Sử dụng phần mềm ArcGIS tiến hành biên tập bản đồ sử dụng đất từ kết quả phân loại
- Sử dụng chức năng phân tích không gian để tạo bản đồ độ dốc, độ cao
- Sử dụng chức năng phân tích không gian trong phần mềm ArcMap để chồng xếp bản đồ và tính toán biến động
3.5.5 Phương pháp thống kê tổng hợp số liệu
Kết quả từ việc chồng xếp bản đồ và đánh giá biến động cho phép phân tích so sánh tổng hợp, từ đó xác định được biến động sử dụng của từng loại đất Qua đó, chúng ta có thể nhận diện các nguyên nhân dẫn đến sự thay đổi trong việc sử dụng đất.
Nghiên cứu về việc ứng dụng công nghệ viễn thám và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong đánh giá biến động sử dụng đất đã cho thấy nhiều kết quả khả quan Công nghệ viễn thám giúp thu thập dữ liệu nhanh chóng và chính xác, trong khi GIS cho phép phân tích và trực quan hóa thông tin một cách hiệu quả Tuy nhiên, vẫn tồn tại một số nhược điểm như độ chính xác của dữ liệu viễn thám có thể bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết và sự hạn chế trong việc phân tích các yếu tố xã hội, kinh tế Do đó, việc kết hợp các phương pháp truyền thống với công nghệ hiện đại sẽ mang lại kết quả tốt hơn trong nghiên cứu biến động sử dụng đất.
Quy trình đánh giá biến động sử dụng đất được thể hiện trong sơ đồ (hình 3.1)
Hình 3.1 Sơ đồ quy trình đánh giá biến động sử dụng đất Ảnh vệ tinh năm 2010 Ảnh vệ tinh năm 2018
Phân loại Đánh giá độ chính xác
Bản đồ sử dụng đất năm 2010 Bản đồ sử dụng đất năm 2018
Bản đồ biến động sử dụng đất
Kết quả nghiên cứu
Đánh giá điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội huyện Trực Ninh và nam trực tỉnh Nam Định
4.1.1 Điều kiện tự nhiên huyện Trực Ninh và Nam Trực tỉnh Nam Định
Trực Ninh và Nam Trực là cửa ngõ phía Nam của thành phố Nam Định có vị trí địa lý như sau:
Hình 4.1 Sơ đồ vị trí huyện Nam Trực và Trực Ninh, tỉnh Nam Định
- Phía Bắc giáp thành phố Nam Định;
- Phía Đông giáp huyện Vũ Thư tỉnh Thái Bình, huyện Xuân Trường;
- Phía Tây giáp huyện Vụ Bản, huyện Nghĩa Hưng;
- Phía Nam giáp huyện Hải Hậu;
Trực Ninh và Nam Trực là hai khu vực có vị trí địa lý thuận lợi cho sự phát triển kinh tế - xã hội, với tổng diện tích tự nhiên lên tới 307,844 km² Theo thống kê năm 2017, dân số trung bình của khu vực đạt 186.170 người, tương đương với mật độ dân số 1.211 người/km², bao gồm 38 huyện và 3 thị trấn Thị trấn Cổ Lễ và Thị trấn Nam Giang đóng vai trò là trung tâm chính trị, kinh tế và văn hóa của hai huyện này.
Quốc lộ 21 kết nối hai huyện Nam Trực và Trực Ninh với các huyện phía Nam tỉnh Nam Định như Hải Hậu và Giao Thủy, đồng thời nối liền Nam Trực với thành phố Nam Định ở phía Bắc.
Sông Hồng và Sông Ninh Cơ là hai con sông lớn, hàng năm mang phù sa bồi đắp cho đất đai, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển nông nghiệp, khiến khu vực này trở thành một trong những huyện trọng điểm lúa của tỉnh Nam Định Nằm ở phía Nam tỉnh, huyện còn có vị trí chiến lược quan trọng, án ngữ một phần con đường từ thành phố Nam Định ra biển Đông, góp phần đảm bảo an ninh quốc phòng.
Nam Trực và Trực Ninh, với vị trí địa lý kinh tế thuận lợi, tạo điều kiện cho sự phát triển của một nền kinh tế đa dạng, năng động và hiệu quả.
Trực Ninh và Nam Trực là hai huyện nằm trong vùng châu thổ sông Hồng, được bồi đắp bởi phù sa từ sông Hồng và sông Ninh Cơ Địa hình của huyện tương đối bằng phẳng, với độ nghiêng thấp dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam, tạo điều kiện thuận lợi cho việc trồng lúa nước ở vùng trũng phía Bắc và Nam Vùng giữa huyện, dọc theo đường Vàng, thích hợp cho việc phát triển rau màu và nghề trồng dâu nuôi tằm Nhìn chung, điều kiện địa hình của Nam Trực và Trực Ninh rất thuận lợi cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông, thủy lợi, cũng như phát triển kinh tế xã hội và bảo tồn hệ sinh thái động, thực vật tự nhiên đa dạng.
4.1.1.3 Khí hậu, thủy văn a Khí hậu
Trực Ninh và Nam Trực sở hữu đặc trưng của tiểu khí hậu vùng đồng bằng sông Hồng, với khí hậu nhiệt đới gió mùa, nóng ẩm, mưa nhiều và có bốn mùa rõ rệt: xuân, hạ, thu, đông.
Nhiệt độ trung bình hàng năm dao động từ 23 đến 25°C, với các tháng có nhiệt độ trung bình trên 20°C chủ yếu từ tháng 8 đến tháng 9 Vào mùa đông, nhiệt độ trung bình giảm xuống còn 19,2°C, trong đó tháng lạnh nhất là tháng 12 và tháng 1 năm sau Trong khi đó, mùa hè có nhiệt độ trung bình khoảng 29°C, với tháng nóng nhất rơi vào tháng 6 và tháng 7.
Độ ẩm không khí ở khu vực này tương đối cao, với mức trung bình hàng năm dao động từ 80% đến 85% Đặc biệt, tháng 4 là tháng có độ ẩm cao nhất, đạt tới 90%, trong khi tháng 11 ghi nhận độ ẩm thấp nhất, chỉ khoảng 76% Sự chênh lệch giữa độ ẩm cao nhất và thấp nhất trong năm không quá lớn, cho thấy khí hậu nơi đây luôn ẩm ướt.
Chế độ mưa ở huyện có lượng mưa trung bình hàng năm từ 1.700 – 1.800 mm, phân bố tương đối đồng đều nhưng không đồng nhất trong năm Mùa mưa kéo dài từ tháng 5 đến tháng 10, chiếm gần 80% tổng lượng mưa, với các tháng mưa nhiều nhất là tháng 7, 8 và 9 Lượng mưa lớn và tập trung gây ra ngập úng, ảnh hưởng tiêu cực đến sản xuất nông nghiệp, đặc biệt khi mưa lớn kết hợp với triều cường Mùa khô diễn ra từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, chỉ chiếm 20% lượng mưa cả năm, với tháng 12 và tháng 1, 2 là những tháng ít mưa nhất, thậm chí có tháng không có mưa Năm có thể xảy ra tình trạng mưa muộn, ảnh hưởng đến việc gieo trồng cây vụ đông và mưa sớm có thể tác động đến thu hoạch vụ chiêm xuân.
Trung bình hàng năm, khu vực này trải qua khoảng 250 ngày nắng, với tổng số giờ nắng dao động từ 1.250 đến 1.400 giờ Đặc biệt, mùa hè thu ghi nhận số giờ nắng cao nhất, khoảng 1.000 đến 1.100 giờ, chiếm tới 70% tổng số giờ nắng trong năm.
Hướng gió thịnh hành thay đổi theo mùa, với tốc độ gió trung bình năm khoảng 2 – 2,3 m/s Vào mùa đông, gió Đông Bắc chiếm tần suất 60 - 70% và có tốc độ trung bình từ 2,4 – 2,6 m/s, trong khi cuối mùa đông, gió dần chuyển về phía Đông Mùa hè, gió Đông Nam phổ biến với tần suất 50 – 70% và tốc độ trung bình 1,9 – 2,2 m/s, trong đó tốc độ gió cực đại có thể đạt 40 m/s khi có bão Đầu mùa hạ thường xuất hiện gió tây khô nóng, ảnh hưởng tiêu cực đến cây trồng.
Vùng vịnh Bắc Bộ thường xuyên bị ảnh hưởng bởi bão và áp thấp nhiệt đới, với trung bình từ 4 đến 6 trận mỗi năm, chủ yếu xảy ra trong các tháng 6, 7 và 8.
Khí hậu trong khu vực rất lý tưởng cho sự sống của con người, phát triển hệ sinh thái động thực vật và ngành du lịch Điều kiện khí hậu thuận lợi giúp nông nghiệp phát triển mạnh mẽ, cho phép việc gieo trồng diễn ra quanh năm.
Chế độ thuỷ văn của hai huyện Nam Trực và Trực Ninh chủ yếu chịu ảnh hưởng từ sông Hồng, sông Đào, sông Ninh Cơ và chế độ thuỷ triều Khu vực này có hệ thống sông ngòi dày đặc với mật độ mạng lưới khoảng 0,7-0,9 km/km², và các dòng chảy chủ yếu theo hướng Tây Bắc - Đông Nam.
Hồng, sông Ninh Cơ là nguồn cung cấp nước chính phục vụ cho sản xuất nông nghiệp và dân sinh trên địa bàn huyện
Sông Hồng chảy qua Trực Ninh với chiều dài khoảng 6,5 km, theo hướng Tây Bắc - Đông Nam Đây là đoạn hạ lưu rộng lớn, đặc biệt khi có lũ kết hợp với triều cường, nước tập trung nhanh chóng.
Tình hình sử dụng đất của huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định
4.2.1 Hiện trạng sử dụng đất huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định
Theo báo cáo thống kê kiểm kê đất đai của UBND huyện Nam Trực và UBND huyện Trực Ninh, tính đến ngày 31/12/2018, tổng diện tích đất tự nhiên của hai huyện này là 30.784,36 ha, chiếm 9,21% tổng diện tích đất tự nhiên của tỉnh.
Số liệu tổng hợp hiện trạng sử dụng đất năm 2018 tại huyện Trực Ninh và Nam Trực thể hiện trong bảng 4.3
Bảng 4.3 Hiện trạng sử dụng đất của huyện Trực Ninh và
STT Chỉ tiêu Ký hiệu Diện tích (ha) Cơ cấu (%) Tổng diện tích đất tự nhiên 30.784.36 100,00
1 Nhóm đất nông nghiệp NNP 21.313.1 69,24
1.1 Đất sản xuất nông nghiệp SXN 19.464.03 65,78
1.1.1 Đất trồng cây hàng năm CHN 18.063,34 63,23
1.1.2 Đất trồng cây lâu năm CLN 1.400,69 4,55
1.2 Đất nuôi trồng thuỷ sản NTS 750.72 2,44
1.3 Đất nông nghiệp khác NKH 10.20 0,06
STT Chỉ tiêu Ký hiệu Diện tích (ha) Cơ cấu (%) Tổng diện tích đất tự nhiên 30.784.36 100,00
2 Nhóm đất phi nông nghiệp PNN 9.304,06 30,22
2.3 Đất cơ sở tôn giáo TON 144,51 0,47
2.4 Đất nghĩa trang, nghĩa địa NTD 403,16 1,38
2.5 Đất cơ sở tín ngưỡng TIN 57,56 0,19
2.6 Đất sông, ngòi, kênh, rạch SON 1.031,97 3,35
2.7 Đất có mặt nước CD MNC 209,52 0,68
2.8 Đất phi nông nghiệp khác PNK 16.23 0,05
3 Nhóm đất chưa sử dụng CSD 167,2 0,54
3.1 Đất bằng chưa sử dụng BCS 167,2 0,54
Nguồn: Phòng quy hoạch – kế hoạch Sở TNMT Nam Định ( 2019)
Vào năm 2018, tổng diện tích đất tự nhiên của huyện Nam Trực và huyện Trực Ninh đạt 30.784,36 ha, được phân chia thành nhiều loại đất dựa trên mục đích sử dụng.
- Đất nông nghiệp diện tích 21.313,1 ha, chiếm 69,23% diện tích tự nhiên
- Đất phi nông nghiệp 9.304,06 ha, chiếm 30,22% diện tích tự nhiên
- Đất chưa sử dụng 167,2 ha, chiếm 0,54% diện tích tự nhiên
Huyện Nam Trực và Trực Ninh có diện tích đất nông nghiệp lớn, tạo điều kiện thuận lợi cho sản xuất nông nghiệp, đây là thế mạnh của địa phương Việc chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp không chỉ mang lại lợi ích kinh tế cao hơn mà còn giúp đảm bảo sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng công nghiệp hóa và hiện đại hóa.
4.2.2 Biến động sử dụng đất huyện Trực Ninh và Nam Trực tỉnh Nam Định
Trong những năm gần đây, huyện Trực Ninh và Nam Trực đã điều chỉnh mục đích sử dụng đất nhằm thực hiện định hướng phát triển của tỉnh, góp phần đưa Nam Định trở thành một tỉnh phát triển mạnh mẽ trong vùng đồng bằng Sông Hồng.
Từ năm 2010 đến năm 2018, biến động của 3 loại đất chính thể hiện trong bảng 4.4
Bảng 4.4 Biến động sử dụng đất giai đoạn 2010 – 2018 của huyện Trực Ninh và Nam Trực
STT Chỉ tiêu Diện tích năm
(Dấu + biểu thị diện tích loại đất tăng lên, dấu - biểu thị diện tích giảm)
Bảng 4.4 trình bày sự biến động diện tích của ba loại đất chính trong giai đoạn 2010 - 2018 tại khu vực nghiên cứu huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định.
So với năm 2010 thì diện tích đất nông nghiệp giảm 237,6 ha tại năm
2018 trong đó: diện tích giảm đi được chuyển đổi đất phi nông nghiệp như xây dựng, cải tạo và nâng cấp cơ sở hạ tầng
Chuyển đổi mục đích sử dụng đất từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự phát triển kinh tế xã hội của huyện Việc này không chỉ tạo ra cơ hội mới cho đầu tư và phát triển hạ tầng, mà còn thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững và nâng cao đời sống người dân.
So với năm 2010 thì diện tích đất phi nông nghiệp tăng 520,98 ha tại năm
Sự hình thành các khu công nghiệp vào năm 2018 đã tạo ra tác động tích cực, thu hút doanh nghiệp và nhà đầu tư, góp phần vào tăng trưởng kinh tế Điều này không chỉ nâng cao thu nhập cho người lao động mà còn cải thiện mức sống cho người dân.
Sự phát triển của các khu công nghiệp, cụm công nghiệp đã đóng góp không nhỏ cho việc giải quyết việc làm của địa phương
So với năm 2010 thì diện tích đất chưa sử dụng giảm 24,52 ha tại năm
2018 do cải tạo phục vụ sản xuất nông nghiệp và chuyển mục đích sang đất phi nông nghiệp
Trên địa bàn huyện, đất phi nông nghiệp đang có xu hướng gia tăng, trong khi đất nông nghiệp và đất chưa sử dụng dần giảm đi Sự biến động này phản ánh quá trình phát triển kinh tế và xã hội, cho thấy sự chuyển đổi diện tích đất sang các loại hình sử dụng khác ngày càng phù hợp với nhu cầu phát triển hiện tại.
Đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu bằng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý
a Dữ liệu ảnh vệ tinh
Dữ liệu ảnh vệ tinh trong nghiên cứu bao gồm ảnh SPOT-5 được thu nhận vào năm 2010 và ảnh Sentinel-2A thu được vào năm 2018 Thông tin chi tiết về các bức ảnh này được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.5 Thông tin ảnh viễn thám khu vực nghiên cứu
Thông tin ảnh Ảnh năm 2010 Ảnh năm 2018
Ngày chụp 22/10/2010 02/11/2018 Độ phân giải 10 m 10 m
Mức độ xử lý 1B 1C của ảnh Sentinel bao gồm 13 kênh phổ với độ phân giải từ 10 đến 60m Trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ sử dụng 4 kênh có độ phân giải 10m, bao gồm các kênh Red, Green, Blue và Near IR.
Hình 4.2 Cảnh ảnh SPOT-5 cảnh ảnh 271-310 thời điểm năm 2010
Hình 4.3 cho thấy ảnh vệ tinh Sentinel-2B mã hiệu 48QXH từ năm 2018, được tải trực tiếp từ website của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) tại địa chỉ http://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home Ngoài ra, ảnh vệ tinh SPOT 5 năm 2010 được cung cấp bởi Cục Viễn thám Quốc gia thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường, đã được xử lý ở mức 1B.
- Bản đồ địa hình tỷ lệ 1:25.000
- Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2010 của huyện Nam Trực và huyện Trực Ninh
- Số liệu thống kê, kiểm kê đất đai
- Báo cáo tình hình sản xuất nông nghiệp năm 2010 và 2018 của huyện Nam Trực và huyện Trực Ninh
4.3.2 Xử lý ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu
4.3.2.1 Nhập ảnh Đây là công đoạn chuyển ảnh từ các khuôn dạng khác nhau về khuôn dạng của chương trình ENVI để tiến hành các bước tiếp theo Khuôn dạng ảnh trong ENVI là dạng image Đối với ảnh SPOT 5 tiến hành tạo file.hdr, sau đó nhập ảnh vào phần mềm ENVI4.7 để xử lý
Vệ tinh Sentinel 2A được phóng lên quỹ đạo vào năm 2015 và Sentinel 2B vào năm 2017 Phiên bản phần mềm ENVI 4.7 chưa được cập nhật để xử lý ảnh từ các vệ tinh này, do đó cần chuyển đổi định dạng sang phần mềm ENVI Để thực hiện điều này, sử dụng công cụ Data Conversion trong phần mềm SNAP để chuyển đổi 4 kênh Blue, Green, Red và NIR sang định dạng tương thích với ENVI Cuối cùng, tiến hành ghép các kênh ảnh để tạo thành file ảnh bao gồm 4 kênh ảnh Sentinel cho khu vực nghiên cứu.
4.3.2.2.Tăng cường chất lượng ảnh
Khu vực nghiên cứu sử dụng ảnh SPOT5 và Sentinel-2A với độ phân giải 10m Phần mềm ENVI được áp dụng phương pháp Cân bằng (Equalization) để cải thiện chất lượng ảnh, giúp người giải đoán dễ dàng hơn Để nâng cao chất lượng hình ảnh phục vụ cho việc giải đoán ảnh viễn thám, cần kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ đã xử lý màu nhằm tạo ra ảnh màu phân giải cao.
Việc nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh nhằm đưa ảnh về hệ tọa độ quy chiếu cần thiết cho việc lập bản đồ, đồng thời loại bỏ các sai số hình học và sai số do chênh cao địa hình Ảnh vệ tinh năm 2010 và 2018 đã được hiệu chỉnh phổ, vì vậy đề tài không thực hiện hiệu chỉnh này Ảnh Sentinel 2018 đã được xử lý ở mức 1C, bao gồm hiệu chỉnh khí quyển và hình học theo hệ tọa độ WGS 84, múi chiếu 48, phép chiếu UTM, do đó không cần qua các bước hiệu chỉnh Tuy nhiên, ảnh năm 2010 chưa được hiệu chỉnh hình học, nên cần thực hiện hiệu chỉnh để nghiên cứu biến động giữa hai ảnh vệ tinh Để đảm bảo các đối tượng trùng khớp, độ chính xác tối thiểu cần đạt được là nhỏ hơn 0,5 pixel nhằm hạn chế sai số.
Chọn ảnh vệ tinh năm 2018 làm cơ sở, tiến hành nắn ảnh vệ tinh năm
Các bước để nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh:
- Chọn điểm khống chế ảnh:
Chọn 5 điểm khống chế phải phân bố đều trên ảnh, các địa vật được chọn làm điểm khống chế ảnh phải là những địa vật rõ nét trên cả 2 ảnh, dễ nhận biết Các điểm khống chế là các điểm giao của ngã ba, ngã tư,…
Tọa độ các điểm khống chế ảnh khi nắn ảnh 2010 theo ảnh 2018 thể hiện trên hình 4.4
Hình 4.4 Tọa độ các điểm khống chế nắn ảnh
Sau khi lựa chọn đủ 5 điểm khống chế, phần mềm tự động tính toán sai số trung phương khi nắn (RMS) Năm 2010, sai số nắn đạt 0,278 pixel (hình 4.5), đáp ứng yêu cầu để tiến hành các bước xử lý ảnh tiếp theo.
Hình 4.5 Sai số các điểm nắn ảnh
Sau khi chọn đủ số điểm khống chế ảnh, ta có thể lựa chọn một trong ba phương pháp nắn sau:
+ Phương pháp RST: chỉ thực hiện những chuyển dịch đơn giản như xoay, xác định tỷ lệ và tịnh tiến ảnh
+ Phương pháp Polynomial: cho kết quả tốt hơn phương pháp RST
+ Phương pháp Triangulation (lưới tam giác): Chọn các điểm khống chế làm các đỉnh của các tam giác không đều và tiến hành nội suy
Quá trình nắn ảnh được thực hiện bằng phần mềm ENVI, sử dụng phương pháp nắn Polynomial và phương pháp nội suy láng giềng gần nhất (Nearest Neighbor).
Kết quả thu được ảnh vệ tinh năm 2010 đã được nắn chỉnh hình học
Hình 4.6 Ảnh thời điểm 2010 sau nắn
Trước khi tiến hành phân loại, ảnh vệ tinh cần được cắt theo ranh giới khu vực nghiên cứu Để thực hiện điều này, mở file địa giới hành chính của huyện Nam Trực, Trực Ninh và sử dụng chức năng cắt ảnh trong phần mềm ENVI Kết quả thu được là ảnh vệ tinh năm 2010 và năm 2018 đã được cắt theo ranh giới hành chính của khu vực nghiên cứu.
Hình 4.7 Ảnh cắt theo ranh giới năm 2010
Hình 4.8 Ảnh cắt theo ranh giới năm 2018
Bước 1: Xây dựng tệp mẫu các loại hình sử dụng đất
Dựa trên tư liệu ảnh và mức phản xạ phổ của các đối tượng qua màu sắc, chúng tôi đã tiến hành định nghĩa các lớp phân loại đất Mặc dù ảnh vệ tinh Spot và Sentinel có độ phân giải cao, nhưng việc phân biệt một số loại đất cụ thể trong thực tế gặp nhiều khó khăn Qua nhiều lần thực nghiệm và kiểm chứng, chúng tôi xác định được 5 lớp phân loại đất, bao gồm: đất trồng lúa, đất trồng cây hàng năm khác, đất trồng cây lâu năm, đất xây dựng và đất mặt nước.
Bảng 4.6 Mô tả các loại sử dụng đất dùng trong phân loại
STT Loại sử dụng đất Mô tả
1 Đất trồng lúa Đất chuyên trồng lúa nước,
2 Đất trồng hàng năm Đất trồng rau màu, đậu tương, lạc, khoai…
3 Đất trồng cây lâu năm Đất trồng chuối, nhãn, táo, ổi, thanh long
4 Đất xây dựng Đất ở, xây dựng cơ quan, trụ sở, đất khu công nghiệp
5 Mặt nước Đất sông, kênh mương, ao hồ
Tạo tệp mẫu cho năm loại đất, bao gồm: đất trồng lúa (30 mẫu), đất trồng cây hàng năm khác (30 mẫu), đất cây lâu năm (30 mẫu), đất xây dựng (30 mẫu), và mặt nước (30 mẫu) Vị trí các điểm lấy mẫu phân loại được thể hiện trong Phụ lục 1.
- Chọn vùng mẫu: Đây là bước quan trọng trong quá trình giải đoán ảnh Các mẫu được lựa chọn phải đặc trưng cho từng loại sử dụng đất
Mỗi mẫu được thu thập ngoài thực địa (năm 2018) và đánh dấu vị trí trên ảnh vệ tinh Tại mỗi điểm lấy mẫu, chúng tôi chụp một bức ảnh cảnh quan để mô tả đặc điểm thực tế của mẫu và các dấu hiệu giải đoán cho từng loại hình sử dụng đất.
Dữ liệu GPS cầm tay được sử dụng để chọn vùng mẫu trực tiếp từ tư liệu ảnh, với yêu cầu số lượng vùng mẫu phải phân bố đồng đều và đặc trưng cho đặc tính phổ của từng lớp Số lượng vùng mẫu quá ít sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác, trong khi quá nhiều sẽ làm tăng khối lượng tính toán và có thể gây nhiễu kết quả Diện tích các vùng mẫu cần đủ lớn và không được nằm gần ranh giới giữa các lớp đối tượng Những vị trí mẫu không phù hợp về phổ và cấu trúc với các mẫu khác trong cùng một lớp phân loại sẽ bị loại bỏ.
Mẫu giải đoán ảnh vệ tinh năm 2010 và 2018 thể hiện trong bảng 4.7
Bảng 4.7 Mẫu giải đoán ảnh vệ tinh
STT Loại sử dụng đất
Mẫu ảnh năm 2018 Ảnh thực địa
2 Đất trồng cây hàng năm khác
- Tính toán chỉ số thống kê mẫu:
Đề xuất các giải pháp ứng dụng tư liệu viễn thám và hệ thống thông tin địa lý đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu
HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT KHU VỰC NGHIÊN CỨU
4.4.1 Nhận xét kết quả ứng dụng tư liệu viễn thám và GIS
Kết quả thực nghiệm ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý cho thấy sự biến động rõ rệt tại khu vực huyện Trực Ninh và Nam Trực, tỉnh Nam Định.
Bản đồ biến động sử dụng đất được tạo ra từ sự kết hợp giữa hai phần mềm phổ biến là Envi 4.7 và ArcGIS, nổi bật với tính dễ sử dụng và thao tác đơn giản.
+ Bản đồ biến động được thành lập đạt độ chính xác cao
+ Nguồn tư liệu ảnh được download trực tiếp từ website
Ảnh vệ tinh có độ phân giải cao giúp xác định chính xác các loại hình sử dụng đất mà không cần nhiều công tác điều tra thực địa Điều này nâng cao độ chính xác và tính kinh tế trong việc lập bản đồ biến động sử dụng đất nông nghiệp.
Bản đồ biến động cung cấp cái nhìn rõ ràng về kết quả biến động đất đai, cho phép xác định vị trí và mức độ thay đổi Từ bản đồ này, chúng ta có thể nhận diện nguồn gốc của sự biến động đất đai từ năm 2010 đến năm 2018.
Bản đồ sử dụng đất và bản đồ biến động sử dụng đất cung cấp thông tin quan trọng, giúp các nhà quản lý xây dựng các phương án quy hoạch hợp lý và phù hợp với điều kiện thực tế của địa phương.
Dữ liệu viễn thám, với đặc điểm đa thời gian và khả năng xử lý nhanh chóng, là công cụ hiệu quả để theo dõi biến động sử dụng đất trên diện rộng một cách chính xác.
+ Có thể tham chiếu dữ liệu địa lý để nâng cao độ chính xác phân loại ảnh
Trong quá trình phân loại ảnh, có một số thiếu sót liên quan đến sự nhầm lẫn giữa đất trồng lúa, đất xây dựng và đất cây hàng năm Nguyên nhân của vấn đề này là do một số khu vực đất chuyên dùng đã được quy hoạch từ đất nông nghiệp sang đất chuyên dùng, nhưng địa phương chưa tiến hành xây dựng, dẫn đến việc chúng vẫn được xếp vào loại đất nông nghiệp dựa vào màu sắc cây xanh.
Việc thu thập tư liệu ảnh từ hai mùa khác nhau có thể gây khó khăn trong việc phân loại và xây dựng các tập mẫu giải đoán do sự khác biệt về mùa vụ Nếu kết quả phân loại ảnh không được kiểm tra và đối soát thực địa, sẽ không thể phát hiện chính xác những biến động thực sự của các loại hình sử dụng đất, mà chỉ có thể nhận thấy những biến động theo mùa.
Một số tuyến đường giao thông có kích thước quá nhỏ đã gây khó khăn trong việc thống kê diện tích, dẫn đến việc bỏ qua diện tích của những đoạn đường bị che khuất bởi bóng cây xanh hoặc nhà cửa.
Việc sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh để lập bản đồ biến động đất nông nghiệp chỉ cho phép hiển thị một số loại đất chính mà không thể hiện chi tiết từng loại đất nông nghiệp cụ thể như đất trồng lúa, đất trồng cỏ chăn nuôi, đất trồng cây hàng năm, đất cây ăn quả và đất lâm nghiệp.
Để giải đoán ảnh một cách chính xác, người thực hiện cần có kinh nghiệm và hiểu biết sâu sắc về khu vực nghiên cứu Đồng thời, việc khảo sát thực địa là cần thiết để điều chỉnh thông tin cho phù hợp với hiện trạng sử dụng đất.
Bản đồ biến động được hình thành thông qua phương pháp so sánh sau phân loại mang lại độ chính xác cao Tuy nhiên, độ chính xác của kết quả này lại phụ thuộc vào mức độ chính xác của kết quả phân loại tại từng thời điểm ảnh.
4.4.2 Đề xuất các giải pháp ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động Để ứng dụng hiệu quả công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất đề tài đề xuất một số giải pháp như sau:
Ảnh vệ tinh với độ phân giải thấp chỉ cho phép xác định các nhóm đất chính mà không thể phân loại chi tiết từng loại sử dụng đất Do đó, việc cung cấp ảnh vệ tinh có độ phân giải cao là cần thiết để thực hiện nghiên cứu chi tiết về các loại đất theo bảng phân loại của Bộ Tài nguyên và Môi trường.
Điều kiện sử dụng đất hiện còn manh mún, dẫn đến phương pháp phân loại thống kê bằng thuật toán Maximum Likelihood gặp nhiều hạn chế, đặc biệt với ảnh có độ phân giải 10m Sự nhầm lẫn giữa các đối tượng như đất lúa, khu dân cư, đất trống và đường giao thông làm giảm độ chính xác của kết quả nghiên cứu Do đó, nếu chất lượng ảnh được nâng cao với độ phân giải tốt hơn, kết quả phân loại sẽ đạt độ chính xác cao hơn.
