Đánh giá biến động đất trồng lúa từ nguồn tư liệu ảnh vệ tinh Landsat: Trường hợp nghiên cứu tại huyện Nghĩa Hưng – tỉnh Nam Định

Bài viết trình bày Đánh giá biến động đất trồng lúa từ nguồn tư liệu ảnh vệ tinh Landsat là quá trình đánh giá biến động dựa vào bản đồ biến động đất trồng lúa, đây là bản đồ được xây dựng từ 2 bản đồ hiện trạng đất trồng lúa thông qua phân tích ảnh chỉ số NDVI.

ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT TRỒNG LÚA TỪ NGUỒN TƯ LIỆU ẢNH VỆ TINH LANDSAT TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI HUYỆN NGHĨA HƯNG – TỈNH NAM ĐỊNH ThS Nguyễn Đức Thuận Khoa Tài nguyên Môi trường, Học viện Nông nghiệp Việt Nam, Gia Lâm - HN Email: nguyenducthuan@vnua.edu.vn, SĐT : 0973.117.180 TÓM TẮT Đánh giá biến động đất trồng lúa từ nguồn tư liệu ảnh vệ tinh Landsat trình đánh giá biến động dựa vào đồ biến động đất trồng lúa, đồ xây dựng từ đồ trạng đất trồng lúa thơng qua phân tích ảnh số NDVI Kết giải đốn cho thấy diện tích đất trồng lúa năm 2010 10.698,74 ha, năm 2021 10.080,22 ha, giảm 618,52 Nguyên nhân biến động q trình canh tác khơng đạt hiệu kinh tế cao, dẫn đến phần diện tích đất trồng lúa chuyển sang mục đích sử dụng khác Bởi vậy, công tác đánh giá biến động đất trồng lúa cần thiết, giúp huyện Nghĩa Hưng có biện pháp tích cực quản lý sử dụng đất trồng lúa thích hợp để nâng cao suất, khẳng định vị Từ khoá: Biến động đất trồng lúa, số khác biệt thực vật chuẩn hóa, viễn thám… ABSTRACT Evaluation of rice land change from Landsat satellite image data is the process of change assessment based on the land change map for rice cultivation This is a map built from current maps of rice land through NDVI index image analysis The interpretation results show that the area of rice cultivation in 2010 is 10,698.74 hectares, in 2021 it is 10,080.22 hectares, a decrease of 618.52 hectares The main reason for this fluctuation is that the farming process is not economically viable, which leads to a part of rice land converted to other uses Therefore, the assessment of rice land changes is very necessary, which helps Nghia Hung district take more active measures in the management and appropriate use of rice land to improve productivity and affirm its position Keywords: rice land changes, standardized vegetation difference index, remote sensing GIỚI THIỆU giới, canh tác không nước Châu Á mà trồng Trong năm qua Đảng, Nhà nhiều nước khác giới An toàn nước toàn dân ta thực lương thực trở nên quan trọng nghiệp cơng nghiệp hóa - đại hóa, phát triển nhanh dân số giới, đặc làm cho đất nước ngày phát triển biệt nước Châu Á Từ vấn đề Bên cạnh đó, tốc độ thị hóa diễn lương thực, lúa gạo coi mặt hàng nhanh miền Tổ quốc, khiến cho thiết yếu người dân, nên liên quan đất đai lớp phủ mặt đất thay đổi mật thiết đến vấn đề quan trọng khác không ngừng, đặc biệt diện tích đất kinh tế xã hội Việt Nam trồng lúa Lúa loại lương thực thứ hai nước nông nghiệp có sản lượng xuất lúa lớn thứ giới, nhiên nước chịu ảnh hưởng biến đổi khí hậu, kèm theo q trình cơng nghiệp hóa, đại hóa diễn mạnh mẽ, khiến cho diện tích trồng lúa ngày suy giảm, ảnh hưởng lớn đến sản xuất nơng nghiệp nói chung canh tác lúa nói riêng 2.2 Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) 2.2.1 Khái niệm số khác biệt thực vật Theo Nguyễn Ngọc Thạch [3], số thực vật thông tin tiêu biểu cho việc nghiên cứu lượng Chlorophyl (diệp lục tố) Tính chất phổ biến thực vật có đặc điểm khác biệt với đối tượng khác có phản xạ mạnh dải sóng màu lục (GREEN) Do dó, có khác biệt lớn độ sáng kênh cận hồng ngoại (NIR) kênh GREEN Đặc điểm gọi tính chất xanh (Greeness) đối tượng Như độ sáng (Brightness) độ xanh (Greeness) có khác biệt lớn giá trị điểm ảnh lưu dạng số chưa xử lý (Digital Number - DN) Thông thường tông độ sáng kênh cao hay thấp liên quan đến loại đất khác nhau, khác biệt giá trị số ảnh chưa xử lý kênh GREEN kênh NIR liên quan đến độ xanh Để hình dung rõ ý nghĩa khác biệt đó, người ta tạo ảnh số NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Chỉ số NDVI chênh lệch chuẩn hóa hệ số phản xạ kênh đỏ (RED) kênh NIR Chỉ số NDVI cho ta đánh giá chung độ phát triển xanh thực vật, qua theo dõi giám sát thay đổi thảm thực vật theo thời gian 2.2.2 Nguyên tắc tính số khác biệt thực vật Nguyên tắc tính số NDVI là: “xanh” hấp thụ xạ bước sóng kênh RED có diện sắc tố diệp lục bị tán xạ kênh NIR cấu trúc bên Ngược lại bề mặt đất trống có phản xạ cao kênh RED hệ số phản xạ thấp kênh NIR Nếu đặt tỷ lệ Hiện công nghệ viễn thám - thành tựu khoa học đạt đến độ xác cao, kèm theo liệu ảnh thu thập ngày có độ phân giải chất lượng tốt, độ trùm phủ lớn, chu kỳ lặp lại ngắn, nên thuận lợi cho hoạt động nghiên cứu lĩnh vực nông nghiệp Nam Định tỉnh nước ta có bề dày thâm canh lúa nước lâu đời đa số người dân chủ yếu sống dựa vào nông nghiệp Để q trình sản xuất đạt hiệu cao, ngồi áp dụng khoa học kỹ thuật trình sản xuất việc “ Đánh giá bıến động đất trồng lúa từ nguồn tư liệu ảnh vệ tinh Landsat Trường hợp nghiên cứu huyện Nghĩa Hưng – tỉnh Nam Định” điều tất yếu, đặc biệt vô cần thiết thời kỳ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Công nghệ viễn thám Theo Lê Văn Trung [2]: “Viễn thám định nghĩa khoa học nghiên cứu phương pháp thu nhận, đo lường phân tích thơng tin đối tượng (vật thể) mà khơng có tiếp xúc trực tiếp với chúng” Nguyên tắc hoạt động viễn thám liên quan sóng điện từ từ nguồn phát vật thể quan tâm Viễn thám nghiên cứu đối tượng giải đoán chiết tách thông tin từ ảnh vệ tinh dạng số đơn giản NIR/RED, gọi số thực vật đơn giản (Simple Vegetation Index - SVI), thấy rõ mối quan hệ vùng đất có thực vật khơng có thực vật màu xanh Sau để tăng khác biệt giá trị -1 người ta sử dụng số NDVI 𝐍𝐃𝐕𝐈 = 𝐍𝐈𝐑 − 𝐑𝐄𝐃 𝐍𝐈𝐑 + 𝐑𝐄𝐃 rộng rãi phổ biến lĩnh vực nghiên cứu giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng loại đồ chuyên đề, ứng dụng lĩnh vực nông nghiệp Giá trị số NDVI dãy số từ -1 đến +1 Nếu giá trị NDVI cao khu vực có độ phủ thực vật tốt Nếu giá trị NDVI thấp khu vực có độ che phủ thấp Nếu giá trị NDVI âm cho thấy khu vực khơng có thực vật (bảng 1) [4] Chỉ số NDVI công cụ để giám sát thay đổi trạng thái lớp phủ thực vật, số áp dụng Bảng Phân loại NDVI theo chất lượng thực vật lớp phủ bề mặt đất Lớp phủ bề mặt đất Giá trị NDVI > 0,1 Khu vực cẵn cỗi đá; cát; mặt nước; bê tông 0,1 - 0,2 Đất đá cằn cỗi, bụi 0,2 - 0,3 Cây bụi trảng cỏ; đất nông nghiệp để trống 0,3 - 0,6 Trảng cỏ, trồng nông nghiệp, rừng thưa > 0,6 Rừng nhiệt đới (Nguồn: NASA, 2013) thay đổi theo quy tắc thấp vào đầu vụ, tăng dần đạt cao vào lúc lúa phát triển tốt giai đoạn sau đẻ nhánh sau giảm dần lúa bắt đầu chín giảm đến mức thấp vào cuối vụ (hình 1) 2.2.3 Mối quan hệ giá trị NDVI với giai đoạn phát triển lúa Theo Nguyễn Ngọc Đệ (2008), đời sống lúa lúc hạt nảy mầm lúa chín, bao gồm giai đoạn giai đoạn tăng trường, giai đoạn sinh sản giai đoạn chín Từ tùy vào vùng nghiên cứu loại trồng mà có khoảng giá trị NDVI dao động khoảng giới hạn định (do loại đất có đặc tính khác nhau, vùng đất màu mỡ trồng phát triển tốt giá trị NDVI đạt cao ngược lại) Nhưng nhìn luật biến động chúng giống Qua giai đoạn phát triển lúa kết khảo sát thống kê biến động số khác biệt thực vật theo thời gian đồng thời đối chiếu với tăng trưởng lúa tìm mối quan hệ giá trị NDVI giai đoạn phát triển lúa Nhìn chung số NDVI vùng trồng lúa Hình 1: Mơ tả biến đổi số NDVI theo giai đoạn phát triển lúa PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp điều tra thu thập liệu giá độ xác tin cậy Cụ thể năm 2010 từ 231 điểm tọa độ xác định từ đồ trạng sử dụng đất vấn người dân trạng sử dụng đất, nhóm lựa chọn ngẫu nhiên 151 điểm (gồm: Đất mặt nước, đất trống, đất xây dựng, đất trồng lúa, đất hoa màu đất trồng rừng phòng hộ) để phân giải giá trị NDVI, nhóm lựa chọn ngẫu nhiên 70 điểm đất trồng lúa để đánh giá độ xác; năm 2021 từ 319 điểm tọa độ điều tra thực địa vấn người dân trạng sử dụng đất, nhóm lựa chọn ngẫu nhiên 249 điểm (gồm: Đất mặt nước, đất trống, đất xây dựng, đất trồng lúa, đất hoa màu đất trồng rừng phịng hộ) để phân giải giá trị NDVI, nhóm lựa chọn ngẫu nhiên 70 điểm đất trồng lúa để đánh giá độ xác 3.3 Phương pháp tiền xử lý tư liệu ảnh viễn thám - Phương pháp cộng gộp kênh ảnh: Cộng gộp ảnh đơn kênh thành liệu đa phổ - Phương pháp tăng cường chất lượng ảnh: Tăng cường khả hiển thị liệu - Phương pháp hiệu chỉnh hình học: Xây dựng mối tương quan tọa độ ảnh đo hệ tọa độ quy chiếu chuẩn, tức phải đưa ảnh hệ tọa độ chuẩn - Ảnh vệ tinh dùng nghiên cứu tải trực tiếp từ trang thông tin (http://earthexplorer.usgs.gov/) Hội khảo sát địa chất Hoa Kỳ (United States Geological Survey - USGS) cho khu vực huyện Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định bao gồm: + Dữ liệu vệ tinh Landsat tệp liệu LT5L1TP1260462010052701T1 có độ phân giải 30m kênh phổ 1, 2, 3, 4, 5, 60m kênh phổ thu nhận vào ngày 27/05/2010 với path 126 row 46 + Dữ liệu vệ tinh Landsat tệp liệu LC8L1TP1260462021051801T1 có độ phân giải 30m kênh phổ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 15m kênh phổ 100m kênh phổ 10, 11 thu nhận vào ngày 18/05/2021 với path 126 row 46 3.2 Phương pháp lựa chọn điểm mẫu Điểm mẫu tọa độ sử dụng để phân giải giá trị NDVI đánh giá độ xác, điểm mẫu lựa chọn theo nguyên tắc lựa chọn điểm mẫu đại diện theo đặc tính đối tượng, số lượng điểm mẫu phụ thuộc vào nguyên tắc đồng thời số lượng điểm mẫu lớn kết phân giải đánh - Phương pháp cắt ảnh theo ranh giới hành chính: Dựa theo file ranh giới hành huyện Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định để cắt khu vực nghiên cứu Giả thiết n pixel phân loại thành k loại, ma trận sai số với k hàng k cột dùng để thể phù hợp loại thực mặt đất loại giải đoán Gọi 0ij giá trị thể phù hợp hàng i cột j ma trận k*k, tổng theo hàng Si, tổng theo cột Sj (i, j =1,2,3, ,,k) cho: ∑kij=1 Oβ = Si loại thực tế; ∑kii=1 Oβ = Sj loại giải đoán; ∑kI=1 ∑kJ=1 Oβ = ∑kI=1 SI ∑kJ=1 SJ = n 3.4 Phương pháp tính số NDVI Dựa vào kênh RED NIR để tính số NDVI Trong đó: kênh NIR RED vệ tinh Landsat kênh 3, vệ tinh Landsat kênh 𝐍𝐃𝐕𝐈 = 𝐍𝐈𝐑 − 𝐑𝐄𝐃 𝐍𝐈𝐑 + 𝐑𝐄𝐃 [4] (1) Độ xác tồn cục (T) xác định sau: 3.5 Phương pháp giãn tuyến tính số NDVI ∑𝐤𝐢−𝟏 𝐎𝐢𝐢 𝐓= × 𝟏𝟎𝟎 𝐧 Giãn tuyến tính số NDVI từ khoảng -1 đến sang khoảng từ đến 256 để thuận lợi trình phân giải giá trị NDVI theo loại hình lớp phủ 𝟎 < (𝐍𝐃𝐕𝐈 + 𝟏) × 𝟏𝟐𝟖 < 𝟐𝟓𝟔 [1] (3) Chỉ số Kappa (κ) xác định sau: [4] (2) 𝛋= 3.6 Phương pháp phân giải giá trị NDVI Để phân giải giá trị NDVI năm 2010 2021, sử dụng điểm tọa độ thuộc nhóm biên tập dạng bảng (*.xls) có gán giá trị thuộc tính loại lớp phủ điều tra ngồi thực địa, sau hiển thị lên ảnh NDVI để xác định giá trị NDVI cho điểm tọa độ nhằm hỗ trợ cho việc phân giải giá trị NDVI theo loại lớp phủ 3.7 Phương pháp đánh giá độ xác 3.7.1 Phương pháp đánh giá độ xác vị trí không gian đất trồng lúa Sử dụng điểm tọa độ thuộc nhóm năm 2010 2021 để đánh giá độ xác vị trí khơng gian Tức dựa vào độ xác tồn cục (Overall Accuracy) (T) số Kappa (κ) nhằm đánh giá phù hợp kết xác định ảnh thực tế 𝐓−𝐄 𝟏−𝐄 [1] (4) Trong đó: E đại lượng thể mong muốn (kỳ vọng tốn học) phân loại, nghĩa E góp phần ước tính khả phân loại xác q trình phân loại thực Theo John R Jensen (1996), giá trị số Kappa (κ) nằm khoảng từ đến phân thành ngưỡng tương ứng với mức độ tin cậy, chi tiết bảng Bảng 2: Thang đánh giá độ tin cậy số Kappa (𝛋) Giá trị số Độ tin cậy Kappa 0,0 < κ < 0,2 Độ tin cậy Độ tin cậy trung 0,2 < κ < 0,4 bình - Độ tin cậy trung 0,4 < κ < 0,6 bình 0,6 < κ < 0,8 Độ tin cậy tốt 0,8 < κ < 1,0 Độ tin cậy tốt κ = 1,0 Độ tin cậy tuyệt đối 3.7.2 Phương pháp đánh giá độ xác kết thống kê diện tích đất trồng lúa số địa hình gây nên khơng tiến hành cơng tác hiệu chỉnh hình học - Cắt ảnh theo ranh giới hành chính: Sử dụng file ranh giới hành huyện Nghĩa Hưng có hệ tọa độ trùng với hệ tọa độ ảnh vệ tinh để cắt ảnh 4.2 Đánh giá biến động đất trồng lúa Là so sánh số liệu thống kê từ phân tích ảnh số NDVI với số liệu thống kê thu thập KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 4.1 Tiền xử lý tư liệu ảnh viễn thám - Cộng gộp kênh ảnh: Do liệu ảnh vệ tinh Landsat ảnh đơn kênh, nên phải cộng gộp kênh ảnh để thuận tiện cho việc xử lý ảnh hỗ trợ tốt q trình giải đốn Với Landsat lựa chọn kênh 1, 2, 3, Landsat lựa chọn kênh 2, 3, 4, để tiến hành cộng gộp - Tăng cường chất lượng ảnh: Các phép tăng sử dụng bao gồm: tổ hợp màu, biến đổi cấp độ xám, biến đổi Histogram, biến đổi hai hệ màu RGB HIS để tăng tính dễ đọc, dễ hiểu ảnh cho người đoán đọc - Hiệu chỉnh hình học: Ảnh vệ tinh Landsat thu thập xử lỷ mức IT (Level IT - Terrain Corrected) nghĩa hiệu chỉnh xạ, khí quyển, hình học (hệ tọa độ WGS 84, phép chiếu UTM múi chiếu 48) khắc phục sai 4.2.1 Tính số NDVI giãn tuyến tính số NDVI Chỉ số NDVI tính tốn theo công thức (1), kết đạt sau: năm 2010 số NDVI nằm khoảng -0,297872 đến 0,415584, năm 2021 số NDVI nằm khoảng từ -0,103622 đến 0,444753 (bảng 3) Tuy nhiên, số NDVI nhận giá trị khoảng từ -1 đến giá trị giãn cách giá trị NDVI nhỏ nên khó khăn việc phân giải giá trị NDVI Để thuận lợi cho trình thực sau số NDVI giãn tuyến tính từ -1 đến thành giá trị từ đến 256 theo công thức (2) chuyển dạng số nguyên để việc phân giải giá trị NDVI thuận lợi xác Kết giãn tuyến tính số NDVI năm 2010 nằm khoảng từ 89 đến 181 năm 2021 nằm khoảng 114 đến 184 (bảng 3) Bảng Kết tính giá trị số NDVI giá trị giãn tuyến tính số NDVI Năm Giá trị số NDVI Giá trị giãn tuyến tính số NDVI 2010 -0,297872 < NDVI < 0,415584 89 < NDVI < 181 2021 -0,103622 < NDVI < 0,444753 114 < NDVI < 184 giá trị NDVI cho điểm tọa độ (hình 2) nhằm hỗ trợ cho việc phân giải giá trị NDVI theo loại lớp phủ (bảng 3) 4.2.2 Phân giải giá trị NDVI Các điểm tọa độ thuộc nhóm hiển thị lên ảnh NDVI để xác định (a) (b) Hình Xác định giá trị số NDVI theo tọa độ năm 2010 (a) năm 2021 (b) Bảng 3: Bảng phân giải giá trị NDVI Phân giải giá trị NDVI Loại lớp phủ Năm 2010 Năm 2021 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136,137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147 Đất trống 135, 136 146, 147, 148,149 Đất xây dựng 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166 Đất trồng lúa 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175 Đất hoa màu 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170 176, 177, 178, 179 Đất mặt nước Đất trồng rừng 170, 171, 172, 173, 174, 175, phòng hộ 176, 177, 178, 179, 180, 181 179, 180, 181,182,183, 184 Năm 2010 thấy có số đối tượng có giá trị NDVI gần (bảng 3), chẳng hạn: đất trồng lúa đất hoa màu có giá trị 164, 165 rơi vào khoảng giá trị đất trồng lúa nghĩa ngưỡng phân biệt hai loại đất có đan xen nhỏ dẫn đến nhầm lẫn đất hoa màu đất trồng lúa Tuy nhiên diện tích đất hoa màu ít, tập trung chủ yếu xã Nghĩa Đồng, Hoàng Nam Nghĩa Lợi, loại trồng màu canh tác tập trung, đặn với quy mô lớn nên số NDVI bị lẫn sang đất trồng lúa ta biên tập tách biệt loại đất với việc phân tích giá trị NDVI kết hợp với điều tra thực địa đồ trạng sử dụng đất Đối với đất rừng phòng hộ có ngưỡng giá trị NDVI bị lẫn với đất hoa màu (170) vùng đất rừng phòng hộ tập trung ven biển thuộc xã Nghĩa Thắng, Nghĩa Phúc, Nghĩa Hải, Nghĩa Lợi nên việc tách biệt loại đất kết hợp với đồ trạng sử dụng đất năm 2021, thấy đất hoa màu đất rừng phịng hộ có chung giá trị 179, nhiên diện tích đất hoa màu khơng thay đổi nhiều canh tác tập trung, chuyên canh xã Nghĩa Đồng, Hoàng Nam, Nghĩa Phú, Nghĩa Lợi, đất rừng phòng hộ phân bố tập trung xã Nghĩa Thắng, Nghĩa Phúc, Nghĩa Hải, Nghĩa Lợi Bên cạnh ngưỡng giá trị NDVI đất trống 146 147 nằm lẫn đất mặt nước Cho nên khu vực đất hoa màu , đất rừng phòng hộ đất trống biên tập file vector dựa theo điểm tọa độ trình khảo sát thực tế kết hợp với đồ trạng sử dụng đất để trình biên tập đạt độ xác 4.2.3 Đánh giá độ xác 4.2.3.1 Đánh giá độ xác vị trí không gian đất trồng lúa Tác giả sử dụng điểm tọa độ thuộc nhóm để đánh giá độ xác vị trí khơng gian đất trồng lúa, theo bảng tham chiếu với kết bảng thấy kết đánh giá độ xác vị trí khơng gian đất trồng lúa năm 2010 2021 có độ tin cậy tốt với số Kappa (κ) 0,91 0,92, độ xác tồn cục 93,43% 95,16% Nguyên nhân ảnh hưởng đến kết đánh giá độ tin cậy độ xác chất đối tượng có tương đồng nhỏ dẫn đến nhầm lẫn nên bị suy giảm độ xác Đối với đất trống thực tế khoanh đất bị bỏ hoang, gần ven biền nên ngưỡng giá trị NDVI đất trống bị lẫn lộn vào đất mặt nước (135) Do vùng đất trống tập trung gần bãi bồi ven sông, ven biển thuộc xã Nam Điền, Nghĩa Phúc, Nghĩa Bình, Nghĩa Thắng nên việc biên tập tách biệt loại đất kết hợp với đồ trạng sử dụng đất Tương tự năm 2010 Bảng Kết đánh giá độ xác vị trí khơng gian đất trồng lúa Năm Độ xác tồn cục (%) Kappa 2010 93,43 2021 95,16 Độ tin cậy Nhà sản xuất (%) Người sử dụng (%) 0,91 91,00 100 0,92 93,00 100 4.2.3.2 Đánh giá độ xác kết thống kê diện tích đất trồng lúa Chuyển ảnh NDVI sang dạng vector để biên tập thống kê diện tích, kết thể qua bảng Bảng Bảng đánh giá tổng diện tích tự nhiên đất trồng lúa Loại lớp phủ Số liệu thống kê (ha) Năm 2010 Năm 2021 Số liệu Số liệu Tỷ Tỷ lệ giải đoán lệ thống kê (%) (%) (ha) (ha) Số liệu Tỷ Tỷ lệ giải đoán lệ (%) (%) (ha) Đất trồng lúa 10.683,43 41 10.698,74 41 10.061,28 39 10.080,22 39 Đất khác 15.205,36 59 15.165,93 59 15.827,51 61 15.784,54 61 Tổng 25.888,79 100 25.864,76 100 25.888,79 100 25.864,76 100 Qua bảng thấy tổng diện tích tự nhiên giải đốn 25.864,76 ha, lệch 24,03 (0,09%) so với diện tích thống kê thu 25.888,79 Diện tích đất trồng lúa giải đốn năm 2010 ảnh Bên cạnh ảnh vệ tinh ảnh số nên ranh giới phân chia loại lớp phủ đường zic zac mà sai lệch trình thống kê diện tích khơng thể tránh khỏi 10.698,74 lệch 15,31 so với diện 4.2.4 Xây dựng đồ đánh giá tích thống kê 10.683,43 Năm 2021, diện tích đất trồng lúa thống kê 10.061,28 ha, diện tích đất trồng lúa giải đốn 10.080,22 ha, lệch 18,94 Nhận định kết đạt tương đối tốt, nguyên nhân sai lệch diện tích liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải 30m nên pixel tương ứng với 900m2 thực địa, mặt khác huyện Nghĩa Hưng tồn biến động Từ kết đạt được, tiến hành xây dựng đồ trạng đất lúa cho khu vực huyện Nghĩa Hưng ngày 27/05/2010 ngày 18/05/2021, đất trồng lúa thể màu xanh đậm, đất khác thể màu vàng Đồng thời tiến hành chồng xếp đồ trạng đất trồng lúa để xây dựng đồ biến động đất trồng lúa giai đoạn năm 2010 - 2021 đất trồng lúa nhỏ lẻ có diện tích nhỏ 900m2 nên khơng nhận biết (a) (b) (c) Hình Bản đồ phân bố đất trồng lúa năm 2010 (a) 2021 (b), đồ biến động đất trồng lúa giai đoạn năm 2010-2021 (c) Từ bảng hình thấy rằng, diện tích đất trồng lúa giai đoạn năm 2010 2021 giảm 618,52 Phần diện tích thay đổi chủ yếu đất trồng lúa, đất trồng lúa chuyển sang đất nuôi trồng thủy sản, đất xây dựng q trình canh tác khơng đạt hiệu cao thể màu đỏ đồ biến động đất trồng lúa, diện tích loại đất khác chuyển sang đất trồng lúa thề màu xanh đậm, diện tích đất khơng thay đổi cịn lại thể màu vàng nhạt riêng biệt, kết thay đổi chi tiết thể qua biểu đồ hình Hình Biểu đồ thay đổi diện tích đất trồng lúa giai đoạn năm 2010-2021 tốt phục vụ hỗ trợ cho đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa Nguồn liệu khơng sử dụng lúa mà cịn sử dụng với nhiều loại thực vật khác Quá trình nghiên cứu biến động đất KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat nguồn liệu miễn phí, ghi nhận thời gian dài, độ trùm phủ không gian lớn, nên nguồn tư liệu 10 trồng lúa huyện Nghĩa Hưng giai đoạn 2010 - 2021 cho thấy diện tích đất trồng lúa giảm 618,52 Phần diện tích thay đổi chủ yếu đất trồng lúa chuyển sang đất nuôi trồng thủy sản đất xây dựng, nguyên nhân q trình canh tác khơng đạt hiệu cao Cần thử nghiệm phương pháp liệu nhiều vệ tinh khác độ phân giải liệu khác Kết nghiên cứu cho thấy huyện Nghĩa Hưng có diện tích đất trồng lúa lớn, thuận lợi nâng cao đời sống nhân dân Chính mà quyền huyện cần phải có biện pháp tích cực quản lý sử dụng đất trồng lúa thích hợp để nâng cao suất, khẳng định vị 5.2 Kiến nghị Tiếp tục nghiên cứu sử dụng số NDVI để tính tốn diện tích nhiều loại hình sử dụng đất khác địa bàn khác để khẳng định tinh đắn phương pháp DANH MỤC TÀI LIỆU TRÍCH DẪN [1] John R Jensen (1996) Introductory Digital Image Processing [2] Lê Văn Trung (2010), Giáo trình Viễn thám, NXB Đại học Quốc gia TP HCM [3] Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở viễn thám, NXB Nông Nghiệp Hà Nội [4] USGS (2013) Using the USGS Landsat Product [5] http://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php Cited 23/6/2021 11 ... học kỹ thuật trình sản xuất việc “ Đánh giá bıến động đất trồng lúa từ nguồn tư liệu ảnh vệ tinh Landsat Trường hợp nghiên cứu huyện Nghĩa Hưng – tỉnh Nam Định? ?? điều tất yếu, đặc biệt vô cần... nghiên cứu biến động đất KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat nguồn liệu miễn phí, ghi nhận thời gian dài, độ trùm phủ không gian lớn, nên nguồn tư liệu 10 trồng lúa huyện Nghĩa Hưng. .. hành huyện Nghĩa Hưng có hệ tọa độ trùng với hệ tọa độ ảnh vệ tinh để cắt ảnh 4.2 Đánh giá biến động đất trồng lúa Là so sánh số liệu thống kê từ phân tích ảnh số NDVI với số liệu thống kê thu