Ứng dụng kỹ thuật GIS và viễn thám để phân tích sự thay đổi sử dụng đất: Trường hợp huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương

Bài viết Ứng dụng kỹ thuật GIS và viễn thám để phân tích sự thay đổi sử dụng đất: Trường hợp huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương đánh giá sự thay đổi đất sử dụng ở huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, Việt Nam trong khoảng thời gian năm năm từ năm 2015 đến năm 2020. Các dữ liệu ảnh Landsat TM của các năm từ 2015 đến 2020 đã được thu thập trên trang web nghiên cứu Địa chất Hoa Kỳ (USGS). Mời các bạn cùng tham khảo!

ỨNG DỤNG KỸ THUẬT GIS VÀ VIỄN THÁM ĐỂ PHÂN TÍCH SỰ THAY ĐỔI SỬ DỤNG ĐẤT: TRƯỜNG HỢP HUYỆN PHÚ GIÁO, TỈNH BÌNH DƯƠNG Nguyễn Vĩnh Hòa1, Lê Trọng Diệu Hiền2, Nguyễn Thị Thanh Thảo3 Email: nguyenvhoa94@gmail.com Email: hienltd@tdmu.edu Email: thanhthao@tdmu.edu.vn TÓM TẮT Phát thay đổi số hóa kỹ thuật hiệu sử dụng hình ảnh vệ tinh đa thời gian cho phân tích thay đổi cảnh quan Bài nghiên cứu đánh giá thay đổi đất sử dụng huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, Việt Nam khoảng thời gian năm năm từ năm 2015 đến năm 2020 Các liệu ảnh Landsat TM năm từ 2015 đến 2020 thu thập trang web nghiên cứu Địa chất Hoa Kỳ (USGS) Sau đó, hình ảnh giám sát phân thành năm lớp bao gồm trồng lâu năm, trồng hàng năm, đất đô thị cằn cỗi vùng nước sử dụng phương pháp phân loại Maximum Likelihood, lập đồ sử dụng phần mềm ArcGIS Kết cho thấy suốt năm, diện tích đất trồng lâu năm, đất đô thị tăng tương ứng 39,83% 10,32%, đất trống vùng nước giảm 1,38% 5,35% Đất trồng hàng năm giảm mạnh 43,43% Từ khóa: Đơ thị hóa, hình ảnh Landsat, viễn thám, GIS, thay đổi sử dụng đất GIỚI THIỆU Vỏ trái đất lớp vỏ vật lý bề mặt trái đất gói gọn phân bố thực vật, nước, đất đặc điểm khác đất bao gồm hoạt động người Việc sử dụng đất thay đổi theo cách mà người sử dụng cho hoạt động họ Theo (Ruiz-Luna & Berlanga-Robles, 2003), (Turner & Ruscher, 1988), thay đổi sử dụng đất trình phổ biến nhanh chóng Thơng tin thu thập từ phân tích sử dụng đất dùng để hiểu thay đổi tương tác hoạt động người tượng tự nhiên Bên cạnh đó, giúp nhà quản lý việc lựa chọn quy hoạch, quản lý đất đai phù hợp, cải thiện định thực đề án sử dụng đất để đáp ứng nhu cầu cho nhu cầu phúc lợi người (Mohamed, 2012) Viễn thám vệ tinh coi công nghệ lý tưởng nghiên cứu phân loại, lập đồ phát thay đổi độ che phủ diện tích đất cho quy mô lớn (Iverson, Cook, & Graham, 1989), (Ozesmi, Bauer, & management, 2002) Một số cải tiến độ phân giải thời gian không gian chứng kiến cảm biến từ xa Sự thay đổi sử dụng đất phân tích chi tiết để cải thiện việc lựa chọn khu vực có thiết kế cho khu vực nông nghiệp, đô thị công nghiệp khu vực dựa việc phát minh công nghệ hệ thống viễn thám h thng thụng tin a lý (GIS) (Selỗuk et al., 2003) Việc áp dụng công 327 cụ để nghiên cứu thay đổi sử dụng đất phương pháp ít tốn thời gian hơn, chi phí thấp chính xác (Kachhwala, 1985) Hơn nữa, liên kết hai công cụ cung cấp cho phân tích liệu, lưu trữ, cập nhật truy xuất (Cihlar, 2000) Một ứng dụng quan trọng nhất viễn thám lập đồ cho người đọc thấy thay đổi việc sử dụng đất cách trực quan Nhiều nghiên cứu liên quan đến việc trao đổi sử dụng đất thực nhiều nhà nghiên cứu giới nghiên cứu (Diallo, Hu, & Wen, 2009), (Nguyễn H.K., 2012), (El-Asmar, Hereher, El Kafrawy, & Science, 2013), (Butt, Shabbir, Ahmad, Aziz, & Science, 2015), (Diem, Sitthi, Pimple, Pungkul, & Journal, 2015) Phú Giáo huyện nông thôn tỉnh Bình Dương khu vực Đơng Nam Bộ Huyện có diện tích 53.861 km² Huyện có chung biên giới với huyện Tân Uyên phía đông nam, huyện Bến Cát phía tây xã Vĩnh Cửu (một xã tỉnh Đồng Nai) phía đơng (Hình 1) Dân số huyện Phú Giáo 90.315 vào năm 2015 khoảng 85% dân số làm việc lĩnh vực nơng nghiệp (Văn phịng UBND H.Phú Giáo) Trong viết này, cho thấy thay đổi sử dụng đất Phú Giáo, Bình Dương khoảng thời gian năm từ 2015 đến 2020 NỘI DUNG 2.1 Chuẩn bị sở liệu Hai hình ảnh Landsat hai năm 2015 2020 với độ phân giải 30m sử dụng để phân loại thay đổi sử dụng đất nghiên cứu Các hình ảnh vệ tinh bao gồm khu vực nghiên cứu lấy từ hệ thống khám phá trái đất UGSG ((USGS)) Những liệu nhập đưa vào ArcGIS Thông số kỹ thuật hình ảnh vệ tinh thu để phân tích tóm tắt Bảng Bảng Thông số kỹ thuật liệu vệ tinh Ngày năm Kênh Độ phân giải (m) Nguồn Landsat TM 11/12/2015 Đa phổ 30 USGS glovis Landsat TM 23/03/2020 Đa phổ 30 USGS glovis 2.2 Phân loại hình ảnh Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng kỹ thuật phân loại có giám sát để phân loại hai hình ảnh Landsat ngày tháng cách sử dụng thuật toán tối đa khả Kỹ thuật phân loại có giám sát ưa thích sẵn có nguồn liệu nghiên cứu khu vực tác giả thực chuyến thực địa để xác định lại Theo (Wu & Shao, 2002), (McIver & Friedl, 2002) thuật toán tối đa khả chức sử dụng rộng rãi nhất phân loại có giám sát với độ chính xác cao (Mengistu, Salami, & Technology, 2007; Reis, 2008) Các đồ thay đổi sử dụng đất (LULC) chia thành năm lớp: 1.Cây lâu năm (Perennial plants), 2.Cây hàng năm (Annual plants), 3.Đất trống (Barren), 4.Đất đô thị (Urban land), 5.Nước (Water body) (Bảng 2) 328 Hình Vị trí địa lý Phú Giáo 2.3 Đánh giá độ xác Để kiểm tra độ chính xác phân loại, ma trận lỗi xây dựng Ma trận lỗi đánh giá điểm định trước quan sát (dữ liệu trường) cách sử dụng điểm cách khác (Hình 2) Từ ma trận, ba tiêu chí tiêu chuẩn bao gồm: độ chính xác nhà sản xuất (Producer’s accuracy), độ chính xác người dùng (User’s accuracy) tổng độ chính xác (Total accuarcy) tính toán để đánh giá độ chính xác phân loại Độ chính xác người dùng tỷ lệ pixel phân loại chính xác tổng số pixel phân loại lớp Tiêu chí xác suất mà pixel phân loại thực đại diện cho thể loại thực tế (Diallo et al., 2009) Mặt khác, độ chính xác tổng thể định nghĩa tỷ lệ tổng số pixel phân loại chính xác tổng số pixel tham chiếu (Rogan, Franklin, & Roberts, 2002) Ngoài ra, hệ số Kappa xác định công thức (công thức 1) Trong T độ chính xác tổng thể Thống kê Kappa ước tính K phản ánh khác biệt thỏa thuận thực tế thỏa thuận dự kiến hội Ví dụ, Kappa 0,85 có nghĩa có 85% thỏa thuận tốt so với tình cờ 329 Bảng Phân loại sử dụng đất STT Sử dụng đất Cây hàng năm Cây lâu năm Đất trống Đất đô thị Nước Mô tả Đất cho trồng năm tuổi Đất cho trồng năm tuổi Khu vực đất cằn cỗi Khu vực có dân cư, thương mại, công nghiệp, giao thông Các khu vực bao phủ nước sông hồ Ảnh Landsat 2015 Ảnh Landsat 2020 Phân loại được giám sát Kết của việc phân loại được giám sát Đánh giá độ chính xác của việc phân loại Bản đồ sử dụng đất năm 2015 Bản đồ sử dụng đất năm 2020 Chồng lớp Bản đồ thay đổi sử dụng đất từ 2015~2020 Hình Quá trình lập đồ thay đổi sử dụng đất thời gian năm từ 2015 đến 2020 3a 3b Hình Phân loại sử dụng đất năm 2015 (trái) năm 2020 (phải) 2.4 Kết thảo luận 2.4.1 Kết phân loại Bản đồ phân loại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, Việt Nam hai năm 2015 2020 đưa Hình 3a 3b Tổng số phân loại 99,03% 96,06% hệ số kappa 0,9875 0,9501 cho năm 2015 2020 Những tiêu chí cho thấy có độ chính xác 330 cao phân loại nghiên cứu báo cáo đánh giá độ chính xác đòi hỏi độ chính xác tổng thể hệ số kappa phân loại 90% 0,9 cho phù hợp (Lea & Curtis, 2010) 2.4.2 Tính tốn việc chuyển mục đích sử dụng đất Việc phân loại hai năm 2015 2020 thực phần mềm ArcGIS kết tóm tắt Bảng: Bảng Kết phân loại năm 2015 2020 Cây hàng năm Cây lâu năm Đất đô thị Đất trống Nước Tổng số CHN CLN ĐNO CSD SON Năm 2015 Khu vực (ha) 24585.84 21839.82 2271.04 2245.32 3646.34 54588,35 Phần (%) 45.04(%) 40.01(%) 4.16(%) 4.11(%) 6.68(%) 100 (%) Khu vực (ha) 880.63 43582.50 7905.20 1494.23 725.79 54588,35 Năm 2020 Phần (%) 1.61(%) 79.84(%) 14.48(%) 2.74(%) 1.33(%) 100 (%) Bảng 4: Ma trận thay đổi sử dụng đất 2015 – 2020 (Đơn vị: ha) Loại đất Ký hiệu Tổng diện tích Cây hàng CHN năm Cây lâu năm CLN Đất đô thị ĐNO Đất trống CSD Nước SON 2015 Thay đổi độ che phủ đất 2015 Cây thường Cây lâu Đất đô thị Đất trống Nước niên năm 2020 Thay đổi 54588,35 54588,35 24585,84 371,25 19523 4121,3 367,18 203,12 -23705,24 880,63 21839,82 2271,04 2245,31 3646,34 340,27 33,99 114,49 20,61 18074,6 1725,87 1602,16 2656,87 2395,15 467,03 396,69 525,03 943,17 33,35 129,32 21,2 86,6 10,8 2,65 422,62 21742,71 5634,16 751,09 -2920,55 43582,5 7905,2 1494,23 725,19 Hình Bản đồ chuyển đổi mục đích sử dụng đất từ năm 2015 2020 331 Trong đó, diện tích trồng lâu năm, trồng hàng năm tương ứng 21.839,82 ha; 24.585,84 Khu thị cịn rất ít (2271,04 ha) Đất chưa sử dụng (barren) diện tích 2245,32 ha) Năm 2015, q trình cơng nghiệp hóa đại hóa, có thay đổi sử dụng đất Cây lâu năm trồng có giá trị kinh tế cao tăng khoảng gấp đôi năm 2020 Hơn nữa, đất đô thị diện tích ít nhất lớp vào năm 2015, tăng năm 2017 từ 4,16% lên 14,48% Bên cạnh đó, năm 2017 chứng kiến sụt giảm đất cằn cỗi nước tương ứng 1,37% 5,35% Để hiểu lấn chiếm đất đai loại đất khác khoảng thời gian năm năm từ 2015 đến 2020, ma trận thay đổi xây dựng (Bảng 4) Cuối cùng, đồ thay đổi sử dụng đất thiết lập (Hình 4) KẾT LUẬN Nghiên cứu thành công việc phân loại bìa đất Phú Giáo với hệ số Kappa 0,9875 0,9501 cho năm 2015 2020 Tổng số phân loại 99,03% cho năm 2015 96,06% cho năm 2020 Như thấy từ việc tái cấu, có gia tăng nhất quán trồng đô thị hàng năm xã Phú Giáo từ năm 2015 đến năm 2020 Khu vực thị dự đốn phát triển cao nhiều tương lai q trình cơng nghiệp hóa gia tăng dân số diện tích mặt nước có xu hướng giảm Bên cạnh đó, viễn thám vệ tinh GIS công nghệ hữu ích để phân tích việc sử dụng đất thay đổi độ che phủ đất Do đó, ứng dụng ít tốn thời gian hơn, hiệu chi phí, ít phương pháp hạn chế kết tốt để hỗ trợ cho người định TÀI LIỆU THAM KHẢO (USGS), C q K s Đ c H K., http://earthexplorer.ugsg.gov Butt, A., Shabbir, R., Ahmad, S S., Aziz, N J T E J o R S., & Science, S (2015) Land use change mapping and analysis using Remote Sensing and GIS: A case study of Simly watershed, Islamabad, Pakistan 18(2), 251-259 Cihlar, J J I j o r s (2000) Land cover mapping of large areas from satellites: status and research priorities 21(6-7), 1093-1114 Diallo, Y., Hu, G., & Wen, X J J o A S (2009) Applications of remote sensing in land use/land cover change detection in Puer and Simao Counties, Yunnan Province 5(4), 157-166 Diem, P K., Sitthi, A., Pimple, U., Pungkul, S J S S S., & Journal, T (2015) Mapping Land Cover Dynamics in Nakhon Nayok Province of Thailand El-Asmar, H M., Hereher, M E., El Kafrawy, S B J T E J o R S., & Science, S (2013) Surface area change detection of the Burullus Lagoon, North of the Nile Delta, Egypt, using water indices: A remote sensing approach 16(1), 119-123 Iverson, L., Cook, E., & Graham, R J I J o R S (1989) A technique for extrapolating and validating forest cover across large regions calibrating AVHRR data with TM data 10(11), 1805-1812 Kachhwala, T (1985) Temporal monitoring of forest land for change detection and forest cover mapping through satellite remote sensing Paper presented at the Proceedings of the 6th Asian Conf on Remote Sensing Hyderabad, 1985 Lea, C., & Curtis, A J N r r N N N P S., Fort Collins, Colorado (2010) Thematic accuracy assessment procedures: National Park Service vegetation inventory, version 2.0 332 10 McIver, D., & Friedl, M J R s o E (2002) Using prior probabilities in decision-tree classification of remotely sensed data 81(2-3), 253-261 11 Mengistu, D A., Salami, A T J A J o E S., & Technology (2007) Application of remote sensing and GIS inland use/land cover mapping and change detection in a part of south western Nigeria 1(5), 99-109 12 Mohamed, E J N S (2012) Analysis of urban growth at Cairo, Egypt using remote sensing and GIS 2012 13 Nguyễn H.K., L., Erasmi S.M., Kappas, M (2012) Định lượng thay đổi sử dụng đất/che phủ phân mảnh cảnh quan thành phố Đà Nẵng, Việt Nam: 1979-2009 Lưu trữ quốc tế quang trắc học, viễn thám Khoa học thông tin không gian, XXXIX-B8, 501-506 14 Ozesmi, S L., Bauer, M E J W e., & management (2002) Satellite remote sensing of wetlands 10(5), 381-402 15 Reis, S J S (2008) Analyzing land use/land cover changes using remote sensing and GIS in Rize, North-East Turkey 8(10), 6188-6202 16 Rogan, J., Franklin, J., & Roberts, D A J R s o e (2002) A comparison of methods for monitoring multitemporal vegetation change using Thematic Mapper imagery 80(1), 143-156 17 Ruiz-Luna, A., & Berlanga-Robles, C A J L e (2003) Land use, land cover changes and coastal lagoon surface reduction associated with urban growth in northwest Mexico 18(2), 159-171 18 Selỗuk, R., Nisanci, R., Uzun, B., Yalcin, A., Inan, H., & Yomralioglu, T (2003) Monitoring landuse changes by GIS and remote sensing techniques: case study of Trabzon Paper presented at the Proceedings of 2nd FIG Regional Conference, Morocco 19 Turner, M G., & Ruscher, C L J L e (1988) Changes in landscape patterns in Georgia, USA 1(4), 241-251 20 Văn phòng UBND H.Phú Giáo, B D., http://phugiao.binhduong.gov.vn/web 21 Wu, W., & Shao, G J C J o R S (2002) Optimal combinations of data, classifiers, and sampling methods for accurate characterizations of deforestation 28(4), 601-609 333 ... sử dụng đất Phú Giáo, Bình Dương khoảng thời gian năm từ 2015 đến 2020 NỘI DUNG 2.1 Chuẩn bị sở liệu Hai hình ảnh Landsat hai năm 2015 2020 với độ phân giải 30m sử dụng để phân loại thay đổi sử. .. Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng kỹ thuật phân loại có giám sát để phân loại hai hình ảnh Landsat ngày tháng cách sử dụng thuật toán tối đa khả Kỹ thuật phân loại có giám sát ưa thích sẵn... (Cihlar, 2000) Một ứng dụng quan trọng nhất viễn thám lập đồ cho người đọc thấy thay đổi việc sử dụng đất cách trực quan Nhiều nghiên cứu liên quan đến việc trao đổi sử dụng đất thực nhiều