Đang tải... (xem toàn văn)
PowerPoint Presentation TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN KHOA KHOA HỌC TỰ NHIÊN ỨNG DỤNG GEOMATICS TRONG VIỆC ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP THEO QUY HOẠCH TẠI PHƯỜNG TRẦN QUANG DIỆU, TP QUY NHƠN, TỈNH BÌN[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN KHOA KHOA HỌC- TỰ NHIÊN ỨNG DỤNG GEOMATICS TRONG VIỆC ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP THEO QUY HOẠCH TẠI PHƯỜNG TRẦN QUANG DIỆU, TP QUY NHƠN, TỈNH BÌNH ĐỊNH A.GIỚI THIỆU KHU VỰC NGHIÊN CỨU NỘI DUNG B.CƠ SỞ LÍ LUẬN I Lí chọn khu vực II Khái quát khu vực I Cơ sơ lí thuyết II Phương pháp nghiên cứu C.KẾT QUẢ A GIỚI THIỆU KHU VỰC NGHIÊN CỨU I Lí chọn khu vực nghiên cứu - Tại khu vực có biến động mạnh việc sử dụng đất đặc biệt đất Nông nghiệp; - Đất nông nghiệp khu vực chiếm diện tích lớn nên việc đánh giá biến động dễ dàng(diện tích 300 theo năm 2016); - Đến năm 2020 có hoạt động quy hoạch xảy nên chắn loại đất biến động lớn; A GIỚI THIỆU KHU VỰC NGHIÊN CỨU II Khái quát khu vực Phường Trần Quang Diệu thành phố Quy Nhơn, tỉnh Bình Định: Diện tích 10,82 km² Dân số vào năm 1999 14583 người Mật độ dân số đạt 1328 người/km² Phường Trần Quang Diệu cách thành phố Quy Nhơn 11km phía Đơng : Phía Nam giáp phường Bùi Thị Xn Phía Bắc giáp thị trấn Diêu Trì Phía Đơng giáp Thành phố Quy Nhơn Phía Tây giáp xã Phước Thành huyện Tuy Phước B.CƠ SỞ LÝ LUẬN I Cơ sở lí thuyết Dữ liệu nghiên cứu a Giới thiệu ảnh viễn thám Sentinel-2 Là nguồn ảnh miễn phí với độ phân giải tương đối cao 10 m x 10 m tương ứng 100 m2 cho pixel, thích hợp cho việc áp dụng vào phân loại kiểu sử dụng đất phục vụ cho công tác quản lý đất đai, Hệ thống bao gồm vệ tinh (2A 2B), độ phân giải không gian cao (10 m đến 60 m) đất liền vùng nước ven biển B.CƠ SỞ LÝ LUẬN b Ảnh vệ tinh Sentinel-2 Dữ liệu ảnh vệ tinh dùng nghiên cứu ảnh vệ tinh Sentinel-2 thu nhận thời điểm, năm 2016, 2018 2020 • Ảnh Sentinel-2 thu nhận tháng 08 năm 2016 kênh phổ: kênh Green, Red, Near infrared độ phân giải 10m • Ảnh Sentinel-2 thu nhận tháng 05 năm 2018 tháng 06 năm 2020 kênh phổ: kênh Green, Red, Near infrared độ phân giải 10m B.CƠ SỞ LÝ LUẬN ArcGIS Một hệ thống thông tin địa lý (GIS) để làm việc với đồ thơng tin địa lý Nó sử dụng để tạo sử dụng đồ, biên soạn liệu địa lý, phân tích thơng tin, chia sẻ khám phá thông tin địa lý, sử dụng đồ thông tin địa lý loạt ứng dụng quản lý thông tin địa lý sở liệu B.CƠ SỞ LÝ LUẬN II Phương pháp nghiên cứu Phương pháp thu thập mẫu thực địa • Sử dụng phần mềm định vị điện thoại cầm tay xác định vị trí khu vực nghiên cứu • Lấy tọa độ hình ảnh phần mềm Locus Map Free điên thoại • Đến khu vực có loại đất nơng nghiệp Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh • Sử dụng phần mềm Arcgis để cắt ảnh phân loại đối tượng theo thuật tốn Maximum Likelihood • Đánh giá độ xác phân loại theo mẫu kiểm chứng • Độ xác phân loại đánh giá ma trận sai số số thống kê Kappa (K) B.CƠ SỞ LÝ LUẬN Phương pháp phân tích biến động sử dụng đất Ảnh vệ tinh sau phân loại biên tập phần mềm ArcGIS10 kết hợp với sở liệu để thành lập đồ sử dụng đất/lớp phủ Sử dụng chức phân tích khơng gian chồng xếp đồ tạo đồ biến động Phân tích, tổng hợp số liệu trạng biến động sử dụng đất/lớp phủ phần mềm Microsoft Excel Phương pháp điều tra thu thập số liệu Điều tra thu thập số liệu thứ cấp tình hình sử dụng đất, điều tra số liệu theo quy hoạch khu vực,… Phương pháp điều tra vấn: Phỏng vấn hộ nông dân bảng câu hỏi gồm thông tin định lượng cụ thể Phỏng vấn người nơng dân có kinh nghiệm… C KẾT QUẢ I Quy trình thực Tải ảnh vệ tinh Sentinel-2 năm 2016,2018,2020 Trang web để tải ảnh vệ tinh:https://scihub.copernicus.eu/home Ảnh vệ tinh chụp vào ngày 21/08/2016 C KẾT QUẢ Ảnh cắt theo ranh giới năm 2020 C KẾT QUẢ Phân loại ảnh có kiểm định (Maximum likehood classifier) Nhóm chọn loại đất để phân loại cho năm 2016, 2018, 2020 • Đất Nơng nghiệp • Đất Rừng • Đất cơng trình • Đất trống • Đất mặt nước Để tiến hành phân loại nhóm chon lớp đối tượng để mô tả phân loại sau: C KẾT QUẢ Bảng 1: Mô tả lớp phân loại Tọa độ Loại đất 13°47'24,86"N Đất trồng lúa 109°9'34.90"E 13°47'2.95"N 109°9'24.01"E Đất trống 13°47'5.23"N 109°9'28.32"E Đường giao thông Ảnh thực tế Ảnh vệ tinh C KẾT QUẢ Tọa độ Loại đất 13°47'9.88"N 109°8'54.03"E Khu dân cư 13°46'36.95"N 109°9'35.44"E Đất mặt nước 13°47'18.38"N 109°9'41.38"E Đất rừng Ảnh thực tế Ảnh vệ tinh Tính độ xác số kappa NHẬN XÉT Bảng 2: Độ xác số kapppa Độ xác kết phân loại Độ xác/ Năm Năm Năm đánh giá độ xác phân loại Chỉ số kappa 2016 2018 2020 lớp(User’s Accuracy), độ xác kiểm chứng (Producer’s Accuracy), độ xác tổng thể Độ xác 82,22% 74,29% 73.91% (Overall Accuracy) số Kappa Chỉ số kappa 77.75% 67,01% Kết đánh giá độ xác phân 67.36% loại ảnh vệ tinh năm 2016, 2018, Nguyên nhân ảnh vệ tinh, cấu trúc 2020 thể cho thấy: đất trống và giá trị phổ đất rừng đất nông đất cơng trình phân loại với độ nghiệp khơng có khác biệt lớn xác cao Sự nhầm lẫn phân loại dễ bị nhầm lẫn Đối với đất lúa, lớp phân loại chủ yếu xảy ảnh vệ tinh thu thập chụp vào mùa khô đất rừng đất nông ngiệp, đất nên diện tích đất lúa thường bỏ trống, nhiều nơng nghiệp với đất cơng trình diện tích canh tác vụ dễ bị nhầm sang đất cơng trình Tạo đồ lớp phủ sử dụng đất năm 2016, 2018, 2020 C KẾT QUẢ Đánh giá biến động sử dụng đất năm 2016, 2018,2020 Bảng 3: Diện tích(m2) loại đất năm 2016, 2018,2020 TT Loại đất Năm 2016 Năm 2018 Năm 2020 Đất Nông nghiệp 3123530 2827091.4 2177900 Đất Rừng 762664.7 260044,6 2116700 Đất xây dựng 3722595 3951028 4471800 Đất trống 291029.7 897862.4 782600 Mặt nước 292469.7 546321.5 127490.0