TỔNG QUAN
Mục tiêu đề tài
Đánh giá được sự biến đổi của lớp phủ thực vật để có thể dự đoạn được những tình huống nguy hại có thể xảy ra qua đó góp phần trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên
Thành lập bản đồ thực phủ khu vực tỉnh Đắk Lắk các năm 2010 và 2015, tỷ lệ 1:100.000
Thành lập bản đồ và đánh giá biến động thực phủ khu vực tỉnh Đắk Lắk, tỷ lệ 1:100.000.
Giới hạn và phạm vi đề tài
Đề tài sử dụng ứng dụng Arcmap 10.4, Google earth, vào 30 điểm mẫu, được chia thành 4 loại thực phủ khác nhau là khu dân cư (đô thị), mặt nước, đất trống và đất rừng tại khu vực nghiên cứu là Đắk Lắk.
Ý nghĩa đề tài
Đóng góp vào các nghiên cứu xây dựng bản đồ biến động bằng phương pháp xử lý mây trong những khu vực nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi mây
Góp phần giải quyết và phòng hờ những tác hại có thể xảy ra dựa trên bản đồ biến động thảm thực vật tại khu vực Đắk Lắk Đóng góp về mặt kinh tế - xã hội: Nghiên cứu này chỉ ra được hiệu quả kinh tế khi không phải tốn quá nhiều chi phí để làm bản đồ cũng như cần quá nhiều thiết bị đắt tiền để thực hiện Về xã hội, nghiên cứu có ưu điểm vừa làm được bản đồ vùng nghiên cứu vừa thể hiện một cách dễ hiểu các đối tượng nghiên cứu (Thực vật, đất, nước) thay đổi như thế nào qua thời gian bằng hình ảnh Đóng góp về giáo dục và đào tạo: Nghiên cứu này là bài viết mở đầu cho việc nghiên cứu các ảnh hưởng đến môi trường một cách tự động hóa bằng các phương trình máy tính giúp các bạn sinh viên theo chuyên ngành môi trường nói chung có các bạn sinh viên có hứng thú với với viễn thám và GIS nói riêng có một cách nhìn mới, một phương hướng nghiên cứu mới Đóng góp về an ninh – quốc phòng: Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS cho phép phân tích các điểm nóng, xu hướng gia tăng cũng như lập bản đồ tội phạm.
Nội dung đề tài
Nghiên cứu ứng dụng GIS và Viễn thám để thành lập bản đồ biến động thảm thực vật tại khu vực nghiên cứu Đắk Lắk
Nghiên cứu áp dụng phương pháp lọc mây trong ứng dụng Arcmap 10.4 để xử lý mây trong khu vực nghiên cứu
Nghiên cứu đã tính toán chỉ số thực vật NDIV (Normalized Difference Vegetation Index) và phân loại đất sử dụng tại khu vực nghiên cứu thành: Đất đô thị, đất rừng, đất trống và mặt nước.
Tổng quan vấn đề nghiên cứu trong và ngoài nước
5.1.Những nghiên cứu tại Việt Nam: Ở Việt Nam, các đề tài nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và biến động đất đô thị cũng đã được thực hiện và bước đầu mang lại những kết quả Như trong đề tài “Thành lập bản đồ thảm thực vật trên cơ sở phân tích, xử lý ảnh viễn thám” tại khu vực Tủa Chùa – Lai Châu (Hoàng Xuân Thành, 2006), tác giả đã dùng phương pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat năm 2006 để phân ra 7 lớp thực phủ khác nhau với chỉ số Kappa ~ 0,7 Trong đề tài “Ứng dụng viễn thám theo dõi biến động đất đô thị của thành phố Vinh, tỉnh Nghệ An” (Nguyễn Ngọc Phi, 2009) dùng phương pháp phân loại gần đúng nhất để phân ra ra 5 lớp đối tượng Điểm đáng chú ý của đề tài này là sử dụng kết hợp nhiều loại ảnh viễn thám như Landsat (1992, 2000) và SPOT (2005) để cho ra kết quả giải đoán, đồng thời có sự so sánh về độ chính xác, chi tiết giữa các loại ảnh Với chỉ số Kappa ~ 0,9, dữ liệu ảnh SPOT có độ chính xác sau phân loại cao hơn hẳn so với Landsat (Kappa ~ 0,7) Trong nghiên cứu “Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất khu vực Chân Mây, huyện Phú Lộc, tình Thừa Thiên Huế” (Nguyễn Huy Anh, Đinh Thanh Kiên, 2012), tác giả đã đã sử dụng phương pháp phân loại gần đúng nhất với dữ liệu ảnh Landsat TM độ phân giải 10 m, kết hợp với lấy mẫu thực địa để phân ra 13 loại lớp phủ với độ chính xác tương đối cao Trong đề tài “Sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh MODIS nghiên cứu mùa vụ cây trồng, lập bản đồ hiện trạng và biến động lớp phủ vùng đồng bằng sông Hồng giai đoạn 2008 – 2010” (Vũ Hữu Long, Phạm Khánh Chi, Trần Hùng, 2011), tác giả đã phân loại lớp phủ dựa trên bộ dữ liệu NDVI tổ hợp tháng theo phương pháp phân loại có kiểm định sử dụng thuật toán phân loại gần đúng nhất Đề tài đã phân loại
6 được 9 loại lớp phủ với chỉ số Kappa ~ 0,9 Để đánh giá độ chính xác, tác giả đã sử dụng kết hợp cả dữ liệu mẫu khảo sát, điều tra thực địa với bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm gần nhất
Trong đề tài "Nghiên cứu ảnh hưởng của quá trình chuyển dịch đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp trên địa bàn thành phố Huế, giai đoạn 2006-2010", các tác giả đã đánh giá tác động của quá trình chuyển đổi đất đến cơ cấu kinh tế và đời sống xã hội, đưa ra giải pháp phù hợp cho khu vực phường Kim Long Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ sử dụng phương pháp phân tích, so sánh số liệu, chưa có đầu ra trực quan bằng bản đồ Trong khi đó, tại tỉnh Đắk Lắk, chưa có đề tài nào sử dụng công cụ viễn thám và GIS để đánh giá biến động lớp phủ đất.
5.2.Những nghiên cứu trên thế giới:
Trên phạm vi thế giới, các đề tài nghiên cứu về sự biến động loại hình sử dụng đất nhằm phân tích, đánh giá, dự báo sự phát triển đã được ứng dụng khá rộng rãi Trong đề tài “Remote sensing-based quantification of land-cover and land-use change for planning” (Bjorn Prenzel, 2003), tác giả đã đưa ra những cơ sở khoa học về lựa chọn phương pháp được sử dụng để đưa ra các kết quả mang tính định lượng trong việc nghiên cứu biến động lớp phủ thực vật và sử dụng đất dựa vào cơ sở viễn thám Theo đó, tùy vào trường hợp mà ta sử dụng các phương pháp theo thuyết xác định hay dựa vào kinh nghiệm Một điểm đáng chú ý mà tác giả có đề cập đến là yêu cầu về dữ liệu khi đánh giá biến động: dữ liệu thu thập phải có cùng đặc điểm (về không gian, về độ phân giải phổ, …), dữ liệu phải đạt được những tiêu chuẩn nhất định về bóng mây hay sương mù, dữ liệu thu thập phải cùng khu vực nghiên cứu Trong nghiên cứu
“Land Use/ Land Cover Changes Detection And Urban Sprawl Analysis” (M Harika, et al., 2012) đã đánh giá sự biến động loại hình sử dụng đất/bề mặt đất tại các thành phố Vijayawada, Hyderabad và Visakhapatnam ở vùng Đông Nam Ấn Độ Bên cạnh sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám để giải đoán, đề tài còn kết hợp sử dụng chuỗi Markov để dự đoán các khu vực có thể bị biến đổi trong tương lai Trong nghiên cứu
Để theo dõi quá trình sử dụng đất, nhóm tác giả Tayyebi et al (2008) sử dụng ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian trong giai đoạn 1980-2000 để đánh giá sự thay đổi đất đô thị trong quá khứ và dự đoán xu hướng tương lai (2020) Trong khi đó, Selcuk Reis (2008) xây dựng bản đồ biến động sử dụng đất/lớp phủ mặt đất 7 loại ở Rize, Đông Bắc Thổ Nhĩ Kỳ bằng ảnh Landsat MSS (1976) và Landsat ETM+ (2000) Đề tài này tập trung đánh giá sự thay đổi sâu sắc ở các vùng đất nông nghiệp, đô thị, đồng cỏ, lâm nghiệp gần biển và có độ dốc thấp.
Nhìn chung, các đề tài về đánh giá biến động lớp phủ mặt đất hoặc sử dụng đất đã được ứng dụng phổ biến trên thế giới và đã đạt được những kết quả nhất định ở Việt Nam Dựa trên những thành tựu đó, đề tài “Ứng dụng viễn thám và GIS trong đánh giá sự biến đổi lớp phủ thực vật trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk” được thực hiện để đánh giá những biến động của lớp phủ mặt đất đang diễn ra nhanh chóng dưới tác động của quá trình phát triển xã hội của tỉnh Đắk Lắk.
Phương pháp nghiên cứu
6.1 Phương pháp kế thừa, thu thập và tổng hợp tài liệu
– Phương pháp này sử dụng với mục đích kế thừa các tài liệu nghiên cứu về vấn đề sử dụng và phân loại đất, các đề tài khoa học, các dự án quốc tế và trong nước có liên quan
– Thu thập, tổng hợp tài liệu về sử dụng và phân loại đất ở khu vực nghiên cứu + Các tài liệu, dữ liệu về môi trường đất
+ Các tài liệu về quy hoạch sử dụng đất
– Kế thừa, cập nhật số liệu về địa hình,
– Thu thập và kế thừa các bản đồ liên quan như:
+ Bảng đồ hiện trạng và quy hoạch sử dụng đất;
6.2 Phương pháp điều tra, khảo sát thực địa
– Điều tra, khảo sát dọc trục đường chính kéo dài từ Đắk Lắk đến Buôn mê thuột và các địa phương lân cận
6.3 Phương pháp thống kê và xử lý số liệu
Trong nghiên cứu này sử dúng phương pháp giải đoán ảnh bằng mặt, tính toán chỉ số thực vật NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), phân loại gần đúng nhất (Maximum Likelihood Classifier – MCL) và phương pháp đánh giá độ chính xác Kappa
Sử dụng hệ thống thông tin địa lý nhằm tích hợp các thông tin, số liệu, tài liệu, bản đồi và trình bày các kết quả tính toán dưới dạng bản đồ
6.5 Phương pháp tham vấn ý kiến chuyên gia
Nội dung nghiên cứu được tham vấn ý kiến của các chuyên gia đầu ngành về GIS và viễn thám để hoàn thiện nghiên cứu
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tổng quan về GIS và Viễn thám
1.1 Tổng quan về viễn thám:
Theo Schowengerdt, Robert A (2007), Viễn thám được định nghĩa như là phép đo lường các thuộc tính của đối tượng trên bề mặt trái đất sử dụng dữ liệu thu được từ máy bay và vệ tinh
Theo Lê Văn Trung (2010), viễn thám là khoa học nghiên cứu các phương pháp thu nhận, đo lường và phân tích thông tin của các đối tượng (vật thể) mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng.
1 Trong viễn thám, nguyên tắc hoạt động của nó liên quan giữa sóng điện từ từ nguồn phát và vật thể quan tâm
2 Nguồn phát năng lượng (A) - yêu cầu đầu tiên cho viễn thám là có nguồn năng lượng phát xạ để cung cấp năng lượng điện từ tới đối tượng quan tâm
3 Sóng điện từ và khí quyển (B) - khi năng lượng truyền từ nguồn phát đến đối tượng, nó sẽ đi vào và tương tác với khí quyển mà nó đi qua Sự tương tác này có thể xảy ra lần thứ 2 khi năng lượng truyền từ đối tượng tới bộ cảm biến
4 Sự tương tác với đối tượng (C) - một khi năng lượng gặp đối tượng sau khi xuyên qua khí quyển, nó tương tác với đối tượng Phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng và sóng điện từ mà năng lượng phản xạ hay bức xạ của đối tượng có sự khác nhau
5 Việc ghi năng lượng của bộ cảm biến (D) - sau khi năng lượng bị tán xạ hoặc phát xạ từ đối tượng, một bộ cảm biến để thu nhận và ghi lại sóng điện từ
6 Sự truyền tải, nhận và xử lý (E) - năng lượng được ghi nhận bởi bộ cảm biến phải được truyền tải đến một trạm thu nhận và xử lý Năng lượng được truyền đi thường ở dạng điện Trạm thu nhận sẽ xử lý năng lượng này để tạo ra ảnh dưới dạng hardcopy hoặc là số
7 Sự giải đoán và phân tích (F) - ảnh được xử lý ở trạm thu nhận sẽ được giải đoán trực quan hoặc được phân loại bằng máy để tách thông tin về đối tượng
8 Ứng dụng (G) - đây là thành phần cuối cùng trong qui trình xử lý của công nghệ viễn thám Thông tin sau khi được tách ra từ ảnh có thể được ứng dụng
11 để hiểu tốt hơn về đối tượng, khám phá một vài thông tin mới hoặc hỗ trợ cho việc giải quyết một vấn đề cụ thể (Trần Thống Nhất, Nguyễn Kim Lợi, 2009) Hình 1: Nguyên lý hoạt động của viễn thám
1.2 Tổng quan về GIS: Định nghĩa:
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một ngành khoa học khá mới, có nhiều cách tiếp cận khác nhau, do đó cũng có những định nghĩa khác nhau về GIS
Theo Ducker (1979) định nghĩa, GIS là một trường hợp đặc biệt của hệ thống thông tin, ở đó có cơ sở dữ liệu bao gồm sự quan sát các đặc trưng phân bố không gian, các hoạt động sự kiện có thể được xác định trong khoảng không như đường, điểm, vùng Theo Burrough (1986) định nghĩa, GIS là một công cụ mạnh dùng để lưu trữ và truy vấn, biến đổi và hiển thị dữ liệu không gian từ thế giới thực cho những mục tiêu khác nhau
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là hệ thống thông tin sử dụng dữ liệu có yếu tố không gian địa lý để hỗ trợ các tác vụ phân tích và ra quyết định Các dữ liệu này bao gồm dữ liệu địa lý đầu vào, cơ sở dữ liệu và kết quả đầu ra GIS cho phép thu thập, lưu trữ, quản lý, xử lý, phân tích và hiển thị thông tin không gian từ thế giới thực, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp và hỗ trợ mục tiêu của con người.
GIS có 4 chức năng cơ bản:
− Thu thập dữ liệu: dữ liệu sử dụng trong GIS đến từ nhiều nguồn khác nhau và GIS cung cấp công cụ để tích hợp dữ liệu thành một định dạng chung để so sánh và phân tích
− Quản lý dữ liệu: sau khi dữ liêu được thu thập và tích hợp, GIS cung cấp các chức năng lưu trữ và duy trì dữ liệu
− Phân tích không gian: là chức năng quan trọng nhất của GIS nó cung cấp các chức năng như nội suy không gian, tạo vùng đệm, chồng lớp
− Hiển thị kết quả: GIS có nhiều cách hiển thị thông tin khác nhau Phương pháp truyền thống bằng bảng biểu và đồ thị được bổ sung với bản đồ và ảnh ba chiều Hiển thị trực quan là một trong những khả năng đáng chú ý nhất của GIS, cho phép người sử dụng tương tác hữu hiệu với dữ liệu (Nguyễn Kim Lợi, Lê Cảnh Định, Trần Thống Nhất, 2009)
Giới thiệu vệ tinh Landsat:
Sơ đồ phương pháp thực hiện đề tài
• Thu nhập ảnh viễn thám Landsat 8
• Khảo sát và thu nhập bản đồ địa chính
Xử lý ảnh viễn thám
• Tiền xử lý ảnh viễn thám
• Giải đoán ảnh bằng mắt
• Phân loại thảm phủ Đánh giá độ chính xác
• Tính hệ số Kappa và lập ma trận sai số
• Thành lập bản đồ từng năm nghiên cứu
Cơ sở dữ liệu
3.1.Dữ liệu ảnh viễn thám landsat 8
Landsat 8 là vệ tinh được phóng gần đây nhất trong chương trình Landsat Chất lượng dữ liệu (tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu) và mức độ lượng tử hóa thông tin (12-bit) của vệ tinh Landsat-8 (OLI) và Cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS) Cảm biến OLI trên vệ tinh Landsat-8 có 9 băng tần để thu thập phản xạ phổ của bề mặt trái đất ở các bước sóng rời rạc dọc trong dải quang phổ điện từ
Tên ảnh Ngày thu ảnh Chú thích
LC08_L1TP_124051_20140303_20170425 03/03/2014 Ảnh tham khảo LC08_L1TP_124051_20150407_20170410 07/04/2015 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20150306_20170412 06/03/2015 Ảnh tham khảo LC08_L1TP_124051_20151117_20170402 17/11/2015 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20160425_20170326 25/04/2016 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20160308_20170328 08/03/2016 Ảnh tham khảo LC08_L1TP_124051_20170428_20170515 28/04/2017 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20180415_20180501 15/04/2018 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20180314_20180320 14/03/2018 Ảnh tham khảo LC08_L1TP_124051_20190402_20190421 02/04/2019 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20190301_20190309 01/03/2019 Ảnh tham khảo LC08_L1TP_124051_20191112_20191115 12/11/2019 Ảnh mục tiêu LC08_L1TP_124051_20200404_20200410 04/04/2020 Ảnh mục tiêu
Một ảnh vệ tinh Landsat được tải miễn phí từ Internet qua địa chỉ https://glovis.usgs.gov/app sẽ nhận được một file nén bao gồm 11 kênh ảnh được đánh số từ 1 đến 11 và 1 kênh BQA (Cung cấp thông tin về chất lượng của các điều kiện bề mặt, khí quyển và cảm biến có thể ảnh hưởng đến tính hữu ích tổng thể của một pixel nhất định) và 1 file siêu dữ liệu dạng txt chứa các thông tin chụp ảnh và tọa độ các góc của cảnh ảnh
Hình 2: Trang website tải dữ liệu ảnh Đề tài sử dụng các kênh 2 ,3 ,4, 5 và BQA
3.2.Khảo sát và thu nhập bản đồ địa chính
Việc khảo sát thực địa được thực hiện với tổng cộng 30 điểm mẫu, được chia thành
4 loại thực phủ khác nhau là khu dân cư (đô thị), mặt nước, đất trống và đất rừng
3.1.2.Thu nhập bản đồ địa chính
Sử dụng bản đồ địa chính Đắk Lắk năm 2015
3.3.Dữ liệu GIS Ứng dụng phần mềm Arcmap 10.4 để xứ lý ảnh, thành lập bản đồ
Hình 3: Giao diện phần mêm Arcmap 10.4.
Xử lý ảnh viển thám
4.1 Tiền xử lý ảnh viễn thám
Xử lý hình học là quá trình hiệu chỉnh biến dạng hình học của ảnh dựa trên các phương pháp chuyển đổi sao cho các điểm ảnh tương ứng với vị trí thực của chúng trên bề mặt đất và phù hợp trong hệ tọa độ của bản đồ
Nghiên cứu đã sử dụng các điềm khống chế (GCPs) để hiệu chỉnh hình học nhằm xác định mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ bản đồ
Dữ liểu ảnh thu về từ Landsat 8 là một dãy gồm 11 kênh phô riêng lẻ, do vậy nên cần phải tiến hành gôm nhóm kênh ảnh để phục vụ cho việc giải đoán ảnh Nghiên cữu đã gom các kênh 4-3-2 (tổ hợp màu thực)
18 Để thuận lợi hơn trong việc giải đoán ảnh và tạo độ chính xác cao hơn thì tổ hợp màu cho tổ hợp ảnh đã gộp là hết sức cần thiết Vì việc tổ hợp màu, trộn ảnh màu với ảnh đen trắng là để tăng độ phân giải của ảnh và chỉnh lý bản đồ hiện trạng
Bảng 3: Bảng tổ hợp màu ảnh (Theo QGIS (Quantum GIS)
Tổ hợp kênh Tên tổ hợp
7 – 5 – 3 Màu tự nhiên với sự thâm nhập khí quyển
Thông thường ảnh viễn thám là một vùng có diện tích rất rộng ngoài thực địa, trong khi đối tượng nghiên cứu chỉ chiếm một phần hoặc có diện tích nhỏ trong ảnh đó Vì để tránh mất thời gian không thiết xử lý những vùng ngoài khu vực nghiên cứu thì việc cắt ảnh để hình thành một lớp dữ liệu ranh giới khu vực nghiên cứu là cần thiết
Các ảnh landsat 8 được chia thành 2 loại:
- Nhóm ảnh mục tiêu: Các ảnh mục tiêu là các ảnh có chứa pixel mây
- Nhóm ảnh kham khảo: Các ảnh không bị ảnh hưởng hoặc bị ảnh hưởng rất ít bởi mây và dùng để thay thế pixel mây
Trong đề tài này các bước lọc mây:
1 Hiệu chỉnh hệ số bức xạ
2 Xác định và nhận diện pixel mây
Mở kênh ảnh thực hiện đề tài
Nhấn Arc Toolbox → Data Management Tools → Raster → Raster Processing → Composite Bands → Xuất hiện hộp thoạt Composite Bands
Trên hộp thoại, chuyển những kênh 4, 3, 2 vào mục input để tổ hợp màu thực
Hình 4: Công cụ Composite Bands trên Arcmap
Cắt ảnh, chọn nơi output là nơi lưu trũ
Nhấn Arc Toolbox → Data Management Tools → Raster → Raster Processing → Clip → Xuất hiện hộp thoạt Clip
Trên hộp thoại clip, chọn kênh ảnh cần cắt vào input, output là nơi lưu trữ
Hình 5: Công cụ Clip trên arcmap
Nhấn Arc Toolbox → Spatial Analyst Tools → Map Algebra → Raster Calculator → xuất hiện hộp thoại Raster Calculator
Hình 6: Công cụ Raster Calculator trên Arcmap
Trên hộp thoại Raster Calculator, sử dụng thuật toán:” Con (Kênh BQA >(00,0,1)”
→ ra được ảnh BQA lọc mây → sử dụng thuật toán:” Float (“BQA lọc mây” * “Kênh mục tiêu”)” → Ảnh mục tiêu đã lọc mây
Nhấn Arc Toolbox → Data Management Tools → Raster → Raster Dataset → Mosaic To New Raster → Xuất hiện hộp thoại Mosaic To New Raster
Hình 7: Công cụ Mosaic To New Raster trên Arcmap
Trên hộp thoại Mosaic To New Raster, giá trị input là ảnh mục tiêu đã lọc mây và ảnh tham khảo.
Phân loại ảnh
5.1 Giải đoán ảnh bằng mắt (Visual Interpretation)
Giải ảnh viễn thám là một kỹ thuật sử dụng khả năng quan sát của con người kết hợp với các nguyên lý khoa học để trích xuất thông tin từ ảnh viễn thám Phương pháp này có thể áp dụng trong nhiều điều kiện khác nhau, từ sử dụng các thiết bị đơn giản đến phức tạp, và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học.
Hình 8: Quy trình giải đoán ảnh viễn thám bằng mắt (Interpretation and Analysis) để tìm kiếm thông tin, lập bản đồ hoặc sản xuất các ứng dụng thống kê
(Information, maps and statistics for Applications) (Nguồn: Đại học Minnesota, Mỹ)
Bài nghiên cứu sử dụng mức I trong hệ thống phân loại đất và lớp phủ đất USGS (United States Geological Survey) cung cấp cho người dùng cần thông tin khái quát trên vùng rộng
Bảng 4: Bảng phân loại sử dụng đất mức 1 và mức 2 của USGS
Mức I Mức II Đô thị và đất xây dựng Dân cư
Thương mại và dịch vụ Công nghiệp
Công trình công cộng Văn hóa
Giái trí, thế thao Đất nông nghiệp Đất trồng trọt và đồng cỏ
Vườn cây ăn quả Hoạt động chăn nuôi Đất nông nghiệp khác Đất chăn thả Tràng cỏ
Tràng cậy bụi Tràng hỗn tạp Đất rừng Đất rừng dụng lá theo mùa Đất rừng thường xanh Đất rừng khác
Nước Sông và kênh đào
Hồ chứa nước Vịnh và cửa sông Đất ẩm ướt Đất rừng ẩm Đất ẩm không có rừng Đất trống Đất mặn khô
Bãi biển, bãi cát và đá gốc lộ ra là những khu vực được hình thành do sự xói mòn và lắng đọng của nước biển Moong khai thác khoáng sản và đất trồng hỗn tạp là kết quả của quá trình khai thác và sử dụng đất đai của con người Đài nguyên, đài nguyên cây bụi, đài nguyên đồng cỏ, đài nguyên đất trồng và đài nguyên ẩm là những hệ sinh thái tự nhiên có đặc điểm sinh vật và khí hậu riêng biệt.
24 Đài nguyên hỗn tạp Băng tuyết quanh năm Đồng tuyết quanh năm
5.3 Chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Là một đại lượng thay thế về số lượng thực vật và điều kiện sống Chỉ số này liên kết với đặc điểm độ che phủ của thực vật như là sinh khối, chỉ số diện tích lá và phần trăm thực phủ (Trần Thống Nhất, Nguyễn Kim Lợi, 2009)
Chỉ số thực vật NDVI được xác định dựa vào sử phản xạ khác nhau của thực vật thể hiện giữa kênh phổ khả kiến và kênh phổ hồng ngoài, được tính toán theo công thức:
NDVI: Là chỉ số thực vật
BNIR: Là kênh cận hồng ngoại
BR: Là kênh màu đỏ
Giá trị NDVI dao động từ -1 đến +1, phản ánh độ che phủ thực vật của một khu vực Giá trị càng cao cho thấy độ che phủ thực vật càng tốt, giá trị thấp cho thấy độ che phủ thấp và giá trị âm cho biết khu vực đó không có thảm thực vật.
Bảng 5: Phân loại NDVI theo chất lượng thực vật trong lớp phủ bề mặt đất (Theo NASA 2013)
Giá trị NDVI Lớp phủ bề mặt
> 0,1 Khu vực cằn cỗi của đá; cát; mặt nước; bê tông
0,1 – 0,2 Đất đá cằn cỗi, cây bụi
0,2 – 0,3 Cây bụi và trảng cỏ; đất nông nghiệp, rừng thưa
0,3 – 0,6 Trảng cỏ, cây công nghiệp, rừng thưa
5.4 Phân loại gần đúng nhất (Maximum Likelihood Classifier – MCL)
Phân loại gần đúng nhất MLC được áp dụng khá phổ biến và được xem như là thuật toán chuẩn để so sánh với các thuật toán khác được sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám (Lê Văn Trung, 2010), phương pháp này được các nhà phân loại sử dụng nhiều nhất trong các công trình nghiên cứu thảm phủ (Hoàng Xuân Thành, 2006) Mỗi pixel được tính xác suất thuộc vào một loại nào đó và nó được chỉ định gán tên loại mà xác suất thuộc vào loại đó là lớn nhất (Lê Văn Trung, 2010)
Phương pháp phân loại gần đúng nhất được xây dựng dựa trên cơ sở giả thiết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn (Lê Văn Trung, 2010), do đó hàm phân bố của dữ liệu ảnh phải tuân theo luật phân bố chuẩn Gauss Để kiểm tra một biến liên tục có tuân theo quy luật phân phối chuẩn, có 2 phương pháp làm: thứ nhất là dùng biểu đồ, thứ hai là dùng kiểm định thống kê Ở phương pháp thứ nhất, một biến tuân theo quy luật phân phối chuẩn thì hình thức phân bố của số liệu có hình dạng của một hình chuông, với đỉnh ở chính giữa, phân nửa giá trị tập trung ở bên trái, và phân nửa giá trị tập trung ở bên phải (Nguyễn Văn Tuấn, 2012) Ở phương pháp thứ hai, có thể dùng phương pháp xem xét các giá trị độ lệch (Skewness - S) và độ gù (Kurtosis - K), đây là hai chỉ số chính cần xem xét để quyết định biến định lượng có phân phối chuẩn hay không Một biến có phân phối chuẩn khi giá trị S và K tiến gần đến giá trị 0 và 3 (Theo Thongke.info.vn)
Công thức tính độ lệch và độ gù như các công thức:
• μ̂ 3 và μ̂ 4 là các ước lượng bậc 3 và 4 của số trung vị
• x̅ là giá trị trung bình
Dựa vào phân tích Histogram của dữ liệu và tính toán, có thể nhận thấy dữ liệu thu thập được tuân theo quy luật phân bố chuẩn Do đó việc sử dụng phương pháp phân loại gần đúng nhất trong việc giải đoán ảnh là hoàn toàn thích hợp.
Đánh giá độ chính xác
Sau khi phân loại ảnh , đánh giá độ chính xác được sử dụng để đánh giá chất lượng của ảnh vệ tinh được giải đoán , hoặc so sánh đô tin cậy của kết quả phân loại ảnh viển thám
Kết quả của việc đánh giá sẽ được thực hiện bởi một ma trận sai số Để thiết lập được ma trận sai số cần sử dụng dữ liệu tham chiếu, hệ số Kappa, độ chính xác của nhà sản xuất (producer accuracy), độ chính xác của người sử dụng (user accuracy) và độ chính xác của tổng thể Trong đó hệ số Kappa được tính theo công thức như sau:
• N: Tổng số pixel lấy mẫu
• r: Số lớp đối tượng phân loại
• x ii : Số pixel đúng trong lớp thứ nhất
• x i+ : Tổng pixel lớp thứ i của mẫu
• x +i : Tổng pixel của lớp thứ i sau phân loại
Bảng 6: Bảng đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại theo chỉ số Kappa (Congalton, 1991) Độ chính xác Giá trị hệ số Kappa
Thành lập bản đồ
Dữ liệu ảnh viễn thám được sử dụng trong đề tài có độ phân giải không gian 30 m Nghiên cứu sẽ tính toán tỷ lệ bản đồ dựa trên độ phân giải của ảnh nhận được tỷ lệ bản đồ phù hợp cho khu vực nghiên cứu là 1:100.000 Để thành lập bản đồ hoàn chỉnh, bổ sung thêm các chi tiết như hệ thống lưới chiếu, chú giải, thước tỷ lệ, kim chỉ hướng
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Kết quả
Bảng 7: Thông số NDVI hằng năm
1.2 Sử dụng thuật toán xử lý mây theo thời gian ta thu nhận được kết quả Trước khi lọc và sau khi lọc mây
Hình 9: So sánh ảnh trước khi lọc mây và sau khi lọc mây
Hình 10: Ảnh tham khảo và ảnh mục tiêu sau khi khảm
1.3 Bản đồ đánh giá sử thay đổi thảm phủ qua từng năm
O O O O IS L O O 0 0 8 H o o o o s n o o o o tn 0 0 0 0 6 € l 0 0 O O S ÍI 0 0 0 0 € € !- O O O O O E k O O O O IS L 0 O 0 0 8 H o o o o s n o o o o tn 0 0 0 0 6 € I 0 0 0 0 8 € k 0 0 0 0 € € k 0 0 0 0 0 € !
Mặt nước Đất trỏng ĐÔ thị Đất rừng
BẢN ĐỒ SỬ DỤNG ĐẮT TỈNH ĐẢK LẤk NĂM 2020
Dựa trên bản đồ biến động nghiên cứu chỉ ra biểu đồ biến đổi sử dụng đất
Hình 11: Biểu đồ và bảng giá trị biến đổi sử dụng đất (đơn vị: pixel)
Mặt nước 157187 134026 212281 203082 175899 248174 Đất trống 9575616 7822638 8822184 8426470 7375691 7230036 Đô thị 1169414 1426144 826930 1091363 2556572 2428380 Đất rừng 3595412 5114821 4636234 4776714 4389467 4591039
Quy đổi giá trị pixel sang diện tích bằng phép tính: 30*30* giá trị pixel (trong đó 30*30 là hằng số diện tích 1 đơn vị pixel của ảnh vệ tinh Landsat 8)
Biểu đồ biến đổi sử dụng đất tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2015 - 2020 (đợn vị: pixel)
Mặt nước Đất trống Đô thị Đất rừng
Hình 12: Biểu đồ và bảng giá trị biến đổi sử dụng đất (đơn vị: km 2 )
Mặt nước 141.4683 120.6234 191.0529 182.7738 158.3091 223.3566 Đất trống 8618.0544 7040.374 7939.966 7583.823 6638.122 6507.0324 Đô thị 1052.4726 1283.53 744.237 982.2267 2300.915 2185.542 Đất rừng 3235.8708 4603.339 4172.611 4299.043 3950.52 4131.9351
1.4 Thông số độ chính xác Kappa: Đánh giá độ chính xác của năm 2020 dựa trên kết quả thực địa kết hợp ứng dụng Google Earth bao gốm các đối tượng nghiên cứu (323 mẫu gồm: mặt nước, đất trống, đất đô thị, đất rừng) (Hình 8 và bảng 8)
Biểu đồ biến đổi sử dụng đất tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2015 - 2020 (đơn vị: km 2 )
Mặt nước Đất trống Đô thị Đất rừng
Hình 13: Điểm khảo sát trên địa bản tỉnh Đắk Lắk
Bảng 8: Thông số độ chính xác
Mắt nước Đất trống Đất đô thị Đất rừng Ground truth
Mặt nước 70 1 1 0 72 Đất trống 8 53 35 21 117 Đất đô thị 3 42 31 4 80 Đất rừng 1 7 0 46 54
Thảo luận
Nhận thấy ảnh sau khi lọc mây xuất hiện các đóm đen ở các các vị trí của mây tại ảnh mục tiêu Ảnh sau khi xử lý có độ tin cậy phụ thuộc vào thời gian ảnh tham khảo gần hay xa ảnh mục tiêu
Chỉ số NDVI xuất hiện giá trị âm vì chưa xử lý triệt để hết mây Ưu điểm Khuyết điểm
Xử lý mây nhanh chóng
Với khả năng dễ dàng ứng dụng và tính toán, phương pháp này còn được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực Tuy nhiên, độ chính xác của nó phụ thuộc phần lớn vào khoảng thời gian giữa ảnh tham khảo và ảnh mục tiêu.
Không phản ánh đúng điều kiện thức tế tại vị trí mây của ảnh mục tiêu
Dựa trên các ứng dụng GIS và viễn thám nghiên cứu đã thống kê ra được bản đồ phân loại khu vực nghiên cứu gồm 4 loại đất chính: Đất trống hiển thị với pixel màu nâu, đất đô thị hiển thị với pixel màu vàng, đất rừng hiển thị với pixel màu xanh lá cây và thủy hệ hiện thị pixel màu xanh dương
Dựa trên biểu đồ biến đổi xử dụng đất nghiên cứu chỉ ra rằng mặc dù diện tích đất đô thị tăng tuy nghiên diện tích đất rừng không giảm, điều này cho thấy địa phương khu vực nghiên cứu (tỉnh Đắk Lắk) đã xử dụng rất tốt phần đất trống giúp cho thảm thực vật tại khu vực nghiên cứu không bị ảnh hưởng thậm trí còn tăng diên tích đất trồng Đánh giá sự biến đổi thực phủ:
− Diện tích đất rừng thấp năm 2015 (3235.8708)
− Diện tích đất trồng tăng mạnh năm 2016 (3235.8708 – 4603.339) và duy trì ổn định đến 2020
− Diện tích đất đô thi và đất rừng tăng
− Diện tích đất trống vẫn còn xu hướng giảm (2020)
⮚ Sư gia tăng nhanh chóng của đô thị hóa khiến cho thảm phủ thực vật trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk trong tình trạng đáng báo động vì suy giảm (năm 2015) nhận
44 ra vấn đề địa bàn tỉnh Đắk Lắk đã trồng cây gây rừng thu hẹp đất trống và không ảnh hưởng đến tốc độ phát triển đô thị
Độ tin cậy của phương pháp lọc mây được đánh giá ở mức trung bình khá khi đạt số điểm kappa chính xác là 48,5% Con số này nằm trong ngưỡng chấp nhận được khi áp dụng phương pháp lọc mây để thực hiện nghiên cứu khoa học.
