điều tra đánh giá tình hình chuyển đổi sản xuất nông nghiệp và nhu cầu sử dụng nước của các đối tượng dùng nước khác phục vụ chỉ đạo điều hành khai thác đa mục tiêu công trình thủy lợi

Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ...575... Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ

Căn cứ thực hiện

- Quyết định 254/QĐ-TTg ngày 22/02/2017 của Thủ tướng Chính phủ ban hành danh mục dịch vụ sự nghiệp công sử dụng ngân sách nhà nước trong lĩnh vực sự nghiệp kinh tế và sự nghiệp khác của Bộ Nông nghiệp và PTNT;

- Nghị định số 32/2019/NĐ-CP ngày 10/4/2019 quy định giao nhiệm vụ, đặt hàng hoặc đấu thầu cung cấp sản phẩm, dịch vụ công sử dụng ngân sách nhà nước từ nguồn kinh phí chi thường xuyên;

- Quyết định số 1322/QĐ-BNN-TCCB ngày 06/4/2020 của Bộ Nông nghiệp và PTNT về việc giao nhiệm vụ quản lý về cung cấp sản phẩm, dịch vụ cho các đơn vị thuộc Bộ Nông nghiệp và PTNT;

- Kế hoạch số 191/KH-UBND ngày 20/8/2021 của UBND thành phố Hà Nội thực hiện Chiến lược quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050 trên địa bàn thành phố Hà Nội;

- Quyết định số 131/QĐ-SNN ngày 15/02/2022 của Sở Nông nghiệp và PTNT Hà Nội về việc phê duyệt Kế hoạch và Dự toán chi tiết kinh phí thực hiện Đề án “Triển khai thực hiện Chỉ thị số 42-CT/TW ngày 24/3/2020 của Ban Bí thư Trung ương Đảng về tăng cường sự lãnh đạo của Đảng đối với công tác phòng, ngừa ứng phó, khắc phục hậu quả thiên tai giai đoạn 2021 - 2025” trên địa bàn thành phố Hà Nội;

- Chỉ thị số 07/CT-UBND ngày 07/4/2022 của UBND thành phố Hà Nội về công tác phòng, chống thiên tai và tìm kiếm cứu nạn năm 2022.

- Quyết định số 1158/QĐ-BNN-TL ngày 29/3/2023 của Bộ Nông nghiệp và PTNT về việc Phê duyệt Đề cương, khái toán kinh phí và giao thực hiện nhiệm vụ sự nghiệp công năm 2023 cho Viện Quy hoạch Thủy lợi.

Sự cần thiết phải thực hiện

Đến nay, toàn quốc đã xây dựng được khoảng trên 900 hệ thống thuỷ lợi có quy mô diện tích phục vụ từ 200 ha trở lên; trong đó, có 122 hệ thống thủy lợi vừa và lớn có diện tích phục vụ trên 2.000 ha Tổng cộng có 86.202 công trình thủy lợi, gồm: 7.342 đập, hồ chứa thủy lợi (6.750 hồ chứa và 592 đập dâng); 19.416 trạm bơm; 27.754 cống; 16.057 đập tạm; 291.013 km kênh mương các loại (82.744 km kênh mương đã được kiên cố); 16.573 công trình cấp nước sinh hoạt nông thôn tập trung

Hệ thống công trình thủy lợi đã được xây dựng, đảm bảo cấp nước cho khoảng 4,28 triệu ha Trong đó, hàng năm tưới cho lúa khoảng 7,26 triệu ha/7,68 triệu ha gieo trồng (đạt 95%); diện tích tưới tiên tiến, tiết kiệm nước cho cây trồng cạn đạt gần 0,53 triệu ha/3,4 triệu ha; cấp nước cho khoảng 8,4 triệu con

1 gia súc, 480 triệu con gia cầm, 686.600 ha nuôi trồng thủy sản và khoảng 6,5 tỷ m3 nước cho sinh hoạt, công nghiệp; bảo đảm phòng, chống lũ, chống ngập cho các đô thị, khu dân cư, bảo vệ sản xuất Các hệ thống công trình thủy lợi còn đảm bảo kiểm soát mặn cho khoảng 1 triệu ha đất nông nghiệp, kết hợp phát điện với tổng công suất 2.100 MW (trong đó: kết hợp thủy điện 800MW, điện mặt trời 1500 MW) Các công trình, hệ thống công trình đã làm thay đổi nhiều vùng đất, từ ngập lụt, chua, phèn, nhiễm mặn trở thành những vùng đất trù phú, thuận lợi cho canh tác nông nghiệp, góp phần xoá đói, giảm nghèo

Thực tế hiện nay nhiều hệ thống công trình thủy lợi đang phục vụ không đúng theo nhiệm vụ thiết kế (theo thống kê trong điều kiện thời tiết bình thường, các hệ thống công trình thuỷ lợi vùng Miền núi phía Bắc, Trung Bộ, Tây Nguyên chỉ đảm bảo tưới được khoảng 75% công suất thiết kế, ở Đồng bằng sông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long đạt trên 90%) hoặc không đáp ứng được đầy đủ yêu cầu thực tiễn khi đối tượng và yêu cầu phục vụ thay đổi Điển hình, các hệ thống thủy lợi thuộc lưu vực sông Tích – Nhuệ - Đáy, thuộc các khu vực bị biến đổi mạnh về sử dụng đất, nhiều diện tích đất sản xuất nông nghiệp đã được chuyển sang đất đô thị Dẫn đến nhu cầu sử dụng nước thay đổi lớn, áp lực tiêu nước tăng cao, ô nhiễm nguồn nước nghiêm trọng Bên cạnh đó, nguồn nước cung cấp cho công trình thủy lợi từ sông Đà, Hồng bị thiếu hụt nghiêm trọng do tình trạng hạ thấp mực nước liên tục diễn ra những năm gần đây, nhiều công trình thủy lợi đã không đủ điều kiện vận hành lấy nước Một số nguyên nhân của tình trạng kể trên như sau:

- Hầu hết các hệ thống công trình đã được xây dựng từ lâu, trong đó nhiều hệ thống có tuổi thọ trên 30 năm, một số hệ thống được xây dựng từ thời Pháp thuộc như Đồng Cam, Đô Lương… hoặc được xây dựng ngay sau khi hòa bình lập lại như Bắc Hưng Hải năm 1958, Cầu Sơn - Cấm Sơn năm 1964, Bắc Nam

Hà năm 1972 Do đó, công nghệ thiết kế, thi công các công trình còn lạc hậu, dẫn tới công trình đầu mối bị xuống cấp, hệ thống kênh mương chưa hoàn chỉnh, hầu hết là kênh đất hoặc kênh rạch tự nhiên, không kiên cố… dẫn đến công trình không bảo đảm phục vụ theo nhiệm vụ thiết kế

- Rất nhiều hệ thống thủy lợi chỉ được thiết kế phục vụ phát triển nông nghiệp, đặc biệt là cấp nước cho cây lúa, màu nay chuyển sang phục vụ nhiều đối tượng khi hạ tầng chưa kịp thay đổi

- Chuyển đổi sản xuất trong ngành nông nghiệp thời gian vừa qua dẫn tới các biến động về cơ cấu sử dụng nước cũng như yêu cầu về mức đảm bảo cấp nước, tiêu nước, yêu cầu về chất lượng nước của các hệ thống thủy lợi phục vụ nông nghiệp

- Đô thị hóa, phát triển hạ tầng công nghiệp, du lịch, phát triển đô thị cũng làm thay đổi lớn về nhu cầu cấp, thoát nước, đồng thời gây ô nhiễm về chất lượng nước, dẫn đến có đủ nước về “lượng” nhưng không thể sử dụng

Trong thời gian tới, với những thay đổi liên tục về việc sử dụng đất, cơ cấu cây trồng, đối tượng sử dụng nước trong các hệ thống thủy lợi, biến đổi khí hậu, khai thác dòng chính, phát triển kinh tế xã hội… đặt ra yêu cầu phải có thống kê, đánh giá lại toàn bộ quy mô, nhiệm vụ công trình; đối tượng phục vụ; nhu cầu sử dụng nước của các hệ thống thủy lợi nhằm tư vấn kịp thời cho công 3 tác quản lý, rà soát, điều chỉnh quy hoạch và quản lý, khai thác công trình thủy lợi Đây là nội dung quan trọng nhằm tư vấn cho cơ quan quản lý nhà nước những kết quả đánh giá tổng thể về các thay đổi và mức độ biến động của các đối tượng liên quan đến quy hoạch thủy lợi và nhiệm vụ của các công trình thủy lợi, trên cơ sở đó xác định được các hệ thống, lưu vực sông cần thiết phải lập mới, rà soát, điều chỉnh quy hoạch chi tiết và các hệ thống/công trình thủy lợi cần điều chỉnh nhiệm vụ phù hợp với thực tiễn, phục vụ chỉ đạo điều hành, khai thác đa mục tiêu công trình.

Mục tiêu, phạm vi thực hiện 1 Mục tiêu chung

Đối tượng, phạm vi và kế hoạch triển khai

Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà: Hệ thống nằm trong huyện Ba Vì của TP Hà Nội, phần diện tích giới hạn từ khu vực các xã Tản Lĩnh, Ba Trại đến các xã phía bờ hữu sông Hồng Phạm vị thực hiện:

+ Điều tra, đánh giá tình hình chuyển đổi sản xuất nông nghiệp và biến động về nhu cầu sử dụng nước, nhu cầu sử dụng đất trên toàn hệ thống; + Điều tra, đánh giá tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ công trình thủy lợi đầu mối hồ Suối Hai, trạm bơm Trung Hà và 25,73km tuyến kênh chính

Về mùa đông, khu vực chịu ảnh hưởng của hai luồng gió: Gió Đông Bắc và gió Đông Nam luân phiên nhau thổi vào lưu vực với tỷ lệ xấp xỉ nhau.

Gió lớn nhất mùa đông không mạnh bằng mùa hè, thường chỉ đạt 10 20 m/s.

5 Bốc hơi: Lượng bốc hơi năm trung bình nhiều năm đạt khoảng 894 mm.

Mùa nóng bốc hơi nhiều hơn mùa lạnh Tháng VI và tháng VII đạt 88,6-101,3 mm Tháng II là tháng có lượng bốc hơi ít nhất trong năm, chỉ đạt 49,8 mm.

2.5 Hệ thống trạm bơm Hồng Vân

Trạm bơm Hồng Vân là công trình đầu mối cấp nước tưới của Tiểu vùng Hồng Vân - một trong 9 tiểu vùng tưới tiêu của Hệ thống thủy lợi Sông Nhuệ. Tiểu vùng Hồng Vân có tổng diện tích tự nhiên theo quy hoạch là 12.648 ha nằm trên địa bàn huyện Thường Tín, Hà Nội Trạm bơm Hồng Vân đảm nhận cung cấp nước cho 9131.2 ha thông qua ba tuyến kênh chính: kênh Bắc, kênh chính Đông và kênh chính Tây.

Cao độ bình quân khu vực từ +2.0m đến +3.0m, địa hình khu vực nam tương đối thấp, nằm giữa sông Hồng và sông Nhuệ Địa hình khu tưới tương đối cao so với các tiểu khu lân cận trong hệ thống sông Nhuệ, cao độ dốc dần từ từ đông bắc xuống tây nam Khu ruộng cao nằm gần trạm bơm Hồng Vân có cao trình từ +5.3m đến +5.6m nằm trong khu tưới của kênh Đông, khu thấp nhất ở vùng Lưu Xá cao trình tưới dưới +3.0m do kênh Tây phụ trách

2.5.3 Đặc điểm đất đai, thổ nhưỡng Địa tầng của các tuyến kênh tương đồi giống nhau, nó thể hiện điều kiện địa tầng tổng thể của cả khu vực, bao gồm các lớp đất:(1) Lớp bùn đáy kênh: Đây là lớp đất có thành phần phức tạp, bề day thay đồi từ 0,2m đến 0.5m Lớp này không có lợi cho sự ổn định của đáy kênh và mái kênh; (2) Đất đắp: Đất đắp sét pha màu xám nâu, xám đen trạng thái dẻo cứng đến dẻo mềm, lớp này phân bổ dọc theo hai bên bờ kênh Đất sét pha mầu nâu hồng, xám nâu, trạng thái déo mềm đến déo chảy, đây là lớp đất nền kênh.

Nằm ở vùng đồng bằng Bắc Bộ nên vùng nghiên cứu mang các đặc trưng điển hình của khí hậu đồng bằng Bắc Bộ, đó là kiểu khí hậu nhiệt đới gió mùa có mùa đông lạnh, cuối mùa ẩm ướt và nhiều mưa phùn, mùa hạ nóng và có nhiều mưa Nhiệt độ không khí trung bình nhiều năm: 23.7°C, mùa khô từ tháng

11 đến tháng 4 có nhiệt độ bình quân nhiều năm cao nhất là 23.9°C vào tháng 4,

14 thấp nhất vào tháng 1 là 16.9°C; mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10 có nhiệt độ bình quân năm 27.5°C

2.6 Công trình cống Lương Phú

PHẦN 3 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

3.1.1 Dữ liệu nền hành chính a) Dữ liệu hành chính

- Dữ liệu hành chính là bản đồ đến cấp xã của Hà Nội được thu thập từ GADM năm 2020, đây là nguồn dữ liệu miễn phí, được cập nhật liên tục. GADM muốn lập bản đồ các khu vực hành chính của tất cả các quốc gia , ở tất cả các cấp phân khu và cung cấp dữ liệu ở độ phân giải không gian cao bao gồm một tập hợp thuộc tính mở rộng 1

Hình 3-4: Bản đồ hành chính cấp quận/huyện thành phố Hà Nội

16 b) Dữ liệu đường giao thông

Giao thông Việt Nam bao gồm các tuyến đường sắt và giao thông đường bộ Dữ liệu bản đồ được lấy trên website International Steering Committee for Global Mapping phiên bản 2 (V.2) được xuất bản bởi Cục Đo đạc và Bản đồ -

Bộ Tài nguyên và Môi trường Việt Nam (Global Map of Vietnam ©ISCGM/ Department of Survey and Mapping, Ministry of Nutural Resources and Environment - Vietnam) Dữ liệu có bổ sung một số thuộc tính và được gán mã đối tượng chuẩn quốc gia Việt Nam theo quy chuẩn danh mục địa lý cơ sở cấp quốc gia được Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành năm 2012 (QCVN 42:2012/BTNMT) và được khai thác trên OpenDevelopment Mê Kông, đây là một tổ chức chuyên về tổng hợp dữ liệu cho vùng sông Mekong, trong đó có Việt Nam Ngoài ra, dữ liệu đường giao thông còn được số hoá dựa trên bản đồ 2 nền lấy từ công cụ Google Earth Pro.

Hình 3-5: Bản đồ đường giao thông chính Hà Nội

3.1.2 Dữ liệu ảnh vệ tinh

Dữ liệu ảnh vệ tinh được sử dụng để phân loại là ảnh quang học Planet Scope Cụ thể, vệ tinh Dove do công ty Planet Labs phát triển chứa một hệ thống ảnh quang học gọi là PlanetScope có khả năng chụp với độ phân giải không gian 3,7 m và được chỉnh sửa là 3m Vệ tinh Dove được phóng lần đầu tiên vào tháng 4 năm 2013, tính đến năm 2019 đã có hơn 150 vệ tinh Ảnh planetscope được Planet ra mắt tháng 12 năm 2015 Công ty Planet Labs (San Francisco, CA, U.S) vận hành ảnh vệ tinh PlanetScope (PS) Ảnh được thu thập và được xử lý theo nhiều định dạng để phụ vụ các trường hợp sử dụng khác nhau, có thể là lập bản đồ, tìm hiểu sâu, ứng phó thảm hoạ, nông nghiệp chính xác hoặc phân tích thời gian đơn giản để tạo ra các sản phẩm thông tin phong phú Ảnh vệ tinh PlanetScope được chụp dưới dạng một dải liên tục các hình ảnh khung đơn được gọi là cảnh Các cảnh có thể được thu dưới dạng một khung RGB (đỏ, xanh lục, xanh lam) hoặc một khung phân chia với một nưuar RGV và NIR (cận hồng ngoại) PlanetScope cung cấp ba dòng sản phẩm: Basic Scene Product (1B), an Ortho Scene product (3B), and an Ortho Scene product (3B, and an Ortho Tile product (3A) 3 Ảnh vệ tinh quang học PlanetScope sử dụng trong nghiên cứu này được nhà cung cấp Planet sử dụng mô hình chuyển bức xạ 6S với dữ liệu phụ trợ từ MODIS là dữ liệu đầu vào cho hiệu ứng khí quyển, có độ phân giải không gian 3m, với 4 dải quang phổ: Blue, Green, Red, Nir Được cung cấp ở mức độ xử lý 3B đã được chỉnh sử hình học (orthorectified) để cho hình chiếu của ảnh khớp chính xác với bề mặt để tránh biến dạng hình học và cùng với đó, mức độ xử lý ảnh tới phản xạ bề mặt cho thông tin chính xác về đối tượng bề mặt Sản phẩm phản xạ bề mặt cho thông tin chính xác về đối tượng bề mặt Sản phẩm phản xạ bề mặt được nhà cung cấp xử lý ở đỉnh phản xạ khí quyển và sau đó điều chỉnh khí quyển thành phản xạ bề mặt (surface reflectance) 4

Các dữ liệu về phạm vi hành lang bảo vệ công trình được thu thập từ thực tế bằng cách làm việc với các công ty quản lý, khai thác công trình thuỷ lợi Đối với những dữ liệu bị khuyến thiếu, nghiên cứu dựa theo Nghị định số 67/2018/NĐ-CP về “QUY ĐỊNH CHI TIẾT MỘT SỐ ĐIỀU CỦA LUẬT THỦY LỢI” năm 2018 và số hoá theo phạm vi bảo vệ công trình từ nghị định 5

Hình 3-6: Bản đồ phạm vi hành lang bảo vệ công trình trong nhiệm vụ

Công cụ QGIS (tên trước đây là Quantum GIS) là phần mềm hệ thống thông tin địa lý (GIS) miễn phí mã nguồn mở cung cấp khả năng xem, xử lý và phân tích các dữ liệu tương tự như MapInfo, ArcGIS… nhưng miễn phí và có khả năng đọc được nhiều loại dữ liệu, liên kết với những phần mềm khác thông qua các module hay plugin được xây dựng từ cộng đồng. Đây là phần mềm tương đối mạnh và dễ sử dụng, chạy được trên các hệ điều hành: Windows, Mac OS X, Linux, BSD và Android và bao gồm các ứng dụng cho:

- QGIS Desktop: Tạo lập, chỉnh sửa, hiển thị, phân tích và xuất bản thông tin địa không gian;

- QGIS Browser: Duyệt và xem nhanh dữ liệu và siêu dữ liệu cũng như kéo và thả dữ liệu từ kho dữ liệu này sang kho dữ liệu khác;

- QGIS Server: Xuất bản QGIS project với các lớp dữ liệu thông qua các dịch vụ WMS và WFS theo chuẩn OGC Có khả năng kiểm soát lựa chọn các thuộc tính hoặc cách bố trí bản đồ và hệ tọa độ của những lớp dữ liệu khi xuất bản;

TỔNG QUAN CÁC HỆ THỐNG THUỘC LƯU VỰC SÔNG TÍCH-NHUỆ 2.1 Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà 2.1.1 Vị trí địa lý

Hệ thống trạm bơm Hồng Vân

Trạm bơm Hồng Vân là công trình đầu mối cấp nước tưới của Tiểu vùng Hồng Vân - một trong 9 tiểu vùng tưới tiêu của Hệ thống thủy lợi Sông Nhuệ. Tiểu vùng Hồng Vân có tổng diện tích tự nhiên theo quy hoạch là 12.648 ha nằm trên địa bàn huyện Thường Tín, Hà Nội Trạm bơm Hồng Vân đảm nhận cung cấp nước cho 9131.2 ha thông qua ba tuyến kênh chính: kênh Bắc, kênh chính Đông và kênh chính Tây.

Cao độ bình quân khu vực từ +2.0m đến +3.0m, địa hình khu vực nam tương đối thấp, nằm giữa sông Hồng và sông Nhuệ Địa hình khu tưới tương đối cao so với các tiểu khu lân cận trong hệ thống sông Nhuệ, cao độ dốc dần từ từ đông bắc xuống tây nam Khu ruộng cao nằm gần trạm bơm Hồng Vân có cao trình từ +5.3m đến +5.6m nằm trong khu tưới của kênh Đông, khu thấp nhất ở vùng Lưu Xá cao trình tưới dưới +3.0m do kênh Tây phụ trách

2.5.3 Đặc điểm đất đai, thổ nhưỡng Địa tầng của các tuyến kênh tương đồi giống nhau, nó thể hiện điều kiện địa tầng tổng thể của cả khu vực, bao gồm các lớp đất:(1) Lớp bùn đáy kênh: Đây là lớp đất có thành phần phức tạp, bề day thay đồi từ 0,2m đến 0.5m Lớp này không có lợi cho sự ổn định của đáy kênh và mái kênh; (2) Đất đắp: Đất đắp sét pha màu xám nâu, xám đen trạng thái dẻo cứng đến dẻo mềm, lớp này phân bổ dọc theo hai bên bờ kênh Đất sét pha mầu nâu hồng, xám nâu, trạng thái déo mềm đến déo chảy, đây là lớp đất nền kênh.

Nằm ở vùng đồng bằng Bắc Bộ nên vùng nghiên cứu mang các đặc trưng điển hình của khí hậu đồng bằng Bắc Bộ, đó là kiểu khí hậu nhiệt đới gió mùa có mùa đông lạnh, cuối mùa ẩm ướt và nhiều mưa phùn, mùa hạ nóng và có nhiều mưa Nhiệt độ không khí trung bình nhiều năm: 23.7°C, mùa khô từ tháng

11 đến tháng 4 có nhiệt độ bình quân nhiều năm cao nhất là 23.9°C vào tháng 4,

14 thấp nhất vào tháng 1 là 16.9°C; mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10 có nhiệt độ bình quân năm 27.5°C

Công trình cống Lương Phú

PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

Dữ liệu sử dụng

3.1.1 Dữ liệu nền hành chính a) Dữ liệu hành chính

- Dữ liệu hành chính là bản đồ đến cấp xã của Hà Nội được thu thập từ GADM năm 2020, đây là nguồn dữ liệu miễn phí, được cập nhật liên tục. GADM muốn lập bản đồ các khu vực hành chính của tất cả các quốc gia , ở tất cả các cấp phân khu và cung cấp dữ liệu ở độ phân giải không gian cao bao gồm một tập hợp thuộc tính mở rộng 1

Hình 3-4: Bản đồ hành chính cấp quận/huyện thành phố Hà Nội

16 b) Dữ liệu đường giao thông

Giao thông Việt Nam bao gồm các tuyến đường sắt và giao thông đường bộ Dữ liệu bản đồ được lấy trên website International Steering Committee for Global Mapping phiên bản 2 (V.2) được xuất bản bởi Cục Đo đạc và Bản đồ -

Bộ Tài nguyên và Môi trường Việt Nam (Global Map of Vietnam ©ISCGM/ Department of Survey and Mapping, Ministry of Nutural Resources and Environment - Vietnam) Dữ liệu có bổ sung một số thuộc tính và được gán mã đối tượng chuẩn quốc gia Việt Nam theo quy chuẩn danh mục địa lý cơ sở cấp quốc gia được Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành năm 2012 (QCVN 42:2012/BTNMT) và được khai thác trên OpenDevelopment Mê Kông, đây là một tổ chức chuyên về tổng hợp dữ liệu cho vùng sông Mekong, trong đó có Việt Nam Ngoài ra, dữ liệu đường giao thông còn được số hoá dựa trên bản đồ 2 nền lấy từ công cụ Google Earth Pro.

Hình 3-5: Bản đồ đường giao thông chính Hà Nội

3.1.2 Dữ liệu ảnh vệ tinh

Dữ liệu ảnh vệ tinh được sử dụng để phân loại là ảnh quang học Planet Scope Cụ thể, vệ tinh Dove do công ty Planet Labs phát triển chứa một hệ thống ảnh quang học gọi là PlanetScope có khả năng chụp với độ phân giải không gian 3,7 m và được chỉnh sửa là 3m Vệ tinh Dove được phóng lần đầu tiên vào tháng 4 năm 2013, tính đến năm 2019 đã có hơn 150 vệ tinh Ảnh planetscope được Planet ra mắt tháng 12 năm 2015 Công ty Planet Labs (San Francisco, CA, U.S) vận hành ảnh vệ tinh PlanetScope (PS) Ảnh được thu thập và được xử lý theo nhiều định dạng để phụ vụ các trường hợp sử dụng khác nhau, có thể là lập bản đồ, tìm hiểu sâu, ứng phó thảm hoạ, nông nghiệp chính xác hoặc phân tích thời gian đơn giản để tạo ra các sản phẩm thông tin phong phú Ảnh vệ tinh PlanetScope được chụp dưới dạng một dải liên tục các hình ảnh khung đơn được gọi là cảnh Các cảnh có thể được thu dưới dạng một khung RGB (đỏ, xanh lục, xanh lam) hoặc một khung phân chia với một nưuar RGV và NIR (cận hồng ngoại) PlanetScope cung cấp ba dòng sản phẩm: Basic Scene Product (1B), an Ortho Scene product (3B), and an Ortho Scene product (3B, and an Ortho Tile product (3A) 3 Ảnh vệ tinh quang học PlanetScope sử dụng trong nghiên cứu này được nhà cung cấp Planet sử dụng mô hình chuyển bức xạ 6S với dữ liệu phụ trợ từ MODIS là dữ liệu đầu vào cho hiệu ứng khí quyển, có độ phân giải không gian 3m, với 4 dải quang phổ: Blue, Green, Red, Nir Được cung cấp ở mức độ xử lý 3B đã được chỉnh sử hình học (orthorectified) để cho hình chiếu của ảnh khớp chính xác với bề mặt để tránh biến dạng hình học và cùng với đó, mức độ xử lý ảnh tới phản xạ bề mặt cho thông tin chính xác về đối tượng bề mặt Sản phẩm phản xạ bề mặt cho thông tin chính xác về đối tượng bề mặt Sản phẩm phản xạ bề mặt được nhà cung cấp xử lý ở đỉnh phản xạ khí quyển và sau đó điều chỉnh khí quyển thành phản xạ bề mặt (surface reflectance) 4

Các dữ liệu về phạm vi hành lang bảo vệ công trình được thu thập từ thực tế bằng cách làm việc với các công ty quản lý, khai thác công trình thuỷ lợi Đối với những dữ liệu bị khuyến thiếu, nghiên cứu dựa theo Nghị định số 67/2018/NĐ-CP về “QUY ĐỊNH CHI TIẾT MỘT SỐ ĐIỀU CỦA LUẬT THỦY LỢI” năm 2018 và số hoá theo phạm vi bảo vệ công trình từ nghị định 5

Hình 3-6: Bản đồ phạm vi hành lang bảo vệ công trình trong nhiệm vụ

Công cụ thực hiện

Công cụ QGIS (tên trước đây là Quantum GIS) là phần mềm hệ thống thông tin địa lý (GIS) miễn phí mã nguồn mở cung cấp khả năng xem, xử lý và phân tích các dữ liệu tương tự như MapInfo, ArcGIS… nhưng miễn phí và có khả năng đọc được nhiều loại dữ liệu, liên kết với những phần mềm khác thông qua các module hay plugin được xây dựng từ cộng đồng. Đây là phần mềm tương đối mạnh và dễ sử dụng, chạy được trên các hệ điều hành: Windows, Mac OS X, Linux, BSD và Android và bao gồm các ứng dụng cho:

- QGIS Desktop: Tạo lập, chỉnh sửa, hiển thị, phân tích và xuất bản thông tin địa không gian;

- QGIS Browser: Duyệt và xem nhanh dữ liệu và siêu dữ liệu cũng như kéo và thả dữ liệu từ kho dữ liệu này sang kho dữ liệu khác;

- QGIS Server: Xuất bản QGIS project với các lớp dữ liệu thông qua các dịch vụ WMS và WFS theo chuẩn OGC Có khả năng kiểm soát lựa chọn các thuộc tính hoặc cách bố trí bản đồ và hệ tọa độ của những lớp dữ liệu khi xuất bản;

- QGIS Web Client: Cho phép dễ dàng xuất bản QGIS project lên Web với thư viện các kí hiệu, nhãn phong phú cũng các cách kết hợp các đối tượng để tạo bản đồ Web;

QGIS hỗ trợ hầu hết các chức năng cơ bản của một phần mềm GIS gồm: Quản lý dữ liệu, đọc được nhiều định dạng dữ liệu, biên tập và xuất bản bản đồ, xuất-nhập dữ liệu và các chức năng phân tích không gian, có thể kể đến như:

- Hỗ trợ xử lý dữ liệu vector: Dữ liệu không gian dựa trên PostGIS mà chủ yếu là PostgreSQL QGIS có khả năng đọc được hầu hết dữ liệu vector được cung cấp bởi thư viện OGR, bao gồm ESRI shapefiles, MapInfo, SDTS and GML…

- Có khả năng đọc được dữ liệu raster được cung cấp bởi thư viện GDAL, bao gồm DEM, ArcGrid, ERDAS, SDTS và GeoTIFF…

- Cung cấp định dạng dữ liệu trên cả ảnh vector và raster Dữ liệu không gian trực tuyến được hỗ trợ trong thư viện OGC-dựa trên WMS hoặc WFS. QGIS trình bày và chồng xếp các dữ liệu ảnh raster và vector mà không cần quan tâm các định dạng dữ liệu.

- Tạo bản đồ và thao tác dữ liệu không gian dựa trên giao diện thân thiện.

- GUI có sẵn nhiều tool hỗ trợ.

- Tạo, chỉnh sửa và xuất dữ liệu cho người dùng: digitizing tools for GRASS and shapefile formats, the georeferencer plugin, GPS tools to import and export GPX format, convert other GPS formats to GPX, or down/upload directly to a GPS unit.

- Xuất bản đồ dựa trên UMN Mapserver.

Ngoài ra, QGIS có rất nhiều các Plugins hỗ trợ các thao tác mở rộng cho các dạng dữ liệu khác nhau và phân tích không gian nhờ vào một cộng đồng phát triển rất lớn Ngoài ra, người dùng cũng có thể tự xây dựng các Plugins theo yêu cầu Một số Plugins thông dụng gồm:

- Analysis tools - Các công cụ phân tích: giải quyết các vấn đề phân tích, thống kê dựa trên mối quan hệ không gian;

- Data management tools – Các công cụ quản lý dữ liệu và xử lý dữ liệu

- Geometry tools - Các công cụ hình học: xử lý, chuyển đổi đối tượng dựa trên nguyên tắc hình học: polygon to line, line to polygon….

- Geoprocessing tools - Các công cụ xử lý địa lý: thao tác trên các đối tượng địa lý như: Clip, Union, Buffer…

Tuy QGIS là phần mềm miễn phí, nhưng các tính năng luôn được thường xuyên bổ sung và hoàn thiện, QGIS có thể là lựa chọn thay thế đối với các ứng dụng GIS ở quy mô vừa và nhỏ hoặc là giải pháp bổ trợ sử dụng kết hợp với các phần mềm thương mại như ArcGIS 6

3.2.2 Công cụ Phân loại bán tự động (The Semi-Automatic Classification Plugin)

The Semi-Automatic Classification Plugin (công cụ phân loại bán tự động) là một công cụ Python dành cho phần mềm QGIS (Nhóm phát triển QGIS, 2021) được phát triển với mục tiêu tổng thể là tạo điều kiện thuận lợi cho những người có lĩnh vực chính không hoàn toàn là viễn thám nhưng điều đó có thể mang lại lợi ích từ phân tích viễn thám Công cụ phân loại bán tự động cung cấp một bộ công cụ đan xen và giao diện người dùng để giảm bớt và tự động hóa các giai đoạn phân loại lớp phủ mặt đất, từ tải xuống hình ảnh viễn thám đến xử lý trước (tức là các công cụ chuẩn bị dữ liệu cho đến phân tích hoặc các công cụ tính toán khác), xử lý (tức là các công cụ để thực hiện phân loại lớp phủ đất hoặc thực hiện phân tích) và xử lý hậu kỳ (tức là các công cụ để đánh giá độ chính xác của phân loại, tinh chỉnh phân loại hoặc tích hợp dữ liệu bổ sung). Việc xử lý dữ liệu viễn thám có thể cần nhiều tính toán, do đó hầu hết các công cụ được phát triển đều sử dụng đa xử lý Python để khai thác CPU và RAM hệ thống bằng cách phân chia công việc giữa nhiều quy trình con Mục đích của bài viết này là mô tả các đặc điểm chính của Plugin phân loại bán tự động để phân loại lớp phủ mặt đất của ảnh viễn thám.

Giao diện Plugin phân loại bán tự động bao gồm một số mô-đun (như minh họa trong Hình 1) Một mô-đun cho phép tìm kiếm và tải xuống các hình ảnh có sẵn miễn phí (đặc biệt là ASTER, GOES, Landsat, MODIS, Sentinel-1, Sentinel-2 và Sentinel 3) Có thể tự động thực hiện các phép tính tiền xử lý và raster sau khi tải xuống bằng cách đặt một vài tham số trong giao diện người dùng.

Hình 3-1 Giao diện người dùng của công cụ phân loại bán tự động cho QGIS

Giao diện cho phép xác định đầu vào hình ảnh (bộ băng tần được đặt tên) là tập hợp các dải raster sẽ được xử lý.

Các công cụ sau đây có sẵn để xử lý trước:

• Chuyển đổi sang phản xạ cho các hình ảnh ASTER, GOES, Landsat, MODIS, Sentinel-1, Sentinel-2 và Sentinel-3;

• Cắt nhiều raster cùng một lúc;

• Tạo mặt nạ đám mây dựa trên các giá trị của mặt nạ raster;

• Ghép các mảnh ảnh hoặc ghép các dải màu vào làm một;

• Tính toán thống kê cho các pixel lân cận;

• Chiếu lại tọa độ của các dải raster;

• Tách hoặc xếp chồng các dải raster trong một tệp duy nhất;

• Chuyển đổi vector sang raster.

Xem xét rằng các thuật toán phân loại bán tự động yêu cầu các pixel đào tạo (tức là các quang phổ), giao diện cụ thể để tạo đầu vào đào tạo và tính toán quang phổ có sẵn, cho phép tạo đa giác tương tác (bằng cách thủ công hoặc

22 thông qua phát triển vùng) và nhập các thư viện quang phổ như Thư viện quang phổ USGS (Kokaly và cộng sự, 2017) 7

Giao diện cho phép tạo bản xem trước phân loại trên một phần nhỏ của hình ảnh để đánh giá kết quả trước khi khởi chạy quá trình phân loại cho toàn bộ hình ảnh Ngoài ra, đồ thị của các chữ ký quang phổ có thể được hiển thị để đánh giá khả năng phân tách quang phổ của các chữ ký.

Một công cụ tính toán băng tần có sẵn để thực hiện phép tính toán học có điều kiện bằng cách sử dụng các raster đầu vào, ví dụ như để tính các chỉ số quang phổ Các công cụ xử lý hậu kỳ sau đây có sẵn để tinh chỉnh kết quả phân loại và phân tích sâu hơn

Cuối cùng, công cụ Batch cho phép thực hiện một loạt chức năng một cách liên tục và tự động thông qua việc định nghĩa một tập lệnh.

Plugin phân loại bán tự động cho QGIS được phát triển bằng Python 3 và yêu cầu cài đặt GDAL, NumPy, SciPy và Matplotlib (như minh họa trong Hình 2).

Giao diện người dùng được phát triển bằng khung Qt Cần phải cài đặt bổ sung SNAP (Cơ quan Vũ trụ Châu Âu, 2021) cho các công cụ phân loại rừng ngẫu nhiên và tiền xử lý Sentinel-1.

Hình 3-2 Khung công cụ phân loại bán tự động

3.2.3 Thuật toán Maximum Likelihood Classification

Phương pháp Maximum Likelihood được xây dựng dựa trên cơ sở giả thuyết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn Mỗi pixel được tính

23 xác suất nhất thuộc vào một loại nào đó và được chỉ định gán tên loại mà xác suất thuộc vào loại đó là lớn nhất.

Xác suất này được định nghĩa như sau: Likelihood L là xác suất hậu địnhc của pixel trực thuộc loại Ci nếu Lc là lớn nhất

- p(Ci): xác suất tiền định của loại c;

- p(Ci/X): xác suất điều kiện có thể xem X thuộc loại Ci (hàm mật độ xác suất)

Thường p(Ci) và ∑ ( Ci ) x p( X Ci ) được xem bằng nhau cho tất cả các loại Ci.

Do đó Lc chỉ phụ thuộc vào p(X/Ci).

Trong trường hợp dữ liệu ảnh tuân theo quy luật phân bố chuẩn Gauss thì đại lượng Lc có thể được viết như sau:

- Lc(X): xác suất mà X thuộc loại Cil

- X = [x1x2…xk]: vector giá trị sáng của pixel ( dữ liệu ảnh với k kênh);

- μc : vector trung bình của loại Cil

- ∑ c : ma trận phương sai – hiệp phương sai;

- ¿ ∑ c∨¿ ¿ : định thức của ma trận

Trình tự thực hiện

Hình 3-7 Sơ đồ trình tự thực hiện phân loại sử dụng đất

Phương pháp xây dựng sử dụng đất sử dụng thuật toán phân loại có giám sát (Supervised Classification), đây là một thuật toán sử dụng dữ liệu được gán nhãn nhằm mô hình hóa mối quan hệ giữa biến đầu vào (x) và biến đầu ra (y). Hai nhóm bài toán cơ bản trong học có giám sát là classification (phân loại) và regression (hồi quy), trong đó biến đầu ra của bài toán phân loại có các giá trị rời rạc trong khi biến đầu ra của bài toán hồi quy có các giá trị liên tục Với Supervised Learning, bên cạnh xây dựng các mô hình mạnh, việc thu thập và gán nhãn dữ liệu tốt và hợp lý cũng đóng vai trò then chốt để giải quyết các bài toán trong thực tế

Trong nghiên cứu sử dụng ảnh quang học PlanetScope để phân loại dựa trên độ phản chiếu quang phổ của các band trong ảnh PlanetScope được thu thập bởi nhóm vệ tinh riêng lẻ (Doves), cung cấp chế độ xem liên tục, có độ phân giải cao về toàn bộ bề mặt đất liền của Trái đất và được ứng dụng trong

25 nhiều lĩnh vực như: Theo dõi cảnh quan và giám sát cơ sở hạ tầng theo thời gian, nông nghiệp, lâm nghiệp, giám sát tài nguyên thiên nhiên… đặc biệt, với độ phân giải cao (3m), dữ liệu ảnh PlanetScope được sử dụng hiệu quả trong việc theo dõi cảnh quan và giám sát cơ sở hạ tầng thông qua việc xây dựng bản đồ sử dụng đất.

Trình tự tính toán loại hình sử dụng đất trong nhiệm vụ được thể hiện theo các bước

Bước 1: Tiền xử lý ảnh vệ tinh (bao gồm thu thập dữ liệu ảnh)

Bước 2: Thiết lập hệ thống phân loại

Bước 3: Phân loại thảm phủ: Để phân loại thảm phủ một cách chính xác, nhóm thực hiện đã thu thập dữ liệu mẫu để đào tạo cho mô hình theo 3 lớp cụ thể là: Nước, Thực vật, đất xây dựng Đối với từng phạm vi hành lang sẽ thu thập theo số lượng riêng của từng loại nhưng theo tỉ lệ: 70% dữ liệu mẫu sẽ được sử dụng để phân loại, hiệu chỉnh và 30% mẫu để kiểm định.

Cuôi cùng, dựa vào đặc điểm quang phổ của các lớp che phủ đất tham chiếu được tính toán bằng cách xem xét các giá trị pixel trong mỗi dữ liệu đào tạo (ROI) có cùng ID Lớp (hoặc ID Macroclass) Do đó, thuật toán phân loại sẽ phân loại toàn bộ hình ảnh bằng cách so sánh các đặc điểm quang phổ của từng pixel với các đặc điểm quang phổ của các lớp che phủ mặt đất tham chiếu SCP thực hiện các thuật toán phân loại bằng Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood) tính toán phân bố xác suất cho các lớp, liên quan đến định lý Bayes, ước tính xem một pixel có thuộc lớp che phủ đất hay không Đặc biệt, phân bố xác suất cho các lớp được giả định ở dạng mô hình chuẩn đa biến (Richards & Jia, 2006) Để sử dụng thuật toán này, cần có đủ số lượng pixel cho từng vùng huấn luyện cho phép tính toán Thuật toán có trong Plugin phân loại bán tự động (SCP) là một plugin mã nguồn mở miễn phí dành cho QGIS cho phép phân loại bán tự động (cũng là phân loại có giám sát) các hình ảnh viễn thám Ngoài ra, plugin còn cung cấp một số công cụ để xử lý trước hình ảnh, xử lý hậu kỳ các phân loại và tính toán raster SCP cho phép tạo nhanh ROI (khu vực đào tạo), dựa vào khoanh vùng đối tượng và định dạng thành một lớp phân loại cụ thể. Các tín hiệu (signature) của các dữ liệu đào tạo được tính toán tự động và có thể được hiển thị trong biểu đồ tín hiệu quang phổ cùng với các giá trị được gán sẵn. Biểu đồ tín hiệu dựa trên quang phổ (ví dụ khoảng cách Jeffries Matusita hoặc góc quang phổ) có thể được tính toán để đánh giá khả năng phân tách quang phổ SCP cho phép xem trước tương tác phân loại Các công cụ xử lý sau bao gồm: đánh giá độ chính xác, thay đổi lớp phủ mặt đất, báo cáo phân loại, phân loại theo vectơ, phân loại lại các giá trị raster 8

3.3.1 Tiền xử lý ảnh vệ tinh

Sau khi ảnh vệ tinh Ortho Scene product (3B) được tải về, sẽ được xử lý qua các bước sau: Gộp kênh ảnh, cắt ảnh theo ranh giới các hành lang bảo vệ công trình thuỷ lợi Quy trình này được thực hiện trên phần mềm QGIS, các kênh được gộp bao gồm: Red, Green, Blue và Near Infrared (cận hồng ngoại) và các kênh ảnh được kiểm tra và nắn chỉnh hình học về hệ tọa độ WGS-UTM múi 48N để đảm bảo đồng nhất với dữ liệu vector hiện có.

Sau khi được nắng chỉnh hình học theo toạ độ, các kênh 3,4,1 đã được sử dụng để tạo ra ảnh tổ hợp màu giả 3,4,1 và cũng là các kênh ảnh được sử dụng để giải đoán thành lập lớp phủ bề mặt ở các hệ thống thuỷ lợi tại Hà Nội Ảnh tổ hợp màu giả kênh 3,4,1 tạo ra từ Composite bands trong QGIS được sử dụng để tạo lớp mẫu giải đoán và phân loại ảnh, đây là sự kết hợp các băng tần đỏ (3), cận hồng ngoại (4) và xanh lam (1) Trên ảnh tổ hợp 3,4,1, thảm thực vật khỏe mạnh có màu xanh đậm công trình xây dựng có màu tím đỏ và nước có màu đen đậm được miêu tả như hiền dưới đây

Hình 3-3: Ảnh vệ tinh PlanetScope hệ thống thuỷ lợi sông Nhuệ sử dụng tổ hợp màu 3,4,1 3.3.2 Thiết lập hệ thống phân loại

Lấy số điểm mẫu sử dụng để tiến hành phân loại ảnh vệ tinh và đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại Trong đó, 2/3 điểm mẫu được chọn bổ sung từ dữ liệu ảnh viễn thám có độ phân giải không gian cao của ứng dụng QGIS được sử dụng để dạy hệ thống phân loại và 1/3 số điểm mẫu thu ngoài thực địa được sử dụng để hiệu chỉnh và kiểm định phân loại thảm phủ Bảng phân loại thảm phủ được xây dựng dựa theo đặc điểm khu vực nghiên cứu và được thể hiện trong Bảng 3-1

Bảng 3-1 Bảng phân loại thảm phủ cho khu vực nghiên cứu

STT Loại lớp phủ Mô tả

1 Nước Bao gồm đất nuôi trồng thủy sản, ao hồ, sông suối…

2 Thực vật Đất sử dụng cho mục đích sản xuất lương thực, sắn, lúa, rau…

Thảm cỏ và các cây cho bóng mát, …

Các mặt xây dựng như mái nhà, khu dân cư, chợ, trụ sở… Đường giao thông: bao gồm đường quốc lộ, tỉnh lộ, đường sắt, vỉa hè…

Sau khi thu thập đủ số mẫu để dạy hệ thống phân loại , chọn thuật toán “ Maximum Likelihood ” sau đó chọn “Run” như Hình 3-8 để sử dụng phương pháp phân loại gần đúng nhất (MLC) dựa trên những mẫu huấn luyện đã lựa chọn để áp dụng cho vùng nghiên cứu để có kết quả phân loại.

Hình 3-8 giao diện công cụ Semi-Automatic Classification Plugin trong phần mềm QGIS

Kết quả sau khi được phân loại bước đầu, sẽ được sử dụng tiếp phân tích đa số gộp để gộp các pixel lẻ tẻ nhằm làm mượt kết quả phân loại Kết quả phân loại ảnh (sau khi xử lý sau phân loại) được thể hiện trong hình dưới đây Hình 3- 9: Hình ảnh kết quả phân loại trước (a) và sau (b) khi sử dụng phương pháp phân tích đa số gộp

Hình 3-9: Hình ảnh kết quả phân loại trước (a) và sau (b) khi sử dụng phương pháp phân tích đa số gộp

Theo Hình 3-9 có thể thấy độ nhiễu (các chấm li ti) ở trên ảnh (a) đã được loại bỏ, kết quả sau khi sử dụng phương pháp phân tích đa số gộp cho chất lượng kết quả sắc nét hơn và giảm thiểu nhiễu.

Kết quả sau đó sẽ được kiểm chứng với số liệu thực tế từ thực địa để kiểm tra độ chính xác của giải đoán ảnh viễn thám như hình dưới đây:

Hình 3-10: Điểm lấy mẫu kiểm định ngoài thực địa (điểm hình tròn) 3.3.4 Hiệu chỉnh và kiểm định Đối chiếu các điểm ngoài thực địa với các giá trị giải đoán từ ảnh viễn thám, sau đó tính độ chính xác bằng phương pháp đánh giá hiệu suất phân loại: Độ chính xác (Total Accuracy) = 100 ∗Correct

Total Trong đó: Correct là tổng số mẫu chính xác

Total là tổng số mẫu kiểm chứng

Nếu hiệu suất phân loại đạt trên 75%, chuyển qua bước hiệu chỉnh các giá trị bị lỗi bằng thuật toán sieve Ý tưởng cơ bản của bộ lọc sieve là bằng cách loại bỏ các "đốm" hoặc "đa giác" nhỏ khỏi một raster phân loại, thay thế những giá trị nhiễu hoặc không chắc chắn bằng các giá trị lân cận

Sau khi lọc bằng thuật toán sieve, tiến hành kiểm định lại giá trị một lần nữa để hiệu suất phân loại có thể đạt được theo yêu cầu (từ 75% trở lên)

KẾT QUẢ THỐNG KÊ HIỆN TRẠNG QUẢN LÝ, SỬ DỤNG ĐẤT, TÌNH HÌNH LẤN CHIẾM TRONG PHẠM VI BẢO VỆ CÔNG TRÌNH VÀ CÁC TÁC ĐỘNG ĐẾN AN TOÀN, QUẢN LÝ, VẬN HÀNH CÔNG TRÌNH

Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà

Bảng 4-1 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho HTTL Suối Hai-Trung Hà

STT Tên dữ liệu Định dạng Ghi chú

1 Đường bao phạm vu bảo vệ HTCTTL Suối Hai-Trung Hà

2 Bản đồ hành chính thành phố

Bảng 4-2 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho HTTL Suối Hai-Trung Hà

STT Tên dữ liệu Nguồn

Kích thước ảnh Độ phân giải Độ bao phủ mây

87_241e_1B_Analyt icMS.tif https:// www.planet. com/ explorer/

4.1.2 Phân loại sử dụng đất Để xác định tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ của HTTL Suối Hai-Trung Hà, cần 360 mẫu nhận diện bao gồm công trình xây dựng, thực vật và nước (trong đó 200 mẫu dùng để đào tạo cho hệ thống nhận diện và 160 mẫu còn lại để kiểm định lại kết quả) Chi tiết các mẫu nhận diện trong sơ đồ dưới đây

Tiếp theo sau khi dùng thuật toán phân loại Maximum likelihood các kết quả phân loại ban đầu được thể hiện trong ảnh dưới đây:

Hình 4-11 Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi Hồ Suối Hai

Hình 4-12: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi Kênh Trung Hà

(Mẫu có màu tím đậm)

Tiếp theo sau khi dùng thuật toán phân loại Maximum likelihood các kết quả phân loại ban đầu được thể hiện trong ảnh dưới đây.Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng

Hình 4-13 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Hồ Suối Hai sau khi sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood

Hình 4-14 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Kênh Trung Hà sau khi sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood 4.1.3 Kiểm định kết quả

Sau khi lọc các giá trị bị nhiễu, dùng 160 mẫu còn lại để kiểm định, kiểm tra lại tính chính xác của công việc phân loại thảm phủ.

Bảng 4-3 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện

Hồ Suối Hai Mẫu nhận diện Tổng số mẫu Mẫu nhận diện đúng Accuracy (%)

Kênh Trung Hà Mẫu nhận diện Tổng số mẫu Mẫu nhận diện đúng Accuracy (%)

Nếu độ chính xác đạt trên 75%, tiến hành tính toán diện tích từng lớp trong hệ thống công trình thuỷ lợi để tính toán được diện tích thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình bằng Qgis.

Sau khi phân loại thảm phủ, dùng thuật toán Sieve để lọc bớt các giá trị bị nhiễu và hiệu chỉnh các điểm nhận diện sai.

Hình 4-5: Kết quả phân loại ban đầu Hồ Suối Hai sau khi sử dụng thuật toán Sieve

Hình 4-6: Kết quả phân loại ban đầu Kênh Trung Hà sau khi sử dụng thuật toán Sieve

4.1.5 Phân tích kết quả giải đoán ảnh

Các kết quả sau khi hiệu chỉnh và kiểm định được thể hiện trong ảnh dưới đây:

Bảng 4-4 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựng sau khi hiệu chỉnh và kiểm định

Hồ Suối Hai STT Lớp phân loại Diện tích (ha)

Kênh Trung Hà STT Lớp phân loại Diện tích (ha)

- Trong hành lang bảo vệ Hồ Suối Hai diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 297,725 ha (chiếm 62,10%), diện tích nước chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 28,4767 ha (chiếm 5,94%).

- Trong hành lang bảo vệ Kênh Trung Hà diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 25,8984 ha (chiếm 51,56%), diện tích xây dựng chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 4,2633 ha (chiếm 8,49%).

Hệ thống thủy lợi Phù Sa - Đồng Mô

Dữ liệu nền được sử dụng thống kê trong Bảng 4-5:

Bảng 4-5 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho HTTL Phù Sa-Đồng Mô

1 Đường bao phạm vi bảo vệ HTCTTL Suối Phù Sa-Đồng Mô

2 Bản đồ hành chính thành phố Hà Nội

Dữ liệu vệ tinh được thống kê trong Bảng 4-6:

Bảng 4-6 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho HTTL Phù Sa-Đồng Mô

STT Tên dữ liệu Nguồn Thời gian thu nhận

Kích thước ảnh Độ phân giải Độ che phủ mây

S https:// www.planet.co m/explorer/

4.2.2 Phân loại sử dụng đất Để xác định tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ của HTTL Phù Sa-Đồng Mô, cần 450 mẫu nhận diện bao gồm công trình xây dựng, thực vật và nước (trong đó 225 mẫu dùng để đào tạo cho hệ thống nhận diện và 225 mẫu còn lại để kiểm định lại kết quả) Chi tiết các mẫu nhận diện trong sơ đồ dưới đây:

Hình 4-15: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi Hồ Đồng Mô (Mẫu màu tím đậm)

Hình 4-16: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi Kênh Phù Sa (Mẫu màu tím đậm)

Tiếp theo sau khi dùng thuật toán phân loại Maximum likelihood các kết quả phân loại ban đầu được thể hiện trong ảnh dưới đây.Trong đó, màu xanh

38 dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng

Hình 4-17 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Hồ Đồng Mô sau khi sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood

Hình 4-18 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Kênh Phù Sa sau khi sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood

Hồ Đồng Mô Mẫu nhận diện Tổng số mẫu Mẫu nhận diện đúng Accuracy (%)

Kênh Phù Sa Mẫu nhận diện Tổng số mẫu Mẫu nhận diện đúng Accuracy (%)

Nếu độ chính xác đạt trên 75%, tiến hành tính toán diện tích từng lớp trong hệ thống công trình thuỷ lợi để tính toán được diện tích thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình bằng Qgis.

Sau khi phân loại thảm phủ, dùng thuật toán Sieve để lọc bớt các giá trị bị nhiễu và hiệu chỉnh các điểm nhận diện sai.

Hình 4-9: Kết quả phân loại ban đầu Hồ Đồng Mô sau khi sử dụng thuật toán

Hình 4-10: Kết quả phân loại ban đầu Kênh Phù Sa sau khi sử dụng thuật toán

Bảng 4-8 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựng trong phạm vi bảo vệ công trình sau khi hiệu chỉnh và kiểm định

Hồ Đồng Mô STT Lớp phân loại Diện tích (ha)

Kênh Phù Sa STT Lớp phân loại Diện tích (ha)

- Trong hành lang bảo vệ Hồ Đồng Mô diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 419.293 ha (chiếm 67,30%), diện tích nước chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 17.0002 ha (chiếm 2,73%).

- Trong hành lang bảo vệ Kênh Phù Sa diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 25,8984 ha (chiếm 58,95%), diện tích xây dựng chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 4,2633 ha (chiếm 3,63%).

Hệ thống thủy lợi sông Nhuệ

Bảng 4-9 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho HTTL sông Nhuệ

1 Đường bao phạm vi bảo vệ HTCTTL sông Nhuệ

2 Bản đồ hành chính thành phố Hà Nội

Bảng 4-10 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho HTTL sông Nhuệ

N_Analytic_cli p https:// www.planet.co m/explorer/

4.3.2 Phân loại sử dụng đất Để xác định tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ của HTTL sông Nhuệ, cần 271 mẫu nhận diện bao gồm công trình xây dựng, thực vật và nước (trong đó 200 mẫu dùng để đào tạo cho hệ thống nhận diện và 70 mẫu còn lại để kiểm định lại kết quả) Chi tiết các mẫu nhận diện trong sơ đồ dưới đây

Hình 4-19: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi sông Nhuệ (mẫu màu đỏ đậm)

Tiếp theo sau khi dùng thuật toán phân loại Maximum likelihood các kết quả phân loại ban đầu được thể hiện trong ảnh dưới đây Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng.

Hình 4-20 Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood

Sau khi phân loại thảm phủ, dùng thuật toán Sieve để lọc bớt các giá trị bị nhiễu và hiệu chỉnh các điểm nhận diện sai thể hiện trong hình dưới đây Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng.

Hình 4-21: Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán Sieve

Mẫu nhận diện Tổng số mẫu Mẫu nhận diện đúng Accuracy (%)

Tổng 70 54 77,14 Độ chính xác đạt 77,14% (> 75%), tiến hành tính toán diện tích từng lớp trong hệ thống công trình thuỷ lợi để tính toán được diện tích thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình bằng Qgis.

STT Lớp phân loại Diện tích (ha)

Theo Bảng 4-12 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựng sau khi hiệu chỉnh và kiểm định, trong hành lang bảo vệ, diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 296,4 ha (chiếm 41,70%), diện tích xây dựng chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 191,72 ha (chiếm 27%).

Hệ thống trạm bơm Đan Hoài

Bảng 4-13 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho trạm bơm Đan Hoài

1 Đường bao phạm vu bảo vệ trạm bơm Đan Hoài Shape file

2 Bản đồ hành chính Shape file

Bảng 4-14 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho trạm bơm Đan Hoài

GRN_Analytic_ clip https:// www.planet.c om/explorer/

4.4.2 Phân loại sử dụng đất Để xác định tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ của trạm bơm Đan Hoài, cần 235 mẫu nhận diện bao gồm công trình xây dựng, thực vật và nước (trong đó 86 mẫu dùng để đào tạo cho hệ thống nhận diện và 149 mẫu còn lại để kiểm định lại kết quả) Chi tiết các mẫu nhận diện trong sơ đồ dưới đây

Hình 4-22: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi sông Nhuệ

Tiếp theo sau khi dùng thuật toán phân loại Maximum likelihood các kết quả phân loại ban đầu được thể hiện trong hình dưới đây Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng.

Hình 4-23 Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán phân loại

Maximum likelihood 4.4.3 Hiệu chỉnh kết quả

Sau khi phân loại thảm phủ, dùng thuật toán Sieve để lọc bớt các giá trị bị nhiễu và hiệu chỉnh các điểm nhận diện sai thể hiện trong hình dưới đây Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng.

Hình 4-24: Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán Sieve 4.4.4 Kiểm định kết quả

Tổng 149 54 86,57 Độ chính xác đạt 86,57% (> 75%), tiến hành tính toán diện tích từng lớp trong hệ thống công trình thuỷ lợi để tính toán được diện tích thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình bằng Qgis.

Theo Bảng 4-16, trong hành lang bảo vệ, diện tích xây dựng chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 22,56 ha (chiếm 29,15%), diện tích thực vật chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 9,54 ha (chiếm 12,33%).

Bảng 4-17 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho trạm bơm Hồng Vân

1 Đường bao phạm vu bảo vệ trạm bơm Hồng Vân

Bảng 4-18 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho trạm bơm Hồng Vân

T Tên dữ liệu Nguồn Thời gian thu nhận

BGRN_Analytic_cl ip https:// www.planet.com/ explorer/

4.5.2 Phân loại sử dụng đất Để xác định tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ của trạm bơm Hồng Vân, cần 250 mẫu nhận diện bao gồm công trình xây dựng, thực vật và nước (trong đó 100 mẫu dùng để đào tạo cho hệ thống nhận diện và 150 mẫu còn lại để kiểm định lại kết quả) Chi tiết các mẫu nhận diện trong sơ đồ dưới đây

Sau khi phân loại thảm phủ, dùng thuật toán Sieve để lọc bớt các giá trị bị nhiễu và hiệu chỉnh các điểm nhận diện sai được thể hiện trong hình dưới đây. Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng

Tổng 150 54 88,00 Độ chính xác đạt (88% > 75%), tiến hành tính toán diện tích từng lớp trong hệ thống công trình thuỷ lợi để tính toán được diện tích thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình bằng Qgis.

Theo Bảng 4-20Error: Reference source not found, trong hành lang bảo vệ, diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 38,43 ha (chiếm 49,66%), diện tích xây dựng chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 27,27 ha (chiếm 27,49%).

Bảng 4-21 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho cống Lương Phú

1 Đường bao phạm vu bảo vệ cống Lương Phú

Bảng 4-22 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho cống Lương Phú

T Tên dữ liệu Nguồn Thời gian thu nhận

BGRN_Analytic_cli p https:// www.planet.com/ explorer/

4.6.2 Phân loại sử dụng đất Để xác định tình hình sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ của cống Lương Phú, cần 217 mẫu nhận diện bao gồm công trình xây dựng, thực vật và nước (trong đó 67 mẫu dùng để đào tạo cho hệ thống nhận diện và 150 mẫu còn lại để kiểm định lại kết quả) Chi tiết các mẫu nhận diện trong sơ đồ dưới đây

Sau khi phân loại thảm phủ, dùng thuật toán Sieve để lọc bớt các giá trị bị nhiễu và hiệu chỉnh các điểm nhận diện sai được thể hiện trong hình dưới đây. Trong đó, màu xanh dương thể hiện lớp nước mặt, màu xanh lục thể hiện lớp thực vật và màu đỏ thể hiện lớp xây dựng.

Vì độ chính xác đạt 88% (>75%), tiến hành tính toán diện tích từng lớp trong hệ thống công trình thuỷ lợi để tính toán được diện tích thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình bằng Qgis.

Theo Bảng 4-24Error: Reference source not found, trong hành lang bảo vệ, diện tích thực vật chiếm diện tích lớn nhất, khoảng 74,26 ha (chiếm 40,12%), diện tích xây dựng chiếm diện tích thấp nhất, khoảng 57,98 ha (chiếm 28,56%).

KẾT QUẢ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ GIS THỂ HIỆN ĐỐI TƯỢNG, QUY MÔ, TÍNH CHẤT CÁC LOẠI HÌNH SỬ DỤNG ĐẤT

Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà

5.1.1 Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong hành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ

Hình 5-31 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hồ Suối Hai

Hình 5-32 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hệ thống thủy lợi Suối Hai –

Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giới hành chính cấp xã, phường, quận/huyện.

Bảng 5-25 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu GIS hệ thống thủy lợi Suối Hai – Trung Hà Đơn vị: ha

Quận/Huyện Nước Thực vật Công trình xây dựng Tổng

Như vậy hệ thống thuỷ lợi Suối Hai – Trung Hà có nhiều diện tích công trình xây dựng trong phạm vi hành lang bảo vệ Theo Bảng 5-27, diện tích công trình xây dựng trong hành lang bảo vệ khoảng 157,5353 ha (chiếm 29,74%) diện tích trong hành lang bảo vệ hệ thống thuỷ lợi hệ thống Thuỷ lợi Suối Hai-Trung Hà

5.1.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS

Hệ thống thủy lợi Phù Sa - Đồng Mô

Hình 5-33 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hệ thống thủy lợi Phù Sa-Đồng

Hình 5-34 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hồ Đồng Mô

5.2.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS Bảng 5-26 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu GIS hệ thống thủy lợi Phù Sa-Đồng Mô Đơn vị: ha

Như vậy hệ thống thuỷ lợi Phù Sa – Đồng Mô có nhiều diện tích công trình xây dựng trong phạm vi hành lang bảo vệ Theo Bảng 5-27, diện tích công trình xây dựng trong hành lang bảo vệ khoảng 191,61 ha (chiếm 25,32%) diện tích trong hành lang bảo vệ hệ thống thuỷ lợi hệ thống Phù Sa – Đồng Mô

Hệ thống thủy lợi sông Nhuệ

Bảng 5-27 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu GIS hệ thống thuỷ lợi Sông Nhuệ Đơn vị:ha

Như vậy hệ thống thuỷ lợi sông Nhuệ có nhiều diện tích công trình xây dựng trong phạm vi hành lang bảo vệ Theo Bảng 5-27, diện tích công trình xây dựng trong hành lang bảo vệ khoảng 191,62 ha (chiếm 27%) diện tích trong hành lang bảo vệ hệ thống thuỷ lợi sông Nhuệ, trong đó huyện Phú Xuyên có lượng công trình xây dựng lớn nhất (43,67 ha), huyện Ứng Hoà có lượng công trình xây dựng ít nhất (1,58 ha).

5.3.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS Bảng 5-28 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất có dấu hiệu trong phạm vi hành lang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS hệ thống thuỷ lợi Sông Nhuệ Đơn vị:ha

Hệ thống trạm bơm Đan Hoài

Bảng 5-29 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạm vi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS hệ thống trạm bơm Đan Hoài Quận/Huyện Nước Thực vật

Công trình xây dựng Tổng

Theo Bảng 5-29, diện tích công trình xây dựng trong hành lang bảo vệ là 22,56 ha (chiếm 46,54%) diện tích trong hành lang bảo vệ hệ thống trạm bơm Đan Hoài, trong đó huyện Hoài Đức có lượng công trình xây dựng lớn nhất (12,51 ha), huyện Đan Phượng có lượng công trình xây dựng ít nhất (10,05 ha)

Bảng 5-30 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạm vi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS hệ thống trạm bơm Đan Hoài Đơn vị:ha

Bảng 5-31 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạm vi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS hệ thống trạm bơm Hồng Vân Đơn vị:ha

Theo Bảng 5-31, diện tích công trình xây dựng trong hành lang bảo vệ là 21,27 ha (chiếm 27,49%) diện tích trong hành lang bảo vệ hệ thống trạm bơm Hồng Vân, trong đó, huyện Thường Tín có lượng công trình xây dựng lớn nhất (19,68 ha), huyện Thanh Trì có lượng công trình xây dựng ít nhất (1,59 ha).

Bảng 5-32 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạm vi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS hệ thống trạm bơm Hồng Vân Đơn vị:m 2

Bảng 5-33 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạm vi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS công trình cống Lương Phú Đơn vị:ha

Theo Bảng 5-33, diện tích công trình xây dựng trong hành lang bảo vệ là 57,98 ha (chiếm 31,32%) diện tích trong hành lang bảo vệ hệ thống cống Lương Phú

5.6.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạm vi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS Bảng 5-34 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạm vi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu bản đồ GIS công trình cống Lương Phú Đơn vị:ha

Tiêu đề	Điều tra, đánh giá tình hình chuyển đổi sản xuất nông nghiệp và nhu cầu sử dụng nước của các đối tượng dùng nước khác phục vụ chỉ đạo điều hành, khai thác đa mục tiêu công trình thủy lợi
Trường học	Viện Quy hoạch Thủy lợi
Chuyên ngành	Thủy lợi
Thể loại	Báo cáo
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	84
Dung lượng	18,94 MB