Đang tải... (xem toàn văn)
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
Trang 1BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔNVIỆN QUY HOẠCH THỦY LỢI
NHIỆM VỤ: “ĐIỀU TRA, ĐÁNH GIÁ TÌNH HÌNH CHUYỂN ĐỔISẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP VÀ NHU CẦU SỬ DỤNG NƯỚC CỦACÁC ĐỐI TƯỢNG DÙNG NƯỚC KHÁC PHỤC VỤ CHỈ ĐẠO ĐIỀU
HÀNH, KHAI THÁC ĐA MỤC TIÊU CÔNG TRÌNH THỦY LỢI”
Cơ quan quản lý: Cục Thủy lợi
Đơn vị thực hiện: Viện Quy hoạch Thủy lợi
Hà Nội – 2023
Trang 2BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔNVIỆN QUY HOẠCH THỦY LỢI
NHIỆM VỤ: “ĐIỀU TRA, ĐÁNH GIÁ TÌNH HÌNH CHUYỂNĐỔI SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP VÀ NHU CẦU SỬ DỤNG NƯỚCCỦA CÁC ĐỐI TƯỢNG DÙNG NƯỚC KHÁC PHỤC VỤ CHỈ ĐẠO
ĐIỀU HÀNH, KHAI THÁC ĐA MỤC TIÊU CÔNG TRÌNH THỦYLỢI”
Cơ quan quản lý: Cục Thủy lợi
Đơn vị thực hiện: Viện Quy hoạch Thủy lợi
Hà Nội – 2023
Trang 3PHẦN 1 MỤC LỤC
PHẦN 1 THÔNG TIN CHUNG VỀ NHIỆM VỤ
1.1 Thông tin chung
1.2 Căn cứ và sự cần thiết phải thực hiện
1.3.3 Đối tượng, phạm vi và kế hoạch triển khai 3
PHẦN 2 TỔNG QUAN CÁC HỆ THỐNG THUỘC LƯU VỰC SÔNGTÍCH-NHUỆ
2.1 Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà
Trang 44.1 Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà 30
4.1.1 Dữ liệu sử dụng 30
4.1.2 Phân loại sử dụng đất 30
4.1.3 Kiểm định kết quả 33
4.1.4 Hiệu chỉnh kết quả 34
4.1.5 Phân tích kết quả giải đoán ảnh 35
4.2 Hệ thống thủy lợi Phù Sa - Đồng Mô 36
4.2.1 Dữ liệu sử dụng 36
4.2.2 Phân loại sử dụng đất 36
4.2.3 Kiểm định kết quả 394
Trang 54.2.4 Hiệu chỉnh kết quả 39
4.2.5 Phân tích kết quả giải đoán ảnh 41
4.3 Hệ thống thủy lợi sông Nhuệ 42
4.3.1 Dữ liệu sử dụng 42
4.3.2 Phân loại sử dụng đất 42
4.3.3 Hiệu chỉnh kết quả 44
4.3.4 Kiểm định kết quả 45
4.3.5 Phân tích kết quả giải đoán ảnh 45
4.4 Hệ thống trạm bơm Đan Hoài 45
4.6.5 Phân tích kết quả giải đoán ảnh 56
PHẦN 5 KẾT QUẢ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ GIS THỂ HIỆN ĐỐITƯỢNG, QUY MÔ, TÍNH CHẤT CÁC LOẠI HÌNH SỬ DỤNG ĐẤTTRONG PHẠM VI BẢO VỆ CÔNG TRÌNH 57
5.1 Hệ thống thủy lợi Suối Hai - Trung Hà 57
5.1.1 Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ 57
5
Trang 65.1.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạmvi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS 59
5.2 Hệ thống thủy lợi Phù Sa - Đồng Mô 595.3 Hệ thống thủy lợi sông Nhuệ 60
5.3.1 Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ 605.3.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạmvi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS 61
5.4 Hệ thống trạm bơm Đan Hoài 625.4.1 Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ 625.4.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạmvi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS 62
5.5 Hệ thống trạm bơm Hồng Vân 625.5.1 Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ 625.5.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạmvi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS 63
5.6 Công trình cống Lương Phú 635.6.1 Kết quả tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất tronghành lang bảo vệ công trình theo dữ liệu bản đồ 635.6.2 Kết quả so sánh, đánh giá thực trạng sử dụng đất trong phạmvi hành lang công trình giữa hiện trạng thống kê và qua dữ liệu bản đồ GIS 64
PHẦN 6 KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ 65
6
Trang 7DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 2-1: Hồ Đồng Mô và trạm bơm Phù Sa 7
Hình 2-2: Hệ thống thủy lợi Phù Sa- Đồng Mô 8
Hình 2-3: Vị trí công trình đầu mối và các tuyến kênh 11
Hình 3-1: Bản đồ hành chính cấp quận/huyện thành phố Hà Nội 15
Hình 3-2: Bản đồ đường giao thông chính Hà Nội 16
Hình 3-3: Bản đồ phạm vi hành lang bảo vệ công trình trong nhiệm vụ 18
Hình 3-6 Sơ đồ trình tự thực hiện phân loại sử dụng đất 24
Hình 3-8 giao diện công cụ Semi-Automatic Classification Plugin trongphần mềm QGIS 27
Hình 3-9: Hình ảnh kết quả phân loại trước (a) và sau (b) khi sử dụngphương pháp phân tích đa số gộp 28
Hình 3-10: Điểm lấy mẫu kiểm định ngoài thực địa (điểm hình tròn) 29
Hình 4-1 Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi HồSuối Hai 31
Hình 4-2: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi KênhTrung Hà (Mẫu có màu tím đậm) 31
Hình 4-3 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Hồ Suối Hai sau khi sử dụngthuật toán phân loại Maximum likelihood 32
Hình 4-4 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Kênh Trung Hà sau khi sửdụng thuật toán phân loại Maximum likelihood 33
Hình 4-5: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi HồĐồng Mô (Mẫu màu tím đậm) 37
Hình 4-6: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi KênhPhù Sa (Mẫu màu tím đậm) 37
Hình 4-7 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Hồ Đồng Mô sau khi sửdụng thuật toán phân loại Maximum likelihood 38
Hình 4-8 Kết quả phân loại ban đầu hệ thống Kênh Phù Sa sau khi sửdụng thuật toán phân loại Maximum likelihood 38
Hình 4-9: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi sôngNhuệ (mẫu màu đỏ đậm) 43
Hình 4-10 Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán phân loạiMaximum likelihood 44
Hình 4-11: Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán Sieve 44Hình 4-12: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi sôngNhuệ 46
7
Trang 8Hình 4-13 Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán phân loạiMaximum likelihood 47Hình 4-14: Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán Sieve 48Hình 4-15: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi sôngNhuệ 50Hình 4-16 Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán phân loạiMaximum likelihood 50Hình 4-17: Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán Sieve 51Hình 4-18: Chi tiết vị trí một số mẫu nhận diện tại hệ thống thuỷ lợi sôngNhuệ 53Hình 4-19 Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán phân loạiMaximum likelihood 54Hình 4-20: Kết quả phân loại ban đầu sau khi sử dụng thuật toán Sieve 55Hình 5-1 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hồ Suối Hai 57Hình 5-2 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hệ thống thủy lợi Suối Hai– Trung Hà 58Hình 5-3 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hệ thống thủy lợi Phù Sa-Đồng Mô 59Hình 5-4 Bản đồ GIS loại hình sử dụng đất của hồ Đồng Mô 60
8
Trang 9DANH MỤC BẢNG
Bảng 4-1 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho HTTL Suối Hai-TrungHà 30Bảng 4-2 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho HTTL Suối Hai-Trung Hà 30Bảng 4-3 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện 33Bảng 4-4 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựngsau khi hiệu chỉnh và kiểm định 35Bảng 4-5 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho HTTL Phù Sa-Đồng Mô 36Bảng 4-6 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho HTTL Phù Sa-ĐồngMô 36Bảng 4-7 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện 39Bảng 4-8 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựngtrong phạm vi bảo vệ công trình sau khi hiệu chỉnh và kiểm định 41Bảng 4-9 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho HTTL sông Nhuệ 42Bảng 4-10 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho HTTL sông Nhuệ42Bảng 4-11 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện 45Bảng 4-12 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựngsau khi hiệu chỉnh và kiểm định 45Bảng 4-13 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho trạm bơm Đan Hoài 45Bảng 4-14 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho trạm bơm Đan Hoài 46Bảng 4-15 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện 48Bảng 4-16 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựngsau khi hiệu chỉnh và kiểm định 49Bảng 4-17 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho trạm bơm Hồng Vân 49Bảng 4-18 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho trạm bơm HồngVân 49Bảng 4-19 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện 51Bảng 4-20 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựngsau khi hiệu chỉnh và kiểm định 52Bảng 4-21 Bảng thống kê dữ liệu nền sử dụng cho cống Lương Phú 52Bảng 4-22 Bảng thống kê dữ liệu vệ tinh sử dụng cho cống Lương Phú 52Bảng 4-23 Kết quả kiểm định các mẫu nhận diện 55Bảng 4-24 Kết quả tính toán diện tích các lớp nước, thực vật và xây dựngsau khi hiệu chỉnh và kiểm định 56
9
Trang 10Bảng 5-1 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giớihành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu GIS hệ thống thủy lợi Suối Hai – TrungHà 58Bảng 5-2 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giớihành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu GIS hệ thống thủy lợi Phù Sa-Đồng Mô 60Bảng 5-3 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất theo địa giớihành chính cấp quận/huyện qua dữ liệu GIS hệ thống thuỷ lợi Sông Nhuệ 60Bảng 5-4 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất có dấu hiệutrong phạm vi hành lang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện quadữ liệu bản đồ GIS hệ thống thuỷ lợi Sông Nhuệ 61Bảng 5-5 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạmvi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệubản đồ GIS hệ thống trạm bơm Đan Hoài 62Bảng 5-6 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạmvi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệubản đồ GIS hệ thống trạm bơm Đan Hoài 62Bảng 5-7 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạmvi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệubản đồ GIS hệ thống trạm bơm Hồng Vân 63Bảng 5-8 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạmvi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệubản đồ GIS hệ thống trạm bơm Hồng Vân 63Bảng 5-9 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạmvi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệubản đồ GIS công trình cống Lương Phú 63Bảng 5-10 Bảng tổng hợp các đối tượng, quy mô sử dụng đất trong phạmvi hành hang công trình theo địa giới hành chính cấp quận/huyện qua dữ liệubản đồ GIS công trình cống Lương Phú 64
10
Trang 11PHẦN 1 THÔNG TIN CHUNG VỀ NHIỆM VỤ1.1 Thông tin chung
1.2 Căn cứ và sự cần thiết phải thực hiện1.2.1 Căn cứ thực hiện
- Quyết định 254/QĐ-TTg ngày 22/02/2017 của Thủ tướng Chính phủ banhành danh mục dịch vụ sự nghiệp công sử dụng ngân sách nhà nước trong lĩnhvực 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 nhànước từ nguồn kinh phí chi thường xuyên;
- Quyết định số 1322/QĐ-BNN-TCCB ngày 06/4/2020 của Bộ Nôngnghiệp và PTNT về việc giao nhiệm vụ quản lý về cung cấp sản phẩm, dịch vụcho các đơn vị thuộc Bộ Nông nghiệp và PTNT;
- Kế hoạch số 191/KH-UBND ngày 20/8/2021 của UBND thành phố HàNội thực hiện Chiến lược quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050 trênđịa bàn thành phố Hà Nội;
- Quyết định số 131/QĐ-SNN ngày 15/02/2022 của Sở Nông nghiệp vàPTNT Hà Nội về việc phê duyệt Kế hoạch và Dự toán chi tiết kinh phí thực hiệnĐề án “Triển khai thực hiện Chỉ thị số 42-CT/TW ngày 24/3/2020 của Ban Bíthư Trung ương Đảng về tăng cường sự lãnh đạo của Đảng đối với công tácphòng, ngừa ứng phó, khắc phục hậu quả thiên tai giai đoạn 2021 - 2025” trênđịa bàn thành phố Hà Nội;
- Chỉ thị số 07/CT-UBND ngày 07/4/2022 của UBND thành phố Hà Nội vềcông 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 vàPTNT về việc Phê duyệt Đề cương, khái toán kinh phí và giao thực hiện nhiệmvụ sự nghiệp công năm 2023 cho Viện Quy hoạch Thủy lợi.
1.2.2 Sự cần thiết phải thực hiện
Đến nay, toàn quốc đã xây dựng được khoảng trên 900 hệ thống thuỷ lợicó quy mô diện tích phục vụ từ 200 ha trở lên; trong đó, có 122 hệ thống thủylợi vừa và lớn có diện tích phục vụ trên 2.000 ha Tổng cộng có 86.202 côngtrình thủy lợi, gồm: 7.342 đập, hồ chứa thủy lợi (6.750 hồ chứa và 592 đậpdâng); 19.416 trạm bơm; 27.754 cống; 16.057 đập tạm; 291.013 km kênhmương các loại (82.744 km kênh mương đã được kiên cố); 16.573 công trìnhcấp nước sinh hoạt nông thôn tập trung
Hệ thống công trình thủy lợi đã được xây dựng, đảm bảo cấp nước chokhoảng 4,28 triệu ha Trong đó, hàng năm tưới cho lúa khoảng 7,26 triệu ha/7,68triệu ha gieo trồng (đạt 95%); diện tích tưới tiên tiến, tiết kiệm nước cho câytrồng cạn đạt gần 0,53 triệu ha/3,4 triệu ha; cấp nước cho khoảng 8,4 triệu con
1
Trang 12gia súc, 480 triệu con gia cầm, 686.600 ha nuôi trồng thủy sản và khoảng 6,5 tỷm3 nước cho sinh hoạt, công nghiệp; bảo đảm phòng, chống lũ, chống ngập chocác đô thị, khu dân cư, bảo vệ sản xuất Các hệ thống công trình thủy lợi cònđảm bảo kiểm soát mặn cho khoảng 1 triệu ha đất nông nghiệp, kết hợp phátđiện với tổng công suất 2.100 MW (trong đó: kết hợp thủy điện 800MW, điệnmặt trời 1500 MW) Các công trình, hệ thống công trình đã làm thay đổi nhiềuvùng 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 khôngđúng 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, TâyNguyên chỉ đảm bảo tưới được khoảng 75% công suất thiết kế, ở Đồng bằngsông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long đạt trên 90%) hoặc không đáp ứngđược 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 xuấtnông nghiệp đã được chuyển sang đất đô thị Dẫn đến nhu cầu sử dụng nướcthay đổi lớn, áp lực tiêu nước tăng cao, ô nhiễm nguồn nước nghiêm trọng Bêncạnh đó, nguồn nước cung cấp cho công trình thủy lợi từ sông Đà, Hồng bị thiếuhụt nghiêm trọng do tình trạng hạ thấp mực nước liên tục diễn ra những năm gầnđây, 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 nhiềuhệ thống có tuổi thọ trên 30 năm, một số hệ thống được xây dựng từ thời Phápthuộc như Đồng Cam, Đô Lương… hoặc được xây dựng ngay sau khi hòa bìnhlập lại như Bắc Hưng Hải năm 1958, Cầu Sơn - Cấm Sơn năm 1964, Bắc NamHà 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 trìnhkhông bảo đảm phục vụ theo nhiệm vụ thiết kế
- Rất nhiều hệ thống thủy lợi chỉ được thiết kế phục vụ phát triển nôngnghiệp, đặc biệt là cấp nước cho cây lúa, màu nay chuyển sang phục vụ nhiềuđối tượng khi hạ tầng chưa kịp thay đổi
- Chuyển đổi sản xuất trong ngành nông nghiệp thời gian vừa qua dẫn tớicác biến động về cơ cấu sử dụng nước cũng như yêu cầu về mức đảm bảo cấpnước, tiêu nước, yêu cầu về chất lượng nước của các hệ thống thủy lợi phục vụnông nghiệp
- Đô thị hóa, phát triển hạ tầng công nghiệp, du lịch, phát triển đô thị cũnglàm thay đổi lớn về nhu cầu cấp, thoát nước, đồng thời gây ô nhiễm về chấtlượng nước, dẫn đến có đủ nước về “lượng” nhưng không thể sử dụng
2
Trang 13Trong thời gian tới, với những thay đổi liên tục về việc sử dụng đất, cơcấu cây trồng, đối tượng sử dụng nước trong các hệ thống thủy lợi, biến đổi khíhậu, khai thác dòng chính, phát triển kinh tế xã hội… đặt ra yêu cầu phải cóthống 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 3tác quản lý, rà soát, điều chỉnh quy hoạch và quản lý, khai thác công trình thủylợi
Đây là nội dung quan trọng nhằm tư vấn cho cơ quan quản lý nhà nướcnhững kết quả đánh giá tổng thể về các thay đổi và mức độ biến động của cácđối tượng liên quan đến quy hoạch thủy lợi và nhiệm vụ của các công trình thủylợi, trên cơ sở đó xác định được các hệ thống, lưu vực sông cần thiết phải lậpmới, rà soát, điều chỉnh quy hoạch chi tiết và các hệ thống/công trình thủy lợicần điều chỉnh nhiệm vụ phù hợp với thực tiễn, phục vụ chỉ đạo điều hành, khaithác đa mục tiêu công trình.
1.3 Mục tiêu, phạm vi thực hiện1.3.1 Mục tiêu chung
a) Điều tra, đánh giá tình hình sử dụng đất, nhu cầu sử dụng nước trongphạm vi phục vụ của công trình, hệ thống công trình thủy lợi.
b) Khảo sát, đánh giá thực trạng, dự báo sự biến động của nguồn nước, khảnăng đáp ứng nhu cầu nước cho các đối tượng sử dụng nước
c) Khảo sát hiện trạng và đánh giá sử dụng đất trong phạm vi bảo vệ côngtrình của các đơn vị khai thác công trình thủy lợi Đề xuất kiến nghị giảipháp quản lý, sử dụng đất có hiệu quả, phù hợp với quy định pháp luật.d) Đề xuất giải pháp sửa đổi, bổ sung chính sách liên quan ở trung ương và
địa phương; định hướng đầu tư xây dựng, sửa chữa nâng cấp, hiện đạihóa, bảo trì và tăng cường công tác quản lý, khai thác công trình nhằmphục vụ chỉ đạo điều hành, khai thác đa mục tiêu công trình phù hợp vớibiến động thực tế.
1.3.2 Mục tiêu cụ thể
1.3.3 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 đếncác xã phía bờ hữu sông Hồng Phạm vị thực hiện:
+ Điều tra, đánh giá tình hình chuyển đổi sản xuất nông nghiệp và biếnđộng 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 trìnhthủy lợi đầu mối hồ Suối Hai, trạm bơm Trung Hà và 25,73km tuyến kênh chính
3
Trang 24Về mùa đông, khu vực chịu ảnh hưởng của hai luồng gió: Gió Đông Bắc vàgió 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 20m/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 88,6-101,3mm Tháng II là tháng có lượng bốc hơi ít nhất trong năm, chỉ đạt 49,8 mm.
2.5 Hệ thống trạm bơm Hồng Vân2.5.1 Vị trí địa lý
Trạm bơm Hồng Vân là công trình đầu mối cấp nước tưới của Tiểu vùngHồng 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 hanằm trên địa bàn huyện Thường Tín, Hà Nội Trạm bơm Hồng Vân đảm nhậncung cấp nước cho 9131.2 ha thông qua ba tuyến kênh chính: kênh Bắc, kênhchính Đông và kênh chính Tây.
2.5.2 Đặc điểm địa hình
Cao độ bình quân khu vực từ +2.0m đến +3.0m, địa hình khu vực namtương đối thấp, nằm giữa sông Hồng và sông Nhuệ Địa hình khu tưới tương đốicao so với các tiểu khu lân cận trong hệ thống sông Nhuệ, cao độ dốc dần từ từđông bắc xuống tây nam Khu ruộng cao nằm gần trạm bơm Hồng Vân có caotrình từ +5.3m đến +5.6m nằm trong khu tưới của kênh Đông, khu thấp nhất ởvùng 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 kiệnđịa 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 Lớpnày không có lợi cho sự ổn định của đáy kênh và mái kênh; (2) Đất đắp: Đất đắpsét pha màu xám nâu, xám đen trạng thái dẻo cứng đến dẻo mềm, lớp này phânbổ dọc theo hai bên bờ kênh Đất sét pha mầu nâu hồng, xám nâu, trạng thái déomềm đến déo chảy, đây là lớp đất nền kênh.
2.5.4 Đặc điểm khí hậu
Nằm ở vùng đồng bằng Bắc Bộ nên vùng nghiên cứu mang các đặc trưngđiển hình của khí hậu đồng bằng Bắc Bộ, đó là kiểu khí hậu nhiệt đới gió mùacó mùa đông lạnh, cuối mùa ẩm ướt và nhiều mưa phùn, mùa hạ nóng và cónhiều mưa Nhiệt độ không khí trung bình nhiều năm: 23.7°C, mùa khô từ tháng11 đến tháng 4 có nhiệt độ bình quân nhiều năm cao nhất là 23.9°C vào tháng 4,
14
Trang 25thấp nhất vào tháng 1 là 16.9°C; mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10 có nhiệt độbình quân năm 27.5°C
2.6 Công trình cống Lương Phú
15
Trang 26PHẦN 3 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN3.1 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 từGADM 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 tấtcả các cấp phân khu và cung cấp dữ liệu ở độ phân giải không gian cao bao gồmmột tập hợp thuộc tính mở rộng1
Hình 3-4: Bản đồ hành chính cấp quận/huyện thành phố Hà Nội
16
Trang 27b) Dữ liệu đường giao thông
Giao thông Việt Nam bao gồm các tuyến đường sắt và giao thông đườngbộ Dữ liệu bản đồ được lấy trên website International Steering Committee forGlobal 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 andEnvironment - Vietnam) Dữ liệu có bổ sung một số thuộc tính và được gán mãđối tượng chuẩn quốc gia Việt Nam theo quy chuẩn danh mục địa lý cơ sở cấpquốc gia được Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành năm 2012 (QCVN42:2012/BTNMT) và được khai thác trên OpenDevelopment Mê Kông, đây làmột tổ chức chuyên về tổng hợp dữ liệu cho vùng sông Mekong, trong đó cóViệt Nam Ngoài ra, dữ liệu đường giao thông còn được số hoá dựa trên bản đồ2
nền lấy từ công cụ Google Earth Pro.
Hình 3-5: Bản đồ đường giao thông chính Hà Nội
17
Trang 283.1.2 Dữ liệu ảnh vệ tinh
Dữ liệu ảnh vệ tinh được sử dụng để phân loại là ảnh quang học PlanetScope Cụ thể, vệ tinh Dove do công ty Planet Labs phát triển chứa một hệthống ảnh quang học gọi là PlanetScope có khả năng chụp với độ phân giảikhông gian 3,7 m và được chỉnh sửa là 3m Vệ tinh Dove được phóng lần đầutiên vào tháng 4 năm 2013, tính đến năm 2019 đã có hơn 150 vệ tinh Ảnhplanetscope được Planet ra mắt tháng 12 năm 2015 Công ty Planet Labs (SanFrancisco, CA, U.S) vận hành ảnh vệ tinh PlanetScope (PS) Ảnh được thu thậpvà được xử lý theo nhiều định dạng để phụ vụ các trường hợp sử dụng khácnhau, có thể là lập bản đồ, tìm hiểu sâu, ứng phó thảm hoạ, nông nghiệp chínhxác hoặc phân tích thời gian đơn giản để tạo ra các sản phẩm thông tin phongphú Ảnh vệ tinh PlanetScope được chụp dưới dạng một dải liên tục các hìnhảnh khung đơn được gọi là cảnh Các cảnh có thể được thu dưới dạng một khungRGB (đỏ, xanh lục, xanh lam) hoặc một khung phân chia với một nưuar RGV vàNIR (cận hồng ngoại) PlanetScope cung cấp ba dòng sản phẩm: Basic SceneProduct (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 đượcnhà cung cấp Planet sử dụng mô hình chuyển bức xạ 6S với dữ liệu phụ trợ từMODIS là dữ liệu đầu vào cho hiệu ứng khí quyển, có độ phân giải không gian3m, với 4 dải quang phổ: Blue, Green, Red, Nir Được cung cấp ở mức độ xử lý3B đã được chỉnh sử hình học (orthorectified) để cho hình chiếu của ảnh khớpchính xác với bề mặt để tránh biến dạng hình học và cùng với đó, mức độ xử lýảnh tới phản xạ bề mặt cho thông tin chính xác về đối tượng bề mặt Sản phẩmphản xạ bề mặt cho thông tin chính xác về đối tượng bề mặt Sản phẩm phản xạbề mặt được nhà cung cấp xử lý ở đỉnh phản xạ khí quyển và sau đó điều chỉnhkhí quyển thành phản xạ bề mặt (surface reflectance) 4
3.1.3 Các dữ liệu khác
Các dữ liệu về phạm vi hành lang bảo vệ công trình được thu thập từ thựctế bằng cách làm việc với các công ty quản lý, khai thác công trình thuỷ lợi Đốivới những dữ liệu bị khuyến thiếu, nghiên cứu dựa theo Nghị định số67/2018/NĐ-CP về “QUY ĐỊNH CHI TIẾT MỘT SỐ ĐIỀU CỦA LUẬTTHỦY LỢI” năm 2018 và số hoá theo phạm vi bảo vệ công trình từ nghị định 5
18
Trang 29Hình 3-6: Bản đồ phạm vi hành lang bảo vệ công trình trong nhiệm vụ
19
Trang 303.2 Công cụ thực hiện3.2.1 Phần mềm QGIS
Công cụ QGIS (tên trước đây là Quantum GIS) là phần mềm hệ thốngthông
tin địa lý (GIS) miễn phí mã nguồn mở cung cấp khả năng xem, xử lý và phântích các dữ liệu tương tự như MapInfo, ArcGIS… nhưng miễn phí và có khảnăng
đọc được nhiều loại dữ liệu, liên kết với những phần mềm khác thông qua cácmodule hay plugin được xây dựng từ cộng đồng.
Đây là phần mềm tương đối mạnh và dễ sử dụng, chạy được trên các hệđiều hành: Windows, Mac OS X, Linux, BSD và Android và bao gồm các ứngdụng cho:
- QGIS Desktop: Tạo lập, chỉnh sửa, hiển thị, phân tích và xuất bản thông tinđịa không gian;
- QGIS Browser: Duyệt và xem nhanh dữ liệu và siêu dữ liệu cũng như kéovà 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 dịchvụ WMS và WFS theo chuẩn OGC Có khả năng kiểm soát lựa chọn các thuộctính 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 vớithư viện các kí hiệu, nhãn phong phú cũng các cách kết hợp các đối tượng để tạobản 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 màchủ yếu là PostgreSQL QGIS có khả năng đọc được hầu hết dữ liệu vector đượccung cấp bởi thư viện OGR, bao gồm ESRI shapefiles, MapInfo, SDTS andGML…
- 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 khônggian 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 cầnquan 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.
20
Trang 31- Tạo, chỉnh sửa và xuất dữ liệu cho người dùng: digitizing tools forGRASS and shapefile formats, the georeferencer plugin, GPS tools to importand export GPX format, convert other GPS formats to GPX, or down/uploaddirectly 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 chocác dạng dữ liệu khác nhau và phân tích không gian nhờ vào một cộng đồngphát triển rất lớn Ngoài ra, người dùng cũng có thể tự xây dựng các Pluginstheo 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 dựatrên nguyên tắc hình học: polygon to line, line to polygon….
- Geoprocessing tools - Các công cụ xử lý địa lý: thao tác trên các đốitượng địa lý như: Clip, Union, Buffer…
Tuy QGIS là phần mềm miễn phí, nhưng các tính năng luôn được thườngxuyên bổ sung và hoàn thiện, QGIS có thể là lựa chọn thay thế đối với các ứngdụng GIS ở quy mô vừa và nhỏ hoặc là giải pháp bổ trợ sử dụng kết hợp với cácphần mềm thương mại như ArcGIS 6
3.2.2 Công cụ Phân loại bán tự động (The Semi-Automatic ClassificationPlugin)
The Semi-Automatic Classification Plugin (công cụ phân loại bán tựđộng) là một công cụ Python dành cho phần mềm QGIS (Nhóm phát triểnQGIS, 2021) được phát triển với mục tiêu tổng thể là tạo điều kiện thuận lợi chonhững người có lĩnh vực chính không hoàn toàn là viễn thám nhưng điều đó cóthể mang lại lợi ích từ phân tích viễn thám Công cụ phân loại bán tự động cungcấp một bộ công cụ đan xen và giao diện người dùng để giảm bớt và tự độnghóa các giai đoạn phân loại lớp phủ mặt đất, từ tải xuống hình ảnh viễn thámđến xử lý trước (tức là các công cụ chuẩn bị dữ liệu cho đến phân tích hoặc cáccông cụ tính toán khác), xử lý (tức là các công cụ để thực hiện phân loại lớp phủđất hoặc thực hiện phân tích) và xử lý hậu kỳ (tức là các công cụ để đánh giá độchính 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 côngcụ được phát triển đều sử dụng đa xử lý Python để khai thác CPU và RAM hệthống bằng cách phân chia công việc giữa nhiều quy trình con Mục đích của bàiviết này là mô tả các đặc điểm chính của Plugin phân loại bán tự động để phânloại lớp phủ mặt đất của ảnh viễn thám.
21
Trang 32Giao diện Plugin phân loại bán tự động bao gồm một số mô-đun (nhưminh họa trong Hình 1) Một mô-đun cho phép tìm kiếm và tải xuống các hìnhảnh 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 vàraster sau khi tải xuống bằng cách đặt một vài tham số trong giao diện ngườidùng.
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 đàotạo (tức là các quang phổ), giao diện cụ thể để tạo đầu vào đào tạo và tính toánquang phổ có sẵn, cho phép tạo đa giác tương tác (bằng cách thủ công hoặc
22
Trang 33thông qua phát triển vùng) và nhập các thư viện quang phổ như Thư viện quangphổ USGS (Kokaly và cộng sự, 2017) 7
Giao diện cho phép tạo bản xem trước phân loại trên một phần nhỏ củahình ảnh để đánh giá kết quả trước khi khởi chạy quá trình phân loại cho toàn bộhình ảnh Ngoài ra, đồ thị của các chữ ký quang phổ có thể được hiển thị đểđánh 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 cóđiều kiện bằng cách sử dụng các raster đầu vào, ví dụ như để tính các chỉ sốquang phổ Các công cụ xử lý hậu kỳ sau đây có sẵn để tinh chỉnh kết quả phânloại và phân tích sâu hơn
Cuối cùng, công cụ Batch cho phép thực hiện một loạt chức năng mộtcách 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 vàyêu cầu cài đặt GDAL, NumPy, SciPy và Matplotlib (như minh họa trong Hình2).
Giao diện người dùng được phát triển bằng khung Qt Cần phải cài đặt bổsung SNAP (Cơ quan Vũ trụ Châu Âu, 2021) cho các công cụ phân loại rừngngẫu 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 giảthuyết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn Mỗi pixel được tính
23
Trang 34xác suất nhất thuộc vào một loại nào đó và được chỉ định gán tên loại mà xácsuất 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 Lc = p(Ci/X) =
p(Ci)x p(X
∑(Ci)x p(X
Ci) (1)Trong đó:
- 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 xácsuất)
- 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
24
Trang 353.3 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 giámsát (Supervised Classification), đây là một thuật toán sử dụng dữ liệu được gánnhãn 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) vàregression (hồi quy), trong đó biến đầu ra của bài toán phân loại có các giá trịrời rạc trong khi biến đầu ra của bài toán hồi quy có các giá trị liên tục VớiSupervised Learning, bên cạnh xây dựng các mô hình mạnh, việc thu thập vàgán nhãn dữ liệu tốt và hợp lý cũng đóng vai trò then chốt để giải quyết các bàitoán trong thực tế
Trong nghiên cứu sử dụng ảnh quang học PlanetScope để phân loại dựatrên độ phản chiếu quang phổ của các band trong ảnh PlanetScope được thuthập bởi nhóm vệ tinh riêng lẻ (Doves), cung cấp chế độ xem liên tục, có độphân giải cao về toàn bộ bề mặt đất liền của Trái đất và được ứng dụng trong
25
Trang 36nhiều 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 độphân giải cao (3m), dữ liệu ảnh PlanetScope được sử dụng hiệu quả trong việctheo dõi cảnh quan và giám sát cơ sở hạ tầng thông qua việc xây dựng bản đồ sửdụng đất.
Trình tự tính toán loại hình sử dụng đất trong nhiệm vụ được thể hiện theocác 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 thậpdữ liệu mẫu để đào tạo cho mô hình theo 3 lớp cụ thể là: Nước, Thực vật, đấtxây dựng Đối với từng phạm vi hành lang sẽ thu thập theo số lượng riêng củatừng loại nhưng theo tỉ lệ: 70% dữ liệu mẫu sẽ được sử dụng để phân loại, hiệuchỉnh và 30% mẫu để kiểm định.
Cuôi cùng, dựa vào đặc điểm quang phổ của các lớp che phủ đất thamchiếu được tính toán bằng cách xem xét các giá trị pixel trong mỗi dữ liệu đàotạo (ROI) có cùng ID Lớp (hoặc ID Macroclass) Do đó, thuật toán phân loại sẽphân loại toàn bộ hình ảnh bằng cách so sánh các đặc điểm quang phổ của từngpixel với các đặc điểm quang phổ của các lớp che phủ mặt đất tham chiếu SCPthực hiện các thuật toán phân loại bằng Ước lượng hợp lý tối đa (MaximumLikelihood) 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 bốxác 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 vùnghuấn 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 loạibán 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 cácphân 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 thểđược 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 hoặcgóc quang phổ) có thể được tính toán để đánh giá khả năng phân tách quangphổ SCP cho phép xem trước tương tác phân loại Các công cụ xử lý sau baogồm: đánh giá độ chính xác, thay đổi lớp phủ mặt đất, báo cáo phân loại, phânloại theo vectơ, phân loại lại các giá trị raster 8
26
Trang 373.3.1 Tiền xử lý ảnh vệ tinh
Sau khi ảnh vệ tinh Ortho Scene product (3B) được tải về, sẽ được xử lýqua các bước sau: Gộp kênh ảnh, cắt ảnh theo ranh giới các hành lang bảo vệcông trình thuỷ lợi Quy trình này được thực hiện trên phần mềm QGIS, cáckênh được gộp bao gồm: Red, Green, Blue và Near Infrared (cận hồng ngoại) vàcác kênh ảnh được kiểm tra và nắn chỉnh hình học về hệ tọa độ WGS-UTM múi48N 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 sửdụng để tạo ra ảnh tổ hợp màu giả 3,4,1 và cũng là các kênh ảnh được sử dụngđể giải đoán thành lập lớp phủ bề mặt ở các hệ thống thuỷ lợi tại Hà Nội Ảnh tổhợp màu giả kênh 3,4,1 tạo ra từ Composite bands trong QGIS được sử dụng đểtạo 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 khỏemạnh có màu xanh đậm công trình xây dựng có màu tím đỏ và nước có màu đenđậm được miêu tả như hiền dưới đây
Hình 3-3: Ảnh vệ tinh PlanetScope hệ thống thuỷ lợi sông Nhuệ sử dụng tổ hợpmàu 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 giáđộ chính xác của kết quả phân loại Trong đó, 2/3 điểm mẫu được chọn bổ sungtừ dữ liệu ảnh viễn thám có độ phân giải không gian cao của ứng dụng QGISđược sử dụng để dạy hệ thống phân loại và 1/3 số điểm mẫu thu ngoài thực địađược sử dụng để hiệu chỉnh và kiểm định phân loại thảm phủ Bảng phân loạithảm phủ được xây dựng dựa theo đặc điểm khu vực nghiên cứu và được thểhiện trong Bảng 3-1
27
Trang 38Bảng 3-1 Bảng phân loại thảm phủ cho khu vực nghiên cứu
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 tíchđa số gộp để gộp các pixel lẻ tẻ nhằm làm mượt kết quả phân loại Kết quả phânloại 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 phápphân tích đa số gộp
28
Trang 39Kết quả sau đó sẽ được kiểm chứng với số liệu thực tế từ thực địa để kiểmtra độ chính xác của giải đoán ảnh viễn thám như hình dưới đây:
29
Trang 40Hình 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 viễnthám, sau đó tính độ chính xác bằng phương pháp đánh giá hiệu suất phân loại:
Độ chính xác (Total Accuracy) = 100∗Correct
TotalTrong 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 giátrị bị lỗi bằng thuật toán sieve Ý tưởng cơ bản của bộ lọc sieve là bằng cách loạibỏ các "đốm" hoặc "đa giác" nhỏ khỏi một raster phân loại, thay thế những giátrị 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 lầnnữa để hiệu suất phân loại có thể đạt được theo yêu cầu (từ 75% trở lên)
Nhiệm vụ sẽ tính toán chỉ số Total Accuracy ngoài tổng số mẫu thu thậpcòn tính toán đối với từng loại hình sử dụng đất (Nước, Công trình xây dựng,thực vật).
30