Luận án tiến sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu phân loại và xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị tại Việt Nam

ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGHIÊN CỨU PHAN LOẠI VÀ XÂY DỰNG BỘ DU LIEU

LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIEN SĨ HE THONG THONG TIN

Hà Nội - 2023

ĐẠI HỌC QUOC GIA HA NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

PHẠM TUẦN DŨNG

NGHIÊN CUU PHAN LOẠI VÀ XÂY DỰNG BO DU LIEU

LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIEN SĨ HE THONG THONG TIN

NGUOI HUGNG DAN KHOA HOC:

1 PGS.TS Doan Minh Chung

2 TS Bui Quang Hung

Hà Nội - 2023

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng các nội dung trong luận án là công trình nghiên cứu

của riêng tôi Các kết quả được nêu trong luận án được phản ánh trung thực vàchưa từng công bồ trong bắt kỳ công trình nào khác Các kết quả được nghiêncứu chung với các tác giả khác trong các bài báo khoa học đều được sự đồng ý

cho phép sử dụng trước khi đưa vào luận án.

Tác giả luận án

Phạm Tuấn Dũng

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án tiến sĩ, tôi đãnhận được sự giúp đỡ, chỉ bảo tận tình của các thầy cô giáo, các nhà khoa họctại Bộ môn Các hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin, Trung tâm Công

nghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trường thuộc Trường Đại học

công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đặc biệt tới PGS TS Doãn Minh Chung

và TS Bùi Quang Hưng, là những người thầy hướng dẫn đã trực tiếp hướng

dẫn tôi trong quá trình nghiên cứu khoa học và thực hiện luận án.

Tôi xin chân thành cám ơn Lãnh đạo và các đồng nghiệp tại cơ quan đãluôn tạo điều kiện thuận lợi nhất và giành cho tôi những lời động viên chân

thành trong quá trình theo học Nghiên cứu sinh.

Tôi xin dành cám ơn tới gia đình đã luôn bên cạnh, động viên để tôi vượt

qua những khó khăn và hoàn thành mục tiêu nghiên cứu của mình.

Xin chân thành cám ơn!

Tác giả luận án

Phạm Tuấn Dũng

1

1 Tính cấp thiết của van đề nghiên cứu -2-©2¿ 522 £+£z+£x+rxerxrrrres 8

2 Mục tiêu nghiên cứu của luận An - - 5 +25 + sEEsseseeeereersrxrs 12

3 Phạm vi nghiên cứu của luận án <5 2S +k + +serrreersrrerersee 13A DOng Bop cla WAN AN 13

5 Phương pháp nghiÊn CỨU - -ó- <6 S11 E31 E 9v E91 E1 9v vn nh rưy 14

6 Cau trúc của luận án :sk+SStSx+EEEEEESEEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEETkrkrrerkskee 15

CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE LỚP PHU VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP

PHAN LOẠI LỚP PHỦ - 5® E+SE£EE£EE£EEEEEEEEESEEEEEEEEEEEEEkerkerkers l6

1.1 Tổng quan về lớp phủ mặt đất, lớp phủ đô thị - ssz=s¿ 16

1.1.1 Nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị trên thé giới 161.1.2 Nghiên cứu về lớp phú mặt đất và lớp phủ đô thị tại Việt Nam 19

1.1.3 Định nghĩa đô thị và lớp phú đô thị - c- - «<< ss£+s++sse++x 27

1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất sử dung dữ liệu viễn thám s-s-sse: 301.2.1 Dữ liệu viễn thám sử dụng trong nghiên cứu về phân loại lớp phủING AGL RE nhgaaiaiađiiaiẢŸ334ÝỀỶÝẢỶÝ 30

1.2.2 Bài toán phân loại lớp phủ sử dụng dữ liệu da nguồn 351.3 Kết luận chương l -¿- 2-5522 2EESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEE111 1E crEcrkee 53

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHAP PHAN LOẠI LỚP PHUĐÔ THỊ TẠI VIET NAM - 25t EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEkrrkerkees 54

2.1 Đặt vấn đề set tt E21 11121111111111111111111111111111111111 111511 542.2 Phương pháp phân loại lớp phủ toàn cầu của GLCNMO - 56

2.2.1 Các nguôn dữ liệu được sử dụng trong phương pháp 57

2.2.2 Phương pháp phân loại lớp phủ đô thị của GLCNMO 58

2.3 Đề xuất phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam 602.3.1 Thu thập dữ liệu đầu vào cho phương pháp phân loại lớp phủ đô thị

LAL Viet NM TRE RMMẢẢ ỐỐỔỐỔỐỔỐỔỐ.Ô 61

2.3.2 Phuong pháp phân loại lớp phú đô thị tại Việt Nam 63

2.3.3 Đánh giá kết quả của phương pháp phân loại lép phủ đô thị 882.4 Kết luận chương 2 -¿- 2-2 5sSE+2E2E22E12E11212717171121121111 11111 xe 93

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆTNAM VA UNG DUNG -©22- 2< 2E 2EEE2EE22E12E1 211211211 te crree 95

3.1 Đặt vấn đề ks tk 1 E111 1111111111111 11111111111 111111111111 95

3.2 Xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thi tại Việt Nam -. 96

3.2.1 Mô hình hệ thống thu thập, xử lý, lưu trữ và hiển thị dữ liệu 96

3.2.2 Thiết kế hệ thong thu thập, xử lý, lưu trữ và hiển thị dữ liệu 963.2.3 Thiết kế hệ thong chức năng -2- s5s+cs+ceeceectezrsrsee 1033.3 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị đến vấn đề ô nhiễm

bụi mịn tại Việt Nam - - Ă E9 2223111111111SS 9953111 1n ng xếp 1063.3.1 Các nghiên cứu tại Viet ÌNGHH - s5 555 +sk+seeseesees 106

3.3.2 Phương pháp nghiên cứu nông độ ô nhiễm bụi mịn 108

3.3.3 Đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị đến ô nhiễm

bụi mịn tại Viet NAM 1011131111 kkrrre 111

3.4 Kết luận chương 3 ¿565% 2+E£EESEEEEEEE12112171111121221 1111 xe 121

KẾT LUẬN ¿- ¿SE E23 EEEEE11211 211111111211 11 1111111111 111gr 122

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CUA TÁC GIA LIÊNQUAN DEN LUẬN ÁN - 5-5 SE EE11211 11111211 1112111x xe 126

TÀI LIEU THAM KHÁO 2 2 +S£EE£EEEEEEEEEEEEEEEEEEErkerkerkees 127

PHU LUC 02 dẢ 148

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Phân chia các nhóm nước theo thu nhập bình quân đầu người năm

2008 25-222 21 2122122112110211 1121 T1 11 T1 11 111 rerreg 58

Bang 2.2: Dữ liệu đầu vào - ¿522222 EEEEE1111211212711121121 21111 re 63

Bang 2.3: Số lượng điểm ảnh mẫu cho các lớp không phải đô thị 76

Bang 2.4: Các ngưỡng chỉ tiết của dữ liệu đầu vào - 5-5552 83Bảng 2.5: Đánh giá độ chính xác của tổ hợp các phương pháp biến đổi độ phân

giải dữ liệu đầu vào ¿5¿©5<+2z2E1 2k E EEE2121121121121111 11111111 xe 88

Bang 2.6: Bảng thống kê các chỉ số đánh giá -2- 2 2 5 sex: 92

Bảng 3.1: Mô tả dữ liệu ảnh vệ tình - - s5 5c **skssvEseeeseersserse 101

Bảng 3.2: Mô tả nhóm các dữ liệu khác - - ¿- 5 +s + £c+ccseeese 101

Bảng 3.3: Mô ta dữ liệu ban đồ lớp phủ đô thị, - 2 5+ s52 102Bảng 3.4: Tổng quan chức năng của hệ thống 3 ÔÚ 103Bảng 3.5: Chỉ số đánh giá mô hình ước lượng PM2.5 . - 119

DANH MỤC HÌNH VE

Hình 1.1: Các bước tiền xử lý dit liệu viễn thám 2- 2 2 s52 szs2 37Hình 1.2: Phương pháp tông hợp ảnh dựa trên luật đa số - 40Hình 1.3: Phương pháp lay giá trị ngẫu nhiên - 2 252 s2 sz£z 40Hình 1.4: Phương pháp lay giá trị điểm trung tâm -5¿52 52 41Hình 1.5: Phương pháp lay giá tri trung bình 2-2 2 s=s+zxzse¿ 41Hình 1.6: Phương pháp lay giá trị trung bình dựa trên trong số 42Hình 1.7: Phương pháp lấy giá trị trung vị -22+s+s+ze+zxsrxerse+ 42Hình 1.8: Phương pháp lay giá trị lớn nhất - ¿2 s2 22 2+E£x+£xzzszez 42Hình 1.9: Phương pháp lay giá trị nhỏ nhất -2- 2 22 2+££E+£x£sz£z 43Hình 1.10: Phương pháp tinh tổng giá trị 2-2 2© s+£s+£+zEzxrxees 43Hình 1.11: Phương pháp nội suy láng giéng gần nhất - 2-2 44Hình 1.12: Phương pháp nội suy song tuyến tính :2- ¿2522 45Hình 1.13: Phương pháp nội suy xoắn bậc ba - 2-2-2 5 s52 46Hình 1.14: Nội suy xoắn bậc ba cho điểm ảnh P(x,y) ceeeeres 47Hình 2.1: So sánh bản đồ đô thị khu vực Thành phố Hà Nội 60

Hình 2.2 Quy trình xử lý dữ liệu của phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại480 64

Hình 2.3: Dữ liệu mật độ dân số Worldpop cho khu vực Việt Nam 66

Hình 2.4: Dữ liệu ánh sáng ban đêm DMSP-OLS khu vực Việt Nam 66

Hình 2.5: Dữ liệu NDVI_MAX MODI3QI c 555cc c+eceseesees 67

Hình 2.6: Dữ liệu bề mặt không thắm nước EstISA khu vực Việt Nam 67Hình 2.7: Dữ liệu bề mặt nước MOD44W khu vực Việt Nam 68Hình 2.8: Các phương pháp biến đổi độ phân giải dữ liệu - 69Hình 2.9: Các pha biến đôi độ phân giải dit liệu 2-5 52 5552: 70

Hình 2.10: So sánh các phương pháp biến đổi độ phân giải đối với dữ liệu

Hình 2.11: So sánh các phương pháp biến đổi độ phân giải đối với dữ liệu

DMSP-OLLS 2-2222 2k2 EEE122171121121121121111211 71.1111.1111 rrreg 73

Hình 2.12: So sánh các phương pháp biến đổi độ phân giải đối với dữ liệu

MOIDT3QI Gv nh TH TH nu HT HH nghệ 74

Hình 2.13: Bản đồ chi tiết lớp phủ mặt đất tại Việt Nam của GLCNMO 75Hình 2.14: Kiểm tra độ chính xác của tập mẫu - 2-2-2 szsz+se¿ 71Hình 2.15: Tập học và tập KkiỂm tFa Set t2 E1 EE2E5E1 11215511 EE2EEEEEESEcrrer 78Hình 2.16: Quy trình tính ngưỡng của dit liệu đầu vào - 80

Hình 2.17: Histogram của các dữ lIỆU <5 2+5 **++sk+seeerseeerrrreerres 81

Hình 2.19: Ham tính ngưỡng tự dOng on cece ccesceseeeeceneeeseeeseeeseeeeeeeseeees 82Hình 2.20: Phuong pháp phân loại lớp phủ đô thi Việt Nam S6

Hình 2.21: Bản đồ đô thị Việt Nam - -c2cccccrtirrrrrirrrrrrirrrrrriee 87Hình 2.22: Tập các điểm dé đánh giá độ chính xác của các phương phap 91Hình 3.1: Hệ thống thu thập, xử lý, lưu trữ và hién thị đữ liệu 96Hình 3.2: Biểu đồ tuần tự ca sử dụng tải dữ liệu lên hệ thong ¬— 97

Hinh 3.3: Biéu dé tuan tu ca str dụng xử lý dữ liệu . -«++-«<+ 09

Hình 3.4: Diện tích đô thi của Việt Nam trong giai đoạn 2004-2015 114

Hình 3.5: Bản đồ chỉ số PM2.5 trung bình của Việt Nam vào các năm 2004,

2008, 2012 Va 2015 ớớgaaỪừ4 116

Hình 3.6: Ban đồ chỉ số PM2.5 trung bình của Hà Nội vào các năm 2004, 2008,

"0P U20 5n 117

Hình 3.7: Chỉ số PM2.5 trung bình tại 6 trạm dO - « ««+<sx+++ 118

Hình 3.8: Sự tương quan giữa giá trị PM2.5 với sự mở rộng đô thị tại Việt Nam,

Hà Nội và Thành phó Hồ Chi Minh trong giai đoạn 2004-2015 120

DANH MỤC CHỮ VIET TAT

Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt

ANN Artifical neural network Mang neuron nhan tao

AOD Aerosol Optical Depth Độ sâu quang học cua sol khí

AOT Aerosol Optical Thickness Độ dày quang học của sol khí

CORINE Coordination of information on | Hệ thông của thông tin về môi

the environment trường.

DMSP- The Defense Meteorological Dữ liệu ánh sáng ban đêm của

OLS Satellite Program’s chuong trinh Vé tinh khi

Operational Linescan System | tượng Quốc phòng

DT Decision Tree Phương pháp cây quyết địnhEstISA Estimate the density of Dữ liệu bề mặt xây dựng

constructed Impervious không thâm nước

Surface Area

GADM The Database of Global Bộ dữ liệu địa giới hành chính

Administrative Areas của các quốc gia trên phạm vi

toàn cầu

GEE Google Earth Engine Nền tảng lưu trữ, phân tích và

xử lý dữ liệu địa không gian

trái đất của Google

GLCC Global Land Cover Các đặc điêm lớp phủ toàn cầu

GLCNMO | Global Land Cover by Bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu

National Mapping của Hiệp hội bản đồ quốc gia

GMP Global Mapping Project Dự án ban đồ toàn câukNN k-Nearest Neighbors k lang giéng gan nhat

LCCS Land Cover Classification Hệ thông phân loại lớp phủSystem của Tổ chức nông lương thé

giới FAO

MLC Maximum Likelihood Phương pháp phân loại ướcClassifler lượng hợp lý cực đại

MODIS Moderate Resolution Imaging | Cảm biến quang phô có độ

Spectroradiometer phan giai trung binh

MSE Mean Squared Error Sai s6 binh phuong trung binh

NDVI Normalized Difference Chi s6 khac biét thuc vat

Vegetation Index

PM Particulate Matter Bui min

PSNR Peak Signal to Noise Ratio Ty số tín hiệu cực đại/nhiễuRE Random Forests Phương pháp rừng cây quyết

định ngẫu nhiên

SEAP The big Spatial data Nền tảng phân tích và khám

Exploration and Analysis pha dữ liệu không gian lớnPlatform

SSIM Structural Similarity Index Chi số so sánh sự tương đồng

cau trúc

SVM Support Vector Machine Phương pháp máy vector hỗ

UHI Urban Heat Islands Đảo nhiệt đô thị

UMd University of Maryland Đại học Maryland

Worlpop High resolution population Bộ dữ liệu phân bố dân số có

đistribution datasetsđộ phân giải cao

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của van đề nghiên cứu

Lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị là nhân tố môi trường quan trọng và là

các thông tin quan trong của dữ liệu Trái đất Các nghiên cứu về lớp phủ mặt đấtsử dụng dữ liệu viễn thám đã được tiễn hành từ thập niên 1970 sau khi Cơ quan

hang không vũ trụ Mỹ phóng hệ thống vệ tinh Landsat 1 [6] Cùng với sự phát

triển của các hệ thống vệ tỉnh viễn thám, các nghiên cứu về phân loại lớp phủ

mặt đất và lớp phủ đô thị đã đạt được những thành tựu quan trọng [100].

Hiện nay, Việt Nam đang trong giai đoạn quan trọng của quá trình đô thi

hóa đồng thời với tiến trình thúc đây phát triển nền kinh tế Chính phủ Việt Namđặc biệt chú trọng vào việc phát triển hệ thống đô thị phù hợp với các thành phầnkhác như bộ máy hành chính, dân sé, kinh tế, không gian, cảnh quan và đời sống

dân cư, có định hướng cho tương lai Ké từ khi chuyên sang nền kinh tế thi

trường định hướng xã hội chủ nghĩa, diện tích và dân số đô thị ở Việt Nam bắtđầu tăng nhanh Tuy nhiên, Việt Nam vẫn ở trong giai đoạn trung gian của quátrình phát triển kinh tế với tốc độ đô thị hóa tăng trưởng nhanh so với mặt bằng

chung của thé giới (hiện tại dân số đô thị chiếm 36,63% dân số toàn quốc, với

tốc độ tăng trưởng khoảng 2,9% mỗi năm [30]), sự chuyền đổi kinh tế ngày càngtăng, hướng tới sản xuất công nghiệp, dịch vụ tạo ra nhiều việc làm và sản phẩmkinh tế hơn Cùng với sự phát trên của hệ thống đô thị, các phương pháp luận

mới về quy hoạch đô thị đã được các nhà quy hoạch đô thị Việt Nam tham khảo,gop phần đổi mới và nâng cao chất lượng quy hoạch đô thị trong nước như: đô

thị học cảnh quan, chiến lược phát triển đô thị, quy hoạch cau trúc chiến lược,đô thị phát triển bền vững, đô thị xanh, đô thị ứng phó biến đổi khí hậu, đô thi

tăng trưởng xanh

Quá trình đô thị hóa mạnh mẽ cùng với sự gia tăng dân số đã dẫn tới sự

thay đổi lớn trong hiện trang sử dụng đất ở hau hết các tỉnh thành ở Việt Nam,

đặc biệt là tại các thành phố lớn, các trung tâm văn hóa, chính tri, kinh tế, xã hộicủa cả nước Nghiên cứu biến động sử dụng đất trên diện rộng và thời gian dàilà van đề cần thiết cho các cơ quan quản lý nhà nước, nhất là ở các vùng ven đôvì đây là cầu nối giữa vùng nông thôn, các thành phố vệ tinh với thành phố trung

tâm Nghiên cứu lớp phủ đô thị thực chất là nghiên cứu các biến động về các đốitượng chính như: dân số, ánh sáng ban đêm, bề mặt xây dựng, bề mặt thực vật,bề mặt nước, dé từ đó đưa ra xu thé biến động của đô thị về mặt không gian

và thời gian.

Việc nghiên cứu phương pháp phân loại lớp phủ đô thị phù hợp với các

dữ liệu thu thập được trên lãnh thổ Việt Nam với độ phân giải thích hợp, từ đóxây dựng bộ đữ liệu lớp phủ đô thị là một việc làm rất cần thiết, để phục vụ chocác công trình nghiên cứu liên ngành về biến đổi khí hậu, qui hoạch đô thi, Các

nghiên cứu lớp phủ đô thị có ý nghĩa quan trọng nhằm mang đến một cái nhìntong thé về đô thị, phân biệt đô thị với nông thôn, ảnh hưởng của phát triển đôthị tới kinh tế, xã hội, biến đồi khí hậu, cung cấp cho các nhà hoạch định chínhsách một công cụ hữu hiệu trong việc ra quyết định về quy hoạch và phát triểnđô thị Tuy nhiên các nghiên cứu về lớp phủ đô thị tại Việt Nam chỉ có một côngtrình được nghiên cứu trên phạm vi toàn quốc [113], các công trình khác chủ yếu

ở phạm vi vùng hoặc các thành phé lớn Trên thực tế, nghiên cứu các phươngpháp phân loại lớp phủ đô thị trên phạm vi lớn là một công việc tương đối khókhăn bởi quá trình thu thập, xử lý dữ liệu gặp nhiều thách thức Nếu kết hợp cácnghiên cứu trên phạm vi vùng hoặc thành phố trong nghiên cứu trên phạm vi

quốc gia sẽ gặp phải các thách thức do sự khác biệt về phương pháp tiếp cận, dữ

liệu không đồng bộ về không gian và thời gian.

Trong khi đó, khi sử dụng các bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu cho các nghiên

cứu trên phạm vi quốc gia, nếu không có các dữ liệu mặt dat tin cậy, thì độ chínhxác của các bản đồ lớp phủ giảm xuống rõ rệt [12, 147] Các vấn đề đặt ra khi

xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị cho Việt Nam dựa trên các bộ dữ liệu lớp phủ

toàn cầu đó là: thiếu các đặc trưng cho khu vực nghiên cứu; sự suy giảm độ chínhxác do đữ liệu đầu vào có độ phân giải không cao; các thách thức khi xây dựngcác ứng dụng đáp ứng được nhu cầu của các nhà nghiên cứu về độ chính xác,

linh hoạt, cập nhật, chia sẻ dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu về phương pháp phân loại lớp phủ đô thị từ

dữ liệu viễn thám gặp phải một số thách thức khi xử lý dữ liệu đa nguồn, do sự

khác biệt về độ phân giải không gian của dữ liệu, sự thay đổi về bề mặt và tín

hiệu phản xạ, bức xạ theo các mùa trong năm [137], cụ thể:

Thứ nhất, các dữ liệu viễn thám được sử dụng trong các nghiên cứu vềđô thị thường có độ phân giải cao hoặc trung bình [46] thu nhận từ các cảm biếnđa phô trên các vệ tinh viễn thám Đối với các dữ liệu có độ phân giải cao, đòihỏi phải thu thập, lưu trữ, xử lý lượng dữ liệu rất lớn, do vậy không phù hợp với

các bài toán phân loại lớp phủ trên phạm vi rộng [60] Các vệ tinh cung cấp dữliệu có độ phân giải cao đều là những vệ tinh thương mại, vì vậy chi phí dànhcho việc mua các dữ liệu rất cao, không phù hợp với các nghiên cứu khoa học.

Đối với bài toán phân loại lớp phủ đô thị, các dữ liệu quang phổ có độ phân giải

cao thường bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng đồ bóng từ các tòa nhà cao tầng, ảnhhưởng đến độ chính xác của các dữ liệu khu vực xung quanh và kết quả đầu ra

của phương pháp phân loại [142] Đối với các dit liệu có độ phân giải trung bình,mỗi điểm ảnh tương ứng trên mặt đất có thé chứa nhiều loại lớp phủ khác nhau.Điều này khiến cho các dữ liệu được thu nhận bởi cảm biến không đồng nhất, từ

đó dẫn đến sự suy giảm độ chính xác của các phương pháp phân loại lớp phủmặt đất nói chung và lớp phủ đô thị nói riêng [124] Như vậy, dữ liệu có độ phân

giải trung bình phù hợp với các bài toán phân loại lớp phủ đô thị trên phạm vi

nghiên cứu lớn, tuy nhiên trong quá trình xử lý đòi hỏi phải nâng cao độ chínhxác của phương pháp phân loại.

Thứ hai, các lớp phủ mặt đất có sự thay đổi theo từng thời điểm trong năm

do anh hưởng bởi mặt trời, nhiệt độ, độ âm [115] Ví dụ: thực vật, bề mặt

10

nước bị ảnh hưởng bởi mùa mưa, mùa khô; lớp phủ thực vật thay đôi mạnh theomùa và theo chu trình phát triển, thu hoạch Đối với khu vực nhiệt đới gió mùanhư Việt Nam, thời tiết chia thành bốn mùa rõ rệt, các đối tượng trên mặt đấtcũng có sự phản xạ ánh nắng mặt trời khác nhau trong từng mùa, dẫn đến tín

hiệu thu được trên cảm biến vệ tinh của cùng một đối tượng cũng khác nhau tùytheo từng thời điểm [149] Như vậy, phải có các phương pháp xử lý dữ liệu theo

chu kỳ trong bài toán phân loại lớp phủ mặt đất [84].

Thứ ba, việc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau nhằm mục đích nâng

cao độ chính xác của kết quả phân loại, băng cách tận dụng những ưu điểm của

từng loại dữ liệu [137], cũng nảy sinh những thách thức khi xử lý các dữ liệu

trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị Do dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồnsẽ có sự khác nhau về kiêu dữ liệu, độ phân giải, thời điểm thu thập, đòi hỏiphải có quá trình tiền xử lý trước khi dùng làm dữ liệu đầu vào của các phươngpháp phân loại [48] Quá trình tiền xử lý phải sử dụng các phương pháp biến đổi

độ phân giải phù hợp với từng loại dữ liệu khác nhau, tuy nhiên các phương pháp

này cũng ảnh hưởng tới chất lượng dữ liệu và độ chính xác của các phương pháp

phân loại lớp phủ đô thị.

Ngoài ra, quá trình đô thị hoá nhanh chóng cũng dẫn tới những tác động tới

cảnh quan thiên nhiên, khí hậu, môi trường, trong đó có những tác động theo

chiều hướng tiêu cực, đặc biệt là môi trường Trong các hậu quả không mongmuốn đó, ô nhiễm không khí là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầubởi nó ảnh hưởng đến nhiều mặt của đời sống kinh tế - xã hội của con người Sự

phát triển bùng né của các đô thị trên thế giới trong vài thập niên gần đây đã đặt

ra những thách thức cho các nhà hoạch định chính sách phát triển đô thị và cácnhà nghiên cứu về lớp phủ đô thị Những ảnh hưởng tiêu cực của quá trình đô

thị hoá đến môi trường như ô nhiễm không khí, nguồn nước, biến đổi khí hậu đã được quan tâm trong nhiều nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới

[138, 144] Sự liên hệ giữa quá trình đô thị hoá và các chỉ số môi trường có thể

11

được phân tích thông qua việc phân loại lớp phủ đô thị và tính toán sự mở rộng

đô thị dựa trên các dữ liệu viễn thám [1 16].

Chính vì các lý do trên, nghiên cứu sinh đã lựa chọn đề tài “Nghiên cứuphân loại và xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị tại Việt Nam” làm đề tài nghiên

cứu trong luận án của mình với mục đích nghiên cứu phương pháp phân loại lớp

phủ đô thị tại Việt Nam, xây dựng một bộ dữ liệu lớp phủ đô thị với các dữ liệu

viễn thám có độ phân giải cao hơn, cập nhật nhanh hơn, đa dạng nguồn dir liệuđầu vào nhất là các nguồn dữ liệu mới để ứng dụng trong nghiên cứu sự ảnh

hưởng của quá trình đô thị hoá đến vấn đề ô nhiễm không khí, từ đó đóng gópmột phần công sức cho các nhà nghiên cứu liên ngành trong các công trình

nghiên cứu tiếp theo.

2 Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Luận án tập trung vào các mục tiêu chính sau:

- Nghiên cứu, đánh giá các phương pháp biến đổi độ phân giải đối với dữliệu đa nguồn trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam Các dữ liệuđầu vào đóng vai trò quan trọng đến kết quả phân loại lớp phủ đô thị, tuy nhiêncác dữ liệu này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nên có độ phân giảikhác nhau, đòi hỏi phải được biến đôi về cùng một độ phân giải Quá trình biến

đổi độ phân giải sẽ ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu, vì vậy cần đánh giá cácphương pháp biến đổi độ phân giải nhằm lựa chọn phương pháp phủ hợp với

từng loại dữ liệu.

- Nghiên cứu và cải tiến phương pháp phân loại lớp phi đô thị của

GLCNMO cho khu vuc Việt Nam trên cơ sở lựa chon dit liệu và tính toán cácngưỡng phù hợp Việc lựa chon dt liệu và ngưỡng phân tách chính xác ảnh

hưởng rất lớn đến kết quả dau ra Vì vậy, các dit liệu phải được lựa chọn và tiếnhành tiền xử lý phù hợp, trong đó bao gồm quy trình tính toán chỉ số theo chu kỳđối với dữ liệu đặc trưng (dữ liệu NDVI được tính toán từ 23 chu ky trong năm).

Bên cạnh đó, việc nghiên cứu phương pháp tách ngưỡng tự động phù hợp với dữ

12

liệu được lựa chọn là một bước quan trọng trong quá trình cải tiến phương pháp

phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam.

- Xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị Việt Nam và ứng dụng trong đánh gia

sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị tới van dé ô nhiễm bụi PM2.5 trong

không khí tại Việt Nam Các bản đồ lớp phủ đô thị Việt Nam từng năm được tínhtoán dựa trên phương pháp phân loại lớp phủ đô thị theo chu kỳ nhất định (3-5năm tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào) và được kết hợp tạo thành bộ dữ liệu Dé

phát huy hiệu quả của bộ đữ liệu lớp phủ đô thị Việt Nam trong thực tiễn, trong

khuôn khổ của luận án này bộ đữ liệu được ứng dụng trong đánh giá sự hưởngcủa quá trình mở rộng đô thị tới một van đề đang được quan tâm rộng rãi hiện

nay đó là ô nhiễm bụi PM2.5 trong không khí.

3 Pham vi nghiên cứu của luận án

Về dữ liệu: sử dụng các dữ liệu đa nguồn được lưu trữ dưới dạng lưới điểm

ảnh (anh raster) với độ phân giải trung bình, bao gồm các dữ liệu mật độ dân số

Worldpop, bề mặt xây dựng không thấm nước EstISA, ánh sáng ban đêm OLS, chỉ số thực vật MODI3QI, bề mặt nước MOD44W Ngoài ra còn sử dụngdữ liệu dạng vector GADM để tách vùng nghiên cứu.

DMSP-Về khu vực nghiên cứu: Toàn bộ lãnh thổ Việt Nam.

Về phương pháp sử dụng: cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ đô thịcủa GLCNMO cho khu vực Việt Nam, so sánh các phương pháp biến đổi độ

phân giải trên dữ liệu viễn thám trong bài toán phân lớp đô thị tại Việt Nam.

Về ứng dụng: xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị tại Việt Nam ứng dụngtrong đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị tới vấn đề ô nhiễm

bụi mịn tại Việt Nam.

4 Đóng góp của luận án

Những đóng góp khoa học chính của luận án bao gồm:

- Đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình biến đổi độ phân giải tới chất lượng

của ảnh viễn thám thông qua các chỉ số MSE, PSNR, SSIM và những tác động

13

của quá trình biến đổi độ phân giải đến độ chính xác của phương pháp phân loạilớp phủ mặt đất tại Việt Nam.

- Cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ toàn cầu của GLCNMO nhằmxây dựng bản đồ lớp phủ đô thị cho Việt Nam Các nội dung cải tiến đó là: (¡) đề

xuất một phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên dựa trên bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầukết hợp với các ảnh có độ phân giải cao, từ đó tạo ra các tập học và tập kiểm tra;(ii) đề xuất phương pháp tính ngưỡng tự động dựa trên histogram của tập học;

(iii) đề xuất phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam Kết quả đánhgiá cho thấy việc hiệu chỉnh dữ liệu đầu vào, lựa chọn giá trị ngưỡng phù hợpvới các thông số thu thập tại Việt Nam giúp nâng cao độ chính xác của dit liệu

lớp phủ đô thị tại Việt Nam.

- Luận án nghiên cứu, xử lý các dữ liệu viễn thám dé xây dựng bản đồ đô

thị tại Việt Nam trong các năm 2004, 2008, 2012 và 2015, từ đó ứng dụng trong

đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị tới vấn đề ô nhiễm bụi mịntại Việt Nam Trên cơ sở đó, luận án đã đạt được các kết quả sau: (i) Đánh giasự mở rộng đô thị của Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2015; (ii) Tìm hiểu tácđộng của việc mở rộng đô thị đối với ô nhiễm bụi mịn ở Việt Nam từ năm 2004đến năm 2015.

5 Phương pháp nghiên cứu

- Kế thừa, áp dụng có chọn lọc sản phẩm khoa học và công nghệ tiên tiếnhiện có trong nước và trên thế giới: Kế thừa phương pháp phân loại lớp phủ đô

thị của GLCNMO và áp dụng đối với các dữ liệu tại khu vực Việt Nam.

- Nghiên cứu các nội dung lý thuyết về lớp phủ mặt đất, lớp phủ đô thị,dữ liệu viễn thám, xây dựng và kiểm thử các phương pháp đề xuất trên dữ liệuđã được kiểm chứng và dữ liệu tự thu thập của khu vực nghiên cứu So sánhphương pháp được đề xuất với các phương pháp đã được công bố khác dé đánh

giá sự hiệu quả dựa trên các độ đo.

14

- Phương pháp chuyên gia: Các số liệu, tập mẫu được kiểm chứng bởi các

chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực viễn thám trước khi dùng làm dữ liệu

đầu vào của phương pháp phân loại.

- Phương pháp mô hình hoá: Các kết quả được trực quan hóa bằng các sơ

đồ dé thuận tiện cho việc đánh giá.6 Cấu trúc của luận án

Nội dung của luận án, ngoài phần mở đầu và kết luận, bao gồm 3 chương:- Chương 1: Tổng quan về lớp phủ và các phương pháp phân loại lớp phủ

- Chương 2: Nghiên cứu phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam- Chương 3: Xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị tại Việt Nam và ứng dụng

15

CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE LỚP PHỦ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP

PHAN LOẠI LỚP PHỦ

1.1 Tổng quan về lớp phủ mặt dat, lớp phủ đô thị

1.1.1 Nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và lop phủ đô thị trên thé giới

Hiện nay trên thé giới, các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất chủ yếu dựa trênhai hệ thống phân loại CORINE do Ủy ban Châu Au đề xuất [3] và LCCS do Tổ

chức nông lương thế giới (FAO) đề xuất [8] Chi tiết các hệ thống phân loại được

trình bày trong Phụ luc 1.

Từ các hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất LCCS và CORINE, các nghiêncứu đã sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau trong đó chủ yếu là đữ liệu ảnh vệtinh dé xây dựng các bộ dit liệu lớp phủ toàn cầu Hệ thống vệ tinh AHVRR của

Cơ quan quản lý đại dương và khí quyên quốc gia Hoa Ky (NOAA) cung cấp ditliệu cho các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất trên phạm vi toàn cầu [118] Bộ dữliệu lớp phủ mặt đất toàn cầu đầu tiên của Cục Khảo sát địa chất Hoa Kỳ (USGS)là GLCC sử dung dtr liệu IGBP thu được từ cảm biến AVHRR năm 1993 [79].

Đại hoc Maryland cung cấp bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu UMd dựa trên dit liệu

AVHRR năm 1993 [50] Cộng đồng Châu Âu cung cấp bộ dit liệu GLC2000 dựa

trên dữ liệu SPOT năm 2000 [13] Đại học Boston cũng đã cung cấp bộ dữ liệulớp phủ MODIS LC dựa trên dir liệu MODIS Ikm toàn cầu vào năm 2002 [37].Tổ chức không gian châu Âu (ESA) công bố bộ đữ liệu lớp phủ toàn cầu

GlobCover năm 2005 với độ phân giải 300m dựa trên dữ liệu ENVISAT/MERIS

[31] Dự án cơ sở đữ liệu lớp phủ mặt đất toàn cầu GLCNMO được xây dựngdựa trên dữ liệu MODIS 500m, cung cấp dữ liệu lớp phủ toàn cầu với độ chínhxác cao với sự cộng tác của hon 50 quốc gia trên thé giới trong việc cung cấp ditliệu địa phương và kiêm chứng phương pháp phân loại lớp phủ tại quốc gia củamình với phiên bản thứ nhất sử dụng dữ liệu năm 2003 [126], phiên bản thứ hai

sử dụng đữ liệu năm 2008 [125] và phiên bản mới nhất sử dụng dữ liệu năm

16

2013 [70] Năm 2013, đại học Thanh Hoa, Trung Quốc giới thiệu bộ dữ liệu

FROM-GLC với độ phân giải 30m dựa trên dữ liệu Landsat TM/ETM+ [45].Năm 2014, Chen và cộng sự giới thiệu bộ dữ liệu GlobLand30 với độ phân giải

30m sử dụng dữ liệu Landsat trong giai đoạn từ 2000 đến 2010 [25] Năm 2019,

Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ (NASA) giới thiệu bộ dữ liệu MCDI2QI sửdụng dữ liệu MODIS với độ phân giải 500m trong giai đoạn 2001-2018 [123].

Năm 2020, chương trình không gian Châu Âu Copernicus giới thiệu bộ dữ liệu

CGLS-LC100 với độ phân giải 100m dựa trên dữ liệu Sentinel và Landsat [17],

được cập nhật theo từng năm trong khoảng thời gian từ 2015 đến 2019 Năm2021, Liu và cộng sự xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu iMap World 1.0 vớiđộ phân giải 30m được cập nhật theo từng năm trong giai đoạn từ 1985 đến 2020sử dung đữ liệu Landsat, MODIS và AVHRR [76] Đối với các dữ liệu có độ

phân giải cao như Sentinel 1, 2 đòi hỏi phải có các thuật toán phân loại và các

nên tang tính toán lớn mới có thé xây dựng được các bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu

dựa trên các đữ liệu vệ tinh Sentinel Cho đến nay đã có ba bộ dữ liệu lớp phủtoàn cầu được xây dựng dựa trên dữ liệu Sentinel năm 2020 với độ phân giải10m bao gồm Dynamic World của Google [16], World Cover 2020 của ESA[146] và Land Cover 2020 của Esri [69] Các thông số của các bộ dữ liệu phân

loại lớp phủ toàn cầu được mô tả trong Phụ lục 2.

Trên thế giới, các nghiên cứu về lớp phủ đô thị đi theo nhiều hướng tiếpcận khác nhau, nhưng có thê chia thành hai nhóm chính: nhóm thứ nhất là cácnghiên cứu coi lớp phủ đô thị là một thành phần trong lớp phủ mặt đất nói chung,nhóm thứ hai là các nghiên cứu dựa trên các chỉ số liên quan đến lớp phủ đô thị.Các chỉ số liên quan tới lớp phủ đô thị được tính toán từ các dữ liệu đaphổ như: chỉ số khác biệt bề mặt xây dựng (Normalized Difference Built-up

Index — NDBI) [63], chỉ số xây dựng (Index-based Built-up Index — IBD [148],chỉ số bề mặt xây dựng (Built-up Index — BUD [51], chỉ số bề mặt xây dựng mới

17

(New Built-up Index — NBI) [64], chỉ số chiết tách bề mặt xây dựng (Built-upArea Extraction Index - BAEI) [15], chỉ số bề mặt không thắm và xây dung nângcao (Enhanced Built-Up and Bareness Index - EBBI) [9] và chỉ số khác biệt bề

mặt bê tông (Normalized Difference Concrete Condition Index - NDCCD [82].

Từ các chỉ số này, lớp phủ đô thị được phân loại và ứng dụng trong các bài toán

cụ thê, trên phạm vi toàn câu hoặc khu vực.

Đối với các nghiên cứu về lớp phủ đô thị ở phạm vi quốc gia có một sốcông trình tiêu biêu như: Nghiên cứu quá trình đô thị hóa tại Hoa Kỳ trong giai

đoạn 1990-2010 của Balk và cộng sự [12], sử dụng dữ liệu thong kê va dữ liệuphân bố dân số toàn cầu được xử lý từ ảnh vệ tinh (Global Human SettlementLayer - GHSL), bằng phương pháp dựa trên luật kết hợp, nghiên cứu đã đánhgiá quá trình mở rộng đô thị tại Hoa Kỳ; nghiên cứu về quá trình phát triển của

đô thị tại Trung Quốc dựa trên các dữ liệu vệ tinh của Zhang va cộng sự [147] làmột đánh giá tông hợp các nghiên cứu về lớp phủ đô thị tại Trung Quốc sử dụng

dữ liệu vệ tinh trong giai đoạn 1995 -2017; nghiên cứu về sự biến đôi của bề mặtxây dựng không thấm nước trong giai đoạn 1978-2017 tại Trung Quốc của Gong

và cộng sự [44], sử dụng dữ liệu Landsat để trích xuất các chỉ số thích hợp, bang

phương pháp kết hợp dựa trên ngưỡng, nghiên cứu đã tính toán dữ liệu bề mặtkhông thấm nước - chỉ số quan trọng xác định lớp phủ đô thị với độ chính xáctrên 90%; nghiên cứu sự phát triển của đô thị và mật độ dân số đô thị tại Nhật

Ban trong giai đoạn 1990 — 2006 của Bagan va Yamagata [10], sử dụng di liệu

ánh sáng ban đêm DMSP-OLS, dữ liệu sử dụng đất va dữ liệu dân số, bangphương pháp phân tích thống kê, nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa sự mởrộng đô thị và mật độ dân số của Nhật Bản; nghiên cứu lớp phủ đô thị tại Ấn Độ

[43], sử dụng dữ liệu Landsat kết hợp cùng dữ liệu mật độ dân số Worldpop,

băng 03 phương pháp phân loại SVM, CART và RF trên nền tảng GEE, nghiên

cứu đã phân loại lớp phủ đô thị với độ chính xác khoảng 87%.

18

Có thê nhận thấy, việc phân loại lớp phủ đô thị theo các chỉ số phù hợpvới các nghiên cứu trên phạm vi nhỏ như các thành phố hoặc vùng đô thị nơi cóbề mặt xây dựng lớn Tuy nhiên khi đặt trong mối quan hệ tổng thê với các thànhphần khác và các nghiên cứu liên quan đến việc thay đổi hiện trạng sử dụng đất

và lớp phủ bề mặt thì các chỉ số trên không phản ánh đầy đủ các nội dung cần

nghiên cứu Chính vì vậy, luận án chọn hướng nghiên cứu lớp phủ đô thị như

một thành phần của lớp phủ mặt đất, từ đó lựa chọn phương pháp phân loại lớp

phủ đô thị phù hợp với khu vực Việt Nam.

1.1.2 Nghiên cứu về lớp phú mặt đất và lop phú đô thị tai Việt Nam

Hiện nay, việc nghiên cứu một cách hệ thống về lớp phủ mặt đất ở ViệtNam còn tương đối hạn chế Các kết quả nghiên cứu chủ yếu chỉ dựa vào côngtác điều tra, thống kê từ các địa phương và các chương trình thống kê toàn quốc,

không thường xuyên được cập nhật và thiếu tính tổng thê về không gian nên gâyra nhiều khó khăn cho công tác quản lý Việc ứng dụng công nghệ viễn thám

trong nghiên cứu lớp phủ mặt đất và hiện trạng sử dụng đất xuất hiện từ saunhững năm 90 của thế kỉ 20, chủ yếu ở quy mô và phạm vi hẹp gắn với các

nghiên cứu của một số các dự án hợp tác nước ngoài, hoặc là những nghiên cứunhỏ lẻ mang tính chất nghiên cứu khoa học Tình trạng này xảy ra chủ yếu là do

chi phí mua đữ liệu ảnh viễn thám quá lớn gây khó khăn cho việc triển khai các

nghiên cứu.

Ở Việt Nam, hiệu quả của việc theo dõi diễn biến lớp phủ mặt đất như

biến động về điện tích rừng phòng hộ, rừng đầu nguồn, rừng ngập mặn ven biênđã được nâng cao nhờ ứng dụng phương pháp xử lý ảnh số và hệ thống thông tinđịa lý vào bài toán phân loại lớp phủ mặt đất trong những năm gần đây Ví dụ,

trong lĩnh vực nông nghiệp: có các nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh để điều tra

đất, tình hình phân bồ cây trồng và sử dụng đất đai cũng như các điều kiện sinhthái nông nghiệp, đánh giá môi trường đất, đánh giá đất phục vụ công tác quy

hoạch phát triển nông nghiệp ở nhiều vùng Trong lĩnh vực quản lý và quy hoạch

19

sử dụng đất đai: thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất ty lệ 1:250.000 phủ trùmtoàn quốc và bản đồ các tỷ lệ 1: 100.000, 1:50.000 cho một số vùng, kiểm kê tìnhhình sử dụng đất và quy hoạch sử dụng đất Trong lĩnh vực điều tra tổng hợp cácvùng: thành lập các bộ ban đồ chuyên dé bao gồm dia chat - địa mạo, thé nhưỡng

- sử dụng đất, lớp phủ thực vật - tài nguyên rừng, thuỷ văn và tài nguyên nước,

cảnh quan sinh thái, làm cơ sở khoa học cho các chương trình, các dự án phát

triển kinh tế xã hội và bảo vệ môi trường Trong lĩnh vực bản đồ: các đữ liệu

viễn thám được sử dụng dé hiện chỉnh bản đồ địa hình các tỷ lệ 1:1.000.000,

1:100.000, 1:50.000 và 1:25.000, cập nhật hệ thống bản đồ địa hình quốc gia.Ngoài ra, sử dụng kết hợp các loại ảnh vệ tinh, hải đồ hiện có dé thành lập bảnđồ các vùng đảo Trường Sa và Hoàng Sa Thành lập bản đồ địa chính các tỷ lệcủa nhiều vùng trên cả nước Bên cạnh đó đữ liệu viễn thám đã được ứng dụng

trong một số đề tải nghiên cứu hoặc dự án như theo dõi ngập lụt, xói lở, trượt

đất, động đất, bão và trợ giúp các công tác theo dõi, cảnh báo, ứng cứu, cứu hộ

cứu nạn cũng như khắc phục hậu quả thiên tai cũng như rủi ro do con người gây

ra Cac dit liệu viễn thám được các cơ quan, tô chức tại Việt Nam sử dụng được

mô tả chỉ tiết Phụ lục 3.

Các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất trên toàn bộ khu vực Việt Nam bao gồm:

Nghiên cứu phân loại lớp phủ mặt đất của Việt Nam năm 2016 của tác giả Hoàng

Thanh Tùng và cộng sự [54], sử dụng các dữ liệu có độ phân giải cao được cung

cấp bởi Cơ quan vũ trụ Nhật Bản (Japan Aerospace Exploration Agency -JAXA)

gồm các ảnh radar (PALSAR-2/ScanSAR, PALSAR-2, Sentinel-1) và ảnhquang học (Sentinel-2, Landsat-8), băng phương pháp ước tính mật độ lõi

(Kernel Density Estimation - KDE), nghiên cứu đã phân loại 12 lớp phủ mặt đất

với độ chính xác 85,6% Nghiên cứu về sự thay đôi bề mặt rừng của Việt Namtrong thập niên 1990 của tác giả Meyfroidt và Lambin [86], sử dụng 10 bản đồlớp phủ rừng thu thập từ các nguồn khác nhau (IGBP, Umd, FIPI) trong giai

đoạn từ 1991 đến 2001, được biến đổi về cùng độ phân giải, sau đó sử dụng chỉ

20

số Kappa dé ước tính sự chuyển đổi của lớp phủ rừng tại Việt Nam theo từng

năm và theo giai đoạn.

Đối với khu vực Hà Nội có các nghiên cứu như: Nghiên cứu biến động lớpphủ mặt đất khu vực Hà Nội giai đoạn 1993 -2008 của Zhao va Liu [150], sử

dụng dữ liệu Landsat và CBERS-02B, bằng phương pháp SVM, nghiên cứu đã

phân loại lớp phủ đô thị với 05 loại lớp phủ khác, độ chính xác của các bản đồ

phân lớp khoảng 86,25% Nghiên cứu phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Hà Nộinăm 2016 của Mẫn Đức Chức và cộng sự [84], sử dung dữ liệu Landsat 8, băng

phương pháp học máy kết hợp 05 phương pháp học có giám sát khác nhau,nghiên cứu đã phân loại 07 lớp phủ mặt đất với độ chính xác 84% Phân loại lớpphủ mặt đất khu vực Hà Nội năm 2013 và 2015 của Nguyễn Đình Dương [90],

sử dụng dữ liệu Landsat 8 OLI và phương pháp phân loại tự động dựa trên phan

tích phô Nghiên cứu diện tích trồng lúa một vụ và hai vụ tại khu vực Hà Nội

năm 2016 của Lasko và cộng sự [73], sử dụng dữ liệu Sentinel-IA, sử dụngphương pháp RF, nghiên cứu đã phân loại 03 lớp phủ lúa với độ phân giải 10m,

độ chính xác trên 90% Nghiên cứu phân loại lớp phủ mặt đất khu vực Hà Nội

năm 2019 của Bùi Bá Nam và cộng sự [18], sử dung dữ liệu Sentinel (Sentinel

2 A/B và Sentinel 1A), bằng phương pháp học máy XGBoost trên GEE, nghiên

cứu đã phân loại 07 lớp phủ mặt đất có độ phân giải 10m với độ chính xác 86%.Nghiên cứu phân loại lớp phủ mặt đất tại khu vực Hà Nội của Bùi Quang Thành

và cộng sự [19], sử dụng dữ liệu SPOT7, bằng phương pháp học máy kết hợp vàphân lớp đối tượng, nghiên cứu đã phân loại 06 lớp phủ có độ phân giải 06m và

độ chính xác khoảng 89%.

Đối với khu vực Thành phó Hồ Chí Minh và các khu vực khác trên cả nước

có các nghiên cứu như: Nghiên cứu về biến động lớp phủ mặt đất khu vực Thànhphố Hồ Chí Minh từ 2012 đến 2017 của Schaefer và Nguyễn Xuân Thịnh [114],

sử dụng dữ liệu Landsat và SPOT, bằng phương pháp học có giám sát MLC,

nghiên cứu đã phân loại 08 lớp phủ mặt đất với độ chính xác 87,01% Nghiên

21

cứu sự ảnh hưởng của độ phân giải không gian tới bài toán phân loại lớp phủ

mặt dat tại Thành phô Hồ Chí Minh của Nguyễn Vân Anh và cộng sự [96], sử

dụng dir liệu Sentinel-2 có độ phân giải 10m và dữ liệu VNREDSat-1 có độ phan

giải 2,5m, bằng cùng phương pháp học có giám sát MLC, nghiên cứu đã chỉ ra

có sự khác biệt về độ chính xác từ độ phân giải không gian của dữ liệu đầu vào(độ chính xác 83% đối với dữ liệu Sentinel-2 và 86% đối với dữ liệu VNREDSat-1) Nghiên cứu về biến động lớp phủ mặt đất khu vực Cái Nước, Cà Mau trongkhoảng thời gian từ 1968 đến 2003 của Trần Thị Đông Bình và cộng sự [14], sử

dụng ảnh chụp từ máy bay (1968, 1992), dữ liệu SPOT (1997, 1998) và dữ liệu

Landsat (2003), băng phương pháp học không giám sát ISODATA, nghiên cứuđã phân loại 15 lớp phủ mặt đất với độ chính xác 98,7% Nghiên cứu về lớp phủmặt đất khu vực Đắk Lắk vào năm 2017 của Nguyễn Thị Thanh Hương và cộng

sự [95], sử dụng dữ liệu Landsat 8 OLI và phương pháp RF, nghiên cứu đã phân

loại 10 lớp phủ mặt đất với độ chính xác 90,32 % Nghiên cứu phân loại lớp phủmặt đất khu vực đồng băng sông Hồng năm 2017 của Phan Thành Nội và Kappas[106], sử dung dit liệu Sentinel-2 kết hợp với các phương pháp học có giám sátRF, kNN và SVM, cho kết quả là các ban đồ lớp phủ gồm 08 lớp với độ chínhxác từ 90% đến 95% Nghiên cứu đánh giá diện tích trồng lúa khu vực đồng bằng

sông Cửu Long năm 2015 của Nguyễn Thanh Sơn và cộng sự [120], sử dụng

phương pháp RF và SVM dé xử lý dữ liệu Sentinel-1A với độ chính xác 86,1%đối với phương pháp RF và 83,4% đối với phương pháp SVM Đánh giá sự thay

đổi sử dụng đất khu vực tỉnh Thái Nguyên trong giai đoạn 2000 — 2016 của Hà

Văn Tuyên và cộng sự [49], sử dụng dữ liệu Landsat và dữ liệu độ cao DEM,

băng phương pháp RF cho kết quả là sự biến động của 05 lớp phủ mặt đất vớiđộ chính xác trên 93,4% Nghiên cứu về mối quan hệ giữa biến động lớp phủ

mặt đất và tình trạng hạn hán tại khu vực miền Trung - Việt Nam trong khoảngthời gian từ 2000 đến 2019 của Phạm Thị Mai Thy và cộng sự [103], sử dụng dữ

liệu Landsat và MODIS dé tính toán các chỉ số từ đó chi ra sự liên hệ giữa lớp

22

phủ mặt đất và tình trạng hạn hán Nghiên cứu về biến đổi sử dụng đất trên địabàn Thành phố Đà Nẵng trong giai đoạn 1990 - 2007 của Trần Thị Ân và VũAnh Tuấn [132], sử dụng dit liệu Landsat va SPOT, bằng phương pháp phâncụm theo đối tượng, nghiên cứu đã phân loại 10 lớp phủ mặt đất và chỉ ra sự biến

đổi giữa các lớp phủ này trong giai đoạn 1990 - 2007.

Việc nghiên cứu về lớp phủ đô thị trên toàn lãnh thé Việt Nam hiện chỉ có

một công trình đó là nghiên cứu về quá trình đô thị hóa tại Việt Nam vào năm

2006 của Saksena và cộng sự [113], sử dụng dữ liệu thong kê về dân số và nông

nghiệp của Việt Nam kết hợp với chỉ số NDVI được tính từ dữ liệu vệ tinhMODIS, bằng phương pháp phân cụm dữ liệu, nghiên cứu đã phân loại 04 lớpphủ gồm nông thôn, ngoại 6, đô thị và lõi đô thị với độ chi tiết ở cấp xã, phường(theo địa giới hành chính), dé tính toán độ chính xác của mô hình, nghiên cứu sử

dụng các dữ liệu được thu thập từ thực địa kết hợp với dữ liệu ánh sáng ban đêm

DMSP-OLS, kết quả thu được có độ chính xác tong thể là 90% Nghiên cứu củaSaksena và cộng sự có độ chính xác tương đối tốt trên phạm vi toàn quốc, đã

phân loại được đô thị đến phạm vi xã, phường, tuy nhiên dữ liệu dùng để phân

loại chủ yếu dựa trên dữ liệu thống kê về dân số và nông nghiệp nên sẽ gặp khókhăn khi muốn tiến hành ở các giai đoạn khác do không có số liệu thống kê phù

hợp, bên cạnh đó bản đồ được thành lập từ năm 2006, do vậy đã tương đối cũnếu dùng dé làm dữ liệu so sánh với các nghiên cứu tại thời điểm hiện tại.

Đối với khu vực đô thị Hà Nội có các nghiên cứu như: Nghiên cứu về sự

mở rộng và biến đổi đô thị khu vực Hà Nội từ năm 1975 đến 2003 của Phạm

Minh Hải va Yamaguchi [104], sử dụng dữ liệu Landsat va ASTER vào các năm

1975, 1984, 1992, 2001 và 2003, bằng phương pháp MLC để phân loại lớp phủđô thị, nghiên cứu đã thiết lập được bản đồ lớp phủ đô thị của Hà Nội theo 4 giai

đoạn 1975—1984, 1984-1992, 1992—2001, 2001-2003 và đánh giá được sự mở rộng

đô thị trong các giai đoạn này, tuy nhiên nghiên cứu chưa đề cập tới độ chính xác

của các bản đỗ lớp phủ thu được từ phương pháp phân loại Nghiên cứu lập bản đồ

23

bề mặt không thấm nước khu vực Hà Nội từ năm 1988 đến năm 2015 của cáctác gia Ha và Weng [140], sử dụng dữ liệu Landsat đề tính toán các chỉ số NDVIvà nhiệt độ bề mặt (LST), bằng phương pháp DT, nghiên cứu đã phân loại lớpphủ bề mặt không thắm nước theo từng năm trong giai đoạn 1988-2015 với độchính xác năm trong khoảng 74% - 82%, nghiên cứu đã phân loại được bề mặt

không thắm nước, một trong những yếu tố cơ bản của lớp phủ đô thị với độ chínhxác tương đối tốt, tuy nhiên do phương pháp sử dụng chủ yếu dựa vào chỉ số

NDVI và LST được xử lý từ anh Landsat, nên gặp phải thách thức do khu vực

nghiên cứu có nhiều ngày trong năm bị mây bao phủ, khó có thé tính toán cácchỉ số một cách chính xác do thiếu dữ liệu Nghiên cứu đánh giá sự thay đôi lớpphủ đô thị khu vực Hà Nội trong gian đoạn 2001 — 2017 của Trần Đức Thiên và

cộng sự [130], sử dụng dữ liệu Landsat vào các năm 2001, 2007, 2011, 2017,

băng phương pháp tính ngưỡng dựa trên giá trị NDVI, nghiên cứu đã phân loại05 lớp phủ mặt dat, trong đó tập trung vào 02 lớp phủ đô thị, phương pháp đượcsử dụng tương đối đơn giản, dễ cài đặt, tuy nhiên nếu chỉ sử dụng chỉ số NDVIdé phân ngưỡng có thé sẽ bị nhằm lẫn giữa bề mặt đất trống và khu vực xây dựngcó mật độ thấp do có chỉ số gần bằng nhau Nghiên cứu lớp phủ đô thị khu vực

Hà Nội năm 2016 của Bùi Quang Thành và cộng sự [20], sử dụng dữ liệu

SPOT-7, bằng phương pháp phân lớp đối tượng kết hợp với thuật toán Grasshopper

(GOA) và ANN, nghiên cứu đã phân loại lớp phủ đô thị với các lớp phủ thực

vật, bề mặt nước và đất trồng với độ chính xác cao nhất là 87,19%%, nghiên cứu

này sử dụng ảnh SPOT-7 có độ phân giải cao (1,5-6m), phương pháp phân loại

tiên tiến, tuy nhiên do dữ liệu đầu vào là di liệu thương mại nên không có thể

mở rộng phạm vi nghiên cứu do vấn đề tài chính Nghiên cứu ảnh hưởng của đôthị hoá đến môi trường tại khu vực Hà Nội trong giai đoạn 1999 - 2016 của

Nguyễn Thi Mai và cộng sự [91], sử dụng dữ liệu Landsat và các dữ liệu khí hậu

từ các trạm mặt đất, băng phương pháp phân lớp MLC, nghiên cứu đã phân loại

lớp phủ đô thị với 07 lớp phủ mặt đất khác với độ chính xác 90,75%, sử dụng

24

các chỉ số NDVI và NDBI dé tính toán hệ số tương quan và đánh giá hiệu ứngđảo nhiệt đô thị (Urban Heat Island - UHI) tại khu vực Hà Nội dựa trên chỉ sốLST, tuy nhiên do chỉ sử dụng 1 cảnh ảnh/năm nên khó có thể đánh giá chínhxác sự thay đôi giữa các mùa trong năm tại khu vực nghiên cứu.

Các nghiên cứu về lớp phủ đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh và các khuvực khác bao gồm: Nghiên cứu thay đôi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác động của

quá trình đô thị hóa ở Thành phố Hồ Chí Minh trong gian đoạn 1989 — 2006băng phương pháp viễn thám của Trần Thị Vân và cộng sự [133]; sử dụng dữliệu Landsat (1989, 1998, 2002) và ASTER (2006), bản đồ phân bố không gianđô thị được thiết lập dựa trên việc tích hợp kết quả phân loại có kiểm định vàphân ngưỡng bản đồ NDVI, từ đó đánh giá các tác động của đô thị hóa lên môi

trường nhiệt tạo ra hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, tuy nhiên do phương pháp phân

loại tương đối đơn giản nên chưa đánh giá được độ chính xác của bản đồ phânlớp Nghiên cứu sự đô thị hóa và đảo nhiệt đô thị tại khu vực Thành phố Hồ ChíMinh trong giai đoạn 1996 — 2016 của Nguyễn Thanh Sơn và cộng sự [121], sửdung dit liệu Landsat vào các năm 1996, 2007 và 2016, bằng phương pháp phân

ngưỡng thích hợp 02 chỉ số NDVI và NDCI, nghiên cứu đã phân loại lớp phủ đôthị với độ chính xác tông thê từ 86,1% trở lên, tuy nhiên phương pháp đánh giáđộ chính xác chủ yếu dựa vào bộ dữ liệu kiểm tra được xây dựng sẵn, chưa có

thêm bước kiểm tra ngược từ kết quả đầu ra đến thực địa nên sẽ dẫn đến sự thiên

kiến trong đánh giá Nghiên cứu quá trình đô thị hóa tại Thành phố Hồ Chí Minhtrong giai đoạn 2000 — 2015 sử dụng dữ liệu đa nguồn trên GEE của Goldblatt

và cộng sự [42], sử dụng dữ liệu Landsat 8, Sentinel 1 và 2 kết hợp với các dữ

liệu thống kê từ Tổng cục quản lý đất đai (Bộ Tài nguyên và Môi trường), băng

phương pháp phân lớp RF trên nền tảng GEE, nghiên cứu đã phân loại lớp phủ

đô thị với độ chính xác cao nhất đạt 80%, nghiên cứu sử dụng đa dạng dữ liệuđầu vào có độ phân giải tốt, phương pháp sử dụng có độ chính xác cao, tuy nhiên

phương pháp lẫy mẫu tương đối phức tạp, số lượng mẫu cần kiểm tra thủ công

25

lớn (gần 16.000 điểm ảnh) vì vậy khó có thê áp dụng trên phạm vi lớn Nghiêncứu quá trình đô thị hoá tại Thành phó Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2000 - 2010

của Vũ Tường Thụy và cộng sự [135], sử dụng các dữ liệu vệ tinh có độ phângiải cao (WorldView, QuickBird, SPOT) và độ phân giải trung bình (ASTER,

NVNIR) kết hợp với dữ liệu độ cao DEM, bằng phương pháp SVM, nghiên cứuđã phân loại 06 lớp phủ liên quan tới bề mặt đô thị với độ chính xác 82,96%,nghiên cứu cho kết quả đầu ra là các bản đồ có độ chỉ tiết cao, tuy nhiên do cácdữ liệu đầu vào có độ phân giải cao là các dữ liệu thương mại, vì vậy chỉ có thể

áp dụng trên phạm vi nhỏ (mức độ quận, huyện như trong nghiên cứu) Nghiên

cứu xác định hình thái các thành phan đô thị khu vực Da Nẵng của Trần Thị

Đông Binh và cộng sự [131], sử dụng dữ liệu Landsat và phương pháp phân lớp

dựa trên ngưỡng dé tính toán lớp phủ đô thị và các thành phan liên quan, nghiên

cứu tập trung đánh giá sự tương quan về hình thái đô thị giữa thành phố Đà Nẵngvà thành phố Strasbourg (Pháp) dựa trên các bản đồ đô thị thu được Nghiên cứuvề quá trình đô thị hóa và tác động của đảo nhiệt đô thị tại Thành phố Đà Nẵngtừ năm 1990 đến 2014 của tác giả Đặng Trung Tú và cộng sự [29], sử dụng dữliệu Landsat và dữ liệu thu được từ các trạm mặt dat, băng phương pháp học có

giám sát, nghiên cứu đã phân loại lớp phủ đô thị và tác động của hiệu ứng đảo

nhiệt đô thị Nghiên cứu sự mở rộng đô thị tại Cần Thơ từ năm 1972 đến năm

2007 của Phạm Thị Mai Thy và cộng sự [102], sử dụng các dữ liệu Landsat,

JERS-I và ASTER, bằng các phương pháp phân loại DT và SVM, nghiên cứuđã phân loại lớp phủ đô thị với 06 lớp phủ mặt đất khác với độ chính xác tương

ứng 71,38% (SVM) và 65,86% (DT), do giai đoạn nghiên cứu kéo dài, phải sử

dụng nhiều nguồn dữ liệu đầu vào, dẫn đến không thu thập đủ các dữ liệu có sự

tương đồng cần thiết và bị ảnh hưởng bởi mây che phủ, vì vậy độ chính xác củakết quả đầu ra không cao Nghiên cứu sử dụng ảnh LIDAR để trích xuất các mô

hình 3D trong khu vực đô thị cua Bùi Quang Ngọc và cộng sự [21], sử dụng các

dữ liệu LIDAR được thu thập tại khu vực Quảng Xương, Thanh Hóa, bằng

26

phương pháp phân loại dựa trên ngưỡng, nghiên cứu đã phân loại các đối tượngphô biến trong đô thị với độ chính xác 97%, phương pháp sử dụng trong nghiêncứu có độ chỉ tiết và chính xác rất cao, nhưng khó có thể nghiên cứu trên phạmvi rộng do những thách thức của vấn đề thu thập dữ liệu LIDAR Nghiên cứu sự

thay đổi nhiệt độ bề mặt đất do tác động của đô thị hoá tại Thành phố Quy Nhơn,

Bình Định trong giai đoạn 1990 — 2020 của Phan Văn Thọ và Matos [107], sử

dung dir liệu Landsat và phương pháp SVM, nghiên cứu đã phân loại lớp phủ đô

thị với độ chính xác khoảng 77%, nghiên cứu tập trung vào sự tương quan giữa

đô thị hóa và sự thay đổi của nhiệt độ bề mặt, tuy nhiên phạm vi nghiên cứutương đối nhỏ với độ chính xác trung bình.

Như vậy có thể nhận thấy các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và lớp phủ đôthị tại Việt Nam sử dụng tương đối đa dạng các phương pháp phân loại và dữliệu viễn thám khác nhau Tuy nhiên, có rất Ít các nghiên cứu trên bình diện toàn

quốc, trong đó chỉ có một công trình nghiên cứu về lớp phủ đô thị cho toàn bộlãnh thé Việt Nam đối với các dữ liệu tương đối lạc hậu về mặt thời gian (năm2006) [113] Bên cạnh đó, đối với các khu vực nghiên cứu nhỏ hơn (chủ yếu tậptrung tại các thành phố lớn như Hà Nội, Thành phó Hồ Chí Minh, Da Nang)cũng gặp phải một số thách thức như sử dung dit liệu thương mại, thu thập dữ

liệu đủ các dữ liệu phù hợp khi quá trình nghiên cứu được chia thành nhiều giaiđoạn khác nhau, khó khăn trong việc xây dựng tập dữ liệu kiểm tra, hoặc phương

pháp sử dụng chưa thực sự hiệu quả dẫn tới độ chính xác không cao Chính vì

vậy, nghiên cứu về phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam sử dụng đữ liệu viễnthám đa nguồn được thực hiện trong luận án là cần thiết và đáp ứng được hàm

lượng về khoa học, công nghệ.

1.1.3 Định nghĩa đô thị và lớp phú đô thị

Hiện nay trên thế giới việc phân loại lớp đô thị phủ trên phạm vi toàn cầu

là một công việc khó khăn bởi định nghĩa “đô thị” là khác nhau giữa các nhànghiên cứu ở các quôc gia, các viện nghiên cứu [32] Liên Hợp Quoc đã thông

27

kê có 146 định nghĩa về đô thị của các quốc gia trên thế giới [134] Vì vậy việccung cấp một định nghĩa về đô thị cho phạm vi khu vực và toàn cầu, mà địnhnghĩa này có thể chấp nhận được bởi các chuyên gia là một vấn đề quan trọng

trong các nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất.

Ủy ban thống kê Liên Hợp Quốc chia các khu vực có người sinh sốngthành ba lớp: các thành phố mật độ dân số tối thiểu là 1.500 người/1km?, quy môdân số trên 50.000 người, các đô thị vệ tinh có mật độ dân số tối thiêu 300người/Ikm?, quy mô dân số tối thiêu là 5.000 người và khu vực nông thôn Khu

vực đô thị bao gồm các thành phố và các đô thị vệ tinh [32].

Định nghĩa về đô thị của FAO là một trong những định nghĩa được chấpnhận và sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về lớp phủ đô thị trên thế giới,

theo đó:

Định nghĩa 1.1: “Khu vực đô thi là khu vực được xây dựng không theo

các tuyến đồng nhất, được bao phủ bởi các kiến trúc có bề mặt không thắm nước

liên kết với nhau hoặc nằm kề các đường giao thông Các yếu tô theo tuyến đồng

nhất như đường phố, đường xe lửa và các đường ông dẫn có xuất hiện trong khu

vực này, nhưng không phải là yếu tố chủ đạo Đô thị liên quan mật thiết đến các

khu vực tập trung dan cư và mật độ các công trình xây dựng trong khu vực” [8].

Tại Việt Nam, toàn bộ lãnh thổ trên bộ của Việt Nam được chia thành cácđơn vị hành chính dé quản lý từ trung ương đến cấp xã, phường Trên cơ sở cácđơn vị hành chính, Chính phủ ban hành Nghị định số 42/2009/NĐ-CP ngày

07/5/2009 về việc phân loại đô thị, Ủy ban Thường vụ Quốc hội nước Cộng hòa

xã hội chủ nghĩa Việt Nam ban hành Nghị quyết số 1210/2016/UBTVQHI3

ngày 25/5/2016 về phân loại đô thị Hệ thống phân loại đô thị của Việt Nam làmột phần quan trọng trong các chính sách và công tác quản lý đô thị ở Việt Nam.

Các tiêu chuẩn cơ bản dé phân loại đô thị được xem xét, đánh giá trên cơ sở hiện

trạng phát triển đô thị tại năm trước liền kề năm lập dé án phân loại đô thị hoặc

tại thời điểm lập đề án phân loại đô thị, bao gồm:

28

- Chức năng đô thị: Là trung tâm tổng hợp hoặc trung tâm chuyên ngành,cấp quốc gia, cấp vùng liên tỉnh, cấp tỉnh, cấp huyện hoặc là một trung tâm củavùng trong tỉnh; có vai trò thúc đây sự phát triển kinh tế - xã hội của cả nướchoặc một vùng lãnh thé nhất định.

- Quy mô dân số toàn đô thị tối thiểu phải đạt 4.000 người trở lên Đối vớicác đô thị ở miền núi, vùng cao, có đường biên giới quốc gia thì tiêu chí quy môdân số có thê thấp hơn nhưng tối thiểu đạt 50% mức quy định, đô thị ở hải đảothì tối thiểu đạt 30% mức quy định của loại đô thị tương ứng.

- Mật độ dân số phù hợp với quy mô, tính chất và đặc điểm của từng loạiđô thị và được tính trong phạm vi nội thành, nội thị và khu phố xây dựng tậptrung của thị tran Mật độ dân số toàn đô thị đạt từ 1.000 người/km? trở lên; mậtđộ dân số tính trên diện tích đất xây dựng đô thị đạt từ 5.000 ngudi/km? trở lên.

Đối với các đô thị ở miền núi, vùng cao, có đường biên giới quốc gia thì mật độdân số phải tối thiểu đạt 70% mức quy định, đô thị ở hải đảo thì tối thiểu đạt30% mức quy định của loại đô thị tương ứng (tương đương 1.500 người/km? đốivới khu vực đất xây dựng trong đô thỊ).

- Tỷ lệ lao động phi nông nghiệp được tính trong phạm vi ranh giới nội

thành, nội thị, khu vực xây dựng tập trung phải đạt tối thiểu 65% so với tổng số

lao động.

- Hệ thống công trình hạ tầng đô thị gồm hệ thống công trình hạ tầng xãhội và hệ thống công trình hạ tầng kỹ thuật: Đối với khu vực nội thành, nội thị

phải được đầu tư xây dựng đồng bộ và có mức độ hoàn chỉnh theo từng loại đô

thị Đối với khu vực ngoại thành, ngoại thị phải được đầu tư xây dựng đồng bộ

mạng hạ tầng và bảo đảm yêu cầu bảo vệ môi trường và phát triển đô thị bền

thần của dân cư đô thị; có tổ hợp kiến trúc hoặc công trình kiến trúc tiêu biểu và

phù hợp với môi trường, cảnh quan thiên nhiên.

Trong nghiên cứu viễn thám, đô thị thường được định nghĩa bao gồm cácthành phan: mật độ dân cư, tỷ lệ bề mặt không thắm nước và ánh sáng ban đêm.

Các khu vực có nhiều cây xanh và mặt nước như các công viên lớn, sân golf,

mặc dù được bao quanh bởi các công trình xây dựng cũng không được coi là khuvực đồ thi.

Trên cơ sở phân tích của Ủy ban thống kê Liên Hợp Quốc, định nghĩa của

FAO kết hợp với các tiêu chuẩn cơ bản để xếp loại đô thị của Việt Nam, trong

luận án này, lớp phủ đô thị được định nghĩa như sau:

Định nghĩa I.2: “Lớp phủ đô thi là các khu vực trên mặt đất có mật độdân cư lớn (mật độ dân số tính trên diện tích đất xây dựng đô thị đạt từ 1.500người/kn? trở lên), các công trình xây dựng chiếm tỷ lệ chủ yếu (trên 50% tổng

diện tích khu vực), không chứa các diện tích cây xanh, bề mặt nước, hoặc ít ánhsáng ban đêm và có diện tích tối thiêu là 1 km””.

1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng dữ liệu viễn thám

1.2.1 Dữ liệu viễn thám sử dung trong nghiên cứu về phân loại lop phủ mặtđất

1.2.1.1 Dữ liệu viễn thám

Viễn thám là lĩnh vực khoa học công nghệ cho phép nghiên cứu, thu thập các

thông tin về các đối tượng địa lý mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng [74].

Các dữ liệu viễn thám được thu thập thông qua việc thu nhận năng lượng

phản xạ, bức xạ từ các đối tượng và sau đó phân tích, xử lý, ứng dụng những

thông tin đó.

Với các đặc trưng cơ bản như độ phân giải thời gian, không gian, bức xạ,

các dit liệu viễn thám có nhiều ứng dụng trong việc giải quyết các bài toán thựctế như: Giám sát môi trường (theo dõi và cảnh báo ô nhiễm không khí, cảnh báo

cháy rừng); giám sát sự biến đổi khí hậu (theo dõi quá trình nóng lên trên toàn

30

cau, băng tan, ); trong nông nghiệp (theo dõi, giám sát cây trồng, dự báo năngsuất, nguy cơ xói mòn đất); trong quản lý tài nguyên thiên nghiên (tài nguyên

đắt, rừng, bién, ); trong lĩnh vực khí tượng (dự báo thời tiết, động lực học khí

quyền), lập các ban đồ chuyên ngành (bản đồ sử dụng dat, bản đồ địa hình, bản

đồ dân cư); theo dõi biến động của quá trình đô thị hóa,

Công nghệ thu nhận dữ liệu viễn thám dựa trên các cảm biến và thuật toánnhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông quanhững đặc trưng riêng về phản xạ và bức xạ Trong đó, sóng điện từ được phảnxạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính củađối tượng [74] Dữ liệu viễn thám sẽ cung cấp thông tin về các vật thé tương ứngvới năng lượng bức xạ đối với từng bước sóng đã xác định Việc đo lường vàphân tích phô năng lượng phản xạ được ghi nhận bởi cảm biến cho phép táchthông tin hữu ích về từng loại lớp phủ mặt đất khác nhau do sự tương tác giữa

bức xạ điện từ và vật thé.

Căn cứ vào đặc điểm quỹ đạo vệ tinh, có thé chia ra hai nhóm vệ tinh viễn

thám là [27]:

Vệ tinh địa tĩnh (hay vệ tinh quay theo quỹ đạo cua mặt trời) là các vệ tinh

có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay của trái đất, nghĩa là vị trí tương đối

của vệ tinh so với vị tri của vật thé trên trái đất là đứng yên.

Vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) là vệ tinh có quỹ đạo nghiêng một góc

gan 90° so với mặt phang xích đạo của trai đất Góc nghiêng đó gần như không

đổi trong suốt quá trình hoạt động của vệ tinh Tốc độ quay của vệ tinh khác vớitốc độ quay của trái đất và được thiết kế sao cho thời gian thu ảnh trên mỗi vùnglãnh thổ trên mặt đất là cùng một thời điểm trong ngày (tính theo giờ địa phương)và thời gian thu được lặp lại cô định đối với từng vệ tinh Vệ tinh quỹ đạo cực

không quan sát được các vật thê có định một cách thường xuyên liên tục như đốivới vệ tinh địa tinh, nhưng chúng có độ cao gần trái đất hơn nên cho thông tin

chỉ tiết hơn.

31

Các tham số về quỹ đạo (độ cao, góc nghiêng, ) của hai loại vệ tinh đượcxác định dựa vào những yếu tố quan trắc, cơ học quỹ đạo và các nghiên cứu về

kỹ thuật.

Phân loại theo cảm biến dữ liệu

Cảm biến chủ động: các sóng điện từ được phát từ một nguồn riêng, thườnglà các máy phát đặt trên các vật mang Ví dụ: các hệ thống Radar, và Lidar đềulà loại viễn thám chủ động.

Cảm biến thụ động: nguồn phát là mặt trời hoặc từ sự bức xạ của chính đối

Phân loại theo bước sóng

Các dữ liệu thu được trong dải sóng ánh sáng nhìn thấy bởi mắt con người(bước sóng 3 từ 0,4 đến 0,7um) và hong ngoại (bước sóng 3 từ 0,7 đến 3 um)

sử dụng nguồn năng lượng chủ yếu là bức xạ mặt trời.

Các dữ liệu trong dải sóng bức xạ nhiệt (bước sóng A từ 3 đến 4 um) chủ

yếu do sự bức xạ của đối tượng Vì bức xạ nhiệt có cường độ yếu, lại bị hấp thụmạnh bởi khí quyền, nên đề thu các tín hiệu nhiệt cần có bộ cảm biến có độ nhạy

Các dữ liệu từ dải sóng siêu cao tần: sử dụng bức xạ siêu cao tần có bướcsóng từ 01 đến vài chục centimet.

Phân loại theo độ phân giải của ảnh viễn thám

- Độ phân giải không gian

Độ phân giải không gian của ảnh viễn thám cho ta biết diện tích nhỏ nhấttrên mặt đất mà thiết bị cảm biến có thể phân biệt được Ảnh có độ phân giải

không gian càng cao thì kích thước của điểm ảnh thu nhận được càng nhỏ Độ

phân giải không gian cũng được gọi là độ phân giải mặt đất khi hình chiếu của

một điêm ảnh tương ứng với một đơn vi được lây mâu trên mat dat.

32

Độ phân giải không gian của một ảnh vệ tinh được quyết định bởi hai thôngsố là góc nhìn (Field of View — FOV) và góc nhìn tức thời (Instantaneous Fieldof View — IFOV) được thiết kế sẵn cho mỗi bộ cảm biến.

- Độ phân giải quang phổ

Các đối tượng khác nhau dưới mặt đất có sự phản xạ hoặc bức xạ các bước

sóng điện từ khác nhau, do vậy các đối tượng mặt đất thuộc cùng một lớp sẽ có

kênh phổ khác nhau trong các băng phô khác nhau; các đối tượng thuộc các lớp

khác nhau cũng sẽ có phổ khác nhau trên cùng một băng phổ Ngoài ra, khôngphải toàn bộ giải sóng điện từ được sử dụng trong việc thu nhận ảnh viễn thám.

Thông thường, tuỳ thuộc vào mục đích thu thập thông tin, mỗi loại cảm biếnđược thiết kế dé có thé thu nhận sóng điện từ trong các khoảng bước sóng nhất

định Các khoảng bước sóng này được gọi là các kênh ảnh.

Như vậy, các ảnh viễn thám chụp đối tượng trên các kênh khác nhau sẽ

khác nhau Điều này có nghĩa là ảnh được thu trên càng nhiều kênh thì càng cónhiều thông tin về đối tượng được thu thập Số lượng kênh ảnh được gọi là độ

phân giải phô Độ phân giải phô càng cao (càng nhiều kênh ảnh) thì thông tin

thu thập từ đối tượng càng nhiêu.

- Độ phân giải bức xạ

Độ phân giải bức xạ của ảnh là sự thay đổi nhỏ nhất về độ xám có thé pháthiện được bởi các cảm biến, thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộ cảm biến trongviệc phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ hay bức xạ từ các vật

thể Theo lý thuyết, độ phân giải bức xạ của hệ thống viễn thám phụ thuộc vào

tỷ số giữa tín hiệu và nhiễu.Tuy nhiên, trên thực tế độ phân giải bức xạ của ảnhảnh viễn thám được xác định bởi số bậc được sử dung để biéu diễn giá trị độ

xám của mỗi điểm ảnh Ảnh có độ phân giải bức xạ càng cao thì sử dụng càng

nhiều bậc dé biểu diễn giá trị độ xám của điểm ảnh và cho phép phân biệt đượcnhững thay đối nhỏ hơn về độ xám của các đối tượng.

- Độ phân giải thời gian

33

Vệ tinh viễn thám chuyên động trên qui đạo và chụp ảnh Trái đất Sau mộtkhoảng thời gian nhất định (phụ thuộc vào quỹ đạo của vệ tinh), nó quay lại vachụp ảnh một khu vực cố định Khoảng thời gian này gọi là độ phân giải thờigian của ảnh vệ tinh, nó giúp cung cấp thông tin chính xác và giải quyết các bài

toán yêu cầu đánh giá về sự biến động của khu vực can nghiên cứu.

1.2.1.2 Các dữ liệu viễn thám được sử dụng trong nghiên cứu về phân loại lớpphủ mặt đất

Trong quá trình thực hiện các nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt dat, việc

lựa chọn các dữ liệu phù hợp là bước quan trọng nhất Các dữ liệu có thể được

thu thập từ ảnh vệ tinh, không ảnh, dữ liệu Google Maps, dữ liệu bản đồ đườngsá mở (Open Street Maps - OSM), dữ liệu thống kê hoặc các dt liệu từ các cơquan chính phủ, các tổ chức nghiên cứu Các dit liệu thu được từ nhiều nguồnkhác nhau đòi hỏi phải được tiền xử lý cần thận trước khi đưa vào phương pháp

nghiên cứu Các dữ liệu viễn thám được sử dụng trong các nghiên cứu về phân

loại lớp phủ mặt đất chủ yếu là các dữ liệu từ các vệ tinh Dựa theo phân loại vềcảm biến, các dữ liệu viễn thám được chia thành dữ liệu được thu từ cảm biếnchủ động (ảnh radar) và cảm biến thụ động (ảnh quang học).

Các dữ liệu thu được từ các cảm biến radar trên các vệ tinh viễn thám như

Spaceborne Imaging Radar-C/X-Band Synthetic Aperture Radar SAR), European Remote Sensing (ERS-1 and -2), Advanced Synthetic ApertureRadar (ASAR), Japanese Earth Resources Satellite (JERS-1), RADARSAT-1 và

(SIR-C/X-RADARSAT-2, Advanced Land Observation Satellite (ALOS-1) thường được

sử dung trong các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất cho các khu vực do độ chi tiếtcao của các dữ liệu Các nghiên cứu được thực hiện trên nhiều khía cạnh khácnhau của lớp phủ mặt đất, bao gồm: cải tiến các phương pháp phân loại lớp phủmặt đất [22], phân loại và quản lý rừng [97], phân loại bề mặt nước [56], phân

loại lớp phủ đô thị [38, 57] Ngoài ra dữ liệu radar còn được sử dụng kết hợp với

các ảnh quang học dé nghiên cứu các lớp phủ mặt đất [80].

34

Các ảnh quang học thu được từ các vệ tinh viễn thám đã được sử dụng trong

các nghiên cứu về lớp phủ mặt dat từ những năm 1970 Các vệ tinh viễn thám

như Landsat I được phóng vào quỹ đạo năm 1972, Landsat TM năm 1983, hệ

thống SPOT (Satellite Pour l’Observation de la Terre) đưa vào sử dung từ giữa

thập kỷ 1980 và vệ tinh đầu tiên trong hệ thống vệ tinh quang phổ hình ảnh có

độ phân giải trung bình (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer

-MODIS) được phóng lên quỹ đạo vào năm 1999 Một số ảnh quang học từ cácvệ tỉnh viễn thám được cung cấp miễn phí cho các nhà nghiên cứu khoa học, vì

vậy chúng được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất Ngoàicác bộ dit liệu lớp phủ mặt đất toàn cầu như GLCC [79], UMd [50], GLC2000

[13], MODIS LC [37], GlobCover [31], GLCNMO [70], FROM-GLC [25], các

ảnh quang học còn được sử dụng trong các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất cho

các châu lục, các quốc gia, các khu vực cụ thể Tuỳ theo yêu cầu của bài toánnghiên cứu, các dữ liệu viễn thám quang học được sử dụng chủ yếu từ các hệ

thống vệ tinh sau: hệ thống vệ tinh Landsat (gồm Landsat 4&5 TM, Landsat 7ETM+, Landsat 8 OLI và TI) |4, 72], hệ thong vé tinh MODIS [47, 52], vé tinh

Sentinel 2A, 2B [98], vệ tinh QuickBird [1], vệ tinh Rapid Eye [66] Cac dữ liệu

quang học được sử dụng trong các nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất, lớp

phủ đô thị, lớp phủ thực vật, bề mặt nước, từ đó áp dụng trong các vấn đềnghiên cứu cu thé như biến đổi sử dụng đất, suy giảm rừng, giám sát diện tíchtrồng trọt, cảnh báo thiên tai, lũ lụt

1.2.2 Bài toán phân loại lớp phủ sử dụng dữ liệu da nguồn

- Dau vào: Dữ liệu đa nguồn, bao gồm các dữ liệu viễn thám.

- Đầu ra: Bản đồ lớp phủ mặt đất/lớp phủ đô thị.

- Quy trình xử lý: dữ liệu viễn thám được xử lý và phân loại thông qua 02

bước chính:

+ Tiền xử lý dữ liệu (hiệu chỉnh hình ảnh): Ảnh thu được từ vệ tinh viễn

thám thường chứa các lỗi hình ảnh do nhiều yếu tô như: do ảnh hưởng của cảm

35

biến, vật mang, bầu khí quyên, thời tiết, mặt đất, mây che phủ, Mục tiêu của

quá trình hiệu chỉnh hình anh là nhằm chỉnh sửa lỗi, giảm bớt các sai sót trong

quá trình thu thập dữ liệu Bởi các sai lệch trong dữ liệu của ảnh sẽ gây ảnh

hưởng đến quá trình phân tích, diễn giải, trích xuất dữ liệu.

+ Phân loại lớp phủ: sử dụng các phương pháp phân lớp, phân cụm, gắnnhãn, học máy, hoặc kết hợp các phương pháp trên dé đưa ra các bản đồ chuyên

đề về lớp phủ mặt đất phục vụ cho các mục đích khác nhau của thực tiễn và

nghiên cứu khoa học.

1.2.2.1 Tién xử lý dữ liệu viễn thám sử dung trong nghiên cứu phân loại lớp phủa, Tiên xử lý dữ liệu

Tat cả các dữ liệu viễn thám khi thu được đều là những dữ liệu “thô”, những

dữ liệu này đều chứa đựng những điểm ảnh không chính xác và lỗi Có hai loạisai số chủ yếu: thứ nhất đó là sai số về phô liên quan đến độ sáng của các điểmảnh, thứ hai là sai số về hình học liên quan đến hình dạng ảnh Sai số về phố xuấtphát từ các nguyên nhân như ảnh hưởng của bầu khí quyền, hấp thụ năng lượng,

tán xạ năng lượng hoặc lỗi của các cảm biến Sai số về hình học do các nguyên

nhân chủ yếu như: trái đất quay trong khi chụp ảnh; một số cảm biến có tốc độ

quét thấp; một số cảm biến có góc quét ảnh quá rộng; độ cong của mặt đất; lỗi

hình học của chính cảm biến; sự thay đôi về vị trí cao độ vận tốc của vệ tinhtrong quá trình chụp Vì vậy, để sử dụng được các dữ liệu ảnh vệ tinh này cầncó quá trình tiền xử lý ảnh bao gồm hiệu chỉnh lỗi và tái tạo ảnh Như vậy, quátrình tiền xử lý nhằm mục tiêu sửa chữa những biến dạng hoặc suy biến anh détạo ra nhiều hơn những đặc trưng tốt từ ảnh gốc Tiền xử lý dữ liệu gồm nhữngphương pháp xử lý ảnh thô để sửa chữa những lỗi hình học, hiệu chỉnh phô ảnh,

loại bỏ các nhiễu của dữ liệu Việc lựa chọn các phương pháp tiền xử lý phụthuộc vào ảnh gốc, mục đích sử dụng của ảnh sau xử lý Nhìn chung quy trìnhtiền xử lý ảnh thường gồm có các bước được mô tả trong Hình 1.1 [5].

36