Luận văn thạc sĩ Quản lý tài nguyên và môi trường: Đánh giá hạn hán từ tư liệu viễn thám nhằm hỗ trợ sản xuất lúa cho tỉnh Bến Tre

Kết quả nghiên cứu cho thấy dù chỉ là một thời điểm ảnh, không mang tính đại diện cho toàn mùa khô, nhưng phương pháp nghiên cứu mà luận văn đã thực hiện có thể được xem xét để đánh giá

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-oOo -

PHAN THỊ DIỄM HUỲNH

ĐÁNH GIÁ HẠN HÁN TỪ TƯ LIỆU VIỄN THÁM

Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG – HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRẦN THỊ VÂN

TS LÂM ĐẠO NGUYÊN

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS PHẠM THỊ MAI THY

Cán bộ chấm nhận xét 2: TS NGUYỄN HOÀNG ANH

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM, ngày 09 tháng 09 năm 2020

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1 Chủ tịch hội đồng : PGS TS LÊ VĂN TRUNG

2 Cán bộ nhận xét 1 : TS PHẠM THỊ MAI THY

3 Cán bộ nhận xét 2 : TS NGUYỄN HOÀNG ANH

4 Ủy viên hội đồng : ThS LƯU ĐÌNH HIỆP

5 Thư ký hội đồng : : PGS TS LÊ TRUNG CHƠN

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

VÀ TÀI NGUYÊN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: PHAN THỊ DIỄM HUỲNH MSHV: 1870285

Ngày sinh: 12/12/1994 Nơi sinh: Bình Dương

Chuyên ngành: Quản lý Tài Nguyên và Môi Trường Mã số: 8850101

I TÊN ĐỀ TÀI: Đánh giá hạn hán từ tư liệu viễn thám nhằm hỗ trợ sản suất lúa cho

tỉnh Bến Tre

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

1 Nhiệm vụ: Thành lập bản đồ hạn hán dựa trên cơ sở ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám, đồng

thời xác định ảnh hưởng của hạn hán đến diện tích đất trồng lúa của tỉnh Bến Tre, từ đó đề xuất các biện pháp phòng chống, ứng phó và giảm thiểu tác động do hạn hán ảnh hưởng đến an toàn lương thực trong điều kiện biến đổi khí hậu

2 Nội dung nghiên cứu:

(1) Tổng quan các tài liệu, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng viễn thám trong đánh giá nguy cơ hạn hán

(2) Xác định hiện trạng lớp phủ khu vực nghiên cứu, đối tượng cụ thể là lớp đất trồng lúa

(3) Tính toán các chỉ số xác định hạn theo các yếu tố được trích xuất trực tiếp từ ảnh vệ tinh qua các năm

(4) Xây dựng bản đồ xác định khu vực hạn hán với các mức độ khác nhau theo từng năm bằng chỉ

số hạn hán VDI

(5) Phân tích mối liên quan giữa hạn hán và diện tích lúa qua từng năm

(6) Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, đề xuất các giải pháp phù hợp để phòng chống, ứng phó và giảm thiếu tác động do hạn hán ảnh hưởng đến an toàn lương thực trong điều kiện biến đổi khí hậu

II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 10/02/2020

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 09/09/2020

IV CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS.Trần Thị Vân, TS Lâm Đạo Nguyên

TP.HCM, ngày 14 tháng 10 năm 2020

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

PGS.TS.Trần Thị Vân - TS Lâm Đạo Nguyên

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TS Lâm Văn Giang

TRƯỞNG KHOA

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành bài luận văn này, ngoài sự nỗ lực của bản thân, tôi đã nhận được nhiều

sự hỗ trợ, giúp đỡ từ rất nhiều người Để bày tỏ lòng biết ơn ấy, tôi xin được gửi lời cảm ơn đến:

Đầu tiên, tôi xin được gửi lời cảm ơn trân trọng và chân thành nhất đến cô Trần Thị Vân và thầy Lâm Đạo Nguyên, thầy cô là người đã trực tiếp hướng dẫn, định hướng phương pháp cũng như nội dung của đề tài, tận tình giúp đỡ, ân cần hỏi han tôi về những khó khăn mà tôi gặp phải trong quá trình làm bài Đồng thời, thầy cô luôn thường xuyên góp ý, đề xuất những ý tưởng và khuyến khích tôi tự tìm tòi, sáng tạo hơn khi hoàn thành luận văn của mình

Tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô của trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, đặc biệt là các thầy cô ở Khoa Môi Trường và Tài Nguyên Các thầy cô đã truyền đạt kiến thức quý báu cho tôi trong suốt thời gian học tập ở trường

Lời cám ơn sâu sắc tôi xin được gửi đến gia đình, những người thân và bạn bè của tôi

đã luôn bên cạnh, động viên và nhắc nhở tôi trong suốt quá trình học tập cũng như thực hiện luận văn

Trong quá trình thực hiện, mặc dù đã rất cố gắng để hoàn thiện luận văn, trau dồi và tiếp thu ý kiến đóng góp từ thầy cô, cũng như tham khảo nhiều tài liệu chuyên môn, nhưng sai sót là điều không tránh khỏi Tôi rất mong nhận được những lời nhận xét, phản hồi quý báu từ quý thầy cô

Tôi xin chân thành cảm ơn tất cả mọi người

TP HCM, ngày 25 tháng 08 năm 2020

TÓM TẮT

Hạn hán là một hiện tượng thời tiết cực đoan, gây tác động sâu rộng đến đất đai, phá

vỡ cân bằng của hệ sinh thái, đe dọa sinh kế và sức khỏe của người dân Luận văn ứng dụng kỹ thuật viễn thám xử lý ảnh Landsat 8 để xác định Chỉ số hạn theo chỉ thị thực vật (VDI) cho tỉnh Bến Tre vào năm 2015, 2016 và 2020 thông qua các chỉ số thành phần là Chỉ số điều kiện nước (WCI) và Chỉ số điều kiện nhiệt độ (TCI) Từ đó, xây dựng bản đồ phân vùng mức độ khô hạn với 5 mức: ẩm ướt, không khô hạn, khô hạn nhẹ, khô hạn nặng và khô hạn rất nặng Bên cạnh đó, luận văn cũng thể hiện được mối quan hệ giữa sự biến động diện tích lúa qua các năm với nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn theo chỉ thị thực vật VDI Kết quả cho thấy, về mức độ khô hạn, năm 2015 là năm

có mức độ khô hạn nhẹ nhất với diện tích vùng không khô hạn và khô hạn nhẹ chiếm

đa số (chiếm 45% diện tích tổng) Năm 2016 là năm khô hạn nặng nhất trong ba năm, với 44% diện tích tổng ở mức khô hạn nặng đến rất nặng Năm 2020, mặc dù tỉ lệ diện tích vùng khô hạn nặng và rất nặng đã thu hẹp hơn so với năm 2016, nhưng nhìn chung phần lớn khu vực nghiên cứu vẫn nằm ở mức khô hạn nhẹ đến nặng Sự gia tăng về nhiệt độ và mức độ khô hạn thể hiện sự ảnh hưởng rõ rệt đến sản xuất nông nghiệp trên khu vực khiến cho diện tích vùng trồng lúa bị thu hẹp dần Trên vùng lúa hiện hữu vào năm 2016, 2020 đều thể hiện mức độ khô hạn từ nhẹ đến nặng, tỉ lệ đất trống tăng lên dẫn đến ảnh hưởng lan truyền ở những vùng lúa lân cận Mức độ khô hạn trên vùng đất trồng lúa bị thu hẹp qua các năm cũng thuộc nhóm có mức độ khô hạn từ nặng đến rất nặng Kết quả nghiên cứu cho thấy dù chỉ là một thời điểm ảnh, không mang tính đại diện cho toàn mùa khô, nhưng phương pháp nghiên cứu mà luận văn đã thực hiện có thể được xem xét để đánh giá điều kiện nhiệt độ, hạn hán ảnh hưởng thế nào đến diện tích đất trồng lúa Đồng thời, đây cũng là một công cụ hỗ trợ tốt cho các nhà quản lý để bảo vệ khu vực canh tác nông nghiệp và đảm bảo sinh kế cho người dân trong xu thế biến đổi khí hậu toàn cầu hiện nay

ABSTRACT

Drought is an extreme weather phenomenon that has profound effects on the land, disrupts the balance of ecosystems, and threatens people's livelihoods and health Thesis applying Landsat 8 image processing remote sensing technique to determine the Drought Index according to Vegetation Directive (VDI) for Ben Tre province in

2015, 2016 and 2020 through the component indexes as the Condition Index Water (WCI) and Temperature Condition Index (TCI) From there, building a zoning map of drought level with 5 levels: wet, unlimited, mild drought, severe drought and severe drought Besides, the thesis also shows the relationship between the variation of rice area over the years with the surface temperature and the VDI drought index The results showed that, in terms of the degree of drought, 2015 was the year with the lightest drought with the area of unlimited and mild drought accounted for the majority (accounting for 45% of the total area) 2016 was the worst dry year in three years, with 44% of the total acreage at a severe to severe limit In 2020, although the proportion of areas in severe and severe drought will be narrower than in 2016, in general, most of the study area is still in the range of mild to severe The increase in temperature and the degree of drought showed a clear impact on agricultural production in the area, causing the area under rice cultivation to gradually narrow In the existing rice areas in

2016 and 2020, all the drought levels are from mild to severe, and the percentage of bare land increases, leading to a widespread effect in the neighboring rice areas The degree of drought on the rice-growing land narrowed over the years is also in the group with severe to serious drought The research results show that even though it is only a photo time, not representative for the whole dry season, but the research method that the thesis has carried out can be considered to assess temperature and drought conditions how it affect the area of rice cultivation At the same time, this is also a good support tool for managers to protect the agricultural farming area and ensure livelihoods for people in the current global climate change trend

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS.TS Trần Thị Vân và TS Lâm Đạo Nguyên Ngoại trừ những nội dung

đã được trích dẫn, các số liệu, kết quả được trình bày trong luận văn này là hoàn toàn chính xác, trung thực và chưa từng được công bố trong các công trình nghiên cứu nào khác trước đây Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo hay gian trá, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm

Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 08 năm 2020

Học viên

Phan Thị Diễm Huỳnh

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

ABSTRACT iii

LỜI CAM ĐOAN iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT viii

DANH MỤC BẢNG ix

DANH MỤC HÌNH xi

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 2

3 Nội dung nghiên cứu 2

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

5 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài 4

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 5

Tổng quan về hạn hán 5

1.1 1.1.1 Khái niệm hạn hán 5

1.1.2 Phân loại hạn hán 6

1.1.3 Thực trạng hạn hán ở vùng ĐBSCL 7

Tình hình nghiên cứu 10

1.2 1.2.1 Trên thế giới 10

1.2.2 Tại Việt Nam 15

Tổng quan khu vực nghiên cứu 18

1.3 1.3.2 Vị trí địa lý 18

1.3.2 Đặc điểm địa hình 19

1.3.3 Khí hậu – thủy văn 19

1.3.4 Kinh tế - xã hội 20

1.3.5 Tình hình trồng lúa nước tại tỉnh Bến Tre 22

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23

2.1 Cơ sở khoa học về viễn thám 23

2.1.1 Khái niệm 23

2.1.2 Đặc trưng phản xạ phổ của đối tượng 24

2.1.3 Cơ sở viễn thám hồng ngoại nhiệt 25

2.2 Phương pháp nghiên cứu 29

2.2.1 Chỉ số thực vật NDVI 29

2.2.2 Nhiệt độ bề mặt đất LST 29

2.2.3 Chỉ số hạn theo chỉ thị thực vật VDI 32

2.3 Dữ liệu thực hiện 35

2.4 Quy trình thực hiện nghiên cứu và xử lý ảnh viễn thám 38

2.4.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu 38

2.4.2 Quy trình xử lý ảnh viễn thám 38

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 43

3.1 Tiền xử lý ảnh 43

3.1.1 Hiệu chỉnh bức xạ 43

3.1.2 Ghép kênh và cắt ảnh 44

3.1.3 Nắn chỉnh hình học 44

3.2 Phân loại lớp phủ xác định lớp đất trồng lúa 46

3.2.1 Phân loại lớp phủ bề mặt có giám sát 46

3.2.2 Kiểm định độ chính xác của kết quả phân loại 49

3.2.3 Hiện trạng đất trồng lúa theo thời điểm ảnh 50

3.3 Xác định nhiệt độ bề mặt từ ảnh vệ tinh 53

3.3.1 Tính chỉ số thực vật NDVI 53

3.3.2 Xác định độ phát xạ bề mặt (ε) 54

3.3.3 Tính nhiệt độ bề mặt (LST) 56

3.3.4 Kiểm chứng sai số trích xuất nhiệt 56

3.3.5 Chọn ngưỡng phân loại nhiệt độ bề mặt 57

3.3.6 Hiện trạng phân bố nhiệt độ bề mặt theo các thời điểm ảnh 61

3.3.7 Nhiệt độ bề mặt trên vùng đất trồng lúa 68

3.4 Đánh giá vùng khô hạn theo chỉ số VDI 78

3.4.1 Xác định mức độ khô hạn trên tổng thể khu vực nghiên cứu 78

3.4.2 Xác định mức độ khô hạn trên vùng đất trồng lúa 85

3.4.3 Xác định mức độ khô hạn trên vùng đất trồng lúa bị mất đi 89

3.5 Đề xuất biện pháp giảm nhẹ tác động từ hạn hán 92

KẾT LUẬN - KIẾN NGHỊ 96

TÀI LIỆU THAM KHẢO 99

PHỤ LỤC 104

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

LST : Land Surface Temperature

Nhiệt độ bề mặt đất

Chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa được cải thiện

Chỉ số thực vật khác biệt thông thường

Chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Phân cấp mức độ khô hạn đối với chỉ số VDI 35

Bảng 2.2: Thông tin dữ liệu vệ tinh 37

Bảng 3.1 Thống kê sai số nắn ảnh theo 3 thời điểm ảnh 45

Bảng 3.2: So sánh sự tách biệt giữa các mẫu phân loại trên ảnh 09/02/2015 47

Bảng 3.3: So sánh sự tách biệt giữa các mẫu phân loại trên ảnh 28/02/2016 47

Bảng 3.4: So sánh sự tách biệt giữa các mẫu phân loại trên ảnh 23/02/2020 47

Bảng 3.5: Độ chính xác phân loại ảnh thời điểm 09/02/2015 49

Bảng 3.6: Độ chính xác phân loại ảnh thời điểm 28/02/2016 49

Bảng 3.7: Độ chính xác phân loại ảnh thời điểm 23/02/2020 50

Bảng 3.8: Tổng hợp độ chính xác phân loại vào 3 thời điểm ảnh 50

Bảng 3.9: Phân bố diện tích trồng lúa đông xuân năm 2015, 2016, 2020 theo huyện 52

Bảng 3.10: Đáp ứng của cây lúa với nhiệt độ ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau 58 Bảng 3.11 Nhiệt độ bề mặt các huyện theo ngày lấy ảnh Landsat (đơn vị oC) 63

Bảng 3.12 Phân bố nhiệt độ bề mặt theo huyện thời điểm 09/02/2015 64

Bảng 3.13 Phân bố nhiệt độ bề mặt theo huyện thời điểm 28/02/2016 66

Bảng 3.14 Phân bố nhiệt độ bề mặt theo huyện thời điểm 23/02/2020 67

Bảng 3.15 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên diện tích đất trồng lúa theo huyện tại 70

thời điểm ảnh 09/02/2015 70

Bảng 3.16 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên diện tích đất trồng lúa theo huyện tại 70

thời điểm ảnh 28/02/2016 70

Bảng 3.17 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên diện tích đất trồng lúa theo huyện tại 71

thời điểm ảnh 23/02/2020 71

Bảng 3.18 Biến động diện tích trồng lúa đông xuân theo huyện vào 2 thời điểm ảnh 09/02/2015 và 28/02/2016 75

Bảng 3.19 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên đất trồng lúa bị mất đi theo huyện 75

ở thời điểm 28/02/2016 so với thời điểm 09/02/2015 75

Bảng 3.20 Phân bố diện tích trồng lúa đông xuân theo huyện vào 2 thời điểm ảnh 28/02/2016 và 23/02/2020 76

Bảng 3.21 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên đất trồng lúa bị mất đi theo huyện 76

ở thời điểm 23/02/2020 so với 28/02/2016 76

Bảng 3.22 Phân vùng mức độ khô hạn theo huyện thời điểm 09/02/2015 81

Bảng 3.23 Phân vùng mức độ khô hạn theo huyện thời điểm 28/02/2016 82

Bảng 3.24 Phân vùng mức độ khô hạn theo huyện thời điểm 23/02/2020 84

Bảng 3.25 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa thời điểm 09/02/2015 87

Bảng 3.26 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa thời điểm 28/02/2016 87

Bảng 3.27 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa thời điểm 23/02/2020 87

Bảng 3.28 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa bị mất đi 91

năm 2016 so với năm 2015 theo huyện 91

Bảng 3.29 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa bị mất đi 91

năm 2020 so với năm 2016 theo huyện 91

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Bản đồ hành chính tỉnh Bến Tre 18

Hình 2.1: Thu nhận dữ liệu ảnh viễn thám 24

Hình 2.2: Phổ phản xạ của thực vật, nước và đất 25

Hình 2.3 Phổ điện từ thể hiện các kênh sử dụng trong các vùng hấp thụ của khí quyển trong viễn thám quang học 26

Hình 2.4 Sơ đồ quy trình tính chỉ số nhiệt độ bề mặt LST 32

Hình 2.5 Quy trình các bước thực hiện 38

Hình 3.1 Ảnh đã cắt theo khu vực nghiên cứu 44

Hình 3.2 Kết quả nắn ảnh hình học cho 3 thời điểm ảnh 46

Hình 3.3 Ảnh phân loại lớp phủ vào 3 thời điểm ảnh 48

Hình 3.4 Lớp đất trồng lúa sau phân loại tại khu vực nghiên cứu 51

vào các thời điểm ảnh 51

Hình 3.5 Chỉ số thực vật tại khu vực nghiên cứu tại các thời điểm ảnh 54

Hình 3.6 Độ phát xạ bề mặt tại khu vực nghiên cứu tại các thời điểm ảnh 55

Hình 3.7: Sự biến đổi của chỉ số khác biệt thực vật ở các giai đoạn phát triển của 58

cây lúa vụ Đông xuân 58

Hình 3.8: Sự phát triển của cây lúa qua các giai đoạn 59

Hình 3.9 Phân bố nhiệt độ bề mặt 62

Hình 3.10 Biểu đồ phân bố nhiệt độ bề mặt các huyện theo tỉ lệ phần trăm diện tích thời điểm 09/02/2015 64

Hình 3.11 Biểu đồ phân bố nhiệt độ bề mặt các huyện theo tỉ lệ phần trăm diện tích thời điểm 28/02/2016 66

Hình 3.12 Biểu đồ phân bố nhiệt độ bề mặt các huyện theo tỉ lệ phần trăm diện tích thời điểm 23/02/2020 68

Hình 3.14 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên đất trồng lúa đã mất đi vào thời điểm năm

2016 so với 2015 74

Hình 3.15 Phân bố nhiệt độ bề mặt trên đất trồng lúa đã mất đi vào thời điểm năm 2020 so với 2016 74

Hình 3.16 Bản đồ phân vùng mức độ khô hạn qua các thời điểm 80

Hình 3.17 Biểu đồ phân vùng mức độ khô hạn theo phần trăm diện tích trên 81

tổng thể khu vực nghiên cứu thời điểm 09/02/2015 81

Hình 3.18 Biểu đồ phân vùng mức độ khô hạn theo phần trăm diện tích trên 82

tổng thể khu vực nghiên cứu thời điểm 28/02/2016 82

Hình 3.19 Biểu đồ phân vùng mức độ khô hạn theo phần trăm diện tích trên 84

tổng thể khu vực nghiên cứu năm 2020 84

Hình 3.20 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa hiện hữu qua các thời điểm 86 Hình 3.21 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa bị mất đi 90

vụ đông xuân năm 2016 so với năm 2015 90

Hình 3.22 Phân vùng mức độ khô hạn trên đất trồng lúa bị mất đi 90

vụ đông xuân năm 2016 so với năm 2015 90

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Hạn hán nông nghiệp xảy ra khi độ ẩm trong đất không đủ để duy trì sản lượng nông nghiệp trung bình Hậu quả ban đầu là làm giảm năng suất cây trồng, diện tích gieo trồng, giảm sản lượng mùa vụ, tăng chi phí sản xuất nông nghiệp, giảm thu nhập của lao động nông nghiệp, tăng giá thành lương thực Hạn nông nghiệp cực đoan có thể dẫn tình trạng thiếu lương thực kéo dài ở một khu vực gây ra các bệnh dịch lan rộng và

tử vong do đói

Với thế mạnh nông nghiệp, Việt Nam có ưu thế đảm bảo an ninh lương thực hơn phần lớn các nước đang phát triển ở châu Á Sau 10 năm thực hiện Kết luận số 53-KL/TW ngày 5/8/2009 của Bộ Chính trị về Đề án “An ninh lương thực Quốc gia đến năm 2020,” sản lượng lúa của cả nước tăng từ 39,17 triệu tấn (năm 2009) lên 43,4 triệu tấn (năm 2019); bình quân lương thực đầu người tăng từ 497 kg/năm lên trên 525 kg/năm, đưa Việt Nam vào nhóm 6 nước hàng đầu về chỉ số này và vai trò của Việt Nam trong

hỗ trợ an ninh lương thực cho các quốc gia khác ngày càng tăng

Tuy nhiên, trong bối cảnh phải chịu sự tác động nặng nề bởi biến đổi khí hậu, thời tiết ngày càng phức tạp và cực đoan Nước ta có khí hậu nhiệt đới gió mùa, sự biến động của các yếu tố khí hậu hàng năm rất lớn, hạn hán nghiêm trọng thường xảy ra và gây tác động đáng kể lên hệ sinh thái và nông ngiệp của vùng bị ảnh hưởng Theo IPCC (2007), Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là một trong ba châu thổ trên thế giới có nguy cơ chịu ảnh hưởng cực kỳ nghiêm trọng của biến đổi khí hậu trong 30 – 50 năm tới, trong đó có hạn hán

Theo báo cáo “Tình hình hạn hán, xâm nhập mặn và các giải pháp ứng phó” của Ban chỉ đạo Trung ương về phòng chống thiên tai, tính riêng năm 2015, ở khu vực Nam Trung Bộ và Tây Nguyên, đã có gần 40.000 ha lúa phải dừng sản xuất do thiếu nước, 122.000 ha cây trồng bị hạn hán, thiếu nước và hàng chục nghìn hộ dân bị thiếu nước sinh hoạt Trong đợt hạn hán miền Nam Việt Nam 2016, theo ước tính của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam có khoảng 160.000 ha lúa bị thiệt hại,

khoảng 800.000 tấn lúa đã bị mất trắng Tỉnh Bến Tre là một trong những tỉnh bị ảnh hưởng nặng nề nhất với gần 14.000 ha lúa bị thiệt hại

Hạn hán thường xảy ra trên diện rộng, do vậy việc quan trắc và nghiên cứu bằng các phương pháp truyền thống gặp rất nhiều khó khăn, và trên thực tế không thể đặt các trạm quan trắc với mật độ dày đặc do chi phí bỏ ra là rất lớn

Hiện nay, dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin về bề mặt Trái Đất ở các kênh phổ khác nhau và mức độ bao phủ rộng đã được sử dụng một cách hiệu quả trong quan trắc

và giám sát hạn hán Đã có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới sử dụng tư liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt trong xác định nhiệt độ và độ ẩm đất nhằm đánh giá mức độ khô hạn của bề mặt Tư liệu ảnh vệ tinh luôn có sẵn và có thể được sử dụng để phát hiện sự khởi đầu, diễn biến của khô hạn cả về thời gian và cường độ

Bên cạnh đó, giám sát các điều kiện hạn hán và tình trạng độ ẩm bề mặt bằng viễn thám vệ tinh cũng đang là mối quan tâm lớn trong việc quản lý thảm họa hạn hán và cho sự phát triển bền vững của môi trường sinh thái và an ninh lương thực

Xuất phát từ những lý do nêu trên, đề tài “Đánh giá hạn hán từ tư liệu viễn thám

nhằm hỗ trợ sản suất lúa cho tỉnh Bến Tre” được thực hiện Kết quả nghiên cứu sẽ là

nguồn tài liệu tham khảo tốt cho các nhà quản lý địa phương để định hướng phát triển sản xuất nông nghiệp, bảo đảm an ninh lương thực cho tỉnh

2 Mục tiêu nghiên cứu

Thành lập bản đồ hạn hán dựa trên cơ sở ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám, đồng thời xác định ảnh hưởng của hạn hán đến diện tích đất trồng lúa của tỉnh Bến Tre, từ

đó đề xuất các biện pháp phòng chống, ứng phó và giảm thiểu tác động do hạn hán ảnh hưởng đến an toàn lương thực trong điều kiện biến đổi khí hậu

3 Nội dung nghiên cứu

(1) Tổng quan các tài liệu, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng viễn thám trong đánh giá nguy cơ hạn hán

(2) Xác định hiện trạng lớp phủ khu vực nghiên cứu, đối tượng cụ thể là lớp đất trồng lúa

(3) Tính toán các chỉ số xác định hạn theo các yếu tố được trích xuất trực tiếp từ ảnh

vệ tinh qua các năm

(4) Xây dựng bản đồ xác định khu vực hạn hán với các mức độ khác nhau theo từng năm bằng chỉ số hạn theo chỉ chị thực vật VDI

(5) Phân tích mối liên quan giữa hạn hán và diện tích lúa qua từng năm

(6) Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, đề xuất các giải pháp phù hợp để phòng chống, ứng phó và giảm thiếu tác động do hạn hán ảnh hưởng đến an toàn lương thực trong điều kiện biến đổi khí hậu

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu:

- Đất trồng lúa được xác định từ dải sóng phản xạ

- Mức độ hạn hán được tính toán trực tiếp từ ảnh vệ tinh thông qua các chỉ số:

• NDVI – Normalized Differential Vegetation Index: Chỉ số khác biệt thực vật;

• LST – Land Surface Temperature: Nhiệt độ bề mặt;

• MNDWI – Modified Normalised Difference Water Index: Chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa được cải thiện;

• TCI – Temperature Condition Index: Chỉ số điều kiện nhiệt độ;

• TVDI – Temperature Vegetation Dryness Index: Chỉ số khô hạn nhiệt

độ thực vật;

• WCI – Water Condition Index: Chỉ số điều kiện nước;

• VDI – Vegetation Drought Index: Chỉ số hạn theo chỉ thị thực vật

 Phạm vi nghiên cứu: Khu vực được chọn là khu đông tỉnh Bến Tre gồm 4 huyện

có đất trồng lúa là: Ba Tri, Bình Đại, Giồng Trôm, Thạnh Phú

 Thời gian nghiên cứu: Mùa khô năm 2015, 2016, 2020

5 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài

5.1 Ý nghĩa khoa học

Cơ sở lý thuyết của phương pháp xây dựng các chỉ số dựa trên phương pháp viễn thám

sử dụng ảnh vệ tinh là giải pháp khoa học trong đánh giá hạn hán Kết quả của luận văn tạo cơ sở khoa học để các nhà quản lý có thể đưa ra những giải pháp thích hợp cho từng khu vực cụ thể của tỉnh Bến Tre

5.2 Ý nghĩa thực tiễn

Trong Nhiệm vụ điều chỉnh quy hoạch xây dựng vùng ĐBSCL đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050 đề cập đến mục tiêu quan trọng là nâng cao vai trò, vị thế của vùng ĐBSCL lên tầm quốc gia và khu vực Đông Nam Á Tuy nhiên, hiện tại, khu vực ĐBSCL nói chung và tỉnh Bến Tre nói riêng, đang phải gánh chịu những hậu quả nặng

nề từ những đợt hạn hán nghiêm trọng bất thường do tình trạng biến đổi khí hậu gây

ra, gây thiệt hại lớn cả về kinh tế lẫn xã hội và môi trường Do đó, để góp phần giải quyết bài toán hạn hán từ nhiều năm tại khu vực này, thì ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám để đánh giá khô hạn tại tỉnh Bến Tre và đề xuất các biện pháp ứng phó là một vấn đề có ý nghĩa thực tiễn

Ngoài ra, đề tài cũng cung cấp cơ sở dữ liệu để làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu có liên quan trong tương lai

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Nếu sắp xếp theo thứ tự gây thiệt hại về tài sản và sinh mạng trên toàn cầu thì hạn hán đứng thứ 4 sau lũ lụt, động đất và bão So với các thảm họa tự nhiên như: xoáy, lũ lụt, động đất, sự phun trào núi lửa và sóng thần có sự khởi đầu nhanh chóng, có ảnh hưởng trực tiếp và có cấu trúc, thì hạn hán ngược lại Hạn hán khác với các thảm họa tự nhiên khác theo các khía cạnh quan trọng sau (Wilhite, 2000):

- Không tồn tại một định nghĩa chung về hạn hán;

- Hạn hán có sự khởi đầu chậm, là hiện tượng từ từ, dẫn đến khó có thể xác định

sự bắt đầu và kết thúc một sự kiện hạn;

- Thời gian hạn dao động từ vài tháng đến vài năm, vùng trung tâm và vùng xung quanh bị ảnh hưởng bởi hạn hán có thể thay đổi theo thời gian;

- Không có một chỉ thị hoặc một chỉ số hạn đơn lẻ nào có thể xác định chính xác

sự bắt đầu và mức độ khắc nghiệt của sự kiện hạn cũng như các tác động tiềm năng của nó;

- Phạm vi không gian của hạn hán thường lớn hơn nhiều so với các thảm họa khác, do đó các ảnh hưởng của hạn thường trải dài trên nhiều vùng địa lý lớn;

- Các tác động của hạn nhìn chung không theo cấu trúc và khó định lượng Các tác động tích lũy lại và mức độ ảnh hưởng của hạn sẽ mở rộng khi các sự kiện hạn tiêp tục kéo dài từ mùa này sang mùa khác hoặc sang năm khác

Sự kết hợp của các yếu tố tự nhiên, có thể được tăng cường bởi ảnh hưởng của con người thường là những nguyên nhân dẫn đến hạn hán Nhưng nguyên nhân chính xảy

ra hạn hán phần lớn đều bắt nguồn từ sự thiếu hụt nghiêm trọng lượng giáng thủy trong một thời gian đủ dài hoặc những thay đổi về nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ, gió,… khiến cho sự bốc thoát hơi nước diễn ra mạnh mẽ và dẫn đến sự thiếu hụt nước của bề mặt, dòng chảy, hồ chứa (hạn thủy văn)… Và lượng nước trong đất sẽ không đủ để cung cấp cho các hoạt động sinh trưởng, phát triển của thực vật (hạn nông nghiệp) Tất

cả những yếu tố trên gây nên những tác động và ảnh hưởng đển nhiều mặt của xã hội

cả về kinh tế lẫn môi trường Mặc dù hạn hán có thể kéo dài nhiều năm, nhưng một trận hạn hán dữ dội ngắn hạn cũng có thể gây ra thiệt hại đáng kể và gây tổn hại nền kinh tế địa phương

1.1.2 Phân loại hạn hán

Theo Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) hạn hán được phân ra 4 loại: hạn khí tượng, hạn nông nghiệp, hạn thuỷ văn và hạn kinh tế xã hội Cụ thể:

Hạn khí tượng (Meteorological Drought) là sự thiếu hụt nước trong cán cân lượng

mưa, lượng bốc hơi, nhất là trong trường hợp liên tục mất mưa Ở đây lượng mưa tiêu biểu cho phần thu và lượng bốc hơi tiêu biểu cho phần chi của cán cân nước Do lượng bốc hơi đồng biến với cường độ bức xạ, nhiệt độ, tốc độ gió và nghịch biến với độ ẩm nên hạn hán gia tăng khi nắng nhiều, nhiệt độ cao, gió mạnh, thời tiết khô ráo

Hạn nông nghiệp (Agricultural Drought) là sự thiếu hụt mưa dẫn tới mất cân bằng

giữa hàm lượng nước thực tế trong đất và nhu cầu nước của cây trồng Hạn nông nghiệp thực chất là hạn sinh lý được xác định bởi điều kiện nước thích nghi hoặc không thích nghi của cây trồng, hệ canh tác nông nghiệp, thảm thực vật tự nhiên Ngoài lượng mưa ra, hạn nông nghiệp liên quan với nhiều điều kiện tự nhiên (địa hình, đất, đặc trưng thời tiết hiện tại ) và điều kiện xã hội (tưới, chế độ canh tác, )

Hạn thủy văn (Hydrological Drought) là hiện tượng dòng chảy sông suối thấp hơn

trung bình nhiều năm rõ rệt và mực nước trong các tầng chứa nước dưới đất hạ thấp Ngoài lượng mưa ra, hạn thuỷ văn chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác: dòng chảy mặt, nước ngầm tầng nông, nước ngầm tầng sâu Thường có sự trễ thời gian giữa sự

thiếu hụt lượng mưa, tuyết hoặc ít nước trong dòng chảy, hồ, hồ chứa, làm cho các giá trị đo đạc của thủy văn không phải là chỉ số hạn sớm nhất Cũng giống như hạn nông nghiệp, hạn thủy văn không chỉ ra được mối quan hệ rõ ràng giữa lượng mưa và trạng thái cung cấp nước bề mặt trong các hồ, bể chứa, tầng ngập nước, dòng suối Các thành phần của hệ thống thủy văn rất hữu ích cho những mục tiêu cạnh tranh và phức tạp, như sự tưới tiêu, ngành du lịch, kiểm soát lũ lụt, vận chuyển, sản xuất năng lượng thủy nhiệt điện, cung cấp nước trong nhà, bảo vệ các loài vật nguy hiểm và việc quản

lý và bảo tồn môi trường và xã hội

Hạn kinh tế xã hội (Socioeconomic Drought) là do nước không đủ cung cấp cho nhu

cầu của các hoạt động kinh tế xã hội Đặc biệt là cho nhu cầu nước sinh hoạt, sản xuất của con người Sự cung cấp đó biến đổi hàng năm như là một hàm của lượng mưa và nước Nhu cầu nước cũng dao động và thường có xu thế dương do sự tăng dân số, sự phát triển của đất nước và các nhân tố khác

1.1.3 Thực trạng hạn hán ở vùng ĐBSCL

Theo Trung tâm ứng phó thảm họa châu Á (Asian Disaster Preparedness Center), trong những năm gần đây, nhiều tỉnh ở Việt Nam thường xuyên phải đối mặt với tình trạng thiếu nước và hạn hán Nguy cơ sa mạc hóa với hiện tượng diện tích đất canh tác

bị cát vùi lấp, đặc biệt là ở những vùng cát ven biển, đang đe dọa cuộc sống của người dân Biến đổi khí hậu cùng với sự bùng nổ dân số đô thị và tác động của quá trình phát triển thiếu quy hoạch nhưng thực hiện kém hiệu quả chính là những nhân tố góp phần làm tăng nguy cơ hạn hán ở nhiều nơi, nhiều vùng trên đất nước

Việt Nam là một nước thuần nông, nền kinh tế chủ yếu dựa vào sản xuất nông nghiệp

Tỷ lệ dân nông thôn chiếm tới hơn 80% dân số cả nước Một trong những đặc trưng sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam là phần lớn dựa vào nguồn nước mưa tự nhiên: trong khi đó lượng mưa lại phân bố không đều và khí hậu thường xuyên biến đổi, chưa kể đến hạn hán hoặc lũ lụt có thể xảy ra bất cứ lúc nào Những yếu tố bất lợi này ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế quốc dân

Diện tích vùng ĐBSCL gần 4 triệu hecta, trong đó đất nông nghiệp chiếm khoảng 2.9

lúa lớn nhất nước Sản xuất nông nghiệp (trồng lúa và cây ăn quả) và đánh bắt hải sản

là hai hoạt động chủ yếu của nên kinh tế vùng này

Địa hình của vùng ĐBSCL tương đối bằng phẳng với mạng lưới kênh mương dày đặc

Hệ thống kênh rạch nơi đây chịu ảnh hưởng rất lớn từ các trận lũ hàng năm của sông Mekong

Điều kiện tự nhiên, khí hậu thuận lợi nên mùa vụ gần như quanh năm Tuy nhiên, bên cạnh đó, dòng chảy chính của sông Mekong vào mùa khô thường nhỏ và mực nước thấp Nước biển xâm nhập sâu vào trong đất liền, có khi lên tới 55 – 110 km, gây khó khăn cho việc trồng cây lương thực và cây ăn quả

Trong giai đoạn mùa khô, hạn hán đã gây thiệt hại nặng nề cho mùa màng nơi đây, điển hình những đợt hạn nặng gần đây nhất là:

- Đợt hạn hán nghiêm trọng năm 2015-2016 diễn ra tại lưu vực Mekong đặc biệt

là ĐBSCL Trong đợt hạn hán này, có 13 tỉnh thành tại ĐBSCL bị mặn xâm nhập, trong đó, 10 tỉnh đã công bố thiên tai, nhiều tỉnh công bố cấp độ 2 Tại nhiều cửa sông,

độ mặn lên đến mức hơn 30g/l 20 triệu người dân ĐBSCL đã chịu ảnh hưởng Theo ước tính của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, có khoảng 160.000

ha lúa bị thiệt hại, ước tính có khoảng 800.000 tấn lúa đã bị mất trắng Các tỉnh bị thiệt hại nặng nhất trong đợt hạn hán này là Kiên Giang (hơn 54.000 ha), Cà Mau (gần 50.000 ha), Bến Tre gần (14.000 ha), Bạc Liêu gần (12.000 ha) Theo phân tích của các chuyên gia, có hai nguyên nhân chính gây ra đợt hạn hán này Nguyên nhân thứ nhất là ảnh hưởng của hiện tượng El Nino dẫn đến nắng hạn gay gắt và lượng mưa thấp hơn hẳn so với các năm Nguyên nhân thứ hai là lượng nước đổ về ĐBSCL từ sông MeKong bị giảm mạnh do hệ thống các đập thủy điện được nhiều quốc gia xây dựng trên dòng chính của con sông đóng vai trò nguồn cung cấp nước chủ yếu cho ĐBSCL Các quốc gia thượng nguồn sông Mekong đã và đang xây dựng nhiều con đập ngăn sông này cũng như tăng cường việc sử dụng nước, mở ra những vùng đất nông nghiệp có lượng tưới tiêu nhiều hơn, các cụm tuyến công nghiệp dọc theo hai bên bờ sông Mekong cũng tiêu thụ nước không ít… Bên cạnh đó, 6 đập thủy điện xây trên lãnh thổ Trung Quốc đã giữ lại một lượng nước rất lớn ngăn nó không chảy xuống

sông Mê Kông trong mùa khô Toàn vùng Bến Tre bị thiên tai gay gắt, thiệt hại nặng nhất trong 13 tỉnh ĐBSCL Nước máy nhiễm mặn vượt mức cho phép nhiều ngày nên người dân phải mua nước sông của các sà lan, ghe lớn mang về từ các tỉnh xung quanh với giá khoảng 200.000 đồng cho một khối nước sông (m3)

- Mùa khô năm 2017, 2018, 2019, hạn mặn mặc dù ít khốc liệt như năm 2016 nhưng vẫn xảy ra tình trạng thiếu nước, xâm nhập mặn Cụ thể, từ tháng 12 năm 2016 đến tháng 2 năm 2017, mưa giảm do bắt đầu vào mùa khô, riêng tháng 1, 2 xuất hiện những đợt mưa rào trái mùa nên lượng mưa cao hơn từ 15-30% so với với nhiều năm cùng thời kì; từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2017, lượng mưa đều có xu hướng giảm nhẹ

so với trung bình nhiều năm cùng kỳ tại tất cả các tỉnh khu vực Nam Bộ Theo Trung tâm

Dự báo khí tượng thuỷ văn Quốc gia, hiện tượng ENSO chuyển sang trạng thái El Nino

từ tháng 11/2018 đến những tháng đầu năm 2019 Theo đó, tổng lượng mưa từ tháng 11 năm 2018 đến tháng 4 năm 2019 ở mức thấp hơn 20-50% so với trung bình nhiều năm; dòng chảy sông, suối thấp hơn trung bình nhiều năm từ 10-30%

- Từ giữa tháng 12 năm 2019, nước mặn đã xâm nhập sâu vào đất liền 40 đến 50

km, cao hơn năm 2016 khoảng 3 đến 5 km Tháng 1, tháng 2 và đến giữa tháng 3 năm

2020, ranh mặn 4g/l xâm nhập sâu vào đất liền 55 đến 110 km Với tình trạng xâm nhập mặn như vậy gây rủi ro rất lớn cho vụ đông xuân tại khu vực cách biển 50 đến 60

km, sẽ tác động đến các tỉnh: Long An, Tiền Giang, Trà Vinh, Vĩnh Long, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Hậu Giang, Cà Mau và Kiên Giang Tổng diện tích tự nhiên thuộc phạm vi ảnh hưởng với ranh 4g/lít là 1,68 triệu ha cao hơn 50.376ha so với năm 2016 Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn cho rằng, xâm nhập mặn mùa khô năm 2019-2020 có 1

số đặc điểm khác quy luật nhiều năm như: xuất hiện sớm hơn so TBNN gần 3 tháng, sớm hơn so mùa khô năm 2015-2016 gần 1 tháng; thời gian xâm nhập mặn kéo dài hơn 2-2,5 lần so với mùa khô 2015-2016; độ mặn ở vùng các cửa sông Cửa Tiểu, Cửa Đại, Hàm Luông liên tục duy trì ở đỉnh, cao suốt từ tháng 2 đến tháng 5, hầu như không giảm hoặc giảm không đáng kể trong các kỳ triều thấp, khác với đặc điểm thông thường là tăng theo kỳ triều cường, giảm theo kỳ triều thấp Dù thực hiện rất nhiều giải pháp ứng phó, nhưng hạn mặn đã làm cho 16.500ha lúa mùa năm 2019 (trên đất lúa tôm) ở Cà Mau bị thiệt hại; trong đó mất trắng là 14.000ha Hạn mặn cũng gây thiệt

là 26.000ha Đối với cây ăn trái có đến 6.650ha bị ảnh hưởng do hạn mặn; trong đó mất trắng khoảng 355ha Hàng ngàn ha rau màu và hơn 8.715ha nuôi trồng thủy sản bị thiệt hại Cũng do hạn mặn kéo dài đã khiến 96.000 hộ (khoảng 430.000 người) bị thiếu nước ngọt sinh hoạt (thấp hơn so với mùa khô năm 2015-2016 có tới 210.000 hộ thiếu nước) Đáng lo ngại là thực trạng sạt lở, sụp lún xảy ra nhiều nơi ở ĐBSCL bởi hạn hán, thiếu nước kéo dài làm mực nước trên các kênh trục xuống thấp Điển hình như ở vùng ngọt hóa Gò Công (Tiền Giang) xảy ra 112 điểm sạt lở, tổng chiều dài 15.920m; ở Cà Mau tuyến đê biển Tây bị sụp lún dài 240m, nguy cơ sụp 4.215m, lộ giao thông nông thôn bị sụp lún 24.957m; còn ở Kiên Giang sụp lún dài khoảng 1.500m; riêng An Giang có tới 9 điểm sạt lở đất chiều dài 225m, 8 căn nhà phải di dời khẩn cấp, ước thiệt hại khoảng 1,7 tỷ đồng

tính năng suất cấp quận huyện, khu vực và quốc gia Phương pháp này đơn giản và không tốn kém phù hợp áp dụng ở các nước đang phát triển.( Cs Ferencz et al, 2004)

Năm 2011, nhóm tác giả N Subash, H.S Ram Mohan, K Banukumar đã thực hiện nghiên cứu so sánh các chỉ số nước – thực vật trong đánh giá hạn hán của lúa và lúa

mì, bao gồm các chỉ số sau: chỉ số hạn hán (DI); chỉ số lượng mưa tiêu chuẩn hóa (SPI); Chỉ số thực vật khác (NDVI) Nghiên cứu này cố gắng xác minh khả năng ứng dụng của các chỉ số thực vật nước, SPI, Chỉ số lượng mưa (RI) và NDVI để đánh giá hạn hán về hệ thống năng suất lúa mì và lúa gạo trên vùng Indo-Gangetic (IGR) - Ấn

Độ Mối quan hệ giữa lượng mưa gió mùa và NDVI cho thấy, với lượng mưa khoảng

1100 mm, NDVI đạt đến điểm bão hòa và không có sự gia tăng đáng kể nào nữa khi lượng mưa tăng lên Mặc dù, có một mối tương quan thuận giữa lượng mưa gió mùa theo mùa và NDVI trung bình, các kết quả mâu thuẫn được nhận thấy giữa phân phối lượng mưa hàng tháng và sự bất thường hàng tháng của NDVI trên các quốc gia IGR Người ta nhận thấy rằng sự khác biệt của NDVI vào tháng sáu đóng góp nhiều hơn vào năng suất lúa của tháng tiếp theo là tháng 7 Tuy nhiên, hiệu ứng kết hợp của tháng 6, tháng 7 và tháng 8, giải thích 15% sự thay đổi của chỉ số năng suất lúa Kharif (KRPI) Cũng như lúa mì, mối quan hệ có ý nghĩa thống kê đã được tìm thấy giữa chỉ số năng suất lúa mì (WPI) và NDVI bất thường trong khoảng từ tháng 12 đến tháng 3 Điều này giải thích 35% sự biến đổi trong WPI (N Subash, H.S Ram Mohan, K Banukumar, 2011)

Năm 2012, Surendra Singh Choudhary và cộng sự đã ứng dụng Viễn thám và GIS trong việc lập bản đồ hạn hán nông nghiệp, trường hợp quận Jodhpur, Ấn Độ Trong nghiên cứu này, Dữ liệu cảm biến vệ tinh Landsat-7 ETM + và Landsat-5 TM được sử dụng để tính toán Nhiệt độ sáng (BT), Nhiệt độ bề mặt đất (LST) Phân tích tương quan và hồi quy được thực hiện giữa Chỉ số thực vật được chuẩn hóa (NDVI), Chỉ số thực vật điều chỉnh đất (SAVI), Chỉ số điều kiện thực vật (VCI), Chỉ số điều kiện nhiệt

độ (TCI) và các thực phẩm ngũ cốc dị thường BT đã được chuyển đổi thành Chỉ số điều kiện thực vật (VCI) và Chỉ số điều kiện nhiệt độ (TCI), là các chỉ số hữu ích để ước tính sức khỏe thực vật và hạn hán nông nghiệp Phân tích năng suất và sản xuất

Trên cơ sở các chỉ số dựa trên vệ tinh, khu vực nghiên cứu được chia thành nhiều loại hạn hán; Trung bình, nhẹ, không bị hạn hán bằng phần mềm GIS Nó đã được tìm thấy rằng trong các năm 2000, 2002 và 2010, toàn bộ khu vực nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi hạn hán vừa phải với cường độ lớn hơn (Surendra Singh Choudhary et al, 2012)

Năm 2013, Ning Zhang và cộng sự đã chứng minh chỉ số hạn hán sóng ngắn hồng ngoại và sóng nhìn thấy (VSDI) là rất đáng tin cậy trong việc ước tính mức độ khô hạn

bề mặt, nó có mối tương quan cao nhất với độ ẩm đất trong số sáu chỉ số NDVI, NDWI, MSI, SWCI, SIMI và VSDI, nghiên cứu cụ thể tại Trung Quốc Các mô hình

độ ẩm không gian bề mặt được biểu thị bởi VSDI dựa trên MODIS được so sánh với các bản đồ hạn hán dựa trên lượng mưa và Hệ thống đồng hóa dữ liệu đất toàn cầu (GLDAS) mô phỏng các bản đồ độ ẩm đất bề mặt trên năm tỉnh nằm ở đồng bằng Trung-hạ lưu Trung Quốc Kết quả chỉ ra rằng mặc dù có sự khác biệt giữa độ phân giải không gian và thời gian của ba sản phẩm, các bản đồ VSDI vẫn cho thấy sự đồng thuận tốt với hai sản phẩm hạn hán khác thông qua các sự kiện hạn hán và lũ lụt xen

kẽ vào năm 2011 ở khu vực này Do đó, VSDI có thể được sử dụng như một chỉ số độ

ẩm bề mặt hiệu quả ở cả quy mô cấp tỉnh và quốc gia tại Trung Quốc (Ning Zhang et

al, 2013)

Tháng 5 năm 2013, nhóm tác giả B.R Parida và cộng sự đã phát hiện các vùng dễ bị hạn hán của nông nghiệp trồng lúa bằng cách sử dụng chỉ số độ ẩm đất với ảnh MODIS Nghiên cứu này đã kiểm tra việc sử dụng viễn thám trong việc phát hiện và đánh giá hạn hán ở tỉnh Iloilo, Philippines Một chỉ số độ ẩm đất dựa trên viễn thám (SMI), dữ liệu bất thường về lượng mưa từ “Nhiệm vụ đo lượng mưa nhiệt đới” (TRMM) và dữ liệu năng xuất lúa (Pd) đã được sử dụng để phát hiện và xác nhận hạn hán Nghiên cứu được thực hiện trong hai năm hạn hán (2001, 2005) và một năm không hạn hán (2002) Theo dữ liệu của SMI, phân phối hạn hán được phân thành bốn nhóm chính Giá trị SMI > 0,3 được coi là không bị hạn hán và giá trị SMI ≤ 0,3 được phân loại là hạn hán nhẹ, trung bình và nghiêm trọng Kết quả dựa trên SMI tiết lộ rằng khu vực nghiên cứu đã trải qua hạn hán vào năm 2001 và 2005, trong khi năm

2002 không có hạn hán Mặt khác, dữ liệu dị thường lượng mưa dựa trên TRMM cho thấy giá trị âm năm 2001 và 2005 và giá trị dương năm 2002 Giá trị Pd dưới mức bình

thường được quan sát vào năm 2005 và giá trị trên mức bình thường vào năm 2002, trong khi giá trị gần như bình thường chiếm ưu thế vào năm 2001 Dữ liệu chỉ số năng suất rất quan trọng để đánh giá tác động của hạn hán đối với sản xuất lúa gạo Trong hầu hết các trường hợp, mô hình sản xuất và năng suất lúa cho thấy sự sụt giảm trong sản xuất hoặc năng suất của gạo trong một năm cụ thể trùng với giá trị SMI thấp hơn

và lượng mưa lớn hơn hoặc giảm bất thường (B.R Parida et.al, 2013)

Tháng 12 năm 2013, bài nghiên cứu của nhóm tác giả Surendra Singh Choudhary, P.K Garg và S.K Ghosh đã cho thấy các chỉ số hạn hán dựa trên khí tượng quan sát như Độ lệch chuẩn hóa (ND), Chỉ số De Martonne (IA), Chỉ số phù sa (PQ), Chỉ số độ

ẩm âm (NMI) và các giá trị Chỉ số lượng mưa tiêu chuẩn (SPI) được xen kẽ để có được các giá trị không gian hạn hán dựa trên khí tượng Năng suất cây trồng và xu hướng sản xuất đã được vạch ra và ngưỡng chỉ số thực vật khác biệt (NDVI) đã xác định được nguy cơ hạn hán nông nghiệp ở huyện Jodhpur, nơi xảy ra hạn hán nặng là

ở huyện Jodhpur Dữ liệu lượng mưa hàng tháng từ sáu trạm đã được sử dụng để lấy Chỉ số Lượng mưa Chuẩn hóa (SPI) Dữ liệu cảm biến vệ tinh Landsat-7 ETM + và Landsat-5 TM được sử dụng để tính toán Nhiệt độ sáng (BT), Nhiệt độ bề mặt đất (LST) BT đã được chuyển đổi thành Chỉ số điều kiện thực vật (VCI) và Chỉ số điều kiện nhiệt độ (TCI), là các chỉ số hữu ích để ước tính sức khỏe của thảm thực vật và theo dõi hạn hán Phân tích được thực hiện trong khoảng thời gian 21 năm (1991, năm 2011) và từ phân tích SPI, người ta thấy rằng vào năm 2002, toàn bộ khu vực nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi hạn hán với cường độ lớn hơn, có thể được phân loại được điều kiện hạn hán nặng và hạn hán khắc nghiệt (Surendra Singh Choudhary, P.K Garg và S.K Ghosh, 2013)

Năm 2015, nhóm tác giả Gaikwad S và Kate K V đã thực hiện đánh giá hạn nông nghiệp sau gió mùa tại Vaijapur Taluka, Ấn Độ bằng ảnh Landsat 8 Mùa gió mùa bắt đầu từ tháng 10 đến tháng 12 ở Ấn Độ để họ so sánh các chỉ số hạn hán của hai năm

2013 và 2014 Để làm như vậy, họ đã sử dụng hình ảnh OLI và TIRS của Landsat 8 cho năm 2013 và 2014 và các dữ liệu phụ trợ như lượng mưa, nhiệt độ, thống kê diện tích gieo Việc phân tích lớp phủ thực vật bằng các chỉ số NDVI, VCI và SAVI cho

cứu, năm 2013 đã bị ảnh hưởng bởi hạn hán nông nghiệp (Gaikwad S và Kate K V., 2015)

Trong Hội thảo quốc tế lần thứ 2 vệ tinh LAPAN-IPB về an ninh lương thực và giám sát môi trường 2015, LISAT-FSEM 2015, tác giả Rizqi I Sholihah và cộng sự đã trình bày nghiên cứu xác định mức độ hạn hán nông nghiệp dựa trên các chỉ số sức khỏe thực vật của dữ liệu Landsat, trường hợp của Subang và Karawang Indonesia Trong bài báo này, dữ liệu viễn thám từ vệ tinh được thử nghiệm để theo dõi mức độ hạn hán trong khoảng 184.486 ha của cả hai chế độ Chỉ số sức khỏe thực vật (VHI), một chỉ số hạn hán thực vật dựa trên dữ liệu viễn thám, được nghiên cứu trong trường hợp này sử dụng chuỗi dài hạn của dữ liệu Landsat mùa 2000, 2005, 2010 và 2015 VHI đối chiếu sức khỏe thực vật tổng thể, do đó phù hợp để chỉ ra mức độ hạn hán nông nghiệp Nó

đo độ ẩm của thảm thực vật / điều kiện thực vật (VCI) hoặc điều kiện nhiệt của thảm thực vật (TCI) Cả hai chỉ số đều được lấy từ dữ liệu Chỉ số thực vật khác biệt (NDVI)

và nhiệt độ bề mặt đất (LST) tương ứng Kết quả cho thấy VHI đã giảm hơn 50%, từ 30,86 năm 2000 xuống 14,66 năm 2015 Con số này cho thấy mức độ hạn hán tăng cường ở khu vực nghiên cứu, từ hạn hán nhẹ đến hạn hán nghiêm trọng Mức độ nghiêm trọng chủ yếu được kích hoạt bởi LST tăng từ 27°C năm 2000 lên 40°C trong năm 2015 Ngoài ra, xu hướng giảm giá trị NDVI trong những năm gần đây, khiến các lĩnh vực nông nghiệp dễ bị hạn hán hơn (Rizqi I Sholihah et al, 2015)

Tháng 11 năm 2013, Hao Sun và cộng sự đã chỉ ra sự bất ổn lớn trong việc ứng dụng chỉ số sức khỏe thực vật (VHI) để theo dõi hạn hán đối với những khu vực có địa hình phức tạp, chẳng hạn như Trung Quốc Một chỉ số phát hiện hạn hán mới được đề xuất

là chỉ số hạn theo chỉ thị thực vật (VDI) VDI được phát triển từ VHI cổ điển bằng cách thay thế chỉ số NDVI và Ts bằng chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa (NDWI) và nhiệt độ chênh lệch ngày đêm Ts (ΔTs) Ảnh MODIS với độ phân giải trung bình là MOD11C3 và MOD13C2 từ năm 2001 đến năm 2011; cùng với dữ liệu mưa hàng tháng từ năm 1970 đến năm 2010 và dữ liệu năng suất lúa mì mùa đông hàng năm từ năm 2000 đến năm 2012 đã được sử dụng để tính toán chỉ số VDI Kết quả chỉ ra rằng (1) nhiều khu vực ở Trung Quốc cho thấy mối tương quan tích cực giữa NDVI và Ts, đặc biệt là trong mùa lạnh, trong khi hầu hết các khu vực có mối tương quan nghịch

giữa NDWI và ΔTs; (2) VDI có mối tương quan tuyến tính đáng kể với VHI trên các khu vực và giai đoạn mà mối tương quan NDVI – Ts và tương quan NDWI – ΔTs đều

tỉ lệ nghịch; (3) VDI trình bày mối tương quan đáng kể với các chỉ số lượng mưa tiêu chuẩn 3 và 6 tháng, tương đương với VHI; và (4) VDI có mối tương quan đáng kể với năng suất cây trồng chuẩn hóa, và tốt hơn VHI Lấy ví dụ, sự kiện hạn hán cực đoan ở phía tây nam Trung Quốc từ mùa đông năm 2009 đến mùa xuân năm 2010 đã được VDI khám phá thành công Người ta kết luận rằng chỉ số mới, VDI, có khả năng theo dõi hạn hán nông nghiệp trên toàn Trung Quốc, bao gồm các khu vực và thời kỳ mà mối tương quan NDVI– Ts là không âm

1.2.2 Tại Việt Nam

Thực tế, đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng công nghệ Viễn thám và GIS trong giám sát nhiệt độ bề mặt được thực hiện trên nhiều vùng khác nhau tại Việt Nam

Năm 2006, tác giả Trần Thị Vân đã nghiên cứu ứng dụng viễn thám nhiệt khảo sát đặc trưng nhiệt độ bề mặt đô thị với sự phân bố các kiểu thảm phủ ở Thành phố Hồ Chí Minh Phương pháp nghiên cứu dựa trên phép tính chuyển đổi nhiệt độ từ giá trị xám

độ trên kênh nhiệt 6 của ảnh vệ tinh Landsat ETM+ Quá trình thực hiện bắt đầu từ việc chuyển đổi giá trị số (Digital Number - DN) sang giá trị bức xạ phổ (Lλ), sau đó chuyển đổi tiếp giá trị bức xạ này sang giá trị nhiệt độ Mục đích nghiên cứu này là đánh giá việc sử dụng ảnh Landsat ETM+ để chỉ thị những sự khác nhau về nhiệt độ ở khu vực đô thị và so sánh mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đô thị và các kiểu thảm phủ (Trần Thị Vân, 2006)

Năm 2011, nhóm tác giả Trần Thị Vân, Hoàng Thái Lan và Lê Văn Trung đã nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác động của quá trình đô thị hóa ở thành phố

Hồ Chí Minh bằng phương pháp viễn thám Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu biến đổi nhiệt độ đô thị trên cơ sở ứng dụng viễn thám, qua đó phân tích và thiết lập mối tương quan giữa sự thay đổi nhiệt độ và quá trình đô thị hóa cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh, góp phần phục vụ quy hoạch phát triển đô thị bền vững (Trần Thị Vân, Hoàng Thái Lan, Lê Văn Trung, 2011)

Năm 2014, nhóm tác giả Lê Vân Anh và Trần Anh Tuấn đã thực hiện nghiên cứu nhiệt

độ bề mặt sử dụng phương pháp tính toán độ phát xạ từ chỉ số thực vật Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu tính toán nhiệt độ bề mặt đất sử dụng phương pháp xác định độ phát xạ bằng chỉ số thực vật NDVI, phương pháp này thay thế việc sử dụng một hệ số phát xạ chung cho toàn khu vực của các phương pháp truyền thống và cho kết quả đánh giá nhiệt độ bề mặt sát với thực tế hơn Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu được so sánh, kiểm chứng với kết quả nhiệt độ bề mặt tính theo phương pháp sử dụng

hệ số phát xạ chung cho các đối tượng điển hình để đánh giá độ chính xác (Lê Vân Anh, Trần Anh Tuấn, 2014)

Năm 2015, nhóm tác giả Trịnh Lê Hùng, Đào Khánh Hoài đã ứng dụng viễn thám đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực huyện Bắc Bình, tỉnh Bình Thuận Bài báo trình bày kết quả đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực huyện Bắc Bình (tỉnh Bình Thuận) từ

tư liệu ảnh vệ tinh đa phổ LANDSAT sử dụng chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật (TVDI) Kết quả nhận được có thể sử dụng trong thành lập bản đồ nguy cơ khô hạn và giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra (Trịnh Lê Hùng, Đào Khánh Hoài, 2015)

Năm 2016, nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám giám sát hạn hán ở Tây Nguyên được thực hiện bởi nhóm tác giả Nguyễn Hữu Quyền, Dương Văn Khảm, Trần Thị Tâm Bài viết này trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám đánh giá hạn hán ở Tây Nguyên dựa trên chỉ số hạn viễn thám LWSI Đây là một trong các kết quả thu được từ đề tài TN3/T25 "Nghiên cứu điều kiện khí hậu nông nghiệp phục

vụ phát triển kinh tế - xã hội và phòng tránh thiên tai vùng Tây Nguyên" Chỉ số LSWI được tính từ ảnh viễn thám sẽ được đối chiếu với số liệu đo đạc thực địa để phân ngưỡng (từ thấp đến cao) theo các mức sau: hạn nặng, hạn vừa, hạn nhẹ, bình thường

và ẩm Trong quá trình nghiên cứu, các nhà khoa học đã cho thấy sự phân bố của giá trị LSWI tương đối phù hợp với sự phân bố của khu vực khô hạn (Nguyễn Hữu Quyền, Dương Văn Khảm, Trần Thị Tâm, 2016)

Cũng vào năm 2016, nhóm tác giả Trần Thị Vân đã nghiên cứu về Chỉ số độ khô của thảm thực vật từ hình ảnh vệ tinh để hỗ trợ theo dõi hạn hán trong một lãnh thổ Bài viết này trình bày kết quả ứng dụng công nghệ viễn thám trong đánh giá hạn hán trong mùa khô từ 2011 đến 2015 (từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau) Nghiên cứu đã sử dụng

tổ hợp các hình ảnh MODIS trong 8 ngày, MOD9A1 với độ phân giải 500 m và MOD11A2 với độ phân giải 1 km Trung bình của chỉ số độ khô hạn nhiệt độ thực vật (TVDI) của khu vực Đông Nam Bộ là từ 0,50 đến 0,63 Nó có xu hướng tăng từ đầu đến cuối mùa khô, và cao hơn trong những năm tiếp theo TVDI trung bình ở khu vực Đông Nam Bộ nói chung có xu hướng tăng theo thời gian và tỷ lệ nghịch với lượng mưa Đánh giá sai số cho thấy mối tương quan cao giữa kết quả tính toán và dữ liệu đo được về nhiệt độ và lượng mưa từ trạm khí tượng trong khu vực nghiên cứu (R> 0,7) Kết quả nghiên cứu này là một tài liệu tham khảo tốt để góp phần theo dõi diễn biến hạn hán theo thời gian và không gian ở khu vực Đông Nam Bộ dưới sự thay đổi khí hậu hiện nay, nhằm mục đích phục vụ quy hoạch và quản lý môi trường bền vững để đảm bảo an toàn cho cộng đồng (Trần Thị Vân và cộng sự, 2016)

Năm 2017, nghiên cứu của nhóm tác giả Đỗ Ngọc Ánh, Nguyễn Quang Phi, Nguyễn Hoàng Sơn đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 khu vực hạ lưu sông Cả, được thu nhận vào ngày 1-2/07/2015 để tính toán các chỉ số địa vật lý về nhiệt độ và thực vật Từ đó chỉ ra mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt, độ che phủ, độ ẩm đất và hạn nông nghiệp Nghiên cứu cho thấy các chỉ số có quan hệ chặt chẽ với nhau cũng như với hạn nông nghiệp, có thể sử dụng một chỉ số dựa trên mối quan hệ với các chỉ số khác để cảnh báo hạn nông nghiệp (Đỗ Ngọc Ánh và cộng sự, 2017)

Tháng 03 năm 2019, nghiên cứu của nhóm tác giả Trần Thị Vân đã thực hiện đánh giá hạn hán trên một lãnh thổ bằng giải pháp công nghệ không gian Bài viết này trình bày một nghiên cứu về tình hình hạn hán ở vùng cao nguyên ở khu vực Nam Trung Bộ, Việt Nam Kỹ thuật xử lý hình ảnh viễn thám đã được sử dụng để đánh giá một khu vực rộng lớn Dữ liệu được sử dụng là ảnh Landsat 8, dựa trên các đặc điểm của các dải quang phổ để tính chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật, còn được xem là chỉ số hạn hán Hình ảnh thu được là vào mùa khô năm 2016 Kết quả cho thấy giá trị trung bình của chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật của toàn vùng nằm ở mức hạn hán và chiếm khoảng 80% diện tích, trong đó gần 70% diện tích là hạn hán nhẹ, phân bố khắp thành phố; khoảng 15% diện tích bị hạn hán từ trung bình đến nghiêm trọng Chúng được phân tán khắp nơi, chủ yếu ở phía đông bắc và tây nam của khu vực Kết quả cho thấy

hạn hán là một vấn đề cần được xem xét cho khu vực này, vì chúng sẽ tác động đến nguy cơ thiếu nước trong thành phố trong tương lai (Trần Thị Vân và cộng sự 2019)

Tổng quan khu vực nghiên cứu

1.3

1.3.2 Vị trí địa lý

Bến Tre là một tỉnh thuộc vùng ĐBSCL, có diện tích tự nhiên là 2.360 km2, được hình thành bởi cù lao An Hoá, cù lao Bảo, cù lao Minh và do phù sa của 4 nhánh sông Cửu Long bồi tụ mà thành (gồm sông Tiền, sông Ba Lai, sông Hàm Luông, sông Cổ Chiên) Điểm cực bắc của Bến Tre nằm trên vĩ độ 9048' bắc, điểm cực nam nằm trên vĩ

độ 10020' bắc, điểm cực đông nằm trên kinh độ 106048' đông, điểm cực tây nằm trên kinh độ 105057' đông Bến Tre nằm cuối nguồn sông Cửu Long, hai bên là sông Tiền

và sông Cổ Chiên, tiếp giáp với biển Đông, có bờ biển dài 65 km Phía bắc giáp Tiền Giang, phía tây và tây nam giáp Vĩnh Long, phía nam giáp Trà Vinh Thị xã Bến Tre cách Thành phố Hồ Chí Minh 85 km Hiện nay, tỉnh Bến Tre gồm 1 thành phố và 8 huyện (Hình 1.1)

Hình 1.1: Bản đồ hành chính tỉnh Bến Tre

(Nguồn: Cổng thông tin điện tử Bến Tre)

1.3.2 Đặc điểm địa hình

Địa hình của Bến Tre bằng phẳng, rải rác những giồng cát xen kẽ với ruộng vườn, không có rừng cây lớn, chỉ có một số rừng chồi và những dải rừng ngập mặn ở ven biển và các cửa sông Nhìn từ trên cao xuống, Bến Tre có hình giẻ quạt, đầu nhọn nằm

ở thượng nguồn, các nhánh sông lớn như hình nan quạt xòe rộng ở phía đông Những con sông lớn nối từ biển Đông qua các cửa sông chính (cửa Đại, cửa Ba Lai, cửa Hàm Luông, cửa Cổ Chiên), ngược về phía thượng nguồn đến tận Campuchia; cùng hệ thống kênh rạch chằng chịt khoảng 6.000 km đan vào nhau chở nặng phù sa chảy khắp

ba dải cù lao là một lợi thế của Bến Tre trong phát triển giao thông thủy, hệ thống thủy lợi, phát triển kinh tế biển, kinh tế vườn, trao đổi hàng hoá với các tỉnh lân cận Từ Bến Tre, tàu bè có thể đến thành phố Hồ Chí Minh và các tỉnh miền Tây Ngược lại, tàu bè từ thành phố Hồ Chí Minh về các tỉnh miền Tây đều phải qua Bến Tre

1.3.3 Khí hậu – thủy văn

Bến Tre nằm trong miền khí hậu nhiệt đới gió mùa cận xích đạo, nhưng lại nằm ngoài ảnh hưởng của gió mùa cực đới, nên nhiệt độ cao, ít biến đổi trong năm, nhiệt độ trung bình hằng năm từ 260C – 270C Trong năm không có nhiệt độ tháng nào trung bình dưới 200C Với vị trí nằm tiếp giáp với biển Đông, nhưng Bến Tre ít chịu ảnh hưởng của bão, vì nằm ngoài vĩ độ thấp (bão thường xảy ra từ vĩ độ 150 bắc trở lên) Ngoài ra, nhờ có gió đất liền, nên biên độ dao động ngày đêm giữa các khu vực bị giảm bớt

Tỉnh Bến Tre chịu ảnh hưởng của gió mùa đông bắc từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau

và gió mùa tây nam từ tháng 5 đến tháng 11, giữa 2 mùa gió tây nam và đông bắc là 2 thời kỳ chuyển tiếp có hướng gió thay đổi vào các tháng 11 và tháng 4 tạo nên 2 mùa

rõ rệt Mùa gió đông bắc là thời kỳ khô hạn, mùa gió tây nam là thời kỳ mưa ẩm Lượng mưa trung bình hằng năm từ 1.250 mm – 1.500 mm Trong mùa khô, lượng mưa vào khoảng 2 đến 6% tổng lượng mưa cả năm

Khí hậu Bến Tre cũng cho thấy thích hợp với nhiều loại cây trồng Ánh sáng, nhiệt độ,

độ ẩm thuận lợi cho sự quang hợp và phát dục của cây trồng, vật nuôi Tuy nhiên, ngoài thuận lợi trên, Bến Tre cũng gặp những khó khăn do thời tiết nóng ẩm nên thường có nạn sâu bệnh, dịch bệnh, và nấm mốc phát sinh, phát triển quanh năm

Trở ngại đáng kể trong nông nghiệp là vào mùa khô, lượng nước từ thượng nguồn đổ

về giảm nhiều và gió chướng mạnh đưa nước biển sâu vào nội địa, làm ảnh hưởng đến năng suất cây trồng đối với các huyện gần phía biển và ven biển

Bến Tre có hệ thống kênh rạch chằng chịt khoảng 6.000 km đan vào nhau chở nặng phù sa chảy khắp ba dải cù lao, tạo thành một lợi thế trong phát triển giao thông thuỷ,

hệ thống thuỷ lợi, phát triển kinh tế biển, kinh tế vườn, trao đổi hàng hoá với các tỉnh lân cận

Những con sông lớn nối từ biển Đông qua các cửa sông chính (cửa Đại, cửa Ba Lai, cửa Hàm Luông, cửa Cổ Chiên), ngược về phía thượng nguồn đến tận Campuchia Từ Bến Tre, tàu bè có thể đến Thành phố Hồ Chí Minh và các tỉnh miền Tây Ngược lại, tàu bè từ Thành phố Hồ Chí Minh về các tỉnh miền Tây đều phải qua Bến Tre

1.3.4 Kinh tế - xã hội

Bến Tre là một tỉnh nông nghiệp, với thế mạnh là kinh tế vườn và kinh tế biển; với 71.248 ha dừa, 28.346 ha cây ăn trái, 37.500 ha nuôi thủy sản, 3.992 tàu khai thác thủy sản, với công suất bình quân 346 CV/tàu,… Thời gian qua, Bến Tre rất quan tâm đến việc xây dựng, hoàn thiện chuỗi giá trị trên các sản phẩm nông nghiệp chủ lực của tỉnh, đến nay đã có 5 chuỗi giá trị sản phẩm được hình thành và phát triển (dừa, bưởi

da xanh, chôm chôm, nhãn và tôm biển) và 03 chuỗi đang xây dựng (hoa kiểng, bò và heo) Bến Tre có 2 khu công nghiệp gồm Giao Long (quy mô 168 ha) và An Hiệp (quy

mô 72 ha) hiện đã lấp đầy 100% diện tích, Bến Tre đang trình Trung ương thẩm định

hồ sơ thiết kế cơ sở Khu Công nghiệp Phú Thuận (huyện Bình Đại) để làm cơ sở bồi thường giải quyết mặt bằng và triển khai thực hiện vào đầu năm 2019; 10 cụm công nghiệp ở các huyện, với tổng diện tích 347,3 ha; có 57 làng nghề đã được công nhận Các thành phần kinh tế được quan tâm thành lập mới và phát triển khá tốt, đến nay toàn tỉnh có 3.146 doanh nghiệp; Chương trình “Đồng khởi khởi nghiệp và Phát triển doanh nghiệp” được triển khai thực hiện đạt kết quả bước đầu khá quan trọng, nhiều ý tưởng, dự án khởi nghiệp được kết nối, hỗ trợ và phát huy khá tốt,

Những năm gần đây, tình hình đầu tư phát triển, xây dựng kết cấu hạ tầng rất được quan tâm, hàng loạt các công trình, dự án trên các lĩnh vực được hoàn thành, đưa vào

sử dụng đã góp phần rất lớn trong phát triển kinh tế - xã hội của địa phương; đến nay, tất cả các cầu trên các tuyến đường chính của tỉnh đều đã được bê tông hóa, tạo giao thông thông suốt và an toàn; bên cạnh đó, Bến Tre cũng chú trọng đến phát triển đô thị, đã có 12 xã, thị trấn được công nhận đô thị loại V và Thành phố Bến Tre đang đề nghị Trung ương công nhận đạt chuẩn đô thị loại II Hệ thống cung cấp điện, cung cấp nước ngọt phục vụ sản xuất và sinh hoạt, bưu chính viễn thông, tín dụng ngân hàng, dịch vụ vận tải,… được quan tâm đầu tư phát triển cả về quy mô và chất lượng phục

vụ Đến nay, có 99,88% hộ dân được sử dụng điện; 96,5 % hộ dân sử dụng nước sinh hoạt hợp vệ sinh, trong đó có 56% sử dụng nước sạch Kết cấu hạ tầng văn hóa - xã hội cũng được quan tâm đầu tư, hệ thống trường lớp, bệnh viện và trạm y tế cơ sở, được xây dựng và mở rộng; phối hợp thành lập và đưa Phân hiệu Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh tại Bến Tre từng bước đi vào hoạt động ổn định, góp phần đào tạo nguồn nhân lực có chất lượng cho tỉnh và khu vực; 100% số xã có bác sĩ, 95,3% số ấp có nhân viên y tế hoạt động, 145/164 xã, phường, thị trấn đạt tiêu chí quốc gia về y tế; phong trào “Toàn dân đoàn kết xây dựng đời sống hóa”, gắn với xây dựng nông thôn mới và đô thị văn minh ngày càng phát triển, Bến Tre hiện có 94,4%

hộ gia đình, 96,34% ấp, khu phố, 100% số xã và 01 huyện đạt chuẩn văn hóa, 24 xã đạt chuẩn nông thôn mới và 05 phường đạt chuẩn văn minh đô thị Các hoạt động thông tin tuyên truyền, văn hóa, văn nghệ, có tiến bộ, nội dung và hình thức đổi mới khá phong phú; hệ thống thông tin đại chúng phát triển rộng khắp đến cơ sở, góp phần nâng cao dân trí và nhu cầu hưởng thụ văn hóa của nhân dân

Bến Tre có 02 di tích cấp quốc gia đặc biệt, 15 di tích cấp quốc gia, 02 di sản văn hóa phi vật thể cấp quốc gia, 44 di tích cấp tỉnh, trong đó có nhiều nơi khá quen thuộc, như: Khu mộ và khu tưởng niệm Nguyễn Đình Chiểu (xã An Đức, huyện Ba Tri), khu

di tích Đồng khởi Bến Tre (xã Định Thủy, huyện Mỏ Cày Nam), mộ Nhà giáo Võ Trường Toản (làng Bảo Thạnh, Ba Tri), đình Phú Lễ (Ba Tri), đình Bình Hòa (Giồng Trôm), di tích căn cứ khu ủy Sài Gòn - Gia Định, di tích đầu cầu tiếp nhận vũ khí Bắc Nam (Thạnh Phú), Nhà Cổ Hương Liêm, Nhà ông Nguyễn Văn Trác, đền thờ cụ Huỳnh Tấn Phát (Châu Hưng, Bình Đại), đền thờ lãnh binh Nguyễn Ngọc Thăng (Mỹ Thạnh, Giồng Trôm), đền thờ nữ tướng Nguyễn Thị Định, Phan Văn Trị (Giồng

các điểm du lịch: Cồn Phụng, Resort Forever Green (Châu Thành), cồn Bững (Thạnh Phú), cống đập Ba Lai (Ba Tri) ; các lễ hội truyền thống hàng năm như: Kỷ niệm ngày Bến Tre Đồng Khởi 17/1; lễ hội truyền thống văn hóa tỉnh (ngày 1/7 hàng năm nhân ngày sinh của nhà thơ yêu nước Nguyễn Đình Chiểu); lễ hội Cây trái ngon, an toàn được tổ chức vào dịp Tết Đoan Ngọ hàng năm, Hiện nay tỉnh đang tập trung đầu tư, tôn tạo các di tích văn hóa - lịch sử và kêu gọi đầu tư các dự án du lịch trọng điểm của tỉnh, để thu hút khách du lịch và góp phần phát triển du lịch trở thành ngành kinh tế mũi nhọn theo Nghị quyết số 08-NQ/TW ngày 16/01/2017 của Bộ Chính trị

1.3.5 Tình hình trồng lúa nước tại tỉnh Bến Tre

Với kinh nghiệm trồng lúa nước ở vùng đất cao, người dân khi đến định cư ở vùng đất Bến Tre cũng đã liên tục cải tiến phương pháp, kỹ thuật canh tác, chọn các giống thích hợp để đạt năng suất cao và chất lượng gạo tốt Những tác giả của những quyển sách như Gia Định thành thông chí, Đại Nam nhất thống chí, Phủ biên tạp lục đều nhắc đến lượng và phẩm của gạo tẻ và gạo nếp của Bến Tre Tuy nhiên do những điều kiện hạn chế về khoa học kỹ thuật, cho nên năng suất lúa trong cả giai đoạn lịch sử dài nhìn chung còn rất thấp Mãi đến những năm gần đây, cùng với việc đầu tư khoa học kỹ thuật, thủy lợi, phân bón, thuốc trừ sâu, giống mới v.v năng suất, sản lượng lúa đã có bước tăng nhảy vọt Những cánh đồng thâm canh, vùng lúa cao sản được xây dựng ở nhiều nơi trong tỉnh, với hai vụ lúa mỗi năm, thay vì một vụ như trước đây

Có những giống lúa địa phương thích ứng với từng vùng như: cuống trâu, ba đuông, nàng gáo, nếp bòng ở vùng nhiễm mặn; nàng trích, nàng loan, tàu hương ở vùng nước lợ; bảy dãnh, nàng loan, một bụi, ba bụi ở vùng nước ngọt Đây là những nguồn "gien" quý giá cho chương trình nghiên cứu lai tạo giống lúa có năng suất cao và thích hợp với môi trường đồng đất địa phương

Trong quá trình xây dựng vùng lúa cao sản, một số giống lúa có năng suất cao từ những viện nghiên cứu của Nhà nước, hoặc nhập ngoại cũng đã được trồng thí nghiệm trên đất Bến Tre và đã cho thấy triển vọng phát triển tốt, năng suất cao Cụ thể

là các giống lúa có thể chịu hạn, chịu mặn và các giống lúa ngắn ngày hoặc cực ngắn ngày: OC10, OM6162, OM9921, OM4900, OM 6975, OM6979, OM8923, OM9915, OM9916, OM5451,

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Cơ sở khoa học về viễn thám

2.1.1 Khái niệm

Viễn thám là khoa học nghiên cứu về các phương pháp thu thập, đo đạc và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng Do các tính chất của vật thể có thể được xác định thông qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám còn là một công nghệ nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua những đặc trưng riêng về sự phản xạ Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính đối tượng Nguồn năng lượng chính thường sử dụng trong viễn thám là bức xạ mặt trời Thông tin về năng lượng phản xạ của vật thể được ghi nhận bởi ảnh viễn thám, sau đó được giải đoán trực tiếp dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia Các dữ liệu và thông tin liên quan sẽ được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như: nông lâm nghiệp, địa chất, khí tượng, môi trường (Lê Văn Trung, 2015)

Cơ sở tư liệu của viễn thám là sóng điện từ được phát xạ hoặc bức xạ từ các vật thể, các đối tượng trên bề mặt Trái Đất, trong những điều kiện khác nhau thì khả năng phản

xạ hoặc bức xạ của sóng điện từ sẽ có những đặc trưng riêng Sóng điện từ có bốn tính chất cơ bản: bước sóng, hướng lan truyền, biên độ và mặt phân cực Mỗi một thuộc tính cơ bản này sẽ phản ánh nội dung thông tin khác nhau của vật thể, phụ thuộc vào thành phần vật chất và cấu trúc của chúng, làm cho mỗi đối tượng được xác định và nhận biết một cách duy nhất Sóng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể trên bề mặt Trái Đất sẽ được thu nhận bằng các hệ thống thu ảnh gọi là bộ cảm (sensor) Các bộ cảm được lắp đặt trên các phương tiện (Platform) khinh khí cầu, máy bay hoặc vệ tinh

Xử lý, phân tích giải đoán (interpretation) các tấm ảnh viễn thám sẽ cho ra các thông tin về đối tượng cần nghiên cứu (Hình 2.1)

Hình 2.1: Thu nhận dữ liệu ảnh viễn thám

(Nguồn: Lê Văn Trung, 2015)

2.1.2 Đặc trưng phản xạ phổ của đối tượng

Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố như điều kiện chiếu sáng, môi trường khí quyển và bề mặt đối tượng, đặc biệt là bản thân các đối tượng đó (độ ẩm, lớp nền – bề mặt nhám, thực vật, chất mùn, cấu trúc bề mặt, ) Đối với các đối tượng khác nhau sẽ có khả năng phản xạ phổ khác nhau, với mỗi đối tượng sự phản xạ, hấp thụ lại thay đổi theo bước sóng Phương pháp viễn thám chủ yếu dựa trên nguyên lý này để nhận biết, phát hiện các đối tượng, hiện tượng trong tự nhiên Các thông tin về đặc trưng phổ phản xạ của các đối tượng tự nhiên sẽ giúp các nhà chuyên môn lựa chọn các phép xử lý ảnh để có được kênh tối ưu, chứa nhiều thông tin về đối tượng nghiên cứu, đây chính là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối tượng

Thông tin viễn thám trong dải phổ phản xạ có liên quan trực tiếp đến năng lượng phản

xạ từ các đối tượng nhờ sự phân dị bức xạ của các đối tượng khác nhau trên ảnh vệ tinh Nó bị ảnh hưởng bởi các đặc tính vật lý hóa học của vật thể trong trường năng lượng điện từ và thay đổi theo bước sóng Nhìn chung, các thông tin này phản ảnh 3 nhóm đối tượng là đất, nước và thực vật ở các trạng thái khác nhau tùy thuộc vào thời điểm bay chụp Mỗi loại đối tượng có hành vi phản xạ khác nhau với sóng điện từ tại các bước sóng khác nhau Thực vật có phản xạ phổ cao nhất ở bước sóng màu lục

(0,5μm-0,6μm) trong vùng nhìn thấy, do đó có màu xanh lục Nhưng các đặc trưng phản xạ phổ của thực vật nổi bật nhất ở vùng hồng ngoại gần (0,7μm-1.4μm), là vùng bước sóng mà thực vật có phản xạ cao nhất Mức độ phản xạ của thực vật phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, có thể kể đến là lượng chlorophyll (chất diệp lục), độ dày tán lá và cấu trúc tán lá Nước có phản xạ chủ yếu nằm trong vùng nhìn thấy (0,4μm-0,7 μm) và phản xạ mạnh ở dải sóng lam (0,4μm-0,5μm) và lục (0,5μm-0,6μm) Giá trị phản xạ của nước phụ thuộc chủ yếu vào thành phần, độ đục và độ rối Ðất có phần trăm phản xạ tăng dần theo chiều tăng của chiều dài bước sóng Phần trăm phản xạ của đất chủ yếu phụ thuộc vào độ ẩm và màu của đất Phản xạ phổ của cùng một loại đối tượng cũng có thể được thể hiện khác nhau trên cùng một ảnh do có nhiều yếu tố ảnh hưởng khác nhau, chủ yếu là do các sai biệt về không gian khi các sai biệt này khiến đối tượng được chiếu sáng khác nhau hoặc có cấu trúc khác nhau so với nguồn sáng (Trần Thị Vân, 2011) (Hình 2.2)

Hình 2.2: Phổ phản xạ của thực vật, nước và đất

(Nguồn: Nguyễn Khắc Thời, 2011)

2.1.3 Cơ sở viễn thám hồng ngoại nhiệt

2.1.3.1 Dải quang phổ hồng ngoại nhiệt

Trong viễn thám hồng ngoại nhiệt, bức xạ phát ra từ các đối tượng mặt đất thường được quan tâm nhiều nhất Vùng bước sóng điện từ 3 – 35 µm thường được