nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và gis phục vụ giám sát trạng thái sinh trưởng, phát triển và dự báo năng suất lúa ở đồng bằng sông hồng

BTNMT VKHKTTV&MT BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THUỶ VĂN VÀ MÔI TRƯỜNG 23/62 Nguyễn Chí Thanh, Đống Đa, Hà Nội ******** BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS PHỤC VỤ GIÁM SÁT TRẠNG THÁI SINH TRƯỞNG, PHÁT TRIỂN VÀ DỰ BÁO NĂNG SUẤT LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG Chủ nhiệm Đề tài: TS. Dương Văn Khảm 8837 HÀ NỘI, 4-2011 BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THUỶ VĂN VÀ MÔI TRƯỜNG 23/62 Nguyễn Chí Thanh, Đống Đa, Hà Nội ******** BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS PHỤC VỤ GIÁM SÁT TRẠNG THÁI SINH TRƯỞNG, PHÁT TRIỂN VÀ DỰ BÁO NĂNG SUẤT LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG Chỉ số đăng ký: Chỉ số phân loại: Chỉ số lưu trữ: Cộng tác viên chính: CN. Nguyễn Hồng Sơn; KS. Nguyễn Hữu Quyền CN. Đỗ Thanh Tùng; Th.S. Hoàng Thanh Tùng CN. Trần Thị Tâm; KS. Trịnh Hoàng Dương …., ngày…tháng…năm… …., ngày…tháng…năm… ………, ngày…tháng…năm… CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI (Ký và ghi rõ họ tên) CƠ QUAN THỰC HIỆN (Thủ trưởng đơn vị, đóng dấu, nếu có) CƠ QUAN CHỦ TRÌ (Thủ trưởng đơn vị chủ trì ký tên, đóng dấu Hà Nội, ngày…tháng…năm… Hà Nội, ngày…tháng…năm… HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ CHÍNH THỨC CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG (Ký và ghi rõ họ tên, h ọc hàm, học vị) TS. Nguyễn Lê Tâm TS Nguy ễnL êT CƠ QUAN QUẢN LÝ ĐỀ TÀI (Cơ quan chủ quản ký tên, đóng dấu) TL. BỘ TRƯỞNG KT. VỤ TRƯỞNG VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ PHÓ VỤ TRƯỞNG Nguyễn Lê Tâmguyễn Lê Tâm i MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 CHƯƠNG 1 6 TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU GIÁM SÁT TRẠNG THÁI SINH TRƯỞNG, PHÁT TRIỂN CỦA CÂY LÚA VÀ DỰ BÁO NĂNG SUẤT LÚA BẰNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM 6 1.1. Số liệu ảnh viễn thám và phương pháp tiền xử lý ảnh viễn thám 8 1.1.1. Nguyên lý hoạt động của vệ tinh TERRA, AQUA với đầu đo MODIS 8 1.1.2. Một số phương pháp tiền xử lý ảnh viễn thám 10 1. 2. Khái niệm về giám sát và dự báo năng suất lúa 10 1.2.1. Khái niệm về giám sát lúa 10 1.2.2. Khái niệm về dự báo năng suất lúa 12 1.3. Tình hình sử dụng công nghệ viễn thám trong giám sát và dự báo năng suất lúa trong nước và trên thế giới 15 1.3.1. Tình hình sử dụng công nghệ viễn thám radar trong giám sát và dự báo năng suất lúa 15 1.3.2. Tình hình sử dụng công nghệ viễn thám quang học trong giám sát và dự báo năng suất lúa ở trong nước và trên thế giới 18 Nhận xét: 26 CHƯƠNG 2 28 ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ ĐẶC ĐIỂM MÙA VỤ LÚA CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU 28 2.1. Điều kiện tự nhiên, tài nguyên thiên nhiên của Đồng bằng sông Hồng 28 2.2. Đặc điểm kinh tế - xã hội vùng Đồng bằng sông Hồng 31 a) Tình hình dân số và xã hội ở Đồng bằng sông Hồng 31 b) Tình hình phát triển kinh tế vùng Đồng bằng sông Hồng 32 2.3. Tình hình sản xuất lúa và đặc điểm mùa vụ lúa vùng Đồng bằng sông Hồng 34 CHƯƠNG 3 38 ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TRỒNG LÚA VÀ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH TRỒNG LÚA VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG 38 3.1. Xây dựng bản đồ phân vùng trồng lúa ở Đồng bằng sông Hồng 38 3.1.1. Cơ sở toán học của các bản đồ 38 ii 3.1.2. Cơ sở trắc địa 38 3.1.3. Kích thước và bố cục bản đồ 39 3.1.4. Cơ sở dữ liệu nền 40 3.2. Bản đồ biến động lớp phủ và bản đồ sử dụng đất trồng lúa 40 3.2.1. Thuật toán và phương pháp xác định vùng trồng lúa 41 3.2.2. Các bước xây dựng bản đồ vùng trồng lúa 43 3.3. So sánh diện tích trồng lúa phân loại theo viễn thám và thống kê, và đánh giá biến động sử dụng đất trồng lúa ở vùng nghiên cứu. 47 3.3.1. So sánh diện tích trồng lúa từ số liệu thống kê và tính toán bằng ảnh viễn thám 47 3.3.2. Đánh giá biến động diện tích trồng lúa vùng Đồng bằng Sông Hồng 48 CHƯƠNG 4 51 SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU GIÁM SÁT TRẠNG THÁI SINH TRƯỞNG VÀ PHÁT TRIỂN CÂY LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG 51 4.1. Cơ sở dữ liệu 51 4.1.1. Dữ liệu ảnh MODIS 51 4.1.2. Dữ liệu thực địa 52 4.2. Các phương pháp nghiên cứu chỉ tiêu viễn thám để đánh giá trạng thái sinh trưởng, phát triển và hình thành năng suất lúa 54 4.2.1. Chỉ số thực vật chuẩn hóa (Normalized Difference Vegetation Index NDVI) 54 4.2.2. Chỉ số dị thường thực vật (Anomaly Vegetation Index-AVI) 55 4.2.3. Chỉ số trạng thái thực vật (Vegetation Condition Index-VCI) 56 4.3. Các bước thực hiện và một số kết quả tính toán đánh giá trạng thái sinh trưởng phát triển cây lúa 56 4.3.1. Các bước thực hiện 56 4.3.2 Một số kết quả giảm sát 57 CHƯƠNG 5 68 XÂY DỰNG THỬ NGHIỆM PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NĂNG SUẤT, SẢN LƯỢNG LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG BẰNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS 68 5.1. Phương pháp và số liệu sử dụng 68 5.1.1. Phương pháp hồi quy từng bước 68 5.1.2. Số liệu sử dụng 73 iii b. Dữ liệu khí tượng 73 c. Bản đồ phân bố vùng trồng lúa 74 d. Dữ liệu MODIS chỉ số thực vật NDVI tổ hợp 16 ngày 75 5.1.3. Quy trình các bước xây dựng mô hình dự báo năng suất 77 5.2. Kết quả và đánh giá kết quả 77 5.2.1. Kết quả 77 5.2.2. Kiểm nghiệm và đánh giá kết quả dự báo năng suất lúa 84 5.2.3. Ước lượng sản lượng lúa vụ đông xuân và mùa. 88 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO 95 PHỤ LỤC 99 iv DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1. Dân số và diện tích các tỉnh Đồng bằng sông Hồng 31 Bảng 2.2. Tình hình sản xuất lúa vùng Đồng bằng sông Hồng năm 2007 35 Bảng 3.1: Đánh giá sai số diện tích trồng lúa từ ảnh MODIS và 48 số liệu thống kê vùng Đồng bằng sông Hồng 48 Bảng 4.1. Bảy kênh phổ đầu tiên của MODIS 51 Bảng 4.2. Các chỉ tiêu đánh giá trạng thái lớp phủ bề mặt 56 B ảng 4.3. Chỉ tiêu phân cấp trạng thái sinh trưởng của cây lúa vùng Đồng bằng sông Hồng theo chỉ tiêu chênh lêch giá trị NDVI 59 Bảng 4.4 So sánh trạng thái sinh trưởng của cây lúa theo chỉ số NDVI và số liệu quan trắc năm 2009 vùng Đồng bằng sông Hồng 63 Bảng 4.5. Các chỉ số viễn thám và số liệu thực địa 64 Bảng 5.1. Dữ liệu khí tượng 74 Bảng 5.2. Các kênh ảnh trong dữ liệu MODIS tổ hợp 16 ngày MOD13Q1 75 Bả ng 5.3. Phương trình dự báo năng suất lúa đông xuân 82 Bảng 5.4. Phương trình dự báo năng suất lúa vụ mùa 82 Bảng 5.5. Khoảng hoạt động của các yếu tố trong dự báo năng suất vụ đông xuân 83 Bảng 5.6 Khoảng hoạt động của các yếu tố trong dự báo năng suất vụ mùa 83 Bảng 5.7. Đánh giá sai số dự báo vụ đông xuân tỉnh Bắc Ninh 84 Bảng 5.8. Đánh giá sai số d ự báo vụ mùa tỉnh Bắc Ninh 85 Bảng 5.9 . Kết quả kiểm chứng dự báo năng suất lúa vụ đông xuân của các tỉnh trên cơ sở số liệu phụ thuộc 86 Bảng 5.10 . Kết quả kiểm chứng dự báo năng suất lúa vụ mùa của các tỉnh trên cơ sở số liệu phụ thuộc 86 Bảng 5.11 Kết quả kiểm ch ứng dự báo năng suất lúa vụ đông xuân năm 2009 của các tỉnh trên cơ sở số liệu độc lập 87 Bảng 5.12. Kết quả kiểm chứng chất lượng dự báo năng suất lúa vụ mùa năm 2009 của các tỉnh trên cơ sở số liệu độc lập 87 Bảng 5.13. Kết qủa ước lượng sản lượng lúa đông xuân vùng Đồng bằng sông Hồ ng 89 Bảng 5.14. Kết qủa ước lượng sản lượng lúa mùa vùng Đồng bằng sông Hồng 89 Bảng 5.15. Kết quả kiểm nghiệm ước lượng sản lượng vụ đông xuân 90 Bảng 5.16. Kết quả kiểm nghiệm ước lượng sản lượng vụ đông xuân 91 v DANH MỤC HÌNH Hình 1.1. Sự biến đổi của chỉ số thực vật NDVI qua các kỳ sinh trưởng của lúa 12 Hình 1.3. Quá trình xây dựng bản đồ lúa bằng dữ liệu SAR (ERS-2) 17 tỉnh Sóc Trăng 17 Hình 1.5. Quan sát vùng lũ và lúa mới cấy sử dụng dữ liệu VGT 20 tổ hợp 10 ngày 20 Hình 1.7. Một số bản đồ trạng thái thời gian mùa vụ ở Đồng bằng sông Hồng 23 Hình 1.8. Sự biến động của các chỉ số thực v ật (NDVI, EVI) và chỉ số nước bề mặt (LSWI) trong 1 pixel đất trồng lúa chọn làm mẫu ở Indonesia 24 Hình 1.9. Mô hình đánh giá năng suất dựa trên dữ liệu ảnh MODIS 25 Hình 2.2. Cơ cấu mùa vụ lúa ở Đồng bằng sông Hồng 36 Hình 3.1. Sơ đồ khối thành lập bản đồ chuyên đề 41 Hình 3.2. Các bước xây dựng bản đồ vùng trồng lúa 44 Hình 3.3. Quá trình lọc mây cho dữ liệu [11] 45 Hình 3.5 Bản đồ phân bố diện tích lúa chiêm 2009 tính từ dữ liệu MODIS vùng Đồng bằng sông Hồng 46 Hình 3.6 Bản đồ phân bố diện tích lúa mùa 2009 tính từ dữ liệu MODIS vùng Đồng bằng sông Hồng 47 Hình 3.7. Đồ thị thế biến động diện tích đất trồng lúa vùng Đồng bằng sông Hồng qua các năm từ ảnh MODIS 48 Hình 3.8. Đồ thị biến động diện tích đất trồng lúa từng tỉnh qua các năm từ ảnh MODIS 49 Ghi chú: 49 - Diện tích trồng lúa của Hà Nội từ n ăm 2000-2007: bao gồm diện tích trồng lúa của Hà Nội + Hà Tây 49 - Diện tích trồng lúa của Hà Nội từ năm 2008-2009: bao gồm diện tích trồng lúa của Hà Nội + Hà Tây + huyện Mê Linh (tỉnh Vĩnh Phúc) + 3 xã huyện Lương Sơn (tỉnh Hoà Bình) 49 Hình 4.1. Sơ đồ khu vực thực địa 53 Hình 4.3. Mô phỏng chỉ số NDVI 55 Hình 4.5 Diễn biến chỉ số NVDI theo các giai đoạn sinh trưởng, phát triển và hình thành năng suất lúa 58 Hình 4.10. Lược đồ phân bố sinh khối năm 2009 trong các thời kỳ sinh trưởng của lúa 66 Hình 5.1. Sơ đồ mô tả các hợp phần của năng suất lúa theo mô hình thống kê 69 Hình 5.4. Diễn biến chỉ số APAR trong vụ Đông xuân và Mùa năm 2009 vùng Đồng bằng sông Hồng 79 Hình 5.5. Sơ đồ quan hệ giữa chỉ số APAR và năng suất lúa vụ Đông Xuân tỉnh Vĩnh Phúc 80 Hình 5.6. Sơ đồ quan hệ giữa chỉ số APAR và năng suất lúa vụ Đông Xuân t ỉnh Nam Định 81 vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ĐBSH Đồng bằng sông Hồng EVI Chỉ số thực vật tăng cường (Enhanced Vegetaion Index) FAO Tổ chức lương thực và nông nghiệp Liên Hợp Quốc (Food and Agricultural Organization of the United Nations) GIS Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System) KTNN Khí tượng nông nghiệp KTTV Khí tượng Thuỷ văn LSWI Chỉ số nước bề mặt (Land Surface Water Index) MODIS Đầu đo ảnh viễn thám độ phân giải trung bình gắn trên 2 vệ tinh TERRA và AQUA (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI Chỉ số khác bi ệt thực vật chuẩn hoá (Normalized Difference Vegetation Index) – hay gọi tắt là chỉ số thực vật NDWI Chỉ số khác biệt nước chuẩn hoá (Normalized Difference Water Index) SAR Radar ống mở tổng hợp (Synthetic Aperture Radar) WFCP Phép lọc xác định trạng thái cây trồng dựa trên hàm sóng (Wavelet based Filter for determining Crop Phenology) WMO Tổ chức khí tượng thế giới (World Meteorological Organization) 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Lúa là loại cây lương thực chủ yếu thứ hai trên thế giới, được canh tác không chỉ ở các nước Châu Á mà còn được trồng ở nhiều nước khác trên thế giới. An toàn lương thực đã trở nên quan trọng do sự phát triển nhanh của dân số thế giới đặc biệt là các nước Châu Á. Từ vấn đề lương thực, lúa gạo được coi là mặ t hàng thiết yếu của người dân nên nó liên quan mật thiết đến các vấn đề quan trọng khác của nền kinh tế - xã hội. Để khống chế và cân bằng giữa nhu cầu lương thực và sản lượng lúa cung cấp, cần có một chương trình theo dõi lúa hiệu quả ở cấp vùng, quốc gia và toàn cầu. Trong bối cảnh hội nhập toàn cầu, nhất là khi nước ta đã gia nhập Tổ chức Thương mại Thế gi ới (WTO) và với tiềm lực của một nước xuất khẩu gạo đứng hàng thứ 2 - 3 trên thế giới thì những thông tin dự báo về năng suất cây trồng càng trở nên cấp thiết. Hiện nay các hiện tượng thời tiết bất thường như hạn hán, ngập úng, nắng nóng, rét hại đối với cây trồng ngày càng gia tăng và mức độ gây tổn hại ngày càng lớn, nguy cơ mất mùa ngày càng cao nếu không kịp th ời đánh giá, giám sát và dự báo để khắc phục và giảm nhẹ thiệt hại do chúng gây ra. Việc sử dụng các thông tin từ các trạm quan trắc khí tượng thuỷ văn, khí tượng nông nghiệp và các báo cáo từ các địa phương để phân tích đánh giá và giám sát và dự báo những bất thường này của thời tiết là không kịp thời và đầy đủ. Ngoài việc dự báo năng suất lúa để củng cố thông tin đảm bảo cho công tác an ninh lương thự c, việc giám sát và thành lập bản đồ lúa một cách hiệu quả và kịp thời cũng vô cùng quan trọng trong quản lý môi trường, cụ thể là trong việc quản lý tài nguyên nước và quản lý việc phát thải khí nhà kính, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu đang diễn ra phức tạp, đe dọa tới sự phát triển bền vững của nhân loại. Theo thống kê của FAO (2001), các quốc gia châu Á sử dụng hơ n 80% nguồn nước sạch cho tưới tiêu, thậm chí là hơn 95% ở một số quốc gia. Lúa nước cũng là một nguồn phát thải khí Metan lớn, theo một số nghiên cứu của Prather và Ehhalt (2001) đất trồng lúa nước đóng góp 10% trong tổng lượng Metan phát thải vào khí quyển, ảnh hưởng lớn đến thành phần hóa học của khí quyển. Cùng với sự phát triển nhanh và mạnh của công nghệ vũ trụ, rất nhiều nước trên th ế giới đã ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu khí tượng nông nghiệp đặc biệt là trong việc giám sát và dự báo năng suất cây trồng. Việc ứng dụng công nghệ viễn thám phục vụ khí tượng nông nghiệp (KTNN) và nông nghiệp (NN) là một trong những lĩnh vực thành công ở trên thế giới. Với kỹ thuật viễn thám hiện đại, đặc biệt là sự phát triển của viễn thám quang học với độ phân gi ải cao 30 mét LandSat/MSS, TM thậm chí 2,5 mét như SPOT có thể 2 cho những số liệu điều tra, phân tích và đánh giá một cách rất chi tiết và chính xác bề mặt lục địa. Vệ tinh NOAA/AVHRR, MODIS có độ quét rộng, độ phân giải thời gian cao đáp ứng nhanh chóng và kịp thời các thông tin cho các vùng lớn, viễn thám radar cho phép quan sát độc lập với mọi điều kiện thời tiết là nguồn dữ liệu thích hợp cho mục đích lập bản đồ và dự báo năng suất cây trồng. Nhi ều nghiên cứu đã cho rằng viễn thám và GIS đã làm thay đổi chất và lượng của những nghiên cứu khoa học về KTNN, thay đổi về phạm vi nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, tính chất và phương pháp luận KTNN. Điều đó đã khẳng định viễn thám và GIS là một cuộc cách mạng trong nghiên cứu khoa học KTNN nói chung và trong công tác giám sát, dự báo năng suất lúa nói riêng. Trước những ưu thế rõ rệt của công nghệ Viễn thám và nhu cầu cấ p bách của xã hội về việc giám sát và dự báo năng suất cây lúa nhằm bảo đảm an ninh lương thực và tăng cường vị thế xuất khẩu gạo của Việt Nam. Từ những phân tích về Công nghệ Viễn thám ở trên Thế giới và ở Việt Nam, căn cứ vào thực tế công tác nghiên cứu Công nghệ Viễn thám ở Viện Khí tượng Thủy văn và Môi trường, đề tài đã xác định mụ c tiêu nghiên cứu như sau: 2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu *) Mục tiêu:  Xây dựng phương pháp giám sát trạng thái sinh trưởng, phát triển của cây lúa và đánh giá biến động diện tích trồng lúa ở Đồng bằng sông Hồng bằng các thông tin viễn thám và công nghệ GIS.  Xây dựng thử nghiệm phương pháp dự báo năng suất, sản lượng lúa ở các tỉnh Đồng bằng sông Hồng bằng công nghệ viễn thám, GIS. *) Nhi ệm vụ nghiên cứu: Để đạt được các mục tiêu trên, trong quá trình thực hiện đề tài cần giải quyết các nhiệm vụ sau đây - Thu thập, hệ thống hoá, tổng hợp và đánh giá nguồn tài liệu, số liệu từ các dự án, đề tài, báo cáo trước đây về giám sát, cảnh báo và dự báo năng suất cây trồng để tìm các phương pháp tối ưu cho việc đồng hoá số liệu và tính toán các thành phần năng su ất tại khu vực nghiên cứu. - Đánh giá khả năng đáp ứng của các ảnh vệ tinh với mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Ngày nay với sự phát triển của khoa học công nghệ và để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thực tiễn, ảnh vệ tinh không ngừng được đa dạng hóa và hoàn thiện theo hướng công nghệ xử lý. Tuy ảnh vệ tinh có nhiều ưu việt, nhưng khả năng ứng dụng vào lập các bản đồ hiện trạng, biến động sử dụng đất phụ thuộc vào nhiều yếu tố, như độ chính xác hình học, khả năng chiết tách thông tin về các loại hình sử dụng đất nông nghiệp có ý nghĩa quyết định đến phương pháp [...]... của đề tài Mở đầu Chương 1 Tổng quan về nghiên cứu giám sát trạng thái sinh trưởng, phát triển của cây lúa và dự báo năng suất lúa bằng công nghệ viễn thám Chương 2 Tổng quan về khu vực nghiên cứu và đặc điểm mùa vụ lúa của khu vực nghiên cứu Chương 3 Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám xây dựng bản đồ trồng lúa và đánh giá biến động diện tích trồng lúa vùng Đồng bằng sông Hồng Chương 4 Sử dụng dữ liệu... thông số sinh lý của cây như kỳ sinh trưởng, sinh khối, tán lá, trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây lúa trong từng thời kỳ dựa vào mối tương quan giữa số liệu vật hậu học mặt đất và tư liệu viễn thám ở cùng một thời điểm thu nhận dữ liệu Như vậy, giám sát lúa bằng công nghệ viễn thám là việc phát hiện vùng trồng lúa và xác định trạng thái sinh lý của lúa ở từng giai đoạn sinh trưởng dựa vào tư... kiện và đòi hỏi riêng của từng nghiên cứu Trên cơ sở tổng quan và phân tích những công trình đó, một số nhận xét được rút ra nhằm lựa chọn một phương pháp phù hợp nhất với khuôn khổ nghiên cứu của đề tài để ứng dụng giám sát và dự báo năng suất lúa tại khu vực nghiên cứu là Đồng bằng sông Hồng Trong số công trình nghiên cứu về giám sát và dự báo năng suất lúa kể trên, ngoài các công trình nghiên cứu. .. đoạn sinh trưởng, giá trị tán xạ ngược của ảnh radar ở ruộng lúa là khác nhau rõ rệt Đó là cơ sở của việc phát hiện vùng lúa và giám sát lúa bằng ảnh viễn thám radar - Ứng dụng của tính phân cực (polarization) của radar - Dự báo năng suất lúa: cốt lõi của vấn đề dự báo năng suất lúa là kết hợp thông tin thu nhận được từ tư liệu radar và mô hình sinh trưởng cây lúa để dự báo năng suất Một số nghiên cứu. .. Vùng Đồng bằng sông Hồng *) Phạm vi thời gian: Giám sát quá trình sinh trưởng, phát triển và dự báo năng suất lúa của khu vực nghiên cứu từ năm 2000 đến năm 2009 4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài *) Ý nghĩa khoa học: Góp phần xây dựng phương pháp mới vào quy trình truyền thống trong công tác giám sát và dự báo năng suất lúa *) Ý nghĩa thực tiễn: Góp phần khẳng định và mở rộng khả năng ứng dụng. .. nổi bật như đã nêu ở phần trên, những ứng dụng dựa trên công nghệ viễn thám về nông nghiệp nói chung và ứng dụng trong công tác giám sát và dự báo năng suất lúa nói riêng ngày càng phát triển cả về chiều rộng lẫn chiều sâu Đã có nhiều nghiên cứu theo dõi mùa vụ lúa được tiến hành sử dụng dữ liệu viễn thám quang học và cả dữ liệu viễn thám radar Trong đó một vài công trình nghiên cứu tiêu biểu có thể... quang học có những ưu điểm riêng Việc sử dụng ảnh viễn thám quang học trong việc giám sát và dự báo năng suất lúa sẽ được trình bày chi tiết trong phần dưới đây 1.3.2 Tình hình sử dụng công nghệ viễn thám quang học trong giám sát và dự báo năng suất lúa ở trong nước và trên thế giới Trong lịch sử ngành viễn thám, viễn thám quang học ra đời và phát triển sớm hơn viễn thám radar hai thập kỉ So với sự kiện... sử dụng công nghệ viễn thám radar trong giám sát và dự báo năng suất lúa Dữ liệu viễn thám radar cho phép quan sát độc lập với điều kiện thời tiết và sự chiếu sáng của mặt trời và là nguồn dữ liệu tiềm năng rất thích hợp cho mục đích lập bản đồ, theo dõi quá trình sinh trưởng phát triển và dự báo năng suất lúa Trước đây, trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu theo dõi mùa vụ lúa được tiến hành sử dụng. .. các kỳ sinh trưởng, phát triển ), các điều kiện khí hậu, thời tiết (bức xạ mặt trời, điều kiện nhiệt độ ) và một số đặc điểm khác Vấn đề ứng dụng công nghệ viễn thám trong việc dự báo năng suất lúa xuất hiện được đánh dấu bằng sự kiện vệ tinh viễn thám châu Âu 1 (ERS-1) phóng vào năm 1991 Từ đó đến nay, rất nhiều các công trình nghiên cứu nghiên cứu về theo dõi mùa vụ và dự báo năng suất lúa bằng dữ... lợi cho những nghiên cứu đi sâu vào vấn đề giám sát và dự báo năng suất mùa vụ nói chung và đối với cây lúa nói riêng, không phải chỉ là những nghiên cứu mùa vụ chung chung như những nghiên cứu dựa trên những dữ liệu viễn thám trước đó Xu thế sử dụng dữ liệu MODIS trong giám sát và dự báo năng suất lúa được phản ánh rõ trong những nghiên cứu mới nhất của Xiao [35, 36], Sakamoto [27, 28] và Doraiswamy . BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS PHỤC VỤ GIÁM SÁT TRẠNG THÁI SINH TRƯỞNG, PHÁT TRIỂN VÀ DỰ BÁO NĂNG SUẤT LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG Chủ. NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS PHỤC VỤ GIÁM SÁT TRẠNG THÁI SINH TRƯỞNG, PHÁT TRIỂN VÀ DỰ BÁO NĂNG SUẤT LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG Chỉ số đăng ký:. tác giám sát và dự báo năng suất lúa. *) Ý nghĩa thực tiễn: Góp phần khẳng định và mở rộng khả năng ứng dụng phương pháp viễn thám vào việc giám sát mùa vụ và dự báo năng suất lúa phục vụ công