Viễn thám hồ Dầu Tiếng Tây Ninh

Tuy không phải là vùng đất đỏ nhưng Dầu Tiếng vẫn là một trong những vùng cao su nổi tiếng ở miền Đông Nam bộ với loại đất xám bình nguyên hiện nay đã được mở rộng gần 29.000 hécta chiếm

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

KHOA MÔI TRƯỜNG LỚP: 09KMT NHÓM: 8

GVHD: TRẦN TUẤN TÚ

Tp.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2013

Giới thiệu sơ lượt về khu vực nghiên cứu ảnh viễn thám

• Đầu tiên ta khái quát sơ lượt về tỉnh Tây Ninh nói chung

• Tây Ninh có các nhóm đất chính: đất xám có diện tích 338.833 ha chiếm khoảng 84,13% diện tích tự nhiên của toàn tỉnh, địa hình bằng phẳng thuận tiện cho việc cơ giới hóa trong sản xuất nông nghiệp, phù hợp để trồng các loại cây công nghiệp ngắn ngày và dài ngày

• Khí hậu Tây Ninh tương đối ôn hoà, chia làm 2 mùa rõ rệt, mùa mưa và mùa khô Mùa nắng từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau và tương phản rất rõ với mùa mưa ( từ tháng 5 – tháng 11) Chế độ bức xạ dồi dào, nhiệt độ cao và ổn định Mặt khác Tây Ninh nằm sâu trong lục địa, ít chịu ảnh hưởng của bão và những yếu tố bất lợi khác Nhiệt độ trung bình năm của Tây Ninh là 27,40C, lượng ánh sáng quanh năm dồi dào, mỗi ngày trung bình có đến 6 giờ nắng

• Lượng mưa trung bình hàng năm từ 1800 – 2200 mm, độ ẩm trung bình trong năm vào khoảng 70 - 80%, tốc độ gió 1,7m/s và thổi điều hoà trong năm Tây Ninh chịu ảnh hưởng của 2 loại gió chủ yếu là gió Tây – Tây Nam vào mùa mưa và gió Bắc – Đông Bắc vào mùa khô

• Về tài nguyên nước: Nguồn nước mặt ở Tây Ninh chủ yếu dựa vào hệ thống kênh

rạch trên địa bàn toàn tỉnh, với chiều dài của toàn bộ hệ thống 617km, trung bình 0,11km/km2 và chủ yếu dựa vào 2 sông lớn là sông Sài Gòn và sông Vàm Cỏ Đông

• Và hồ Dầu Tiếng nói riêng:

• Về mặt tự nhiên Dầu Tiếng là vùng đất ở giữa hai dòng sông có hình dạng chữ V (như

là một biểu tượng chiến thắng), được bao bọc bởi hai con sông đẹp và khá nổi tiếng Sông Sài Gòn ở phía tây và phía nam với chi lưu là sông Thị Tính (còn gọi là Băng Bột)

ở phía tây Tuy không phải là vùng đất đỏ nhưng Dầu Tiếng vẫn là một trong những vùng cao su nổi tiếng ở miền Đông Nam bộ với loại đất xám bình nguyên hiện nay đã được mở rộng gần 29.000 hécta (chiếm khoảng 60% diện tích tự nhiên của toàn huyện, sản lượng gần 50.000 tấn mủ/năm, giải quyết tốt đời sống cho trên dưới 24.000 công nhân Tiếp giáp ở phía bắc huyện này là hồ thủy lợi rất quan trọng và khá đẹp có diện tích mặt hồ thuộc loại lớn nhất ở phía Nam Tuy nằm trên địa bàn tỉnh giáp ranh Tây Ninh nhưng lại mang tên hồ Dầu Tiếng Hồ rộng 27.000 ha có sức chứa hơn 1,5 tỷ m3

nước, tưới xanh cho cả một vùng ruộng rộng lớn ở miền Đông Nam bộ Hồ còn là một điểm du lịch hấp dẫn cho du khách kể cả khách tham quan của đất Bình Dương - Dầu Tiếng.

• Hồ Dầu Tiếng là một hồ nước nhân tạo lớn nhất của Việt Nam và Đông Nam Á.Hồ Dầu Tiếng được xây dựng vào những năm 80, phần lớn nằm trong huyện Dương Minh Châu, còn lại ở huyện Tân Châu và 2 tỉnh Bình Dương, Bình Phước.

• Vị trí:

Hồ Dầu Tiếng nằm chủ yếu trên địa phận huyện Dương Minh Châu và một phần nhỏ trên địa phận huyện Tân Châu, thuộc tỉnh Tây Ninh nằm cách thị xã Tây Ninh 25 km về hướng đông, với diện tích mặt nước là 270 km² và 45,6 km² đất bán ngập nước, dung tích chứa 1,58 tỷ m³ nước Được khởi công xây dựng vào ngày 29/4/1981 và hoàn thành vào ngày 10/1/1985

BÀI 1: ĐỌC ẢNH

Các đặc điểm nguồn dữ liệu ảnh:

• Vị trí là khu vực hồ Dầu Tiếng

• Ảnh dược chụp từ vệ tinh ETM+ (Landsat 7)

• Đây là ảnh viễn thám đa phổ nằm ở cột 125 và hang 52

• Ảnh được chụp ngày 12/02/2002

• Kiểu file Binary

• Kiểu dữ liệu byte

Với bảng màu IDRISI Default Quantitative

1 Kênh 1 (blue):bước sóng 0.45 - 0.52 µm Có phân giải không gian 28.5 Ảnh kênh 1 với bản màu quan, ánh sáng xanh, nước với đất trống có màu xanh với cấp độ xám vào khoảng 65 – 85 cho thấy rằng ở kênh 1 nước với đất trống hấp thu khá tốt và phản xạ kém

• Đối với thực vật ta thấy có màu vàng ở kênh 1 với cấp độ xám vào khoảng 90 – 120 Đây cũng là một cấp độ sáng thấp đến trung bình thể hiện rang thức vật ở kênh 1 hấp thụ là nhiều hơn phản xạ

• Ảnh này thấy đã co dính mây thể hiện ở những vùng có ánh sang vàng đậm đến đỏ, với cấp độ sang khá cao 130 – 255 cho thấy với ánh sang xanh thì mây phản xạ rất tốt

2 Kênh 2: bước sóng: 0.52 – 0.6 µm Có độ phân giải không gian 28.5, ánh sáng xanh lục (lá cây), giống như kênh 1 với bản màu quant nhưng rõ hơn Nước với đất trống thể hiện ở màu xanh hơi đậm với bước sóng vào khoảng 40 – 60 (cấp độ xám đất trông cao hơn khoảng 5- 8 so với nước) rõ ràng là thấp và thấp hơn so với kênh 1 chứng tỏ với ánh sng xanh lá cây của kênh 2 thì nước và đất trông hấp thu manh và phản xạ khá kém yếu hơn cả kênh 1.

• Đối với thực vật cấp độ xám ở kênh 2 vẫn cao hơn nước và đất trống nhung vẫn giống như ở kênh 1 cấp độ xám vẫn nằm trong khoảng thấp đến trung bình

• Mây ở kênh 2 đã giam cấp độ xám so với kênh 1 (120 – 235) điều này chứng tỏ càng

về các kênh sau mây có cấp độ xám sẽ giảm dần nhưng vẫn ở mức cao so với các yếu

tố khác

3 Kênh 3 (red): bước sóng 0.63 – 0.69 µm, có độ phân giải không gian 28.5 Ánh sáng

đỏ, giốn như bản màu quant của kênh 1,2 nhưng rõ hơn,ở kênh này nước và thực vật vẫn chưa phân biệt nhiều về màu sắc và cấp độ sáng vẫn chưa co sự chênh lêch đáng kể(nước: 30 – 40, đất trống: 30 – 45) Vẫn là màu xanh đậm

• Đối với thực vật ở kênh 3 đã có sự phân biêt rõ ràng với cấp độ sáng 95 - 135 cao hơn hẳn so với kênh 1,2 Với hai màu phân biệt màu vàng hơi đỏ dự đoán ở đây có thể là cây còn nhỏ, và một màu đỏ hơi nhạt dự đoán đây là vùng cây lớn

• Mây vùng này cấp độ sáng đã giảm xuống, nhưng vẫn có một vùng cấp độ xám vẫn rất cao 120 – 230 theo dự đoán vùng này có cả mây lẫn thực vật

3 Kênh 4: vùng cận hồng ngoại, có bước sóng 0.76 – 0.90 µm, ảnh kênh 4 với bản màu quant, ở kênh này ảnh chụp khá rõ, phân biệt được màu sắc giữa các đối tượng với nhau, ranh giới giũa các đối tượng cũng được phân biệt rõ ràng và cụ thể là: Nước với màu xanh dương, có cấp độ xám thấp khoảng từ 12 – 19, nước đã hấp thu mạnh hơn các kênh trước

• Đối với thực vật ở kênh 4 phản xạ khá tốt Phân biệt được vùng cây lớn với cây nhỏ, vùng cây lớn có màu đỏ nhạt hơi vàng, còn đối với vùng cây nhỏ có màu xanh đậm,cấp

độ xám của thực vật trong vùng này vào khoảng 81 – 110 thấp hơn kênh 3

• Đất trống trong kênh 3 nằm ttrong khoảng 45 – 70 không khác gì nhiều so với kênh 3

• Mây trong vùng này có cấp độ xám thấp xuống vào khoảng 120 – 160 và màu của nó cũng nhat hơn chứng tỏ anh được mỗi ngày một rõ hơn

Bảng màu GleyScale

là khu vực dân cư.

Ảnh không rõ lắm, những vùng phía trên hơi mờ và khó phân biệt hơn so với bên dưới

Ta khó phân biệt được giữa những vùng thực vật và vùng nước vì cấp độ xám của 2 vùng này tương đương nhau Vì đã biết được vị trí chụp ảnh nên ta có thể nhận ra khu vực hồ Dầu Tiếng nằm gần giữa ảnh và có những nhánh nhọn như sừng nai hướng lên trên và với cấp độ xám

Có thể nhận diện được một số vùng trên ảnh là vùng đất, đó là những vùng có độ xám tương đối nhạt hơn

Kênh 2:

Thực vật là những khu vực có màu xám đậm, nhìn ảnh thì ta thấy nữa ảnh phía trên có màu xám ðậm này chiếm ýu thế, chứng tỏ khu vực này có nhiều thực vật.

Trả lời câu hỏi thực hành bài 1.

1.Tại sao khi hiển thị ảnh toàn bộ khoảng sáng không sử dụng, giải thích tại sao?

Trả lời:

Tại vì khi chụp ảnh, vệ tinh di chuyển theo quỹ đạo đồng bộ mặt trời, có độ nghiêng quỹ đạo nhất định, cho nên khi chụp ảnh, ảnh thu được trên film ảnh sẽ không được thẳng mà có một góc nghiêng so với mặt phẳng film ảnh.

2 Cho biết nguyên nhân cái gì ảnh hưởng tới cấp độ xám của những điểm tối nhất trên ảnh ?

Trả lời:

- Do ảnh hưởng của những điểm sang bên cạnh

- Do bản chất của đối tượng

5.Tính diện tích vùng nghiên cứu sử dụng số hàng số cột ảnh

Trả lời:

Số lượng điểm ảnh trong các kênh từ 1 đến 7 = 7761 x 6961 = 54024321

 Diện tích ảnh của các kênh 1 đến 7 = 54024321 x (30x30) = 4,8621x1010 (m2)

7.Phân giải thời gian landsat.

Trả lời:

Có chu kì quan sát lặp lại trên cùng một khu vực chụp ảnh là 16 ngày

BÀI 2: TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH

I Hiển thị biểu đồ hình ảnh_Histogram:

− Ta sẽ làm với từng kênh đại diện là 1,2 và 5

Kênh 1:

- - Ở kênh 1 các điểm ảnh tập trung ở cấp độ xám khoảng 59 – 99, cho thấy cấp độ sáng của ảnh thấp Vậy ở kênh 1 cấp độ sáng của nước và đất trống chiếm ưu thế

Kênh 2:

- Kênh 5: ở vùng này có 2 đối tượng chiếm ưu thế là:

 Nước: cấp độ sang từ 12 – 19

 Đất : cấp độ sang từ 59 – 89

Nhìn trên đồ thị ta thấy có 1 đỉnh lớn và 1 đỉnh nhỏ cho ta thấy cấp độ sáng phân bố ở nhiều mức độ khác nhau không tập trung Đa số các điểm ảnh phân bố từ 12 – 99 nên ảnh kênh 5 có cấp độ sáng thấp

 Tóm lại, mỗi dạng biểu đồ histogram đều có những ưu điểm, lợi thế riêng, dạng

Graphic (biểu đồ dạng đồ thị) cho ta cái nhìn trực quan, nhận dang các đặc tính trên biểu đồ, định tính về các giá trị phổ của điểm ảnh, thuận lợi trong việc quan sát sự thay đổi, phân bố của các đối tượng trên ảnh, còn dạng numeric (biểu đồ dạng con số) thì giúp ta có thể tính toán được thông số của các đối tượng trên ảnh.

II Cắt ảnh từ ảnh gốc:

• Cắt từ ảnh p152r052_7t20020213_z48_nn50

• Cắt theo tọa độ Xmin=608076, Xmax=686394, Ymin=1231770, Ymax=1285749

II Tăng cường độ tương phản trên ảnh đã cắt

Mục đích làm ảnh rõ, sáng hơn, dễ dàng phân biệt các đối tượng trên ảnh

Ảnh cắt từ kênh 5, nước được thể hiện ở cấp độ sáng từ 12 – 19 nên ta chỉnh giãn ảnh từ 12 – 19 để nước được thể hiện rõ nhất Sau đó vào biểu đồ dạng số, biểu đồ sẽ thể hiện cho biết số lượng điểm ảnh nằm trong vùng cấp độ sáng từ 12 – 19 Từ đó sẽ tính được diện tích vùng nước

- Diện tích vùng nước : số điểm ảnh x độ phân giải

 Snước=(139556 – 83507)x28.5x28.5=45525800.25m2

V Lọc từ ảnh đã cắt:

Mục đích làm ảnh rõ, loại bỏ những tín hiệu nhiễm khi thu ảnh, đồng nhất các đối tượng trên ảnh hay nhằm làm rõ một kiểu yếu tố trên ảnh theo mục đích người phân tích.

Vào Image Processing/Enhancement/FILTER Tiến hành khai báo các thông tin vào hộp thoại FILTER như sau:

Phương pháp lọc Sobel-edge detector

- Do tăng cường quá mức các đường biên dẫn đến sự khác biệt hơi lớn so với ảnh gốc

- Một số đối tượng ở gần vị trí đường biên có thể bị che khuất

III Tổ hợp màu ảnh cắt và nhận xét ảnh màu thực giả :

Mục đích phân tích các yếu tố, cấu trúc, thành phần đối tượng trên ảnh trên cơ sở tổ hợp những kênh ảnh khác nhau và gán những màu khác nhau.

Thực hiện: Vào Image Processing /Enhancement/Composite Tiến hành nhập các kênh ảnh cần tổ hợp vào hộp thoại với các kênh blue, green, red

 Ảnh tổ hợp màu thực 321:

 Ảnh tổ hợp màu giả 543:

 Ảnh tổ hợp màu giả 432:



Ta cần lưu ý: Trong bước này là ta phải chọn các điểm đánh dấu sao cho những điểm này

có vị trí dễ quan sát trên ảnh google cũng như ảnh viễn thám và các điểm này cần được rải đều trên ảnh

Chọn được càng nhiều điểm càng tốt, vì khi có nhiều điểm, ta sẽ có nhiều cơ hội để giảm được sai số, từ đó làm tăng thêm độ chính xác của quá trình nắn ảnh

Trong khi đánh dấu trên Google earth, ta cũng phải lưu lại tọa độ các điểm này để sử dụng sau này và phải có trật tự trên ảnh google cũng như trên ảnh viễn thám

2 Bước 2: Xách định các điểm khống chê trong IDRISI:

− Ta thực hiên dựa vào công cụ Digitize ta làm theo các bước trong hộp thoại sau đây để tạo file DKC.vct:

Ta tiến hành đánh dấu các điểm khống chế trên google earth vào ảnh đã tổ hợp trên Idrisi:

3

Bước 3: Ta sẽ chuyển file DKC.vct sang DKC.vxp

bằng công cụ Convert như sau:

− Reformat  convert:

Bước 4: Đổi phần tên mở rộng *cxp thành *.cor

tạo file DKC.cor:

− Hai cột đầu tiên là tọa độ ảnh được xách định

trong hình ảnh ở chương trình Idrisi

− Hai cột sau là tọa độ điểm được xách định trong hình ảnh ở chương trình google earth.

− Các điểm phải được xách định tương ưng với nhau

 Lưu ý: Ta mở file DKC.cor bằng chương trình Word Pad

Bước 5: Tiến hành nắn chỉnh ảnh các kênh cần sử dụng để phân tích (ví dụ kênh 5)

− REFORMAT  RESAMPLE: Xuất hiện hộp thoại Resample Ta làm theo các bước xuất hiện trong hộp thoại dưới đây

 Lưu ý: trong output reference

parameters ta chỉnh lại như sau:

Kết quả sau khi nắn chỉnh:

4 Bước 6: kiểm tra lại ảnh đã nắn

chỉnh:

− Xuất file để mở trong chương trình map info:

− Chọ file đã nắn chỉnh.

Mở chương trình mapinfo

Tiến hành chon file ảnh vừa trích xuất

từ Idrisi:

Chọm hệ tọa độ đã nắn chỉnh để phù hợp với chương trình:

− Sau khi ảnh nắn chỉnh đã dược mở ra ta mở tiếp bản đồ Việt Nam hiệu chỉnh đường viền để làm nổi bật ảnh vừa nắn:

Nhận xét: Dựa vào hình ta thấy ảnh trước và sau khi nắn gần như rất ít có sự khác biệt Có thể

là do ảnh viễn thám ban đầu của chúng ta đã có thông số khá tốt, dạng hình học của nó đã được người cung cấp ảnh xử lý trước nên có rất ít sai số

Kết luận:

Quá trình nắn ảnh đã xây dựng mối tương quan giữa hệ tọa độ trong ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (UTM-48n), do vậy mà nó đã loại trừ các biến dạng hình học của ảnh, giúp cho việc xác định tọa độ của các đối tượng trên ảnh trở nên dễ dàng hơn, đồng thời có thể chồng các ảnh với nhau để tích hợp trong xử lý và giải đoán ảnh Do đó, quá trình nắn chỉnh ảnh là thao tác đầu tiên trong quá trình xử lý ảnh, tạo thuận lợi cho các bước xử lý tiếp theo trong quá trình xử lý ảnh.

Tóm lại, ta có thể rút ra ý nghĩa của nắn chỉnh ảnh là:

+ Có thể giúp đồng nhất các loại ảnh có độ phân giải khác nhau từ các nguồn ảnh khác nhau như Landsat, Spot …

+ Đưa tất cả các ảnh ở các thời kì khác nhau về cùng một không gian để đánh giá sự biến động theo thời gian.

BÀI THỰC HÀNH SỐ 4

PHÂN LOẠI ẢNH

 Mục đích: phân loại ảnh dùng để tập hợp, thống nhất các đối tượng rời rạc, có chung đặc

điểm lại với nhau nhằm tạo ra các bản đồ chuyên đề, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.

- Phân loại bao gồm 2 loại: phân loại không kiểm định và phân loại có kiểm định

I Phân loại không kiểm định: (ở đây ta sẽ thực hiện với kênh 5).

- Đây là phương pháp được áp dụng tại những khu vực không có thông tin nào về đối tượng cần phân loại

- Phân loại không kiểm định chỉ sử dụng thuần túy thông tin ảnh (giá trị phổ) để tự phân loại

- Các bước thực hiện phân loại không kiểm định trong IDRISI:

Ta sẽ xem biểu đồ histogram của kênh 5

Ta thấy rõ các khoảng như sau:

Cấp 1: Nhóm có cấp độ xám từ 9 – 19

Cấp 2: Nhóm có cấp độ xám từ 19 – 69

Cấp 3: Nhóm có cấp độ xám từ 69 – 103

Cấp 4: hóm có cấp độ xám từ 103 – 213

Bước 2: Vào menu GIS Analysis/Database Query/RECLASS Hộp thoại RECLASS xuất hiện

 Trường hợp 1:

Trong mục Classification type, ta chọn chế độ User-defined reclass Đây là chế độ phân

loại ảnh bằng cách sử dụng các khoảng giá trị phổ do ta ấn định trước

Trong trường hợp này, ta cần dựa vào biểu đồ Histogram để đoán ra những khoảng giá trị phổ nào thể hiện cùng một loại đối tượng (ta đã làm ở trên)

Sau đó ta nhập các khoảng giá trị phổ này vào bảng Reclass parameters như hình sau:

 Kết quả:

 Nhận xét:

Khi phân loại ảnh theo trường hợp User-defined reclass , các đối tượng mà ta đã ấn định

trước khoảng giá trị phổ có sự phân biệt rạch roài, ranh giới phân biệt rõ ràng với nhau, như vùng nước có màu đen, khu có nhiều thực vật có màu xanh…Tuy nhiên, ta thấy cách phân loại theo trường hợp trên mắc phải một nhược điểm rất lớn đó là các đối tượng khác nhau lại

bị hòa lẫn vào nhau, nguyên nhân là do các đối tượng có mức phản xạ phổ giống nhau, cho nên khi ta dựa vào biểu đồ Histogram để ta chia nhóm các đối tượng theo các khoảng phổ thì cách chia này không chính xác

Vậy cách này chỉ nên áp dụng trong trường hợp ta biết chắc chắn khoảng giá trị phổ của một đối tượng nào đó mà trong khu vực cần phân tích không có đối tượng nào tương tự như vậy