Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để thành lập bản đồ ngập lụt tỉnh bình định

So sánh ưu nhược điểm của phương giải đốn bằng mắt và giải đốn bằng phương pháp số Mức độ chênh lệch của số liệu tính tốn và số liệu thống kê Thơng kê diện tích bị ngập trên diện tích hu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO

TRƯỜNG ðẠI HỌC NÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

LỜI CAM ðOAN

Tôi xin cam ñoan rằng, số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này

là trung thực và chưa hề ñược sử dụng ñể bảo vệ một học vị nào

Tôi xin cam ñoan rằng, mọi sự giúp ñỡ cho việc thực hiện luận văn này ñã ñược cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn ñã ñược chỉ

rõ nguồn gốc

Hà Nội, ngày tháng năm 2013

Tác giả luận văn

Hồ Văn Hóa

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Trần Xuân Trường người ñã

trực tiếp hướng dẫn, giúp ñỡ rất tận tình trong thời gian tôi thực hiện và hoàn thành luận văn cao học

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo Viện Sau ñại học; Bộ môn Trắc ñịa bản ñồ và Hệ thống thông tin ñịa lý, Khoa Tài nguyên và Môi

trường ñã giảng dạy, ñóng góp ý kiến, tạo ñiều kiện cho tôi học tập và hoàn thành luận văn của mình

Tôi xin chân thành cảm ơn Trung tâm Viễn thám Quốc gia, Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Bình ðịnh cùng các anh chị ñồng nghiệp ñã giúp ñỡ tôi trong quá trình thu thập số liệu và hoàn thành luận văn này

Tôi xin chân thành cảm ơn người thân trong gia ñình và bạn bè ñồng nghiệp ñã làm chỗ dựa tinh thần vững chắc cho tôi học tập và công tác

Tác giả luận văn

Hồ Văn Hóa

MỤC LỤC

Trang

LỜI CAM ðOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC BẢNG vi

DANH MỤC HÌNH vii

DANH MỤC BIỂU ðỒ viii

DANH MỤC SƠ ðỒ viii

Phần 1: MỞ ðẦU 1

1.1 Tính cấp thiết của ñề tài 1

1.2 Mục tiêu và yêu cầu 2

1.2.1 Mục tiêu 2

1.2.2 Yêu cầu 3

Phần 2: TỔNG QUAN CÁC VẤN ðỀ NGHIÊN CỨU 4

2.1 Tổng quan về bản ñồ ngập lụt 4

2.1.1 Khái quát chung về ngập lụt 4

2.1.2 Bản ñồ ngập lụt 6

2.2 Tổng quan về hệ thống thông tin ñịa lý (GIS) 11

2.2.1 Khái niệm 11

2.2.2 Các thành phần của GIS 12

2.2.3 Chức năng, nhiệm vụ của GIS 15

2.2.4 Các ứng dụng của GIS trong quản lý tài nguyên và môi trường 17

2.3 Tổng quan về viễn thám 18

2.3.1 Khái niệm về viễn thám 18

2.3.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám 19

2.3.3 Phương pháp xử lý thông tin viễn thám 21

2.3.4 Tư liệu sử dụng trong viễn thám 34

2.3.5 Một số ứng dụng của viễn thám 38

2.4 Khái quát tình hình nghiên cứu ngập lụt ở trên thế giới và ở Việt Nam 41

2.4.1 Một số nước trên thế giới 41

2.4.2 Ở Việt Nam 42

2.5 Phần mềm sử dụng cho nghiên cứu 44

2.5.1 Phần mềm xử lý ảnh 44

2.5.2 Phần mềm chồng xếp dữ liệu và biên tập bản ựồ 45

Phần 3: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 48

3.1 đối tượng và phạm vi nghiên cứu 48

3.2 Nội dung nghiên cứu 48

3.3 Phương pháp nghiên cứu 48

3.3.1 Phương pháp thu thập số liệu 48

3.3.2 Phương pháp xử lý số liệu 49

3.3.3 Phương pháp phân tắch thống kê 49

3.3.4 Phương pháp chuyên gia 50

Phần 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 51

4.1 Khái quát ựiều kiện tự nhiên, kinh tế và xã hội của tỉnh Bình định 51

4.1.1 Vị trắ ựịa lý 51

4.1.2 điều kiện tự nhiên 52

4.1.3 đặc ựiểm kinh tế và xã hội 55

4.1.4 đánh giá chung 56

4.2 Các nguồn dữ liệu 56

4.2.1 Dữ liệu viễn thám 56

4.2.2 Dữ liệu khác 58

4.3 Xử lý tư liệu ảnh 59

4.3.1 Nhập ảnh 59

4.3.2 Tăng cường chất lượng ảnh 59

4.3.3 Hiệu chỉnh hình học 60

4.3.4 Phân loại ảnh 60

4.3.5 Khảo sát thực ựịa 68

4.3.6 Một số kỹ thuật sau phân loại 68

4.4 Biên tập và thành lập bản ựồ ngập lụt 70

4.5 đánh giá ựộ chắnh xác thành lập bản ựồ 75

4.6 Phân tắch, xác ựịnh diện tắch ngập lụt 77

4.7 Thành lập bản ựồ biến ựộng hiện trạng nước ngập 80

4.8 Nhận xét về kết quả thực nghiệm 83

Phần 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 84

5.1 Kết luận 84

5.2 Kiến nghị 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO

So sánh ưu nhược điểm của phương giải đốn bằng mắt và

giải đốn bằng phương pháp số

Mức độ chênh lệch của số liệu tính tốn và số liệu thống kê

Thơng kê diện tích bị ngập trên diện tích huyện

Thơng kê diện tích bị ngập trên diện tích các loại hình SDð

Diện tích biến động lớp hiện trạng nước ngập tại hai thời điểm

Xác suất sai số PE cho phân loại theo xác suất cực ñại

Khoảng cách “City Block” (d1) và “Ocolit” trong mảng 2 chiều

Ranh giới cho 3 lớp tập hợp hai chiều

Bản chất hình học của phân loại hình hộp

Bản ñồ hành chính tỉnh Bình ðịnh

Ảnh Radar Alos Palsar chụp ngày 03/09/2009

Ảnh Radar Alos Palsar chụp ngày 05/11/2009

Cấp ñộ xám của ñối tượng phân loại

Ngưỡng giá trị cấp ñộ xám

Ảnh trước và sau phân loại

Ảnh sau phân loại trước thời ñiểm ngập lụt

Lựa chọn vùng mẫu phân loại

Giá trị khác biệt phổ giữa các mẫu phân loại

Ảnh phân loại tại thời ñiểm ngập lụt

Ảnh phân loại tại thời ñiểm ngập lụt sau khi lọc nhiễu

File vector ảnh trước thời ñiểm ngập lụt

File vector ảnh tại thời ñiểm ngập lụt

Lớp thông tin hiện trạng trước và tại thời ñiểm ngập

Bản ñồ trước thời ñiểm ngập lụt tỉnh Bình ðịnh

Bản ñồ tại thời ñiểm ngập lụt tỉnh Bình ðịnh

Bản ñồ biến ñộng lớp hiện trạng nước ngập

Biểu ñồ so sánh mức ñộ chênh lệch số liệu tính và thống kê

Tỷ lệ diện tích bị ngập lụt trên diện tích các huyện

Tỷ lệ diện tích bị ngập lụt trên diện tích các loại sử dụng ñất

Phần 1: MỞ đẦU1.1 Tắnh cấp thiết của ựề tài

Ngập lụt là một hiện tượng tai biến thiên nhiên, là kết quả của quá trình

tập trung nước với khối lượng lớn và tràn vào các vùng ựịa hình thấp, gây ngập

lụt trên diện rộng, không chỉ gây tổn hại nặng nề về người và của ở thời ựiểm ựó

mà còn tác ựộng tiêu cực rất lâu dài ựến môi trường sinh thái, ảnh hưởng trực tiếp ựến ựời sống và các hoạt ựộng kinh tế xã hội con người

Trong khoảng chục năm trở lại ựây, những trận lũ lụt xảy ra ngày càng tăng với cường ựộ mạnh như ở Trung Quốc (1998), Tây Âu (1998, 2000), Cộng hòa Séc (2002), Bangladesh (2001), vùng Viễn đông thuộc nước Nga (2002), Italia (2006), Philippin (2007) đặc biệt mới ựây nhất là trận lụt kéo dài ở Thái Lan vừa xảy ra hồi cuối tháng 7/2010 khiến thủ ựô Bangkok ngập tràn trong biển nước, có tới 2,3 triệu người bị ảnh hưởng trong trận lụt lịch sử này, khoảng

hơn 600 người tử vong, ước tắnh thiệt hại khoảng 5,1 tỉ USD [3]

Việt Nam hiện là quốc gia ựứng thứ 5 trong 10 nước chịu ảnh hưởng nặng

nhất của hiện tượng biến ựổi khắ hậu và nước biển dâng, với hàng chục cơn bão nhiệt ựới và ựợt lũ lớn mỗi năm Trong vòng 10 năm, từ 2000 ựến 2010 ựã xảy

ra 96 trận lũ quét, ảnh hưởng tới các vùng dân cư, làm chết và mất tắch 883

người bị thương gần 1.500 người; hơn 6.000 căn nhà bị ựổ trôi; hơn 120.000 căn nhà bị ngập, hư hại nặng; hơn 132.000 ha lúa và hoa màu bị ngập; hàng trăm ha ựất canh tác bị vùi lấp; nhiều công trình giao thông, thuỷ lợi, dân sinh kinh tế bị

hư hỏng nặng nề, tổng thiệt hại ước tắnh trên 6.000 tỷ ựồng (trong ựó riêng số

liệu của 2 năm 2008, 2009 bao gồm cả lũ lớn, lũ quét, sạt lở ựất tại các tỉnh miền núi phắa Bắc do mưa, lũ sau các cơn bão số 4, số 6; các tỉnh miền Trung, Tây Nguyên do mưa lũ sau các cơn bão số 9 và số 11) Tháng 10/2010 cơn bão Megi

ựã gây ra Lũ chồng ở miền Trung chưa từng có trong hơn 100 năm nay ựã xảy

ra gây thiệt hại vô cùng nặng nề cho các tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh, Bình ðịnh,Thừa Thiên Huế [13]

Do những tác hại to lớn mà lũ lụt ngây ra nên việc nghiên cứu các giải pháp phòng chống lũ lụt ñược tất cả các Quốc gia hết sức coi trọng Các giải pháp xây dựng ñê ñiều, hồ chứa, cải tạo lòng sông… kết hợp với các biện pháp

trồng rừng, bảo vệ rừng, xây dựng các phương án phòng tránh lũ và di dân khi

có thông tin dự báo lũ chính xác ñược thực hiện Việc dự báo và cảnh báo ngập

lụt là rất cần thiết nhằm giảm thiểu thiệt hại về người và của

Mặt khác, với sự phát triển của công nghệ thông tin như hiện nay ñặc biệt

là công nghệ Viễn thám và GIS ñã và ñang phát triển mạnh mẽ trên thế giới Viễn thám với ưu ñiểm ảnh có ñộ phủ rộng, thời gian xử lý ảnh nhanh do ñó việc sử dụng thông tin vệ tinh viễn thám trong nghiên cứu, giám sát Trái ðất ñã trở thành một nhu cầu thiết yếu của nhiều quốc gia, trong ñó có Việt Nam Công nghệ khai thác thông tin vệ tinh ñang thực sự phục vụ con người, mang lại hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực khoa học, công nghệ, phục vụ ñời sống, sản xuất và kiểm soát tài nguyên môi trường, trong ñó khả năng ứng dụng của nó vào việc nghiên cứu, dự báo, ñánh giá ngập lụt là rất lớn

Xuất phát từ thực tiễn ñó, tôi tiến hành nghiên cứu ñề tài "Ứng dụng công

nghệ viễn thám và hệ thống thông tin ñịa lý (GIS) ñể thành lập bản ñồ ngập lụt tỉnh Bình ðịnh"

1.2 Mục tiêu và yêu cầu

1.2.2 Yêu cầu

- Thu thập đầy đủ tư liệu ảnh viễn thám và các tài liệu cĩ liên quan trên khu

vực nghiên cứu đảm bảo độ chính xác, phản ánh trung thực và khách quan

- Kết quả giải đốn ảnh và bản đồ được thành lập với độ chính xác cao

- Xác định ranh giới và diện tích bị ngập lụt

Phần 2: TỔNG QUAN CÁC VẤN đỀ NGHIÊN CỨU

dự báo trước ựể di dời dân cư ra khỏi khu vực bị ngập lụt và có các biện pháp ựể

giảm thiểu thiệt hại

2.1.1.2 Ảnh hưởng của ngập lụt

+ Thiệt hại do ngập lụt gây ra

Việt Nam nằm trong vùng nội chắ tuyến nên khắ hậu mang tắnh nhiệt ựới,

hoạt ựộng mạnh mẽ của gió mùa tác ựộng của Biển đông ựã mang ựến cho nước ta

lượng mưa ẩm dồi dào Vì vậy, nước ta có khắ hậu nhiệt ựới ẩm gió mùa Với ựường bờ biển dài 3.260 km là lợi thế lớn mang ựến cho nước ta nguồn tài nguyên phong phú về thủy hải sản, thương mại, du lịch, nhưng hàng năm cũng mang lại rất nhiều khó khăn

Thiệt hại do ngập lụt xảy ra hàng năm là rất lớn, không chỉ thiệt hại về tài sản mà còn cả tắnh mạng con người

Trên thế giới, ngập lụt xảy ra và ựể lại những hậu quả hết sức nghiêm trọng

Cụ thể, tại Jakarta của Indonesia trận lũ năm 2007 ựã làm 50 người thiệt mạng và hơn 300.000 người phải ựi sơ tán Kể từ giữ tháng 7/ 2011, ắt nhất 224 người ựã thiệt mạng do lũ lụt ở Thái Lan và nước lũ cũng làm ngập ngôi ựền ChaiWattanara

400 năm tuổi tại thành cổ Ayutthaya, một di sản văn hoá thế giới Cũng thời ựiểm

ựó, tại Tại Campuchia, ựã có hơn 160 người thiệt mạng vì lũ lụt, hơn 330.000 ha

ruộng lúa bị ngập, trong ựó có hơn 100.000 ha bị phá hủy hoàn toàn Ngày

20/12/2012 tại Sri Lanka, mưa to kéo dài trong tuần qua gây lũ quét, ngập lụt và lở ựất ở Sri Lanka ựã làm số người thiệt mạng lên ựến 25 người, 36 người mất tắch, 265.000 người bị kẹt trong nhà và hàng nghìn người phải sơ tán đó là một số thiệt

hại do lũ và ngập lụt gây ra trên thế giới [13]

Tại Việt Nam, năm 1998 toàn tỉnh Bình định có 62 người chết, 10 người bị

thương Năm 1999 có 73 người chết, 21 người bị thương Trận lũ vào tháng

9/2012, tại Thanh Hoá ựã có 4 người chết, một người mất tắch Hàng chục ngàn

hecta lúa và hoa màu bị ngập úng, hơn 1.732 nhà dân bị ngập trong ựó 45 ngôi nhà

bị nước lũ cuốn trôi Cũng thời ựiểm ựó tại Nghệ An toàn tỉnh ựã có 10.873 ha lúa

hè thu, 6156,61ha hoa màu bị ngập trong lũ và nghiêm trọng hơn là có 3 người chết

và mất tắch đó là một trong số rất nhiều hậu quả của lũ lụt gây ra [13]

+ Nguồn lợi do ngập lụt mang lại

Tuy chưa có một nghiên cứu chi tiết về nguồn lợi do lũ mang lại song việc bồi ựắp phù sa hàng năm do lũ, vệ sinh ựồng ruộng, cải thiện môi trường, cung cấp nguồn và giống thủy sản nước ngọt từ thượng lưu về là những giá trị cực kỳ quý báu mà lũ mang lại

Bên cạnh những thiệt hại khi ngập lụt thì chắnh ngập lụt cũng mang lại

những lợi ắch không nhỏ trong việc phát triển kinh tế xã hội Mỗi khi mùa lũ về thì

nó mang lại nguồn tài nguyên thủy sản vô cùng phong phú và ựa dạng với nhiều loài cá tôm, một lượng phù sa màu mở ựể bồi ựắp ựồng ruộng, nguồn nước dồi dào

ựể rửa phèn, vệ sinh ựồng ruộng

Nông dân ựã tận dụng diện tắch mặt nước trên ựồng ruộng trong mùa lũ ựể phát triển các nghề trồng cây thủy sinh và nuôi thủy sản Các ngành nghề này phát triển rất mạnh ựã góp phần tạo thêm thu nhập và giải quyết việc làm cho nhiều lao ựộng nhàn rổi trong mùa lũ Người dân ựã biết tận dụng diện tắch mặt nước và

nguồn thức ăn tự nhiên có sẵn trong mùa lũ nên nghề thủy sản trong mùa lũ cũng phát triển rất mạnh Các ngành nghề và dịch vụ khác trong mùa lũ cũng phát triển

2.1.2 Bản ñồ ngập lụt

2.1.2.1 Khái niệm bản ñồ ngập lụt

Bản ñồ ngập lụt là một loại bản ñồ chuyên ñề trên ñó thể hiện các vùng ngập lụt ở một thời ñiểm nhất ñịnh Thực chất ñây là bản ñồ hiện trạng ngập lụt vì chỉ chụp ñược hình ảnh vùng ngập lụt tại thời ñiểm chụp ảnh

Xây dựng bản ñồ ngập lụt là việc xác ñịnh diện tích và ranh giới ngập nước tại một thời ñiểm bất kỳ nào ñó Ngoài ra chúng ta cần phải xác ñịnh sự khác nhau giữa những loại nước thường xuyên như ao, hồ và nước ngập tạm thời chính là

nước ngập

Bản ñồ ngập lụt là tài liệu cơ bản, làm cơ sở khoa học cho việc quy hoạch phòng tránh lũ lụt, lựa chọn các biện pháp, thiết kế các công trình khống chế lũ, là thông tin cần thiết cho nhân dân về nguy cơ và thiệt hại do lũ lụt ở nơi họ cư trú và

hoạt ñộng Các ñối tượng, hiện tượng luôn biến ñộng theo không gian và thời gian

do vậy lớp dữ liệu hiện trạng ngập lụt này phải phản ánh ñược tính chất cùng thời gian ñặc trưng của các ñối tượng, hiện tượng

Nội dung và các phương pháp thể hiện nội dung bản ñồ ngập lụt:

+ Vùng úng ngập thường xuyên

+ Vùng ngập lụt ứng với tần suất mưa, lũ khác nhau

+ Khu vực nguy hiểm khi có lũ lớn

+ Khu vực có nguy cơ bị trượt lở, sạt lở ñất

+ Vết xói lở bờ sông, sạt lở bờ biển, trượt lở sườn [10]

2.1.2.2 Một số yêu cầu khi thành lập bản ñồ ngập lụt

Việc thành lập bản ñồ ngập lụt phải ñảm bảo những yêu cầu sau ñây:

+ Phản ánh ñược tính chất cùng thời gian ñặc trưng của các ñối tượng, hiện tượng Các ñối tượng, hiện tượng luôn biến ñộng theo không gian và thời gian Vì

vậy chỉ tiêu và chỉ số ñưa lên bản ñồ càng cập nhật thì bản ñồ càng có ý nghĩa khoa

học và thực tiễn cao Các chỉ tiêu ñó phải thống nhất về thời gian

+ Tài liệu sử dụng ñể thành lập bản ñồ phải ñảm bảo sự thống nhất và ñầy ñủ ñối với toàn lãnh thổ ñược biểu hiện trên bản ñồ Sự không ñồng nhất và khác nhau

về chất lượng của những tài liệu ñể thành lập bản ñồ sẽ dẫn ñến sự không ñồng

nhất của bản ñồ trên những lãnh thổ khác nhau, cũng như làm sai lệch tính khách quan và mối tương quan của các hiện tượng ñối tượng Vì vậy, cần phải chọn và

dựa trên các nguồn tài liệu cơ bản và ñáng tin cậy nhất, có tham khảo các tài liệu khác ñể chỉnh lý và bổ sung

+ Phương pháp biểu hiện bản ñồ phải gần gũi nhất với ñặc tính ñịa lý của các ñối tượng, hiện tượng Mỗi loại ñối tượng, hiện tượng có các ñặc ñiểm phân bố khác nhau (như theo ñiểm, ñường, ñiện, phân bố, phân tán, ) ðể bản ñồ có tính ñịa lý cao, phản ánh tốt nhất ñặc trưng hiện tượng phải vận dụng phương pháp biểu hiện phù hợp nhất và phối hợp các phương pháp thể hiện một cách khoa học + Bố cục bản ñồ phải chặt chẽ, khoa học Các ñối tượng, hiện tượng biểu hiện trên bản ñồ không những ñược phản ánh về sự phân bố mà còn cả những ñặc tính về số lượng, chất lượng, cơ cấu và ñộng lực

Việc xây dựng bản ñồ ngập lụt cần phải ñảm bảo nhưng yêu cầu trên ñể sản

phẩm thu ñược ñạt ñộ chính xác cao và ñáp ứng nhu cầu thực tế [10]

2.1.2.3 Nguyên tắc xây dựng bản ñồ ngập lụt

Ngập lụt là những yếu tố ñộng thuộc phạm trù tự nhiên và có ảnh hưởng của các yếu tố xã hội Sự nhận xét ñánh giá chúng có thể theo những góc ñộ khác nhau,

vì thế trên những nguyên tắc chung thành lập bản ñồ, việc thành lập bản ñồ ngập

lụt cần phải ñặc biệt chú ý tới những nguyên tắc sau:

+ Mục ñích của việc thành lập bản ñồ cần phải ñược xác dịnh cụ thể, rõ ràng

Phải xác ñịnh rõ mục ñích, tác dụng, ý tưởng của việc thành lập bản ñồ từ ñó có

hướng cho nội dung, cho việc lựa chọn những chỉ tiêu, chỉ số, kí hiệu bản ñồ và

phương pháp thành lập bản ñồ

+ Bản ñồ ñược thành lập trên cơ sở các thành tựu hiện ñại của khoa học kỹ thuật về nội dung cũng như hình thức theo những nguồn tài liệu chính xác và hiện ñại Vì vậy khi thành lập cần khảo sát, kiểm tra về ñộ chính xác, tính ñầy ñủ và sự xác thực của những ñối tượng, hiện tượng ñược biểu diễn trên bản ñồ Nội dung

của bản ñồ cần phải ñáp ứng ñầy ñủ và sâu sắc những ñặc trưng của ñối tượng bản

ñồ (số lượng, cấu trúc, ñộng lực) cũng như các mối quan hệ của các ñối tượng theo

mục ñích, chủ ñề mà bản ñồ ñặt ra

+ Các ñối tượng trên bản ñồ phải ñược phân loại một cách khoa học, ñúng ñắn về phương pháp Liên tục về hệ thống thống nhất về nguyên tắc phân loại Sự biểu hiện chúng trên bản ñồ phải ñảm bảo nguyên tắc thống nhất và tương ứng của

hệ thống phân loại ñã xác ñịnh Lựa chọn dấu hiệu cho các ñối tượng cùng thuộc hệ phân loại phải ñảm bảo tính nhất quán Chúng ñược thể hiện thông qua phương pháp và hệ thống kí hiệu thể hiện ðược trình bày ñầy ñủ, hệ thống trong bản chú giải bản ñồ

+ Các ñối tượng trên bản ñồ phải ñảm bảo tính chính xác ñịa lý Tính chính xác ñịa lý là một nguyên tắc quan trọng của bản ñồ ñịa lý Tất cả những chỉ số làm nội dung ñưa lên bản ñồ phải ñược quy về những ñiểm và những vùng cụ thể Nếu không tuân thủ nguyên tắc này sẽ dẫn ñến sự sơ ñồ hóa bản ñồ, mất hết ý nghĩa khoa học và thực tiễn của bản ñồ [10]

2.1.2.4 Các phương pháp xây dựng bản ñồ ngập lụt

Khí hậu thời tiết ngày càng có những diễn biến bất thường Trái ðất nóng

dần lên do ảnh hưởng từ những hoạt ñộng sống của con người kéo theo ñó là các

hiện tượng băng tan, nước biển dâng, hạn hán, ngập lụt, biến ñổi khí hậu trên thế

giới ngày càng cao

Do ñó việc nghiên cứu ñể có biện pháp giản thiểu thiệt hại do ngập lụt xảy ra ngày càng trở lên cấp bách và cần thiết hơn bao giờ hết Chính vì những lý do trên

mà các phương pháp ñể xây dựng và thành lập bản ñồ ngập lụt ngày càng ñược ña

dạng và nâng cao, có thể kế ñến những phương pháp dưới ñây

+ Phương pháp ño vẽ trực tiếp ngoài thực ñịa

Bằng phương pháp trắc ñịa có thể ño ñộ sâu ngập lụt, ñánh dấu các ñiểm ñã

bị ngập lụt thông qua các dấu vết của các trận ngập lụt ñã xảy ra ñể lại Rồi từ ñó khoanh vùng ngập lụt trên bản ñồ ñịa hình và từ ñó thành lập bản ñồ chuyên ñề về

ngập lụt Tuy nhiên phương pháp này ñỏi hỏi nhiều công sức, khinh phí và thời gian Do vậy hiệu quả không cao

+ Phương pháp nghiên cứu cơ chế và biến trình lũ thông qua các mô hình

dự báo lũ dưới góc nhìn thủy văn học

Phương pháp này dựa vào quy luật chuyển ñộng của nước trong sông và quy luật tập trung nước của lưu vực từng nhánh sông Phân phối nó dọc theo ñể tính toán và dự báo Các nhà thủy văn học ñã sử dụng các mô hình diễn toán lũ ñể tính toán và dự báo Hiện nay có rất nhiều mô hình dự báo khác nhau như: DHM SWAT, MIKE 11,21 Các mô hình và phương pháp thủy văn có ưu ñiểm cho kết quả tương ñối chính xác về các thông số ngập lụt (ñộ ngập sâu, lư lượng, tốc ñộ lan truyền, ) dọc theo các tuyến ñất canh tác nhạy cảm với lũ, các công trình dân sinh

có nguy cơ bị phá hỏng bởi lũ, ñồng thời cho phép ñưa ra nhiều kịch bản dự báo khác nhau Tuy nhiên, ñể tính toán cần nhiều tham số ñầu vào và ñịa hình thường

bị khái quát ñi nhiều

+ Phương pháp dựa vào nghiên cứu tai biến lũ trên quan ñiểm ñịa mạo

Các nhà ðịa mạo học trên cơ sở nghiên cứu lũ xác ñịnh phạm vi ảnh hưởng,

những ñặc ñiểm ñang diễn ra, dự báo mức ñộ tác ñộng và thiệt hại mà chúng gây ra trong tương lai Các nhà ðịa mạo cho rằng: Các ñơn vị ñịa hình của ñồng bằng sẽ quy ñịnh dòng chảy của lũ, sự lưu thông cũng như sự dồn úng nước vào những chỗ

trũng các bậc thềm sông trên những vùng ñồng bằng thấp và các thành phần vật

chất của chúng trong quá khứ có quan hệ mật thiết với lũ hiện tại và tương lai

Tai biến lũ lụt thực chất là một quá trình ngoại sinh trong ñịa chất, ñịa mạo,

như vậy nghiên cứu tai biến lũ lụt phải dùng các phương pháp ñịa chất, ñịa mạo

Phương pháp ñịa mạo chủ yếu là phân tích trắc lượng hình thái (ñộ dốc, ñộ phân

cắt sâu, ựộ phân cắt ngang), phân tắch các dạng ựịa hình về nguồn gốc hình thái,

kiến trúc hình thái, ựộng lực phát triển của ựịa hình

Các phương pháp ựịa chất chủ yếu là phân tắch thành phần vật chất, bề dày

trầm tắch, vỏ phong hóa, hệ thống khe nứt, hoạt ựộng kiến tạo, tân kiến tạo

+ Phương pháp ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS

đây là phương pháp nghiên cứu lũ lụt hiện ựại và trực quan Xuất hiện khả

phổ biến từ cuối những năm 70, ựầu những năm 80 sau khi viễn thám vệ tinh ra ựời

và ựặc biệt có sự trợ giúp của hệ thống thông tin ựịa lý

đặc ựiểm của viễn thám là cho phép thu nhận ựồng thời ựặc ựiểm của các ựối tượng trên một diện tắch rộng lớn tại thời ựiểm bay chụp Việc chiết tách các lớp thông tin liên quan ựến lũ lụt từ ảnh có thể giúp các nhà nghiên cứu thành lập ựược bản ựồ hiện trạng lũ lụt hay ựặc ựiểm của vùng ngập lụt ở các thời ựiểm khác nhau trên cùng một khu vực Cho phép người sử dụng có thể so sánh ựược những thay ựổi của các ựối tượng theo thời gian, cùng với sự trợ giúp của các phần mềm trong Hệ thống thông tin ựịa lý trong việc phân tắch tắnh toán các dữ liệu không gian và các liên kết các dữ liệu viễn thám với mô hình số ựộ cao ựể ựưa ra những nhận ựịnh về các khu vực nhạy cảm lũ lụt và những vùng có nguy cơ tai biến

Ảnh máy bay ngoài ưu ựiểm có tỷ lệ lớn, người sử dụng còn có thể thu ựược

những tấm ảnh chụp liên tục trong suốt thời gian diễn ra lũ, từ thời ựiểm lũ bắt ựầu

xuất hiện, trong thời gian lũ diễn ra, khi lũ rút và sau khi lũ rút đó là những tài liệu trong việc nghiên cứu và theo dõi diễn biến lũ lut Tuy nhiên, ở Việt Nam cho ựến nay ựể có trong tay những tài liệu như vậy là rất khó, thậm chắ là những bức ảnh

chụp hiện trạng sau khi lũ điều này một phần do cách quản lý và kinh phắ bay

chụp quá cao

Cùng với ảnh hàng không, công nghệ bay chụp ảnh vệ tinh ngày càng phát triển mạnh mẽ và ựạt ựược những thành tựu to lớn Ra ựời vào những năm ựầu thập

kỷ 70, ảnh vệ tinh thực sự là một ứng dụng thành công của viễn thám Hiện nay, ựã

có hàng nghìn vệ tinh bay chụp ựã ựược phóng lên quỹ ựạo với mục ựắch khác nhau

(quan sát Trái ðất, nghiên cứu mơi trường, theo dõi biến đổi khí hậu, các vệ tinh

phục vụ mục đích quân sự, Quốc phịng, ) Trong đĩ ảnh của các vệ tinh LANDSAT, SPOT và RADAR thường được sử dụng trong nghiên cứu lũ lụt ở quy

mơ vùng, cịn ở quy mơ lớn hơn cĩ ảnh NOAA, MOS-1, MESSR,

ðiểm hạn chế của ảnh vệ tinh trong nghiên cứu lũ lụt khơng phải là nằm ở

độ phân giải của ảnh, cũng khơng phải nằm ở độ cao bay chụp mà là ở thời gian

chụp lặp của vệ tinh Ví dụ, thời gian chụp lặp của vệ tinh Landsat MSS là 18 ngày,

tức là sau 18 ngày ta mới nhận được thêm một ảnh ở cùng một vị trí đã chụp lần trước, tương tự ảnh Landsat TM là 16 ngày, ảnh SPOT là 26 ngày Một điểm hạn chế của ảnh vệ tinh là vào thời điểm cĩ lũ thời tiết xấu và nhiều mây, ảnh hưởng tới chất lượng ảnh chụp

Vào năm 1989, vệ tinh RADARSAT ra đời đã khắc phục những mặt hạn chế trên của ảnh vệ tinh Nhờ các anten thu phát sĩng chủ động ở các dải sĩng dài nên các vệ tinh RANDARSAT cĩ thể chụp được ảnh liên tục từng ngày, từng giờ về biến động của lũ trên một vùng nào đĩ Nhờ vậy cũng cĩ thể quan trắc được diễn biến của lũ, làm cơ sở cho cơng tác cảnh báo cũng như ứng phĩ với tình hình diến biến của lũ [3]

2.2 Tổng quan về hệ thống thơng tin địa lý (GIS)

2.2.1 Khái niệm

GIS là viết tắt của thuật ngữ Geographic Information System (Hệ thống thơng tin địa lý) Cùng với sự hình thành và phát triển của GIS, cĩ nhiều định nghĩa khác nhau được đưa ra Sau đây là một số định nghĩa tiêu biểu:

Theo ESRI, tập đồn nghiên cứu và phát triển phần mềm GIS nổi tiếng, GIS

là một tập hợp cĩ tổ chức, bao gồm hệ thống phần cứng, phần mềm máy tính, dữ

liệu địa lý và con người, được thiết kế nhằm mục đích nắm bắt lưu trữ, cập nhật, điều khiển, phân tích và hiển thị tất cả các dạng thơng tin liên quan đến vị trí địa lý

Theo GS Shunji Murai, người đã cĩ hơn 40 năm làm việc trong lĩnh vực

viễn thám và GIS, GIS là một hệ thống thơng tin được sử dụng để nhập, lưu trữ,

truy vấn, thao tác, phân tích và xuất ra các dữ liệu có tham chiếu ñịa lý hoặc dữ liệu ñịa không gian; hỗ trợ ra quyết ñịnh trong việc quy hoạch và quản lý về sử dụng ñất, tài nguyên thiên nhiên, môi trường, giao thông, các tiện ích ñô thị và nhiều lĩnh

Hệ GIS khác với hệ thống trợ giúp thiết kế bằng máy tính CAD (Computer Aided Design) dùng ñể thành lập các bản vẽ số, các ñối tượng kỹ thuật ở chỗ: các ñối tượng ñồ họa của CAD không bắt buộc phải gắn với thế giới thực thông qua vị trí ñịa lý của ñối tượng

2.2.2 Các thành phần của GIS

GIS bao gồm 4 thành phần cơ bản là: phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu,

cơ sở tri thức chuyên gia (con người) [6]

Sơ ñồ 2.1: Các thành phần cơ bản của GIS

2.2.2.1 Hệ thống phần cứng

Về cơ bản, hệ thống phần cứng ñược chia ra:

+ Bộ xử lý trung tâm (Central Processting Unit – CPU): Có thể coi các máy tính cá nhân PC (Personal Computer) là bộ phận này Chúng chịu trách nhiệm thao tác, xử lý với cơ sở dữ liệu Tùy thuộc vào quy mô, phạm vi ứng dụng của hệ GIS

cũng như mức ñộ ñầu tư cho hệ thống, các máy tính ñược nối với nhau qua mạng + Các thiết bị lưu trữ dữ liệu như các ñĩa CD, ñĩa DVD, các ổ cứng

+ Các thiết bị ngoại vi (Peripherals)

+ Các thiết bị ñầu vào (Input): Sử dụng ñể ñưa dữ liệu vào cơ sở dữ liệu Chúng có thể là các ổ ñọc dữ liệu, bàn số hóa dùng ñể tạo dữ liệu vector, máy quét ảnh dùng ñể tạo dữ liệu raster, các thiết bị thu nhận thông tin ñiện tử,

+ Các thiết bị ñầu ra (Output): Sử dụng ñể hiển thị, trình bày và ñưa ra các kết quả xử lý dữ liệu Ngoài các màn hình máy tính luôn ñi cùng với các PC như các máy in, các máy vẽ, các ổ ghi CD, các ổ ghi DVD,

liệu không gian và dữ liệu thuộc tính Một số phần mềm GIS tiêu biểu như sau:

- Arc GIS (Arc/Info, ArcView) của ESRI

- GeoMedia, MGE của Intergraph

- MapInfo của MapInfo

- IDRISI của Clark University

- GRASS GIS của Trung tâm Thông tin GRASS

- SIS (Spation Infomation System) của Cadcorp

- ER Mapper của ER Mapper…

Các phần mềm sử dụng trong GIS cần có các chức năng sau:

+ Có khả năng thu thập và cập nhật dữ liệu (cả dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính) từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, có các chức năng cho phép liên kết

dữ liệu không gian với dữ liệu thuộc tính

+ Phân tích không gian: Phân tích dữ liệu vector, xây dựng topology, tạo vùng ñệm, chồng xếp các lớp dữ liệu không gian, phân tích mạng lưới

+ Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ và tích hợp cơ sở dữ liệu cho việc trao ñổi

dữ liệu qua mạng

+ Xây dựng các mô hình số ñịa hình: Chồng xếp các lớp, tạo vùng ñệm, chuyển ñổi raster, vector tạo các mô hình số ñộ cao, phân tích hệ thống thủy hệ + Các chức năng xử lý ảnh: Nâng cao chất lượng ảnh, xử lý màu, phân loại ảnh, phân tích ño ñạc ảnh, chuyển ñổi ảnh

+ Hỗ trợ các phép toán học bản ñồ như: Phép chiếu bản ñồ, biểu diễn ñồ họa, tao ra các bản ñồ, chuyển ñổi raster, vector,

2.2.2.3 Cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu của hệ GIS là tập hợp tất cả các số liệu có dạng bản ñồ số (Digital Map), dạng ký tự (Text), dạng ảnh (Raster); ñược lưu trữ, xử lý và quản lý

bởi các phần mềm GIS Nó là tập hợp của các dữ liệu ñồ họa và phi ñồ họa Thể

hiện sự trừu tượng hóa các ñối tượng tự nhiên, mối quan hệ giữa chúng, ñược tổ

chức và lưu trữ theo một khuôn dạng dữ liệu nào ñó của hệ thống

Cơ sở dữ liệu, khi ñã ñược xây dựng, cho phép người sử dụng có thể truy

vấn, phân tích nó Kết quả ñược lấy ra dưới dạng các tệp văn bản, các biểu ñồ phân tích, các bản ñồ số, các ảnh số, phục vụ cho các mục ñích nghiên cứu hay quản lý khác nhau Cơ sở dữ liệu trong GIS phải luôn ñược cập nhật theo thời gian

tạo tốt về lĩnh vực GIS hay là các chuyên gia

Có thể phân ra như sau:

+ Người xây dựng bản ñồ: Sử dụng các lớp bản ñồ ñược lấy từ nhiều nguồn khác nhau, chỉnh sửa dữ liệu ñể tạo ra các bản ñồ theo yêu cầu

+ Người xuất bản: Sử dụng phần mềm GIS ñể kết xuất ra bản ñồ dưới nhiều ñịnh dạng xuất khác nhau

+ Người phân tích: Giải quyết các vấn ñề như tìm kiếm, xác ñịnh vị trí + Người xây dựng dữ liệu: Là những người chuyên nhập dữ liệu bản ñồ bằng các cách khác nhau: vẽ, chuyển ñổi từ ñịnh dạng khác, truy nhập dữ liệu + Người quản trị truy nhập cơ sở dữ liệu: Quản lý truy nhập cơ sở dữ liệu GIS và ñảm bảo hệ thống vận hành tốt

+ Người thiết kế truy nhập cơ sở dữ liệu: Xây dựng các mô hình dữ liệu loogic và vật lý

+ Người phát triển: Xây dựng hoặc cải tạo các phần mềm GIS ñể ñáp ứng các nhu cầu cụ thể

2.2.3 Chức năng, nhiệm vụ của GIS

Mục ñích chung của GIS là thực hiện các nhiệm vụ sau:

+ Nhập dữ liệu

+ Thao tác dữ liệu

+ Quản lý dữ liệu

+ Hỏi ñáp, phân tích dữ liệu

+ Truy xuất dữ liệu dưới dạng ñồ họa hay các văn bản, bảng biểu [6]

2.2.3.1 Nhập dữ liệu

Trước khi dữ liệu ñịa lý có thể ñược dùng cho GIS, dữ liệu này phải ñược chuyển sang dạng số thích hợp Quá trình chuyển dữ liệu từ bản ñồ giấy sang các file dữ liệu dạng số ñược gọi là quá trính số hóa

Công nghệ GIS hiện ñại có thể ñược thực hiện tự ñộng hoàn toàn quá trình này với công nghệ quét ảnh cho các ñối tượng lớn; những ñối tượng nhỏ hơn ñòi

hỏi một số quá trình số hóa thủ công (dùng bàn số hóa) Phải thực hiện ñúng các yêu cầu kỹ thuật ñể ñảm bảo ñộ chính xác của sản phẩm ñầu ra (bản ñồ,…)

Ngày nay, nhiều dạng dữ liệu ñịa lý thực sự có các ñịnh dạng tương thích GIS Những dữ liệu này có thể thu ñược từ các nhà cung cấp dữ liệu và ñược nhập trực tiếp vào GIS

thống nhất ðây có thể chỉ là sự chuyển dạng tạm thời cho các mục ñích hiển thị

hoặc cố ñịnh cho yêu cầu phân tích Công nghệ GIS cung cấp nhiều công cụ cho các thao tác trên dữ liệu không gian, cho loại bỏ dữ liệu không cần thiết và cắt ranh

giới khu vực nghiên cứu

nhưng trong GIS cấu trúc quan hệ tỏ ra hữu hiệu nhất Trong cấu trúc quan hệ, dữ

liệu ựược lưu trữ ở dạng các bảng Các trường thuộc tắnh chung trong các bảng khác nhau ựược dùng ựể liên kết các bảng này với nhau

Do linh hoạt nên cấu trúc ựơn giản này ựược sử dụng và triển khai khá rộng rãi trong các ứng dụng cả trong và ngoài GIS

2.2.3.4 Hỏi ựáp, phân tắch và hiển thị dữ liệu

Một khi ựã có một hệ GIS lưu trữ các thông tin ựịa lý, có thể bắt ựầu hỏi các câu hỏi ựơn giản như:

+ Ai là chủ mảnh ựất?

+ Hai vị trắ cách nhau bao xa?

+ Vùng ựất dành cho hoạt ựộng nông nghiệp ở ựâu?

Và các câu hỏi phân tắch như:

+ Tất cả các vị trắ thắch hợp cho rừng trồng cây bản ựịa ở ựâu?

+ Kiểu ựất thắch hợp cho từng kiểu rừng là gì?

+ Nếu xây dựng một ựường quốc lộ mới ở ựây, hệ sinh thái rừng sẽ chịu ảnh hưởng như thế nào?

GIS cung cấp cả khả năng hỏi ựáp ựơn giản và các công cụ phân tắch tinh vi

ựể cung cấp kịp thời thông tin cho những người quản lý và phân tắch Với nhiều thao tác trên dữ liệu ựịa lý, kết quả cuối cùng ựược hiển thị tốt nhất dưới dạng bản

ựồ hoặc biểu ựồ Bản ựồ khá hiệu quả trong lưu trữ và trao ựổi thông tin ựịa lý GIS cung cấp nhiều công cụ mới và thú vị ựể mở rộng tắnh nghệ thuật và khoa học của ngành bản ựồ Bản ựồ hiển thị có thể ựược kết hợp với các bản báo cáo, hình ảnh ba chiều, ảnh chụp và những dữ liệu khác (ựa phương tiện)

2.2.4 Các ứng dụng của GIS trong quản lý tài nguyên và môi trường

Ứng dụng ựầu tiên của GIS phải nói ựến là bộ công cụ tốt nhất cho việc xây

dựng và biên tập bản ựồ số đó chắnh là ứng dụng khởi ựầu cho mọi ứng dụng tiếp theo của GIS đồng thời khi ựã có bản ựồ số cùng cơ sở dữ liệu tương ứng của một khu vực nào ựó thì những ứng dụng tiếp theo của GIS sẽ là:

+ GIS là công cụ ñể cập nhật nhanh nhất những biến ñộng thông tin bản ñồ + GIS là công cụ truy xuất, tìm kiếm và khai thác thông tin về các ñối tượng + GIS là công cụ ñể quản lý cơ sở dữ liệu về các ñối tượng bản ñồ

+ GIS là công cụ tốt nhất cho việc chiết xuất những thông tin thứ cấp

+ GIS là công cụ ñể ñánh giá biến ñộng phục vụ theo dõi diễn biến lớp phủ + GIS là công cụ hỗ trợ tốt cho việc quản lý tài nguyên, tổ chức thực hiện

sản xuất và hỗ trợ quy hoạch phát triển kinh tế vùng [4]

2.3 Tổng quan về viễn thám

2.3.1 Khái niệm về viễn thám

Về nghĩa Hán Việt, viễn thám ñược ñịnh nghĩa là sự thu thập và phân tích

thông tin về ñối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp ñến vật thể.

Nói một cách nôm na trong “viễn thám” có hai từ “viễn” và “thám”

“Viễn” có nghĩa là xa, từ xa, không tiếp xúc với ñối tượng “Thám” có nghĩa là tìm hiểu, lấy thông tin về ñối tượng

Ta có thể hiểu một cách ñơn giản viễn thám là một ngành khoa học nghiên cứu ñối tượng mà không tiếp xúc trực tiếp với chúng Trong tiếng Anh, viễn thám là “Remote Sensing”, thường ñược viết tắt là RS

Hình 2.1: Sơ ñồ thu nhận hình ảnh viễn thám

2.3.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám

Sóng ñiện từ ñược phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về ñặc tính của ñối tượng Ảnh viễn thám cung cấp thông tin

về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng ñã xác ñịnh ðo lường và phân tích năng lượng phản xạ phổ ghi nhận bởi ảnh viễn thám, cho phép tách thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt ñất khác nhau do sự

tương tác giữa bức xạ ñiện từ và vật thể

Thiết bị dùng ñể cảm nhận sóng ñiện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể ñược gọi là bộ cảm biến Bộ cảm biến có thể là các máy chụp ảnh hoặc máy quét Phương tiện mang các bộ cảm biến ñược gọi là vật mang (máy bay, khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ tinh)

Hình 2.2: Bức xạ và phản xạ của các vật thể

Nguồn năng lượng chính thường sử dụng trong viễn thám là bức xạ mặt

trời, năng lượng của sóng ñiện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ ñược bộ

cảm biến ñặt trên vật mang thu nhận

Thơng tin về năng lượng phản xạ của các vật thể được ảnh viễn thám thu

nhận và xử lí tự động trên máy hoặc giải đốn trực tiếp từ ảnh dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia Cuối cùng, các dữ liệu hoặc thơng tin liên quan đến các

vật thể và hiện thượng khác nhau trên mặt đất sẽ được ứng dụng vào trong nhiều

lĩnh vực khác nhau như nơng lâm nghiệp, địa chất, khí tượng, mơi trường…

Tồn bộ quá trình thu nhận và xử lí ảnh viễn thám cĩ thể chia thành 5

phần cơ bản như sau:

+ Nguồn cung cấp năng lượng

+ Sự tương tác của năng lượng với khí quyển

+ Sự tương tác với các vật thể trên bề mặt đất

+ Chuyển đổi năng lượng phản xạ từ vật thể thành dữ liệu ảnh

+ Hiển thị ảnh số cho việc giải đốn và xử lí

Năng lượng của sĩng điện từ khi lan truyền qua mơi trường khí quyển sẽ

bị các phân tử khí hấp thụ dưới các hình thức khác nhau tuỳ thuộc vào từng bước sĩng cụ thể

Trong viễn thám, người ta thường quan tâm đến khả năng truyền sĩng điện từ trong khí quyển, vì các hiện tưọng và cơ chế tương tác giữa sĩng điện từ với khí quyển sẽ cĩ tác động mạnh đến thơng tin do bộ cảm biến thu nhận được Khí quyển cĩ đặc điểm quan trọng đĩ là tưong tác khác nhau đối với bức xạ điện

từ cĩ bước sĩng khác nhau

ðối với viễn thám quang học, nguồn năng lượng cung cấp chủ yếu là do

mặt trời và sự cĩ mặt cũng như thay đổi các các phân tử nước và khí cĩ trong

lớp khí quyển là nguyên nhân gây chủ yếu gây nên sụ biến đổi năng lượng phản

xạ từ mặt đất đến bộ cảm biến Khoảng 75% năng lượng mặt trời khi chạm đến

lớp ngồi của khí quyển được truyền xuống mặt đất và trong quá trình lan truyền sĩng điện từ luơn bị khí quyển hấp thụ, tán xạ và khúc xạ trước khi đến bộ cảm

biến Các loại khí như oxy, nitơ và các phân tử lơ lửng trong khí quyển là tác nhân ảnh hưỏng đến sự suy giảm năng lưọng sĩng điện từ khi lan truyền [9]

2.3.3 Phương pháp xử lý thơng tin viễn thám

2.3.3.1 Khái niệm giải đốn ảnh viễn thám

Giải đốn ảnh viễn thám là quá trình tách thơng tin định tính cũng như định lượng từ ảnh viễn thám tao ra bản đồ chuyên đề dựa trên các tri thức chuyên mơn hoặc kinh nghiệm của người giải đốn

Trong viễn thám, việc giải đốn ảnh được thực hiện cho tồn cảnh, một

phần của một cảnh, một cặp ảnh lập thể, hay một ảnh hàng khơng đơn lẻ

Việc chiết tách thơng tin trong viễn thám chia thành 5 loại:

+ Phân loại đa phổ: Là quá trình tách, gộp thơng tin dựa trên các tính chất phổ, khơng gian và thời gian của đối tượng

+ Phát hiện biến động: Là phát hiện và tách các biến động dựa trên tư liệu ảnh đa thời gian

+ Chiết tách các thơng tin tự nhiên: Tương ứng với việc đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ cao vật thể dựa trên các đặc trưng phổ hoặc thị sai của lập thể

+ Xác định các chỉ số: Là việc tách đốn các chỉ số mới

+ Xác định các đối tượng đặc biệt: Như thiên tai, tìm kiếm khảo cổ [8]

2.3.3.2 Các phương pháp giải đốn ảnh viên thám

Cĩ 2 phương pháp giải đốn và xử lý viễn thám phổ biến hiện nay đĩ là:

+ Giải đốn ảnh bằng mắt

Giải đốn ảnh bằng mắt là cơng việc đầu tiên cĩ thể áp dụng trong mọi điều kiện cĩ trang thiết bị từ đơn giản đến phức tạp cũng như áp dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau như địa lý, địa chất, nơng,lâm nghiệp, thuỷ

văn, mơi trường Và phương pháp giải đốn ảnh bằng mắt là sử dụng mắt

thường hoặc cĩ sự trợ giúp của các dụng cụ quang học như: kính lúp, kính lập

thể, kính phĩng đại, kính tổng hợp màu

Cơ sở giải đốn ảnh bằng mắt là đưa các dấu hiệu giải đốn trực tiếp hoặc gián tiếp vào khố giải đốn Khi giải đốn một đối tượng cụ thể, người giải

đốn cần nắm vững bản chất phản xạ phổ của các đối tượng Những đặc trưng

cơ bản của các đối tượng như sau:

- Cấp độ xám hoặc màu sắc: Phản ánh mức độ phản xạ năng lượng của

đối tượng trên từng kênh phổ riêng biệt hoặc trên các tổ hợp màu giả khác nhau

- Cấu trúc: Là một kiểu phân bố các độ đen hoặc màu sắc trong ảnh

Những kiểu phân bố giống nhau phản ánh những đối tượng giống nhau

- ðộ tương phản: Thể hiện sự tương quan trong độ đen hoặc màu sắc của các đối tượng kề nhau

- Dấu hiệu mẫu: Mỗi đối tượng thường được mơ tả bởi các dấu hiệu mẫu nhất định

- Hình dáng và kích thước: Hình dáng và kích thước là những dấu hiệu đốn đọc quan trọng trong giải đốn ảnh Căn cứ vào hình dạng, kích thước cĩ thể suy ra những thơng tin quan trọng khác [9]

+ Giải đốn ảnh theo phương pháp số

Thay thế cho việc giải đốn ảnh bằng mắt, hiện nay người ta sử dụng ngày càng nhiều phương pháp xử lý ảnh số Phương pháp này dùng vào những mục

đích như sau:

- Hiệu chỉnh ảnh: Trong hiệu chỉnh ảnh bao gồm bốn loại hiệu chỉnh cơ

bản đĩ là hiệu chỉnh bức xạ, hiệu khí quyển, hiệu chỉnh hình học và hiệu chỉnh phép chiếu bản đồ

Hiệu chỉnh bức xạ: Tất cả tư liệu số hầu như bao giờ cũng chịu một mức

độ nhiễu xạ nhất định Nhằm loại trừ các nhiễu kiểu này cần phải thực hiện một

số bước tiền xử lý Khi thu các bức xạ từ mặt đất lên các vật mang trong vũ trụ,

người ta thấy chúng cĩ một số sự khác biệt so với trường hợp quan sát cùng đối

tượng đĩ ở khoảng cách gần ðiều này chứng tỏ ở những khoảng cách xa như

vậy tồn tại một lượng nhiễu nhất định gây bởi ảnh hưởng của gĩc nghiêng và độ cao mặt trời, một số điều kiện quang học khí quyển như sự hấp thụ, tán xạ, độ

mù Chính vì vậy, để đảm bảo được sự tương đồng nhất định về mặt bức xạ cần thiết phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ

Hiệu chỉnh khí quyển: Bức xạ mặt trời trên đường truyền xuống mặt đất

bị hấp thụ, tán xạ một lượng nhất định trước khi nĩ tới được mặt đất và bức xạ

phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trước khi tới được bộ cảm Do

vậy, bức xạ mà bộ cảm thu nhận được chứa đựng khơng chỉ riêng năng lượng

hữu ích mà cịn nhiều thành phần nhiễu khác Hiệu chỉnh khí quyển là một cơng đoạn tiền xử lý nhằm loại trừ những thành phần bức xạ khơng mang thơng tin hữu ích

Hiệu chỉnh hình học: Méo hình học được hiểu như sự sai lệch vị trí giữa toạ độ ảnh thực tế và toạ độ ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm cĩ thiết kế hình học lý tưởng, trong điều kiện thu nhận lý tưởng Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng được mối tương quan giữa hệ toạ độ ảnh đo và hệ toạ độ quy chiếu chuẩn (cĩ thể là hệ toạ độ mặt đất hoặc hệ toạ độ ảnh khác)

Hiệu chỉnh phép chiếu bản đồ: Phép chiếu bản đồ được sử dụng để chiếu

bề mặt elipsoid lên một mặt phẳng ðây là một phép ánh xạ khơng hồn hảo vì mặt cầu khơng bao giờ trải được thành mặt phẳng Vì vậy, luơn luơn tồn tại các sai số khác nhau

- Tăng cường chất lượng ảnh và chiết tách đặc tính:

Tăng cường chất lượng cĩ thể được định nghĩa như một thao tác chuyển đổi nhằm tăng tính dễ đọc, dễ hiểu của ảnh cho người giải đốn Trong khi đĩ chiết tách đặc tính là một thao tác nhằm phân loại, sắp xếp các thơng tin cĩ sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu đưa ra dưới dạng các hàm số

Những phép tăng cường chất lượng ảnh thường được sử dụng là chuyển đổi cấp độ xám, chuyển đổi histogram, tổ hợp màu, chuyển đổi màu giữa hai hệ RGB và HSI

Sau khi tăng cường chất lượng ảnh, cĩ thể chọn tổ hợp màu tuỳ ý gồm 3 màu cơ bản Red (đỏ), Green (lục), Blue (chàm) cho 3 kênh phổ nào đĩ để thu được ảnh cĩ tổ hợp màu cho quá trình phân loại [9]

- Phân loại ảnh:

Phân loại ảnh là quá trình máy tính xử lý ảnh theo yêu cầu của người sử

dụng đã được đưa vào máy thơng qua giai đoạn chọn tệp mẫu Máy tính tự động phân loại và cho ra kết quả dưới dạn ảnh đã được phân loại

Cĩ 2 phương pháp phân loại cơ bản là phân loại phi kiểm định (Unsupervised) và phân loại cĩ kiểm định (Supervised)

Phân loại phi kiểm định: Máy tính yêu cấu cung cấp thơng tin về số lượng lớp cần phân loại, độ tập trung của các lớp thơng qua độ lệch chuẩn, vị trí tương đối của các lớp thơng qua khơng gian phổ Sau đĩ máy tính sẽ tự động gộp các Pixel lại theo yêu cầu của người sử dụng

Phân loại kiểm định: ðược dùng để phân loại các đối tượng theo yêu cầu của người sử dụng Trong quá trình phân loại, máy tính sẽ yêu cầu một số kiến thức của người sử dụng về khu vực cần phân loại Những kiến thức này cĩ được dựa trên cơ sở khảo sát thực địa và các tư liệu bản đồ chuyên đề [9]

- Xuất kết quả: Sau khi hồn thành tất cả các quá trình xử lý cần phải xuất

kết quả Cĩ thể lựa chọn khơng hạn chế các sản phẩm đầu ra, đĩ là sản phẩm

bản đồ đồ họa, các số liệu thống kê hay các file dữ liệu số

Trên đây là hai phương pháp giải đốn ảnh viễn thám phổ biến hiện nay,

bảng dưới đây là sự so sánh ưu nhược điểm của hai phương pháp giải đốn ảnh

bằng mắt và bằng phương pháp số

Bảng 2.1: So sánh ưu nhược điểm của phương giải đốn bằng mắt và giải

đốn bằng phương pháp số Phương pháp Giải đốn bằng mắt Giải đốn phương pháp số

Ưu điểm

- Khai thác được các tri thức chuyên mơn và kinh nghiệm của con người

- Phân tích được các thơng tin phân bố khơng gian

- Năng suất cao, thời gian xử lý ngắn

- Kết quả phân tích thơng tin khơng gian kém

2.3.3.3 Một số phương pháp phân loại ảnh đa phổ

+ Phân loại theo xác suất cực đại (Maximum Likehood lassifier -MLC)

Hình 2.3: Xác suất sai số P E cho phân loại theo xác suất cực đại

Phân loại theo xác xuất cực đại được sử dụng nhiều trong xử lý ảnh viễn thám ðây là phương pháp phân lọai cĩ kiểm định, mỗi pixel được tính xác suất thuộc vào một lớp nào đĩ và nĩ được gán vào lớp mà xác suất thuộc vào lớp đĩ

là lớn nhất Biến số x là điểm tương ứng với giá trị đặc trưng của pixel trên ảnh đen trắng một chiều, trở thành vectơ x trong k thành phần tương ứng

Hình 2.4 thể hiện tập hợp ñộ xám các pixel trên tập hợp ảnh ña phổ Hàm xác suất P(x/i) trở thành hàm ña biến và các lớp ñược chia ra bởi các ñường cong trong không gian hai chiều Các bề mặt trong mảng 3 chiều siêu bề mặt trong mảng k chiều xem như là kết quả của sự phân bố chuẩnvà yêu chỉ có hai tham số , giá trị trung bình lớp µ, phương sai σ 2 chỉ rõ hàm số ñủ

Tương tự chỉ có các thông số của sự phê chuẩn hai chiều M và ma trận

phương sai, hiệp phương sai ∑ chỉ ra các thông số sự phân bố chuẩn mảng hai chiều, giá trị µ 1, µ2là các giá trị trung bình của lớp giá trị phương sai σ 11 và σ22

là số hạng ñường chéo của ma trận Thành phần chính của ma trận phương sai –

N

x x

1

2 2 1 1

) 1 (

] ) 1 ( ].[

) 1 (

1

µ µ

Ma trận phương sai, hiệp phương sai: ∑ = 

2 1

σ σ

σ σ

i i

22 21

12 11σ σ

σ σ

2 1

i i

i i

σ σ

σ σ

Nếu σ12i = σ21i thì ma trận phương sai, hiệp phương sai là ñối xứng Tính chất này cũng ñúng cho số chiều lơn hơn Cần chú ý rằng vì nguyên tố ñường chéo là khác nhau của sự phân bố theo chiều khác nhau

Ý nghĩa của số hạng nằm ngoài ñường chéo của ma trận phương sai, hiệp

phương sai ñược ñánh giá theo sự xác ñịnh hệ số tương quan giữa hai chiều như:

12

22 11

12 ) ( i i

i

σ σ σ

Trong dạng chuẩn hóa này f12i chỉ có giá trị giữa dấu trừ và dấu dấu cộng Hình dáng của sự phân bố hai chiều bình thường cho các giá trị khác của ρ 12i

ñược chỉ ra ở hình 2.3

Chú ý rằng, giá trị của f12i gần với dấu cộng hoặc dấu trừ bao gồm sự phụ thuộc tuyến tính chắc chắn trong dữ liệu hai chiều Vì vậy ρ 12i ≈ 0 thì sự phụ thuộc giữa hai chiều là rất ít

Dạng tổng quát ña biến cho sự phân bố chuẩn k chiều thường ñược mô tả : P(x/i) =

∑ ) 1 / 2 ( 2 ) / 2 (

T

M X M

Trong ñó:

x: là vec tơ ảnh

Mi: là vec tơ trung bình của lớp i

∑i: là ma trận phương sai, hiệp phương sai

[(

2

1 ) 2 ln(

2 )

Hàm số biệt thức Bayes tốt nhất trong mảng k chiều ñược biểu diễn theo

biểu thức (2.4) là phương trình của phương pháp phân loại theo xác suất cực ñại

Biểu thức (2.3) là cơ sở toán học của phương pháp phân loại theo xác suất cực ñại, dạng của nó phụ thuộc vào mối quan hệ giữa các trị trung bình và ma trận

phương sai, hiệp phương sai của các lớp khác nhau

+ Phân loại theo khoảng cách ngắn nhất (K- Nearest neghour Classifier)

Phân loại theo khoảng cách ngắn nhất ñược sử dụng ñể phân loại các ñối

tượng trong không gian phổ ña chiều Khoảng cách giữa các pixel ñược sử dụng

như thước ño ñánh giá sự phụ thuộc về lớp nào ñó của pixel ñang khảo sát

Với thuật toán này, mỗi giá trị pixel ẩn số của vec tơ ñặc trưng x sẽ ñược phân về lớp có giá trị vec tơ trung bình Mi gần với x Thêm vào ñó, sự xuất hiện trực quan rõ ràng, tính toán ñơn giản của sự tiếp cận này, nếu chúng ta giả sử rằng ma trận phương sai – hiệp phương sai của tất cả các lớp là bằng nhau

Và xác suất tiên nghiệm bằng nhau:

P(i) = P(j) = P(0) Hàm biệt thức sẽ là:

Và có thể bỏ ñi sự so sánh của Di cho các lớp khác nhau và ñại lượng dMi

ñược tính như sau:

Khoảng cách này là khoảng cách Mahalanobis

Khai triển của dạng phương trình này dẫn ñến phương trình bậc hai của X dng bậc hai này là dạng ñộc lập của i và vì vậy nó có thể ñược liên hợp với A

Nếu các ma trận phương sai, hiệp phương sai ñược nén về dạng ñường chéo, nghĩa là các ñặc trưng không tương ñương khi ñó:

2 0 0

) (

) (

σ

i T

i X M M

X − −

ðại lượng (X- Mi )T.(X – Mi ) là vơ hướng của tổng các số hạng bình phương: d2

2i =( X - Mi)T.( X - Mi) = (X1 - X1i)2 +(X2 - X2i)2+ + (Xk - Mki)2 (2.11) ðây là cơng thức bình phương khoảng cách Ơ cơ lit giữa vec tơ X và Mi Cơng thức (2.11) biểu diễn hàm biệt thức của phương pháp phân loại theo nguyên lý khoảng cách tối thiểu

Di(x) sẽ lớn nhất đối với lớp i khi khoảng cách d2i nhỏ nhất trong lớp này, nghĩa là lớp này cĩ giá trị trung bình gần nhất Một cách sử dụng khác của khoảng cách này là khoảng cách (City Block) khoảng cách này được xác định:

d1i = (│X1 – M1i │ + │X2 – M2i│+ + │Xk - Mki│) (2.12)

ðể mơ tả sự khác nhau về suy đốn các đường biên bằng hai phương

thức: khoảng cách tối thiểu và khoảng cách (City Block) với việc đo khoảng cách d1 và d2 theo tập hợp của 3 phân bố chuẩn trong mảng hai chiều

Hình 2.4: Khoảng cách “City Block” (d 1 ) và “Ocolit” trong mảng 2 chiều

Hàm mật độ xác suất cĩ giá trị trung bình khác nhau và khác nhau các giá

trị trung bình ngồi đường chéo của ma trận phương sai, hiệp phương sai nhưng xác suất tiên nghiệm lại bằng nhau Ranh giới suy đốn từ các thuật tốn khác nhau được nêu ra ở hình sau:

A- Thuật toán khoảng cách tối thiểu B - Thuật toán xác suất cực ñại

Hình 2.5: Ranh giới cho 3 lớp tập hợp hai chiều

dụng khoảng cách d2

+ Vùng tách rời ñược chia ra cho hai lớp Trong trường hợp khoảng cách

ngắn nhất chỉ ra rằng xác suất cho lớp 2 là lớn hơn trong vùng, nó chỉ ra sự cần thiết ñối với ranh giới, loại bỏ sự phân loại không hợp lý của nguyên tắc chung, nghĩa là vec tơ ñặc trưng của các pixel khác xa với bất kì vec tơ trung bình của

lớp xác ñịnh

Tóm lại thuật tóm khoảng cách ngắn nhất ñưa ñến thuật toán ñơn giản có

thể lập trình hóa có kết quả, ñặc biệt khi sử dụng khoảng cách d1 Tuy nhiên không giống như phân loại theo xác xuất cực ñại, nó không ñược sử dụng trong

lý thuyết sai số Phân loại trung bình tối thiểu chỉ sử dụng ñúng khoảng cách d2

(trường hợp ma trận phương sai, hiệp phương sai nén về dạng ñường chéo)

+ Phân loại hình hộp (Box Classfier)

Phân loại hình hộp thuộc vào nhóm phương pháp phân loại có kiểm ñịnh ñơn giản nhất Trong phương pháp này mỗi trục phổ ñược chia làm nhiều lớp

dựa trên các giá trị tối ña, tối thiểu của tập mẫu tương ứng

Nói cách khác trong không gian phổ này ta xác ñịnh các “hộp” bao bọc

một nhóm cùng tính chất Các pixel nằm trong “hộp” không gian giới hạn bởi các miền trên trục phổ như vậy sẽ ñược phân loại vào nhóm tương ứng Phương pháp này tốc ñộ thực hiện cao nhưng ñộ chính xác còn hạn chế Bản chất hình học ñược mô tả như sau:

Hình 2.6: Bản chất hình học của phân loại hình hộp

Quá trình phân loại theo phương pháp hình “hộp” ñược tiến hành như sau:

- Xác ñịnh ñường bao cho tất cả các hộp ñặc trưng theo các vùng liên tục (vùng lấy mẫu) Tức là vùng có ñặc tính ñặc trưng xác ñịnh như nước,ñất , thực vật…trên ảnh gốc và ñã ñược xác ñịnh nêu ở thực ñịa ðối với từng lớp liên tục

ñó có giá trị trung bình (µ) có phương sai σ 2 của sự phân bố ñộ ñen cần thiết ñể tính toán:

x

1