HỌC PHẦN CƠ SỞ GIS VÀ VIỄN THÁM ĐẠI HỌC ĐH3QM Nội dung gồm 4 chương: Chương 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT VIỄN THÁM Chương 2: ẢNH VỆ TINH QUANG HỌC VÀ XỬ LÝ ẢNH VỆ TINH QUANG HỌC Chương 3: TỔNG QUAN VỀ GIS Chương 4: NHẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG GIS Phân bổ thời gian: Lý thuyết: 41 tiết Thảo luận, thực hành, kiểm tra: 19 tiết Tài liệu học tập: Sách, giáo trình chính: Giáo trình “ Cơ sở GIS và viễn thám”, trường ĐH Tài nguyên và Môi trường Hà Nội. Tài liệu tham khảo: + Nguyễn Ngọc Thạch, 1997: Viễn thám trong nghiên cứu tài nguyên và môi trường, nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật. + Phạm Vọng Thành, 2009. Viễn Thám (dùng cho ngành quản lý đất đai) trường ĐH nông nghiệp I Hà Nội. + Dương Đăng Khôi, Giáo trình hệ thống thông tin địa lý, trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, 2012. + GS.TS Nguyễn Trường Xuân, Cơ sở hệ thống thông tin địa lý, đại học Mỏ Địa chất. + Cục Bản đồ Bộ Tổng Tham Mưu, Hệ thống thông tin địa lý. + PGS.TS Phạm Vọng Thành , Hệ thống thông tin địa lý, đại học Mỏ Địa chất. + Lê Bảo Tuấn, Hệ thống thông tin địa lý, đại học Huế, Đại học khoa học.
HỌC PHẦN CƠ SỞ GIS VÀ VIỄN THÁM ĐẠI HỌC ĐH3QM Nội dung gồm chương: Chương 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT VIỄN THÁM Chương 2: ẢNH VỆ TINH QUANG HỌC VÀ XỬ LÝ ẢNH VỆ TINH QUANG HỌC Chương 3: TỔNG QUAN VỀ GIS Chương 4: NHẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG GIS Phân bổ thời gian: Lý thuyết: 41 tiết Thảo luận, thực hành, kiểm tra: 19 tiết Tài liệu học tập: - Sách, giáo trình chính: Giáo trình “ Cơ sở GIS viễn thám”, trường ĐH Tài nguyên Môi trường Hà Nội - Tài liệu tham khảo: + Nguyễn Ngọc Thạch, 1997: Viễn thám nghiên cứu tài nguyên môi trường, nhà xuất khoa học kỹ thuật + Phạm Vọng Thành, 2009 Viễn Thám (dùng cho ngành quản lý đất đai) trường ĐH nông nghiệp I Hà Nội + Dương Đăng Khôi, Giáo trình hệ thống thông tin địa lý, trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội, 2012 + GS.TS Nguyễn Trường Xuân, Cơ sở hệ thống thông tin địa lý, đại học Mỏ - Địa chất + Cục Bản đồ Bộ Tổng Tham Mưu, Hệ thống thông tin địa lý + PGS.TS Phạm Vọng Thành , Hệ thống thông tin địa lý, đại học Mỏ - Địa chất + Lê Bảo Tuấn, Hệ thống thông tin địa lý, đại học Huế, Đại học khoa học Phần I CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM Chương 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT VIỄN THÁM 1.1 KHÁI NIỆM VÀ NGUYÊN LÝ CƠ BẢN CỦA VIỄN THÁM 1.1.1 Khái niệm về viễn thám Viễn thám là một ngành khoa học có lịch sử phát triển lâu đời Sự phát triển của khoa học viễn thám bắt đầu từ mục đích quân sự nghiên cứu các ảnh chụp sử dụng phim và giấy ảnh từ khinh khí cầu, máy bay Ngày nay, cùng sự phát triển của khoa học kỹ thuật, viễn thám được ứng dụng nhiều ngành khoa học khác quân sự, địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, nông nghiệp, lâm nghiệp, Theo nghĩa rộng, viễn thám ngành khoa học nghiên cứu việc đo đạc, thu thập thông tin đối tượng, vật cách sử dụng thiết bị đo tác động cách gián tiếp với đối tượng nghiên cứu Từ những ảnh chụp phim ban đầu thu nhận từ khinh khí cầu, máy bay, …hiện nay, nguồn dữ liệu chính viễn thám là ảnh số thu nhận từ các hệ thống vệ tinh quan sát Trái đất Có rất nhiều định nghĩa khác về viễn thám, xét cho cùng tất cả các định nghĩa đều có một đặc điểm chung, nhấn mạnh “viễn thám là khoa học nghiên cứu các thực thể, hiện tượng trái đất từ xa mà không cần tiếp xúc trực tiếp vào nó” Một số định nghĩa tiêu biểu về viễn thám của các nhà khoa học khác như: Viễn thám là một nghệ thuật, khoa học, nói ít nhiều về một sự vật không cần phải chạm vào vật đó (Ficher and others, 1976); Viễn thám là quan sát về một đối tượng bằng một phương tiện cách xa vật một khoảng cách nhất định (Barrer and Curtis, 1976); Viễn thám là một khoa học về lấy thông tin từ một đối tượng, được đo từ một khoảng cách xa vật không cần tiếp xục với nó Năng lượng được đo các hệ viễn thám hiện là lượng điện từ phát từ vật quan tâm (Landgrete, 1978); Viễn thám là ứng dụng vào việc lấy thông tin về mặt đất và mặt nước của Trái đất bằng việc sử dụng các ảnh thu được từ một đầu chụp ảnh sử dụng bức xạ phổ điện từ, đơn kênh hoặc đa phổ, bức xạ hoặc phản xạ từ bề mặt Trái đất (Janes Capbell, 1996); Viễn thám là khoa học và nghệ thuật thu nhân thông tin về một vật thể, một vùng, hoặc một hiện tượng, qua phân tích dữ liệu thu được bởi những phương tiện không tiếp xúc với vật, vùng hoặc hiện tượng khảo sát (Likkesand and Kiefer, 1986); Nguồn tài nguyên chủ yếu sử dụng viễn thám là sóng điện từ hoặc được phản xạ, hoặc bức xạ từ vật thể Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể được gọi là bộ cảm biến (sensor) Bộ cảm biến có nhiệm vụ chuyển đổi giá trị điện từ sang giá trị số để thu được ảnh số (digital number) Phương tiện dùng để mang các bộ cảm được gọi là vật mang Hiện nay, vật mang rất đa dạng, có thể là khinh khí cầu, máy bay, vệ tinh, tàu vũ trụ, 1.1.2 Lịch sử hình thành và xu hướng phát triển Một số tài liệu nghiên cứu cho rằng, lịch sử phát triển của viễn thám có thể tính từ thế ký thứ trước công nguyên Aristote sáng tạo camera – obscura (obscura dark) Mặc dù những thành tựu đáng kể lý thuyết quang học đã đạt được từ thế kỷ 17 cũng thấu kính quang học đã xuất hiện sớm hơn, bước phát triển thực sự đầu tiên của khoa học viễn thám là vào giữa thế kỷ 19 Vào năm 1839, Louis Daguerre đã đưa báo cáo công trình nghiên cứu về hóa ảnh photo, khởi đầu cho ngành chụp ảnh Bức ảnh đầu tiên chụp bề mặt trái đất từ khinh khí cầu được thực hiện vào năm 1858 bởi nhà nhiếp ảnh người Pháp Gaspard Tournachon Ông đã sử dụng khinh khí cầu ở độ cao 80 m để chụp ảnh vùng Bievre nước Pháp Từ sự việc này, năm 1858 được coi là năm khai sinh của kỹ thuật viễn thám Năm 1860, James Black đã chụp ảnh vùng Boston, Mỹ cũng từ khinh khí cầu Năm 1863, Mackwell đã tìm các định luật về sóng điện từ, kết quả này là sở vật lý bản của lý thuyết viễn thám Chiến tranh thế giới thứ nhất (1914 - 1918) đánh dấu giai đoạn khởi đầu của công nghệ chụp ảnh từ máy bay phục vụ mục đích quân sự Công nghệ chụp ảnh từ máy bay đã kéo theo sự đời của rất nhiều thiết kế về các loại máy chụp ảnh, là sở hình thành một ngành khoa học mới: đo đạc ảnh (photogrammetry) Năm 1929 Liên Xô cũ thành lập Viện nghiên cứu ảnh hàng không Leningrad, viện sử dụng ảnh hàng không để nghiên cứu địa mạo, thực vật, thổ nhưỡng Trong thời gian chiến tranh thế giới thứ đã chứng kiến những bước nhảy thực sự kỹ thuật viễn thám Ngành khoa học đo đạc ảnh đã phát triển lên tầm cao mới: tạo các dụng cụ cảm biến bước sóng hồng ngoại, các hệ thống radar, Trong thời gian này đã chứng kiến những cuộc thử nghiệm nghiên cứu các tính chất phản xạ phổ của bề mặt địa hình và chế thử các lớp cảm quang cho chụp ảnh màu hồng ngoại Dựa kỹ thuật này, một kỹ thuật thám hàng không đã đời Trong vùng sóng dài của sóng điện từ, các hệ thống siêu cao tần (RADAR) đã được thiết kế và sử dụng để theo dõi và phát hiện những vật thể chuyển động, nghiên cứu tầng ion Vào những năm 50 của thế kỷ 20 người ta tập trung nghiên cứu nhiều vào việc phát triển các hệ thống radar tạo ảnh có cửa mở thực (RAR), đồng thời hệ thống radar có cửa mở tổng hợp (Syntheric Aparture Radar - SAR) cũng được xúc tiến nghiên cứu Vào năm 1956, tại Mỹ đã tiến hành thử nghiệm khả dủng ảnh hàng không việc phân loại và phát hiện kiểu thực vật Đến những năm 1960, các cuộc thử nghiệm về ứng dụng ảnh hồng ngoại màu và đa phổ đã được tiến hành Năm 1972, một mốc quan trọng lịch sử phát triển viễn thám được đánh dấu với việc Mỹ đã phóng thành công lên quỹ đạo vệ tinh nghiên cứu tài nguyên thiên nhiên LANDSAT Sự kiện này mang đến khả thu nhận thông tin có tính chất toàn cầu về môi trường xung quanh Cho đến hiện nay, đã có vệ tinh chương trình LANDSAT được thực hiện, đó có vệ tinh được phóng thành công lên quỹ đạo Hiện nay, vệ tinh LANDSAT sau phóng thành công lên quỹ đạo đầu năm 2013 hoạt động tốt và cung cấp một kho dữ liệu lớn nghiên cứu tài nguyên Trái đất Trong những năm 60, 70 thế kỉ 20, tàu Apollo đã chụp Trái đất dưới dạng ảnh nổi và đa phổ, cho các thông tin hữu ích nghiên cứu mặt đất Ngành hàng không vũ trụ Liên Xô (cũ) và Nga ngày đã đóng vai trò tiên phong nghiên cứu Trái đất từ vũ trụ Các nghiên cứu đã được thực hiện các tàu vũ trụ có người Soynz, Meteor, Cosmos hoặc các trạm Salyut Sản phẩm thu được là các ảnh chụp các thiết bị quét đa phổ độ phân giải cao, MSU - E (trên Meteor priroda) Các bức ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có kênh phổ khác nhau, với kích thước 18 x 18 cm Ngoài các ảnh chụp từ các thiết bị chụp KATE - 140, MKF - 6M trạm quỹ đạo Salyut cho kênh ảnh thuộc dải phổ từ 0.4 µm đến 0.89 µm Độ phân giải mặt đất tại tâm ảnh đạt 20m Kỹ thuật viễn thám đã được đưa vào sử dụng ở Việt Nam từ năm 1976 để điều tra quy hoạch rừng Mốc quan trọng để đánh dấu sự phát triển của kỹ thuật viễn thám ở Việt Nam là sự hợp tác nhiều bên khuôn khổ của chương trình vũ trụ quốc tế (Inter Cosmos) nhân chuyến bay vũ trụ kết hợp Liên Xô – Việt Nam tháng 07 năm 1980 Kết quả nghiên cứu các công trình khoa học này được trình bày hội nghị khoa học về kỹ thuật vũ trụ năm 1982 nhân tổng kết các thành tựu khoa học của chuyến bay vũ trụ năm 1980, đó một phần quan trọng là kết quả sử dụng ảnh đa phổ MKF - 6M vào mục đích thành lập một loạt bản đồ chuyên đề địa chất, đất, sử dụng đất, tài nguyên nước, thủy văn, rừng, Cột mốc quan trọng nhất đánh dấu sự phát triển của kỹ thuật viễn thám ở Việt Nam là sự kiện vệ tinh viễn thám VNREDSat (Vietnam Natural Resources, Environment and Disaster - monitoring Satellite - 1A) được phóng thành công lên quỹ đạo vào 07/05/2013 tại sân bay vũ trụ Kourou (Pháp) Hiện nay, VNREDSat bắt đầu cung cấp dữ liệu ảnh phục vụ nhu cầu quốc phòng, an ninh cũng nghiên cứu, giám sát tài nguyên môi trường ở nước ta Từ những năm 1990 nhiều ngành đã đưa kỹ thuật viễn thám vào ứng dụng thực tiễn các ngành khí tượng, đo đạc và bản đồ, địa chất khoáng sản, quản lý tài nguyên rừng và đã thu được những kết quả rõ rệt Kỹ thuật viễn thám kết hợp với hệ thống thông tin địa lí GIS đã được ứng dụng để thực hiện nhiều đề tài nghiên cứu khoa học và nhiều dự án có liên quan đến điều tra khảo sát điều kiện tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên, giám sát môi trường, giảm thiểu tới mức thấp nhất thiên tai ở một số vùng Hiện nay, viễn thám ở nước ta đã chuyển dần từ công nghệ tương tự (analog) sang công nghệ số kết hợp với GIS giúp xử lý nhiều loại ảnh đạt yêu cầu cao về độ chính xác với quy mô sản xuất công nghiệp 1.1.3 Phân loại viễn thám Sự phân biêt loại viễn thám vào yếu tố sau: - Hình dạng quỹ đạo vệ tinh - Độ cao bay vệ tinh - Loại nguồn phát tín hiệu thu nhận - Dải phổ thiết bị thu Bài giảng giới thiệu ba phương thức phân loại viễn thám sau: Phân loại theo nguồn lượng sử dụng (loại nguồn phát tín hiệu thu nhận), kỹ thuật viễn thám bao gồm: - Viễn thám bị động: sử dụng lượng mặt trời lượng vật thể xạ (ở điều kiện nhiệt độ thường, vật thể tự phát xạ hồng ngoại) - Viễn thám chủ động: thiết bị thu nhận phát nguồn lượng tới vật thể thu nhận tín hiệu phản xạ lại Hình1.1: Viễn thám bị động chủ động b Phân loại theo vùng bước sóng sử dụng (theo dải phổ thiết bị thu): ứng với vùng bước sóng sử dụng , viễn thám phân thành loại bản: - Viễn thám dải sóng nhìn thấy hồng ngoại phản xạ: nguồn lượng sử dụng xạ mặt trời, ảnh viễn thám nhận dựa vào đo lường lượng vùng ánh sáng nhìn thấy hồng ngoại phản xạ từ vật thể bề mặt trái đất Ảnh thu kỹ thuật viễn thám gọi ảnh quang học - Viễn thám hồng ngoại nhiệt: nguồn lượng sử dụng xạ nhiệt vật thể sản sinh Ảnh thu kỹ thuật viễn thám gọi ảnh nhiệt - Viễn thám siêu cao tần: viễn thám siêu cao tần hai kỹ thuật chủ động bị động áp dụng Viễn thám bị động thu lại sóng vô tuyến cao tần với bước sóng lớn 1mm mà xạ tự nhiên phản xạ từ số đối tượng Vì có bước sóng dài nên lượng thu nhận kỹ thuật viễn thám siêu cao tần bị động thấp viễn thám dải sóng nhìn thấy Đối với viễn thám siêu cao tần chủ động (Radar), vệ tinh cung cấp lượng riêng phát trực tiếp đến vật thể, thu lại lượng sóng phản xạ lại từ vật thể Cường độ lượng phản xạ đo lường để phân biệt đối tượng với Ảnh thu từ kỹ thuật viễn thám gọi ảnh Radar Hình 1.2: Các bước sóng sử dụng viễn thám c Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo: có hai nhóm viễn thám vệ tinh địa tĩnh viễn thám vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) (hình 1.3) Căn vào đặc điểm quỹ đạo vệ tinh, chia hai nhóm vệ tinh là: + Vệ tinh địa tĩnh vệ tinh có tốc độ góc quay tốc độ góc quay trái đất, nghĩa vị trí tương đối vệ tinh so với trái đất đứng yên + Vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo vuông góc gần vuông góc so với mặt phẳng xích đạo Trái Đất Tốc độ quay vệ tinh khác với tốc độ quay trái đất thiết kế riêng cho thời gian thu ảnh vùng lãnh thổ mặt đất địa phương thời gian lặp lại cố định vệ tinh (ví dụ LANDSAT 18 ngày, SPOT 23 ngày ) Trên hai nhóm vệ tinh nói áp dụng nhiều phương pháp thu nhận thông tin khác tùy theo thiết kế nơi chế tạo Hình 1.3 Vệ tinh địa tĩnh (trái) Vệ tinh quỹ đạo gần cực (phải) 1.1.4 Nguyên lý bản của kỹ thuật viễn thám a Nguyên lý bản của kỹ thuật viễn thám Nguyên lý bản của kỹ thuật viễn thám là thu nhận lượng phản hồi của sóng điện từ chiếu tới vật thể, thông qua bộ cảm biến (sensor) giá trị phản xạ phổ này sẽ được chuyển về giá trị số Bộ cảm biến thiết bị tạo ảnh phân bố lượng phản xạ hay phát xạ vật thể từ mặt đất theo phần định quang phổ điện từ Bộ cảm biến chỉ thu nhận lượng sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể theo từng bước sóng xác định Năng lượng sóng điện từ sau tới được bộ cảm biến sẽ chuyển thành tín hiệu số (chuyển đổi tín hiệu điện thành một số nguyên hữu hạn – giá trị pixel) tương ứng với lượng bức xạ ứng với từng bước sóng bộ cảm biến nhận được dải phổ đã xác định Nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám được mô tả hình 1.4 dưới Hình 1.4 Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám Sóng điện từ dùng viễn thám tuân theo các định luật bức xạ điện từ (định luật Plank, định luật Wien, Stefan – Bontzmann, …) và hệ phương trình Maxwell Năng lượng phổ dưới dạng sóng điện từ, cùng cho thông tin về một vật thể từ nhiều góc độ sẽ góp phần phân loại vật thể một cách chính xác b Các thành phần chính của một hệ thống viễn thám Một hệ thống viễn thám thường bao gồm phần tử có quan hệ chặt chẽ với Trình tự hoạt động của các thành phần hệ thống viễn thám được mô tả hình sau: Hình 1.5 Các thành phần hệ thống viễn thám Nguồn lượng (A): thành phần đầu tiên của hệ thống viễn thám là nguồn lượng để chiếu sáng hay cung cấp lượng điện từ tới đối tượng cần nghiên cứu Trong viễn thám chủ động sử dụng lượng phát từ nguồn phát đặt vật mang, còn viễn thám bị động, nguồn lượng chủ yếu là bức xạ mặt trời Những tia phát xạ và khí quyển (B): bức xạ điện từ từ nguồn phát tới đối tượng nghiên cứu sẽ phải tương tác qua lại với khí quyển nơi nó qua Sự tương tác với đối tượng (C): sau truyền qua khí quyển đến đối tượng, lượng sẽ tương tác với đối tượng tùy thuộc vào đặc điểm của đối tượng và sóng điện từ Sự tương tác này có thể là sự truyền qua, sự hấp thụ hay bị phản xạ trở lại khí quyển Thu nhận lượng bằng bộ cảm biến (D): sau lượng được phát hoặc bị phản xạ từ đối tượng, cần có bộ cảm biến để tập hợp lại và thu nhận sóng điện từ Năng lượng điện từ truyền về bộ cảm sẽ mang thông tin của đối tượng Sự truyền tải, thu nhận và xử lý (E): lượng được thu nhận bởi bộ cảm cần được truyền tải (thường dưới dạng điện từ) đến một trạm thu nhận dữ liệu để xử lý sang dạng ảnh Ảnh này là dữ liệu thô Phân loại và phân tích ảnh (F): ảnh thô sẽ được xử lý để có thể sử dụng các mục đích khác Để nhận biết được các đối tượng ảnh cần phải giải đoas chúng Ảnh được phân loại bằng việc kết hợp các phương pháp khác (phân loại bằng mắt, phân loại thực địa, phân loại tự động, ) Ứng dụng (G): là thành phần cuối cùng của hệ thống viễn thám, được thực hiện ứng dụng thông tin thu nhận được qúa trình xử lý ảnh vào các lĩnh vực, bài toán cụ thể 1.1.5 Các ứng dụng của viễn thám Với những ưu điểm nổi bật so với các phương pháp nghiên cứu truyền thống, lĩnh vực ứng dụng của viễn thám rất đa dạng Hiện nay, kỹ thuật viễn thám đã được ứng dụng rộng rãi nông nghiệp, lâm nghiệp, nghiên cứu biển, hải đảo, địa chất, môi trường, … và thu được những thành tựu to lớn Trong nông – lâm nghiệp, kỹ thuật viễn thám được ứng dụng nhằm xác định các loài thực vật, dự báo mùa vụ và đánh giá khả sinh trưởng của trồng, kiểm kê rừng, đánh giá mật độ lớp phủ, dự báo và phát hiện cháy rừng, …Trong địa chất, kỹ thuật viễn thám đã được sử dụng rộng rãi nhằm phát hiện và lập bản đồ phân bố các loại khoáng sản, lập bản đồ cấu trúc các lớp địa chất, địa mạo, nghiên cứu dự báo động đất, núi lửa, …Ứng dụng viễn thám nghiên cứu biển và tài nguyên nước là một những lĩnh vực đạt được những kết quả quan trọng nhất Kỹ thuật viễn thám đã được sử dụng để nghiên cứu biến động đường bờ, nghiên cứu quần thể động – thực vật biển, theo dõi các dòng chảy và độ đục/trong của nước, … Ở nước ta, kỹ thuật viễn thám bắt đầu được sử dụng từ những thập kỷ cuối của thế kỷ XX, ban đầu nhằm thành lập và hiệu chỉnh bản đồ địa hình, bản đồ chuyên đề các tỉ lệ Ngày nay, tư liệu ảnh vệ tinh đã được ứng dụng nhiều lĩnh vực, từ lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, giám sát tài nguyên nước, tài nguyên rừng, dự báo suất lúa, … Lập đồ trạng sử dụng đất Cho đến nay, ảnh vệ tinh nhiều quan nước ta sử dụng để thành lập đồ trạng sử dụng đất phủ trùm vùng lãnh thổ khác nhau, từ khu vực nhỏ đến tỉnh, vùng toàn quốc Bản đồ trạng sử dụng đất vùng Tây Nguyên, đồng sông Cửu Long, đồng sông Hồng,… thành lập khuôn khổ chương trình điều tra tổng hợp, sử dụng ảnh vệ tinh nguồn tài liệu Những đồ thành lập năm 1989, 1990 quan nghiên cứu khoa học điều tra thực Bản đồ thành lập chủ yếu tỉ lệ 1: 250 000 Bản đồ trạng sử dụng đất toàn quốc năm 1990 tỉ lệ 1: 000 000 thành lập nhiều nguồn tài liệu, ảnh vệ tinh LANDSAT - TM Bản đồ Tổng cục Quản lý ruộng đất (nay thuộc Bộ Tài nguyên Môi trường), số quan khác thực Bên cạnh đó, năm 1993 Tổng cục Quản lý đất đai, Cục Đo đạc Bản đồ Nhà nước (Bộ Tài nguyên Môi trường), Trung tâm Khoa học Tự nhiên Công nghệ Quốc gia, Viện Điều tra Quy hoạch rừng, Viện Quy hoạch Thiết kế Nông nghiệp (Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn) thành lập đồ trạng sử dụng đất toàn quốc tỉ lệ 1: 250 000 ảnh LANDSAT - TM Bản đồ trạng sử dụng đất cấp tỉnh khu vực hẹp số địa phương thành lập ảnh vệ tinh Những đồ thường thành lập tỉ lệ 1:100 000 (cấp tỉnh) đến 1: 25 000 (khu vực cụ thể) Viện thuộc Trung tâm Khoa học Tự nhiên Công nghệ Quốc gia, Viện Quy hoạch Thiết kế nông nghiệp, Trung tâm Viễn thám thuộc Bộ Tài nguyên Môi trường số Trường Đại học thực khuôn khổ đề tài nghiên cứu dự án Năm 2000, số Sở Tài nguyên Môi trường tiến hành thử nghiệm thành lập đồ trạng sử dụng đất ảnh vệ tinh Trung tâm Viễn thám, Bộ Tài nguyên Môi trường thành lập bình đồ ảnh vũ trụ tỷ lệ 1: 10 000 phục vụ kiểm kê đất đai 13 tỉnh đợt kiểm kê đất năm 2005 Từ 1979 ảnh vệ tinh bắt đầu sử dụng việc xây dựng đồ trạng rừng trở thành công cụ quan trọng điều tra quy hoạch thiết kế kinh doanh rừng Ảnh vệ tinh LANDSAT TM sử dụng nhiều xây dựng đồ rừng cấp vùng toàn quốc (1985 -1990) Chương trình “Điều tra, đánh giá theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc, giai đoạn 1991-1995”, nghiên cứu biến động rừng ngập mặn 20 năm Minh Hải, dự án Mê Công “Theo dõi, đánh giá biến động lớp phủ rừng” (Forest Cover Monitoring) Ảnh vệ tinh LANDSAT ETM+ sử dụng Chương trình “Điều tra, đánh giá theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc, giai đoạn 2001 - 2005” để lập đồ rừng sử dụng đất cho 64 tỉnh, thành phố hoàn toàn công nghệ xử lý ảnh số Ảnh vệ tinh SPOT sử dụng Chương trình “Điều tra, đánh giá theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc, giai đoạn 1996-2000” để xây dựng đồ trạng rừng sử dụng đất cấp tỉnh tỷ lệ 1:100.000, dự án phục hồi rừng ngập mặn Cà Mau, dự án “Phát triển hệ thống thông tin rừng nhiệt đới – Information System Development Project for Tropical Forests” Ảnh vệ tinh độ phân giải cao Quickbird sử dụng việc xây dựng đồ trạng rừng sử dụng đất tỷ lệ 1:10000 cho lâm trường M’drac Nam Nung (2004 - 2005), xã vùng đệm thuộc dự án Bảo vệ Phát triển vùng đất ngập nước ven biển miền Nam Việt Nam WB tài trợ (2005) Đối với nông nghiệp Ứng dụng công nghệ viễn thám chủ yếu triển khai công trình nghiên cứu đơn lẻ hay môt số dự án nước tài trợ Trong khuôn khổ dự án “Quy hoạch nguồn nước lưu vực Srepok” “Phát triển bền vững đất nông nghiệp Tây Nguyên” Viện Quy hoạch Thiết kế Nông nghiệp phối hợp với số quan, tổ chức nước lập đồ sử dụng đất sở giải đoán mắt ảnh vệ tinh LANDSAT MSS, TM SPOT Viện sử dụng kết hợp phần mềm xử lý ảnh viễn thám GIS xây dựng đồ lớp phủ số xã thí điểm tỉnh Bắc Kạn từ ảnh SPOT Một dự án thử nghiệm “Hệ thống thông tin trồng Việt Nam” thực huyện Đại Từ, Thái Nguyên với mục tiêu cung cấp nhanh chóng, xác thực số liệu qui mô diện tích trồng (trọng tâm chè) từ tư liệu viễn thám, so sánh số liệu thu thập từ nguồn với thống kê đề xuất số giải pháp phát triển vùng sản xuất chè Dự án góp phần chứng minh khả lớn công nghệ viễn thám GIS đáp ứng kịp thời nhu cầu giám sát diễn biến diện tích trồng nông nghiệp dự báo vùng có thay đổi lớn cấp quốc gia, đồng thời tạo sở khoa học tin cậy cho định quy hoạch nông nghiệp nông thôn sách chuyển đổi cấu nông nghiệp phát triển nông sản hàng hóa Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn giao cho viện Quy hoạch Thiết kế Nông nghiệp chủ trì dự án “ Điều tra trạng sản xuất số công nghiệp lâu năm toàn quốc (chè, cà phê, cao su, hồ tiêu điều) ” Ảnh viễn thám SPOT với độ phân giải 10m đa phổ 2,5m toàn sắc sử dụng điều tra diện tích loại công nghiệp lâu năm trọng điểm Nghiên cứu biến động sử dụng đất Nghiên cứu biến động sử dụng đất lĩnh vực quan trọng khó khăn điều tra, giám sát môi trường, ảnh vệ tinh sử dụng công cụ hữu hiệu Nhiều quan nghiên cứu khoa học, điều tra bản, giáo dục nước ta quan tâm đến ứng dụng công nghệ viễn thám để thực nhiệm vụ Viện Địa lý, Địa chất, Vật lý, Nghiên cứu biển thuộc Trung tâm Khoa học Tự nhiên Công nghệ Quốc gia, Trung tâm Viễn thám, Liên đoàn Bản đồ Địa chất thuộc Bộ Tài nguyên Môi trường , tiến hành nhiều thử nghiệm dạng đề tài nghiên cứu, dự án thu kết ban đầu quan trọng Trong chương trình Cục Bảo vệ Môi trường, Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên Môi trường số quan khác sử dụng ảnh vệ tinh đa thời gian để khảo sát biến động bờ biển, lòng sông, biến động rừng ngập mặn, diễn biến rừng, biến động lớp phủ mặt đất sử dụng đất (ở số vùng) thành lập đồ rừng ngập mặn tỉ lệ 1: 100 000 phủ trùm toàn dải ven biển tỉ lệ lớn cho vùng, đồ đất ngập nước toàn quốc tỉ lệ 1: 250.000 Sử dụng ảnh radar theo dõi lúa Cho đến ở Việt Nam đã có số nghiên cứu ứng dụng tư liệu viễn thám quang học ảnh NOAA/AVHRR SPOT/Vegetation cho việc theo dõi tăng trưởng mùa màng, nói chung, mùa vụ lúa nói riêng Tuy nhiên độ phân giải không gian chúng (1 km) không cho phép theo dõi ruộng Các tư liệu viễn thám quang học khác LANDSAT SPOT sử dụng cho mục đích này, phần lớn thời gian gieo trồng lúa vùng nhiệt đới mùa mưa, nhiều mây Vì ảnh quang học có chất lượng tốt Để khắc phục hạn chế này, tư liệu viễn thám radar sử dụng ảnh radar cho phép quan sát bề mặt trái đất độc lập với điều kiện thời tiết chiếu sáng mặt trời, thích hợp cho việc giám sát tăng trưởng lúa, lập đồ dự báo suất mùa vụ Tại Việt Nam, thông qua dự án hợp tác viện nghiên cứu lúa IRRI, Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) Đại học Cần Thơ chọn khu vực Đồng Bằng Sông Cửu Long làm thử nghiệm theo dõi lúa (1998) Trong khuôn khổ chương trình công nghệ thông tin IT 2000, Trung tâm liên ngành viễn thám GIS thực dự án nghiên cứu “Sử dụng tư liệu Radasat theo dõi lúa đồng sông Cửu Long” Có thể nói từ năm 2000 trở trước, nghiên cứu Việt Nam dừng mức lập đồ vùng trồng lúa từ ảnh radar Sau này, vấn đề theo dõi sinh trưởng dự báo suất lúa tư liệu radar thực một số tỉnh thuộc đồng sông Cửu Long (Sóc Trăng, An Giang) Trong tập trung chủ yếu vào nghiên cứu ứng dụng tư liệu viễn thám SAR đa thời gian để tìm hiểu mối quan hệ chúng với chu kỳ sinh trưởng lúa Trong khuôn khổ dự án thử nghiệm sử dụng ảnh ENVISAT ASAR theo dõi dự báo lúa Bắc Bộ Việt Nam (2005), Viện Quy hoạch Thiết kế Nông nghiệp phối hợp với SARMAP tiến hành khảo sát 100 điểm Thái Bình Nhìn chung, kết sử dụng tư liệu ảnh radar nước ta, nông nghiệp khiêm tốn công nghệ xử lý mẻ phức tạp, đặc điểm manh mún, xen kẽ phương thức canh tác Nhưng lâu dài, phù hợp với Việt Nam cho phép quan sát bề mặt trái đất độc lập với điều kiện thời tiết chiếu sáng mặt trời Việc ứng dụng công nghệ viễn thám để giám sát tài nguyên môi trường nước ta thời gian qua thu số kết song ít, tản mạn thực tế chưa đáp ứng nhu cầu Các ứng dụng công nghệ viễn thám chủ yếu tập trung vào lĩnh vực chỉnh đồ địa hình, thành lập số đồ chuyên đề, bước đầu đề cập đến ứng dụng công nghệ viễn thám phục vụ quản lý đất đai số khía cạnh môi trường Thực tế đòi hỏi phải đẩy mạnh ứng dụng rộng rãi công nghệ viễn thám phục vụ quản lý tài nguyên thiên nhiên giám sát môi trường Để đạt nhiệm vụ việc đầu tư công nghệ nhằm xây dựng đồng hệ thống thu nhận, xử lý liệu áp dụng tư liệu ảnh vũ trụ yêu cầu cần thiết với nước ta 1.2 BỘ CẢM BIẾN VÀ VỆ TINH VIỄN THÁM 1.2.1 Khái niệm, phân loại cảm a Khái niệm, nhiệm vụ cảm Khái niệm: Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay xạ từ vật thể gọi cảm biến (Sensor) Nhiệm vụ: Bộ cảm biến bao gồm tế bào quang điện thực nhiệm vụ thu nhận lượng sóng điện từ phản xạ hay xạ từ vật thể theo bước sóng xác định Sau đó, lượng sóng điện từ cảm biến chuyển thành tín hiệu điện Tiếp theo, tín hiệu điện liên tục chuyển thành tín hiệu số (chuyển đổi tín hiệu điện thành số nguyên hữu hạn gọi giá trị số pixel) tương ứng với lượng sóng điện từ nhận ban đầu b Phân loại Bộ cảm biến phân loại dựa theo dải sóng thu nhận, chức hoạt động theo kết cấu… Các cảm bị động thu nhận xạ vật thể phản xạ phát xạ, cảm chủ động lại thu lượng vật thể phản xạ từ nguồn cung cấp nhân tạo Mỗi loại cảm thuộc nhóm chia thành hệ thống quét không quét Sau chúng lại tiếp tục chia thành loại tạo ảnh không tạo ảnh Loại cảm sử dụng nhiều viễn thám loại máy chụp ảnh, máy quét đa phổ quang cơ, máy quét điện tử 10 Hiện nay, nhiều hệ thống vệ tinh viễn thám quan trắc tài nguyên Trái đất LANDSAT, SPOT, ENVISAT, QUIKBIRD cung cấp nhiều liệu Raster LANDSAT vệ tinh quan trắc tài nguyên Trái đất NASA quản lý Vệ tinh LANDSAT bay độ cao 705km, cảnh có độ bao phủ mặt đất 185km x 170km với chu kỳ chụp lặp 16 ngày Cho đến nay, bảy hệ vệ tinh LANDSAT phát triển Vệ tinh LANDSAT phóng vào quỹ đạo tháng 4/1999 với đầu thu TM cải tiến gọi ETM (Enhanced Thematic Mapper) Trên vệ tinh LANDSAT TM có ý nghĩa quan trọng việc nghiên cứu tài nguyên môi trường Ảnh LANDSAT cung cấp miễn phí cho người dùng toàn Thế giới Dữ liệu LANDSAT gồm nhiều kênh (Band) khác Ảnh LANDSAT tải từ địa http://glcf.umiacs.umd.edu/ Địa trì Chương trình liệu lớp phủ thực vật toàn cầu (Global Land Cover Facility) Đại học Maryland, Hoa Kỳ Hệ thống vệ tinh viễn thám SPOT Trung tâm nghiên cứu không gian CNES (Centre National d’Etudes Spatiales -) Pháp chế tạo phát triển Vệ tinh SPOT1 phóng lên quỹ đạo năm 1986, hệ SPOT2, SPOT3, SPOT4 SPOT5 phóng vào quỹ đạo năm 1990, 1993, 1998 2002 Các hệ vệ tinh SPOT1,2,3 có đầu thu HRV với kênh toàn sắc độ phân giải 10m ba kênh đa phổ có độ phân giải 20m Mỗi cảnh có độ bao phủ mặt đất 60km x 60km Vệ tinh SPOT4 với kênh toàn sắc độ phân giải 10m ba kênh đa phổ HRVIR tương đương với ba kênh phổ truyền thống HRV có độ phân giải 20m đầu thu ảnh kênh thực vật Vệ tinh SPOT5 trang bị cặp đầu thu HRG (High Resolution Geometric) loại đầu thu ưu việt loại trước Với kỹ thuật xử lý ảnh đặc biệt, đạt ảnh độ phân giải 2,5m, dải chụp phủ mặt đất ảnh đạt 60km đến 80km Ảnh QUICKBIRD loại ảnh vệ tinh thương mại có độ phân giải cao Hệ thống thu ảnh QUICKBIRD thu đồng thời ảnh toàn sắc lập thể có độ phân giải từ 67cm đến 72cm ảnh đa phổ có độ phân giải từ 2,44m đến 2,88m Một ảnh QUICKBIRD chuẩn có kích thước 16,5km x 16,5km Vệ tinh ENVISAT cung cấp nhiều loại liệu viễn thám, quan trọng hai đầu thu ASAR (ảnh Radar) MERIS (ảnh quang học) Ảnh vệ tinh ENVISAT MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) có bước sóng 0,412-0,9mm (VIS, NIR), số kênh phổ 15, độ phân giải 260m theo phương vuông góc với dải chụp, 290m dọc theo dải chụp độ rộng dải chụp 1165km Ảnh vệ tinh ENVISAT ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar) có bước sóng/tần số 5.331 Ghz (C band), số kênh phổ (phân cực), độ phân giải 30 1000m Hiện nay, ảnh vệ tinh ứng dụng xây dựng liệu sử dụng đất, giám sát biến động hệ sinh thái đa dạng sinh học, xây dựng đồ thổ nhưỡng, địa chất, điều tra giám sát tài nguyên nước, giám sát tài nguyên môi trường Việc thành lập đồ sử dụng đất cấp khác có lẽ ứng dụng triển khai phổ biến ứng dụng lại Ảnh vệ tinh LANDSAT TM sử dụng để thành lập đồ trạng sử dụng đất cấp nước ta Cấp toàn quốc, đồ trạng sử dụng đất toàn quốc năm 1990 tỉ lệ 1: 1.000.000 thành lập có hỗ trợ LANDSAT TM đồ trạng sử dụng đất toàn quốc năm 1993 tỷ lệ 1: 250.000 thành lập ảnh LANDSAT TM Cấp vùng sinh thái, đồ trạng sử dụng đất tỷ lệ 1:250.000 vùng sinh thái vùng Tây Nguyên, vùng Đồng sông Cửu Long, vùng Đồng sông Hồng thành lập sử dụng ảnh vệ tinh nguồn tài liệu Ở cấp tỉnh, đồ trạng sử 92 dụng đất cấp tỉnh khu vực hẹp số địa phương thành lập ảnh vệ tinh Những đồ thường thành lập tỉ lệ 1:100.000 đến 1: 25.000 Ngoài ra, ảnh vệ tinh sử dụng để thành lập đồ phân bố hệ sinh thái hệ sinh thái rừng ngập mặn, đất ngập nước đồ rừng ngập mặn tỉ lệ 1: 100.000, đồ đất ngập nước toàn quốc tỷ lệ 1: 250 000, đồ biến động bờ biển thời kì 1965 - 1995 tỉ lệ 1: 100.000 phủ trùm dải ven biển Hiện nay, nhiều phần mềm GIS ArcGIS, IDRISI cung cấp đa dạng công cụ cho phép nhập xử lý ảnh vệ tinh để tạo đồ chuyên đề khác Hai phần mềm nhập hiển thị ảnh vệ tinh nhiều định dạng liệu khác * Nắn ảnh ghép ảnh Dữ liệu Raster thường nhập vào hệ thống GIS thông qua chức nhập liệu ảnh số ảnh vệ tinh, mô hình số độ cao Ngoài ra, liệu Raster tạo chuyển đổi từ liệu Vector Với liệu Raster ảnh số ảnh vệ tinh, việc nắn ảnh ghép ảnh cần thiết Nắn ảnh trình hiệu chỉnh tọa độ thường thực thông qua thu thập điểm khống chế thực địa thiết bị GPS Trên sở điểm khống chế đo đạc, ta nắn chỉnh ảnh theo điểm khống chế Ngoài ra, ghép ảnh nhỏ để tạo ảnh có kích thước lớn (mosaic) cần thực vùng nghiên cứu rộng lớn Khi ghép ảnh nhỏ thành ảnh lớn có số pixel giáp ranh chồng xếp lên Pixel chồng xếp giá trị ảnh thứ nhất, thứ hai, giá trị trung bình, giá trị Min hay Max từ ảnh c Nhập liệu thuộc tính Dữ liệu thuộc tính lưu dạng bảng Bảng liệu mô tả đặc điểm địa lý, sau phép truy vấn phân tích liệu thực sở liệu Dữ liệu thuộc tính xây dựng trực tiếp hệ thống GIS ArcGIS, IDRISI, Mapinfo Các phần mềm cho phép tích hợp liệu không gian (bản đồ) liệu thuộc tính môi trường Tuy nhiên, ta sử dụng phần mềm quản trị liệu khác để nhập liệu thuộc tính, sau liệu thuộc tính nhập vào hệ GIS Các hệ quản trị sở liệu Microsoft Access, Microsoft SQL Server, Oracle cho phép ta tiến hành nhập liệu thuộc tính tiện ích, đặc biệt Microsoft Access Dữ liệu thuộc tính hệ thống GIS tổ chức theo cấu trúc liệu theo mô hình liệu quan hệ Theo mô hình liệu quan hệ, ta xác định cấu trúc bảng thuộc tính mối quan hệ bảng sở liệu định Xây dựng sở liệu bảng thuộc tính thực nội dung sau: Xác định mục đích nhiệm vụ sở liệu: Đây bước quan trọng định hình cấu trúc sở liệu Mục đích sở liệu quy định nội dung thông tin sở liệu Ví dụ, nhiệm vụ sở liệu địa hỗ trợ nội dung quản lý Nhà nước đất đai; cung cấp dịch vụ thông tin cho ngành khác nông nghiệp, xây dựng, giao thông, qui hoạch đô thị lĩnh vực có liên quan; hỗ trợ cho hình thành phát triển thị trường bất động sản cung cấp thông tin cho người dân Từ nhiệm vụ này, nội dung liệu thuộc tính địa bao gồm thông tin: - Thửa đất gồm mã thửa, diện tích, tình trạng đo đạc lập đồ địa chính; - Các đối tượng có chiếm đất không tạo thành đất (không có ranh giới khép kín đồ) gồm tên gọi, mã đối tượng, diện tích hệ thống thủy 93 văn, hệ thống thủy lợi, hệ thống đường giao thông khu vực đất chưa sử dụng ranh giới khép kín; - Người sử dụng đất người quản lý đất gồm tên, địa chỉ, thông tin chứng minh nhân dân hộ chiếu, văn việc thành lập tổ chức; - Tình trạng sử dụng đất gồm hình thức sử dụng, thời hạn sử dụng, nguồn gốc sử dụng, hạn chế quyền sử dụng đất, số hiệu Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất cấp, mục đích sử dụng, giá đất, tài sản gắn liền với đất, nghĩa vụ tài đất đai; - Những biến động sử dụng đất trình sử dụng gồm thay đổi đất, người sử dụng đất, tình trạng sử dụng đất Xác định đối tượng địa lý mô tả bảng liệu thuộc tính: Các đối tượng bảng liệu thuộc tính phụ thuộc vào đối tượng xuất đồ bảng liệu đất thông tin mô tả đất Số lượng đối tượng phụ thuộc vào mục đích sở liệu Ví dụ, sở liệu địa chính, sở liệu sử dụng đất, sở liệu đa dạng sinh học, sở liệu thổ nhưỡng, sở liệu trồng, sở liệu xói mòn đất bao gồm đối tượng khác Xác định tập hợp thuộc tính muốn ghi lại đối tượng này: Ta tiếp tục ví dụ đất ví dụ bước Giai đoạn xác định thuộc tính đất Ví dụ, thuộc tính đất bao gồm thông tin đặc điểm tự nhiên, kinh tế xã hội đất Các thông tin mô tả đặc điểm tự nhiên số hiệu thửa, vị trí thửa, diện tích, loại sử dụng đất Các thông tin kinh tế gồm hạng đất mức thuế đất mà chủ sử dụng phải nộp Các thông tin xã hội gồm thông tin chủ sử dụng tên chủ sử dụng, địa chỉ, số chứng minh thư nhân dân, tình trạng pháp lý đất, ràng buộc quyền sử dụng Đặt tên trường xác định kiểu liệu cho trường bảng thuộc tính: Tiếp nối ví dụ nêu bước Bước xác định tên ngắn trường thuộc tính đất kiểu liệu cho thuộc tính Ví dụ, tạo bảng liệu thuộc tính địa Microsoft Access sau bảng liệu nhập vào ArcGIS để tích hợp với đồ địa Trong môi trường Microsoft Access, bảng thuộc tính tạo đơn giản cách đặt tên cho trường kiểu liệu cho trường Rất nhiều kiểu liệu hỗ trợ Microsoft Access Number (số nguyên), Text (văn bản), Memo (bản ghi nhớ), Date/Time (dữ liệu ngày tháng), Currency (dữ liệu loại tiền), AutoNumber (dữ liệu cho trường khóa chính), Yes/No (dữ liệu logic) Xác định số bảng thuộc tính sở liệu: Dữ liệu thuộc tính đối tượng gồm nhiều thuộc tính, bảng liệu chứa nhiều trường Để tiện ích cho trình nhập liệu, biên tập, truy vấn, cập nhật hay phân tích liệu thuộc tính, Tập thuộc tính chia thành nhiều bảng liệu thuộc tính riêng biệt Như đề cập bên trên, tập liệu thuộc tính đất tổ chức thành nhiều bảng liệu thuộc tính khác Ví dụ, ta chia tập thuộc tính đất thành bảng liệu điều kiện tự nhiên đất, bảng liệu chủ sử dụng bảng liệu thông tin liên quan đến đăng ký đất đai Xác định mối quan hệ bảng liệu thuộc tính: Các bảng liệu thuộc tính cần liên kết với theo cấu trúc mô hình liệu quan hệ Sự quan hệ hỗ trợ cho hoạt động truy vấn phân tích liệu bước sau thuận lợi 4.1.2 Kết nối liệu không gian thuộc tính 94 Hầu hết thiết kế sở liệu tổ chức sở liệu thành nhiều bảng, bảng mô tả số thuộc tính thực thể liệu thay cho lập bảng lớn có chứa tất thông tin thực thể liệu Khi cần thông tin từ hai bảng, ta liên kết hai bảng với Kết nối liệu không gian thuộc tính vận dụng nguyên lý Thực chất liệu không gian thuộc tính lưu máy tình hai bảng liệu riêng biệt Như vậy, ta kết nối bảng liệu không gian bảng liệu thuộc tính thành bảng lớn Để kết nối hai loại bảng liệu này, trình xây dựng sở liệu cần phải thiết kế liệu theo mô hình liệu quan hệ Nghĩa bảng liệu không gian cần chứa trường khóa (Foreign key) mà trường trường khóa bảng liệu thuộc tính Việc kết nối bảng đối tượng đồ bảng liệu thuộc tính thực sở mối quan hệ 1-1(đơn -đơn) 4.1.3 Hiển thị xuất liệu Hiển thị liệu không gian GIS ưu điểm phân biệt hệ thống thông tin địa lý với hệ thống thông tin khác Hệ GIS cho phép hiển thị liệu không gian nhiều hình thức khác đồ, bảng thống kê, đồ thị, biểu đồ Thành phần đồ số dạng Vector bao gồm đối tượng điểm, đường vùng Như vậy, tập ký hiệu điểm, ký hiệu đường ký hiệu vùng đối tượng để hiển thị đồ liệu dạng Vector Đối tượng điểm xác định tọa độ x,y Nếu ta không sử dụng ký hiệu điểm để hiển thị đồ, ta khó phân biệt đối tượng khác Ví dụ, đối tượng điểm đồ địa gồm nhiều đối tượng điểm khác điểm thiên văn, điểm tọa độ nhà nước, điểm địa chính, điểm độ cao nhà nước, điểm khống chế đo vẽ, điểm giao lưới tọa độ Mỗi đối tượng dạng điểm hiển thị ký hiệu cụ thể Với đối tượng dạng đường đa dạng đường sắt, đường ô tô, đường đất, đường mòn, ngõ phố, đường nội đồng Các loại đường khác dễ dàng nhận ta hiển thị chúng ký hiệu đường khác Các đối tượng dạng vùng phong phú kiểu sử dụng đất, đơn vị phân loại đất, đơn vị hành cấp Các loại sử dụng đất cần hiển thị kiểu ký hiệu khác để dễ cho phân biệt kiểu sử dụng đất Các phần mềm GIS thường thiết kế sẵn hệ thống ký hiệu điểm, đường vùng phong phú để hỗ trợ người dùng hiển thị thông tin hiệu Hệ thống ký hiệu tổ chức thành thư viện ký hiệu khác Ví dụ, phần mềm MicroStation, hệ thống ký hiệu điểm pattern thiết kế lưu sẵn thư viện ký hiệu điểm (Cell Library), thư viện ký hiệu đường (Line Style Library) Tuy nhiên, ta thiết kế thêm ký hiệu điểm, đường pattern cho phù hợp với mục đích người dùng MicroStation Phần mềm ArcGIS, hệ thống ký hiệu điểm, đường pattern phong phú để hỗ trợ người dùng hiển thị liệu hiệu Ta sử dụng ký hiệu sẵn có thư viện để hiển thị đồ hay biên tập lại đối tượng cho phù hợp với mục đích người dùng thông qua chức biên tập ký hiệu (Edit Symbol) ArcGIS Với đồ số cấu trúc dạng Raster, đơn vị sở pixel Mỗi đồ coi ma trận số hay bề mặt thống kê Phương tiện để hiển thị khác giá trị pixel thông thường màu (color) Mỗi màu đặc trưng cho giá trị pixel hay nhóm pixel có giá trị Trong phần mềm GIS, thư viện dải màu thiết kế sẵn để hỗ trợ hiển thị liệu dạng Raster, người dùng lựa chọn 95 dải màu cho phù hợp với lớp đối tượng cần hiển thị Tuy nhiên, ta thiết kế thêm dải màu phù hợp với mục đích người dùng Với đối tượng chữ viết xuất đồ số dạng Vector Raster, hiển thị nhóm đối tượng đơn giản đối tượng điểm, đường, vùng pixel Các đặc điểm gồm phông chữ, kích thước chữ, kiểu chữ 4.2 Phân tích liệu GIS 4.2.1 Tổng quan phân tích liệu GIS Phân tích liệu GIS chức hệ thống thông tin địa lý Phân tích liệu GIS nhằm tạo thông tin hữu ích đáp ứng nhu cầu thông tin người sử dụng Hiện nay, có nhiều quan điểm khác phân tích liệu hệ thống thông tin địa lý Theo nghĩa hẹp, phân tích liệu địa lý việc sử dụng phương pháp để phân tích liệu địa lý Theo nghĩa rộng, phân tích liệu địa lý trình nghiên cứu tìm quy luật phân bố theo không gian tượng trình diễn bề mặt Trái đất (Murayama, 2011) Mục tiêu cuối phân tích liệu cung cấp thông tin hữu ích cho người sử dụng thông tin địa lý quan quản lý, người dân doanh nghiệp Khái niệm phân tích liệu GIS có khác lĩnh vực ứng dụng cụ thể Ví dụ, lĩnh vực quản lý đất đai, phân tích liệu địa lý thường thực phép truy vấn liệu từ sở liệu, tính diện tích đất, đo chiều dài, phép tính chồng xếp đồ để xây dựng đồ đánh giá đất đồ quy hoạch sử dụng đất Trong lĩnh vực khoa học môi trường, phân tích liệu trình tính toán hay mô hình hóa dự báo diễn biến tượng môi trường dự báo xói mòn đất, tính toán phân bố ô nhiễm nước, mô hình hóa chuyển đổi sử dụng đất, mô hình dự báo biến đổi khí hậu xu hướng khí hậu cực đoan, dự báo mực nước biển dâng, dự báo lũ lụt Theo Bonham-Carter (1996), phương pháp phân tích liệu địa lý nhóm thành ba nhóm phương pháp theo số lớp liệu sử dụng phân tích: Nhóm phương pháp phân tích liệu lớp liệu, hai lớp liệu, nhiều lớp liệu phương pháp xử lý liệu chung Phân tích không gian dựa lớp liệu nhằm phân tích mối liên quan đối tượng đồ Các dạng phân tích với lớp liệu bao gồm đo lường (measurements), phân loại (classification), truy vấn (database queries); phân tích lân cận; phân tích mạng Nhóm phương pháp phân tích đo lường, phân lớp truy vấn có đặc điểm chung không làm thay đổi liệu gốc để tạo liệu Đo lường phép tính khoảng cách đối tượng, tính chu vi đối tượng vùng, tính diện tích thể tích Truy vấn phép tính tìm kiếm thông tin từ sở liệu dựa điều kiện định Phân lớp ấn định lại giá trị cho đối tượng lớp liệu Tất chức phân tích nhóm thực dựa lớp liệu Vector hay Raster Nhóm chức phân tích lân cận bao gồm phân tích vùng đệm (buffer analysis) chức phân tích phân bố (scattering) Phân tích tính mạng (network analysis) cho phép tìm hiểu đối tượng liên kết với theo mạng lưới Những ứng dụng thực tiễn đa dạng phân tích lưu lượng vận chuyển hàng hóa dịch vụ mạng lưới giao thông hay tính toán lưu lượng dòng chảy mạng lưới sông ngòi Phân tích liệu dựa hai lớp liệu thực thông qua chồng xếp (map overlay) hai lớp đồ Hai lớp liệu chồng xếp sở phép tính số học đại số để tạo lớp liệu Phân tích chồng xếp thực phổ 96 biến với liệu Raster Tuy nhiên, liệu Vector thực chức chồng ghép Nguyên lý chung chồng ghép kết hợp đối tượng vị trí Các phép toán đại số đồ (map algabra), công thức tính toán (spatial models), phép tính logic loại thuật toán khác sử dụng để thực kết hợp.Ví dụ, ta chồng xếp hai đồ suất trồng hai vụ, ta tính tổng suất bình quân năm đơn vị diện tích Các lớp liệu kết hợp để tạo lớp thông tin kết Phân tích liệu không gian dựa nhiều lớp liệu dạng phân tích nâng cao phức tạp Các phân tích nâng cao thường dựa mô hình tính toán phức tạp mô hình artificial neural netwworks, mô hình cellular automata, mô hình Markov chain, mô hình fuzzy logic; công thức tính toán khác để kết hợp liệu đầu vào tạo lớp thông tin Các phép toán đại số đồ (map algabra), công thức tính toán (spatial models), phép tính logic loại thuật toán khác sử dụng để thực kết hợp Ví dụ, để tính lượng xói mòn đất, ta sử dụng phương trình tính toán lượng đất vị trí theo phương trình USLE Phương trình mô tả sau: A=RKLSCP Trong đó, A lượng đất xói mòn hành năm (tấn ha-1), R số xói mòn mưa, K số xói mòn tính chất đất, L chiều dài sườn dốc, S độ dốc (%), C số canh tác, P số bảo vệ đất Mỗi số USLE cần thành lập đồ nhân tố Như vậy, lượng đất xói mòn hàng năm tính dựa nhân đồ nhân tố với Các phương pháp xử lý liệu chung bao gồm chuyển đổi hệ quy chiếu chuyển đổi liệu chuyển liệu từ dạng cấu trúc Vector sang cấu trúc Raster Trong phạm vi tài liệu này, phương pháp phân tích liệu trình bày phương pháp phân tích đơn giản dựa lớp liệu hai lớp liệu Những phương pháp phân tích nâng cao dựa vào nhiều lớp liệu vượt qua phạm vi giáo trình phân tích nâng cao thường liên quan với lĩnh vực chuyên ngành cụ thể khoa học Trái đất, sinh thái học, nông học, lâm nghiệp, khoa học đất, khoa học môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên, khí tượng, thủy văn nhiều lĩnh vực khoa học tự nhiên khác 4.2.2 Các phép phân tích liệu a Đo đạc Chức đo đạc chức đơn giản phân tích liệu địa lý với liệu Raster Vector Hầu hết phần mềm GIS có mô-đun để thực chức đo đạc Nội dung đo đạc chủ yếu xác định vị trí, chiều dài, diện tích Các phép đo thực khác hai loại liệu Vector Raster Đo đạc với liệu Vector: Đơn vị liệu điểm, đường vùng Vì vậy, phép đo đạc xác định vị trí, chiều dài, khoảng cách diện tích đối tượng địa lý Vị trí đối tượng địa lý lưu dạng tọa độ x,y với đối tượng điểm, dãy cặp tọa độ với dạng liệu đường vùng Vị trí vùng thường xác định thông qua điểm nhãn vùng (centroid of a polygon) Phần mềm GIS lưu truy vấn vị trí vùng qua điểm nhãn vùng Phép đo chiều dài đối tượng dạng đường hay đường ranh giới vùng Độ dài đường tổng đoạn hay cung (line segment or arc) cộng lại Các phân mềm GIS cho phép phân biệt đoạn thông qua cấu trúc topology Mỗi đoạn đường hay cung xác định điểm khởi đầu điểm kết thúc Đo khoảng cách hai đối tượng địa lý 97 chức quan trọng Các đối tượng địa lý gồm điểm, đường vùng đo khoảng cách thực với nhiều cặp đối tượng khác khoảng cách hai điểm, khoảng cách điểm đường Phép đo diện tích thực với đối tượng dạng vùng (polygon) Vùng đặc trưng cho nhiều đối tượng địa lý khác đơn vị sử dụng đất; đơn vị hành xã, huyện, tỉnh; đất Diện tích vùng thường đo đạc thực địa ghi thành trường riêng tệp liệu Tuy nhiên, diện tích tính thông qua công cụ GIS vùng đảm bảo tạo topology Phần mềm ArcGIS FAMIS cho phép thiết lập topology đồ đất, ta tính diện tích đất Đo đạc với liệu Raster: Các phép đo đạc liệu Raster thực đơn giản cấu trúc liệu Raster đơn giản Vector Xác định vị trí điểm vị trí pixel lớp liệu Raster Vị trí pixel xác định tọa độ hàng cột lớp liệu Diện tích tính tổng pixel nhân với diện tích pixel Diện tích pixel tính dựa độ phân giải Ví dụ, ảnh LANDSAT TM có độ phân giải 30mx30m Diện tích pixel 0.09 Khoảng cách tính chuỗi pixel theo trật tự định đường hiển thị mô hình liệu Raster chuỗi pixel b Chuyển đổi liệu Chuyển liệu GIS bao gồm nhiều kiểu khác Những dạng chuyển đổi phổ biến chuyển đổi từ Raster sang Vector ngược lại; chuyển từ liệu thuộc tính sang đồ; dạng chuyển đổi liệu sử dụng hàm số sơ cấp hàm số sine, cosine, tagent, arcsin, arccos, arctan, hàm số mũ, hàm logarit Tùy thuộc vào mục đích phân tích liệu ứng dụng mà lựa chọn chuyển đổi liệu cho phù hợp với mục đích phân tích liệu Trong phân đây, ta xét chủ yếu dạng chuyển đổi từ liệu Vetor sang liệu Raster ngược lại Chuyển đổi liệu từ Vector sang Raster có ý nghĩa đặc biệt cho dự án nghiên cứu có tính toán phức tạp Ví dụ dự án nghiên cứu xói mòn đất, dự báo suy thoái đất, đánh giá tiềm đất, mô hình chuyển đổi sử dụng đất hay tính dòng chảy bề mặt nhiều tượng khí hậu trái đất Các dạng tính toán cần liệu dạng liệu Raster Dữ liệu Vector nhìn chung phục vụ tốt mục tiêu hiển thị liệu không gian Một dạng chuyển đổi liệu chuyển đổi liệu từ dạng liệu Raster sang Vector ngược lại Dữ liệu Vector dạng điểm, đường vùng chuyển sang Raster Ngược lại, liệu Raster chuyển thành liệu Vector dạng điểm, đường vùng Một số phần mềm GIS hỗ trợ chuyển đổi thuận tiện Ví dụ, phần mềm IDRISI cho phép chuyển đổi liệu Vector sang Raster ngược lại tiện lợi Để thực phép tính toán lớp đồ phép tính số học (cộng, trừ, nhân, chia) hai đồ hay phép tính chồng xếp phức tạp hơn, lớp liệu thường chuyển sang dạng Raster Ví dụ, đồ nhân tố tính chất vật lý hóa học đất đánh giá đất cần kết hợp với để tạo đồ thích nghi cuối Trong trường hợp này, đồ nhân tố đánh giá nên chuyển sang dạng liệu Raster Ta dễ dàng thực phép tính đại số đồ để tạo đồ thích nghi (bản đồ kết hợp nhân tố đánh giá) Đối với trường hợp chuyển từ Raster sang Vector khái quát hóa phân bố tượng cần nghiên cứu Ví dụ, ta tạo đồ dạng đường bình độ nhiệt độ bề mặt Trái đất với khoảng đường bình độ khoảng 98 Bản đồ bình đồ nhiệt độ cho phép ta nhận định xu hướng phân bố tổng tích ôn theo vùng lãnh thổ Trong thực tiễn, nhiều liệu địa lý hiển thị theo dạng liệu điểm để thực tính toán cần thiết Hình minh họa chuyển đổi liệu điểm Vector sang điểm Raster Mỗi điểm liệu mô hình liệu Vector chuyển tương ứng thành pixel mô hình liệu Raster Chuyển liệu điểm Vector sang dạng điểm Raster Các liệu dạng đường liệu Vector tập điểm điểm có tọa độ xác định Mỗi điểm chuyển sang tương ứng pixel Như vậy, chuỗi điểm liệu Vector chuyển thành chuỗi ô pixel Hình minh họa khái quát trình chuyển đổi Chuyển liệu Vector dạng đường sang Raster Với liệu dạng vùng, trình chuyển đổi từ Vector sang Raster khái quát hóa hình Ta hình dung trình chia nhỏ vùng cần chuyển đổi thành ô vuông phủ chùm vùng cần chuyển đổi theo đường ranh giới vùng Như vậy, trình chuyển đổi cần phải tính toán diện tích cần chuyển đổi theo ranh giới vùng, hình thành lưới ô vuông hiển thị cho vùng cần chuyển với kích thước ô xác định cuối chồng xếp lưới ô vuông lên vùng cần chuyển đổi để tạo lưới liệu Raster vùng chuyển đổi Việc lựa chọn độ phân giải pixel yếu tố quan trọng lựa chọn độ phân giải ảnh hưởng đến độ xác vùng cần chuyển đổi Lưu ý phân tích liệu yêu cần độ xác cao diện tích vùng chuyển đổi từ liệu Vector sang liệu Raster cần phải xem xét cẩn thận 99 Chuyển liệu dạng vùng Vector sang liệu dạng vùng Raster Dữ liệu dạng mô hình mạng lưới mạng lưới giao thông thủy văn, ta chuyển đổi từ liệu Vector sang liệu Raster Nhiều ứng dụng tính toán liên quan đến mạng lưới giao thông thủy văn phức tạp Ví dụ, tính toán liên quan đến tính khoảng cách từ điểm đến đường (proximity to road) thực thuận tiện liệu chuyển sang liệu Raster Tuy nhiên, tính toán thực dạng liệu Vector Với liệu Vector dạng mạng lưới chuyển đổi giống liệu dạng đường đơn giản Hình minh họa khái quát chuyển đổi Chuyển liệu dạng mạng lưới Vector sang Raster Chuyển liệu đường bình độ Vector sang Raster Ngoài chuyển đổi từ liệu Vector sang Raster, nhiều ứng dụng đòi hỏi chuyển đổi từ liệu Raster sang Vector Hiện nay, ảnh vệ tinh viễn thám, ảnh hàng không dạng số đa dạng phong phú Định dạng tệp liệu ảnh vệ tinh viễm thám lưu trữ dạng liệu Raster Nhiều ứng dụng lĩnh vực quản lý đất đai đòi hỏi liệu dạng Vector, chuyển đổi liệu từ Raster sang Vector cần thiết Ví dụ, xử lý ảnh xây dựng sở liệu trạng sử dụng đất từ ảnh vệ tinh trình giải đoán chuyển liệu Raster sang Vector Khái quát hóa trình chuyển đổi từ liệu Raster sang cấu trúc liệu Vector mô tả khái quát Hình Ta thấy ảnh số thực chất dãy ô vuông mã hóa dạng số xếp theo cấu trúc ma trận vuông Như vậy, trình chuyển đổi từ Raster sang Vetor trình nhóm pixel có giá trị thành nhóm khác 100 Ví dụ, nhóm pixel với giá trị 1, 2, thành đa giác tương ứng Mỗi nhóm pixel vẽ thành đa giác riêng Chuyển từ liệu dạng Raster sang dư liệu dạng Vector Dạng chuyển liệu thuộc tính sang liệu đồ dạng chuyển đổi liệu phổ biến trình phân tích liệu địa lý Đây thực chất trình gán lớp lại giá trị thuộc tính để hình thành đồ đơn tính Ví dụ, ta hình dung đồ thổ nhưỡng Việt Nam gồm tên nhóm đất nhiều tính chất lý học hóa học loại đất Các tính chất lý-hóa tổ chức thành bảng thuộc tính riêng gắn kèm với đồ phân bố vị trí nhóm đất Dựa bảng liệu thuộc tính, ta xây dựng đồ đơn tính theo tính chất loại đất đồ chất hữu cơ, đồ pH, đồ thành phần giới, đồ độ dầy tầng đất Việc chuyển đổi liệu dựa hàm số sơ cấp chủ yếu thực để chuẩn bị cho tính toán phức tạp Ví dụ, đánh giá đất ta sử dụng hàm fuzzy (fuzzy menbership function) để chuyển đồ nhân tố thành đồ nhân tố dạng fuzzy với miền giá trị tất nhân tố từ đến Các đồ nhân tố có miền giá trị từ đến dễ dàng cho phân hạng mức thích nghi Các nhân tố chia mức thích nghi từ (không thích nghi) đến (thích nghi nhất) Ngoài ra, số chuyển đổi liệu dạng số thực sang dạng số nguyên ngược lại Trong trình tính toán, tùy mức độ sai số cho phép, ta chuyển đổi từ dạng số nguyên sang số thực hay ngược lại Ví dụ, tính diện tích cho đất ta cần phải chuyển liệu dạng số thực Nhưng tính diện tích đất cho kiểu sử dụng đất phạm vi toàn cầu, ta nên chuyển liệu diện tích loại hình sử dụng đất dạng số nguyên c Chồng xếp liệu Chồng ghép liệu thực liệu dạng Vector Raster Tuy nhiên, liệu Raster dễ dàng thực Đặc biệt, chồng xếp liệu Raster có nhiều ứng dụng Trong lĩnh vực quản lý đất đai, phép tính chồng xếp liệu Raster ứng dụng hiệu đánh giá đất, định giá đất, quy hoạch sử dụng đất, đánh giá tác động môi trường phương án quy hoạch sử dụng đất Vì vậy, nội dung chủ yếu đề cập đến chồng xếp lớp liệu dạng Raster * Chồng xếp hai lớp liệu Vector Chồng xếp hai lớp liệu Vector thực lớp liệu điểm, đường vùng Trong nhiều ứng dụng, chồng xếp liệu dạng vùng thường hay sử dụng Hình mô tả ví dụ chồng xếp hai lớp liệu Vector dạng vùng để tạo lớp liệu C Thực chất phép toán chồng xếp hai lớp liệu Vector phân chia hai đa giác A1 A2 lớp liệu A thành đa giác nhỏ Đa giác A1 chia thành ba đa giác nhỏ C1, C6 C2 Đa giác A2 chia thành đa giác nhỏ C4, C5 C3 Ngoài việc tách đa giác thành đa giác nhỏ 101 hơn, ta thực phép tính ngược lại, tức gộp đa giác nhỏ thành đa giác lớn Hai dạng phân tích liên quan đến chia tách gộp đa giác có nhiều ứng dụng lĩnh vực quản lý đất đai Ví dụ, ta có đồ đất A1, A2 hình vẽ Cơ quan nhà nước có thẩm quyền quản lý đất đai muốn chia hai A1 A2 thành để giao đất cho hộ gia đình Việc phân chia thực dễ dàng theo nguyên lý chồng xếp hai lớp liệu A B để tạo lớp liệu C mô tả Hình 4.9 Đương nhiên, ta gộp nhỏ thành lớn sử dụng phép toán chồng ghép Việc chia tách gộp thực thông qua lệnh ArcGIS Việc gộp thường ứng dụng trường hợp thu hồi đất đất lân cận từ số chủ sử dụng giao lại đất cho chủ sử dụng đất Hai lớp liệu A B chồng xếp lên tạo thành lớp liệu C * Chồng xếp liệu Raster Với liệu Raster, chồng xếp hai lớp liệu thực theo pixel Các tính toán thực theo cấp độ pixel Chồng xếp thực đơn giản liệu Vector Sự kết hợp lớp liệu Raster thông qua phép tính toán lớp liệu Các phép tính phép tính số học đại số, phép tính so sánh Boolean Nguyên lý chung phép chồng xếp lớp liệu Raster minh họa Hình Tại vị trí pixel lớp liệu Raster, ta kết hợp lại để tạo thành ô pixl Mũi tên Hình pixel tính toán vị trí Giá trị ô pixel kết phép tính số học cộng, trừ, nhân, chia theo công thức mô hình tính toán định Lưu ý tất lớp liệu Raster phải có hệ quy chiếu thực phân tích chồng xếp Có nghĩa ta cần phải chuyển đồ nhân tố hệ quy chiếu UTM chẳng hạn Nguyên lý chồng xếp đồ Raster có tiềm ứng dụng to lớn thực mô hình hóa mô nhiều tượng địa lý diễn bề mặt Trái đất Các mô hình dự báo xói mòn đất, dự báo động đất, dự báo tượng ấm nóng toàn cầu, dự báo chuyển đổi lớp phủ thực vật, tính toán phân bố nước thải, chất thải rắn khí thải vào môi trường đất khí ví dụ tiêu biểu Trong lĩnh vực quản lý đất đai quản lý tài nguyên thiên nhiên, nguyên lý chồng xếp đồ Raster 102 ứng dụng rộng rãi công tác đánh giá đất, định giá đất để đề xuất chiến lược quản lý sử dụng cách hiệu bền vững Chồng xếp lớp liệu Raster GIS Chồng xếp lớp liệu Raster dựa vào phép tính số học: Phép tính số học đại số phép tính cộng, trừ, nhân, chia, hàm số mũ, logarit, hàm số sơ cấp khác Mỗi lớp liệu cộng, trừ, nhân, chia với số định Ví dụ, cho ba lớp liệu A, B, C, lớp liệu C1, C2, C3 tạo thông qua phép tính số học đơn giản để kết hợp lớp liệu với số Lớp liệu A cộng thêm giá trị 10 để tạo lớp liệu C1 Tương tự, ta cộng hai lớp liệu A B để tạo lớp liệu C2 Và cuối cùng, lớp liệu C3 tạo từ công thức C3=((A-B)/(A+B))*100 Chồng xếp liệu theo số phép tính số học đồ Chồng xếp lớp liệu Raster dựa theo phép tính so sánh: Phép tính để đánh giá điều kiện định Những điều kiện đánh giá gồm lớn (> =), nhỏ (< =) khoảng (>