Nghiên cứu phương pháp cảnh báo hạn nông nghiệp vùng hạ lưu sông Cả

Hạn nông nghiệp xảy ra khi lượng ẩm trong đất không đủ để duy trì sản lượng nông nghiệp trung bình. Hậu quả ban đầu là làm giảm sản lượng mùa vụ và các sản phẩm liên quan khác. Hạn hán nghiêm trọng có thể dẫn đến nạn đói, bệnh dịch,…Hạn nông nghiệp xảy ra chủ yếu bởi lượng mưa thấp, nhiệt độ bề mặt quá cao. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Viễn thám và GIS sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 khu vực hạ lưu sông Cả, được thu nhận vào ngày 1-2/07/2015 để tính toán các chỉ số địa vật lý về nhiệt độ và thực vật. Từ đó chỉ ra mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt, độ che phủ, độ ẩm đất và hạn nông nghiệp. Nghiên cứu cho thấy các chỉ số có quan hệ chặt chẽ với nhau cũng như với hạn nông nghiệp, có thể sử dụng một chỉ số dựa trên mối quan hệ với các chỉ số khác để cảnh báo hạn nông nghiệp.

BÀI BÁO KHOA HỌC NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CẢNH BÁO HẠN NÔNG NGHIỆP VÙNG HẠ LƯU SÔNG CẢ Đỗ Thị Ngọc Ánh1, Nguyễn Quang Phi1, Nguyễn Hồng Sơn1 Tóm tắt: Hạn nông nghiệp xảy lượng ẩm đất khơng đủ để trì sản lượng nơng nghiệp trung bình Hậu ban đầu làm giảm sản lượng mùa vụ sản phẩm liên quan khác Hạn hán nghiêm trọng dẫn đến nạn đói, bệnh dịch,…Hạn nông nghiệp xảy chủ yếu lượng mưa thấp, nhiệt độ bề mặt cao Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Viễn thám GIS sử dụng ảnh vệ tinh Landsat khu vực hạ lưu sông Cả, thu nhận vào ngày 1-2/07/2015 để tính tốn số địa vật lý nhiệt độ thực vật Từ mối quan hệ nhiệt độ bề mặt, độ che phủ, độ ẩm đất hạn nông nghiệp Nghiên cứu cho thấy số có quan hệ chặt chẽ với với hạn nơng nghiệp, sử dụng số dựa mối quan hệ với số khác để cảnh báo hạn nơng nghiệp Từ khóa: Nhiệt độ bề mặt LST, TCI, VCI, NDVI, Cảnh báo hạn nông nghiệp, Viễn thám GIS ĐẶT VẤN ĐỀ1 Hạn hán coi thiên tai sản xuất nơng nghiệp làm phá vỡ cân nước, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sinh trưởng, phát triển trồng Nước ta có khí hậu nhiệt đới gió mùa, biến động yếu tố khí hậu hàng năm lớn Hơn nữa, tác động biến đổi khí hậu khu vực tồn cầu, năm gần hạn hán nghiêm trọng thường xảy Hệ thống sông Cả hệ thống sơng lớn Việt Nam Sơng bắt nguồn từ nước bạn Lào, chảy qua hầu hết địa phận tỉnh Nghệ An, gọi sơng Cả Hình Lưu vực sông Cả Trường Đại học Thủy lợi 24 Trong năm gần đây, hạn hán thường xuyên xảy khu vực miền Trung, đặc biệt lưu vực sông Cả Hạn hán ảnh hưởng lớn đến đời sống người dân kinh tế quốc dân nghiêm trọng nguy sa mạc hóa với tượng diện tích đất canh tác bị cát vùi lấp, đặc biệt vùng cát ven biển, đe dọa sống người dân Nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng công nghệ ảnh viễn thám nhằm xác định mức độ hạn hán từ giúp cho nhà quản lý đưa biện pháp phòng chống hạn hán giảm thiểu tác động hạn hán MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Nghiên cứu sử dụng công nghệ Viễn thám GIS tính tốn số địa vật lý nhiệt độ thực vật ảnh vệ tinh Landsat 8, mối quan hệ nhiệt độ bề mặt, độ che phủ, độ ẩm đất hạn nơng nghiệp Đó bước làm sở cho việc sử dụng ảnh vệ tinh để cảnh báo hạn, sở ta sử dụng ảnh chụp hàng ngày NOAA, MODIS để xây dựng đồ cảnh báo hạn ngày Cảnh báo hạn hán công nghệ Viễn thám GIS vấn đề Việt Nam, nghiên cứu bước đệm để có nghiên KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) cứu chuyên sâu hơn, kết hợp nhiều yếu tố khách quan khác khí tượng, thổ nhưỡng, địa hình… để có đồ cảnh báo chi tiết CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 3.1 Các vấn đề 3.1.1 Nhiệt độ bề mặt LST (Land Surface Temperature) Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt đo xạ tầng cao khí từ Nhiệt độ sáng (Brightness Temperature) tính tốn định luật Plank (Dash et al., 2002) Bức xạ tầng cao khí tạo thành từ kết phân tích từ ba thành phần lượng: Phát xạ bề mặt đất, xạ từ bầu trời xạ khí Điểm khác biệt xạ tầng cao khí nhiệt độ sáng dao động mức 5˚K vùng phổ, chịu ảnh hưởng điều kiện khí (Prata et al., 1995) Như ảnh hưởng khí bao gồm áp suất, xạ phát xạ (Franca & Cracknell, 1994) cần hiệu chỉnh trước tính tốn nhiệt độ sáng bề mặt Nhiệt độ sáng bề mặt cần hiệu chỉnh độ phát xạ - giá trị quan trọng việc tính tốn đặc tính biến đổi nhiệt độ bề mặt, lớp phủ thực vật, tình trạng thực vật, đặc tính nhiệt, độ ẩm đất (Friedl, 2002) Có phương pháp tiếp cận đưa nhằm tính tốn LST từ ảnh đa phổ thu từ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor) (Schmugge et al., 1998) Phương pháp tiếp cận tận dụng phương trình chuyển xạ để hiệu chỉnh xạ mà đầu thu thu thành xạ bề mặt, theo mơ hình phát xạ để phân xạ bề mặt thành nhiệt độ độ phát xạ (Schmugge et al., 1998) Phương pháp tiếp cận thứ hai áp dụng công nghệ split - window cho bề mặt đại dương bề mặt đất, giả sử độ phát xạ kênh sử dụng (Dash et al., 2002) Nhiệt độ sáng bề mặt đất sau tính tốn tổ hợp tuyến tính hai kênh Nhược điểm phương pháp hệ số với liệu mà từ chúng rút (Dash et al., 2002) Nói cách khác, nhóm phản ứng nhiệt cho vùng xác định tượng trình xác định sử dụng đầu thu cảm biến hồng ngoại nhiệt riêng biệt mà ngoại suy để xác định độ lớn nhiệt độ cảm biến tương tự từ đầu thu khác, từ ảnh đầu thu thu thời điểm khác (Quattrochi & Goel, 1995) 3.1.2 Mối quan hệ số thực vật NDVI nhiệt độ bề mặt LST Mối quan hệ nhiệt độ bề mặt số thực vật, tiêu biểu số thực vật chuẩn hóa NDVI đề cập đến nhiều nghiên cứu Nền tảng việc sử dụng NDVI việc đánh giá mức độ che phủ thực vật yếu tố quan trọng NDVI sử dụng để khái quát chung điều kiện thảm thực vật khu vực nghiên cứu Kết việc kết hợp LST NDVI thông qua biểu đồ phân tán dạng tam giác (Carson et al., 1994; Gillies & Carlson, 1995; Gillies et al., 1997) Độ dốc đường cong LST-NDVI có liên quan đến điều kiện độ ẩm đất (Carson et al., 1994; Gillies & Carlson, 1995; Gillies et al., 1997; Goetz, 1997; Goward et al., 2002) bốc bề mặt (Boegh et al., 1998) Có nhiều phương pháp phát triển nhằm giải thích không gian LST-NDVI Gồm phương pháp: - Phương pháp tam giác: sử dụng mơ hình chuyển đổi đất - thực vật - khí (SWAT) (Carson et al., 1994; Gillies & Carlson, 1995; Gillies et al., 1997) - Phương pháp đo lường situ (Friedl & Davis, 1994) - Phương pháp viễn thám (Betts et al., 1996) Tuy nhiên nhiều khó khăn việc giải thích LST cho vùng che phủ thấp việc tính tốn dựa tổ hợp nhiệt độ đất thực vật tổ hợp khơng phi tuyến (Sandholt et al., 2002) Mối quan hệ NDVI thành phần thảm phủ lớn Các nghiên cứu gần NDVI không đưa ước tính diện tích thảm phủ (Small, 2001) Việc tính tốn NDVI cơng thức tốn học bước sóng nhìn thấy bước sóng cận hồng ngoại phát xạ từ bề mặt thực vật, phát xạ tương tự từ KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) 25 đất, phát xạ khí đối tượng ảnh hưởng lỗi đo đạc lỗi khác (Yang et al., 1997) Loại thực vật, vùng tán lá, đất nền, bóng yếu tố tác động đến biến đổi NDVI (Jasinski, 1990) Mối liên hệ số thực vật NDVI thành phần tính tốn mức độ che phủ thực vật tốt tuyến tính (Asrar et al., 1984) Sự khơng phi tuyến phụ thuộc NDVI khơng phải yếu tố có khả phân tích định lượng thực vật (Small, 2001) Và mối quan hệ LST-NDVI cần điều chỉnh lại Với nhiều định lượng, tính tốn dựa vật lý độ che phủ thực vật đặt ra, đặc biệt cho ứng dụng tính tốn sinh học (Small, 2001) Sự quan trọng việc phân tích không gian để xác định mẫu theo vùng chuyển đổi nhấn mạnh (Frohn, 1998) Mối quan hệ thay đổi NDVI kích thước pixel cần nghiên cứu sâu (Jasinski, 1990) Các bước thực hiện: 3.2 Xử lý ảnh Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh Landsat (Row/Path: 47/126) thu nhận vào lúc 9:35:00 ngày 08/06/2015, 01/07/2015 26 08/07/2015 qua sở liệu ảnh USGS Ảnh thu nhận ảnh chất lượng cao, mây, hiệu chỉnh xạ nắn chỉnh góc lệch ảnh đến chất lượng 1G trước cung cấp cho người sử dụng Ảnh Landsat hiệu chỉnh hệ tọa độ Universal Transverse Mercator (UTM) thống Sau nghiên cứu tiến hành phân tích tính tốn số nhiệt lưu vực 3.3 Tính tốn số địa vật lý nhiệt độ Ở cấp độ sản phẩm 1G, liệu Landsat thu nhận dạng ảnh xám độ 16 bit nghĩa giá trị pixel lưu trữ định dạng số (DN, Digital Number) Do cần phải chuyển đổi giá trị số 16 bit liệu ảnh số sang giá trị xạ phổ giá trị phản ánh lượng phát từ vật thể thu nhận kênh nhiệt Vì để thực tính giá trị nhiệt độ bề mặt từ band nhiệt hồng ngoại, ta thực trình tự theo bước sau: 3.3.1 Độ xạ Công thức sử dụng để chuyển đổi từ liệu số DN (digital number) band nhiệt hồng ngoại sang độ xạ: L  mx  b L: xạ; m: Radiance Multiplier; x: liệu số band ảnh (Digital Number); b: Radiance Add 3.3.2 Nhiệt độ sáng (Brightness Temperature) Sau chuyển sang giá trị xạ Lλ, cần phải áp dụng thuật tốn để tính giá trị nhiệt độ sáng TB tương ứng (giá trị nhiệt bề mặt lúc tính theo đơn vị Kelvin) Có nhiều thuật tốn sử dụng để tính giá trị nhiệt bề mặt thuật toán kênh tham chiếu (Reference channel method, REF), thuật toán phân loại độ phát xạ (Classification - based emissivity method) Ở đây, tác giả chọn thuật toán chuẩn hóa giá trị phát xạ (Emissivity Normalization Method, NOR) Thuật tốn NOR đơn giản cho kết xác thuật toán khác Thuật toán dựa phương trình chuyển đổi giá trị xạ sang giá trị nhiệt độ Planck (Công thức Planck): KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) TB  K2 K  ln  1  L  T: giá trị nhiệt bề mặt (K); L: giá trị xạ; K1, K2: số lấy bảng Bảng Các hệ số sử dụng tính tốn Band 10 Radiance Multiplier 0.0003342 Radiance Add Band 11 0.0003342 0.1 0.1 K1 774.89 480.89 K2 1321.08 1201.14 Thông thường ảnh có file * MLT chứa thơng số ảnh Các hệ số K1, K2 sử dụng tính tốn lấy từ thơng số ảnh vệ tinh cung cấp theo ảnh vệ tinh Chính cần kiểm tra lại hệ số K1, K2 tính cho vùng khác lưu vực khác 3.3.3 Nhiệt độ bề mặt đất LST (Land Surface Temperature) Nhiệt độ bề mặt đất tính tốn dựa kết tính tốn nhiệt độ sáng có xét đến ảnh hưởng độ phát xạ Nhiệt độ mặt đất có mối liên hệ chặt chẽ với q trình biến đổi mơi trường đất trồng, điều kiện khô hạn, nhiệt độ tăng cao số phản ánh thiếu nước thực vật TB LST   T     B  ln    LST : nhiệt độ bề mặt (˚K); TB: nhiệt độ sáng (˚K); : bước sóng (11.5 µm); h  c  h: số Plank; c: vận tốc ánh sáng; σ: số Boltzmann 3.3.4 Chỉ số tình trạng nhiệt độ TCI (Temperature Condition Index) TCI thước đo phân bổ nhiệt độ khu vực với thứ nguyên phần trăm (%) Giá trị TCI dao động khoảng 50% mức nhiệt trung bình, VCI > 50% - nhiệt độ bắt đầu giảm TCI đạt gần mức 100% nhiệt độ vùng thấp Cơng thức tính:  BTmax  BT  TCI  100     BTmax  BTmin  BTmax: giá trị nhiệt độ sáng lớn nhất; BTmin: giá trị nhiệt độ sáng nhỏ 3.4 Tính tốn số địa vật lý thực vật 3.4.1 Chỉ số thực vật NDVI Trong số loại số vệ tinh, số thực vật chuẩn hóa NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng đất SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) coi cơng cụ để theo dõi thay đổi thảm thực vật Để tìm hiểu khác biệt mật độ độ phủ xanh khu vực khác nhau, nhà nghiên cứu xác định thơng qua khác biệt màu sắc Cơng thức tính NDVI sau: NIR  VIS  NDVI  NIR  VIS  NIR: giá trị xạ bước sóng cận hồng ngoại (near infrared); VIS: giá trị xạ bước sóng nhìn thấy (visible) Kết tính trả trị số khoảng (-1; +1) Trong thực tế, giá trị NDVI tiến dần khơng có xanh tiến dần khu vực có mật độ thực vật cao Chỉ số NDVI rằng, xạ gần hồng ngoại phản xạ nhiều xạ nhìn thấy, thực vật điểm ảnh (pixel) dày hơn, khả rừng Nếu khơng có khác biệt nhiều phản xạ băng gần hồng ngoại với băng nhìn thấy, ta nói thực vật khu KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) 27 vực nghèo nàn, có đồng cỏ, bụi hoang mạc 3.4.2 Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng đất (Soil Adjusted Vegetation Index) SAVI - số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng đất biến đổi từ cơng thức tính NDVI với tham số L thêm vào để tăng độ xác cho vùng có độ che phủ thấp Cơng thức tính SAVI: NIR  VIS L  0.5 SAVI  NIR  VIS  L NIR: giá trị xạ bước sóng cận hồng ngoại (near infrared); VIS: giá trị xạ bước sóng nhìn thấy (visible) 3.4.3 Chỉ số trạng thái thực vật VCI (Vegetation Condition Index) Chỉ số trạng thái thực vật xem thước đo để đánh giá trạng thái sinh trưởng phát triển lớp phủ thực vật với thứ nguyên phần trăm (%) Giá trị VCI dao động khoảng 50% thực vật phát triển bình thường, VCI > 50% thực vật phát triển tốt VCI đạt gần mức 100% thực vật phát triển tốt Cơng thức tính: NDVI  NDVI VCI  100 NDVI max  NDVI NDVImax: giá trị NDVI lớn nhất; NDVImin: giá trị NDVI nhỏ 3.4.4 Chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật (Temperature – Vegetation Dryness Index) Các nhà khoa học rằng, NDVI không nhạy với thiếu nước thực vật thực vật xanh bắt đầu thiếu nước Mặt khác LST thị tốt cho dòng ẩn nhiệt, đặc biệt vùng nhiệt đới Nhiệt độ bề mặt tăng lên nhanh thực vật bắt đầu thiếu nước lớp phủ thực vật có tác động đáng kể đến việc xác định nhiệt độ bề mặt Như vậy, kết hợp LST NDVI cung cấp thơng tin tình trạng thực vật độ ẩm bề mặt trái đất.trong không gian [LST, NDVI], độ dốc đường hồi quy liên quan đến mức bay bề mặt, kháng trở độ ẩm trung 28 bình đất Với điều kiện khí hậu LST nhỏ vùng có độ bay cực đại lượng nước bão hòa – tạo nên đường đáy “rìa ướt” tam giác khơng gian [LST, NDVI] Ngược lại, bề mặt có độ bốc cực tiểu bề mặt khơ (dù có hay khơng có thảm phủ) nhiệt độ bề mặt LST tăng cực đại tạo nên đường hạn chế “rìa khô” tam giác không gian [LST, NDVI] Để lượng hóa quan hệ số thực vật nhiệt độ bề mặt, nhà nghiên cứu Sandholt (2002) đề nghị sử dụng số khô hạn nhiệt độ - thực vật (TVDI) xác định theo công thức: Ts  Ts TVDI  a  b  NDVI  Ts NDVI: số thực vật chuẩn hóa; Tsmin: nhiệt độ bề mặt cực tiểu tam giác xác định rìa ướt; Ts: nhiệt độ pixel cần tính; Tsmax: nhiệt độ bề mặt cực đại quan sát cho khoảng giá trị NDVI; a, b: hệ số phương trình tuyến tính Tsmax với số thực vật NDVI Hình Chỉ số TVDI pixel ảnh [LST, NDVI] xác định tỷ lệ đường A = Ts – Tsmin đường B = Tsmax – Tsmin 3.4.5 Chỉ số cấp nước thực vật WSVI (Water Supplying Vegetation Index) Chỉ số cấp nước thực vật WSVI (Water SupplyingVegetation Index) số kết hợp số thực vật NDVI nhiệt độ bề mặt LST để xác định điều kiện ẩm đất (Luke et al, 2001) Cơng thức tính tốn số WSVI phát triển Xiao et al, (1995): KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) NDVI LST WSVI: số cấp nước thực vật; NDVI: số thực vật chuẩn hóa; LST: nhiệt độ bề mặt 3.5 Chỉ số khô hạn tổng hợp Chỉ số khơ hạn tổng hợp tính tốn dựa yếu tố TCI, VCI, LST, NDVI SAVI, yếu tố gán trọng số theo mức độ quan trọng với số khô hạn, trọng số lấy từ việc lấy tương quan số: WSVI  Bảng Trọng số số tính tốn số khơ hạn tổng hợp Chỉ số Trọng số NDVI SAVI VCI LST TCI 1.5 0.998 0.75 0.52 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Tính tốn số địa vật lý nhiệt độ 4.1.1 Giá trị Bức xạ Hình Kết tính nhiệt độ bề mặt cho vùng hạ lưu sơng Cả Hình Kết tính xạ cho vùng hạ lưu sông Cả Sử dụng kết tính xạ đầu vào cho q trình tính Nhiệt độ sáng (Brighness Temperature) Kết cho thấy nhiệt độ lớn 43.0˚C nhiệt độ thấp 15.0˚C Các vùng nhiệt độ cao thuộc khu dân cư đất nông nghiệp, vùng cát ven biển huyện Can Lộc, thành phố Vinh huyện Hương Sơn… Bảng Nhiệt độ lớn nhỏ huyện thuộc Nghệ An Hà Tĩnh khu vực hạ lưu sông Cả TT 10 Hình Kết tính nhiệt độ sáng cho vùng hạ lưu sơng Cả Huyện TP Vinh Hưng Nguyên Nam Đàn Thanh Chương Anh Sơn Đô Lương Kỳ Sơn Tương Dương Anh Sơn Quế Phong Tmax (˚C) 43.0 35.5 35.6 42.2 42.5 42.7 42.2 42.6 42.4 42.6 Tmin (˚C) 25.3 26.5 27.1 29.7 30.8 31.7 18.3 17.7 31.8 21.3 Chỉ số tình trạng nhiệt TCI (Temperature Condition Index) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) 29 Chỉ số NDVI khoảng (-0.3 – 0.68) kết SAVI khoảng (-0.2 – 1) Như vậy, số SAVI cho kết với khoảng giá trị dài hơn, chi tiết so với số NDVI 4.2.2 Chỉ số tình trạng thực vật VCI (Vegetation Condition Index) Hình Kết tính số tình trạng nhiệt TCI cho vùng hạ lưu sông Cả Kết cho thấy vùng biến động nhiệt lớn thuộc khu vực đô thị, ven biển vùng đất nơng nghiệp 4.2 Tính toán số địa vật lý thực vật 4.2.1 Chỉ số thực vật NDVI SAVI Hình Kết tính số thực vật NDVI cho vùng hạ lưu sơng Cả Hình Kết tính số thực vật SAVI cho vùng hạ lưu sông Cả 30 Hình Kết tính số tình trạng thực vật VCI cho vùng hạ lưu sông Cả Theo kết tính tốn NDVI, SAVI, VCI, khu vực thảm thực vật mỏng, thực vật phát triển ven biển, vùng thực vật phát triển bình thường vùng đất nông nghiệp phát triển tốt, độ che phủ cao rừng núi vị trí VCI đạt giá trị 80 – 100% thuộc khu vực núi Hồng Lĩnh, vườn quốc gia Vũ Quang khu bảo tồn thiên nhiên Kẻ Gỗ… 4.2.3 Chỉ số cấp nước thực vật WSVI (Chỉ số cảnh báo hạn nông nghiệp) Hình 10 Kết tính số cấp nước thực vật WSVI cho vùng hạ lưu sông Cả Chỉ số WSVI chia thành cấp độ hạn: KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) Lớp Chỉ số Mô tả (-0.00157) - (-0.00133) Độ ẩm thấp (-0.00133) – (+0.0084) Độ ẩm thấp (+0.0084) – (+0.0155) Trung bình (+0.0155) - (+0.0243) Độ ẩm cao > (+0.0243) Độ ẩm cao Chúng ta thấy vùng đất nơng nghiệp có độ ẩm thấp, nguy hạn cao 4.2.4 Tính tốn số khơ hạn nhiệt độ thực vật Giá trị rìa khơ sử dụng cho việc tính tốn số TVDI – giá trị Ts cực đại xác định cho khoảng NDVI nhỏ rìa khơ xác định hồi quy tuyến tính sau Kết tính tốn khoảng (0 – 4.63) cho thấy vùng núi cao có nguy khô hạn lớn lớp thực vật che phủ núi cao, lượng nhiệt hấp thụ tương đối lớn, số NDVI cao số trường hợp bắt đầu thiếu nước có màu xanh Vùng đất nơng nghiệp khơng có nguy khơ hạn số NDVI mức trung bình, nguyên nhân vùng nông nghiệp thường xuyên cung cấp nước nên nhiệt độ bề mặt khơng q cao 4.3 Tính tốn số khơ hạn tổng hợp Hình 13 Kết tính số khô tổng hợp cho vùng hạ lưu sông Cả Hình 11 Đường quan hệ nhiệt độ bề mặt (LST) Chỉ số thực vật (NDVI) Kết tính tốn số khơ hạn nhiệt độ thực vật hình đây: Hình 12 Kết tính số khô hạn nhiệt độ thực vật cho vùng hạ lưu sông Cả Kết tương tự số khô hạn nhiệt độ - thực vật Đặc biệt số khơ hạn tổng hợp tính tốn với mức độ ưu tiên số tình trạng thực vật - khả sinh trưởng trồng nên kết sử dụng cảnh báo hạn nông nghiệp 4.4 Các ứng dụng đồ cảnh báo hạn • Từ quan hệ NDVI mức độ hạn nơng nghiệp ta sử dụng ảnh khác ảnh MODIS, NOAA… để xây dựng đồ cảnh báo hạn nơng nghiệp hàng ngày • Lập hệ thống cảnh báo qua tin nhắn SMS cho nhà quản lý, người dân địa phương khu vực có nguy xảy hạn KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) 31 • Lập hệ thống cảnh báo qua hệ thống email cho nhà quản lý • Lập hệ thống cảnh báo qua phương tiện truyền thông (báo, phát thanh, truyền hình ) • Dự báo sản lượng nơng nghiệp dựa quan hệ hạn hán sản lượng • Lập website cảnh báo hạn KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Nghiên cứu xây dựng thành cơng cơng cụ tính tốn hạn nơng nghiệp từ ảnh vệ tinh Nghiên cứu xây dựng quan hệ số nhiệt độ đất, độ ẩm đất, nhiệt độ bề mặt, số thực vật NDVI với hạn nông nghiệp Từ đồ hạn nông nghiệp, kết nghiên cứu ứng dụng rộng rãi thực tế quản lý hạn hán thông tin cảnh báo hạn cho người dân cấp quản lý qua hệ thống SMS, email, web phương tiện truyền thông khác 5.2 Kiến nghị Do thời gian hạn chế nên đề tài chưa nghiên cứu chuyên sâu tương quan yếu tố khí tượng thủy văn, địa hình, thổ nhưỡng, Ảnh có mây nên kết tính tốn chưa hồn tồn xác Bộ công cụ cần chỉnh sửa thêm để nhanh nhạy chuyên nghiệp Nghiên cứu cần có thêm số liệu sản lượng nơng nghiệp lưu vực để làm rõ mối quan hệ hạn nông nghiệp với sản lượng nông nghiệp để đưa dự báo, cảnh báo mùa vụ TÀI LIỆU THAM KHẢO Dash, P., Gottsche, F -M., Olesen, F -S., & Fischer, H (2002) Land surface temperature and emissivity estimation from passive sensor data: Theory and practice-current trends International Journal of Remote Sensing, 23(13), 2563–2594 Prata, A J., Caselles, V., Coll, C., Sobrino, J A., & Ottle, C (1995) Thermal remote sensing of land surface temperature from satellites: Current status and future prospects Remote Sensing Reviews, 12, 175–224 Quattrochi, D A., & Goel, N S (1995) Spatial and temporal scaling of thermal remote sensing data Remote Sensing Reviews, 12, 255– 286 Schmugge, T., Hook, S J., & Coll, C (1998) Recovering surface temperature and emissivity from thermal infrared multispectral data Remote Sensing of Environment, 65, 121– 131 Qihao Weng, Dengsheng Lub, Jacquelyn Schubring (2004) Estimation of land surface temperature – vegetation abundance relationship for urban heat island studies Remote Sensing of Environment, 89, 467- 483 Dr P.K Garg, Dr S.K Ghosh,(2012), Mapping of Agriculture Drought using Remote Sensing and GIS-Surendra Singh Choudhary International Journal of Scientific Engineering and Technology, 4, 149-157 Amin Z argar, Rehan Sadiq, Bahman Naser, and Faisal I Khan, A review of drought indices 333-349 Abstract: RESEARCH METHODS AGRICULTURAL DROUGHT WARNING IN DOWNSTREAM OF CA RIVER Agricultural drought occurs when soil moisture is insufficient to maintain the average agricultural output Initial consequences are reducing crop yields and other related products Severe drought 32 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) can lead to famine, epidemics, etc Agriculture drought occurs primarily by low rainfall, hight surface temperature Research and application of Remote sensing and GIS technology by using Landsat in downstream of Ca river, it is collected on 1-2/7/2015 to calculate the geophysical indicators of temperature and vegetation It show the relationship between surface temperature, land cover, soil moisture with agriculture drought Research shows that the indicators has a close relationship with each other as well as with agricultural drought, we can use an index based on the relationship with other indicators to agricultural drought warning Keywords: Land surface temperature LST, TCI, VCI, NDVI, Agricultural drought warning, Remote sensing and GIS BBT nhận bài: 18/7/2016 Phản biện xong: 23/12/2016 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) 33 ... Các ứng dụng đồ cảnh báo hạn • Từ quan hệ NDVI mức độ hạn nông nghiệp ta sử dụng ảnh khác ảnh MODIS, NOAA… để xây dựng đồ cảnh báo hạn nông nghiệp hàng ngày • Lập hệ thống cảnh báo qua tin nhắn... thêm để nhanh nhạy chuyên nghiệp Nghiên cứu cần có thêm số liệu sản lượng nông nghiệp lưu vực để làm rõ mối quan hệ hạn nông nghiệp với sản lượng nông nghiệp để đưa dự báo, cảnh báo mùa vụ TÀI... tính tốn hạn nông nghiệp từ ảnh vệ tinh Nghiên cứu xây dựng quan hệ số nhiệt độ đất, độ ẩm đất, nhiệt độ bề mặt, số thực vật NDVI với hạn nông nghiệp Từ đồ hạn nơng nghiệp, kết nghiên cứu ứng