Bài viết trình bày cách tiếp cận sử dụng ảnh viễn thám đa thời gian để tự động hóa công việc theo dõi biến động diện tích lớp phủ thực vật: Xây dựng phần mềm dưới dạng một hệ chuyên gia mô phỏng suy diễn logic của con người khi quan sát diễn biến trong nhiều năm chuỗi giá trị chỉ số NDVI của từng pixel ảnh viễn thám MODIS để xác định sự tồn tại của thực vật tại đó và phân loại chúng thành cây lâu năm hay cây sinh trưởng theo mùa vụ, phát hiện những thay đổi mang tính đột biến chỉ số NDVI, xác định biến động.
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ỨNG DỤNG ẢNH VI ỄN THÁM ĐA THỜI GIAN VÀ HỆ CHUYÊN GIA ĐỂ TỰ ĐỘNG HỐ Q TRÌNH THEO DÕI BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH LỚP THỰC PHỦ Nguyễn Đăng Vỹ Trung tâm Công nghệ phần mềm Thuỷ lợi Tóm tắt: Bài báo trình bày cách tiếp cận sử dụng ảnh viễn thám đa thời gian để tự động hố cơng việc theo dõi biến động diện tích lớp phủ thực vật: Xây dựng phần mềm dạng hệ chuyên gia mô suy diễn logic người quan sát diễn biến nhiều năm chuỗi giá trị số NDVI pixel ảnh viễn thám MODIS để xác định tồn thực vật phân loại chúng thành lâu năm hay sinh trưởng theo mùa vụ, phát thay đổi mang tính đột biến số NDVI, xác định biến động, có, lớp phủ thực vật Kết ứng dụng phần mềm vào thực tế Nam Định, Vĩnh Phúc, Phú Yên cho thấy tính xác khơng gian thời gian thuật toán phần mềm Phần mềm công cụ hỗ trợ công tác theo dõi biến động diện tích rừng cho lực lượng kiểm lâm, cung cấp đồ lớp phủ thực vật sát với trạng thực địa cho mơ hình tính thuỷ lực, thuỷ văn: tính tốn tác động sóng biển lên cơng trình ven bờ, đánh giá rủi ro lũ ống lũ quét gây ra, dự báo dòng chảy hồ chứa Từ khoá: viễn thám, lớp phủ, NDVI, MODIS, hệ chuyên gia, biến động diện tích rừng * ĐẶT VẤN ĐỀ Lớp thực phủ thành phần tạo nên sống đa dạng bề mặt hành tinh chúng ta, vậy, vai trò thực phủ to lớn, có vai trò phòng chống thiên tai, bảo vệ sống người Đối với vùng núi cao trung du - nơi có nguy cao xảy lũ ống lũ quét, lớp phủ thực vật chiếm giữ diện tích lớn, lại diện tích đầu nguồn, đỉnh núi, sườn núi Lớp phủ thực vật phát triển tăng khả giữ nước mưa, giảm tốc độ dòng chảy, giảm lưu lượng nước đổ xuống lòng dẫn, giảm thiểu khả dẫn đến lũ Bên cạnh đó, lớp phủ thực vật phát triển giúp tăng cường khả chống xói, lở tầng bề mặt đất Ngược lại, lớp phủ thực vật suy giảm, đặc biệt đỉnh núi, sườn núi, làm tăng nguy Ngày nhận bài: 23/3/2018 Ngày thông qua phản biện: 12/4/2018 Ngày duyệt đăng: 20/4/2018 xảy lũ ống, lũ quét, sạt lở đất có mưa lớn Đối với khu vực ven sơng, ven biển, hai bên bờ đê, rừng phòng hộ, rừng ngập mặn đóng vai trò quan trọng việc giảm cường độ chiều cao sóng, giảm tốc độ dòng chảy, bảo vệ bờ, bảo vệ hệ thống đê điều khỏi xói lở [1] Lớp phủ mặt đất liệu đầu vào cho mơ hình tính tốn thủy văn, thuỷ lực dự báo dòng chảy, dự báo lũ Trước đây, chưa có ảnh máy bay, ảnh vệ tinh, lớp phủ mặt đất thường xác định dựa vào đồ địa hình Thơng thường, chu kỳ lập lại đồ địa hình (hiện chỉnh đồ địa hình) năm, nước ta chu kỳ 7-10 năm Đây quãng thời gian lớn, thời kỳ 30 năm trở lại mà lớp phủ mặt đất nước ta thay đổi với tốc độ nhanh chóng nhiều yếu tố tích cực tiêu cực đan xen phát triển kinh tế, xã hội, sách giao đất, giao rừng cho người dân, nạn lâm tặc chặt phá rừng, TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 43 - 2018 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ chưa kể đến loại thiên tai tồn cháy rừng, sâu bệnh huỷ hoại rừng Trong điều kiện vậy, đồ địa hình phản ánh lớp phủ mặt đất thời gian ngắn sau thành lập nhanh chóng bị lạc hậu Sự xuất ảnh máy bay, sau ảnh vệ tinh, gọi chung ảnh viễn thám, từ năm cuối kỷ trước tạo hội cho người không rút ngắn thời gian chỉnh đồ mà nhanh chóng xác định biến động lớp phủ mặt đất khu vực quan tâm mà đồ chưa đơn vị chuyên ngành chỉnh Tất nhên, hội trở thành thực vào đầu kỷ 21, giá thành vệ tinh viễn thám giảm, số lượng vệ tinh tăng, số lượng quốc gia có vệ tinh tham gia khai thác khoảng không vũ trụ tăng quốc gia phát triển có sách chia sẻ ảnh viễn thám miễn phí mạng Internet nhằm tập hợp, khuyến khích nguồn lực khác giới cung cấp thông tin phục vụ cho việc giải tốn mang tính tồn cầu an ninh lương thực, bảo vệ thảm xanh trái đất, chống biến đổi khí hậu Phần lớn phương pháp sử dụng ảnh viễn thám để xác định thảm phủ mặt đất chuyên gia viễn thám nghiên cứu, phát triển ứng dụng từ năm cuối kỷ trước năm đầu kỷ 21 Những phương pháp phù hợp cho toán xử lý ảnh chụp chu kỳ lý khơng có ảnh chụp nhiều kỳ giá ảnh đắt số trường hợp phương pháp áp dụng, ví dụ dùng ảnh viễn thám để điều tra, phân loại thực vật mức chi tiết: lúa, ngô, lạc, vải, cà phê, tiêu, rừng kim, rừng rộng, rừng tre nứa, rừng gỗ, rừng bụi Nó đòi hỏi phải có hệ thống điểm điều tra, đánh giá thực địa làm mẫu Đối với việc xác định thảm phủ phục vụ cho nhiệm vụ phòng chống thiên tai, đánh giá rủi ro gây thiên tai, phương pháp khơng phù hợp không thiết phải ứng dụng chúng lý sau: - Khi đánh giá rủi ro gây thiên tai, chạy mô hình thủy văn, thủy lực, cần phải có thảm phủ gần với thời gian đánh giá tốt Nếu thời gian cần đánh giá lúc xảy thiên tai mưa lũ, biển động, việc thực địa điều tra, xác định điểm mẫu bất khả thi Đó chưa kể địa hình núi đồi phức tạp, lần chạy mơ hình lại phải điều tra, xác định điểm mẫu dù thời tiết có thuận lợi nhiệm vụ bất khả thi - Đối với thảm phủ dùng cho việc đánh giá rủi ro gây thiên tai, chạy mô hình thủy văn, thủy lực cần phân biệt lâu năm ngắn hạn (sinh trưởng theo mùa vụ) mà không cần phân loại thực vật mức chi tiết trường hợp lập đồ rừng - Bài toán đánh giá rủi ro gây thiên tai, chạy mơ hình thủy văn, thủy lực khơng có u cầu cao độ xác không gian đồ lớp phủ thực vật Với diện tích phủ lưu vực sơng nhánh sơng, độ xác lớp phủ thực vật tính đến hecta đủ Với lý với việc ngày có nhiều tổ chức khai thác không gian cung cấp nguồn ảnh viễn thám miễn phí mạng Internet, ảnh chụp theo chu kỳ bay quanh trái đất vệ tinh, đưa cách tiếp cận khác để xác định thảm thực vật phục vụ cho mơ hình thủy văn, thủy lực với chi phí thấp, tính khả thi cao liệu thảm phủ lại có độ tin cậy cao Bài báo trình bày cách tiếp cận kết ban đầu ứng dụng CÁCH TIẾP CẬN, NGUỒN TƯ LIỆU ẢNH, PHƯƠNG PHÁP VÀ CÔNG CỤ XỬ LÝ 2.1 Cách tiếp cận Cách tiếp cận để giải vấn đề đặt cách tiếp cận hệ thống: việc nhận biết phân loại lớp phủ mà chủ yếu thực phủ TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 43 - 2018 KHOA HỌC thực dựa kết phân tích diễn biến theo thời gian chuỗi giá trị số thực vật NDVI vị trí địa lý kết hợp với phân tích khơng gian suy luận logic theo phương pháp hệ chuyên gia Cách tiếp cận kết nghiên cứu đề tài nghiên cứu khoa học phát triển công nghệ Trung tâm Công nghệ phần mềm Thuỷ lợi thuộc Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam thực hiện, TSKH Nguyễn Đăng Vỹ làm chủ nhiệm: - Đề tài cấp "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS quản lý sản xuất lúa vùng đồng sông Cửu Long" thực năm 2011-2013; - Đề tài cấp "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS viễn thám xây dựng hệ thống thông tin quản lý hệ thống đê Việt Nam, theo dõi trình sạt lở, bồi lắng bờ sông, bờ biển cảnh báo nguy an toàn đê điều" thực năm 2015-2018; - Đề tài cấp tỉnh "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS viễn thám xây dựng hệ thống thông tin theo dõi biến động rừng địa bàn tỉnh Vĩnh Phúc" thực năm 2016-2017 CÔNG NGHỆ Cụ thể sau: Khi sử dụng ảnh viễn thám để nhận biết thảm phủ, sử dụng kết hợp số số ảnh NDVI, EVI, SR, LAI Trong số NDVI số dùng phổ biến NDVI tính theo cơng thức NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED), đó: NIR giá trị xạ đối tượng địa lý vùng phổ cận hồng ngoại RED giá trị xạ đối tượng vùng phổ màu đỏ Giá trị NIR RED đối tượng thực vật ổn định, NDVI chúng thường giá trị cố định Tính chất cho phép sử dụng số NDVI để nhận biết chúng Còn thực vật, NDVI biến động khoảng định phụ thuộc vào mật độ chúng Bảng sau thể giá trị NDVI số đối tượng đặc trưng lớp phủ bề mặt đất - kết nghiên cứu nhiều năm nhà khoa học giới [2] Bảng Giá trị xạ phổ RED, NIR giá trị NDVI số loại đối tượng Loại đối tượng Giá trị xạ vùng phổ màu đỏ (RED) Thực vật mật độ cao Thực vật thưa Đất trống M ây Tuyết băng Nước Vật liệu nhân tạo (bê tông, đường nhựa) Dựa vào giá trị NDVI loại đối tượng bảng kết nghiên cứu đề tài đề cập đây, theo dõi diễn biến NDVI vị trí địa lý mặt đất lấy từ ảnh chụp liên tục nhiều lần Giá trị xạ vùng Giá trị phổ cận hồng ngoại NDVI (NIR) 0.1 0.1 0.25 0.25 0.375 0.02 0.5 0.3 0.3 0.25 0.35 0.01 0.5 - 0.9 0.1 - 0.5 0.025 -0.05 -0.25 0.3 0.1 -0.5 nhiều năm theo chu kỳ định, lập luận, phân tích để có kết luận cho việc phân loại lớp phủ sau: 1- Xem xét chuỗi giá trị NDVI vị trí địa lý (được thể pixel ảnh) khu TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 43 - 2018 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ vực cần lập đồ lớp phủ, sử dụng phương pháp Chauvenet để phát giá trị mang tính đột biến (giá trị khác xa với giá trị NDVI trung bình nhiều năm vị trí đó) Nếu 70% pixel ảnh khu vực cần nghiên cứu có giá trị NDVI mang tính đột biến, rõ ràng ảnh chụp có vấn đề có sai lớn Trong trường hợp ảnh bị loại khỏi liệu xem xét Nếu số lượng pixel ảnh có giá trị NDVI thay đổi đột biến đạt 70% tổng pixel khu vực cần nghiên cứu, vị trí cần phải xem xét, xem xét thêm giá trị NDVI ảnh kế cận trước sau Biến động chuỗi giá trị NDVI nhiều ảnh chụp liên tiếp cho phép kết luận đối tượng địa lý vị trí có thay đổi hay khơng (có biến động hay khơng) Trong trường hợp, giá trị NDVI thay đổi đột biến, s ẽ tạm thời bị loại khỏi chuỗi giá trị đư ợc tiếp tục phân tích 2- Nếu đối tượng có giá trị NDVI