Bài báo này trình bày kết quả xác định nhiệt độ bề mặt bằng cách kết hợp dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2, thử nghiệm cho 2 khu vực: Mỏ than Khánh Hòa, tỉnh Thái Nguyên và thành phố Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa.
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 Kế t hợp ảnh vệ tinh Landsat và Sentinel nâng cao đô ̣ phân giải không gian nhiê ̣t độ bề mă ̣t Trinh ̣ Lê Hùng* Học viê ̣n Kỹ thuật Quân sự, 236 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 12 tháng năm 2018 Chỉnh sửa ngày 02 tháng 11 năm 2018; Chấp nhận đăng ngày 14 tháng 11 năm 2018 Tóm tắt: Nhiệt độ bề mặt một yếu tố quan trọng nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị, giám sát cháy rừng, cháy mỏ than thơng số đầu vào cho mơ hình khí hậu Các quan trắc mặt đất phản ánh điều kiện nhiệt khu vực cục bộ xung quanh trạm đo và thực tế cũng thiết lập nhiều trạm quan trắc với mâ ̣t đô ̣ dày chí phí cao Công nghê ̣ viễn thám với những ưu điể m vươ ̣t trô ̣i diê ̣n tích vùng phủ của mô ̣t ảnh rô ̣ng, chu kỳ cập nhật ngắn đã đươ ̣c ứng du ̣ng hiê ̣u quả nghiên cứu sự phân bố nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t Mặc dù vậy, độ phân giải không gian kênh hồng ngoại nhiệt thấp, nhiệt độ bề mặt xác định từ ảnh vệ tinh Landsat, Aster thường khó áp dụng hiệu cho nghiên cứu quy mơ nhỏ Bài báo trình bày kết kết hợp ảnh vệ tinh Landsat Sentinel nâng cao độ phân giải không gian nhiệt độ bề mặt Kết nhận được cho thấy, trường hợp kết hợp sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel Landsat 8, độ phân giải không gian của nhiệt độ bề mặt được nâng cao lên 10 m so với 30 m sử dụng ảnh Landsat Đối với khu vực thử nghiệm, so sánh giá trị nhiệt độ thấp cao 10 điểm kiểm tra ngẫu nhiên cho thấy, độ chênh lệch nhiệt độ bề mặt kết hợp ảnh Landsat Sentinel so với phương pháp truyền thống sử dụng ảnh Landsat không đáng kể Từ khóa: Viễn thám, nhiê ̣t ̣ bề mă ̣t, đô ̣ phân giải, Landsat 8, Sentinel Mở đầu đô ̣ có thể đươ ̣c chiế t tách từ kênh hồ ng ngoa ̣i nhiê ̣t ảnh vệ tinh Landsat, Aster, MODIS…So với các phương pháp truyề n thố ng dựa số liê ̣u của các tra ̣m quan trắ c, phương pháp viễn thám với nhiề u ưu điể m vươ ̣t trô ̣i diê ̣n tić h phủ trùm rô ̣ng, chu kỳ câ ̣p nhâ ̣t ngắ n, tiết kiệm thời gian, chi phí…đã đươ ̣c sử du ̣ng hiê ̣u quả Nhiê ̣t đô ̣ bề mặt là mô ̣t thông số đầ u vào vô cùng quan tro ̣ng của các mô hiǹ h khí hâ ̣u nghiên cứu hạn hán, độ ẩm đất, quan trắc hiện tượng đảo nhiệt đô thị phát hiện giám sát cháy rừng, cháy ngầm mỏ than Nhiê ̣t ĐT.: 84-0986 652185 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4294 Email: trinhlehung125@gmail.com https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4294 54 T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 chiết tách đánh giá phân bố thông tin nhiệt độ bề mặt Nhiều nghiên cứu giới Việt Nam sử dụng liệu ảnh viễn thám hồng ngoại nhiệt đợ phân giải trung bình Landsat, Aster đánh giá diễn biến nhiệt độ bề mặt đô thị lớn, từ chứng minh tồn “đảo nhiệt” đô thị - urban heat islands Có thể kể đế n các nghiên cứu của Alipour et al (2004) [1], Balling and Brazel (1988) [2], Cueto et al (2007) [3], Hyung Moo Kim et al (2005) [4], Kumar (2012) [5], Maltick et al (2008) [6], Trịnh Lê Hùng (2014) [7], Yuan et al (2007) [8],…Nhiều nghiên cứu Anadababu et al (2018) [9], Bakar et al (2016) [10], Boori et al (2014) [11], Guha et al (2018) [12], Pal and Ziaul (2017) [13], Bùi Quang Thành (2015) [14], Nguyễn Đức Thuận Phạm Văn Vân (2016) [15], Trần Thị Vân cộng (2009) [16]…đã chứng minh mối quan hệ chặt chẽ nhiệt độ lớp phủ, khu vực có mật đợ xây dựng cao lớp phủ thực vật thưa có nhiệt độ cao nhiều so với khu vực được che phủ lớp phủ thực vật dày Nhiệt độ bề mặt xác định từ ảnh vệ tinh Landsat được sử dụng phát hiện sớm giám sát cháy ngầm khu vực khai thác than Các nghiên cứu Prakash and Gupta (1999) [17], Mishra et al (2014) [18], Trinh and Zabloskii (2017) [19] cho thấy, nhiệt độ bề mặt một số mỏ than bãi thải diễn cháy ngầm cao nhiều so với khu vực xung quanh, chí so với khu vực đô thị được đặc trưng mặt không thấm Các kênh hồng ngoại nhiệt ảnh vệ tinh Landsat, Aster, MODIS được sử dụng nhiều nghiên cứu phục vụ đánh giá độ ẩm đất hạn hán nghiên cứu Sandholt (2002) [20], Bao et al (2013) [21] Bên cạnh đó, độ phân giải kênh hồng ngoại nhiệt thường thấp, việc sử dụng ảnh vệ tinh Landsat, Aster, MODIS quan trắc nhiệt độ bề mặt khu vực có diện tích nhỏ gặp nhiều khó khăn Nhiều nghiên cứu sử dụng kênh đỏ cận hồng 55 ngoại ảnh vệ tinh Landsat nhằm tính đợ phát xạ bề mặt (surface emissivity), từ nâng cao đợ phân giải nhiệt đợ bề mặt lên đạt 30m Mặc dù vậy, với độ phân giải không gian 30m phù hợp với nghiên cứu quy mô cấp vùng Do độ phát xạ bề mặt một đại lượng không biến động nhiều thời gian ngắn, hồn tồn kết hợp sử dụng ảnh Landsat kênh đỏ, cận hồng ngoại ảnh vệ tinh có đợ phân giải cao chụp gần thời điểm nhằm xác định đợ phát xạ bề mặt, từ nâng cao độ phân giải nhiệt độ bề mặt lên đến 10m Bài báo trình bày kết xác định nhiệt độ bề mặt cách kết hợp liệu ảnh vệ tinh Landsat Sentinel 2, thử nghiệm cho khu vực: mỏ than Khánh Hòa, tỉnh Thái Nguyên thành phố Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa Dữ liệu phương pháp nghiên cứu 2.1 Dữ liệu viễn thám Dữ liệu viễn thám sử dụng nghiên cứu bao gồm 02 cảnh ảnh vệ tinh Landsat 02 cảnh ảnh vệ tinh Sentinel Đối với khu vực thử nghiệm (mỏ than Khánh Hòa, tỉnh Thái Nguyên), sử dụng ảnh vệ tinh Landsat chụp ngày 07/6/2018 ảnh Sentinel 2A chụp ngày 08/6/2018 Đối với khu vực thử nghiệm (thành phố Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa), nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh Landsat chụp ngày 02/7/2018 ảnh Sentinel 2A chụp ngày 03/7/2018 Đối với khu vực thử nghiệm, ảnh vệ tinh Landsat Sentinel được lựa chọn chụp gần thời điểm với để hạn chế tối đa ảnh hưởng thay đổi độ phát xạ đến kết tính nhiệt đợ bề mặt LANDSAT thế ̣ vê ̣ tinh thứ của chương triǹ h LANDSAT (NASA, My)̃ , đươ ̣c phóng lên quỹ đa ̣o vào ngày 11 tháng 02 năm 2013, sử du ̣ng bô ̣ cảm biế n: bô ̣ cảm quang ho ̣c OLI và bô ̣ cảm hồ ng ngoa ̣i nhiê ̣t TIRS Ảnh LANDSAT bao gồ m 11 kênh phổ , đó có kênh đa phổ , kênh toàn sắ c và kênh hồ ng ngoa ̣i nhiê ̣t ở đô ̣ phân giải 100 m (bảng 1) [22] T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 56 Bảng Đă ̣c điể m ảnh vê ̣ tinh Landsat Kênh Bước sóng (µm) 10 11 0,433 – 0,453 0,450 – 0,515 0,525 – 0,600 0,630 – 0,680 0,845 – 0,885 1,560 – 1,660 2,100 – 2,300 0,500 – 0,680 1,360 – 1,390 10,30 – 11,30 11,50 – 12,50 Đô ̣ phân giải (m) 30 30 30 30 30 30 30 15 30 100 100 Vê ̣ tinh Sentinel-2, bao gồ m vê ̣ tinh có đă ̣c điể m hoàn toàn giố ng sau đươ ̣c phóng lên quỹ đa ̣o năm 2015 (Sentinel 2A) và 2017 (Sentinel 2B) đã cung cấ p ảnh ở 13 kênh phổ dải sóng nhìn thấ y và hồ ng ngoa ̣i với chu kỳ câ ̣p nhâ ̣t ngày (bảng 2) Với đô ̣ phân giải không gian tố t (10m ở các kênh nhiǹ thấ y và câ ̣n hồ ng ngoa ̣i), đươ ̣c cung cấ p hoàn toàn miễn phi,́ ảnh vê ̣ tinh Sentinel trở thành nguồ n dữ liê ̣u quý giá phu ̣c vu ̣ nghiên cứu Trái Đấ t (bảng 2) Bảng Đă ̣c điể m ảnh vê ̣ tinh Sentinel Kênh Bước sóng (µm) 8a 10 11 12 0,421 – 0,457 0,439 – 0,535 0,537 – 0,582 0,646 – 0,685 0,694 – 0,714 0,731 – 0,749 0,768 – 0,796 0,767 – 0,908 0,848 – 0,881 0,931 – 0,958 1,338 – 1,414 1,539 – 1,681 2,072 – 2,312 Đô ̣ phân giải (m) 60 10 10 10 20 20 20 10 20 60 60 20 20 2.2 Phương pháp nghiên cứu Kênh hồ ng ngoa ̣i nhiê ̣t (kênh 10) ảnh Landsat đươ ̣c sử du ̣ng để tính nhiê ̣t đô ̣ bức xa ̣ (brightness temperature) theo công thức (1) [22] Kênh 11 được nhà cung cấp ảnh khuyến cáo không sử dụng chiết tách thông tin nhiệt độ bề mặt sai số lớn TB K2 K1 ln( 1) L (1) Trong đó K1 và K2 là các ̣ số chuyể n đổ i, đươ ̣c cung cấ p file metadata ảnh Landsat [22] Lλ – giá tri ̣ bức xa ̣ điê ̣n từ xác đinh ̣ theo công thức [22]: L M L Qcal AL (2) Trong đó ML, AL – ̣ số chuyể n đổ i, đươ ̣c cung cấ p file siêu dữ liê ̣u ảnh vê ̣ tinh Landsat Ở bước tiế p theo, kênh đỏ (kênh 4) và kênh câ ̣n hồ ng ngoa ̣i (kênh 8) ảnh vê ̣ tinh Sentinel đươ ̣c sử du ̣ng để tiń h đô ̣ phát xa ̣bề mă ̣t theo công thức [23]: v Pv s (1 Pv ) (3) Trong đó εv, εs – đô ̣ phát xa ̣ bề mă ̣t của thực vâ ̣t và đấ t trố ng Pv – tỉ lê ̣thực vâ ̣t mô ̣t pixel ảnh Pv có thể đươ ̣c xác đinh ̣ theo công thức sau: Pv ( NDVI NDVI soil ) NDVI veg NDVI soil (4) Trong đó, NDVIveg., NDVIsoil – giá tri ̣chỉ số NDVI đố i với thực vâ ̣t và đấ t thuầ n nhấ t [23] Pv nhâ ̣n giá tri ̣ bằ ng đố i với đấ t trố ng và bằ ng đố i với đấ t phủ kiń thực vâ ̣t Ở đây, NDVI là chỉ số thực vâ ̣t đươ ̣c xác đinh ̣ dựa phản xa ̣ phổ ta ̣i các kênh câ ̣n hồ ng ngoa ̣i và đỏ ảnh Sentinel 2: NDVI NIR RED NIR RED (5) Trong đó ρNIR, ρRED tương ứng là giá tri pha ̣ ̉n xa ̣ phổ ta ̣i kênh câ ̣n hồ ng ngoa ̣i và kênh đỏ T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 Cuố i cùng, nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t (land surface temperature) đươ ̣c xác đinh ̣ theo công thức [1, 3-7]: LST TB .TB 1 ln (6) Trong đó: TB – nhiệt độ bức xạ; λ – giá tri ̣ bước sóng trung tâm kênh hờ ng ngoa ̣i nhiệt; ε – đô ̣ phát xa ̣ bề mă ̣t; ρ – hằ ng số (= 1,438.10-2 m.K) Do độ phát xa ̣ bề mă ̣t là đa ̣i lượng hầ u không thay đổi thời gian ngắ n, hoàn toàn sử du ̣ng ảnh vê ̣ tinh Sentinel chụp gần thời điểm với ảnh Landsat để xác định độ phát xạ, từ nâng cao ̣ phân giải của nhiệt độ bề mặt lên 10m so với 30m chỉ sử du ̣ng ảnh Landsat 57 và thực vâ ̣t Trong nghiên cứu sử du ̣ng 50 mẫu cho đấ t trố ng và thực vâ ̣t, lấ y trưc tiế p từ ảnh chỉ số NDVI để tiń h các giá tri NDVI ̣ veg.và NDVIsoil Sử du ̣ng phương pháp Van de Griend (1993) đưa [24], giá tri ̣đô ̣ phát xa ̣ bề mă ̣t đố i với đấ t trố ng và thực vâ ̣t đươ ̣c xác đinh ̣ theo công thức sau: (7) 1, 0094 0, 047.ln( NDVI ) Kết thảo thuận 3.1 Khu vực thử nghiệm Khu vực thử nghiệm mỏ than Khánh Hòa, thành phố Thái Nguyên, tỉnh Thái Nguyên Đây khu vực xảy cháy ngầm mỏ than bãi thải từ năm 2008 chưa xử lý dứt điểm được Việc phát hiện sớm khu vực có nhiệt đợ cao bất thường mỏ than một yếu tố quan trọng giám sát ứng phó hiệu với cháy ngầm Mợt số nghiên cứu Việt Nam [19] sử dụng ảnh vệ tinh Landsat xác định phân bố nhiệt độ bề mặt mỏ than Khánh Hịa, từ khoanh vùng khu vực có nhiệt đợ cao bất thường Mặc dù vậy, độ phân giải nhiệt độ bề mặt xác định từ ảnh Landsat thấp, diện tích mỏ than khơng lớn, hiệu phát hiện giám sát cháy ngầm mỏ than Khánh Hịa cịn hạn chế Trong ví dụ này, 02 cảnh ảnh vệ tinh có thời gian chụp gần trùng nhau, bao gồm ảnh Landsat ngày 07/6/2018 ảnh Sentinel 2A ngày 08/6/2018 được sử dụng để tính nhiệt đợ bề mặt (hình 2, 3) Để xác đinh ̣ đô ̣ phát xa ̣ bề mă ̣t theo công thức (3) cầ n tiń h đô ̣ phát xa ̣ cho đấ t trớ ng Hình Ảnh vệ tinh Landsat ngày 07/6/2018 khu vực mỏ than Khánh Hịa, tỉnh Thái Ngun Hình Ảnh vệ tinh Sentinel 2A ngày 08/6/2018 khu vực mỏ than Khánh Hịa, tỉnh Thái Ngun 58 T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 Độ phát xạ xác định từ ảnh vê ̣ tinh Sentinel 2A được sử du ̣ng để tính nhiệt đô ̣ bề mă ̣t theo công thức (6) Kết xác đinh ̣ nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t khu vực mỏ than Khánh Hòa, Thái Nguyên sở tić h hợp ảnh vê ̣ tinh Landsat và Sentinel 2A đươ ̣c trình bày hình Để so sánh, nghiên cứu cũng tiế n hành tính nhiệt đợ bề mă ̣t chỉ sử dụng ảnh vê ̣ tinh Landsat ngày 07/6/2018 Có thể nhâ ̣n thấy, giá tri ̣ nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t xác đinh ̣ từ ảnh vê ̣ tinh Landsat nhiệt độ bề mặt xác đinh ̣ tić h hợp với ảnh Sentinel 2A không có khác biê ̣t lớn, nhiên độ phân giải không gian được nâng cao từ 30m lên 10m Nhiệt độ thấp hai trường hơ ̣p này đạt tương ứng 297,36 (K) 297,129 (K), nhiệt độ cao nhấ t đa ̣t 314,98 (K) 314,432 (K) Những khu vực có nhiê ̣t ̣ cao cục bợ phân bố chủ yế u ở mỏ than Khánh Hòa, được đa ̣i diê ̣n màu trắ ng sáng Nhiệt đợ bề mặt khu vực mỏ than Khánh Hịa chí cao nhiều so với khu vực thành phố Thái Nguyên, nơi đặc trưng diện tích mặt không thấm Điều khẳng đinh ̣ hiê ̣n tươ ̣ng cháy ngầm diễn ta ̣i có diê ̣n tích cháy khá đáng kể So sánh giá tri ̣ các thông số thống kê khác mean, median, mode đô ̣ lệch chuẩn hai phương án tiń h nhiệt đô ̣ bề mă ̣t đươ ̣c trình bày bảng Có thể nhận thấy, sự chênh lệch các thông số thố ng kê này là không đáng kể (bảng 3) Hình Kết xác đinh ̣ nhiê ̣t độ bề mă ̣t khu vực mỏ than Khánh Hòa từ ảnh vê ̣ tinh Landsat Hình Kết xác đinh ̣ nhiê ̣t độ bề mă ̣t khu vực mỏ than Khánh Hòa tích hơ ̣p ảnh Landsat và Sentinel Bảng So sánh một số thông số thố ng kê nhiệt độ bề mặt khu vực mỏ than Khánh Hòa xác định từ ảnh Landsat phương án kết hợp ảnh Landsat Sentinel Nhiệt độ bề mặt Thông số thống kê Max Min Mean Median Mode Độ lệch chuẩn Chỉ sử dụng ảnh Lansat 314,432 297,129 305,477 305,310 304,900 2,026 Kết hợp ảnh Landsat Sentiel 314,980 297,360 305,886 305,740 305,130 2,166 Trong nghiên cứu tiế n hành so sánh nhiệt độ bề mặt ta ̣i 10 điểm (pixel) ngẫu nhiên để đánh giá kế t xác định nhiê ̣t đô ̣ phương pháp Các điểm này phân bố đồ ng ảnh đại diê ̣n cho các khu vực có lớp phủ thực vâ ̣t dày cũng không có lớp phủ thực vật che phủ Kế t quả nhận đươ ̣c cho thấ y, hầ u khơng có chênh lệch lớn tích hợp ảnh Sentinel 2A ảnh Landsat để xác định nhiê ̣t độ bề mă ̣t so với phương pháp truyề n thố ng chỉ sử du ̣ng ảnh Landsat (bảng 4) T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 Bảng So sánh nhiệt độ bề mă ̣t khu vực mỏ than Khánh Hòa, tỉnh Thái Nguyên xác định từ ảnh Landsat phương án kết hơ ̣p ảnh Landsat với Sentinel STT Nhiệt độ xác định từ ảnh Landsat (K) Nhiệt độ xác định cách tích hợp ảnh Landsat Sentinel (K) Chênh lê ̣ch (K) 313,955 314,368 0,413 312,350 312,742 0,392 310,213 310,619 0,406 304,085 304,049 -0,036 308,507 308,796 0,289 299,916 299,903 -0,013 305,940 306,285 0,345 303,473 303,161 -0,312 305,322 305,248 -0,074 10 305,005 304,805 -0,200 59 được chụp sát thời điểm, không bị ảnh hưởng điều kiện thời tiết Tương tự thử nghiệm 1, liệu ảnh Landsat Sentinel được tiền xử lý [23, 26], cắt theo ranh giới hành thành phổ Thanh Hóa Phản xạ phổ kênh đỏ (kênh 4) cận hồng ngoại (kênh 8) được sử dụng để tính số thực vật NDVI, sau xác định độ phát xạ bề mặt theo công thức (3) Trong ví dụ này, đợ phát xạ đất trống thực vật được xác định công thức (7) sở mẫu huấn luyện lấy từ ảnh số NDVI Kết xác định nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Thanh Hóa kết hợp ảnh vệ tinh Landsat Sentinel 2A được trình bày hình 7, khu vực có nhiệt đợ cao được thể hiện pixel màu sáng, khu vực có nhiệt đợ thấp được đại diện pixel màu tối 3.2 Khu vực thử nghiệm Khu vực thử nghiệm được lựa chọn thành phố Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa Đây trung tâm hành chính, kinh tế, văn hóa, chiń h tri ̣ khoa học – kỹ th ̣t của tin ̉ h Thanh Hóa, là thi ̣cửa ngõ nố i vùng kinh tế tro ̣ng điểm Bắc Bô ̣ với Bắc Trung Bộ Sau 20 năm kể từ ngày thành lập, thành phố Thanh Hóa đã phát triển một cách mạnh mẽ, tố c ̣ thi ̣ hóa diễn nhanh chóng trở thành đô thi ̣ loại I vào năm 2014 Hiê ̣n nay, thành phố Thanh Hóa có diê ̣n tić h tự nhiên 146,77 km2 với 20 phường 17 xã, dân số 400 nghìn người và là mô ̣t đô thị có quy mô dân số và diê ̣n tích lớn khu vực phiá Bắ c Sự thay đổi nhanh chóng cấu sử dụng đất dẫn đến gia tăng đáng kể khu vực có nhiệt đợ bề mặt cao thành phố Thanh Hóa [25] Trong thử nghiệm sử dụng ảnh vệ tinh Landsat chụp ngày 02/7/2018 ảnh Sentinel 2A chụp ngày 03/7/2018 (hình 5, 6) Các ảnh Hình Ảnh vệ tinh Landsat ngày 02/7/2018 khu vực thành phố Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa 60 T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 Hình Ảnh vệ tinh Sentinel 2A ngày 02/7/2018 khu vực thành phố Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa Hình Kết xác định nhiê ̣t ̣ bề mặt khu vực thành phố Thanh Hóa tích hơ ̣p ảnh Landsat và Sentinel Hình Kế t xác định nhiệt đô ̣ bề mă ̣t khu vực thành phố Thanh Hóa từ ảnh vệ tinh Landsat Để so sánh, ví dụ tính nhiệt đợ bề mặt sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ngày 02/7/2018 (hình 8) Có thể nhận thấy, thử nghiệm 1, nhiệt độ thấp cao khu vực thành phố Thanh Hóa xác định ảnh Landsat phương án kết hợp ảnh Landsat với ảnh Sentinel khơng có chênh lệch đáng kể Nhiệt độ bề mặt thấp sử dụng ảnh vệ tinh Landsat đạt 302,108 (K), kết hợp sử dụng ảnh Landsat Sentinel 302,003 (K) Đối với nhiệt độ cao nhất, giá trị đạt tương ứng 314,194 (K) 314,398 (K) Bên ca ̣nh giá tri ̣ max và min, chênh lệch giá trị các thông số thống kê khác mean, median, mode đô ̣ lê ̣ch chuẩn thử nghiê ̣m cũng không đáng kể (bảng 5) Tương tự với thử nghiệm 1, thử nghiệm lấy ngẫu nhiên 10 vị trí (pixel) để so sánh giá trị nhiệt độ bề mặt xác định ảnh vệ tinh Landsat phương án kết hợp ảnh Landsat với Sentinel (bảng 4) Kết cho T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 thấy, độ chênh lệch nhiệt độ bề mặt điểm kiểm tra khơng lớn, chênh lệch lớn đạt 0,5 (K) Bảng So sánh mô ̣t số thông số thố ng kê nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Thanh Hóa xác định từ ảnh Landsat phương án kết hợp ảnh Landsat Sentinel 61 gầ n thời điể m với khá lớn, la ̣i đươ ̣c cung cấ p hoàn toàn miễn phí, phương án khả thi thích hợp phục vụ nâng cao hiệu ứng dụng liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt Điề u này có ý nghiã quan tro ̣ng nghiên cứu phân bố cũng giám sát diễn biế n nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t ta ̣i các khu vực có diê ̣n tích không lớn các mỏ than, các đô thi ̣nhỏ, phát hiện cháy rừng Nhiệt độ bề mặt Thông số thống kê Max Min Mean Median Mode Độ lệch chuẩn 314,194 302,108 308,975 309,090 306,780 Kết hợp ảnh Landsat Sentiel 314,398 302,003 308,828 308,550 306,500 2,127 2,243 Chỉ sử dụng ảnh Lansat Bảng So sánh nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t khu vực thành phố Thanh Hóa xác đinh ̣ từ ảnh Landsat và phương án kết hơ ̣p ảnh Landsat với Sentinel STT Nhiê ̣t đô ̣ xác đinh ̣ từ ảnh Landsat (K) 10 310,772 304,532 307,854 307,567 309,588 311,306 312,028 308,430 310,875 311,999 Nhiê ̣t đô ̣ xác đinh ̣ bằ ng cách tích hơ ̣p ảnh Landsat và Sentinel (K) 311,004 304,816 308,226 307,701 309,665 311,211 311,989 308,610 310,881 311,955 Chênh lê ̣ch (K) 0,232 0,284 0,406 0,372 0,077 -0,095 -0,345 -0,039 0,006 -0,004 Từ thử nghiệm có thể khẳ ng đinh, ̣ phương án kết hơ ̣p ảnh viễn thám đa đô ̣ phân giải Landsat và Sentinel cho phép nâng cao độ phân giải không gian xác đinh ̣ nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t mà vẫn cho kế t quả với đô ̣ chiń h xác cao Do vê ̣ tinh Landsat và Sentinel có tầ n suấ t chu ̣p Kết luận Do được cung cấp hoàn toàn miễn phí với chu kỳ cập nhật ngắn, phương án xác định nhiệt độ bề mặt cách kết hơ ̣p ảnh viễn thám đa đô ̣ phân giải Sentinel và Landsat đề xuấ t nghiên cứu có thể sử du ̣ng hiê ̣u quả phu ̣c vu ̣ đánh giá diễn biế n nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t ta ̣i các khu vực có diê ̣n tić h nhỏ Kế t quả thử nghiê ̣m ta ̣i mỏ than Khánh Hòa (tỉnh Thái Nguyên) thành phố Thanh Hóa (tỉnh Thanh Hóa) cho thấ y, chênh lê ̣ch nhiê ̣t đô ̣ xác đinh ̣ bằ ng ảnh Landsat và phương pháp kết hơ ̣p ảnh Landsat với Sentinel hầ u không đáng kể , đó đô ̣ phân giải không gian của nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t đươ ̣c nâng cao từ 30m lên 10m Sự phù hơ ̣p về giá tri ̣ nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t xác đinh ̣ bằ ng hai phương án này cũng đươ ̣c thể hiê ̣n thông qua các thông số thố ng kê max, min, mean, median, mode và đô ̣ lê ̣ch chuẩ n Kết nhận được nghiên cứu sử dụng phục vụ công tác đánh giá, giám sát diễn biến nhiệt độ bề mặt, phát hiện sớm bất thường nhiệt độ cung cấp thơng tin đầu vào cho mơ hình khí tượng, khí hậu Tài liệu tham khảo [1] Alipour T., Sarajian M., Esmaseily A (2004) Land surface temperature estimation from thermal band of LANDSAT sensor, case study: Alashtar city The international archives of the Photogrammetry, Remote sensing and spatial information sciences, Vol XXXVIII-4/C7 [2] Balling R.C., Brazel S.W., 1988 High resolution surface temperature patterns in a complex urban Terrain, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 54(9), 1289 – 1293 62 T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 [3] Cueto G., Ostos J., Toudert D., Martinez T (2007) Detection of the urban heat island in Mexicali and its relationship with land use, Atmosfera 20(2), pp 111 – 131 [4] Hyung Moo Kim, Beob Kyun Kim, Kang Soo You (2005) A statistic correlation analysis algorithm between land surface temperature and vegetation index International journal of information processing systems, Vol 1, No 1, 102 – 106 [5] Kumar S., Bhaskar P., Padmakumari K (2012) Estimation of land surface temperature to study urban heat island effect using LANDSAT ETM+ image International journal of Engineering Science and technology, Vol 4, No 2, pp 771 – 778 [6] Maltick J., Kant Y., Bharath D (2008) Estimation of land surface temperature over Delhi using LANDSAT-7 ETM+ Journal Ind Geophys Union, Vol 12, No 3, pp 131 – 140 [7] Trinh ̣ Lê Hùng (2014) Nghiên cứu sự phân bố nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t bằ ng dữ liê ̣u ảnh vê ̣ tinh đa phổ LANDSAT Ta ̣p chí Các khoa ho ̣c về Trái đấ t, Tâ ̣p 36, số 01, trang 82 – 89 [8] Yuan F., Bauer M (2007) Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in LANDSAT imagery Remote sensing of Environment 106:375 – 386 [9] Anandababu D., Purushothaman B.M., Suresh B.S (2018) Estimation of land surface temperature using Landsat data, International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, Vol.4(2), 177 – 186 [10] Bakar S., Pradhan B., Lay U., Abdullahi S (2016) Spatial assessment of land surface temperature and land use/land cover in Langkawi Island, IOP Conferece Series: Earth and Environmental Science 37, doi:10.1088/1755-1315/37/1/012064 [11] Boori M.S., Vozenilek V., Balter H., Choudhary K (2015) Land surface temperature with land cover classes in Aster and Landsat data, Journal of Remote Sensing & GIS 4:138 doi:10.4172/21690049.1000138 [12] Guha S., Govil H., Dey A., Gill N (2018) Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy, European Journal of Remote Sensing, Vol 51(1) [13] Pal S, Ziaul S (2017) Detection of land use and land cover change and land surface temperature in English Bazar urban centre, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, Vol 20(1), 125 – 145 [14] Bùi Quang Thành (2015) Urban heat island analysis in Ha Noi: examining the relatioship between land surface temperature and impervious surface, Hô ̣i thảo Ứng du ̣ng GIS toàn quố c 2015, trang 674 – 677 [15] Nguyễn Đức Thuâ ̣n, Pha ̣m Văn Vân (2016) Ứng du ̣ng công nghê ̣ viễn thám và ̣ thố ng thông tin điạ lý nghiên cứu thay đổ i nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t 12 quâ ̣n nô ̣i thành, thành phố Hà Nô ̣i giai đoa ̣n 2005 – 2015, Ta ̣p chí Khoa ho ̣c Nông nghiê ̣p Viê ̣t Nam, tâ ̣p 14, số 8, trang 1219 – 1230 [16] Trầ n Thi ̣ Vân, Hoàng Thái Lan, Lê Văn Trung (2009) Phương pháp viễn thám nhiê ̣t nghiên cứu phân bố nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t đô thi.̣ Ta ̣p chí Các khoa ho ̣c về Trái đấ t, Tâ ̣p 31(2), tr 168 – 177 [17] Prakash A., Gupta R.P (1999) Surface fires in Jharia Coalfield, India – their distribution and estimation of area and temperature from TM data, International Journal of Remote Sensing V 20 P 1935–1946 [18] Mishra R, Roy P., Pandey J., Khalkho A., Singh V (2014) Study of coal fire dynamics of Jharia coalfield using satellite data, International Journal of Geomatic and Geoscience, Vol.4(3), 477–484 [19] Trinh L.H., Zabloskii V (2017) The application of Landsat multitemporal thermal infrared data to identify coal fire in the Khanh Hoa coal mine, Thai Nguyen province, Vietnam, Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, Vol.53(9), 1081 – 1087, doi: 10.1134/S0001433817090183 [20] Sandholt I., Rasmussen K., Anderson J (2002) A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of the surface moisture status, Remote Sensing of Environment, Vol 79, pp 213–224 [21] Bao Y., Gama G., Gang B., Alatengtuya Y., Husiletu Y (2013) Monitoring of drought disaster in Xilin Guole grassland using TVDI model, Taylor & Francis group, London, ISBN 978-1-13800019-3, pp 299 – 310 [22] Landsat (L8) Data Users Handbook, Availabe in https://landsat.usgs.gov/landsat-8-data-usershandbook, 07 Septamber 2018 [23] Valor E., Caselles V (1996) Mapping land surface emissivity from NDVI Application to European African and South American areas, Remote sensing of Environment, 57, pp 167 – 184 [24] Van de Griend A.A., Owen M (1993) On the relationship between thermal emissivity and the normalized difference vegetation index for natural surface, International journal of remote sensing 14, pp 1119 – 1131 T.L Hùng / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 34, Số (2018) 54-63 [25] Đặng Như Duẩn, Đào Ngọc Long, Trịnh Lê Hùng (2017) Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Thanh Hóa giai đoạn 2000 – 2017 từ tư liệu ảnh hồng ngoại nhiệt Landsat, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, số 6, trang 26 – 32 63 [26] Chavez P.S (1996) Image-based atmospheric corrections–revisited and improved, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 62(9), 1025-1036 Combined Use of Landsat and Sentinel Images for Enhanced Spatial Resolution of Land Surface Temperature Trinh Le Hung Military Technical Academy, 236 Hoang Quoc Viet, Hanoi, Vietnam Abstract: Land surface temperature is one of the most important factors in studying urban heat island, monitoring forest fire and coal fire as well as input parameters for climate models Groundbased observations reflect only thermal condition of local area around the stations and in fact cannot establish the number of meteorological stations with expected density due to the high cost Remote sensing technology with advantages such as wide area coverage and short revisiting interval has been used effectively in the study of land surface temperature distribution However, due to the spatial resolution of thermal infrared band is low, land surface temperature calculated from satellite images, such as Landsat and Aster is not applicable to small-scales area effectively This paper presents the results of a study of combining multi-resolution remote sensing data, including Landsat and Sentiel 2A satellite imagery, to enhance the spatial resolution of land surface temperature The results show that, in the case of combining Sentinel and Landsat images, the spatial resolution of land surface temperature is increased to 10m, compared to 30m in the case of using only Landsat data For the two experimental areas, comparison of the lowest and highest land surface temperature as well as the 10 random test points showed that, the difference between land surface temperatures in the case of combining Landsat and Sentinel and in the case of using only Landsat images are negligible Keywords: Remote sensing, land surface temperature, spatial resolution, Landsat 8, Sentinel ... 0,931 – 0,9 58 1,3 38 – 1,414 1,539 – 1, 681 2, 0 72 – 2, 3 12 Đô ̣ phân giải (m) 60 10 10 10 20 20 20 10 20 60 60 20 20 2. 2 Phương pháp nghiên cứu Kênh hồ ng ngoa ̣i nhiê ̣t (kênh 10) ảnh Landsat đươ... chuẩn 314,194 3 02, 1 08 3 08, 975 309,090 306, 780 Kết hợp ảnh Landsat Sentiel 314,3 98 3 02, 003 3 08, 8 28 3 08, 550 306,500 2, 127 2, 243 Chỉ sử dụng ảnh Lansat Bảng So sánh nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t khu vực... từ ảnh Landsat và phương án kết hơ ̣p ảnh Landsat với Sentinel STT Nhiê ̣t đô ̣ xác đinh ̣ từ ảnh Landsat (K) 10 310,7 72 304,5 32 307 ,85 4 307,567 309, 588 311,306 3 12, 0 28 3 08, 430 310 ,87 5