Đánh giá khả năng khai thác ảnh vệ tinh quang học miễn phí phục vụ giám sát lớp phủ mặt đất tại Việt Nam

Việc kết hợp các loại tư liệu vệ tinh quang học khác nhau sẽ làm tăng cơ hội cho việc có được ảnh không mây phục vụ thường xuyên hơn cho mục tiêu giám sát bề mặt trái đất

Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG KHAI THÁC ẢNH VỆ TINH QUANG HỌC MIỄN PHÍ PHỤC VỤ GIÁM SÁT LỚP PHỦ MẶT ĐẤT TẠI VIỆT NAM Phạm Văn Duẩn1, Lê Sỹ Doanh1, Vũ Thị Thìn1, Nguyễn Văn Thị1 Hồng Văn Khiên1, Phạm Tiến Dũng2, Đinh Văn Tuyến3 Trường Đại học Lâm nghiệp Viện Khoa học Lâm nghiệp Bộ Nông nghiệp Phát triển nơng thơn TĨM TẮT Việc kết hợp loại tư liệu vệ tinh quang học khác làm tăng hội cho việc có ảnh khơng mây phục vụ thường xuyên cho mục tiêu giám sát bề mặt trái đất Hiện nay, vệ tinh quang học như: Landsat-8 OLI (từ 2013), Sentinel-2 MSI (Sentinel-2A - từ 2015; Sentinel-2B - từ 2017) cung cấp ảnh miễn phí phạm vi tồn cầu với độ phân giải không gian từ 10 đến 30 m tạo hội lớn để giám sát bề mặt trái đất Sử dụng sưu tập ảnh Landsat OLI Sentinel MSI chụp năm 2018 tảng điện toán đám mây Google Earth Engine, nghiên cứu xác định khả khai thác loại tư liệu ảnh nêu kết hợp chúng với toàn lãnh thổ Việt Nam Kết nghiên cứu chứng minh tiện ích việc kết hợp hai loại tư liệu ảnh Sentinel-2 Landsat-8 để nâng cao tần số giảm thời gian lặp lại ảnh cho tỉnh Việt Nam Theo đó, khơng xét đến ảnh hưởng mây bóng mây trung bình vị trí nước ta, chu kỳ lặp lại ảnh: 15 ngày (Landsat 8), ngày (Sentinel 2) ngày (kết hợp hai loại ảnh) Nhưng loại bỏ ảnh hưởng mây bóng mây thì, tính trung bình cho vị trí Việt Nam, chu kỳ lặp lại ảnh: 30 ngày (Landsat 8), 10 ngày (Sentinel 2) ngày (kết hợp hai loại ảnh) Tương ứng với tỷ lệ số ảnh Landsat Sentinel sử dụng cho mục tiêu giám sát bề mặt so với tổng số ảnh thu tương ứng 51% 39% Với chu kỳ lặp lại ảnh vậy, tư liệu ảnh Landsat OLI phù hợp cho mục tiêu giám sát biến động hàng năm Trong đó, tư liệu ảnh Sentinel MSI phù hợp cho mục tiêu giám sát biến động hàng quý Sự kết hợp hai loại tư liệu ảnh đáp ứng mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng tháng Từ khóa: Ảnh vệ tinh quang học, GEE, Landsat OLI, Sentinel MSI ĐẶT VẤN ĐỀ Kết hợp tư liệu ảnh quang học vệ tinh khác làm tăng hội lấy ảnh khơng có mây phục vụ cho việc giám sát bề mặt trái đất (Roy et al, 2006; Brown et al, 2006; Fensholt et al, 2009; Kovalskyy Roy, 2013) Gần đây, loại tư liệu ảnh quang học có độ phân giải khơng gian trung bình như: Landsat OLI, Sentinel MSI cung cấp miễn phí mở triển vọng tiềm ứng dụng lớn điều kiện nước phát triển (Drusch et al, 2012; Roy et al, 2014) Việt Nam Gần đây, đời phát triển tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) cho phép kết hợp kho lưu trữ lớn ảnh viễn thám liệu khác, tối ưu hóa cho xử lý liệu khơng gian địa lý Các thuật tốn tích hợp GEE cho phép cung cấp cách nhanh chóng trực quan kết phân tích khơng gian phức tạp thúc đẩy mạnh mẽ khả triển vọng ứng dụng công nghệ viễn thám công tác giám sát bề mặt trái đất quy mô khu vực địa phương Điều mà trước sử dụng ảnh đơn lẻ, phần mềm thông dụng, với phương pháp xử lý truyền thống khó thực nhiều thời gian cơng sức Xét khía cạnh ứng dụng, vệ tinh viễn thám thiết kế thường quan tâm đến số: độ phân giải không gian, độ phân giải phổ, độ phân giải xạ, độ phân giải thời gian (Carrasco et al, 2019) Trong đó: (1) độ phân giải khơng gian vùng đối tượng nhỏ mặt đất phân biệt cảm vệ tinh, hiểu cách đơn giản độ phân giải khơng gian kích thước điểm ảnh; (2) độ phân giải phổ vùng bước sóng mà xạ tương ứng thu nhận cảm vệ tinh, hiểu đơn giản độ phân giải phổ số kênh ảnh; (3) độ phân giải xạ số bit ảnh, độ phân giải xạ thấp phân biệt đối tượng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 65 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường bề mặt không cao ngược lại; (4) độ phân giải thời gian khoảng thời gian hai lần thu nhận liệu liên tiếp vị trí mặt đất hay cịn gọi chu kỳ bay chụp Độ phân giải thời gian cao, nghĩa khoảng thời gian giãn cách hai lần chụp vị trí ngắn tăng hội có ảnh chất lượng tốt điều kiện bị ảnh hưởng mây tác nhân khác Độ phân giải thời gian hay chu kỳ bay chụp loại tư liệu ảnh: Landsat OLI, Sentinel MSI (gồm Sentinel 2A Sentinel 2B) nhà sản xuất đưa tương ứng là: 16 ngày Như vậy, vị trí mặt đất, bỏ qua trùm phủ cảnh ảnh loại ảnh năm thu nhận 22 - 23 cảnh ảnh Landsat OLI 95 - 96 cảnh ảnh Sentinel MSI Trong điều kiện vậy, kết hợp hai loại tư liệu với nhau, vị trí tối đa ngày thu nhận cảnh ảnh Tuy nhiên, xét vị trí cụ thể, số ảnh thu nhận có ảnh đảm bảo chất lượng (khơng có mây bóng mây) phục vụ cho mục tiêu giám sát mặt đất lại chưa quan tâm nghiên cứu thỏa đáng Mục tiêu báo xác định số lần thu nhận ảnh Landsat-8, Sentinel-2 kết hợp hai loại ảnh vị trí cụ thể lãnh thổ Việt Nam cho tháng năm năm 2018 điều kiện khơng có xem xét đến ảnh hưởng mây Từ đó, xác định số lần thu nhận ảnh đảm bảo chất lượng: trung bình, độ phân giải thời gian tối thiểu, trung bình tối đa cho loại kết hợp hai loại tư liệu ảnh Landsat-8, Sentinel-2 cho tỉnh toàn lãnh thổ Việt Nam PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Tư liệu sử dụng Tư liệu ảnh Vệ tinh Landsat-8 phóng ngày 11/2/2013 vào quỹ đạo đồng mặt trời với độ cao độ nghiêng tương ứng khoảng 705 km 98,220, thời gian bay qua xích đạo 10:00 sáng (Irons et al, 2012) Dữ liệu thu nhận với trường quan sát 150 cung cấp ảnh có kích thước 185 km chu kỳ bay chụp 16 ngày Sentinel-2 bao gồm vệ tinh: Sentinel-2A 66 phóng vào ngày 23/6/2015 Sentinel2B phóng vào ngày 7/3/2017 vào quỹ đạo đồng mặt trời với độ cao 786 km, độ nghiêng 98,620 thời gian bay qua xích đạo 10:30 sáng độ trễ pha hai vệ tinh 1800 (ESA, 2015) Dữ liệu thu nhận với trường quan sát 20,60 cung cấp ảnh có kích thước 290 km chu kỳ bay chụp cảm biến 10 ngày ngày kết hợp hai cảm biến với Tư liệu ảnh: Landsat-8 OLI Sentinel MSI sử dụng nghiên cứu khai thác từ sưu tập GEE Cụ thể: Ảnh Landsat OLI khai thác từ sưu tập: USGS Landsat Surface Reflectance Tier 1, chụp năm 2018, xử lý đến mức T1 đưa giá trị phản xạ bề mặt GEE Ảnh Sentinel MSI khai thác từ sưu tập: Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A, chụp năm 2018 GEE Tư liệu đồ Bản đồ ranh giới hành tỉnh Việt Nam kế thừa từ “Hệ thống thông tin quản lý ngành Lâm nghiệp – FORMIS” 2.2 Phương pháp nghiên cứu Căn vào sưu tập ảnh GEE lựa chọn nghiên cứu, ranh giới tỉnh Việt Nam, xác định tổng số cảnh ảnh chụp năm 2018 loại ảnh: Landsat OLI, Sentinel MSI kết hợp loại ảnh với Tập hợp cảnh ảnh thu gọi tập hợp ảnh Mỗi cảnh ảnh tập hợp ảnh lọc mây bóng mây tự động phần mềm chuyên dụng Tập hợp cảnh ảnh thu sau lọc mây bóng mây gọi tập hợp ảnh Như vậy, tập hợp ảnh chứa tất ảnh chụp lãnh thổ Việt Nam năm 2018 nhà sản xuất chuyển lên hệ thống GEE Tập hợp ảnh tập hợp ảnh loại bỏ tồn khu vực ảnh có mây bóng mây cho cảnh ảnh Trong nghiên cứu này, ảnh khu vực đảm bảo chất lượng phục vụ mục tiêu giám sát mặt đất hiểu ảnh nhà sản xuất đưa giá trị phản xạ bề mặt, khơng có mây bóng mây Do đó, tập hợp ảnh xác định số lượng ảnh nhà sản xuất đưa lên hệ thống GEE cung cấp đến người sử TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường dụng vị trí mặt đất Trong đó, tập hợp ảnh cho phép xác định số lượng ảnh sử dụng phục vụ mục tiêu giám sát bề mặt vị trí mặt đất Để thuận lợi cho việc tính tốn đơn giản hóa việc kết hợp hai loại ảnh (Landsat OLI, Sentinel MSI), kênh cảnh ảnh tập hợp ảnh đưa độ phân giải không gian 30m phù hợp với độ phân giải không gian ảnh Landsat OLI Với tập hợp ảnh (Tập hợp ảnh 1, tập hợp ảnh 2), ứng với loại ảnh (Landsat OLI, Sentinel MSI) kết hợp hai loại ảnh với nhau, vị trí cụ thể mặt đất, nghiên cứu xác định tổng số ảnh thu nhận cho quý (từ quý I đến quý IV) cho năm 2018 Từ đó, kết hợp với ranh giới hành để xác định: số ảnh trung bình cho quý cho năm 2018 tỉnh Cụ thể: - Xét vị trí mặt đất, số lượng ảnh xác định tổng số ảnh vị trí từ tập hợp ảnh tập hợp ảnh tính trùm phủ cảnh ảnh loại ảnh - Trên phạm vi đơn vị hành (tỉnh), số lượng ảnh xác định trung bình số ảnh vị trí đơn vị hành Q trình đếm số lượng ảnh vị trí tính tốn số lượng ảnh trung bình cho tỉnh thực cửa sổ lập trình Earth Engine Code Editor GEE Từ kết tính tốn số nêu cho tỉnh, tiến hành tổng hợp theo vùng sinh thái Lâm nghiệp Việt Nam: Tây Bắc, Đông Bắc, Đồng Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ, Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Đông Nam Bộ, Tây Nam Bộ Trong vùng sinh thái xác định: số ảnh trung bình, số ảnh lớn nhất, số ảnh nhỏ theo tỉnh vùng, cho quý cho năm 2018 Chu kỳ lặp lại ảnh tính thời gian chia cho số ảnh thu theo vị trí Tồn q trình nghiên cứu thể sơ đồ hình Hình Sơ đồ trình nghiên cứu TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 67 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Số lượng ảnh thu trung bình vị trí lãnh thổ Việt Nam Kết xác định số lượng ảnh: Landsat OLI, Sentinel MSI, Landsat OLI + Sentinel MSI từ tập hợp ảnh vị trí theo vùng sinh thái tổng hợp bảng Bảng Số lượng ảnh thu vị trí theo vùng sinh thái Vùng Giá trị L8 Tây Bắc Đông Bắc ĐB Bắc Bộ Bắc Trung Bộ Nam Trung Bộ Tây Ngun Đơng Nam Bộ Tây Nam Bộ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ 5 10 8 7 10 Thời gian/loại ảnh/Số lượng ảnh thu vị trí Quý I Quý II Quý III Quý IV Cả năm L8 L8 L8 L8 L8 S2 L8 S2 L8 S2 L8 S2 L8 S2 S2 S2 S2 S2 S2 24 29 26 31 27 32 26 33 22 103 125 26 32 27 32 30 35 27 35 24 110 134 20 26 23 30 22 27 24 28 21 90 111 22 27 25 30 23 30 25 31 23 95 118 30 36 33 35 34 35 33 42 29 130 148 16 20 19 24 17 23 19 22 18 71 89 25 31 29 37 27 36 30 37 31 111 142 33 39 14 37 45 15 35 46 11 38 47 48 143 176 18 24 21 29 19 27 21 26 19 80 106 24 30 24 32 23 29 25 32 28 96 123 29 35 10 29 36 27 35 29 37 35 112 143 18 23 20 28 19 24 22 27 22 79 102 29 36 27 34 24 31 29 34 26 109 135 36 42 33 42 29 38 35 40 31 133 160 24 33 23 29 21 26 24 29 21 93 119 29 36 27 32 24 30 28 33 22 108 130 32 40 30 36 28 34 32 36 27 121 146 22 31 21 26 19 24 22 26 19 84 106 26 33 25 30 23 28 26 32 24 100 123 33 43 32 40 29 37 33 42 34 127 161 19 25 18 20 16 18 19 23 15 71 86 22 29 23 29 22 27 23 30 25 91 116 29 34 31 35 29 34 10 32 37 32 121 140 17 24 18 23 17 23 18 24 19 71 94 Do số lượng ảnh trường hợp xác định khơng tính đến ảnh hưởng mây (có mây hay khơng có mây thống kê), nên số lượng ảnh tương đối ổn định gần sát với số ảnh theo chu kỳ lặp lại nhà sản xuất ảnh đưa Cụ thể, tính chung cho năm: - Các vị trí vùng Tây Bắc có trung bình: 22 cảnh Landsat 8, 103 cảnh Sentinel (22, 103) Các vùng khác tương ứng là: Đông Bắc (23, 95); Đồng Bắc Bộ (31, 111); Bắc Trung Bộ (28, 96); Nam Trung Bộ (26, 109); Tây Nguyên (22, 108); Đông Nam Bộ (24, 100); Tây Nam Bộ (25, 91) Khi kết hợp hai loại ảnh với nhau, số lượng ảnh ví trí tổng số lượng ảnh Landsat Sentinel tương ứng 68 - Nếu tính trung bình cho vị trí tồn quốc, năm có: 25 cảnh Landsat 8, 101 cảnh Sentinel 2, 126 cảnh kết hợp hai loại ảnh với Tương ứng với chu kỳ lặp lại ảnh là: 15 ngày với ảnh Landsat 8, ngày với ảnh Sentinel ngày sử dụng hai loại ảnh Chu kỳ nhỏ so với chu kỳ bay chụp loại ảnh trường hợp có tính đến độ phủ cảnh ảnh loại ảnh có ý nghĩa việc lựa chọn ảnh vị trí mặt đất 3.2 Số lượng ảnh thu trung bình vị trí sử dụng phục vụ mục tiêu giám sát bề mặt lãnh thổ Việt Nam Do ảnh hưởng mây bóng mây nên khơng phải ảnh thu theo vị trí kết nghiên cứu thứ sử dụng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường cho mục tiêu nghiên cứu, giám sát bề mặt Để giảm sát bề mặt, ảnh phải khơng có mây bóng mây Kết xác định số lượng ảnh: Landsat OLI, Sentinel MSI, Landsat OLI + Sentinel MSI từ tập hợp ảnh vị trí theo vùng sinh thái tổng hợp bảng Bảng Số lượng ảnh thu vị trí theo vùng sinh thái sau loại mây bóng mây Vùng Tây Bắc Đông Bắc ĐB Bắc Bộ Bắc Trung Bộ Nam Trung Bộ Tây Nguyên Đông Nam Bộ Tây Nam Bộ Quý I Giá trị Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ Trung bình Lớn Nhỏ L8 S2 2 2 10 11 8 11 13 18 10 18 20 14 19 25 14 13 18 Thời gian/loại ảnh/Số lượng ảnh thu vị trí Quý II Quý III Quý IV Cả năm L8 L8 L8 L8 L8 S2 L8 S2 L8 S2 L8 S2 S2 S2 S2 S2 13 10 12 16 11 36 15 10 12 14 18 13 39 10 11 13 34 7 9 11 27 10 12 11 12 16 14 33 5 6 7 20 11 14 10 14 18 12 38 10 13 20 13 16 22 18 48 12 11 13 32 11 15 9 12 12 32 13 15 19 10 11 14 15 45 12 10 25 17 14 18 13 12 15 44 25 17 22 12 17 11 14 17 55 13 11 15 10 13 35 23 13 16 12 14 13 48 26 14 18 15 20 16 54 20 11 14 12 11 37 24 11 14 14 18 15 50 30 14 18 14 17 23 20 65 18 7 11 34 18 12 10 14 13 38 23 11 15 12 14 20 19 51 12 10 10 10 27 So sánh kết bảng bảng cho thấy, sau loại mây bóng mây ảnh, số lượng ảnh thu vị trí giảm đáng kể Cụ thể: - Các vị trí vùng Tây Bắc thu trung bình: 11 cảnh Landsat 8, 36 cảnh Sentinel (11, 36) khơng có mây bóng mây Các vùng khác tương ứng là: Đơng Bắc (9, 27); Đồng Bắc Bộ (12, 38); Bắc Trung Bộ (12, 32); Nam Trung Bộ (15, 44); Tây Nguyên (13, 48); Đông Nam Bộ (15, 50); Tây Nam Bộ (13, 38) - Tính trung bình cho vị trí tồn quốc, năm thu được: 12 cảnh Landsat 8, 38 cảnh Sentinel 2, 50 cảnh kết hợp hai loại ảnh với khơng có mây bóng mây Tương ứng với chu kỳ lặp lại ảnh khơng có L8 S2 47 50 43 36 44 29 50 64 41 44 57 35 59 70 48 61 69 51 65 85 44 52 70 40 mây bóng mây là: 30 ngày với ảnh Landsat 8, 10 ngày với ảnh Sentinel ngày sử dụng hai loại ảnh Bảng cho thấy: vùng sinh thái, số lượng ảnh thu sử dụng cho mục tiêu giám sát bề mặt khác theo khoảng thời gian tương tự (theo quý) Vậy, vùng sinh thái định nên khai thác ảnh vào thời gian tốt câu hỏi đặt Để trả lời câu hỏi cần xác định thời gian cung cấp nhiều ảnh có chất lượng nhất, thời gian thu ảnh tốt Biểu đồ hóa số ảnh thu trung bình vị trí theo quý năm (thứ tự từ quý I đến quý IV), theo vùng sinh thái cho loại ảnh kết hợp hai loại ảnh minh họa hình từ hình đến hình TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 69 Quản lý Tài nguyên rừng & Mơi trường Hình Số ảnh Landsat OLI thu trung bình vị trí theo q theo vùng sinh thái Hình Số ảnh Sentinel MSI thu trung bình vị trí theo quý theo vùng sinh thái Hình Số ảnh thu trung bình vị trí theo q theo vùng sinh thái kết hợp Landsat OLI Sentinel MSI Từ bảng hình: 2, 3, 4, xác định thời gian thu ảnh tốt theo vùng sinh thái TT Bảng Thời gian thu ảnh tốt theo vùng sinh thái Loại ảnh/Thời gian thu ảnh tốt Vùng sinh thái Landsat OLI Sentinel MSI Tây Bắc Đông Bắc ĐB Bắc Bộ Bắc Trung Bộ Nam Trung Bộ Tây Nguyên Đông Nam Bộ Tây Nam Bộ Quý I, IV Quý IV Quý IV Quý II Quý I, II, III Quý I Quý I Quý I, IV Tỷ lệ số ảnh sử dụng phục vụ mục tiêu giám sát bề mặt (ảnh khơng có mây bóng mây) với tổng số ảnh thu trung bình vị trí theo vùng sinh thái số 70 thể bảng Quý IV Quý IV Quý IV Quý II Quý II Quý I Quý I Quý I Kết hợp loại ảnh Quý IV Quý IV Quý IV Quý II Quý II Quý I Quý I Quý I quan trọng cho biết phần trăm khả có ảnh tốt so với tổng số ảnh thu theo vị trí vúng sinh thái Kết xác định tiêu thể bảng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Bảng Tỷ lệ số ảnh sử dụng cho mục tiêu giám sát bề mặt vị trí so với tổng số ảnh Vùng L8 Tây Bắc Đông Bắc ĐB Bắc Bộ 56 35 26 Bắc Trung Bộ Nam Trung Bộ Tây Nguyên Đông Nam Bộ Tây Nam Bộ 36 53 70 66 61 Thời gian/loại ảnh/Tỷ lệ số ảnh sử dụng cho giám sát bề mặt (%) Quý I Quý II Quý III Quý IV Cả năm L8 L8 L8 L8 L8 S2 L8 S2 L8 S2 L8 S2 L8 S2 S2 S2 S2 S2 S2 42 44 42 32 33 41 20 23 53 47 48 49 35 37 26 28 37 27 29 36 26 28 49 34 37 39 28 31 25 25 37 39 39 37 24 28 56 46 48 39 34 35 26 45 62 75 60 28 47 64 73 60 53 62 60 56 51 44 50 49 42 40 46 52 51 45 42 Tính trung bình cho vị trí theo vùng sinh thái, năm tỷ lệ số ảnh Landsat Sentinel tương ứng sử dụng cho mục tiêu giám sát bề mặt so với tổng số ảnh thu sau: vùng Tây Bắc (49%, 35%); vùng Đông Bắc (39%, 28%); vùng Đồng Bắc Bộ (39%, 34%); vùng Bắc Trung Bộ (44%, 33%); vùng Nam Trung Bộ (58%, 40%); vùng Tây Nguyên (60%, 44%); vùng Đông Nam Bộ (62%, 51%); vùng Tây Nam Bộ (53%, 42%) (a) 40 58 38 54 43 26 36 22 30 23 29 41 25 34 27 43 60 67 69 58 35 30 41 53 45 37 35 44 56 48 44 58 60 62 53 33 40 44 51 42 35 44 47 53 45 Nếu tính trung bình cho vị trí tồn quốc, năm tỷ lệ số ảnh Landsat Sentinel tương ứng sử dụng cho mục tiêu giám sát bề mặt so với tổng số ảnh thu 51% số ảnh Landsat 39% số ảnh Sentinel Các cảnh ảnh Landsat OLI chụp năm 2018 phủ trùm lãnh thổ Việt Nam (phần đất liền) trước sau lọc mây bóng mây để tính tốn số lượng ảnh vị trí minh họa hình (b) Hình Các cảnh ảnh Landsat OLI chụp năm 2018 phủ trùm lãnh thổ Việt Nam (phần đất liền) trước (a) sau lọc mây bóng mây (b) TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 71 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Từ kết nêu trên, tác giả xác định thời gian trung bình lặp lại ảnh vị trí mặt đất vào thời gian lặp lại lớn để đề xuất hình thức sử dụng ảnh để giám sát bề mặt cho tỉnh, thành phố toàn quốc bảng Bảng Thời gian trung bình lặp lại ảnh vị trí mặt đất hình thức sử dụng ảnh để giám sát bề mặt theo đơn vị hành cấp tỉnh Vùng Sinh thái Tây Bắc Đông Bắc ĐB Bắc Bộ Bắc Trung Bộ Nam Trung Bộ Tây Nguyên 72 Tỉnh/Thành phố Điện Biên Lai Châu Sơn La Hồ Bình Hà Giang Cao Bằng Bắc Kạn Tuyên Quang Lào Cai Yên Bái Thái Nguyên Lạng Sơn Quảng Ninh Bắc Giang Phú Thọ Vĩnh Phúc TP Hà Nội Bắc Ninh Hải Dương TP Hải Phịng Hưng n Thái Bình Hà Nam Nam Định Ninh Bình Thanh Hóa Nghệ An Hà Tĩnh Quảng Bình Quảng Trị Thừa Thiên Huế TP Đà Nẵng Quảng Nam Quảng Ngãi Bình Định Phú n Khánh Hịa Ninh Thuận Bình Thuận Kon Tum Gia Lai Đắk Lắk Đắk Nông Lâm Đồng Thời gian lặp lại ảnh (ngày)/loại ảnh Nhỏ Lớn Trung bình L8 L8 L8 L8 S2 L8 S2 L8 S2 S2 S2 S2 24 61 17 13 39 11 21 44 19 14 31 12 23 48 18 13 36 11 37 58 14 11 48 11 31 15 10 51 18 12 40 16 11 39 14 10 55 18 13 47 16 12 39 14 11 61 17 12 45 15 11 42 15 11 69 20 14 52 17 13 19 78 14 11 50 12 35 68 18 14 50 13 10 47 10 83 15 13 59 12 10 28 69 14 11 41 12 16 10 48 32 19 33 22 13 22 72 17 14 41 12 34 10 59 15 12 46 12 10 40 12 74 19 15 54 15 12 31 57 15 11 41 12 15 53 14 11 27 11 17 47 13 10 31 18 55 18 11 37 11 14 69 11 31 29 72 18 15 50 12 10 24 79 15 12 39 11 23 59 17 13 40 11 31 53 16 12 38 12 28 45 16 12 39 13 10 27 10 37 15 10 33 12 20 41 19 13 27 13 28 61 23 15 41 17 12 17 10 43 19 13 28 15 10 21 49 11 33 20 31 24 22 37 11 29 18 34 26 20 31 13 25 10 23 34 16 11 28 11 19 27 13 22 10 17 32 11 24 13 42 13 10 28 16 56 20 15 30 16 36 14 10 29 20 68 18 13 40 10 16 48 23 16 31 12 15 52 15 12 34 Đề xuất hình thức giám sát L8 L8 S2 S2 N Q T Q Q T N Q T N T T N Q T N Q T N Q T N Q T N T T N Q T N Q T N T T N Q Q N Q T N T T N Q T N Q T N T T N T T N Q T N T T N Q T N Q T N Q T N Q T N Q T Q T T Q Q T N Q Q Q Q T N T T Q T T Q T T Q T T Q T T Q Q T Q T T Q T T Q T T N Q T Q T T N Q T N Q Q N Q T TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Vùng Sinh thái Đơng Nam Bộ Tây Nam Bộ Tỉnh/Thành phố Bình Phước Tây Ninh Bình Dương Đồng Nai Bà Rịa VT TP Hồ Chí Minh Long An Tiền Giang Bến Tre Trà Vinh Vĩnh Long Đồng Tháp An Giang Kiên Giang TP Cần Thơ Hậu Giang Sóc Trăng Bạc Liêu Cà Mau Thời gian lặp lại ảnh (ngày)/loại ảnh Nhỏ Lớn Trung bình L8 L8 L8 L8 S2 L8 S2 L8 S2 S2 S2 S2 17 51 15 12 27 25 49 14 11 36 22 4 42 14 10 30 11 30 16 10 21 10 20 74 16 13 50 12 10 15 26 10 19 16 28 12 21 24 43 16 10 31 10 30 5 41 11 34 29 53 13 10 38 26 40 22 14 34 12 18 29 19 11 23 10 14 31 18 11 24 10 16 39 29 17 28 14 24 50 39 22 37 17 11 28 10 51 28 18 36 15 10 23 62 24 17 33 14 10 24 46 30 18 31 16 11 14 47 19 13 28 11 Tại bảng 5, mục đề xuất hình thức giám sát, ký hiệu N năm, Q quý T tháng Mặc dù, tính trung bình cho vị trí tồn quốc, năm chu kỳ lặp lại ảnh mây bóng mây là: 30 ngày với ảnh Landsat 8, 10 ngày với ảnh Sentinel ngày sử dụng hai loại ảnh Tuy nhiên, chu kỳ lớn đạt đến: 83 ngày với ảnh Landsat (tỉnh Thái Nguyên), 39 ngày với ảnh Sentinel 22 ngày kết hợp hai loại ảnh (Thành phố Cần Thơ) Vì vậy, việc đề xuất hình thức giám sát cần vào thời gian lặp lại lớn ảnh Giả sử kỳ giám sát cần ảnh cho vị trí, từ xác định hình thức giám sát biến động mặt đất phù hợp cho loại ảnh sau: - Với ảnh Landsat OLI, số liệu bảng cho thấy: có 40/63 tỉnh/thành phố (chiếm 63,5% số tỉnh) sử dụng ảnh Landsat để giám sát hàng năm năm tối đa lần giám sát 23/63 tỉnh/thành phố (chiếm 36,5% số tỉnh) sử dụng ảnh Landsat để giám sát hàng quý Như vậy, ảnh Landsat phù hợp cho mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng năm - Với ảnh Sentinel MSI, số liệu từ bảng cho thấy, có 40/63 tỉnh/thành phố (chiếm Đề xuất hình thức giám sát L8 L8 S2 S2 N Q T N T T Q T T Q Q T N Q T Q T T Q T T Q Q T Q T T N T T Q Q T Q Q T Q Q T Q Q Q N Q Q N Q Q N Q Q N Q Q N Q T 63,5% số tỉnh) sử dụng ảnh Sentinel để giám sát hàng quý 23/63 tỉnh/thành phố (chiếm 36,5% số tỉnh) sử dụng ảnh để giám sát hàng tháng Như vậy, ảnh Sentinel phù hợp cho mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng quý - Khi kết hợp hai loại ảnh, có 55/63 tỉnh/thành phố (chiếm 87,3% số tỉnh) sử dụng kết hợp hai loại ảnh để giám sát hàng tháng; 8/63 tỉnh/Thành phố (chiếm 12,7% số tỉnh) sử dụng hai loại ảnh để giám sát hàng quý Như vậy, sử dụng kết hợp hai loại ảnh đáp ứng mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng tháng 3.3 Thảo luận Nghiên cứu xem xét số lượng ảnh Landsat-8 Sentinel-2 thu trung bình theo vị trí năm 2018 tồn lãnh thổ Việt Nam cho thấy kết hợp Landsat8 Sentinel-2 làm tăng số lượng giảm thời gian lặp lại ảnh theo vị trí Ở số vị trí định, số lượng ảnh thu lớn chu kỳ lặp lại ảnh nhỏ so với chu kỳ bay chụp loại vệ tinh nhà sản xuất đưa Điều phân tích có tính đến khu vực trùm phủ cảnh ảnh loại ảnh TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 73 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Về tỷ lệ số ảnh phù hợp cho mục tiêu giám sát bề mặt, Kovalskyy Roy (2015) kết luận: trung bình theo vị trí có 43% số ảnh Landsat-8 Mỹ bị ảnh hưởng mây bóng mây, nghĩa Mỹ có 57% số ảnh phù hợp cho mục tiêu giám sát bề mặt so với tổng số ảnh thu Trên phạm vi toàn cầu, địa điểm thường xuyên có mây bóng mây ảnh quang học quan sát bao gồm khu vực cận xích đạo Châu Phi, khu vực Amazonia châu Mỹ, khu vực Bắc Đông Nam Châu Á (Roy et al, 2006; Kovalskyy Roy, 2013; Ju Roy, 2008) Tại Việt Nam, kết nghiên cứu cho thấy tỷ lệ số ảnh Landsat phù hợp cho mục tiêu giám sát bề mặt toàn lãnh thổ 51% tương đối phù hợp với kết nghiên cứu Chu kỳ lặp lại ảnh nhỏ lớn cho tỉnh (Bảng 5) đáng quan tâm chúng xác định mức độ khai thác ảnh theo thời gian Đặc biệt thời gian lặp lại ảnh lớn cho phép xác định khả giám sát mặt đất loại tư liệu ảnh Ảnh Landsat phù hợp với yêu cầu giám sát hàng năm, ảnh Sentinel phù hợp với yêu cầu giám sát hàng quý kết hợp hai loại ảnh với phù hợp với yêu cầu giám sát hàng tháng Điều có lợi cho số lượng lớn ứng dụng viễn thám ứng dụng giám sát thay đổi mặt đất (Drusch et al, 2012; Roy et al, 2014; Zhu et al, 2017; Hansen Loveland, 2012) Ngoài ra, ứng dụng cần giám sát biến động theo thời gian gần với thời gian thực trở nên khả thi chắn việc thu hình ảnh miễn phí khơng có mây bóng mây Kết nghiên cứu tiền đề để định hướng ứng dụng giám sát mặt đất sử dụng tư liệu ảnh Landsat-8 Sentinel2 đa thời gian Tuy nhiên, nghiên cứu chưa xem xét đến khác độ phân giải không gian độ phân giải phổ kênh ảnh hai loại tư liệu ảnh Đây vấn đề cần xem xét sử dụng kết hợp hai loại tư liệu ảnh cho toán ứng dụng cụ thể 74 KẾT LUẬN Nghiên cứu chứng minh tiện ích việc kết hợp hai loại tư liệu ảnh Sentinel-2 Landsat-8 để nâng cao tần số giảm thời gian lặp lại ảnh Những kết là: - Tính trung bình cho vị trí Việt Nam, năm tổng số ảnh thu được: 25 cảnh Landsat 8, 101 cảnh Sentinel 2, 126 cảnh kết hợp hai loại ảnh với nhau, tương ứng với chu kỳ lặp lại ảnh là: Landsat - 15 ngày, Sentinel - ngày ngày kết hợp hai loại ảnh - Tính trung bình cho vị trí Việt Nam, năm thu được: 12 cảnh Landsat 8, 38 cảnh Sentinel 2, 50 cảnh kết hợp hai loại ảnh thỏa mãn điều kiện khơng có mây bóng mây, tương ứng với chu kỳ lặp lại ảnh khơng có mây bóng mây là: Landsat 30 ngày, Sentinel - 10 ngày ngày kết hợp hai loại ảnh - Tỷ lệ số ảnh Landsat Sentinel sử dụng cho mục tiêu giám sát bề mặt so với tổng số ảnh thu 51% số ảnh Landsat 39% số ảnh Sentinel - Tư liệu ảnh Landsat OLI phù hợp cho mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng năm Trong đó, tư liệu ảnh Sentinel MSI tương đối phù hợp cho mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng quý Sự kết hợp hai loại tư liệu ảnh đáp ứng mục tiêu giám sát biến động mặt đất hàng tháng TÀI LIỆU THAM KHẢO Brown, M.E.; Pinzón, J.E.; Didan, K.; Morisette, J.T.; Tucker, C.J Evaluation of the consistency of longterm NDVI time series derived from AVHRR, SPOTvegetation, SeaWiFS, MODIS, and Landsat ETM+ sensors IEEE Trans Geosci Remote Sens 2006, 44, 1787–1793 Carrasco, L; O’Neil, A.W; Morton, R D; Rowland, CS Evaluating Combinations of Temporally Aggregated Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat for Land Cover Mapping with Google Earth Engine Remote Sens 2019, 11(3), 288 Drusch, M.; Del Bello, U.; Carlier, S.; Colin, O.; Fernandez, V.; Gascon, F.; Hoersch, B.; Isola, C.; Laberinti, P.; Martimort, P Sentinel-2: ESA’s optical high-resolution mission for GMES operational services Remote Sens Environ 2012, 120, 25–36 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Fensholt, R.; Rasmussen, K.; Nielsen, T.T.; Mbow, C Evaluation of earth observation based long term vegetation trends-Intercomparing NDVI time series trend analysis consistency of Sahel from AVHRR GIMMS, Terra MODIS and SPOT VGT data Remote Sens Environ 2009, 113, 1886–1898 Hansen, M.C.; Loveland, T.R A review of large area monitoring of land cover change using Landsat data Remote Sens Environ 2012, 122, 66–74 Irons, J.R.; Dwyer, J.L.; Barsi, J.A The next Landsat satellite: The Landsat data continuity mission Remote Sens Environ 2012, 122, 11–21 Ju, J.; Roy, D.P The availability of cloud-free Landsat ETM+ data over the conterminous United States and globally Remote Sens Environ 2008, 112, 1196–1211 Kovalskyy, V.; Roy, D.P A one year Landsat conterminous United States study of cirrus and noncirrus clouds Remote Sens 2015, 7, 564–578 Kovalskyy, V.; Roy, D.P The global availability of Landsat TM and Landsat ETM+ land surface observations and implications for global 30 m Landsat data product generation Remote Sens Environ 2013, 130, 280–293 10 Roy, D.P.; Wulder, M.; Loveland, T.; Woodcock, C.; Allen, R.; Anderson, M.; Helder, D.; Irons, J.; Johnson, D.; Kennedy, R.; et al Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research Remote Sens Environ 2014, 145, 154–172 11 Roy, D.P.; Lewis, P.; Schaaf, C.; Devadiga, S.; Boschetti, L The global impact of cloud on the production of MODIS bi-directional reflectance model based composites for terrestrial monitoring IEEE Geosci Remote Sens Lett 2006, 3, 452–456 12 Zhu, Z Change detection using landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications ISPRS J Photogramm Remote Sens 2017, 130, 370–384 13 European Space Agency (ESA) Sentinel-2 User Handbook; Revision 2; ESA Standard Document; ESA: Paris, France, 2015; 64p EVALUATE THE ABILITY TO EXPLOIT FREE OPTICAL SATELLITE IMAGES TO MONITOR GROUND COVER IN VIETNAM Pham Van Duan1, Le Sy Doanh1, Vu Thi Thin1, Nguyen Van Thi1 Hoang Van Khien1, Pham Tien Dung2, Dinh Van Tuyen3 Vietnam National University of Forestry Vietnamese Academy of Forest Sciences Ministry of Agriculture & Rural Development SUMMARY The combination of different types of optical satellite imageries will increase the chances of obtaining cloudless images more frequently to monitor the surface of the earth Currently, optical satellites such as Landsat-8 OLI (from 2013), Sentinel-2 MSI (Sentinel-2A - from 2015; Sentinel-2B - from 2017) has now offered free images on a global scale with a spatial resolution of 10 to 30 m, which facilitates terrestrial monitoring Using sets of Landsat OLI and Sentinel MSI images taken in 2018 on the cloud-based geospatial processing platform of Google Earth Engine, the study identified the potential use of these optical materials and how to combine them in whole territory of Vietnam The results of the study demonstrated the utilities of combining two types of Sentinel-2 and Landsat-8 images to enhance the frequency and reduce image repetition time for each province in Vietnam Accordingly, if the effect of clouds and shades is not considered, at one location in Vietnam, on average, the repeat cycle of the image is 15 days (Landsat 8), days (Sentinel 2) and days (two types of images are combined) However, if the effect of clouds and shades is neglected, at one location in Vietnam, on average, the repeat cycle of the image is 30 days (Landsat 8), 10 days (Sentinel 2) and days (two types of images are combined) The ratio of Landsat and Sentinel images that can be used for surface monitoring purposes, compared to the total images collected, is of 51% and 39% respectively With this repeat cycle, Landsat OLI imageries are suitable for annual fluctuation monitoring Sentinel MSI imageries are suitable for quarterly fluctuation monitoring The combination of both types of imageries can meet the goal of monthly fluctuation monitoring Keywords: GEE, Landsat OLI, Optical Sattilte Image, Sentinel MSI Ngày nhận Ngày phản biện Ngày định đăng : 01/4/2019 : 20/5/2019 : 28/5/2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 75 ... ảnh trường hợp có tính đến độ phủ cảnh ảnh loại ảnh có ý nghĩa việc lựa chọn ảnh vị trí mặt đất 3.2 Số lượng ảnh thu trung bình vị trí sử dụng phục vụ mục tiêu giám sát bề mặt lãnh thổ Việt Nam. .. hợp ảnh tập hợp ảnh loại bỏ toàn khu vực ảnh có mây bóng mây cho cảnh ảnh Trong nghiên cứu này, ảnh khu vực đảm bảo chất lượng phục vụ mục tiêu giám sát mặt đất hiểu ảnh nhà sản xuất đưa giá. .. xuất hình thức giám sát cần vào thời gian lặp lại lớn ảnh Giả sử kỳ giám sát cần ảnh cho vị trí, từ xác định hình thức giám sát biến động mặt đất phù hợp cho loại ảnh sau: - Với ảnh Landsat OLI,