Sử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 8 đa thời gian để ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Sơn La giai đoạn 2015 - 2019, kết quả cho thấy giá trị nhiệt độ dao động từ 16,20 C ÷ 57,30 C, trong đó giá trị nhiệt độ dao động từ 27,10 C ÷ 35,00 C tập trung chủ yếu ở các khu đô thị, khu dân cư nơi mà mật độ cây xanh thưa thớt hay thiếu cây xanh hoặc các khu vực đất trống.

Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường SỬ DỤNG ẢNH LANDSAT XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐẤT KHU VỰC THÀNH PHỐ SƠN LA GIAI ĐOẠN 2015 - 2019 Nguyễn Văn Hùng1,2, Nguyễn Hải Hòa2, Nguyễn Hữu Nghĩa2 Sở Tài nguyên Môi trường tỉnh Sơn La Trường Đại học Lâm nghiệp TÓM TẮT Nghiên cứu sử dụng liệu ảnh Landsat đa thời gian để ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Sơn La giai đoạn 2015 - 2019, kết cho thấy giá trị nhiệt độ dao động từ 16,20C ÷ 57,30C, giá trị nhiệt độ dao động từ 27,10C ÷ 35,00C tập trung chủ yếu khu đô thị, khu dân cư nơi mà mật độ xanh thưa thớt hay thiếu xanh khu vực đất trống Kết so sánh sai khác giá trị nhiệt độ bề mặt từ điểm quan trắc so với giá trị ước tính từ ảnh viễn thám Landsat, dao động từ 2,8% ÷ 31,2%, với kết cho thấy việc sử dụng tư liệu ảnh Landsat để xây dựng đồ nhiệt độ bề mặt diện rộng có độ tin cậy tính khả thi thành phố Sơn La Nghiên cứu xây dựng mơ hình tương quan tuyến tính giá trị nhiệt độ bề mặt với số thực vật cho khu vực nghiên cứu, mô hình có ý nghĩa thống kê với Pvalue < 0,001, hệ số tương quan từ 0,484 ÷ 0,627 Đây sở khoa học để đưa giải pháp trì trồng bổ sung hệ thống xanh khu vực thành phố Sơn La Từ khóa: Đa thời gian, Landsat, nhiệt độ bề mặt, thảm phủ ĐẶT VẤN ĐỀ Trong năm qua, với xu đổi hội nhập, Việt Nam tạo xung lực cho trình phát triển, vượt qua tác động suy thối tồn cầu trì tỷ lệ tăng trưởng kinh tế hàng năm với mức bình qn 5,7%/năm Tuy nhiên, bên cạnh phải đương đầu với nhiều thách thức, có vấn đề gia tăng nhiệt độ bề mặt làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng môi trường sống người sinh vật Sự gia tăng nhiệt độ bề mặt ảnh hưởng đến yếu tố khí tượng độ ẩm, lượng mưa làm gia tăng tần suất thiên tai khác Đây hệ biến đổi khí hậu mà Việt Nam nước chịu ảnh hưởng nặng Quá trình phát triển thị cơng nghiệp hóa dẫn đến xuất bề mặt không thấm, làm thay đổi đặc tính nhiệt bề mặt đất, quỹ lượng bề mặt trái đất, thay đổi tính chất tuần hồn khí xung quanh, tạo lượng nhiệt thải lớn từ hoạt động sản xuất người, dẫn đến loạt thay đổi hệ thống môi trường đô thị (Trần Thị Vân cộng sự, 2017) Tác động đô thị hóa lên mơi trường nhiệt tạo hiệu ứng “Đảo nhiệt đô thị - Urban Heat Island” (Nguyễn Đức Thuận cộng sự, 2016) Hiện tượng xảy vào thời gian, nhiệt độ thành phố, khu đô thị khu công nghiệp lớn nhiệt độ lân cận hay khu vực ngoại thành (Nguyễn Văn Chương cộng sự, 2014; Trần Thị Vân cộng sự, 2017) Có nhiều yếu tố gây việc hình thành “đảo nhiệt” thị, suy giảm lớp phủ thực vật yếu tố đầu tiên, thay bề mặt đất vật liệu khơng thấm khiến cho lượng nước vào khí so với bề mặt tự nhiên Hiệu ứng hầu hết bắt nguồn gần bề mặt Trái đất lan truyền lên vào khí Do vậy, nhiệt độ bề mặt coi tham số quan trọng đặc trưng hóa trao đổi lượng bề mặt đất khí Nhiệt độ bề mặt đất coi biến quan trọng nghiên cứu hạn hán, độ ẩm đất, phát giám sát cháy rừng, cháy ngầm mỏ than (Trần Thị Vân cộng sự, 2011) Công nghệ viễn thám cho phép thực phân tích chi tiết thay đổi nhiệt độ bề mặt phạm vi diện lớn mà không bị hạn chế số điểm đo trạm khí tượng Các trạm khí tượng phản ánh xác nhiệt độ cục xung quanh trạm đo chưa đảm bảo cho toàn khu vực Ảnh vệ tinh Landsat thu nhận từ cảm biến Landsat TM có độ phân giải kênh nhiệt 120 m, Landsat ETM + 60 m Landsat với cảm biến TIRS (Thermal Infrared Sensor) sử dụng phổ biến nghiên cứu thay đổi nhiệt bề mặt đô thị (Lê Vân Anh cộng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 77 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường sự, 2014; Prasad cộng sự, 2014) Hiện nay, phương pháp tính tốn nhiệt độ bề mặt phổ biến chuyển giá trị số (DN, Digital values) sang giá trị xạ phổ (Radiometric values) trực tiếp từ kênh hồng ngoại nhiệt, từ sử dụng thuật tốn để tính nhiệt độ bề mặt (Lê Vân Anh Trần Anh Tuấn, 2014; Sobrino cộng sự, 2004; Rajeshwari Mani, 2014) Ngoài nguồn lượng từ mặt trời xuống bề mặt trái đất, nhiệt độ bề mặt chịu ảnh hưởng độ phát xạ bề mặt hiệu ứng khí quyển, nên cần có phương pháp để loại bỏ nhiễu xạ Bên cạnh đó, độ phát xạ bề mặt cịn phụ thuộc loại hình bề mặt lớp phủ mặt đất Nhiều nghiên cứu sử dụng hệ số độ phát xạ số (Salisbury DAria, 1994; Rozenstein cộng sự, 2014) Trong năm gần đây, Việt nam có nghiên cứu sử dụng kênh hồng ngoại nhiệt để ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt (Lê Vân Anh Trần Tuấn Anh, 2014; Trần Thị Ân cộng sự, 2011), nghiên cứu sử dụng công thức Plank để ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt từ kênh hồng ngoại nhiệt mà không sử dụng độ phát xạ bề mặt (Phạm Văn Cừ Watanabe, 2004), sử dụng độ phát xạ số chung cho đối tượng lớp phủ (Trần Thị Vân, 2005) Tại Sơn La, với q trình thị hóa phát triển kinh tế xã hội chất lượng mơi trường thị, độ che phủ bề mặt thực vật hoạt động sử dụng chịu nhiều tác động lớn Một tác động q trình thị hóa xuất tượng ‘đảo nhiệt’ đô thị rõ nét, đặc biệt năm gần Kết nghiên cứu gần cho thấy mơi trường khơng khí thành phố Sơn La chịu tác động lớn hoạt động giao thông, xây dựng, hoạt động TT khu công nghiệp, điểm quan trắc chất lượng không khí, có thơng số nhiệt độ chưa nhiều phân bố chưa Do vậy, kết quan trắc chưa đưa tranh tổng quan chất lượng khơng khí tồn thành phố Sơn La Câu hỏi đặt làm để có tranh tổng quan nhiệt độ bề mặt diện rộng thường xuyên hơn, phát sớm điểm nóng mơi trường nhiệt thành phố Sơn La? Mức độ tin cậy việc sử dụng ảnh viễn thám ước tính giá trị nhiệt độ so với kết quan trắc mặt đất có đáp ứng yêu cầu? Do vậy, việc nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh Landsat có ý nghĩa thực tiễn cấp thiết hết Bài báo trình bày với hai điểm Một là, đánh giá thực trạng mơi trường nhiệt độ khu vực nghiên cứu từ giai đoạn 2015 - 2019 Hai là, ước tính giá trị nhiệt độ diện rộng khu vực thành phố Sơn La từ ảnh Landsat Đánh giá độ tin cậy kết ước tính giá trị nhiệt độ từ ảnh vệ tinh so với số liệu quan trắc Kết nghiên cứu sở khoa học đề xuất giải pháp giảm thiểu tác động gia tăng nhiệt độ bề mặt đến môi trường khu vực thành phố Sơn La PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu giá trị nhiệt độ bề mặt đất thành phố Sơn La, tỉnh Sơn La (Hình 1) Để đánh giá ảnh hưởng q trình thị cơng nghiệp hóa đến thay đổi lớp phủ bề mặt giai đoạn 2015 - 2019, đề tài sử dụng ảnh viễn thám Landsat đa thời gian (Bảng 1), phần mềm xử lý giải đốn ảnh ENVI 4.7 ArcGIS 10.4.1 Ngồi ra, đề tài sử dụng phương pháp điều tra quan trắc thực địa để xác định giá trị nhiệt độ thực địa với hỗ trợ GPSmap 78s Bảng Dữ liệu ảnh viễn thám Landsat sử dụng nghiên cứu Mã ảnh Thời gian chụp Độ phân giải (m) Path/Row LC81280452019088LGN00 29/03/2019 30 128/045 LC81280452018069LGN00 10/03/2018 30 128/045 LC81280452017082LGN00 23/03/2017 30 128/045 LC81280452016128LGN01 07/05/2016 30 128/045 LC81280452015077LGN01 18/03/2015 30 128/045 Nguồn: http://earthexplorer.usgs.gov 78 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Mơi trường Hình Khu vực nghiên cứu với điểm quan trắc môi trường 2.2 Phương pháp nghiên cứu Bản đồ nhiệt độ diện rộng thành phố Sơn La qua năm nghiên cứu tính tốn, xây dựng thông qua liệu ảnh Landsat giá trị số thực vật Các bước xây dựng đồ nhiệt độ bề mặt đất thể hình Thu thập liệu Dữ liệu ảnh Landsat Tiền xử lý ảnh Landsat Tính tốn NDVI; Hợp phần thực vật Hợp phần thực vật Pv Kênh hồng ngoại nhiệt (TIR): Band 10/11 Dữ liệu quan trắc Bức xạ phổ (Lλ); Nhiệt độ sáng TB Đánh giá độ tin cậy: Giá trị nhiệt độ từ ảnh quan trắc Nhiệt bề mặt Land Surface Temperature - Celsius Giá trị phát xạ bề mặt (LSE) Hình Các bước xây dựng đồ phân bố nhiệt độ bề mặt theo liệu Landsat - Phương pháp tiền xử lý ảnh Landsat tính tốn số NDVI: Mục đích để loại trừ sai số vị trí điểm ảnh góc nghiêng ảnh chụp địa hình gây Việc chuyển đổi cấp độ sáng thành giá trị xạ phản xạ cần thiết nhằm loại bỏ khác biệt giá trị ghi ảnh giá trị phản xạ phổ bề mặt (Nguyễn Hải Hòa cộng sự, 2017) Ngồi ra, giúp giảm khác biệt giá trị phản xạ phổ đối tượng Sensors khác Cụ thể: + Chuyển giá trị số (Digital number) ảnh giá trị xạ vật lý sensor: L = ML*Qcal + AL Trong đó: L: Giá trị xạ phổ sensor; TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 79 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Qcal: Giá trị số ảnh (DN); ML: Giá trị thám từ vệ tinh ảnh thu nằm Radiance_Mult_Band_x; AL: Giá trị dạng kênh phổ khác có dạng màu Radiance_Add_Band_x đen trắng Do vậy, để thuận lợi cho việc giải + Chuyển giá trị xạ vật lý sensor đốn ảnh tăng độ xác người ta thường giá trị phản xạ tầng khí tiến hành tổ hợp màu cho ảnh viễn thám Việc vật thể: tổ hợp màu, trộn ảnh màu với ảnh đen trắng để tăng độ phân giải ảnh chỉnh lý đồ ρ= L/sin(θsz) trạng Trong đó: ρλ: Phản xạ tầng khí + Tính tốn số thực vật (NDVI, (Planetary TOA Reflectancre, thứ Normalised Difference Vegetation Index) nguyên, đơn vị); θsz: Góc thiên đỉnh (Boken cộng sự, 2008; Nguyễn Hải Hịa (góc cao) mặt trời (độ) cộng sự, 2017): + Nắn chỉnh: Mục đích trình nắn (BandNIR − BandRED) chỉnh chuyển đổi ảnh quét tọa độ NDVI = hàng cột pixel tọa độ trắc địa (tọa (BandNIR + BandRED) độ thực, hệ tọa độ địa lý hay tọa độ phẳng) Trong đó: NIR băng phổ cận hồng ngoại Công việc nhằm loại trừ sai số vị trí điểm (Near Infrared); RED băng phổ thuộc bước ảnh góc nghiêng ảnh gây hạn chế sóng màu đỏ Đối với Landsat 8, BLUE sai số điểm ảnh chênh lệch cao địa hình Band 2; RED Band 4, NIR Band 5, SWIR + Gom nhóm kênh ảnh: Dữ liệu ảnh thu Band Band nhận bao gồm kênh phổ riêng lẻ, cần Tính toán giá trị SAVI (Soil Adjusted phải tiến hành gom kênh ảnh để phục vụ Vegetation Index); EVI (Enhanced Vegetation việc giải đoán ảnh Khi ảnh thu thập ảnh viễn Index): (BandNIR − BandRED) SAVI = ∗ (1 + L) (BandNIR + BandRED + L) (BandNIR − BandRED) EVI = ∗ (2,5) (BandNIR + ∗ BandRED − 7.5 ∗ BandBLUE + 1) Trong đó: SAVI số thực vật hiệu chỉnh yếu tố đất; EVI số thực vật nâng cao, cải thiện - Phương pháp ước tính giá trị nhiệt đồ bề mặt đất: Nhiệt độ bề mặt đất ước tính từ nhiệt độ sáng độ phát xạ bề mặt Chỉ số thực vật NDVI kết hợp với hợp phần thực vật (Pv- Proportion of vegetation) thường sử dụng để ước tính độ phát xạ trường hợp thiếu số liệu thực tế độ phát xạ mặt đất (Lê Vân Anh Trần Tuấn Anh, 2014) Các bước tính tốn nhiệt độ bề mặt đất từ liệu ảnh Landsat mô tả hình Các kênh nhiệt hiệu chỉnh khí chuyển sang nhiệt độ sáng (Brightness Temperature) Các bước cụ thể sau: + Chuyển giá trị số (Digital number) ảnh giá trị xạ vật lý sensor L = ML*Qcal + AL Trong đó: L: Giá trị xạ phổ sensor; Qcal: Giá trị số ảnh (DN, giá trị số kênh 10 11); ML: Giá trị Radiance_Mult_Band_x 80 (Qcal = 0,0003342); AL: Giá trị Radiance_Add_Band_x (AL = 0,1) + Chuyển giá trị giá trị xạ phổ sang giá trị nhiệt độ sáng (Celsius, 0C) T = [K2/Ln{(K1/L) + 1}] - 273,15 Trong đó: Đối với kênh 10 (K2: 1321,08; K1: 774,89); Đối với kênh 11 (K2: 1201,14; K1: 480,89) + Tính giá trị hợp phần thực vật (Pv, Proportion of Vegetation): Pv = [(NDVI – NDVImin)/(NDVImax NDVImin)]2 + Tính giá trị phát xạ bề mặt (LSE, Land Surface Emission): LSE = 0,004*Pv + 0,986 Trong đó: 0,004 giá trị trọng số trung bình có tính đến giá trị phát xạ trung bình loại bề mặt khác (Mallick cộng sự, 2008) + Tính giá trị nhiệt độ bề mặt đất LST (Land Surface Temperature): BT/{1+ W*(BT/p)}* Ln(LSE) TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài ngun rừng & Mơi trường Trong đó: BT giá trị nhiệt độ sáng; W giá trị kênh ảnh hồng ngoại nhiệt 10/11; p = 14380; LSE giá trị phát xạ bề mặt + Để đánh giá mối quan hệ giá trị nhiệt độ bề mặt với đối tượng lớp phủ, phương trình tương quan tuyến tính xây dựng qua phần mềm R với dung lượng mẫu 40 mẫu cho đối tượng thảm phủ (gồm có lớp phủ, gồm rừng, nước, đất trống khu vực dân cư/đô thị) Trên sở mơ hình tương quan tuyến tính ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt xác định nhân tố ảnh hưởng đến biến thiên giá trị nhiệt độ KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN TT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 3.1 Giá trị nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Sơn La Để đánh giá thực trạng giá trị nhiệt độ bề mặt đất khu vực thành phố Sơn La, nghiên cứu kế thừa kết từ chương trình quan trắc mơi trường tỉnh Sơn La, giai đoạn 20152016 với tần suất đợt/năm đợt/năm giai đoạn 2017 - 2019 với có vị trí (Bảng 2) Ngồi ra, để có thêm sở khoa học đánh giá độ tin cậy việc tính tốn giá trị nhiệt độ từ ảnh viễn thám, nghiên cứu bổ sung thêm 14 điểm quan trắc giá trị nhiệt độ vào tháng 7, tháng năm 2019 Kết tổng hợp bảng Bảng Kết quan trắc giá trị nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Sơn La Giá trị nhiệt độ (T0C, Celsius) Tháng Tháng Tháng Tháng Vị trí BVDK CNL2 DKN2 CMT82 ĐKC1 NTCT1 HCC2 NTXK1 NBQT1 VINC2 TTBTXH2 BXSL1 PHCN2 CCA2 KCS2 NBCS2 NBCC2 SNNHL2 TTCX2 TTCN2 2017 2019 2017 2018 Tháng 2016 - - 22,2 19,6 32,5 31,9 29,6 32,3 27,4 32,8 31,5 30,0 26,5 - - - - - - - 31,6 - - 30,9 29,6 25,8 - - - - - - - 32,9 - - 30,5 29,2 26,5 - - - - - - - 31,4 - - 28,2 28,5 26,5 33,2 20,8 21,2 18,1 30,5 31,5 31,2 31,6 27,3 30,4 30,2 29,5 25,7 33,5 20,9 25,9 18,2 25,0 31,2 28,7 27,5 27,7 29,8 28,0 30,2 27,5 - - - - 33,5 - - 30,4 - - 28,1 28,0 27,0 33,4 19,2 25,9 18,5 22,6 29,9 27,6 28,5 27,5 26,2 29,1 28,2 26,5 28,1 20,6 26,5 18,2 20,2 30,0 33,8 27,6 27,9 24,0 28,1 30,1 27,2 - - - - - - - 30,6 - - 28,0 28,4 27,5 - - - - - - - 29,5 - - 28,5 28,2 26,1 29,1 19,4 27,6 18,9 20,8 31,0 33,4 28,3 29,0 25,8 27,8 28,7 27,0 - - - - - - - 32,1 - - 28,8 29,1 26,5 - - - - - - - 32,2 - - 29,1 28,5 26,5 - - - - - - - 29,3 - - 28,1 27,9 27,0 - - - - - - - 29,5 - - 28,5 28,1 25,5 - - - - - - - 31,6 - - 29,1 28,5 28,0 - - - - - - - 30,0 - - 28,4 28,1 26,5 - - - - - - - 30,1 - - 29,5 28,6 27,7 - - - - - - - 28,5 - - 28,0 28,2 26,2 2019 10 Tháng 2019 2015 2018 2018 2017 Ghi chú: 1Vị trí quan trắc theo chương trình quan trắc tỉnh Sơn La – (khơng có số liệu quan trắc), 2Vị trí điểm quan trắc bổ sung thêm nghiên cứu; BVDK (Khu vực cổng Bệnh viện đa khoa tỉnh Sơn La); CNL (Cây xăng cầu Nậm La); DKN (Dốc két nước); CMT8 (Cầu Cách mạng tháng Tám); DKC (Khu vực đồi Khau cả, thành phố Sơn La); NTCT (Khu vực ngã tư cầu Trắng, thành phố Sơn La); HCC (Khu hành cơng); NTXK (Khu vực ngã tư xe khách, thành phố Sơn La); NBQT (Khu vực ngã ba Quyết thắng, thành phố Sơn La); VINC (Trung tâm thương mại Vincom Plaza); TTBTXH (Trung tâm bảo trợ xã hội phường Quyết thắng); BXSL (Khu vực bến xe Sơn La, thành phố Sơn La); PHCN (Cổng bệnh viện phục hồi chức tỉnh Sơn La); CCA (Chợ Chiềng An); KCS (Khu công nghiệp Chiềng Sinh); NBCS (Ngã Chiềng Sinh, điểm nối QL6 với QL4G); NBCC (Ngã ba Chiềng Cọ, điểm giao QL6 QL6 cũ); SNNHL (Khu vực suối Nước nóng Hua La); TTCX (Trung tâm xã Chiềng Xôm); TTCN (Điểm Trung tâm xã Chiềng Ngần) TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 81 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Kết từ bảng cho thấy nhiệt độ bề mặt khơng khí thành phố Sơn La năm 2019 có biến động khơng lớn năm 2015, 2016, 2017 2018 Giá trị nhiệt độ hầu hết điểm quan trắc mức trung bình khơng đáng quan ngại lớn, ngoại trừ có vài điểm quan trắc có giá trị nhiệt độ tăng cao chủ yếu tập trung khu vực ngã ba, ngã tư nơi giao trục đường chính, bến xe, cổng chợ, cổng bệnh viện, nơi diễn hoạt động thi công xây dựng lớn Nguyên nhân chủ yếu khu vực quan trắc bị ảnh hưởng phần hoạt động phát triển kinh tế với việc xây dựng cơng trình xã hội khu dân cư Ngoài ra, với lưu lượng xe tải phương tiện giao thông khác qua lại tăng lên nguyên nhân góp phần làm gia tăng nhiệt độ cục so với giá trị nhiệt độ trung bình toàn thành phố Để đánh giá thay đổi nhiệt độ theo thời gian, nghiên cứu xây dựng đồ biến động giá trị nhiệt độ bề mặt theo thời gian điểm quan trắc điển hình Kết thể hình 35 33 31 Giá trị nhiệt độ (0C) 29 27 25 23 21 19 BVDK ĐKC NTCT NTXK NBQT BXSL 17 15 T3/2017 T3/2018 T3/2019 T6/2017 T6/2018 T6/2019 T10/2017 T10/2018 T7/2019 T8/2019 T9/2019 Năm Hình Sự thay đổi giá trị nhiệt độ bề mặt điểm quan trắc theo thời gian Kết hình cho thấy giá trị nhiệt độ bề mặt đất điểm quan trắc tháng năm có khác biệt Sự khác biệt giá trị nhiệt độ phần chế độ nhiệt mùa khác chi phối Tuy nhiên, kết quan trắc cho thấy có điểm quan trắc có giá trị nhiệt độ cao hẳn so với điểm quan trắc khác, điển hình khu vực BVDK (Khu vực cổng bệnh viện Đa khoa Sơn La), BXSL (Khu vực bến xe thành phố Sơn La), NTCT (Khu vực ngã tư cầu Trắng) Đây khu vực có hoạt động phương tiện giao thơng diễn với mật độ lớn mật độ xanh thấp thời gian quan trắc 3.2 Giá trị nhiệt độ bề mặt đất từ liệu ảnh viễn thám Landsat 82 3.2.1 Xây dựng đồ nhiệt từ ảnh vệ tinh Landsat Để có sở đánh giá ảnh hưởng nhiệt độ mặt đất đến chất lượng môi trường sức khỏe người diện rộng thành phố Sơn La, nghiên cứu sử dụng liệu ảnh viễn thám Landsat đa thời gian để xây dựng đồ nhiệt độ bề mặt đất diện rộng toàn thành phố Nghiên cứu chia giá trị nhiệt độ bề mặt làm cấp theo Elfangary cộng (2012), với cách phân loại phản ánh mức độ tác động đến môi trường xung quanh sức khỏe người Giá trị nhiệt độ bề mặt phân thành cấp, gồm T ≤ 100C lạnh; 100C < T ≤ 200C lạnh; 200C < T≤ 270C bình thường; 270C < T≤ 350C nóng; T > 35oC nóng Kết thể hình TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài ngun rừng & Mơi trường (a) (b) (c) (d) Hình Giá trị nhiệt độ bề mặt từ Landsat 8: (a) ngày 18/03/2015; (b) ngày 07/05/2016; (c) ngày 29/03/2017; (d) ngày 20/03/2018 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 83 Quản lý Tài nguyên rừng & Mơi trường Hình (e) Giá trị nhiệt độ bề mặt từ Landsat 8: ngày 29/03/2019 Bảng Giá trị thống kê nhiệt độ bề mặt từ ảnh viễn thám Landsat Năm nghiên cứu Giá trị nhiệt độ* (T0C) 2015 2016 2017 2018 Nhỏ (Min) 24,3 15,0 24,4 16,2 Lớn (Max) 57,3 36,0 43,4 33,9 Trung bình (Mean) 32,2 28,0 30,5 22,0 Độ lệch chuẩn (Standard deviation) 2,3 2,4 2,6 2,1 * Giá trị nhiệt độ trích xuất từ ảnh viễn thám Landsat với năm tương ứng Qua hình bảng cho thấy giá trị độ lệch chuẩn (Standard deviation) cho thấy biến thiên nhiệt độ năm tương đồng Giá trị có ý nghĩa quan trọng phản ánh khác biệt giá trị nhiệt độ vùng, dạng thảm phủ khác khu vực nghiên cứu Cụ thể giá trị nhiệt độ bề mặt năm 2015 32,2 ± 2,3; 2016 28,8 ± 2,4; 2017 30,5 ± 2,6 năm 2018 22,0 ± 2,1; năm 2019 có giá trị biến thiên nhỏ nhất, 24,0 ± 1,3 Ngoài ra, kết khảo sát thực địa cho thấy phân bố nhiệt độ bề mặt có khoảng giá trị nhiệt độ từ 27,10C ÷ 35,00C tập trung chủ yếu 84 2019 17,0 29,6 24,0 1,3 khu đô thị, khu vực dân cư thiếu xanh với mật độ xanh thưa thớt hay khu vực đất trống Đặc biệt, năm 2015, có khu vực có giá trị nhiệt độ chí lên đến 57,30C có hoạt động canh tác nương rẫy Ngược lại, phần lớn khu vực rừng, nước hoạt động nơng nghiệp có nhiệt độ thấp khoảng từ 20,00C ÷ 270C 3.2.2 Đánh giá độ tin cậy giá trị nhiệt độ từ ảnh Landsat Để đánh giá độ xác đồ nhiệt độ bề mặt, nghiên cứu tiến hành so sánh kết TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2019 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường nhiệt độ từ ảnh với giá trị nhiệt độ từ điểm quan trắc năm 2015, 2018 2019 Kết thể bảng Bảng Kết so sánh giá trị nhiệt độ bề mặt từ quan trắc với liệu viễn thám Ngày ảnh 03/ 2019 03/ 2018 Ngày quan trắc 03/ 2019 03/ 2018 Sự sai khác DKC NTCT NTXK NBQT BXSL BVĐK HCC Giá trị quan trắc 25,0 20,2 22,6 30,5 20,8 32,5 33,5 Giá trị từ ảnh 25,7 26,5 27,3 26,8 26,6 27,2 26,0 Giá trị 0,7 6,3 4,7 -3,7 5,8 -5,3 -7,5 % 2,8 31,2 20,8 12,1 27,9 16,3 22,4 Giá trị quan trắc 18,2 18,2 18,5 18,1 18,9 19,6 Giá trị từ ảnh 22,3 22,6 24,1 24,0 24,1 24,3 Sai khác Giá trị % Giá trị quan trắc 4,1 4,4 5,6 5,9 5,2 4,7 22,5 24,2 30,3 32,6 27,5 24,0 33,5 28,1 33,4 32,2 29,1 Giá trị từ ảnh 31,9 31,5 34,4 33,3 32,6 Giá trị -1,6 3,4 1,0 1,1 3,5 % -4,8 12,1 3,1 3,4 12,0 Sai khác 03/ 2015 03/ 2015 Sai khác Ghi chú: BVDK (Khu vực cổng Bệnh viện đa khoa tỉnh Sơn La); HCC (Khu hành cơng); DKC (Khu vực đồi Khau Cả, thành phố Sơn La); NTCT (Khu vực ngã tư cầu Trắng, thành phố Sơn La); NTXK (Khu vực ngã tư xe khách, thành phố Sơn La); NBQT (Khu vực ngã ba Quyết Thắng, thành phố Sơn La); BXSL (Khu vực bến xe Sơn La, thành phố Sơn La) Kết bảng cho thấy có sai khác giá trị nhiệt độ bề mặt từ điểm quan trắc so với giá trị từ ảnh Sự sai khác giá trị nhiệt độ năm 2015 không lớn (