Đánh giá độ ẩm của đất bằng ảnh vệ tinh sentinel 1 khu vực canh tác thanh long, tỉnh bình thuận

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRANG NGUYỄN ĐĂNG KHOA ĐÁNH GIÁ ĐỘ ẨM CỦA ĐẤT BẰNG ẢNH VỆ TINH SENTINEL-1 KHU VỰC CANH TÁC THANH LONG, TỈNH BÌNH THUẬN Chuyên ngành: Kỹ thuật Địa chất Mã số: 60520501 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2020 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Trần Anh Tú Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Siêu Nhân Cán chấm nhận xét 2: TS Phạm Thị Mai Thy Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 10 tháng 09 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Chủ tịch: PGS.TS Nguyễn Việt Kỳ Thư ký: PGS.TS Lê Trung Chơn Phản biện 1: TS Nguyễn Siêu Nhân Phản biện 2: TS Phạm Thị Mai Thy Ủy viên: TS Trần Anh Tú Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT VÀ DẦU KHÍ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Trang Nguyễn Đăng Khoa MSHV: 1770464 Ngày, tháng, năm sinh: 10/12/1993 Nơi sinh: TP HCM Chuyên ngành: Kỹ thuật Địa chất Mã số: 60520501 I TÊN ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ ĐỘ ẨM CỦA ĐẤT BẰNG ẢNH VỆ TINH SENTINEL-1 KHU VỰC CANH TÁC THANH LONG, TỈNH BÌNH THUẬN NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Đánh giá độ ẩm khu vực canh tác long tỉnh Bình Thuận phương pháp xử lý ảnh viễn thám Sentinel-1 kết hợp lấy mẫu độ ẩm thực địa nhằm đánh giá tương quan độ ẩm khu vực nghiên cứu II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/08/2019 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 07/06/2020 IV CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Trần Anh Tú Tp HCM, ngày 10 tháng 09 năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT VÀ DẦU KHÍ (Họ tên chữ ký) LỜI CÁM ƠN Từ ngày nhập học 09/2017 đến q trình thực hồn thiện luận văn Tôi may mắn Thầy TS Trần Anh Tú - Thầy hướng dẫn luận văn Thạc sĩ truyền đạt kiến thức chuyên môn cho tơi ý kiến để tơi hồn thành luận văn Thạc sĩ theo mục tiêu, mục đích ban đầu đáp ứng yêu cầu học thuật Xin chân thành cám ơn Thầy Cám ơn Quý thầy cô Bộ môn môn Tài nguyên Trái đất Môi trường, Khoa Kỹ thuật Địa chất Dầu Khí, trường Đại học Bách Khoa có góp ý để tơi hồn thiện luận văn Cám ơn Phạm Trần Nhật Duy, đồng môn, cộng người em đồng hành, hỗ trợ chuyến thực địa.Duy cho ý kiến, phản biện góp ý chân thành giúp hoàn thiện nghiên cứu từ ngày bắt đầu thực đề tài Cám ơn em Tôi muốn gửi lời cám ơn đến anh Trần Lê Thế Diễn sếp công ty nơi làm việc anh chị công ty hỗ trợ để tơi vừa hồn thành tốt cơng việc giao hoàn thành luận văn tốt nghiệp Xin chân thành cám ơn Và cuối cùng, cám ơn cha, mẹ tạo điều kiện cho con, đồng hành, động viên vấn đề sống đặc biệt thời gian thực nghiên cứu Xin cám ơn! i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Giám sát Trái Đất vệ tinh để đánh giá, nghiên cứu, đưa dự báo, cảnh báo tác động tự nhiên hoạt động người xu giới Từ vệ tinh radar phóng từ năm 1992 ERS-1, RADARSAT-1 (1997), KOMPSAT-5 (2014) đến hệ vệ tinh Sentinel-1A (2015) Sentinel-1B (2016) cung cấp thông tin quan trọng cho vấn đề khoa học khí khoa học nơng nghiệp cảnh báo hạn hán, ngập lụt, đánh giá sản lượng trồng, lượng tưới, v v Trong năm gần đây, Bình Thuận tỉnh dẫn đầu Việt Nam diện tích sản lượng long, vào tháng mùa khô xuất hạn hán có xu hướng gia tăng thời gian tính chất gây ảnh hưởng đến sản lượng long Gần đây, vụ Đông Xuân 2019-2020 tỉnh cắt giảm 15.000 lúa để ưu tiên nước cho sinh hoạt, vật nuôi canh tác long năm 2019 thời tiết địa bàn tỉnh không thuận lợi với lượng mưa thấp nên hồ chứa tích nước đạt 75% so với dung tích thiết kế Đến ngày 19/05/2020, 27/48 hồ chứa nước địa bàn tỉnh trơ đáy, lượng nước tồn tỉnh cịn đạt 4,7% so với dung tích thiết kế nguồn ngước đánh giá thấp 10 năm trở lại Do đó, cần có giám sát khu vực để đánh giá khơ hạn góp phần cảnh báo để giảm thiểu thiệt hại tình trạng thiếu nước vào mùa khô Độ ẩm bề mặt thông số đưa vào đánh giá độ khô hạn, thơng số cần thiết để tính tốn nhu cầu nước tưới cần thiết cho loại theo nghiên cứu Tổ chức Lương thực Nông nghiệp Liên Hiệp Quốc (Food and Agriculture Organization of the United Nations- FAO) Luận văn Thạc sĩ “Đánh giá độ ẩm đất ảnh vệ tinh Sentinel-1 khu vực canh tác long, tỉnh Bình Thuận” sử dụng cơng cụ ảnh viễn thám radar Sentinel-1 kết hợp với thu thập mẫu độ ẩm đất thực địa nhằm đánh giá tương quan giá trị phản xạ điểm ảnh độ ẩm đất thu thập trường Kết nghiên cứu tìm tương quan độ ẩm đất giá trị phản xạ trích xuất từ ảnh vệ tinh Giá trị phản xạ VH cho kết tương quan tốt sóng VV với R2 0,936 0,929 Với giá trị độ ẩm dao động từ 13,13% đến 61,07% Tương quan VV sử dụng để thành lập sơ đồ ẩm cho khu vực nghiên cứu Ngoài ra, ii nghiên cứu điển hình để đánh giá, trích xuất giá trị độ ẩm đất ảnh vệ tinh Sentinel-1 kết nghiên cứu sử dụng để thành lập sơ đồ độ ẩm cho khu vực có điều kiện tương tự iii ABSTRACT Binh Thuan is one of driest province in Viet Nam Agriculture here usually suffer from water scarcity during the dry season Soil moisture content is one element that can infer the water scarcitty In this thesis, the authors evaluate the correlation between surface soil moisture content of the dragon fruit farm and the backskatter of VH and VV value which is extracted from Sentinel-1 data Field samples for soil moisture content are collected as cm depth from the surface at the time Sentinel-1 satellites fly through the studied field The authors collect 88 samples in different dates from May to October 2019 Soil moisture content as the dragon fruit farm varies from 13,13% to 61,07%, and coefficient of determination are 0.936 and 0.929 for the correlation between moisture content and backscatter value of VV and VH Result of correlation of VV are used to mapping soil moisture at area study It is the representative research for estimations of soil moisture by using the Sentinel-1 image iv CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ Tác giả cam đoan cơng trình nghiên cứu thân Các kết nghiên cứu kết luận trình bày luận văn trung thực không chép từ nguồn hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Tác giả luận văn Trang Nguyễn Đăng Khoa v MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii ABSTRACT iv CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ .v MỤC LỤC vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC HÌNH ẢNH .x MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan tài liệu nghiên cứu 1.2 Đặc điểm tự nhiên tỉnh Bình Thuận 1.3 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 1.4 Giới thiệu tổng quát vệ tinh Sentinel-1 1.5 Phần mền xử lý ảnh mã nguồn mở SNAP 11 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .13 2.1 Độ ẩm đất 13 2.2 Phương pháp xác định độ ẩm đất trường 13 2.2.1 Phương pháp lấy mẫu số lượng mẫu 14 2.2.2 Phân tích mẫu phòng 17 2.3 Phương pháp xác định độ ẩm đất từ ảnh vệ tinh Sentinel-1 19 2.3.1 Dữ liệu ảnh 19 2.3.2 Xử lý ảnh .19 2.3.3 Trích xuất, xử lý trình bày liệu 25 vi CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ .30 3.1 Độ ẩm đất từ ảnh vệ tinh 30 3.3 Đánh giá tương quan độ ẩm đất từ vệ tinh độ ẩm đất trường 3.4 32 Xây dựng sơ đồ độ ẩm cho khu vực nghiên cứu 36 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .41 CÔNG BỐ KHOA HỌC .43 TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 vii CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ c) 30/09/2019 d) 12/10/2019 Hình 3.7 Sơ đồ độ ẩm theo ngày lấy mẫu HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 37 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ Sơ đồ ẩm lập dựa kết tương quan sóng VV với độ ẩm đất thu thập ngồi trường Biểu đồ histogram thể mối quan hệ giá trị độ ẩm tần suất xuất Các giá trị độ ẩm từ 15% đến 40% có tần suất xuất 10 pixel chiếm khoảng 80% Với ngày lấy mẫu 02/06, 30/09, 12/10 tần suất xuất giá trị độ ẩm từ 25% đến 35% thấp so với ngày 18/09 với tần suất giá trị độ ẩm đạt 20 pixel Sơ đồ độ ẩm ngày 18/09 có giá trị độ ẩm cao bốn ngày lấy mẫu Nền độ ẩm cao ngày 18/09 phù hợp với điều kiện thực tế trước thời điểm lấy mẫu khu vực nghiên cứu có xuất mưa Bên cạnh đó, đồ thị histogram thể tần suất xuất giá trị ẩm khoảng từ 25% đến 35% cao hẳn so với ngày lại điều phù hợp với điều kiện lấy mẫu thời điểm a) 27/12/2009 b) 12/10/2019 Hình 3.8: Giải đoán ảnh HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 38 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ Theo hình 3.8 kết ảnh thể giá trị độ ẩm cao tương đương với vị trí hồ nước khu vực lân cận (hình chữ nhật hình trịn) chưa thể xác ranh giới hồ Có thể hai thời điểm đối chiếu để giải đoán cách tháng Các khu vực xác định hồ hình 3.7b có màu xanh thể giá trị độ ẩm 60% phù hợp với giải đốn ảnh Google Earth hình 3.7a Các giá trị màu trắng tương ứng với độ ẩm 10% thể khu vực cụm dân cư cùng, vách đá, khu vực đồi cát Trong giá trị độ ẩm đất 10% nghiên cứu nhận diện vật thể cụm dân cư mái nhà đa phần tơn phản chiếu bước sóng làm nhận diện nhầm đối tượng độ ẩm đất Đối với khu vực hồ nước xunh quanh khu vực nghiên cứu, tập hợp pixel thể giá trị độ ẩm thay đổi diện tích vị trí phân bố hình 3.9 Diện tích hồ chứa thay đổi phù hợp với điều kiện khí hậu khu vực vào ngày 02/06 thời gian bắt đầu mùa mưa Ngày 18/09/2019 có diện tích ẩm nhiều phù hợp với điều kiện thời tiết có mưa trước ngày lấy mẫu, ngày 12/10/2019 cuối mùa mưa với diện tích số lượng pixel ẩm cao giảm nhiều khu vực hồ chứa tập trung nhóm pixel có diện tích lớn đợt lại a) 02/06/2019 HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 b) 18/09/2019 39 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ c) 30/09/2019 d) 12/10/2019 Hình 3.9: Các khu vực xuất thay đổi theo ngày lấy mẫu HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 40 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Từ kết nghiên cứu trình bày chương 3, học viên rút số kết luận kiến nghị sau KẾT LUẬN Nghiên cứu thực cách khoa học hệ thống theo trình tự bước tìm hiểu đặc điểm, tính chất đối tượng nghiên cứu, khảo sát thực địa, thu thập mẫu ngồi trường, thí nghiệm mẫu độ ẩm, xử lý ảnh đánh giá kết Giá trị độ ẩm nghiên cứu thu thập độ ẩm đất bề mặt với độ sâu lấy mẫu dao động từ 0cm đến 5cm tính từ bề mặt địa hình nằm khu vực canh tác long có lẫn thực vật Giá trị độ ẩm đất bề mặt đánh giá tương quan với giá trị phản xạ phân cực VV VH trích xuất từ bước xử lý ảnh vệ tinh Sentinel-1 Kết tương quan độ ẩm bề mặt giá trị phản xạ ảnh Sentinel-1 theo phân cực VV phi tuyến tính có R2 = 0,929 với độ ẩm dao động từ 13,13% đến 61,07% Kết tương quan đối chiếu với kết nghiên cứu tác giả S.Paloscia A.Hachani cho thấy tương quan VV phân bố tập trung gần đường xu hướng mẫu nghiên cứu Tương quan phân cực VH giá trị nằm xa đường xu hướng tập mẫu có số nằm biên tập mẫu nghiên cứu Kết nghiên cứu xây dựng sơ đồ độ ẩm khu vực nghiên cứu dựa tương quan VV Các giá trị ẩm thể có tương đồng phù hợp với điều kiện thời tiết trước đặc điểm mẫu thu thập trường HẠN CHẾ Nghiên cứu tập trung mẫu khu vực canh tác long nên giá trị độ ẩm bề mặt dao động phạm vi 13,13% đến 61,07% Hệ số nhám bề mặt chưa sử dụng nghiên cứu HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 41 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KIẾN NGHỊ Cần mở rộng khu vực nghiên cứu bao gồm đặc điểm địa hình đa dạng như: đất trống, đồi núi, đồi cát, khu vực canh tác trồng khác, khu vực ngập nước, v v Nhằm có đánh giá khách quan toàn diện Thu thập thêm mẫu độ ẩm có giá trị thấp 10% cao 60% để đánh giá tương quan tổng thể Áp dụng công nghệ xử lý mạng nơ tron để tăng độ xác cho nghiên cứu tăng khả xử lý số liệu với tập mẫu lớn HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 42 CÔNG BỐ KHOA HỌC [1] T.N.Đ.Khoa, P.T.Duy and T.A.Tú, “Đánh giá độ ẩm bề mặt Vườn Thanh long tỉnh Bình Thuận Phương pháp sử dụng ảnh Viễn thám Sentinel-1” Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ Đại học Quốc gia Hồ Chí Minh HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Smith and L C., "Emerging applications of Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) in Geomorphology and Hydrology," in Association of American Geographers, UK, 2002 [2] M Nolan, I Member, D R.Fatland and L Hinzman, "DInSar Measurement of Soil Moisture," pp Vol_41, No.12, 12 2003 [3] T Lakhankar, H Ghedira and R Khanbilvardi, "Spatial Mapping Of Soil Moisture Using Radarsat-1 Data," in ASPRS 2006 Annual Conference, Reno, Nevada, 2006 [4] F B Sanli, Y Kurucu, M T Esetlili and S Abdikan, "Soil Moisture Estimation From Radarsat -1, Asar And Palsar Data In Agricultural Fields Of Menemen Plane Of Western Turkey," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol XXXVII, pp 75-82, Part B7, Beijing 2008 [5] Aurélie Le Morvan, , Mehrez Zribi, Nicolas Baghdadi, André Chanzy, "Soil Moisture Profile Effect on Radar Signal Measurement," Sensors, vol 8, pp 256 - 270, 2008 [6] A Merzouki, H McNairn, I Member and A Pacheco, "Mapping Soil Moisture Using RADARSAT-2 Data and Local Autocorrelation Statistics," Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing, Vols VOL 4, NO 1, pp 128-137, 2011 [7] S Paloscia; S.Pettinato; E.Santi; C.Notarnicola; L.Pasolli; A Reppucci, "Soil moisture mapping using Sentinel-1 images: Algorithm and preliminary validation," Remote Sensing of Environment , vol 134, pp 234248, 2013 HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 44 [8] A Şekertekin, A M Marangoz and S Abdikan, "Soil Moisture Mapping Using Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar Data," International Journal of Environment and Geoinformatics (IJEGEO), pp 178- 188, 2016 [9] X Bai, B He, X Li, J Zeng, X Wang, Z Wang, Y Zeng and Z Su, "First Assessment of Sentinel-1A Data for Surface Soil Moisture Estimations Using a Coupled Water Cloud Model and Advanced Integral Equation Model over the Tibetan Plateau," Remote sensing, pp 9,714, 2017 [10] M Vreugdenhil, W Wagner, B Bauer-Marschallinger, I Pfeil, I Teubner, C Rüdiger and P Strauss, "Sensitivity of Sentinel-1 Backscatter to Vegetation Dynamics: An Austrian Case Study," Remote sensing, pp 10,1396, 2018 [11] Q Gao0, M Zribi, M J Escorihuela and N Baghdadi, "Synergetic Use of Sentinel-1 and Sentinel-2 Data for Soil Moisture Mapping at 100 m Resolution," Sensors, pp 17,1966, 2017 [12] M E Hajj, N Baghdadi, M Zribi and H Bazzi, "Synergic Use of Sentinel1 and Sentinel-2 Images for Operational Soil Moisture Mapping at High Spatial Resolution over Agricultural Areas," Remote sensing, pp 9,1292, 2017 [13] H P Phụng, L Đ Nguyên P B Việt, “Sử dụng liệu viễn thám radar xác định rừng ngập mặn,” Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ, pp T 19, S 4K, 2016 [14] L M Hằng T V Anh, “Nghiên cứu phương pháp trộn ảnh viễn thám siêu cao tần Sentinel-1 ảnh viễn thám quang học,” Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, pp tập 32, số 1, 18-27, 2016 [15] H T T Hương, V Q Minh and L A Tuấn, "Ứng dụng ảnh viễn thám MODIS phân vùng canh tác lúa có ảnh hưởng điều kiện khô hạn HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 45 ngập lũ khu vực đồng sông Cửu Long," Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, pp 52-65, 2016 [16] P V V Nguyễn Đức Thuận, "Ừng dụng công nghệ Viễn thám hệ thống thông tin địa lý nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt 12 quận nội thành, thành phố Hà Nội giai đoạn 2005-2015," Tạp chí Khoa học Nơng nghiệp Việt Nam, pp tập 14, số 8: 1219-1230, 2016 [17] Đ T N Ánh, N Q Phi and N H Sơn, "Nghiên cứu phương pháp cảnh báo hạn Nông nghiệp vùng hạ lưu sông Cả," Khoa học kỹ thuật Thủy lợi Môi trường, pp số 56, 24-33, 2017 [18] N V Q Nguyễn Hải Hòa, "Sử dụng ảnh viễn thám Landsat GIS xây dựng đồ biến động diện tích rừng vùng đệm vườn Quốc gia Xuân Sơn," Tạp chí Khoa học Công nghệ Lâm nghiệp số 3, pp 46-56, 2017 [19] N V Thị, N Đ Dương and T Q Bảo, "Quan hệ tán xạ ngược ảnh radar Sentinel-1 với số NDVI ảnh quang học Sentinel-2: trường hợp nghiên cứu cho đối tượng rừng khộp tỉnh Đắk Lắk," Tạp Chí Khoa Học Và Công Nghệ Lâm Nghiệp Số 3, pp 167-176, 2018 [20] Cục thống kê Bình Thuận, "www.cucthongke.vn," 2020 [Online] Available: http://www.cucthongke.vn/xem-tin-tuc.aspx?idp=1&idc=32675 [Accessed 2020] [21] Internet, "Sentinel online," ESA, 2016 [Online] Available: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-1-sar/sarinstrument/acquisition-modes [Accessed 12 11 2019] [22] Hegarat-Mascle, S Le, M Zribi, F Alem, A Weisse and C Loumagne., "Soil moisture estimation from ERS/SAR data: toward an operational methodology," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 40, no 12, pp 2647-2658, DEC 2002 [23] VasileiosAnagnostopoulos, G P.Petropoulos, GarethIreland and T N.Carlson, "A modernized version of a 1D soil vegetation atmosphere HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 46 transfer model for improving its future use in land surface interactions studies," Environmental Modelling & Software, vol 90, pp 147-156, April 2017 [24] G P Petropoulos, P K Srivastava, M Piles and S Pearson, "Earth Observation-Based Operational Estimation of Soil Moisture and Evapotranspiration for Agricultural Crops in Support of Sustainable Water Management," Sustainability, vol 10, no Precision Agriculture Technologies for a Sustainable Future: Current Trends and Perspectives, p 181, 2018 [25] A Santamaría-Artigas, C Mattar, J.-P Wigneron and I Senior Member, "Application of a Combined Optical–Passive Microwave Method to Retrieve Soil Moisture at Regional Scale Over Chile," Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing, Vols VOL 9, NO 4, pp 1493-1504, APRIL 2016 [26] A F Torres-Rua, A M Ticlavilca, R Bachour and M McKee, "Estimation of Surface Soil Moisture in Irrigated Lands by Assimilation of Landsat Vegetation Indices, Surface Energy Balance Products, and Relevance Vector Machines," Water, vol 8, p 167, 2016 [27] J D Bolten, W T Crow, X Zhan, T J Jackson and C A Reynolds, "Evaluating the Utility of Remotely Sensed Soil Moisture Retrievals for Operational Agricultural Drought Monitoring," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 3, no 1, pp 57-66, March,2010 [28] M Pablos, J Martínez-Fernández, N Sánchez and Á González-Zamora, "Temporal and Spatial Comparison of Agricultural Drought Indices from Moderate Resolution Satellite Soil Moisture Data over Northwest Spain," Remote Sensing, vol 9, no 11, p 1168, November 2017 [29] A Whyte, K P Ferentinos and G P Petropoulos, "A new synergistic approach for monitoring wetlands using Sentinels -1 and data with objectHVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 47 based machine learning algorithms," Environmental Modelling & Software, vol 104, pp 40-54, 2018 [30] D J Leroux, Y H Kerr, A A Bitar, R Bindlish and T J Jackson, "Comparison Between SMOS, VUA, ASCAT, and ECMWF Soil Moisture Products Over Four Watersheds in U.S.," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 52, no 3, pp 1562-1571, March 2014 [31] MaríaPiles, G P.Petropoulos, NildaSánchez, ÁngelGonzález-Zamora and GarethIreland, "Towards improved spatio-temporal resolution soil moisture retrievals from the synergy of SMOS and MSG SEVIRI spaceborne observations," Remote Sensing of Environment, vol 180, pp 403-417, July 2016 [32] Internet, "https://sentinel.esa.int/web/sentinel/home," [Online] Available: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar/acquisitionmodes [Accessed 11 12 2019] [33] G Bertoldi, S D Chiesa, C Notarnicola, L Pasolli, G Niedrist and U Tappeiner, "Estimation of soil moisture patterns in mountain grasslands by means of SAR RADARSAT2 images and hydrological modeling," Journal of Hydrology, vol 516, pp 245-257, 2014 [34] M R Sahebi, J Angles and F Bonn, "A comparison of multi-polarization and multi-angular approaches for estimating bare soil surface roughness from spaceborne radar data," Canadian Journal of Remote Sensing, vol 28, no 5, pp 641-652, 2002 [35] Iftikhar Ali, Senmao Cao, Vahid Naeimi, Christoph Paulik, and Wolfgang Wagner, Senior Member, IEEE, "Methods to Remove the Border Noise From Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar Data: Implications and Importance For Time-Series Analysis," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 11, no 3, pp 777786, 2018 HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 48 [36] J S LEE, l JURKEVICH, P DEWAELE, P WAMBACQ and A OOSTERLINCK, "Speckle Filtering of Synthetic Aperture Radar Images: A Review," Remote Sensing Reviews, vol 8, pp 313-340, 1994 [37] A Hachani,M Ouessar,S Paloscia,E Santi, S Pettinato, "Soil moisture retrieval from Sentinel-1 acquisitions in an arid environment in Tunisia: application of Artificial Neural Networks techniques," International Journal of Remote Sensing , vol 40, no 24, pp 9159-9180, 2019 [38] Filipponi and Federico, "Sentinel-1 GRD Preprocessing Workflow," in The 3rd International Electronic Conference on Remote Sensing, 2019 [39] Cục thống kê tỉnh Bình thuận, “http://cucthongke.vn/Default.aspx,” Cục thống kê, 2019 [Trực tuyến] Available: http://cucthongke.vn/xem-tintuc.aspx?idp=1&idc=28673 [Đã truy cập 28 07 2020] [40] Lê Long, "http://congan.com.vn/," 10 03 2016 [Online] Available: http://congan.com.vn/tin-chinh/binh-thuan-cong-bo-tinh-trang-han-hanthieu-nuoc-nghiem-trong_15755.html [Accessed 12 11 2019] [41] Linh Nga, "http://dwrm.gov.vn/," Cục quản lý tài nguyên nước, 08 04 2019 [Online].Available: http://dwrm.gov.vn/index.php?language=vi&nv=news &op=Hoat-dong-cua-dia-phuong/Binh-Thuan-Tap-trung-doi-pho-voi-tinhtrang-kho-han-8015 [Accessed 12 11 2019] [42] Internet, "https://www.binhthuan.gov.vn/Default.aspx?sid=1324&pageid= 32693," Sở nông nghiệp phát triển nơng thơn tỉnh Bình Thuận, 20 05 2020 [Online] Available: https://www.binhthuan.gov.vn/1324/32694/5963 9/572887/tin-thuy-loi/kho-han-nghiem-trong-o-binh-thuan.aspx [Accessed 25 07 2020] HVTH: Trang Nguyễn Đăng Khoa, MSHV: 1770464 49 ... TÀI: ĐÁNH GIÁ ĐỘ ẨM CỦA ĐẤT BẰNG ẢNH VỆ TINH SENTINEL-1 KHU VỰC CANH TÁC THANH LONG, TỈNH BÌNH THUẬN NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Đánh giá độ ẩm khu vực canh tác long tỉnh Bình Thuận phương pháp xử lý ảnh. .. sĩ ? ?Đánh giá độ ẩm đất ảnh vệ tinh Sentinel-1 khu vực canh tác long, tỉnh Bình Thuận? ?? sử dụng công cụ ảnh viễn thám radar Sentinel-1 kết hợp với thu thập mẫu độ ẩm đất thực địa nhằm đánh giá. .. QUẢ .30 3.1 Độ ẩm đất từ ảnh vệ tinh 30 3.3 Đánh giá tương quan độ ẩm đất từ vệ tinh độ ẩm đất trường 3.4 32 Xây dựng sơ đồ độ ẩm cho khu vực nghiên cứu 36