Ứng dụng ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xác định biến động đất đai trên địa bàn thị trấn trâu quỳ, huyện gia lâm, thành phố hà nội giai đoạn 2005 2010

luận văn, thạc sĩ, tiến sĩ, cao học, khóa luận, đề tài

BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO

TRƯỜNG ðẠ I HỌC NễNG NGHIỆP HÀ NỘI

-

Nguyễn văn thanh

ứng dụng ảnh viễn thám và hệ thống thông tin

địa lý (GIS) để xác định biến động đất đai trên địa bàn thị trấn trâu quỳ, huyện gia lâm, thành phố hà nội

giai đoạn 2005-2010

LUẬN VĂN THẠC SĨ NễNG NGHIỆP

Chuyờn ngành : QUẢN Lí ðẤ T ðAI

Mó số : 60.62.16 Người hướng dẫn khoa học : pgs.TS Nguyễn khắc thời

HÀ NỘI - 2011

LỜI CAM ðOAN

Tôi xin cam ñoan ñây là k ết quả nghiên c ứu của tôi Các s ố liệu, kết quả nêu trong luận văn này là trung thực và chưa từng ñược ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tôi xin cam ñoan rằng các thông tin trích d ẫn trong lu ận văn ñều ñã chỉ rõ nguồn gốc

Hà Nội, ngày 28 tháng 03 năm 2011

Tác giả luận văn

Nguyễn Văn Thanh

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày t ỏ lòng bi ết ơn sâu s ắc tới PGS.TS Nguy ễn Khắc Thời - phó Khoa Tài nguyên và Môi trường, Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội - người ñã hướng dẫn, giúp ñỡ rất tận tình trong thời gian tôi học tập tại trường

và hoàn thành luận văn tốt nghiệp

Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo Viện Sau ñại học; Bộ môn Trắc ñịa bản ñồ và Hệ thống thông tin ñịa lý, Khoa Tài nguyên và Môi trường

ñã giảng dạy, ñóng góp ý ki ến, tạo ñiều kiện cho tôi h ọc tập và hoàn thành luận văn của mình

Tôi xin chân thành cảm ơn UBND huyện Gia Lâm, UBND thị trấn Trâu Quỳ ñã giúp ñỡ tôi trong quá trình thu th ập số liệu và hoàn thành lu ận văn này

Tôi xin chân thành c ảm ơn ban lãnh ñạo Trường Cao ñẳng Công nghệ Kinh tế và Thủy lợi Miền Trung nơi tôi công tác ñã tạo mọi ñiều kiện cho tôi học tập nghiên cứu

Tôi xin chân thành cảm ơn Bố, Mẹ, người thân trong gia ñình và bạn bè

ñã làm chỗ dựa tinh thần vững chắc cho tôi học tập và công tác

Tác giả luận văn

Nguyễn Văn Thanh

3 ðỐI TƯỢNG, ðỊ A ðIỂM, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP

4.4.3 Nắn chỉnh hình học và cắt ảnh theo ñịa giới hành chính 51

4.4.5 Thành lập bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất năm 2005 và 2010 70 4.5 Thành lập bản ñồ biến ñộng ñất ñai giai ñoạn 2005 – 2010 74

DANH MỤC BẢNG

2.1 So sánh hai phương pháp giải đốn ảnh viễn thám 14

4.1 Hiện trạng sử dụng đất thị trấn Trâu Quỳ năm 2010 46

4.4 Các điểm khống chế dùng nắn ảnh 2010 theo ảnh năm 2005 63

4.6 Khĩa giải đốn ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu 684.7 Thống kê diện tích các loại đất năm 2005 704.8 Thống kê diện tích các loại đất năm 2010 714.9 Chênh lệch giữa diện tích giải đốn ảnh và diện tích thống kê 724.10 Biến động các loại đất giai đoạn 2005 – 2010 754.11 So sánh diện tích các loại đất loại đất năm 2005 và năm 2010 76

2.5 ðặc tính phản xạ phổ của một số ñối tượng chính trong ñô thị 7

2.7 Một bản ñồ GIS s ẽ là t ổng hợp của rất nhiều lớp thông tin khác

2.9 Thành lập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp so sánh sau phân

2.10 Thành lập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp phân lo ại trực tiếp

4.6 Lựa chọn thông số ñể nắn ảnh trên Envi 55 4.7 Bảng nhập toạ ñộ các ñiểm khống chế ñể nắn ảnh 55 4.8 Các ñiểm khống chế ñể nắn thể hiện trên ảnh 2005 57

4.10 Ảnh Quickbird năm 2005 ñã ñược nắn chỉnh học 59 4.11 ðịa giới thị trấn Trâu Quỳ ñược mở chồng lên ảnh năm 2005 60 4.12 Ảnh năm 2005 ñược cắt theo ñịa giới hành chính TT Trâu Quỳ 61 4.13 Ảnh năm 2010 cần nắn và ảnh năm 2005 dùng ñể tham chiếu cùng

4.15 Bảng nhập toạ ñộ các ñiểm khống chế ñể nắn ảnh 63 4.16 Các ñiểm khống chế dùng nắn ảnh 2010 theo ảnh năm 2005 và sai

4.17 Ảnh Quickbird năm 2010 ñã ñược nắn chỉnh học 65 4.18 Ảnh năm 2010 ñược cắt theo ñịa giới hành chính TT Trâu Quỳ 66

1 MỞ ðẦ U

1.1 Tính cấp thiết của ñề tài

ðất ñai là tài nguyên vô cùng quý giá ñối với mỗi quốc gia bởi nó là tư liệu sản xuất ñặc biệt, là thành phần quan trọng hàng ñầu của môi trường sống, là ñịa bàn phân bố của các khu dân cư, xây dựng các cơ sở kinh tế, văn hoá, xã hội, an ninh và quốc phòng

ðất nước ta ñang trên ñà phát tri ển, quá trình công nghi ệp hoá, ñô thị hoá ñang diễn ra mạnh mẽ Nhu cầu chuyển mục ñích sử dụng ñất nông nghiệp sang ñất phi nông nghi ệp ngày càng tr ở nên b ức thi ết ñể ñáp ứng ñất ñai cho các ngành s ản xuất phi nông nghi ệp Trước yêu c ầu ñó, chúng

ta cần phải phân b ố quỹ ñất cho các ngành m ột cách h ợp lý ñể ñảm bảo sử dụng ñất một cách ti ết kiệm và có hi ệu quả cao ñồng thời vẫn ñảm bảo an ninh lương thực

ðể công tác quản lý ñất ñai có hiệu quả thì việc xác ñịnh biến ñộng ñất ñai càng tr ở nên c ấp thi ết Trước kia, khi công ngh ệ khoa h ọc vũ trụ chưa phát triển việc xác ñịnh biến ñộng ñất ñai chủ yếu dựa vào việc thống kê và

ño vẽ trực tiếp rất phức tạp, thời gian xác ñịnh kéo dài, kết quả phản ánh không kịp thời và ch ứa nhiều sai s ố Dẫn ñến việc ra quy ết ñịnh của các c ơ quan quản lý nhà n ước không kịp thời, thiếu chính xác Ngày nay, khoa h ọc

vũ trụ ñã ñạt ñến trình ñộ cao và trở thành kỹ thuật phổ biến, ñược ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực Với khả năng cung cấp thông tin ña dạng và cập nhật của công nghệ viễn thám, khả năng phân tích thông tin c ủa GIS kết hợp với phương pháp truyền thống thì việc nghiên cứu thành lập bản ñồ hiện trạng

sử dụng ñất, bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất sẽ ñạt hiệu quả cao hơn

Quá trình ñô thị hoá, công nghiệp hoá tại thị trấn Trâu Quỳ, huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội ñã và ñang diễn ra mạnh mẽ Vì vậy, ñể ñáp ứng nhu

cầu quản lý đất đai tại địa phương giúp các nhà qu ản lý đưa ra quyết định nhanh chĩng phù h ợp với thực tế Việc ứng dụng cơng ngh ệ viễn thám k ết hợp với GIS để xác định biến động đất đai tại địa phương là rất cần thiết

Xuất phát từ nhu cầu thực tế cũng như tính cấp bách của việc xác định biến động đất đai trên địa bàn, được sự đồng ý của Khoa Tài nguyên và Mơi trường, Khoa Sau đại học - trường ðại học Nơng Nghiệp Hà Nội, tơi tiến hành nghiên cứu đề tài:

“Ứng dụng ảnh viễn thám và h ệ thống thơng tin địa lý (GIS) để xác định biến động đất đai trên địa bàn thị trấn Trâu Quỳ, huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội giai đoạn 2005-2010”

1.2 Mục đích của đề tài

Thành lập được bản đồ biến động đất đai đồng thời xác định được số liệu biến động sử dụng đất trên địa bàn th ị trấn Trâu Qu ỳ, huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội giai đoạn 2005 -2010 trên cơ sở sử dụng ảnh vệ tinh Quickbird chụp năm 2005, 2010

1.3 Yêu cầu của đề tài

- Sử dụng được cơng ngh ệ giải đốn ảnh viễn thám Thành l ập được bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005, năm 2010 và b ản đồ biến động đất đai của thị trấn Trâu Qùy giai đoạn 2005 - 2010

- Nắm được tình hình quản lý và sử dụng đất đai trên địa bàn nghiên cứu

- Các số liệu điều tra, thu thập chính xác, đầy đủ và phản ánh trung thực, khách quan

2 TỔNG QUAN

2.1 Cơ sở viễn thám

2.1.1 Khái quát về viễn thám

Viễn thám (Remote sensing) ñược ñịnh nghĩa bằng nhiều cách khác nhau, nhưng nói chung ñều thống nhất theo quan ñiểm là khoa h ọc và công nghệ thu thập thông tin của vật thể mà không tiếp xúc trực tiếp với vật thể ñó ðịnh nghĩa sau ñây có th ể coi là tiêu bi ểu: “Viễn thám là khoa h ọc và công nghệ mà theo ñó các ñặc tính ñối tượng quan tâm ñược nhận diện, ño ñạc, phân tích các tính ch ất mà không có s ự tiếp xúc trực tiếp với ñối tượng”.[1] ðối tượng trong ñịnh nghĩa này có thể hiểu là một ñối tượng cụ thể, một vùng hay một hiện tượng

Viễn thám ñiện từ là khoa h ọc và công ngh ệ sử dụng sóng ñiện từ ñể chuyển tải thông tin từ vật cần nghiên cứu tới thiết bị thu nhận thông tin cũng như công nghệ xử lý ñể các thông tin thu nhận có ý nghĩa

Về bản chất viễn thám là công nghệ nhằm xác ñịnh và nhận biết các ñối tượng hoặc các ñiều kiện môi tr ường thông qua các ñặc trưng riêng v ề phản

xạ hoặc bức xạ ñiện từ [1] Tuy nhiên những năng lượng như từ trường, trọng trường cũng có thể ñược sử dụng

2.1.2 Thông tin trên ảnh viễn thám

Thông tin trên ảnh viễn thám có ñược về các ñối tượng nhờ vào quá trình “chụp ảnh” vệ tinh mà thực chất là quá trình thu nh ận năng lượng sóng ñiện từ phản xạ hoặc phát xạ từ vật thể Thông tin có ñược về ñối tượng trong quá trình này chính là nhờ sự khác biệt của phản ứng với sóng ñiện từ của các ñối tượng khác nhau (phản xạ, hấp thụ hay phân tách sóng ñiện từ)

Năng lượng sóng phản xạ từ ñối tượng bao gồm hai phần:

- Năng lượng phản xạ trực tiếp từ bề mặt ñối tượng

- Năng lượng tán xạ bởi cấu trúc bề mặt ñối tượng

Năng lượng phản xạ trực tiếp không phụ thuộc vào bản chất của ñối tượng

mà chỉ phụ thuộc vào ñặc tính bề mặt: ñộ gồ ghề, hướng, của ñối tượng

Năng lượng tán x ạ là kết quả của một quá trình t ương tác giữa bức xạ với bề dày c ủa ñối tượng mà b ức xạ ñó có kh ả năng xuyên t ới Năng lượng này phụ thuộc vào cấu trúc, bản chất và trạng thái của ñối tượng ðây là nguồn năng lượng mang thông tin giúp ta có thể nhận biết ñược các ñối tượng

và trạng thái của chúng

Tất cả các vật thể ñều phản xạ, hấp thụ, phân tách và b ức xạ sóng ñiện

từ bằng các cách thức khác nhau và các ñặc trưng này thường ñược gọi là ñặc trưng phổ Phổ phản xạ là thông tin quan trọng nhất mà viễn thám thu ñược về các ñối tượng ðối với mỗi vật trong tự nhiên có ñặc tính phản xạ phổ ñiện từ khác nhau trên các b ước sóng khác nhau D ựa vào ñặc ñiểm phổ phản xạ có thể phân tích, so sánh và nh ận diện các ñối tượng trên bề mặt Các ñối tượng chủ yếu trên m ặt ñất bao g ồm: lớp phủ thực vật, nước, ñất hay cát, ñá công trình xây d ựng Mỗi loại này có ph ản xạ khác nhau v ới sóng ñiện từ tại các bước sóng khác nhau

Hình 2.1 Phản xạ phổ của các ñối tượng tự nhiên chính

ðây là hình biểu diễn ñường cong phản xạ phổ của các loại lớp phủ mặt ñất (thực vật, ñất và nước), chúng có tính chất khái quát việc phản xạ phổ của

ba loại lớp phủ chủ yếu Trên thực tế, các loại thực vật, ñất và nước khác nhau

sẽ có các ñường cong phản xạ phổ khác nhau Sự khác nhau này chủ yếu ñược thể hiện ở ñộ lớn của phần trăm phản xạ, song hình dạng tương ñối của ñường cong ít khi có sự thay ñổi

Thực vật: phản xạ phổ cao nhất ở bước sóng màu lục (0,5-0,6µm) (tương ứng với dải sóng màu l ục-Green) trong vùng nhìn th ấy và có màu xanh l ục Khi diệp lục tố giảm ñi, thực vật chuyển sang khả năng phản xạ ánh sáng màu

ñỏ trội hơn, dẫn ñến lá cây có màu vàng (do t ổ hợp màu Green và Red) ho ặc màu ñỏ hẳn Các ñặc trưng phản xạ phổ của thực vật nổi bật nhất ở vùng hồng ngoại gần (0,7-1,4µm), là vùng b ước sóng mà th ực vật có ph ản xạ cao nh ất Mức ñộ phản xạ của thực vật phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố khác nhau, có thể

kể ñến là lượng chlorophyll (diệp lục), ñộ dày tán lá và cấu trúc tán lá

Hình 2.2 ðồ thị phản xạ phổ của một số loại thực vật

Nước: có phản xạ chủ yếu nằm trong vùng nhìn th ấy (0,4-0,7µm) và phản xạ mạnh ở dải sóng lam (0,4-0,5µm) và lục (0,5-0,6µm) Giá trị phản xạ của một ñối tượng nước phụ thuộc chủ yếu vào ñộ ñục của nó Nước trong có giá trị phản xạ rất khác nước ñục, nước càng ñục có ñộ phản xạ càng cao

Hình 2.3 ðồ thị phản xạ phổ của một số loại nước

Ðất: có phần trăm phản xạ tăng dần theo chiều tăng của chiều dài bước sóng Phần trăm phản xạ của ñất chủ yếu phụ thuộc vào ñộ ẩm và màu c ủa ñất ðất khô, ñường cong phổ phản xạ của ñất khô tương ñối ñơn giản, ít có những cực ñại và c ực tiểu một cách rõ ràng, lý do chính là các y ếu t ố ảnh hưởng ñến tính ch ất phổ của ñất khá ph ức tạp và không rõ ràng nh ư ở thực vật Tuy nhiên quy luật chung là giá trị phổ phản xạ của ñất tăng dần về phía sóng có b ước sóng dài Các c ực trị hấp thụ phổ do h ơi nước cũng diễn ra ở vùng 1,4; 1,9 và 2,7µm

Hình 2.4 Phản xạ phổ của một số loại ñất

Cùng với các ựặc trưng phản xạ phổ của các ựối tượng tự nhiên cơ bản, Root và Mille vào năm 1971 nghiên cứu và ựưa ra các ựặc trưng phản xạ phổ của một số ựối tượng chắnh trong ựô thị như bê tông, ván lợp, nhựa ựường và ựất trống Các ựặc trưng này là thông tin quan tr ọng giúp quá trình gi ải ựoán các ựối tượng ựô thị

Hình 2.5 đặc tắnh phản xạ phổ của một số ựối tượng chắnh trong ựô thị

Phổ phản xạ là thông tin quan trọng nhất mà viễn thám thu ựược về các ựối tượng Dựa vào ựặc ựiểm phổ phản xạ (cường ựộ, dạng ựường cong ở các dải sóng khác nhau) có thể phân tắch, so sánh và nhận diện các ựối tượng trên

bề mặt Thông tin về phổ là thông tin ựầu tiên, là tiền ựề cho các phương pháp phân tắch ảnh trong viễn thám

Các ựối tượng khác nhau trong cùng m ột nhóm ựối tượng sẽ có d ạng ựường cong phổ phản xạ chung, tương ựối giống nhau, song sẽ khác nhau về các chi ti ết nhỏ trên ựường cong ho ặc khác nhau v ề ựộ lớn giá tr ị cường ựộ phản xạ Khi tắnh ch ất của ựối tượng thay ựổi thì ựường cong ph ổ phản xạ cũng bị biến ựổi theo Một loại sai biệt nữa là sự sai biệt có tắnh ch ất cục bộ khi cấu trúc của ựối tượng khác nhau trong không gian (vắ dụ lúa ựược cấy và lúa ựược sạ), hoặc cấu trúc ựó khác nhau theo h ướng của nguồn sáng (vắ d ụ các dãy cây trồng hướng Bắc Nam sẽ có ảnh khác với cũng các dãy ựó ựược trồng hướng đông Ờ Tây)

Các thông s ố quan tr ọng nhất ñặc trưng cho kh ả năng thông tin cung cấp của một ảnh vệ tinh là ñộ phân gi ải của nó Có ba lo ại ñộ phân gi ải: ñộ phân giải không gian, ñộ phân giải phổ và ñộ phân giải thời gian

- ðộ phân giải không gian

ðộ phân giải không gian của một ảnh vệ tinh, do ñặc tính của ñầu thu, phụ thuộc vào hai thông s ố FOV (Field of view-tr ường/góc nhìn) và IFOV (instantaneous field of view - trường/góc nhìn tức thì) ñược thiết kế sẵn Thông số FOV cho ta th ấy ñược phạm vi không gian mà ñầu thu có th ể thu nhận ñược sóng ñiện từ từ ñối tượng Rõ ràng là với góc nhìn càng lớn (FOV càng lớn) thì ảnh thu ñược càng rộng, và với cùng một góc nhìn, v ệ tinh nào

có ñộ cao lớn hơn sẽ có khoảng thu ảnh lớn hơn Còn với IFOV của ñầu thu ñặc trưng cho phạm vi không gian Tổng hợp giá trị bức xạ của các ñối tượng trong một góc IFOV ñược thu nhận cùng một lúc và mang m ột giá tr ị, ñược ghi nhận nh ư một ñiểm ảnh Trong ảnh số, một ñiểm ảnh ñược gọi là một pixel và giá trị kích thước pixel ñặc trưng cho khả năng phân giải không gian của ảnh Góc IFOV càng nhỏ thì khả năng phân biệt các ñối tượng trong không gian càng l ớn, nghĩa là giá tr ị pixel càng nh ỏ và phạm vi “chụp” ảnh càng hẹp

Hình 2.6 ðộ phân giải không gian

Ý nghĩa quan trọng nhất của ñộ phân giải không gian là cho ta bi ết các ñối tượng nhỏ nhất mà có thể phân biệt ñược trên ảnh

- ðộ phân giải phổ

Không phải toàn bộ giải sóng ñiện từ ñược sử dụng trong việc thu nhận ảnh viễn thám Tu ỳ thuộc vào mục ñích thu th ập thông tin, m ỗi loại ñầu thu ñược thiết kế ñể có thể thu nhận sóng ñiện từ trong một số khoảng bước sóng nhất ñịnh ðộ rộng hẹp của khoảng bước sóng này là ñộ phân gi ải phổ của ảnh Theo hình 2.1 thì kho ảng bước sóng càng h ẹp thì tính ch ất phản xạ phổ của ñối tượng càng ñồng nhất Các khoảng bước sóng này ñược gọi là các kênh ảnh

Bức xạ phổ (bao gồm cả phản xạ, tán xạ và bức xạ riêng) của một ñối tượng thay ñổi theo bước sóng ñiện từ Như vậy, ảnh chụp ñối tượng trên các kênh khác nhau sẽ khác nhau và ñiều này có nghĩa là ảnh ñược thu trên càng nhiều kênh thì càng có nhi ều thông tin về ñối tượng ñược thu thập Số lượng kênh ảnh ñược gọi là ñộ phân giải phổ ðộ phân giải phổ càng cao (càng nhiều kênh ảnh) thì thông tin thu th ập từ ñối tượng càng nhi ều và giá thành càng lớn Thông thường, các vệ tinh ña phổ thường có số kênh ảnh từ khoảng

3 ñến 10 kênh Hiện nay, trong viễn thám ña phổ, các loại vệ tinh viễn thám

có khả năng thu ñược rất nhiều kênh ảnh (trên 30 kênh) gọi là các vệ tinh siêu phổ (hyperspectral satellite) ñang ñược phát triển

- ðộ phân giải thời gian

Vệ tinh viễn thám chuyển ñộng trên quĩ ñạo và chụp ảnh khu vực theo một chu kì Kho ảng thời gian lặp giữa các lần chụp ñược gọi là ñộ phân giải thời gian c ủa vệ tinh, kho ảng thời gian này càng nh ỏ thì thông tin thu th ập (hay ảnh chụp) càng nhiều

Tóm lại, thông tin trên ảnh viễn thám quang học là phản xạ phổ của các ñối tượng trên mặt ñất, bao gồm lớp phủ thực vật, nước và ñất trống ñược ghi

nhận thành t ừng pixel ảnh cĩ độ phân gi ải khơng gian xác định, trên nhi ều kênh phổ xác định và vào một thời gian xác định

2.1.3 Giải đốn ảnh viễn thám

Giải đốn ảnh là quá trình chi ết tách các thơng tin định tính cũng như định lượng từ ảnh

Cĩ hai phương pháp giải đốn ảnh viễn thám đĩ là thực hiện bằng mắt hay bằng xử lý số

ðốn đọc bằng mắt là sử dụng mắt thường cĩ sự trợ giúp của các dụng

cụ quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu… Cơ sở để đốn đọc là các chuẩn đốn đọc vẽ và mẫu đốn đọc

Các chuẩn đốn đọc bao gồm:[3]

Chuẩn kích thước: Kích thước của một đối tượng được xác định theo tỷ

lệ ảnh và kích th ước đo được trên ảnh Dựa vào thơng tin này c ũng cĩ th ể phân biệt được các đối tượng trên ảnh

Chuẩn hình d ạng: Hình dạng là những đặc trưng bên ngồi tiêu bi ểu cho từng đối tượng vì vậy nĩ cĩ ý nghĩa quan trọng trong đốn đọc Ví dụ hồ hình mĩng ngựa là các khúc sơng cụt, dạng chổi sáng màu là các cồn cát…

Chuẩn bĩng: Bĩng của vật thể cĩ thể dễ dàng nhận thấy khi nguồn sáng khơng nằm chính xác ở đỉnh đầu hoặc trường hợp chụp ảnh xiên D ựa vào bĩng của vật thể cĩ thể xác định được chiều cao của đối tượng

Chuẩn độ đen: ðộ đen là m ột chuẩn quan tr ọng để xác định tính ch ất của đối tượng Cát khơ ph ản xạ rất mạnh ánh sáng nên bao gi ờ cũng cĩ màu

trắng, trong khi đĩ cát ướt cĩ màu tối hơn trên ảnh đen trắng Trên ảnh hồng ngoại đen trắng, cây lá nh ọn phản xạ mạnh tia hồng ngoại nên cĩ màu tr ắng cịn nước lại hấp thụ hầu hết bức xạ trong dải sĩng này nên bao gi ờ cũng cĩ màu đen

Chuẩn màu s ắc: Màu s ắc giúp cho ng ười đốn đọc dễ dàng xác định được các đối tượng trên ảnh là thực vật, nước, đất trống, đất đơ thị, hoặc xác định được ngay đĩ là kiểu lồi thực vật gì

Chuẩn cấu trúc: Cấu trúc là t ập hợp của nhiều đặc tính rất rõ ràng trên ảnh, ví dụ một bãi cỏ khơng bị lẫn các lồi cây khác cho một cấu trúc mịn trên ảnh, ngược lại rừng hỗn giao cho một cấu trúc sần sùi

Chuẩn phân bố: Là tập hợp của nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo một quy luật nhất định trên tồn cảnh và trong mối quan hệ tương hỗ với đối tượng cần nghiên cứu Hình ảnh của các dãy nhà, ruộng lúa nước, đồi chè tạo

ra những hình mẫu riêng đặc trưng cho các đối tượng

Chuẩn mối quan h ệ tương hỗ: Một tổng thể các chu ẩn đốn đọc, mơi trường xung quanh ho ặc mối liên quan c ủa các đối tượng cung cấp thơng tin đốn đọc quan trọng

ðể trợ giúp cho cơng tác đốn đọc người ta thành lập các m ẫu đốn đọc Tất cả các chuẩn đốn đọc cùng với các thơng tin về thời gian chụp, mùa chụp, tỷ lệ ảnh đều phải đưa vào mẫu đốn đọc

- Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: ðây là giai ñoạn mà các tín hiệu số ñược hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra m ột tư liệu ảnh có th ể sử dụng ñược

Nó bao gồm các bước sau:

+ Hiệu chỉnh bức xạ: Tất cả các tư liệu số hầu như bao giờ cũng chịu một mức ñộ nhiễu xạ nhất ñịnh Nhằm loại trừ các nhi ễu kiểu này c ần phải thực hiện một số phép tiền xử lý Khi thu các b ức xạ từ mặt ñất trên các v ật mang trong vũ trụ, người ta thấy chúng có một số sự khác biệt so với trường hợp quan sát cùng ñối tượng ñó ở khoảng cách g ần ðiều này chứng

tỏ ở những kho ảng cách xa nh ư vậy tồn tại một lượng nhiễu nhất ñịnh gây bởi ảnh hưởng của góc nghiêng và ñộ cao mặt trời, một số ñiều kiện quang học khí quy ển nh ư sự hấp thụ, tán x ạ, ñộ mù Chính vì v ậy, ñể bảo ñảm ñược sự tương ñồng nhất ñịnh về mặt bức xạ cần thi ết phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ

+ Hiệu chỉnh khí quyển: Bức xạ mặt trời trên ñường truyền xuống mặt ñất bị hấp thụ, tán xạ một lượng nhất ñịnh trước khi tới ñược mặt ñất và bức

xạ phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trước khi tới ñược bộ cảm

Do vậy, bức xạ mà b ộ cảm thu ñược chứa ñựng không ph ải chỉ riêng n ăng lượng hữu ích mà còn nhi ều thành phần nhiễu khác Hiệu chỉnh khí quyển là một công ñoạn tiền xử lý nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang thông tin hữu ích

+ Hiệu chỉnh hình học: Méo hình hình học ñược hiểu như sự sai lệch vị trí giữa tọa ñộ ảnh thực tế ño ñược và tọa ñộ ảnh lý tưởng ñược tạo bởi một

bộ cảm có thiết kế hình học lý tưởng và trong các ñiều kiện thu nhận lý tưởng Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây d ựng ñược mối tương quan giữa hệ toạ ñộ ảnh ño và hệ toạ ñộ quy chiếu chuẩn Hệ toạ ñộ quy chiếu chuẩn có thể

là hệ toạ ñộ mặt ñất (hệ tọa ñộ vuông góc ho ặc hệ tọa ñộ ñịa lý) hoặc hệ toạ

ñộ ảnh khác

- Biến đổi ảnh: Bao gồm các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng ảnh, biến đổi tuyến tính

+ Tăng cường chất lượng ảnh và chiết tách đặc tính

Tăng cường chất lượng cĩ thể được định nghĩa như một thao tác chuyển đổi nhằm thể hiện ảnh với cường độ, độ tương phản phù hợp với thiết

bị hiển thị ảnh Chiết tách đặc tính là m ột thao tác nh ằm phân lo ại, sắp xếp các thơng tin cĩ sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu đưa ra dưới dạng các hàm số

Những phép tăng cường chất lượng cơ bản thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, bi ến đổi histogram, t ổ hợp màu, chuy ển đổi màu gi ữa hai hệ RGB và HSI

Sau khi tăng cường chất lượng ảnh, một trong những ưu điểm của phương pháp xử lý ảnh số là cĩ th ể chọn các tổ hợp màu tuỳ ý T ổ hợp màu

cĩ nghĩa là gán 3 màu cơ bản đỏ, lục, chàm cho ba kênh phổ nào đĩ

Nếu ta gán màu chàm cho kênh 1 (kênh chàm), màu lục cho kênh 2 (kênh lục), màu đỏ cho kênh 3 (kênh đỏ) thì tổ hợp màu như vậy gọi là tổ hợp màu thật

Nếu ta gán màu đỏ cho kênh h ồng ngoại, màu l ục cho kênh đỏ, màu chàm cho kênh l ục thì t ổ hợp màu nh ư vậy gọi là t ổ hợp màu gi ả Trong t ổ hợp màu này, th ực vật cĩ màu đỏ, đất trống thường cĩ cường độ rất cao nên

cĩ màu trắng, nước cĩ màu xanh là tổ hợp của hai màu chàm và màu lục

- Phân loại ảnh:

Mục đích của quá trình phân lo ại là t ự động phân loại tất cả các pixel trong ảnh thành các lớp phủ đối tượng Cĩ hai phương pháp phân loại cơ bản

là phân loại khơng kiểm định và phân loại cĩ kiểm định.[3]

+ Phân loại cĩ kiểm định: ðược dùng để phân loại các đối tượng theo yêu cầu của người sử dụng Trong phân lo ại cĩ kiểm định người giải đốn

kiểm tra quá trình phân lo ại pixel b ằng việc quy định cụ thể theo thu ật tốn máy tính các mơ tả bằng số các loại lớp phủ mặt đất gọi là dữ liệu mẫu ðể cĩ kết quả phân loại đúng dữ liệu mẫu cần phải vừa đặc trưng vừa đầy đủ Việc phân loại thường dùng ba thu ật tốn: thu ật tốn phân lo ại theo xác su ất cực đại, thuật tốn phân loại theo khoảng cách ngắn nhất, thuật tốn phân loại hình hộp

+ Phân loại khơng kiểm định: Trong phân loại khơng kiểm định khơng

sử dụng dữ liệu mẫu làm cơ sở để phân loại mà dùng các thu ật tốn để xem xét các pixel ch ưa biết trên một ảnh và kết hợp chúng thành m ột số loại dựa trên các nhĩm tự nhiên hoặc các loại tự nhiên cĩ trên ảnh

- Xuất kết quả: Sau khi hồn thành t ất cả các quá trình x ử lý cần phải xuất kết quả Cĩ thể lựa chọn khơng hạn chế các sản phẩm đầu ra, đĩ là sản phẩm bản đồ đồ họa, các số liệu thống kê hay các file dữ liệu số

2.1.3.3 So sánh hai phương pháp giải đốn ảnh viễn thám

Bảng 2.1 Bảng so sánh hai phương pháp giải đốn ảnh viễn thám

- Cĩ thể phân tích được các thơng tin phân bố khơng gian

- Kết quả xử lý được chuẩn hố

- Chiết xuất được các đặc tính vật lý

- Năng suất cao, cĩ thể đo được các chỉ số đặc trưng tự nhiên

- Rất khĩ ứng dụng kinh nghiệm của người điều vẽ

- Chiết xuất ít thơng tin về bối cảnh

- Kết quả phân tích các thơng tin kém

Trong phạm vi của ựề tài, với tài liệu 2 ảnh Quickbird ựộ phân giải 0,61m chụp khu vực nghiên cứu Các ựối tượng dễ dàng nhận biết ựược bằng mắt nên khi thực hiện công việc giải ựoán ảnh tôi chọn phương pháp giải ựoán ảnh bằng mắt

2.1.4 Một số vệ tinh viễn thám hiện nay trên thế giới

2.1.4.1 Vệ tinh Landsat

Landsat là vệ tinh tài nguyên của Mỹ do cơ quan hàng không và vũ trụ NASA (National Aeronautics and Space Administration) quản lý Cho ựến nay ựã có nhiều thế hệ vệ tinh Landsat ựược nghiên cứu phát triển

Vệ tinh Landsat 1 ựược phóng n ăm 1972, lúc ựó bộ cảm cung c ấp tư liệu chủ yếu là MSS (Multispectral scanner) thuộc loại máy quét quang cơ (Optical-Mechanical Scanner) Vệ tinh LandSat có ựộ cao bay 705km, góc nghiêng mặt phẳng quĩ ựạo là 980 Quĩ ựạo ựồng bộ mặt trời và bán lặp Thời ựiểm bay qua xắch ựạo là 9h39' sáng và chu k ỳ lặp 17 ngày B ề rộng tuyến chụp 185km H ệ thống Landsat MSS ho ạt ựộng ở dải phổ nhìn th ấy và g ần hồng ngoại đặc ựiểm của MSS là:

- Sử dụng 4 băng phổ

- Mỗi băng phổ có trang bị 6 bộ thu, có sử dụng sợi quang học

- Ghi tắn hiệu năng lượng phản xạ từ bề mặt trái ựất

- Tắn hiệu ựược mã thành 64 cấp ựộ sáng

- độ phân giải mặt ựất 80m

- Góc quét từ đông sang Tây là 11,60

- Thời gian lộ quang 33 mili giây

- độ rộng mỗi ựường quét 185 km

Bảng 2.3 Các thông số kỹ thuật của bộ cảm TM

Kênh phổ Bước sóng Phổ ñiện từ ðộ phân giải Kênh 1 0,45 – 0,52 micromet Xanh chàm 30m Kênh 2 0,52- 0,60 micromet Xanh lục 30m

Kênh 4 0,76 – 0,90 micromet Gần hồng ngoại 30m Kênh 5 1,55 – 1,75 micromet Hồng ngoại 30m Kênh 6 10,4 – 12,5 micromet Hồng ngoại nhiệt 120m Kênh 7 2,08 – 2,35 micromet Hồng ngoại trung 30m

Vệ tinh Landsat bay ở ñộ cao 705km, mỗi cảnh TM có ñộ bao phủ mặt ñất là 185km x 170km v ới chu k ỳ chụp lặp là 16 ngày Có th ể nói TM là b ộ cảm quan trọng nhất trong việc nghiên cứu tài nguyên và môi trường Tư liệu

TM ñược cung cấp dưới dạng CCT, CD ROM và băng từ 8mm

Tư liệu vệ tinh Landsat là tư liệu viễn thám ñang ñược sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới và Việt Nam

2.1.4.2 Vệ tinh QuickBird

Vệ tinh Quickbird ñược phóng vào tháng 10 năm 2001 ở California

Vệ tinh ñược ñịnh vị ở ñộ cao quĩ ñạo là 450 km v ới góc nghiêng qu ĩ ñạo là 97,2o , ñồng bộ mặt trời Các ñặc tính của vệ tinh Quickbird ñược trình bày ở bảng 2.4 [5]

Vệ tinh QuickBird c ủa Công ty Digital Globe cung c ấp dải quét r ộng nhất, khả năng lưu trữ trong lớn nhất và ñộ phân giải cao nhất trong tất cả các loại vệ tinh th ương mại hiện hành V ệ tinh QuickBird có kh ả năng thu nh ận trên 75 triệu km2 dữ liệu ảnh mỗi năm (lớn hơn 3 lần diện tích vùng Bắc Mỹ), cho phép Công ty Digital Globe có th ể chụp và c ập nhật các d ữ liệu lưu trữ của Công ty v ới tốc ñộ cao chưa từng có trước ñây Vệ tinh Quickbird ñã và ñang nhanh chóng trở thành sự lựa chọn tốt nhất cho việc sử dụng ảnh vệ tinh phân giải cao cho mục ñích thành lập bản ñồ

Từ khi phóng thành công vệ tinh Quickbird Digital Globe và có thể thu nhận ñược dữ liệu, ảnh Quickbird nhanh chóng ñược nghiên cứu sử dụng trong công tác hiện chỉnh và thành lập bản ñồ tỷ lệ lớn khu ñô thị

Lần ñầu tiên vệ tinh cho ảnh toàn sắc panchromatic và ảnh ña phổ Multispectral với ñộ phân giải 61 – 72 cm và 2,44 – 2,88 m, ph ụ thuộc vào hình ảnh nadir thu nhận ñược với góc (0 – 250) Bởi thế các ñầu thu (sensor)

có thể phủ chùm ñộ rộng từ 16,5 – 19 km trong khi quét vuông góc với hướng chuyển ñộng của vệ tinh (across-track direction) Thêm vào ñó theo hướng dọc (along-track) và hướng ngang (across-track) có thể cung cấp một cặp ảnh lập thể với tần suất chụp lặp từ 1 – 3,5 ngày Kết quả, dữ liệu có thể có nhiều khuôn dạng khác nhau, d ữ liệu thô (Basic Imagery), lo ại này ñược bảo toàn

thông số hình học của vệ tinh, loại dữ liệu này ñược quan tâm hơn trong trắc ñịa ảnh, cụ thể là t ăng dày, ño vẽ và thành l ập bản ñồ Sử dụng loại dữ liệu thô này cho kết quả ñộ chính xác hiệu chỉnh hỉnh học cao và sản phẩm về ảnh phổ tốt hơn nhiều

Bảng 2.4 Các ñặc tính của vệ tinh Quickbird

CÁC ðẶ C ðIỂM CỦA QUICKBIRD

Thiết bị phóng Boeing Delta II

ðịa ñiểm phóng Vandenberg Air Force Base, Caliornia

Góc nghiêng quỹ ñạo 97,2 ñộ, ñồng bộ mặt trời

Thời gian cắt qua xích ñạo 10h 30’ sáng (ñiểm ñi xuống)

Thời gian hoàn thành một quỹ ñạo 93,5 phút

Thời gian lặp lại của một quỹ ñạo 1 – 3,5 ngày ph ụ thuộc vĩ ñộ (30

0 tính từ ñiểm thiên ñế)

ðộ rộng dải quét 16,5 km x 16,5 km tại ñiểm thiên ñế

ðộ chính xác tính theo hệ mét 23 m mặt phẳng (theo tiêu chuẩn CE90)

ðộ phân giải

ảnh ñen trắng: 61 cm (t ại ñiểm thiên ñế) ñến 72 cm (250 tính từ ñiểm thiên ñế) ảnh ña phổ: 2,44m ñến 2,88m tương ứng Các băng ảnh ðen trắng (pan): 450 - 900 nm

Lam (blue): 450 - 520 nm Lục (green): 520 - 600 nm

ðỏ (red): 630 - 690 nm Cận hồng ngoại ( NIR): 760 - 900 nm

Các thông số của ảnh vệ tinh Spot - 3 như trong bảng 2.5

Bảng 2.5 Các thông số ảnh của vệ tinh Spot-3

Các ựặc trưng của HRV Dạng ựa phổ Dạng toàn sắc

Kênh

0,50 - 0,59 ộm 0,61 - 0,68 ộm 0,79 - 0,89 ộm

2.2 Hệ thống thông tin ựịa lý

2.2.1 Khái quát về hệ thống thông tin ựịa lý

Hệ thống thông tin ựịa lý (GIS) là một tập các công cụ ựể thu thập, lưu trữ, tìm kiếm, biến ựổi và hiển thị các dữ liệu không gian từ thế giới thực nhằm phục v ụ thực hiện mục ựắch cụ thể đó là hệ thống thể hiện các ựối tượng từ thế giới thực thông qua: [7]

- Vị trí địa lý của đối tượng thơng qua một hệ toạ độ

- Các thuộc tính của chúng mà khơng phụ thuộc vào vị trí

- Các quan hệ khơng gian giữa các đối tượng (quan hệ topo)

Những khả năng này phân biệt GIS với các hệ thống thơng tin khác và khiến cho GIS cĩ phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau (phân tích các sự kiện, dự đốn tác động và hoạch định chiến lược)

GIS lưu giữ thơng tin về thế giới thực dưới dạng tập hợp các lớp chuyên đề cĩ thể liên kết với nhau nhờ các đặc điểm địa lý

Hình 2.7 Một bản đồ GIS sẽ là tổng hợp của rất nhiều lớp

thơng tin khác nhau

Tuỳ theo các chức năng, nhiệm vụ của mỗi hệ thống thơng tin địa lý mà

cĩ nhiều định nghĩa khác nhau v ề GIS như: định nghĩa theo chức năng, định nghĩa GIS là tập hợp của các thuật tốn, định nghĩa theo mơ hình cấu trúc dữ liệu,… Tuy nhiên các khái ni ệm về GIS đều dựa trên 3 yếu tố quan trọng là:

dữ liệu đầu vào, hệ thống vi tính số kỹ thuật cao và khả năng phân tích số liệu khơng gian

ðịnh nghĩa tổng quát theo Burrought thì: “GIS nh ư là một tập hợp các công cụ cho vi ệc thu th ập, lưu trữ, thể hiện và chuyển ñổi các d ữ liệu mang tính chất không gian từ thế giới thực ñể giải quyết các bài toán ứng dụng phục

dạng dữ liệu số vectơ hay ma trận dạng lưới

Bộ phận ñiều khiển trung tâm (CPU) ñược nối với bộ phận lưu trữ (diskdrive) làm nhiệm vụ lưu trữ dữ liệu và chương trình máy tính Các thi ết

bị ngoại vi khác như máy in, máy vẽ (plotter) thường ñược dùng ñể trình bày, hiển thị và in các dữ liệu kết quả ñã ñược xử lý Các ổ ñĩa DVD, CD, modem ñược sử dụng ñồng thời trong vi ệc lưu trữ các d ữ liệu ñầu vào và ra c ủa hệ thống hay ñóng vai trò chuy ển dữ liệu giữa các hệ thống thông tin v ới nhau Người sử dụng có thể thể hiện dữ liệu như bản ñồ trên màn hình t ừ máy tính

và các thiết bị ngoại vi như máy quét, máy in.[6]

2.2.2.2 Phần mềm

Một hệ thống phần mềm xử lý GIS yêu cầu phải có hai chức năng sau:

tự ñộng hoá bản ñồ và quản lý cơ sở dữ liệu Sự phát triển kỹ thuật GIS hiện ñại liên quan ñến sự phát triển của hai hợp phần này

- Tự ñộng hoá b ản ñồ: bản ñồ học là môn khoa h ọc, nghệ thuật và k ỹ thuật thành lập bản ñồ Do ñó, tự ñộng hoá bản ñồ là thành lập bản ñồ với sự trợ giúp c ủa máy tính B ản ñồ là s ự thể hiện bằng ñồ họa của mối quan h ệ không gian và các hình d ạng và m ỗi một bản ñồ là s ự mô hình hoá th ực tế theo những tỷ lệ nhất ñịnh Mô hình ñó yêu cầu biến ñổi các số liệu ghi b ản

ñồ thành b ản ñồ và g ồm các công ñoạn sau: L ựa chọn, phân lo ại, làm ñơn giản hóa và tạo mẫu ký tự

Các phần mềm tiện ích thông qua máy tính tr ợ giúp cho việc thành lập bản ñồ trên nhiều phương diện như sau:

Trước hết, bản ñồ trong máy tính là d ạng số nên dễ dàng chỉnh sửa và việc chỉnh lý ñó tốn ít công sức hơn so với việc không có sự trợ giúp của máy tính Mặc dù việc số hóa có th ể dẫn ñến nhiều lỗi và làm giảm ñộ chính xác, song các lỗi ñó có thể sửa d ễ dàng n ếu phát hi ện ñược Khi ñó, bản ñồ sẽ ñược hoàn thiện và lượng thông tin s ẽ ñược nâng lên ðặc biệt, việc bổ sung thông tin cho bản ñồ cũng dễ dàng thực hiện ñược

Thứ hai, quá trình t ạo chú gi ải và các ch ỉ dẫn lên b ản ñồ ñược thao tác v ới tốc ñộ nhanh nên giá thành th ấp Vi ệc lựa ch ọn, phân lo ại và làm ñơn giản hóa các ñặc ñiểm bản ñồ cũng ñược thực hiện một cách khoa h ọc Quá trình thi ết kế và khái quát hóa b ản ñồ cũng ñược lập trình và t ạo nên các ch ức năng c ụ thể của ph ần mềm Kết qu ả như mong mu ốn có th ể ñạt ñược bởi nhiều cán b ộ bản ñồ hoặc do chính m ột cán b ộ bản ñồ làm trong nhiều thời gian khác nhau

Thứ ba, thiết kế bản ñồ có thể ñược hoàn thiện h ơn qua việc thử và chỉnh sửa lỗi Kích thước, hình dạng hoặc vị trí của chữ hoặc ký hiệu trên bản

ñồ có thể dễ dàng ñược thay ñổi và ñưa về vị trí chính xác như mong muốn

- Quản lý dữ liệu: GIS phải có khả năng ñiều khiển các dạng khác nhau của dữ liệu ñịa lý ñồng thời có th ể quản lý hi ệu quả một khối lượng lớn dữ liệu với một trật tự rõ ràng M ột yếu tố rất quan trọng của phần mềm GIS là cho khả năng liên kết hệ thống giữa việc tự ñộng hóa bản ñồ và quản lý cơ sở

dữ liệu Các tài li ệu mô t ả cho m ột vị trí b ất kỳ, có th ể liên h ệ một cách h ệ thống với vị trí không gian của chúng Sự liên kết ñó là một ưu thế nổi bật của việc vận hành GIS:

Thứ nhất: các tài liệu liệu thuộc tính nhất thiết phải ñược thể hiện trên những chi ti ết của bản ñồ Ví d ụ số liệu về dân s ố của một thành ph ố cũng ñược gọi ra một cách tự ñộng mà không cần phải có một sự tra cứu nào khác ðối với bản ñồ học thì công việc tra cứu thường phải làm ñộc lập, không thực hiện tự ñộng ñược Ngoài ra việc bổ sung số liệu cũng ñòi hỏi phải ñược cập nhật thường xuyên nên chỉ GIS mới có thể ñáp ứng ñược ñầy ñủ

Thứ hai: sự thay ñổi về những chi tiết bản ñồ nhất thiết phải phù hợp với

sự thay ñổi về tự nhiên thuộc tính Ví dụ, sự thay ñổi về diện tích ñô thị về số liệu phải tương xứng với sự thay ñổi về ñường ranh giới thành phố Khi thay ñổi ranh giới thì số liệu tính toán về diện tích cũng tự ñộng ñược thay ñổi [4]

2.2.2.3 Dữ liệu

GIS phải bao gồm một cơ sở dữ liệu chứa các thông tin không gian và các thông tin thuộc tính liên kết chặt chẽ với nhau và ñược tổ chức theo một ý

ñồ chuyên ngành nhất ñịnh Các dữ liệu ñịa lý và dữ liệu thuộc tính liên quan

có thể ñược người sử dụng tự tập hợp hoặc ñược mua từ nhà cung cấp dữ liệu thương mại Hệ GIS sẽ kết hợp dữ liệu không gian với các nguồn dữ liệu khác, thậm chí có thể sử dụng DBMS (database management system) ñể tổ chức lưu giữ và quản lý dữ liệu

2.2.2.4 Người ñiều hành

GIS là một hệ thống tổng hợp của nhiều công việc kỹ thuật, do ñó ñòi hỏi người ñiều hành ph ải ñược ñào tạo và có kinh nghi ệm trong nhi ều lĩnh vực Người ñiều hành là một phần không thể thiếu ñược của GIS Hơn nữa sự phát triển không ngừng của các kỹ thuật phần cứng và phần mềm ñòi hỏi người ñiều hành phải luôn ñược ñào tạo Những yêu cầu cơ bản về người ñiều hành bao gồm các vấn ñề sau:

Có kiến thức cơ bản về ñịa lý, bản ñồ, máy tính và công nghệ thông tin:

- Việc ñào tạo cơ bản về ñịa lý cung c ấp khả năng khai thác các ñặc ñiểm không gian và các quá trình không gian, ñồng thời phát hi ện ñược mối quan hệ không gian giữa các hợp phần

- Bản ñồ học cung cấp các hiểu biết về thiết kế bản ñồ, lập bản ñồ (ví dụ: Lưới chiếu bản ñồ, hệ thống tọa ñộ, các mẫu ký tự trên bản ñồ và các k ỹ thuật in ấn)

- Khoa h ọc về máy tính và thông tin cung c ấp các ki ến thức cơ bản

về phần cứng máy tính và v ận hành thông th ạo các ch ương trình liên k ết phần cứng

- Có kinh nghiệm trong việc sử dụng các phần mềm GIS: việc ñào tạo các phần mềm chủ yếu thường tập trung vào việc xử lý GIS, lập trình cơ bản, quản

lý cơ sở dữ liệu và một số công việc khác có liên quan ñến tích hợp thông tin

- Có hiểu biết nhuần nhuyễn về dữ liệu: hiểu về nguồn dữ liệu, nội dung và ñộ chính xác của dữ liệu, tỷ lệ bản ñồ nguyên thủy và các số liệu ño ñạc của tập dữ liệu, cấu trúc của dữ liệu

- Có khả năng phân tích không gian Yêu cầu ñược ñào tạo về các phương pháp xử lý thống kê và xử lý ñịnh tính trong ñịa lý, việc ñào tạo cho người xử lý có th ể lựa chọn phương pháp t ốt nhất ñể phân tích và áp d ụng nhằm ñưa ra kết quả tốt nhất

Các yêu c ầu trên là c ần thiết ñối với người ñiều hành GIS Các hu ấn luyện chi tiết sẽ tùy thuộc nội dung và mục tiêu cũng như khả năng của máy tính và phần mềm ñể lựa chọn những chương trình ñào tạo thích hợp

2.2.2.5 Phương pháp

GIS là một loại hệ thống thông tin ñặc biệt nên tùy từng mục ñích và hoàn cảnh ứng dụng cụ thể mà lựa chọn và thiết kế hệ thống cho phù hợp Muốn một hệ GIS hoạt ñộng có hiệu quả ñòi hỏi phải có sự phối hợp tốt giữa các nhà quản lý, khoa học chuyên môn và các kỹ sư thiết kế xây dựng hệ thống Xây dựng một hệ GIS ñơn giản hay hiện ñại là tùy thuộc vào hoàn cảnh cụ thể của mục ñích và yêu cầu cung cấp thông tin cho các lĩnh vực chuyên môn Một dự án GIS chỉ thành công khi nó ñược quản lý tốt và người

sử dụng hệ thống phải có kỹ năng tốt, nghĩa là phải có sự phối hợp tốt giữa công tác quản lý và công nghệ GIS

2.2.3 Chức năng của GIS

GIS bao gồm sáu chức năng cơ bản sau:

2.2.3.1 Thu thập dữ liệu

GIS cung cấp phương pháp ñể nhập toạ ñộ ñịa lý và thuộc tính Dữ liệu ñầu vào càng nhi ều thì GIS càng linh ho ạt Vì c ơ sở dữ liệu ñịa lý là thành phần có chi phí cao và ñược sử dụng trong thời gian dài, nên các d ữ liệu ñầu

vào cần phải ñược cân nhắc kỹ lưỡng Vì GIS tích h ợp nhiều dạng dữ liệu từ những nguồn khác nhau nên nó cung c ấp nhiều lựa chọn về dữ liệu ñầu vào

Ta ñưa ra nhiều phương pháp nhập dữ liệu ñầu vào hiệu quả cho việc tự ñộng nhập bản ñồ giấy nguồn dữ liệu không số hoá ðể tận dụng tối ña dữ liệu ñịa

lý tham chiếu có sẵn dưới dạng số

2.2.3.2 Lưu trữ dữ liệu

Có hai mẫu lưu trữ thông tin ñịa lý cơ bản là: vector và raster GIS có khả năng lưu trữ dữ liệu bằng cả hai cách này

Ta thể hiện các ñối tượng ñịa lý dưới hai dạng thức vector và raster

- Dữ liệu kiểu Vector

Dữ liệu kiểu vector thể hiện các ñặc tính ñịa lý giống như cách thể hiện của bản ñồ: sử dụng ñiểm, ñường và vùng Hệ thống toạ ñộ x,y (Cartesian) ñại diện cho các ñịa ñiểm trên thực tế

- Dữ liệu kiểu Raster

Thay vì thể hiện các ñặc tính bằng hệ toạ ñộ x,y, dữ liệu kiểu Raster thể hiện giá trị dưới dạng ô vuông bao phủ lên vùng ñịa ñiểm toạ ñộ Dữ liệu kiểu Raster rất phù hợp cho phân tích không gian và cũng phù hợp cho lưu trữ các

dữ liệu thu thập dưới dạng lưới Mức ñộ chi tiết của ñối tượng ñược thể hiện phụ thuộc vào kích cỡ ô của lưới

ðiều này khiến cho các dữ liệu kiểu raster không phù h ợp với các ứng dụng cần phân biệt rõ ràng ranh giới như trong quản lý thửa ñất

và muốn biết những thuộc tính nào ñi cùng với nó Câu hỏi này sẽ ñược trả lời bởi GIS vì các ñối tượng không gian ñều ñược kết nối với thuộc tính mô tả

- Nhận dạng ñối tượng dựa trên các ñiều kiện

2.2.3.4 Phân tích dữ liệu

Người sử dụng có thể thực hiện các phân tích ñể trả lời cho một số câu hỏi nhất ñịnh hoặc ñể tìm ra giải pháp cho một vấn ñề nào ñó Phân tích thông tin ñịa lý không chỉ bao gồm các cơ sở dữ liệu thông tin ñịa lý Nó là c ả một quá trình phân tích trải qua nhiều bước ñể ñạt tới kết quả mong muốn

Ba cách thức phân tích thông tin ñịa lý phổ biến là:

- Phân tích xấp xỉ

- Phân tích chồng xếp

Quá trình chồng lớp là quá trình kết hợp các ñặc tính của hai lớp ñể tạo

ra một lớp mới, lớp kết quả này sẽ chứa ñựng các thuộc tính có trong c ả hai lớp gốc Lớp kết quả có th ể ñược phân tích ñể tìm ra nh ững ñặc tính ch ồng lấp, hoặc ñể tìm ra mức ñộ một ñặc tính nằm trong một vùng hoặc nhiều vùng nào ñó là bao nhiêu.Ví d ụ như ta có thể sử dụng phương pháp chồng lớp: kết hợp lớp ñất và cây trồng ñể tính toán vùng của một loại cây trồng và một loại ñất nhất ñịnh

- Phân tích mạng lưới

Phương pháp phân tích này ñược dùng ñể kiểm tra một ñặc tính tuyến tính ñược kết hợp như thế nào và ñộ thích h ợp của các ngu ồn ñược chuyển qua nó

2.2.3.5 Hiển thị

GIS cần có các công cụ ñể hiển thị các ñối tượng ñịa lý sử dụng một tập hợp biểu tượng ña dạng

Có rất nhiều cách hiển thị, nhưng cách phù h ợp nhất là dưới dạng bản

ñồ và biểu ñồ Bản ñồ là dạng thức hiệu quả ñể lưu trữ và giao tiếp thông tin

ñịa lý Mặc dù con người ñã biết vẽ bản ñồ từ hàng thiên niên kỷ trước, nhưng giờ ñây nhờ những phương pháp m ới lạ và thú v ị của mình, GIS khi ến cho tính nghệ thuật và khoa học ngày càng ñược mở rộng hơn trong lĩnh vực nghiên cứu bản ñồ này Bản ñồ có thể ñược tích hợp với các báo cáo, hình ảnh không gian ba chi ều, ảnh hàng không, ảnh vệ tinh và các ph ương tiện thông tin ñại chúng kỹ thuật số khác

2.2.3.6 Sản phẩm ñầu ra

GIS có kh ả năng hiển thị kết quả dưới nhiều dạng thức như: bản ñồ, báo cáo, biểu ñồ,…Chia sẻ kết quả công việc là cách ñánh giá chủ yếu cho sự ñầu tư các nguồn lực vào GIS Vi ệc chia sẻ kết quả này ñược thực hiện hiệu quả bằng cách sử dụng những hiển thị ñã ñược GIS tạo ra ñể biến chúng thành một dạng ñầu ra có th ể phân phối ñược Càng nhiều dạng ñầu ra mà GIS có thể ñưa ra thì khả năng tiếp cận thông tin và ñối tượng chính xác càng cao

2.3 Khái quát về biến ñộng sử dụng ñất

2.3.1 Những vấn ñề chung về biến ñộng sử dụng ñất

Biến ñộng là sự biến ñổi, thay ñổi, thay thế trạng thái này bằng một trạng thái khác liên tục của sự vật, hiện tượng tồn tại trong môi trường tự nhiên cũng như môi trường xã hội

Phát hiện biến ñộng là quá trình nhận dạng sự biến ñổi, sự khác biệt về trạng thái của sự vật, hiện tượng bằng cách quan sát chúng t ại các thời ñiểm khác nhau

ðể nghiên c ứu biến ñộng sử dụng ñất người ta có th ể sử dụng nhiều phương pháp t ừ nhiều nguồn tài li ệu khác nhau nh ư: số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiêm kê ho ặc từ các cuộc ñiều tra Các ph ương pháp này có ñộ chính xác không cao, tốn nhiều thời gian và kinh phí, ñồng thời chúng không thể hiện ñược sự thay ñổi sử dụng ñất từ loại ñất này sang loại ñất khác và vị trí không gian của sự thay ñổi ñó Thành lập bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất từ

tư liệu viễn thám ña thời gian sẽ khắc phục ñược những nhược ñiểm trên

Bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất ngoài các yếu tố nội dung cơ bản của các bản ñồ chuyên ñề như: bản ñồ ñịa hình, ñịa vật, giao thông, thủy văn,… phải thể hiện ñược sự biến ñộng về sử dụng ñất theo thời gian

Các thông tin v ề tình hình s ử dụng ñất, biến ñộng sử dụng ñất kết hợp với các thông tin có liên quan là yếu tố quan trọng phục vụ công tác quy hoạch, kế hoạch và qu ản lý ñất ñai ñể ñảm bảo sử dụng ñất bền vững, hiệu quả, thân thiện môi trường và quan trọng nhất là ñảm bảo an ninh lương thực Các số liệu ñiều tra về tình hình bi ến ñộng sử dụng ñất có thể ñã ñược phân tích và thống kê tổng hợp dưới dạng bảng biểu nhưng chưa phân tích hay trình bày số liệu này dưới dạng không gian ñịa lý hoặc làm chúng dễ tiếp cận hơn ñối với các nhà nghiên cứu hoặc các nhà hoạch ñịnh chính sách Tiềm năng của hệ thống thông tin ñịa lý hiện ñại trong việc phân tích dữ liệu không gian ñể thành lập bản ñồ vẫn chưa ñược ứng dụng rộng rãi Việc thể hiện sự biến ñộng của số liệu theo không gian ñịa lý làm tăng giá trị của số liệu lên rất nhiều ñặc biệt ñối với nước ta, một nước có lãnh thổ trải dài trên 3000 km, hai vùng ñồng bằng châu thổ rộng lớn tương phản với các vùng miền núi bao la

Sự ña dạng về ñặc ñiểm kinh tế xã hội và việc sử dụng ñất ñược ñánh giá rõ hơn ở dưới dạng bản ñồ

Ưu ñiểm của bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất là thể hiện ñược rõ sự biến ñộng theo không gian và theo th ời gian Di ện tích bi ến ñộng ñược thể hiện

rõ ràng trên b ản ñồ, ñồng th ời cho chúng ta bi ết có bi ến ñộng hay không biến ñộng, hay bi ến ñộng từ loại ñất nào sang lo ại ñất nào Nó có th ể ñược kết hợp với nhiều nguồn dữ liệu tham chiếu khác ñể phục vụ có hiệu quả cho rất nhiều mục ñích khác nhau nh ư quản lý tài nguyên, môi tr ường, thống kê, kiểm kê ñất ñai

Về cơ bản, bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất ñược thành lập trên cơ sở hai bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất tại hai th ời ñiểm nghiên c ứu vì v ậy ñộ chính

xác của bản ñồ này phụ thuộc vào ñộ chính xác của các bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất tại hai thời ñiểm nghiên cứu.[1]

2.3.2 Các phương pháp thành lập bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất

2.3.2.1 Thành lập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp so sánh sau phân loại

Hình 2.9 Thành lập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp

so sánh sau phân loại

Bản chất của phương pháp này là t ừ kết quả phân lo ại ảnh ở hai th ời ñiểm khác nhau ta thành l ập ñược bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất tại hai thời ñiểm ñó Sau ñó chồng ghép hai b ản ñồ hiện trạng ñể xây dựng bản ñồ biến ñộng Các bản ñồ hiện trạng có thể thực hiện dưới dạng bản Quy trình thành lập bản ñồ biến ñộng theo phương pháp này có thể tóm tắt như hình 2.9.[1]

Phương pháp so sánh sau phân lo ại ñược sử dụng rộng rãi nh ất, ñơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện Sau khi 2 ảnh vệ tinh ñược nắn chỉnh hình học

sẽ tiến hành phân lo ại ñộc lập ñể tạo thành hai b ản ñồ Hai bản ñồ này ñược

so sánh bằng cách so sánh pixel tạo thành ma trận biến ñộng

Theo J Jensen, ưu ñiểm của phương pháp này cho bi ết sự thay ñổi từ loại ñất gì sang loại ñất gì và chúng ta c ũng có thể sử dụng bản ñồ hiện trạng

Bản ñồ hiện trạng 2

Bản ñồ biến ñộng

viễn thám nên ñộ chính xác ph ụ thuộc vào ñộ chính xác c ủa từng phép phân loại và thường ñộ chính xác không cao vì các sai sót trong quá trình phân loại của từng ảnh vẫn ñược giữ nguyên trong bản ñồ biến ñộng

2.3.2.2 Thành l ập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp phân lo ại trực tiếp ảnh ña thời gian

Hình 2.10 Thành lập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp

phân loại trực tiếp ảnh ña thời gian

Phương pháp này th ực chất là ch ồng xếp hai ảnh của hai th ời kỳ với nhau ñể tạo thành ảnh biến ñộng Sau ñó dựa vào ảnh biến ñộng ta tiến hành phân loại và thành lập bản ñồ biến ñộng

Ưu ñiểm của phương pháp này là chỉ phải phân loại một lần

Nhược ñiểm lớn nhất của phương pháp là r ất phức tạp khi l ấy mẫu vì phải lấy tất cả các mẫu biến ñộng và không bi ến ñộng Hơn nữa, ảnh hưởng của sự thay ñổi theo thời gian (các mùa trong năm) và ảnh hưởng của khí quyển của các ảnh ở các thời ñiểm khác nhau cũng không dễ ñược loại trừ, do

ñó ảnh hưởng ñến ñộ chính xác của phương pháp

2.3.2.3 Thành lập bản ñồ biến ñộng bằng phương pháp phân tích véc t ơ thay ñổi phổ

Khi ở trong khu v ực nghiên c ứu có bi ến ñộng xảy ra thì nó ñược thể hiện bằng sự khác bi ệt về phổ ở giữa hai th ời ñiểm trước và sau bi ến ñộng Giả sử xác ñịnh ñược giá trị phổ trên hai kênh x và y t ại hai thời ñiểm trước

Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4 Phân loại Bản ñồ biến ñộng

Ảnh biến

ñộng

Hình 2.11 Véc tơ thay ñổi phổ

ðiểm 1 bi ểu thị giá tr ị phổ tại thời ñiểm trước khi x ảy ra bi ến ñộng, ñiểm 2 biểu thị giá trị phổ tại thời ñiểm sau khi xảy ra biến ñộng Khi ñó véc

tơ 12 chính là véc tơ thay ñổi phổ, và ñược biểu thị bởi giá trị (khoảng cách từ

1 ñến 2) và hướng thay ñổi (góc θ)

Giá trị của véc tơ thay ñổi phổ tính trên toàn cảnh theo công thức:

CMpixel = [ ]2

) 2 ( )

1 (

- CMpixel là giá trị của véc tơ thay ñổi phổ,

- BVi,j,k(1), BVi,j,k(2) là giá trị phổ của pixel ij, kênh k của ảnh trước và sau khi xảy ra biến ñộng

Hình 2.12 Thuật toán phân tích véc tơ thay ñổi phổ

θ Kênh y

Kênh x

1

2