Xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển khu vực quảng ninh, hải phòng bằng ảnh vệ tinh modis

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN THỊ NGỌC QUỲNH XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG MUỐI BỀ MẶT NƯỚC BIỂN KHU VỰC QUẢNG NINH, HẢI PHÒNG BẰNG ẢNH VỆ TINH MODIS LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI – 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN THỊ NGỌC QUỲNH XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG MUỐI BỀ MẶT NƯỚC BIỂN KHU VỰC QUẢNG NINH, HẢI PHÒNG BẰNG ẢNH VỆ TINH MODIS Ngành: Bản đồ viễn thám hệ thông tin địa lý Mã số: 60440214 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Trần Đình Trí HÀ NỘI – 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tôi, số liệu kết nghiên cứu luận văn hoàn toàn trung thực chưa sử dụng để bảo vệ học vị Các thơng tin, tài liệu trình bày luận văn ghi rõ nguồn gốc Hà Nội, ngày……tháng…….năm 2015 Tác giả Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh MỤC LỤC Trang Lời cam đoan Mục lục Danh mục bảng biểu Danh mục hình vẽ MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MỘT SỐ CƠNG TRÌNH VÀ CÔNG TÁC NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG MUỐI BỀ MẶT NƯỚC BIỂN 1.1 Tổng quan số cơng trình nghiên cứu giới Việt Nam 1.1.1 Tình hình nghiên cứu giới 1.1.2 Tình hình nghiên cứu Việt Nam 1.2 Giới thiệu số vệ tinh phục vụ công tác nghiên cứu xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển 11 1.2.1 Các thành phần hệ thống viễn thám 11 1.2.2 Nguyên lý hoạt động viễn thám 12 1.2.3 Vệ tinh MODIS [2] 16 1.2.4 Vệ tinh SMOS [5] 20 1.2.5 Vệ tinh AQUARIUS [15] 21 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG MUỐI BỀ MẶT NƯỚC BIỂN Ở KHU VỰC BIỂN QUẢNG NINH, HẢI PHÒNG BẰNG ẢNH VỆ TINH MODIS 24 2.1 Cơ sở khoa học phương pháp xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển từ ảnh vệ tinh Modis 24 2.1.1 Quá trình tạo ảnh phản xạ bề mặt nước biển đầu thu ảnh vệ tinh Modis [2] 24 2.1.2 Ứng dụng phần mềm Seadas, Envi xử lý ảnh vệ tinh Modis phục vụ công xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển[4,3] 26 2.1.3 Phương pháp xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển từ ảnh vệ tinh Modis [6,7] 34 2.2 Quy trình xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt khu vực biển Quảng Ninh, Hải Phòng ảnh viễn thám vệ tinh 35 CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG MUỐI BỀ MẶT KHU VỰC BIỂN QUẢNG NINH, HẢI PHÒNG BẰNG ẢNH VỆ TINH MODIS 45 3.1 Tổng quan khu vực vùng biển Quảng Ninh, Hải Phòng 45 3.1.1 Vị trí địa lý 45 3.1.2 Đặc điểm tự nhiên 47 3.2 Thực nghiệm xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển ảnh vệ tinh Modis 49 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 78 CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU TT Tên bảng Trang Bảng 1.1 Các ứng dụng ảnh vệ tinh MODIS 18 Bảng 1.2 Thông số đầu thu ảnh vệ tinh SMOS 21 Bảng 1.3 Các thông số vệ tinh AQUARIUS 23 Bảng 2.1 Các ứng dụng ảnh vệ tinh MODIS 40 Bảng 3.1: Giá trị muối trung bình theo mùa năm 2012 năm 2013 vị trí quan trắc 51 Bảng 3.2: Các kênh ảnh vệ tinh MODIS chọn để tính hàm lượng muối bề mặt 53 Bảng 3.3: Giá trị xạ kênh ảnh giá trị đo muối thực địa mùa Xuân 57 Bảng 3.4: Giá trị xạ kênh ảnh giá trị đo muối thực địa mùa Hè 58 Bảng 3.5: Giá trị xạ kênh ảnh giá trị 59 đo muối thực địa mùa Thu 59 Bảng 3.6: Giá trị xạ kênh ảnh giá trị đo muối ngồi thực địa mùa Đơng 60 Bảng 3.7: Các số mơ hình hồi quy cho bốn mùa 61 Xuân, Hè, Thu Đông 61 Bảng 3.8: Giá trị hiệu chỉnh sai số tính tốn cho bốn mùa 63 Bảng 3.9: Hàm hồi quy tính tốn giá trị muối cho bốn mùa Xuân, Hè, Thu Đông 63 Bảng 3.10: Kết tính sai số trung phương xác định hàm lượng muối 66 bề mặt nước biển Quảng Ninh, Hải Phòng 66 Bảng 3.11: Bảng phân lớp nội dung chuyên môn đồ muối biển tỷ lệ 1/1.000.000 71 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ TT Tên hình Trang Hình 1.1 Các thành phần hệ thống viễn thám 11 Hình 1.2 Nguyên lý thu nhận liệu viễn thám 13 Hình 1.3 Bức xạ điện từ 14 Hình 1.4 Phân loại sóng điện từ 15 Hình 1.5: Vệ tinh MODIS 17 Hình 1.6: Vệ tinh SMOS 20 Hình 1.7: Vệ tinh AQUARIUS 21 Hình 2.1: Quá trình tạo ảnh từ bề mặt nước biển đầu thu ảnh vệ tinh 25 Hình 2.2: Giao diện phần mềm seadas 27 Hình 2.3: Các bước xử lý phần mềm SeaDAS 27 Hình 2.4: Xử lý mức 1A - chương trình Modis_l1bgen 30 Hình 2.5: Xử lý mức 1B - chương trình Modis_l1bgen 31 Hình 2.6: Chương trình Modis_l2bgen 32 Hình 2.7: Hiệu chỉnh giao diện khơng khí biển, phản xạ mặt nước 33 Hình 2.8: Sơ đồ qui trình cơng nghệ thành lập đồ muối bề mặt nước biển 38 Hình 2.9: Quy trình công nghệ thành lập đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển 39 Hình 3.1: Vị trí điểm đo ngoại nghiệp điểm kiểm tra (kí hiệu điểm đo ngoại nghiệp dấu cộng màu trắng điểm kiểm tra dấu cộng màu đỏ) 50 Hình 3.2: Ảnh composite không mây mùa Đông 55 Hình 3.3: Thanh cơng cụ band math phần mềm ENVI 62 Hình 3.4: Ảnh giá trị hàm lượng muối bề mặt nước biển mùa Hè năm 2012 64 Hình 3.5: Ảnh giá trị hàm lượng muối bề mặt nước biển mùa Thu năm 2012 64 Hình 3.6: Ảnh giá trị hàm lượng muối bề mặt nước biển mùa đông năm 2012 65 Hình 3.7: Ảnh giá trị hàm lượng muối bề mặt nước biển mùa Xuân năm 2013 65 Hình 3.8.a: Giá trị muối thực địa so với điểm đo ảnh (mùa Xuân) 67 Hình 3.8.b: Giá trị muối thực địa so với điểm đo ảnh (mùa Hè) 67 Hình 3.8.c: Giá trị muối ngồi thực địa so với điểm đo ảnh (mùa Thu) 68 Hình 3.8.d: Giá trị muối ngồi thực địa so với điểm đo ảnh (mùa Đơng) 68 Hình 3.9: Nội suy đường đẳng trị muối phần mềm Arcgis 70 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Trong sống hàng ngày, muối biển đóng vai trò quan trọng Muối cần cho sức khỏe người, thiếu sống người, muối nguyên liệu quan trọng cho nhiều ngành cơng nghiệp chế biến, cơng nghiệp hóa học Với nhiều công dụng vậy, nên nhu cầu tiêu thụ muối nước lẫn nước hàng năm cao Chính việc sản xuất tiêu thụ muối đóng vai trị quan trọng kinh tế Việt Nam Trên thực tế, sản phẩm muối Việt Nam từ lâu người tiêu dùng giới ưa thích, tính chất vùng đất tạo nên hạt muối có vị mà không đắng Và hàng năm, thu nhập từ việc xuất muối góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nước ta Vì vậy, vấn đề đặt năm tới phải nâng cao chất lượng hình thức sản phẩm muối Việt Nam, để đưa sản phẩm muối Việt xâm nhập thị trường giới Muốn làm điều địi hỏi phải biết khai thác tốt tiềm vốn có tài nguyên thiên nhiên, lực lượng lao động vùng kinh tế ven biển Từ đó, góp phần khơi phục phát triển nghề muối vùng đất vốn có tiềm sản xuất chưa khai thác tốt Muối biển muối chưa tinh chế, thu cách làm bay nước nước biển Muối lấy từ nước biển không qua hình thức xử lý nên giữ mùi vị tự nhiên muối Vì vậy, để khai thác muối biển hiệu cần nâng cao khả sản xuất muối người dân phía Bắc, Bắc Trung Bộ Tây Nam Bộ Để khai thác muối hiệu cao cơng tác xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển theo mùa năm quan trọng hết Cơng việc địi hỏi độ xác cao thiết bị máy móc đại Cùng với đời nhiều loại máy móc đại, công nghệ viễn thám ngày phát triển cho đời loại vệ tinh chuyên dụng phục vụ cho công tác xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển theo mùa Vì nước biển hỗn hợp phức tạp loại muối khoáng hợp chất từ xác sinh vật biển bị phân hủy Các nhà khoa học nghiên cứu nước biển nhiều kỷ Dù vậy, họ chưa hoàn toàn hiểu hết thành phần hóa học Một phần nguyên nhân thiếu phương pháp quy trình đắn để đo lường thành phần nước biển Nguyên nhân sâu xa cản trở trình nghiên cứu nhà khoa học kích thước lớn Đại dương, chiếm tới 70% bề mặt Trái Đất, hệ thống hợp chất hóa học phức tạp vốn có mơi trường biển, số lại có nguyên tố liên tục biến đổi theo chu kỳ thời gian Việt Nam nằm bán đảo Đông Dương, thuộc vùng Đông Nam châu Á Lãnh thổ Việt Nam chạy dọc bờ biển phía đơng bán đảo Đường bờ biển dài 3.260 km tiếp giáp với vịnh Bắc Bộ, biển Đông vịnh Thái Lan Việt Nam nước có sản lượng muối ăn xuất tương đối cao Vì vậy, cơng tác xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển theo mùa cần thiết Mục tiêu đề tài Xác định giá trị tương quan kênh ảnh Modis (từ kênh đến kênh 14) so với giá trị đo muối thực địa bốn mùa Xuân, Hè, Thu Đông nằm khoảng cho phép (0.875 tới 0.967) Từ ta xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển khu vực Quảng Ninh, Hải Phòng cho bốn mùa Xuân, Hè, Thu Đông tư liệu ảnh viễn thám vệ tinh Modis Đối tượng nghiên cứu Việc xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển ảnh viễn thám vệ tinh cần nghiên cứu 69 Bước Kiểm tra kết tính tốn + Kiểm tra hệ số tương quan r kênh ảnh với số liệu đo đạc ngoại nghiệp Hệ số tương quan R2 bốn mùa Xuân, mùa Hè, mùa Thu mùa Đông cao từ 0.766 tới 0.936 chứng tỏ tương quan biến tốt + Kiểm tra sai sai số trung phương xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển - Sai số vị trí kiểm tra cho khu vực mùa thu năm 2012 có giá trị nằm hạn sai cho phép < Psu - Sai số trung phương tính tốn hàm lượng muối giá trị đo ảnh với giá trị đo đạc ngoại nghiệp cho bốn mùa Xuân, Hè, Thu Đông nằm khoảng từ 1,39 tới 1,52 Psu, vây độ xác xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển ảnh Modis tương đối cao so với nghiên cứu trước giới [6,7] Kết đảm bảo thành lập đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển cho khu vực thực nghiệm Bước Biên tập, thành lập đồ hàm lượng muối bề mặt nước biển Ảnh sau tính tồn hàm lượng muối bề mặt nước biển cho mùa lọc theo phương pháp trung bình theo phương pháp low pass nhằm giảm biến đổi theo thời gian Tiếp sử dụng mudule contour (spatial analyst) phần mềm Arcgis tiến hành nội suy liệu vector đường đẳng trị muối theo mùa Làm trơn liệu đường đẳng trị xuất liệu từ phần mềm Arcgis sang khn dạng thích hợp với phần mềm Microstation dạng liệu *.shape rạng rastor dạng liệu *.tiff Kết nội suy tự động đường đẳng trị muối thể hình 2.11 70 Hình 3.9: Nội suy đường đẳng trị muối phần mềm Arcgis + Nội dung đồ muối bề mặt biển: Nền địa lý bao gồm yếu tố: Cơ sở tốn học, thủy hệ, dân cư, giao thơng, địa hình, ranh giới hành (theo đồ thành lập) Nội dung chuyên môn: - Đường đẳng trị thể giá trị đường có độ mặn muối biển Khoảng chia 1PSU - Bản đồ muối biển thể đầy đủ thang tầng thể rõ phân bố hàm lượng muối tầng giá trị độ mặn muối biển Bảng phân lớp nội dụng chuyên môn đồ muối biển tỷ lệ 1/1.000.000 thể bảng 3.9 71 Bảng 3.11: Bảng phân lớp nội dung chuyên môn đồ muối biển tỷ lệ 1/1.000.000 Phông chữ Tên Nội dung Level Màu cell, Cỡ (color) kiều Tên đường Số (H/W) H Ghi W Các điểm quan trắc 205 Đường đẳng trị 206 Text đường đẳng trị 207 40 208 polygon 41 209 polygon 42 210 polygon 43 211 polygon 44 212 polygon 45 213 polygon Vùng muối có giá trị độ mặn 35 Phơng chữ Cỡ Số (H/W) H Ghi W 46 214 polygon 47 215 polygon 48 216 polygon 49 217 polygon 50 218 polygon + Biên tập hoàn thiện đồ muối bề mặt: Bản đồ muối bề mặt biên tập thành lập phần mềm Microstation Kết thành lập đồ phân bố hàm lượng cho mùa Xuân, Hè, Thu Đông thể trang 73 Bản đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển Việt Nam (Mùa Hè năm 2012) 74 Bản đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển Việt Nam (Mùa Thu năm 2012) 75 Bản đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển Việt Nam (Mùa Đông năm 2012) 76 Bản đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển Việt Nam (Mùa Xuân năm 2013) 77 Nhận xét kết thực nghiệm: - Hệ số tương quan kênh ảnh lựa chọn so với giá trị đo muối thực địa tương đối cao nằm khoảng 0.875 tới 0.967 chứng tỏ việc áp dụng kênh ảnh viễn thám Modis (Kênh đến kênh 14) để tính tốn hàm lượng muối theo phương pháp thực nghiệm có sở khoa học, có độ tin cậy - Từ kết đánh giá sai số trùng phương giá trị đo ảnh so với giá trị đo thực địa nằm khoảng từ 1,39 tới 1,52 cho thấy độ xác xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển ảnh Modis cao so với nghiên cứu trước giới [6, 7] - Bản đồ thể rõ vùng phân bố muối theo màu chất lượng, theo kí hiệu đảm bảo chất lượng đồ chuyên đề 78 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Đề tài tập trung nghiên cứu quy trình cơng nghệ xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt khu vực biển Quảng Ninh, Hải Phòng ảnh viễn thám vệ tinh mặt sở khoa học như: Nghiên cứu tổng quan số cơng trình nghiên cứu giới Việt Nam liên quan đến thành lập đồ phân bố hàm lượng muối biển Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Modis để xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển khu vực biển Quảng Ninh, Hải Phòng Nghiên cứu ứng dụng phần mềm SEADAS, ENVI thuật toán để xử lý hiệu chỉnh xạ nhiễu, tạo ảnh không mây tính tốn hàm lượng muối bề mặt phục vụ công tác xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển Việc xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển ảnh vệ tinh mặt thực tiễn cho phù hợp điều kiện kinh tế khả ứng dụng nguồn tư liệu ảnh viễn thám có nước (thêm bước thành lập đồ nền; thêm bước kiểm tra kết tính tốn liệu, bỏ qua số cơng đoạn không cần thiết công đoạn thành lập số liệu hàm lượng muối bề mặt nước biển vv ) Hệ số tương quan kênh ảnh lựa chọn so với giá trị đo muối thực địa tương đối cao từ 0.875 tới 0.967, chứng tỏ việc áp dụng kênh ảnh viễn thám Modis (Kênh đến kênh 14) để tính tốn hàm lượng muối theo phương pháp thực nghiệm có sở khoa học, có độ tin cậy Từ kết đánh giá sai số trung phương giá trị đo ảnh so với giá trị đo thực địa nằm khoảng từ 1,39 tới 1,52 cho thấy độ xác xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển ảnh Modis cao so với nghiên cứu trước giới [6, 7] Sử dụng liệu ảnh Modis để thành lập đồ xác định phân bố hàm 79 lượng muối bề mặt nước biển khu vực biển Quảng Ninh, Hải Phòng tỷ lệ 1/1000.000 hồn tồn khả thi, đảm bảo độ xác, tiết kiệm thời gian kinh phí nhiều so với kết thành lập đồ phương pháp khảo sát, đo đạc trực tiếp ngồi thực địa Tóm lại đề tài thực đầy đủ theo mục tiêu, nội dung sản phẩm đăng ký thuyết minh đề tài Sản phẩm “Xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt khu vực biển Quảng Ninh, Hải Phòng ảnh viễn thám vệ tinh” đề tài rõ ràng, hoàn thiện mặt sở khoa học thực tiễn áp dụng, có khả ứng dụng vào thực tế sản xuất, phù hợp với điều kiện Việt Nam Kiến nghị Mở rộng nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải khơng gian độ phân giải phổ cao để thành lập đồ phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển cho đồ tỷ lệ lớn phục vụ quy hoạch chi tiết vùng muối địa phương nước 80 CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ Nguyễn Xuân Lâm, Nguyễn Ngọc Quang, Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2014), Nghiên cứu đề xuất khung quy chuẩn kỹ thuật liệu sản phẩm ảnh viễn thám, Tạp chí khoa học đo đạc đồ, số 20 năm 2014 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO Lương Chính Kế (CN) (2011), Trung tâm Viễn thám quốc gia, Nghiên cứu xây dựng quy trình cơng nghệ hiệu chỉnh chuẩn hóa liệu ảnh vệ tinh quang học đa thời gian, đa đầu thu, đa độ phân giải nhằm nâng cao chất lượng ảnh Đề tài cấp Bộ năm (2010-2011) Nguyễn Xuân Lâm (2012), Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám để giám sát cảnh báo tác động biến đổi khí hậu nhằm chủ động phịng tránh giảm thiểu thiệt hại tai biến thiên nhiên, Mã số: BĐKH.02; Đề tài cấp nhà nước Lê Minh Sơn (2010),Trung tâm Viễn thám quốc gia, "Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh để xác định nhiệt độ hàm lượng chlorophyll bề mặt nước biển" Đề tài cấp Bộ năm (2007-2008) Trung tâm Viễn thám quốc gia (2011-2013), Thiết kế kỹ thuật chi tiết “Xây dựng hệ thống đồ chuyên đề kèm theo số liệu yếu tố vật lý, hóa học, sinh vật môi trường biển, hải đảo cho vùng lãnh hải Việt Nam” thuộc dự án “Giám sát tài nguyên môi - Môi trường biển, hải đảo công nghệ viễn thám” Co8 M Talone, A Camps, R Sabia, J Font (2007), Towards a Coherent Sea Surface Salinity Product from SMOS Radiometric Measurements and ARGO Buoys, Spain Maged Marghany (2010) Examining the Least Square Method to Retrieve Sea Surface Salinity from MODIS Satellite Data European Journal of Scientific Research ISSN 1450-216X Vol.40 No,3(2010), pp.377-386 82 Man Sing Wong, Kwon Ho Lee, Young Joon Kim, Janet Elizabeth Nichol, Zhangqing Li, and Nick Emerson (2007) Modeling of Suspended Solids and Sea Surface Salinity in Hong Kong using Aqua/MODIS Satellite Images Korean Jounal of Remote Sensing Vol.23 No,3,(2007), pp.161-169 Nicolas Reul and Bertrand Chapron, A simple algorithm for Sea Surface Salinity retrieval from L-Band Radiometric measurements at nadir, France Nicolas Reul, Jordi Font, Adriano Camps, Senior Member, Andrés Borges, Manuel Martín-Neira, Senior Member, Jacqueline Boutin, Yann H Kerr, Senior Member, Achim Hahne, Susanne Mecklenburg, SMOS: The Challenging Sea Surface Salinity Measurement from Space, Proceedings of IEEE: “Satellite Remote Sensing Missions for Monitoring Water, Carbon and Global Climate Change” 10 Paul Spurgeon, Jordi Font, Jacqueline Boutin, Nicolas Reul, Joe Tenerelli, Jean-Luc Vergely, Carolina Gabaro, Xiaobin Yin, Samantha Lavender, Andrei Chuprin, Michael McCulloch, Claire Henocq, Jérôme Gourrion, Marco Talone, Philippe Waldteufel, Ocean salinity retrieval approaches for the SMOS satellite 11 Sonia Zine, Jacqueline Boutin, Jordi Font, Nicolas Reul, Philippe Waldteufel, Carolina Gabarrú, Joseph Tenerelli, Franỗois Petitcolin, Jean-Luc Vergely, Marco Talone, Steven Delwart (2008), Overview of the SMOS Sea Surface Salinity Prototype Processor, IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL 46, NO 83 12 Susanne Mecklenburg, Matthias Drusch, Yann Kerr, Jordi Font, Manuel Martin-Neira, Steven Delwart, Guillermo Buenadicha, Nicolas Reul, Elena Daganzo-Eusebio, Roger Oliva, RaffaeleCrapolicchio (2011), ESA’s Soil Moisture and Ocean Salinity Mission: mission performance andoperations 13 Victor Klemas (2011), Remote Sensing of Sea Surface Salinity: An Overview with Case Studies, College of Earth Ocean and Environment University of Delaware Newark, DE 19716, U.S.A, Journal of Coastal Research, Vol 27, No 14 Yann, Philippe, Ali, Ahmad, Arnaud, Cecilia, Claire, Delphine, Elsa, Franỗois, Heather, Jean-Claude, Jean Pierre, Jennifer, Lucie, Nathalie, Olivier, Paolo, Rachid, Silvia, Steven, Susanne, Tim, Yan (2012), Release of SMOS level V5.51 Soil moisture products 15 http://aquarius.nasa.gov/ 16 https://earth.esa.int/web/guest/missions/esa-operational-eomissions/smos 17 http://modis.gsfc.nasa.gov/ ... pháp xác định hàm lượng muối bề mặt nước biển từ ảnh vệ tinh Modis [6,7] 34 2.2 Quy trình xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt khu vực biển Quảng Ninh, Hải Phòng ảnh viễn thám vệ tinh. .. 35 CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG MUỐI BỀ MẶT KHU VỰC BIỂN QUẢNG NINH, HẢI PHÒNG BẰNG ẢNH VỆ TINH MODIS 45 3.1 Tổng quan khu vực vùng biển Quảng Ninh, Hải Phòng 45 3.1.1... ta xác định phân bố hàm lượng muối bề mặt nước biển khu vực Quảng Ninh, Hải Phòng cho bốn mùa Xuân, Hè, Thu Đông tư liệu ảnh viễn thám vệ tinh Modis Đối tượng nghiên cứu Việc xác định phân bố hàm