Ứng dụng công nghệ viễn thám và Hệ thống Thông tin Địa lý GIS để phân loại nhà kính tại thành phố Đà Lạt giai đoạn 2022 - 2024

Ý nghĩa thực tiễn

+ Kết quả nghiên cứu giúp xác định những khu vực có diện tích nhà kính biến động mạnh trong thời gian trên địa bàn thành phố Đà Lạt. + Kết quả nghiên cứu làm tiền đề để nghiên cứu tác động của nhà kính tới các vấn đề môi trường và kinh tế - xã hội tại thành phố Đà Lạt.

Cơ sở lý luận

Từ những năm 60 của thế kỉ XX, Giáo sư Roger Tomlinson, cha đẻ của GIS đã định nghĩa về GIS như sau: là một công cụ tập hợp các thao tác, các bước để thành lập bản đồ, lưu trữ và phân tích dữ liệu của những sự vật, hiện tượng trên Trái Đất thông qua máy tính, từ đó dự đoán được tác động và hoạch định chiến lược phù hợp. Tại Việt Nam, hệ thống thông tin địa lý được định nghĩa như là một hệ thống thông tin giúp xử lí dữ liệu đầu vào thông qua các thao tác phân tích, quản lí, lưu trữ, hiển thị các đối tượng mặt đất và không gian, làm cơ sở cho dữ liệu đầu ra, từ đó giúp giải quyết các vấn đề thực tế tùy thuộc vào mục đích của con người (Nguyễn Kim Lợi - 2009)[6]. Để có thể làm chủ được những tính năng của phần mềm và khai thác hiệu quả Arcgis, bên cạnh phải được trang bị đầy đủ kiến thức, người dùng còn phải xác định được nhu cầu sử dụng cũng như khả năng tài chính để có thể lựa chọn được gói sản phẩm hợp lý, vừa đáp ứng được yêu cầu công việc và chi phí đầu tư hợp lý.

STEP là nền tảng cộng đồng của ESA ( European Space Agency) để truy cập phần mềm và tài liệu để khai thác miễn phí về việc quan sát trái đất, giao tiếp với các nhà phát triển, đối thoại trong cộng đồng khoa học, quảng bá kế quả và thành tích cũng như cung cấp hướng dấn và tài liệu để đào tạo các nhà khoa học sử dụng. Nhiều nhà nghiên cứu khoa học với các công trình nghiên cứu đã góp phần cung cấp những thông tin, phương pháp nhằm giải quyết vấn đề quản lý và phân bố nhà kính trong khu vực của họ như: Yan Mo, Wanting Zhou, Wei Chen với bài nghiên cứu “Extracting Plastic Greenhouses from Remote Sensing Images with a Novel U-FDS Net” nhằm phân loại nhà kính ở các khu vực khác bằng U-FDS Net dựa trên nguồn dữ liệu ảnh của Google Earth[13]. Hay Haoran Sun, Lei Wang, Rencai Lin, và những đồng nghiệp với bài báo “Mapping Plastic Greenhouses with Two-Temporal Sentinel-2 Images and 1D-CNN Deep Learning” đã lập được bản đồ phân bố nhà kính bằng cách áp dụng quang phổ để phân loại nhà kính với các khu vực còn lại trên khu vực Sơn Đông, Trung Quốc, qua đó có thể thấy được việc quản lý sự phân bố nhà kính trong nông nghiệp đnag được quan tâm sâu sắc[15].

Nguyễn Hải Hòa (2017) với bài viết “ Sử Dụng Ảnh Planetscope Xây Dựng Bản Đồ Thảm Phủ Xã Ven Biển Thuộc Tỉnh Thanh Hóa Và Ninh Bình” cũng sử dụng phương phát này để xây dựng được bản đồ đánh giá hiện trạng thảm phủ xã ven biển tỉnh Thanh Hóa và Ninh Bình hợp với chỉ số NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) và SAVI ((Soil Adjusted Vegetation Index) [5]. Hay Bijeesh Kozhikkodan Veettil, Ngô Xuân Quang cùng bài báo “Landsat-8 and Sentinel-2 data for mapping plastic-covered greenhouse farming areas: a study from Dalat City (Lam Dong Province), Vietnam” đã hình thành được số liệu phân bố nhà kính trong khu vực Đà Lạt, Lâm Đồng bằng việc sử dụng hình ảnh từ Landsat – 8 và Sentinel -2 để làm cơ sở để thành lập bản đồ về sự phân bố của nhà kính[16].

Tư liệu ảnh

Đề tài sử dụng ảnh vệ tinh Planet có độ phân giải cao đa dạng từ 3m tới 8m giúp phân biệt các đối tượng nhỏ trên mặt đất. Phụ thuộc vào các loại vệ tinh mà ảnh Planet sẽ chụp ảnh ở ra các bước sóng khác nhau.

Quy trình xử lý

Các năm 2022, 2024, tác giả tiến hành lấy mẫu, phân loại các đối tượng, thực hiện xử lý sau phân loại và thống kê kết quả và thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ mặt đất cũng như xác định biến động của nhà kính. Kết quả được thể hiện dưới dạng các bản đồ nhà kính qua các năm, các bảng biểu.

Phân loại ảnh 1. Gộp và cắt ảnh

Tất cả cỏc lớp phủ trong hệ thống phõn loại cần được định nghĩa và chỉ rừ đặc điểm để tránh nhầm lẫn với các đối tượng khác và thường được nhóm theo cấp bậc để thuận tiện cho thành lập bản đồ. Đất nông nghiệp Vùng đất có lớp phủ thực vật đang trong thời kì sinh trưởng Rừng Rừng là một hệ sinh thái bao gồm các loài thực vật rừng, động vật. Để xác định diện tích, phân bố và sự biến động của nhà kính ở thành phố Đà Lạt, tác giả phân loại các loại đối tượng lớp phủ mặt đất nhằm tách biệt giữa nhà kính và các khu đô thị trong khu vực thành phố, biến động theo một thời gian ngắn.

Các khóa giải đoán được xây dựng dựa trên phần mềm eCogotition bằng phương pháp phân loại có kiểm định trên cơ sở xây dựng hệ thống các đối tượng mẫu với 6 đối tượng khác nhau trên khu vực: Dân cư, nhà kính, đất nông nghiệp, đất rừng, mặt nước, đối tượng khác. Sau đó tiến hành tính toán sự khác biệt giữa các mẫu bằng các lệnh, hoặc các giá trị tương đương, Trong quá trình giải đoán, nhiều mẫu khác nhau được lựa chọn vì khả năng phản xạ và các mối quan hệ không gian của các đối tượng là khác nhau tùy thuộc vào số lượng, mật độ, đặc điểm hình thái, vv. So sánh hai mẫu trên ảnh Planet và Google Earth ta thấy, ảnh Google Earth thể hiện được các đặc điểm không gian của đối tượng như đất nông nghiệp được chia thành mảnh nhỏ, có những đường vân đều nhau còn trên ảnh Landsat chỉ phản xạ được màu sắc của đối tượng Khóa giải đoán là bước quan.

Việc đánh giá độ chính xác của kết quả giải đoán và lấy mẫu được thực hiện bằng cách so sánh nó với các mẫu kiểm chứng thu được từ quá trình giải đoán mắt thường ảnh Google Earth. Để giải đoán ảnh trong đề tài, nhóm tác giả kết hợp sử dụng phương pháp giải đoán bằng mắt thường và kết hợp với các hiểu biết về khu vực nghiên cứu qua đợt khảo sát thực địa.

Đánh giá độ chính xác

Xác định độ chính xác sau phân loại dùng để đánh giá chất lượng giải đoán ảnh vệ tinh hoặc so sánh độ tin cậy của của kết quả đạt được khi áp dụng các phương pháp khác nhau trong lấy mẫu các đối tượng. Chỉ số được sử dụng để đánh giá độ chính xác sau phân loại overall Accuracy (độ chính xác chung) được xác định dựa trên tỷ lệ phần trăm của số picxel chính xác và tổng số pixcel mẫu. Một trong những chỉ số dùng để thống kê kiểm tra và đánh giá sự phù hợp giữa nguồn dữ liệu khác nhau hoặc khi áp dụng thuật toán khác nhau đó là chỉ số Kappa.

Ngoài hệ số Kappa, đánh giá độ chính xác phân loại còn dựa vào ma trận sai số. Việc đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại được thực hiện bằng cách so sánh nó với các mẫu kiểm chứng thu được từ quá trình giải đoán mắt thường ảnh Google Earth. Do độ phõn giải của ảnh Google Earth siờu cao nờn giỳp nhận thấy rừ hơn cỏc đối tượng với các đặc điểm khác nhau của từng loại.

Trong quá trình giải đoán, nhiều mẫu khác nhau được lựa chọn vì khả năng phản xạ và các mối quan hệ không gian của các đối tượng là khác nhau tùy thuộc vào số lượng, mật độ, đặc điểm hình thái, vv. So sánh hai mẫu trên ảnh Planet và Google Earth ta thấy, ảnh Google Earth thể hiện được các đặc điểm không gian của đối tượng như đất nông nghiệp được chia thành mảnh nhỏ, có những đường vân đều nhau còn trên ảnh Landsat chỉ phản xạ được màu sắc của đối tượng Khóa giải đoán là bước quan trọng để.

Đánh giá biến động diện tích nhà kính ở thành phố Đà Lạt giai đoạn 2022 – 2024

2260,31 ha, chủ yếu trong giai đoạn mùa mưa hoặc chất liệu nhà kính hết hạn sử dụng cần được thay mới. Tuy nhiên về cơ bản tốc độ phát triển nhà kính tại thành phố Đà Lạt vẫn đang quá lớn và chưa có kế hoạch, hay quy định về việc xây dựng mô hình nhà kính. Dân cư chủ yếu là những người có thu nhập chính từ nông nghiệp, dẫn đến việc chuyển đổi đất rừng thành đất nông nghiệp, kết hợp với mô hình nhà kính nên chính khu vực này là nơi sẽ có diện tích nhà kính lớn trong tương lai.

Đặc biệt là những khu vực còn ít dân cư, hay những khu vực có diện tích rừng lớn nhằm chuyển đổi đất rừng thành đất nông nghiệp.

Đánh giá mức độ chính xác của kết quả phân loại

Ngoài ra ma trận sai số cho phép so sánh ảnh đã được phân loại với kết quả của vùng mẫu hoặc các vùng mẫu nhằm đánh giá độ chính xác kết quả phân loại.