σρ = h c
4.1 Tính giá trị nhiệt độ bề mặt bằng phần mềm Erdas.
4.1.1 Tính giá trị nhiệt độ bằng dữ liệu ảnh Landsat4.1.1.1 Mô hình tính hệ số phát xạ. 4.1.1.1 Mô hình tính hệ số phát xạ.
Trong chương II, tôi đã trình bày một số quy trình tính hệ số phát xạ. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, tôi sử dụng phương pháp tính hệ số phát xạ dựa vào giá trị NDVI được trình bày trong bảng 12. Ảnh đầu vào là ảnh Landsat khu vực phía bắc được chụp vào ngày 05/11/2007 và ngày 08/11/2009. Do kích thước ảnh lớn làm giảm tốc độ xử lý nên tôi đã tiến hành cắt ảnh trên theo vùng phân bố. Khu vực nghiên cứu trong phạm vi thành phố Hà Nội.
Hình 4.1 Ảnh Hà Nội năm 2007 (trên) và năm 2009 (dưới)
Từ ảnh trên, ta tiến hành tính chỉ số NDVI và hệ số phát xạ. Để thực hiện điều này, tôi sử dụng Tool Modeler, xây dựng một Modeler cho phép tính NDVI đồng thời tính hệ số phát xạ dựa vào chỉ số NDVI.
Hình 4.2. Mô hình tính NDVI và hệ số phát xạ.
Kết quả thu được là ảnh NDVI đã được chuẩn hóa theo công thức ở chương II. N7_ndvi cho kết quả đầu ra là ảnh NDVI.
Hình 4.3. Ảnh NDVI năm 2007 (trên) và năm 2009 (dưới)
Từ ảnh NDVI thu được, ta tiến hành chuẩn hóa (tính hệ số phát xạ) theo công thức được ghi trong bảng 12. Với giá trị NDVI nhỏ hơn 0.2 giá trị pixel
của ảnh được gán lại bằng 0.95 và giá trị NDVI lớn hơn 0.5, giá trị pixel ảnh được gán lại bằng 0.99. Với những giá trị NDVI thuộc đoạn [0.2, 0.5] giá trị pixel được gán lại bằng công thức:
2986 986 . 0 004 . 0 − − = + = MIN MAX MIN v v NDVI NDVI NDVI NDVI P P ε
Hình 4.4. Ảnh hệ số phát xạ năm 2007 (trên) và năm 2009 (dưới)
4.1.1.2 Mô hình tính giá trị nhiệt độ bề mặt.
Đầu vào là ảnh khu vực nghiên cứu và ảnh hệ số phát xạ thu được trong phần 3.1.2. Sử dụng Tool Modeler, xây dựng một Modeler cho quá trình tính giá trị nhiệt độ mặt đất như sau:
Hình 4.5. Mô hình tính giá trị nhiệt độ bề mặt
Trong modeler trên, ta sử dụng hai ảnh đầu vào: n1_hn là ảnh khu vực nghiên cứu và n11_hesophatxa là ảnh hệ số phát xạ thu được trong phần 3.2.1. Từ ảnh đầu vào, ta thực hiện quy trình chuyển đổi giá trị số sang giá trị phổ và chuyển thành giá trị nhiệt độ. Sau khi thu được giá trị nhiệt độ, ta tiến hành hiệu chỉnh giá trị nhiệt độ dựa vào lớp phủ. Theo mô hình trên, ảnh n15_lstk là giá trị nhiệt độ mặt đất tính theo độ Kelvin và n17_lstc là giá trị nhiệt độ mặt đất tính theo độ C. Hình dưới đây là kết quả của sơ đồ trên.
Hình 4.6. Ảnh nhiệt độ mặt đất tính theo độ C năm 2007 (trên) và năm 2009(dưới)
Tuy nhiên, việc hiển thị kết quả tính nhiệt độ bề mặt trên phần mềm ERDAS không mang tính trực quan do ảnh đầu ra là ảnh xám, mắt người không
thể phân biệt được các khu vực có nhiệt độ khác nhau bới các giá trị này đơn thuần chỉ là các giá trị của cell ảnh. Để thành lập bản đồ phân bố nhiệt độ bề mặt, kết quả nhận được sẽ được xử lý bằng phần mềm ArcGIS nhằm gán màu cho từng khu vực với các khoảng giá trị nhiệt độ khác nhau.
Hình 4.7. Ảnh nhiệt độ mặt đất khu vực Hà Nội năm 2007 (trên) và năm 2009 (dưới)
4.1.2 Tính giá trị nhiệt độ bằng dữ liệu ảnh Aster.
Do cơ chế thu nhận của ảnh Aster và Landsat giống nhau nên mô hình tính hệ số phát xạ của ảnh Aster tương tự như Landsat. Riêng mô hình tính giá trị nhiệt độ bề mặt của Aster có sự thay đổi khác so với Landsat. Sử dụng tool Modeler xây dựng một mô hình tính giá trị nhiệt độ bề mặt như sau:
Hình 4.8 Mô hình tính nhiệt độ bề mặt bằng dữ liệu ảnh Aster
Trong mô hình trên, đầu vào là ảnh Aster và ảnh Aster đã được hiệu chỉnh bức xạ dựa vào mối liên hệ lớp phủ. Kết quả thu được là ảnh nhiệt Aster.
Hình 4.10 Ảnh nhiệt Aster trước và sau khi đổ màu