Theo Lam Dao Nguyen (2003), việc nghiên cứu về việc sử dụng tư liệu viễn thám vệ tinh đã chứng tỏ khả năng ứng dụng để theo dõi sự phát triển mùa vụ lúa, đặc biệt tư liệu viễn thám radar ERS2-SAR của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA - European Space Agency) cho vùng lúa ĐBSCL, nơi có hệ thống cơ cấu mùa vụ rất phức tạp.
Phân tích tư liệu SAR
Phân tích sự biến đổi σ0 theo chu kỳ một năm (05/1997 - 04/1998) của các vùng mẫu và vẽ đường đồ thị thể hiện sự biến đổi này. Kích thước của mỗi mẫu là 14x14 pixels, vùng mẫu được chọn đại diện cho các hệ thống mùa vụ khác nhau (một, hai và ba vụ).
Giá trị tán xạ ngược σ0 của vùng lúa trên ảnh radar thay đổi từ -18 đến -2dB trong suốt một năm quan sát. Trong trường hợp một mùa vụ lúa, giá trị biến đổi lớn nhất được quan sát là 12dB. Đối với loại hình sử dụng đất khác như: khu dân cư; vườn cây ăn quả; rừng, quan sát cho thấy giá trị tán xạ ngược rất ổn định với giá trị biến
đổi lớn nhất của σo là 2dB. Ngoài ra, tư liệu viễn thám quang học NOAA/AVHRR cũng được thu thập để phân tích mối quan hệ của chỉ số NDVI với sự tăng trưởng của cây lúa.
Hình 4 : Biến đổi theo thời gian của σo của dữ liệu SAR trong các vùng lúa ba vụ (Lam Dao Nguyen, 2003)
Hình 5 . Biến đổi theo thời gian của NDVI (dữ liệu NOAA-AVHRR) trong các vùng lúa ba vụ (Lam Dao Nguyen, 2003).
Trong hình 4 và hình 5 thể hiện ba đỉnh của đường cong đại diên cho ba mùa vụ trong thời gian quan sát một năm của tư liệu ERS2-SAR và NOAA-AVHRR. Đỉnh thứ hai của đường cong (hình a) thấp hơn hai đỉnh kia. Điều này có thể được giải thích là do đỉnh thực sự không quan sát được do chu kỳ thu ảnh của bộ cảm ERS2- SAR là 35 ngày. Đối với chu kỳ thu ảnh này, chỉ có hai ảnh được thu nhận cho vụ lúa sử dụng giống ngắn ngày.
Cũng bằng phương pháp nghiên cứu này tác giả đã sử dụng kết quả để theo dõi mùa vụ lúa và quy trình xây dựng bản đồ cơ cấu mùa vụ lúa đề xuất thực hiện theo các bước sau:
a. Áp dụng MTC > 3 dB cho từng tổ hợp 3 ảnh liên tiếp (MTC – Maximum Temporal Change – giá trị biến đổi theo thời gian);
b. Đối với mỗi tổ hợp 3 ảnh liên tiếp, áp dụng:
c. Dùng toán tử “AND” cho hai ảnh input lấy từ kết quả của bước 1 và 2, các ảnh output là các ảnh vùng lúa thu hoạch theo tháng;
d. Kết hợp các ảnh output ở bước 3 một cách thích hợp để tạo ra các ảnh vùng lúa 2 vụ và 3 vụ. Vùng lúa 1 vụ là phần còn lại lấy từ bản đồ vùng lúa;
e. Sử dụng các bộ lọc low pass filter để làm trơn các ảnh kết quả ở bước 4; f. Kết hợp các ảnh kết quả ở bước 5, ta được bản đồ cơ cấu mùa vụ lúa
Ngoài ra, theo Trần Thị Hiền (2010), việc nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám MODIS trong theo dõi tiến độ xuống giống trên các vùng đất trồng lúa ở Đồng Bằng Sông Cửu Long, kết quả đã tìm ra chỉ số NDVI của vùng lúa trên ảnh thay đổi bình quân từ 0,2 đến 0,9 theo quy tắc thấp vào đầu vụ, tăng dần và đạt cao nhất vào lúc cây lúa phát triển tốt ở giai đoạn sau khi đẻ nhánh và sau đó giảm dần khi cây lúa bắt đầu chín và sẽ giảm đến mức thấp nhất vào cuối vụ. Thông thường đối với các loại hình sử dụng như: vườn cây ăn quả, rừng,…nói chung là các loại cây lâu năm quan sát cho thấy chỉ số NDVI ổn định và ít dao động trong khoảng giá trị tương đối cao từ 0,5 đến 1,0 (hoặc từ 0 – 255 cấp độ tông màu từ tối đến sáng). Căn cứ vào quy luật biến động trên ta có thể theo dõi chính xác được cơ cấu mùa vụ và ước đoán được thời gian xuống giống của những vùng trồng lúa dựa vào biểu đồ thể hiện sự biến động của giá trị NDVI. Tác giả kết luận có thể ứng dụng ảnh MODIS–MOD13Q1 (độ phân giải 250m, chu kỳ lập 16 ngày) để xác định thời vụ, theo dõi tiến độ xuống giống cấp vùng và đề nghị nên sử dụng ảnh MODIS (MOD13Q1) để theo dõi tiến độ xuống giống lúa ở cấp vùng, cấp quốc gia. Bên cạnh đó, còn có thể sử dụng để theo dõi sự thay đổi của hiện trạng sử dụng đất, cơ cấu mùa vụ.
1.5.4 Ưu khuyết điểm của kết quả nghiên cứu
Các kết quả nghiên cứu đều tìm ra được mối quan hệ giữa chỉ số thực vật và thời gian xuống giống lúa cũng như cơ cấu mùa vụ lúa. Các ảnh vệ tinh MODIS
Terra/Aqua, với độ phân giải mặt đất 250m/pixel, và độ phân giải thời gian với chu kỳ lập lại của quỹ đạo là 8 ngày. Chính đặc điểm này có thể giúp cho việc theo dõi sự thay đổi của hiện trạng bề mặt che phủ, có liên quan đến sinh khối, sự phát triển của cây trồng, đặc biệt là cây lúa trong khoãng thời gian ngắn (do có độ phân giải thời gian cao), từ đó có thể theo dõi được tiến độ xuống giống lúa của người dân trên toàn vùng với thời gian nhanh và khá chính xác. Ngoài ra, chúng ta có thể sử dụng các kết quả này để theo dõi hiện trạng cơ cấu mùa vụ của toàn vùng, kết quả này sẽ rất hữu ích cho các nhà làm công tác quản lý nông nghiệp, phục vụ cho theo dõi hiện trạng sử dụng đất, đánh giá được hiện trạng các trà lúa, và tiềm năng nhiễm dịch hại ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau, để đề xuất các giải pháp quản lý, phòng trị, kịp thời.
Tuy nhiên, ngày nay có rất nhiều ảnh MODIS ứng dụng trong việc theo dõi tiến độ xuống giống và cơ cấu mùa vụ lúa, tuy nhiên các kết quả nghiên cứu chưa đánh giá được sự khác biệt về độ tin cậy giữa các loại ảnh MODIS với nhau ứng dụng trong giải đoán tiến độ xuống giống để có thể khuyến cáo sử dụng loại ảnh nào tốt nhất trong các điều kiện khác nhau. Nhìn chung, các đề tài chưa quan tâm nhiều đến kinh nghiệm của người giải đoán ảnh, vì khu vực giải đoán là những khu rộng lớn như ở ĐBSCL, đòi hỏi người giải đoán phải nắm bắt được các thông tin biến đổi theo thời gian của hiện trạng sử dụng đất. Ngoài ra, các kết quả nghiên cứu chủ yếu là dựa vào các loại ảnh có độ phân giải thấp, nên ảnh hưởng rất nhiều trong quá trình nghiên cứu các đề tài.
CHƯƠNG 2 PHƯƠNG TIỆN – PHƯƠNG PHÁP 2.1 Phương tiện
2.1.1 Dữ liệu ảnh MODIS
Dữ liệu ảnh viễn thám được sử dụng trong nghiên cứu này là: MOD09A1, MOD09Q1, MOD13A1, MOD13Q1, thời gian theo dõi từ 9/2009 đến 12/2010. Các dữ liệu ảnh viễn thám được thu thập từ Trung tâm quan trắc Trái Đất của Cơ quan Vũ trụ hàng không vũ trụ quốc gia Hoa Kỳ (NASA) cung cấp.
2.1.2 Đặc điểm ảnh MODIS
Các dòng ảnh MODIS phản xạ bề mặt là một trong những lựa chọn chính để ước tính quang phổ phản xạ bề mặt từ mỗi band đo tại mặt đất nếu không có khí quyển tán xạ hoặc hấp thụ. Các ảnh MOD09A1, MOD09Q1, MOD13A1, MOD13Q1 là sản phẩm điển hình của dòng MODIS được sử dụng chủ yếu để tính toán chỉ số NDVI.
Bảng 4 : Đặc tính của các loại ảnh MODIS STT Tên ảnh Độ phân giải
không gian (m) Chu kì lặp (ngày) Số band trong ảnh Band xác định NDVI 1 MOD09A1 500 8 7 1 và 2 2 MOD09Q1 250 8 2 1 và 2 3 MOD13A1 500 16 4 2 và 3 4 MOD13Q1 250 16 4 2 và 3 (Nguồn : Nasa, 2010)
2.1.3. Các loại tư liệu khác
- Bản đồ hành chính ĐBSCL tỉ lệ 1: 250.000 năm 2005; bản đồ hiện trạng sử dụng đất các tỉnh An Giang, Đồng Tháp, Sóc Trăng năm 2010 tỉ lệ 1:500.000. (Nguồn : Sở Tài nguyên môi trường các tỉnh An Giang, Đồng Tháp, Sóc Trăng năm 2010 )
- Số liệu khảo sát thực địa bao gồm các điểm khảo sát : vị trí, tên điểm, hiện trạng, chủ sử dụng đất, mô hình sản xuất.
2.1.4. Các phần mềm chuyên dụng và phương tiện khác
- Phần mềm xử lý ảnh viễn thám: ENVI 4.4
- Phần mềm xử lý và thành lập bản đồ: Mapinfo, Word, Exel,…
2.2. Phương pháp
2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
Để thực hiện đề tài, tiến hành thu thập các ảnh MOD09A1, MOD09Q1, MOD13A1, MOD13Q1, thời gian chụp từ 9/2009 đến 12/2010, các ảnh này được thu thập từ trung tâm quan trắc Trái Đất của Cơ quan Vũ trụ hàng không vũ trụ quốc gia Hoa Kỳ - NASA (http://www.wist.echo.nasa.gov) cung cấp.
2.2.2 Phương pháp xử lý số liệu
Trên cơ sở các số liệu và các tài liệu thu thập được, tác giả đã tiến hành chọn lọc và tiến hành xử lý các số liệu đã thu thập. Sử dụng các phần mềm MapInfo 9.0 và ENVI 4.4, Microsoft Office Excel 2007, Microsoft Office Word 2007 để xử lý số liệu :
- Sử dụng phần mềm ENVI 4.4 cắt ghép ảnh, hiệu chỉnh hình học, biến đổi ảnh, phân loại không kiểm soát, tìm ra mối quan hệ giữa giá trị NDVI và giai đoạn phát triển của cây lúa, phân loại có kiểm soát, đưa ra kết quả và tính độ chính xác.
- Sử dụng phần mềm MapInfo 9.0 để xử lý số hoá trình bày bản đồ.
- Sử dụng các phần mềm Microsoft Office Excel 2007, Microsoft Office Word 2007 để xử lý các văn bản, biểu bảng, biểu đồ.
2.2.3 Phương pháp kiểm tra, khảo sát thực địa
Phương pháp kiểm tra, khảo sát thực địa là phương pháp được tiến hành bằng cách lập các phiếu khảo sát thực tế về đặc điểm của vùng lấy mẩu của các vùng đất trồng lúa ở ĐBSCL như hiện trạng sản xuất, lịch hoạt động sản xuất trong năm của vùng lấy mẩu, số lượng phiếu khảo sát là 30 phiếu. Sử dụng phiếu khảo sát là một cách tốt để thu thập thông tin về số lượng cũng như chất lượng của khảo sát thực đia. Tuy nhiên, việc lập các phiếu khảo sát phải đơn giản nhưng phải đầy đủ nội dung là có ảnh hưởng rất nhiều đến hiệu quả trong việc thu thập thông tin có chất lượng. Ngoài ra, phương pháp kiểm tra đối soát thực tế sau khi đã tiến hành giải đoán ảnh, phương pháp này sử dụng máy định vị GPS xác định toạ độ điểm ở những vùng sản xuất lúa phục vụ cho đánh giá độ chính xác trong quá trình xử lý ảnh.
2.2.4 Phương pháp thống kê so sánh
Phương pháp thống kê so sánh là một phương pháp giúp hiểu rõ bản chất, quy trình và kết quả của quá trình xử lý ảnh trong đánh giá tương quan của các loại ảnh với các chỉ số NDVI. Các quy trình giải đoán ảnh của từng loại cũng như kết quả cuối của các ảnh MOD09A1, MOD09Q1, MOD13A1, MOD13Q1, cùng đều phải thống kê, lập bảng so sánh đánh giá với nhau, để thấy được sự khác biệt giữa các loại ảnh,
độ chính xác của các loại ảnh cũng như so sánh trong điều kiện nào sẽ dùng loại ảnh nào là tốt nhất.
2.2.5 Phương pháp bản đồ - biểu đồ
Phương pháp bản đồ là phương pháp dùng để thể hiện sự phân bố không gian của các đối tượng nghiên cứu. Nghiên cứu bản đồ, thành lập bản đồ là việc bắt đầu, cũng là việc kết thúc của quá trình nghiên cứu địa lí, thể hiện mọi kết quả nghiên cứu của các công trình.
Phương pháp này được tác giả sử dụng trong suốt quá trình nghiên cứu. Bắt đầu từ việc nghiên cứu bản đồ nhằm nắm bắt khái quát và nhanh chóng khu vực nghiên cứu, từ đó vạch ra các tuyến, điểm khảo sát đặc trưng của khu vực; cuối cùng là xử lý ảnh và thành lập các bản đồ. Trong quá trình nghiên cứu, việc thành lập các biểu đồ thể hiện một số yếu tố như biểu đồ biểu diễn NDVI trong năm thông qua việc sử dụng các phần mềm như Mapinfor, Excel…là rất cần thiết, nó giúp cho việc nhìn nhận vấn đề một cách khách quan và từ đó rút ra mối quan hệ giữa các chỉ số NDVI và các giai đoạn phát triển của cây lúa.
2.2.6 Phương pháp đánh giá độ tin cậy
Phương pháp đánh giá độ tin cậy là phương pháp sử dụng các thuật toán xử lý giữa kết quả giải đoán ảnh bằng chương trình với kiểm tra tại thực địa. Phương pháp này sử dụng phần mềm ENVI 4.4 để đánh giá độ tin cậy dựa vào kết quả đối chiếu giữa ảnh MODIS đã giải đoán và các điểm khảo sát thực địa đo bằng GPS.
* Quy trình các bước thực hiện
Bước 1: Tham khảo tài liệu có liên quan về vùng nghiên cứu, lý thuyết về xử lý giải đoán ảnh viễn thám.
Tham khảo các công trình nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám, đặc biệt là viễn thám phản xạ bề mặt thực vật cũng như nghiên cứu nguyên lý ứng dụng ảnh này trong việc giải đoán độ phát xạ bề mặt, chỉ số thực vật NDVI.
Bước 2: Thu thập dữ liệu ảnh và số liệu về vùng nghiên cứu.
Thu thập dữ liệu ảnh MODIS MOD09A1, MOD09Q1, MOD13A1, MOD13Q1 khu vực ĐBSCL, thu thập bản đồ hiện trạng các tỉnh An Giang, Đồng Tháp, Sóc Trăng, thu thập số liệu thực tế bằng GPS các điểm thực địa làm cơ sở cho việc so sánh kết quả.
Bước 3 : Cắt, ghép ảnh
Do vùng ĐBSCL nằm trên hai ảnh khác nhau do đó ta tiến hành ghép các ảnh được chụp trong cùng một ngày lại với nhau.
Cắt ảnh: Ảnh có độ phủ rất lớn 2330 km, tổng số pixel của mỗi ảnh là 4800x4800. Để giảm dung lượng ảnh và tập trung vào vùng nghiên cứu ta tiến hành cắt ảnh bằng công cụ Basic Tools/ Resize Data.
Bước 4. Hiệu chỉnh hình học:
Ảnh được thu thập có hệ tọa độ dưới dạng lat/long do đó ta tiến hành nắn ảnh nhằm đưa ảnh về đồng nhất một hệ tọa độ với các bản đồ sẵn có như bản đồ hành chánh ĐBSCL, để thuận lợi cho việc tách các thông tin hữu ích trên ảnh vệ tinh như:
- Xác định tọa độ của các đối tượng trên bản đồ.
- Ảnh thu được có tọa độ ở dạng kinh độ/vĩ độ, ở đây ta thống nhất nắn chỉnh tọa độ về dạng UTM (x,y), datum WGS-84, zone 48 North.
- Sử dụng phần mềm ENVI để chuyển toạ độ.
Bước 5. Biến đổi ảnh
- Tăng cường chất lượng ảnh:
+ Lọc ảnh ta chọn lọc ảnh bằng phương pháp Median, đây là phương pháp dùng để loại bỏ các đối tượng gây nhiễu như mây, mưa, sương mù.
+ Tăng cường độ tương phản bằng phương pháp kéo giãn tuyến tính (Linear) đây là phương pháp sử dụng giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ảnh để thực hiện phép giãn tuyến tính. Tuyến tính 0-255 phương pháp này sẽ hiển thị các giá trị thực pixel của ảnh theo giá trị hiển thị của màn hình từ 0 đến 255.
- Tạo ảnh chỉ số thực vật
Theo Dương Văn Khảm và ctv (2007), chỉ số thực vật là thông tin tiêu biểu cho việc nghiên cứu lượng chlorophyl (diệp lục tố). Các chỉ số phổ thực vật được phân tách từ các band nhìn thấy, cận hồng ngoại, hồng ngoại và dải đỏ là các tham số trung gian mà từ đó có thể thấy được các đặc tính khác nhau của thảm thực vật như: Sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp các sản phẩm sinh khối theo mùa. Những đặc tính đó có liên quan và phụ thuộc rất nhiều vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hoá và sâu bệnh… Vì vậy nó được sử dụng rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích, năng suất và sản lượng cây trồng. Công nghệ gần đúng để giám sát đặc tính các hệ sinh thái khác nhau là phép nhận dạng chuẩn và phép so sánh giữa chúng.
Có nhiều chỉ số thực vật khác nhau, nhưng chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) được