3. Ý nghĩa của đề tài
2.3.1. Phương pháp điều tra, thu thập số liệu
- Nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat, ảnh vệ tinh sentinel 2, mô hình số độ cao (DEM), bản đồ hiện trạng rừng, bản đồ quy hoạch rừng … và một số dữ liệu vệ tinh khác nhằm phục vụ cho nội dung nghiên cứu xác định lớp phủ rừng và biến động lớp phủ rừng tại huyện Ba Bể.
Hình 2.1. Địa chỉ trang web earthexplorer để tải ảnh vệ tinh
Cần lựa chọn download ảnh landsat 8 các năm 2010 và 2020 và chọn những ảnh có chất lượng cao, mây che phủ thấp hoặc không có mây để kết quả nghiên cứu được chính xác hơn.
Hình 2.2. Ảnh vệ tinh landsat 8 năm 2010 và 2020
2010-2020, thu thập dữ liệu bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ sử dụng đất, bản đồ địa chất, dữ liệu lượng mưa tại các trạm quan trắc tỉnh Bắc Kạn … nhằm phục vụ cho việc xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất huyện Ba Bể.
Hình 2.3. Vị trí các điểm trượt lở trên địa bàn huyện Ba Bể năm 2019
- Dữ liệu điểm trượt lở trong quá khứ được thu thập từ trang web canhbaotruotlo.vn được Viện Khoa Học Địa Chất & Khoáng sản Việt Nam xây dựng. Toàn bộ các điểm trượt lở tại khu vực huyện Ba Bể tỉnh Bắc Kạn giai đoạn 2010-2018 được thu thập tại trang web canhbaotruotlo.vn.
2.3.2. Phương pháp xử lý ảnh viễn thám, xây dựng bản đồ lớp phủ và biến
động lớp phủ rừng
2.3.2.1. Tính chỉ số thực vật NDVI
Phương pháp tính toán chỉ số thực vật NDVI được tiến hành để xác định mật độ cây xanh khu vực nghiên cứu, nhằm mục đích xây dựng bản đồ lớp phủ.
Sử dụng phần mềm ArcGIS để cắt, ghép các band ảnh. Sử dụng các hộp công cụ tích hợp trong phần mềm ArcGIS nhằm tính toán chỉ số thực vật NDVI theo công thức:
Trong đó:
+, NIR: Band 5 ảnh vệ tinh Landsat 8 +, Red: Band 4 ảnh vệ tinh Landsat 8
2.3.2.2. Phân loại lớp phủ từ ảnh vệ tinh
Phương pháp phân loại lớp phủ được sử dụng trong nghiên cứu nhằm phục vụ nội dung thành lập bản đồ lớp phủ huyện Ba Bể tỉnh Bắc Kạn năm 2010 và 2020, từ đó tiến hành xác định biến động lớp phủ huyện Ba Bể giai đoạn 2010-2020, các bước cụ thể như sau:
1) Xử lý dữ liệu
Ảnh vệ tinh Landsat 8 có độ phân giải trung bình, hoàn toàn miễn phí, được cập nhật thường xuyên tỏ ra có nhiều ưu điểm và triển vọng áp dụng trong việc giải đoán và xác định biến động lớp phủ thực vật trên quy mô lưu vực lớn hoặc cấp huyện trở lên. Sau khi tải về tại trang Web Earthexplorer.usgs.gov, để có thể sử dụng được ảnh Landsat 8 trên phần mềm ArcGIS, bao gồm:
-Tổ hợp màu để tạo ảnh đa phổ phục vụ giải đoán với các mục đích khác nhau.
-Trộn ảnh để nâng cao độ phân giải không gian cho ảnh đa phổ -Tăng cường độ tương phản của ảnh.
-Chuyển ảnh từ hệ WGS84 sang hệ VN2000 để sử dụng.
2) Tổ hợp màu cho ảnh Landsat 8
Phương pháp tổ hợp màu là phương pháp được sử dụng rộng rãi dựa trên chuẩn nền màu trong viễn thám để hỗ trợ cho công tác giải đoán ảnh. Lợi thế của ảnh chụp đa phổ là có thể sử dụng tích hợp các kênh phổ khác nhau để giải đoán các đối tượng theo các đặc trưng bức xạ phổ.
Ưu điểm của phương pháp tổ hợp màu là sử dụng các kênh ảnh đa phổ hiển thị cùng một lúc trên 3 kênh ảnh được gắn tương ứng với 3 loại màu cơ bản đó là đỏ, xanh lá cây và xanh lam hay còn gọi là RGB. Phương pháp này có thể tổ hợp hiển thị 3 kênh ảnh của cùng một loại ảnh vệ tinh, của các ảnh vệ tinh khác nhau cùng một loại ảnh vệ tinh, của các ảnh vệ tinh khác cùng độ phân giải, hoặc của ảnh vệ tinh và ảnh máy bay cùng độ phân giải, của các radar với các thời gian chụp khác nhau. Nếu tổ hợp màu kênh phổ có dải sóng
được gắn đúng với màu thì được gọi là tổ hợp màu thật và trong các trường hợp khác gọi là tổ hợp giả màu.
Trong trường hợp này, cần sử dụng tổ hợp band ảnh gồm band 2, band 3, band 4 để tiến hành giải đoán ảnh chính xác nhất. Tổ hợp màu tự nhiên 4,3,2 do phương pháp tổ hợp này khá gần gũi với cảm nhận của mắt người. Bởi vì mắt người cảm nhận màu sắc trong tự nhiên trong dải phổ sóng điện từ có bước sóng từ 0.4 đến 0.7 µm. Trong khi đó ảnh vệ tinh Landsat 8 có 3 kênh phổ của dải sóng nhìn thấy từ 0.45 đến 0.68 µm.
Do đó với tổ hợp màu trên 3 kênh phổ 4,3,2 sẽ cho ra màu sắc tự nhiên như ngồi trên máy bay nhìn xuống bề mặt trái đất. Ở dạng tổ hợp này dễ dàng nhận biết ở mức khái quát hệ thủy văn có qui mô lớn, các tuyến giao thông quốc lộ, tỉnh lộ, các điển dân cư đô thị. Tuy nhiên khi giải đoán chi tiết đối tượng như ao hồ, kênh mương nhỏ, các trục đường giao thông nhánh, các yếu tố thực phủ thì rất khó phân biệt và dễ nhầm lẫn.
3) Tăng cường chất lượng ảnh Landsat 8 trong ArcGIS.
Trên mỗi ảnh Landsat 8 gồm 11 band ảnh trong đó: 8 band có độ phân giải không gian là 30m, 1 band có độ phân giải là 15m (kênh toàn sắc – band 8) và 2 band có độ phân giải không gian là 100m. Sau khi ảnh được tải về, tiến hành chuẩn hóa và tổ hợp màu, ảnh tổ hợp màu do bộ cảm OLI chụp có độ phân giải không gian là 30m.
Bước 1. Trộn ảnh
Để nâng cao độ phân giải không gian của ảnh toàn sắc thường dùng kỹ thuật để trộn chúng với ảnh Panchromatic (Band 8). Sau khi trộn, độ phân giải không gian của ảnh tổ hợp màu là 15m, việc này giúp đoán đọc dễ phân biệt được các đối tượng trên ảnh hơn.
Trên phần mềm ArcGIS, để trộn ảnh, sử dụng công cụ Create Pan – Sharpened Raster Dataset trên Arc Toolbox.
Hình 2.6. Công cụ trộn ảnh trong phần mềm ArcGIS
Ảnh sau khi được trộn một số chỉ đối tượng cần giải đoán có thể sáng quá hoặc tối quá. Để khắc phục hiện tượng này cần phải tăng cường chất lượng ảnh. Trên phần mềm ArcGIS, để tăng cường chất lượng ảnh sử dụng công cụ Image Analysis.
Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua tăng cường độ phân giải không gian của ảnh bằng tổng hợp màu từ các kênh đa phổ có độ phân giải thấp hơn và kênh toàn sắc có độ phân giải không gian cao hơn
Bước 2. Hiệu chỉnh hình học ảnh
Trước quá trình phân tích, giải đoán, ảnh vệ tinh cần được nắn chỉnh hình học để hạn chế sai số vị trí và chênh lệch địa hình, sao cho hình ảnh gần với bản đồ địa hình ở phép chiếu trực giao nhất. Kết quả giải đoán phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của ảnh. Do vậy, công đoạn nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh rất quan trọng cho các bước phân tích tiếp theo.
Bước 3. Nắn ảnh
Mục đích của quá trình nắn là chuyển đổi các ảnh quét đang ở toạ độ hàng cột của các pixel về toạ độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng). Nhằm thực hiện 3 nhiệm vụ loại trừ sai số vị trí điểm ảnh do góc nghiêng của ảnh gây ra, hạn chế sai số vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình gây ra, đưa tấm ảnh về tỷ lệ của bản đồ cần thành lập.
Bước 4. Tăng cường chất lượng ảnh:
Tăng cường chất lượng ảnh là thao tác chuyển đổi nhằm tăng tính dễ đọc, dễ hiểu của ảnh cho người giải đoán, nâng cao khả năng cung cấp thông tin của ảnh. Các phép tăng cường chất lượng ảnh thường sử dụng là pansharpening, biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổ hợp màu, biến đổi màu giữa hai hệ RGB và HIS.
Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tăng cường độ tương phản của ảnh tổng hợp màu đã tăng cường độ phân giải không gian ở trên, ảnh sau khi được tăng cường, sự khác biệt giữa các đối tượng cần được giải đoán trên ảnh không những được cải thiện mà ảnh hưởng của sự “mờ ảo” giữa các đối tượng cũng được giảm thiểu, giúp đoán dễ nhận biết hơn các đối tượng trên ảnh. Thực hiện tăng cường độ tương phản ảnh trên phần mềm ArcGIS như sau:
- Mở ảnh cần tăng cường độ tương phản trên cửa sổ ArcMap của phần mềm ArcGIS
- Chọn Windows/Image Analysis, xuất hiện của sổ Image Analysis. Tiến hành thay đổi các thông số trên cửa sổ Image Analysis để làm nổi rõ các đối tượng quan tâm và ghi lại ảnh sau khi tăng cường để sử dụng bước tiếp theo.
Hình 2.8. Công cụ tăng cường chất lượng ảnh vệ tinh trong phần mềm ArcGIS
Bước 5. Nắn chỉnh hệ tọa độ WGS84 sang VN2000
Theo quy định hiện hành của Bộ Tài nguyên và Môi trường, dữ liệu GIS được xây dựng và sử dụng thống nhất ở hệ tọa độ quốc gia VN2000.
Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat có hệ tọa độ là WGS84, tuy nhiên dữ liệu ranh giới các khu vực, các địa phương của huyện Ba Bể lại có hệ tọa độ VN2000, do đó để có được dữ liệu ảnh vệ tinh chuẩn, cần tiến hành điều chỉnh cả hai dữ liệu về cùng một hệ tọa độ.
Bước 6. Xây dựng khóa giải đoán
Khóa giải đoán ảnh là các tài liệu tham chiếu được thiết kế để cho phép định danh một cách nhanh chóng và chính xác các đối trượng và đặc điểm được thể hiện trên ảnh. Khóa giải đoán thường gốm có một bộ ghi chú hay bộ ảnh đã chụp được, mô tả bằng lời văn, hình ảnh hay các sơ đồ.
khóa giải đoán có thể có từ đơn giản cho đến phức tạp. Việc xây dựng khóa giải đoán cho ảnh viễn thám được dựa trên các nguyên tắc và những dấu hiệu như đã phân tích ở trên. Bên cạnh đó, có tham khảo và đối chiếu với các tư liệu bản đồ như: bản đồ địa hình và bản đồ hiện trạng sử dụng đất.
Khóa giải đoán thường được thực hiện qua việc xác định phân tích hình ảnh theo các cấp độ phổ màu của tại khu vực nghiên cứu trong khoảng thời gian, trạng thái khác nhau và dựa trên kết quả điều tra ô tiêu chuẩn. Để lập khóa giải đoán, cần lựa chọn nghiêm ngặt các khóa đặc trưng cho từng đối tượng giải đoán theo nguyên tắc về sự khác nhau trong tông màu. Mỗi một đối tượng khác nhau sẽ có những đặc điểm khác nhau về phản xạ các bước sóng, do vậy chúng tạo ra những đặc trưng riêng biệt cho từng loại hình lớp phủ, đây chính là cơ sở quan trọng để xây dựng các khóa giải đoán ảnh.
Bước 7. Giải đoán ảnh vệ tinh
Sau khi xử lý ảnh và xây dựng được khóa giải đoán, tiến hành giải đoán ảnh trên phần mềm dựa vào khóa giải đoán ảnh. Ttrong nghiên cứu này, việc giải đoán ảnh được tiến hành trên phần mềm ArcGIS, sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định (Supervised classification) maximum likelihood. Trong phương pháp này, số liệu thống kê của mỗi lớp trong mỗi kênh ảnh được phân tán một cách thông thường và phương pháp này có tính đến khả năng một pixel thuộc một lớp nhất định. Nếu như không chọn một ngưỡng xác suất thì sẽ phải phân loại tất cả các pixel, mỗi pixel được gán cho một lớp có độ xác suất cao nhất. Phương pháp này xem xét phân phối các điểm ảnh có cùng độ xám được nhóm vào thành một lớp để tiến hành giải đoán.
2.3.2.3. Xây dựng bản đồ biến động lớp phủ giai đoạn 2010-2020
Sau khi tiến hành phân loại lớp phủ rừng năm 2010 và 2020, sử dụng công cụ intersect trong phần mềm ArcGIS, tiến hành chồng lớp bản đồ. Kết quả thu được là bản đồ biến động lớp phủ rừng giai đoạn 2010-2020. Tiến
hành trích xuất thông tin thuộc tính được lưu trữ trong bảng thuộc tính của dữ liệu bản đồ biến động lớp phủ rừng.
Từ bản đồ chỉ số thực vật, bản đồ biến động lớp phủ rừng kết hợp với bản đồ hiện trạng rừng huyện Ba Bể, tiến hành đánh giá về biến động lớp phủ rừng của huyện Ba Bể.