4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.2. CƠ SỞ THỰC TIỄN CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.2.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Việc sử dụng công nghệ viễn thám cho nhiều mục đích khác nhau đã trở nên phổ biến trên thế giới trong thời đại ngày nay.
ở rất nhiều lĩnh vực khác nhau trên thế giới. Sau khi vệ tinh quan sát Trái đất Landsat đầu tiên được phóng vào năm 1972, các dữ liệu viễn thám được xem là nguồn thông tin đầu vào quan trọng của GIS nhờ những kỹ thuật tiến bộ của nó. Ngày nay, Trái đất được nghiên cứu thông qua một dải phổ rộng với nhiều bước sóng khác nhau từ dải sóng được nhìn thấy được đến dải sóng hồng ngoại nhiệt. Các thế hệ vệ tinh mới được bổ sung thêm các tính năng quan sát Trái đất tốt hơn với những quy mô không gian khác nhau. Vệ tinh cung cấp một lượng thông tin khổng lồ và phong phú về các phản ứng quang phổ của các hợp phần của Trái đất như đất, nước, thực vật. Chính các phản ứng này sau đó sẽ phản ánh bản chất sinh lý của Trái đất và các hiện tượng diễn ra trong tự nhiên bao gồm cả các hoạt động của con người. Nhờ khả năng phân tích không gian, thời gian và mô hình hóa, GIS hay các phần mềm giải đoán ảnh khác cho phép tạo ra những thông tin được triết xuất từ dữ liệu ảnh vệ tinh.
Có thể nói lâm nghiệp là một trong những lĩnh vực đầu tiên áp dụng thành tựu của công nghệ viễn thám. Hiện nay, việc sử dụng tư liệu viễn thám trong thành lập bản đồ lâm nghiệp (bản đồ rừng), theo dõi biến động, chặt phá rừng ... đã trở thành công nghệ phổ biến trên thế giới. Tích hợp dữ liệu viễn thám với hệ thống thông tin địa lý (GIS) có thể dự báo những khu vực nguy cơ cháy rừng: nhờ có công nghệ viễn thám con người đã sử dụng những tấm ảnh viễn thám chụp được để phân loại rừng.
Trong nghiên cứu địa chất: Người ta sử dụng tư liệu viễn thám kết hợp với GIS để thành lập các bản đồ kiến tạo, các cấu trúc địa chất,...
Trong lĩnh vực nông nghiệp và sử dụng đất: Đối với nhiều quốc gia trên thế giới để quản lý và quy hoạch sử dụng đất một cách hợp lý, có hiệu quả họ đã sử dụng công nghệ viễn thám kết hợp với dữ liệu GIS. Như ở Nhật Bản để đưa ra đánh giá về mặt năng suất thực ban đầu cho các nước Châu Á người ta sử dụng viễn thám và GIS kết hợp với dữ liệu thống kê về các sản phẩm nông nghiệp. Hay ở Trung Quốc đã sử dụng ảnh SAR ở các thời điểm khác nhau trên cơ sở kết hợp với bản đồ địa hình, bản đồ sử dụng đất để cập nhật nhanh bản đồ đất trồng lúa cho các tỉnh ... . Ngoài ra để đánh giá mức độ thích hợp của đất đối với các loại cây trồng nông nghiệp thì tư liệu viễn thám được sử dụng để phân loại các đối tượng sử dụng đất còn dữ liệu GIS là các bản đồ nông hóa thổ nhưỡng, bản đồ địa hình, bản đồ chế độ tưới tiêu.
Trong nghiên cứu môi trường, tài nguyên thiên nhiên: Trong vài năm trở lại đây thiên nhiên có nhiều biến động bất thường xảy ra và đã gây hậu quả thiệt hại về người và của vô cùng to lớn đối với con người. Những thảm họa xảy ra như sóng thần, lũ lụt, hiện tượng hiệu ứng nhà kính ... Xuất phát từ thực tế đó, việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong nghiên cứu môi trường toàn cầu là vô cùng cần thiết, có ý nghĩa quan trọng. Những ứng dụng quan trọng được kể đến là thành lập bản đồ độ sâu ngập lụt, dự báo nguy cơ trượt lở đất ...[29].
1.2.2. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
Phát triển công nghệ viễn thám ở Việt Nam có thể tóm tắt theo đánh giá được nêu trong bản dự thảo kế hoạch tổng thể về ứng dụng và phát triển công nghệ viễn thám ở Việt Nam giai đoạn 2001 - 2010 như sau:
Năm 1979 - 1980, các cơ quan nước ta bắt đầu tiếp cận với công nghệ viễn thám. Trong 10 năm tiếp theo (1980 - 1990), đã triển khai các nghiên cứu - thử nghiệm nhằm xác định khả năng và phương pháp sử dụng tư liệu viễn thám để giải quyết các nhiệm vụ của mình.
Từ những năm 1990 - 1995, bên cạnh việc mở rộng công tác nghiên cứu - thử nghiệm, nhiều ngành đã đưa công nghệ viễn thám vào ứng dụng trong thực tiễn và đến nay đã thu được một số kết quả rõ rệt về khoa học - công và kinh tế. Trong các ứng dụng thực tế, ngoài ảnh vệ tinh khí tượng NOAA và GMS, các cơ quan đã sử dụng nhiều loại ảnh vệ tinh quang học như Landsat, SPOT, KFA-1000, ADEOS, còn ảnh vệ tinh rada như RADASAT, ERS mới được ứng dụng thử nghiệm trong những năm gần đây. Riêng ảnh vệ tinh có độ phân giải siêu cao (1 ÷ 2m) hầu như chưa được sử dụng phổ biến. Để đáp ứng nhu cầu tư liệu viễn thám, nước ta mới có một số trạm thu vệ tinh khí tượng và ảnh độ phân giải thấp. Cùng với việc ứng dụng công nghệ viễn thám, công tác nghiên cứu triển khai phát triển phần mềm, chế tạo thiết bị cũng như xây dựng quy trình công nghệ xử lý và sử dụng ảnh vệ tinh đã được tiến hành ở một số cơ quan. Những công trình này có ý nghĩa thúc đẩy sự phát triển công nghệ viễn thám ở nước ta, song kết quả thu được còn ở mức khiêm tốn. Để phát triển công nghệ mới, công tác đào có vị trí khá quan trọng nhưng ở Việt Nam chưa có cơ sở đào tạo chuyên về viễn thám, vì vậy cán bộ viễn thám chủ chốt của các ngành hầu như đều được đào tạo ở nước ngoài. Đại hội Đảng lần thứ IX đã đề ra chiến lược phát triển kinh tế - xã hội 2001 – 2010 cũng như mục tiêu, nhiệm vụ kế hoạch năm 2001 - 2005. Theo đó Việt Nam có nhiệm vụ rất lớn về phát triển kinh tế - xã hội, theo phương hướng vươn tới sự phát triển bền vững trên cơ sở sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường và giảm thiểu thiên tai. Tình hình trên đã đặt ra nhiều nhiệm vụ ứng dụng và phát triển công nghệ viễn thám ở Việt Nam.
Ngày 12 tháng 9 năm 2011 tại Bảo tàng tài nguyên rừng Việt Nam - Viện điều tra quy hoạch rừng; Dự án Hỗ trợ chương trình đánh giá và theo dõi lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam (NFA) đã khai mạc lớp tập huấn về phương pháp mới để phân loại giải đoán ảnh vệ tinh với tiêu đề “Sử dụng phần mềm eCogniton để xây dựng bản đồ rừng”. Mục tiêu của lớp tập huấn là tăng cường năng lực xây dựng bản đồ rừng theo phương pháp mới (phân loại ảnh viễn thám theo phương pháp tiếp cận định hướng đối tượng) cho các cán bộ Tổng cục lâm nghiệp, Viện Điều tra quy hoạch rừng (FIPI), Viện khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Trường
đại học Lâm nghiệp, dự án FORMIS và các tổ chức liên quan [14].
1.3. MỘT SỐ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Từ năm 1991 đến nay (2014) trong nước đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng tư liệu viễn thám vào công tác quản lý và phát triển tài nguyên rừng, có thể kể ra một số tác giả tiêu biểu sau:
Nguyễn Mạnh Cường, năm 1995, với nghiên cứu “Xây dựng bản đồ rừng trên cơ sở ứng dụng thông tin viễn thám”; Chu Thị Bình, năm 2001, với nghiên cứu “Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin cơ bản trên tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu một số đặc trưng về rừng Việt Nam”.
Nguyễn Quốc Khánh, năm 2007, “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS xây dựng bản đồ hiên trạng tài nguyên thiên nhiên phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ môi trường cấp tỉnh.
Vũ Ngọc Bích, năm 2007, “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng”.
Nguyễn Trường Sơn (2009), tác giả kết hợp GIS và viễn thám trong việc giám sát hiện trạng rừng tại huyện Yên Thế, bắc Giang. Tác giả sử dụng ảnh Landsat 7 năm 1999 và ảnh SPOT 5 năm 2003, tác giả sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định theo thuật toán ML (Maxximum likelihood - phân loại gần đúng nhất) kết hợp với kết quả giải đoán theo phương pháp phân loại ảnh theo chỉ số thực vật NDVI, kết quả phân loại qua 2 giai đoạn, sử dụng ArcGIS để đánh giá biến động diện tích. Kết quả cho thấy diện tích rừng tự nhiên giảm 5,36%, diện tích rừng trồng tăng 5,36%.
Tống Thị Huyền Ái (2012) với nghiên cứu “Đo đạc trắc lượng lớp phủ trên ảnh vệ tinh đa thời gian phục vụ nghiên cứu biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông Anh, Hà Nội”. Trong quá trình giải đoán ảnh tác giả đã sử dụng phần mềm eCognition, phân loại theo phương pháp định hướng đối tượng. Kết quả tác giả đã đi đến kết luận “Phương pháp phân loại định hướng đối tượng được thực hiện trên phần mềm eCognition là một phương pháp hiệu quả, cho phép cải thiện đáng kể độ chính xác của kết quả phân loại ảnh”. Đánh giá độ chính xác phân loại ảnh năm 2005 bằng phương pháp ô mẫu cho kết quả độ chính xác tổng quát 91,6% và hệ số Kappa là 0,84 [14].
Tóm lại, các nghiên cứu trước đây về ứng dụng dụng công nghệ viễn thám vào công tác quản lý và phát triển rừng nói riêng, giám sát tài nguyên thiên nhiên nói chung, việc giải đoán ảnh chủ yếu bằng phương pháp phân loại dựa trên pixel với các phần mềm giải đoán ảnh ERDAS image, ENVI,.. Riêng chỉ có tác giả Tống Thị Huyền Ái đã nghiên cứu xây dựng lớp phủ mặt đất trên tư liệu ảnh viễn thám bằng cách phân loại ảnh theo phương pháp định hướng đối tượng nhưng chỉ dừng lại ở phân loại bốn loại lớp phủ: Đất nông nghiệp, đất trống, mặt nước và đất dân cư.
Chương 2. MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Để đạt được mục đích nghiên cứu trên cần phải đạt được các mục tiêu cụ thể sau đây: - Xây dựng được khóa giải đoán ảnh viễn thám bằng phương pháp định hướng đối tượng trên phần mềm eCognition cho ảnh viễn thám SPOT 5 chụp ngày 26/03/2013 khu vực nghiên cứu;
- So sánh và đánh giá được những ưu, nhược điểm của giải đoán ảnh viễn thám bằng phương pháp định hướng đối tượng và phương pháp pixel;
- Đánh giá được những thuận lợi và khó khăn về việc ứng dụng ảnh viễn thám xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp.
2.2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Trong đề tài này chúng tôi tiến hành nghiên cứu các nội dung sau đây: - Khái quát điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội khu vực nghiên cứu;
- Đánh giá thực trạng công tác xây dựng bản đồ hiện trạng đất lâm nghiệp khu vực nghiên cứu;
- Xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tỷ lệ 1:10000 tại khu vực nghiên cứu;
- Đánh giá những thuận lợi và khó khăn về việc ứng dụng ảnh viễn thám để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp.
2.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.3.1. Phương pháp thu thập số liệu 2.3.1. Phương pháp thu thập số liệu
2.3.1.1. Thu thập số liệu thứ cấp
- Thu thập các tài liệu, số liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội; bản đồ địa hình, bản đồ địa chính cơ sở tỷ lệ 1:10000; số liệu thống kê, kiểm kê đất lâm nghiệp khu vực nghiên cứu từ các sở ban ngành tỉnh Phú Yên;
- Ảnh viễn thám SPOT 5 do Cục Viễn thám Quốc gia, Bộ Tài nguyên và Môi trường cung cấp. Các thông tin về ảnh SPOT 5:
+ Ngày chụp ảnh: 26/03/2013; + Mức độ xử lý ảnh: 1A.
Ảnh đã được hiệu chỉnh các ảnh hưởng của độ cong trái đất, loại bỏ các sai số của đầu thu ảnh và tín hiệu nhiễu do ảnh hưởng của khí quyển.
Các thông số kỹ thuật của ảnh SPOT 5 được trình bày ở bảng 2.1.
Bảng 2.1. Thông số kỹ thuật ảnh vệ tinh SPOT 5
Tên bộ cảm
(sensor) Kênh Bước sóng
(µm) Loại Độ phân giải không gian Lưu dữ liệu (Bit) HRG (SPOT-5) Kênh 1 0,50-0,59 Lục đến vàng 10m 8 Kênh 2 0,61-0,68 Đỏ 10m 8 Kênh 3 0,79-0,89 Hồng ngoại gần 10m 8
Kênh 4 1,58-1,75 Hồng ngoại trung 20m 8 2 PAN 0,48-0,71 Toàn sắc 5m tạo ảnh 2,5m 8
2.3.1.2. Thu thập số liệu sơ cấp
Số liệu thứ cấp thu thập là tọa độ các điểm đo bằng máy định vị GARMIN GPSMAP 78 Series.
2.3.2. Phương pháp xử lý dữ liệu ảnh viễn thám bằng các phần mềm chuyên dụng
Kỹ thuật giải đoán ảnh viễn thám được thực hiện với sự hỗ trợ của hai phần mềm giải đoán ảnh ENVI và eCognition. Khung logic của quy trình giải đoán ảnh viễn thám được thực hiện trên hai phần mềm này thể hiện hình 2.1.
Hình 2.1. Khung logic của quy trình giải đoán ảnh viễn thám Phần mềm ENVI DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM TIỀN XỬ LÝ ẢNH XỬ LÝ ẢNH ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT LÂM NGHIỆP Đạt yêucầu Phần mềm eCognition Bản đồ địa hình tỷ lệ 1:10 000 Khảo sát thực địa Hệ số Kappa Nắn chỉnh hình học Tăng cường chất lượng
ảnh
Cắt ảnh theo ranh giới hành chính khu vực
nghiên cứu Phân mảnh ảnh Thống kê đặc trưng các
đối tương ảnh mẫu Thiết lập bộ khóa giải
đoán và phân loại Không đạt yêu
2.3.3. Phương pháp điều tra mẫu
2.3.3.1. Chọn mẫu
➢ Lấy mẫu phục vụ giải đoán ảnh
Đi thực địa, chọn mẫu ngẫu nhiên, sử dụng phương pháp quan sát, phỏng vấn chuyên gia để xác định loại mẫu (trạng thái rừng) và sử dụng máy đo GPS cầm tay để xác định vị trí mẫu.
➢ Lấy mẫu phục vụ đánh giá độ chính xác kết quả giải đoán ảnh
Mẫu được chọn trên tuyến qua tất cả các trạng thái rừng, sử dụng phương pháp quan sát, phỏng vấn chuyên gia để xác định loại mẫu và sử dụng máy đo GPS cầm tay để xác định vị trí mẫu.
2.3.3.2. Thiết lập các đặc trưng mẫu
Để phong phú thông tin và có thêm các thông tin cần thiết về đối tượng ảnh cần được phân loại, ngoài các giá trị độ sáng của từng kênh phổ, ta thiết lập thêm chỉ số: độ sáng trung bình của các kênh phổ (brightness), chỉ số thực vật (NDVI) và tỷ số thực vật (RIV). Tập hợp các giá trị này tạo nên một đặc trưng cho đối tượng ảnh. Như vậy, đặc trưng của một đối tượng ảnh SPOT 5 gồm có các giá trị: NDVI, RIV, brightness, kênh 1, kênh 2, kênh 3 và kênh 4.
Giá trị độ sáng trung bình (brightness) được xác định bởi công thức (3.1):
Brightness = (kênh 1 + kênh 2 + kênh 3 + kênh 4)/4 (3.1) Chỉ số khác biệt thực vật NDVI (normalized defference vegetation index) và tỷ số thực vật RIV (ratio vegetion index) được xác định bởi các công thức (3.2) và (3.3):
NDVI = (kênh 3 - kênh 2)/(kênh 3 + kênh 2) = (nir - red)/(nir + red) (3.2)
RIV = kênh 3/kênh 2 = kênh 3/kênh 2 = nir/red (3.3) Trong đó, nir là giá trị bức xạ của bước sóng cận hồng ngoại (near infrared), red là giá trị bức xạ của bước sóng nhìn thấy (visible).
Chỉ số thực vật NDVI được dùng rất 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. Khoảng giá trị của NDVI từ -1 đến +1. Trong thực tế, giá trị của NDVI sẽ tiến dần về 0 nếu không có cây xanh và tiến dần về 1 nếu có mật độ thực vật cao.
Tỷ số thực vật RVI được dùng để đánh giá mức độ che phủ và phân biệt các lớp thảm thực vật khác nhau nhất là những thảm thực vật có độ che phủ cao. Trong thực tế, giá trị RIV sẽ tiến về không nếu không có cây xanh và tăng dần theo hàm lượng sinh khối và chất diệp lục trong lá cây.
2.3.3.3. Thống kê các đặc trưng mẫu
Từ các mẫu điều tra ngoài thực địa tiến hành xác định các đặc trưng của đối tượng ảnh mẫu trên ảnh, sau đó, lập bảng thống kê các đặc trưng từng loại đối tượng