IV. Những điểm mới của đề tài
3.4.1.Tạo chuỗi NDVI đa thời gian
Sau khi được xử lý và tính toán giá trị NDVI, các ảnh NDVI tổ hợp 16 ngày được sử dụng để tiếp tục tổ hợp lên ảnh NDVI của hai vụ trồng lúa Hè Thu 2014 và Đông Xuân 2015 trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế. Sử dụng phương pháp tổ hợp theo giá trị cực đại (Maximum Value Composite – MVC). Đây là phương pháp truyền thống, được sử dụng khá rộng rãi trong các nghiên cứu liên quan ở trên thế giới. Phương pháp này được thực hiện trên cơ sở nguyên tắc khá đơn giản, đó là kết hợp các ảnh lấy giá trị lớn nhất của giá trị pixel trong các ảnh đầu vào cho sản phẩm đầu ra. Điều này sẽ giúp khắc phục loại bỏ hoặc làm giảm thiểu các pixel có giá trị được giải đoán là mây (trị tuyệt đối của giá trị chỉ số NDVI nhỏ, xấp xỉ 0) hoặc các pixel bị nhiễu do các sai số hệ thống hay các nguyên nhân khác làm giảm giá trị của chỉ số NDVI so với thực tế.
- Để tạo ảnh, loạt ảnh đa thời gian trước tiên mở tất cả các ảnh NDVI đã được tính chỉ số NDVI cần tạo. Sau đó vào File / Save file As / ENVI Standard.
Hình 3.20. Cách tạo chuỗi ảnh NDVI đa thời gian
- Kết quả sau tạo chuỗi ảnh NDVI đa thời gian mỗi band ảnh tương ướng với một ảnh NDVI chụp ở một thời điểm chụp nhất định.
Hình 3.21. Kết quả tạo chuỗi ảnh NDVI
Sau khi tạo được chuỗi ảnh NDVI thì ta tiến hành tính chỉ số NDVI để biết được trạng thái sinh trưởng và phát triển cây lúa.
Từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất ta tách đất trồng lúa ra riêng và tải ranh giới đất trồng lúa lên chuỗi ảnh vừa tạo được, và tiến hành cắt ảnh theo vùng đất trồng lúa để tập trung cho việc tính NDVI của cây lúa.
Sau khi cắt ảnh theo đất lúa xong, thì tiến hành lọc ảnh bằng cửa sổ lọc Median [3x3] để ảnh được mịn hơn và gộp các pixel lẻ tẻ lại với nhau, sau đó ta tiến hành thống kê chỉ số NDVImin, NDVImax của các ảnh bằng công cụ Quick Stats để thống kê các NDVImin, NDVImax theo từng ảnh Modis.
Bảng 3.7. Chỉ số NDVI của các ảnh trong hai vụ hè thu 2014 và đông xuân 2015 tỉnh Thừa Thiên Huế
TT Ảnh Ảnh NDVI min NDVI max NDVI mean NDVI stdev Điểm ảnh 1 17/05/2014 -0.1969 0.8954 0.0191 0.0963 132158 2 02/06/2014 -0.1489 0.8886 0.0267 0.1274 132158 3 18/06/2014 -0.1909 0.9551 0.0302 0.1444 132158 4 04/07/2014 -0.1979 0.9951 0.0321 0.1540 132158 5 20/07/2014 -0.2000 0.9900 0.0315 0.1511 132158 6 05/08/2014 -0.2000 0.9241 0.0278 0.1331 132158 7 21/08/2014 -0.1975 0.9523 0.2141 0.1060 132158 8 09/01/2015 -0.1996 0.8894 0.0150 0.0783 132158 9 25/01/2015 -0.2000 0.8659 0.0152 0.0778 132158 10 10/02/2015 -0.1904 0.9800 0.0234 0.1148 132158 11 26/02/2015 -0.1869 0.9781 0.0289 0.1397 132158 12 14/03/2015 -0.1201 0.9469 0.0295 0.1431 132158 13 30/03/2015 -0.1913 0.9320 0.0316 0.1510 132158 14 15/04/2015 -0.1131 0.9275 0.0301 0.1425 132158 15 01/05/2015 -0.1847 0.9818 0.0257 0.1229 132158 16 17/05/2015 -0.1837 0.9487 0.0197 0.0989 132158
Kết quả từ bảng 3.7 cho thấy giá trị trung bình của NDVImin của vùng trồng lúa thấp nhất là -0,2000 và giá trị cao nhất là 0,9951. Từ đây cho thấy, chỉ số NDIV biến động từ giá trị -0,2000 đến giá trị 0.9951. Đây là cơ sở để chúng ta giới hạn khoảng dao động của chỉ số này tương ứng với sự phát triển cây lúa, là tiền đề để thực hiện các bước kiểm định và tìm ra được sự tương quan giữa chỉ số NDVI với sự phát triển của cây lúa. Tùy vào từng thời điểm chụp của mỗi ảnh sẽ có sự khác nhau về sự phát triển của thực vật. Sự khác nhau này dựa trên cơ sở sự thay đổi đặc điểm của thảm thực vật như: chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp, sinh khối và đăc biệt là hàm lượng chlorophyl theo thời gian.