3. Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI
2.3. Phương pháp nghiên cứu
2.3.2. Phương pháp Viễn thám và GIS
a. Phương pháp tách chiết dữ liệu đường bờ và tính toán tốc độ biến động
Bản đồ chồng ghép đường bờ được xây dựng cho mục đích đánh giá biến động đường bờ biển đảo Lý Sơn. Chọn ảnh Landsat có hình ảnh rõ nét (các năm 1975, 1989, 1995, 2000, 2005, 2009, 2015). Các ảnh đều được chọn lựa vào mùa khô và dựa theo chế độ thủy triều của vùng nghiên cứu nhằm giảm thiểu sự tác động của sóng, đảm bảo rằng tại thời điểm thu ảnh mức triều là như nhau hoặc ít có sự chênh lệch.
Đề tài sử dụng phương pháp giải đoán ảnh viễn thám để tách chiết dữ liệu đường bờ bằng công cụ Landsat Toolbox [10] [20] trong ArcGIS kết hợp với việc ứng dụng mô-đun DSAS [10] [27] để phân tích tính toán biến động đường bờ.
Hình 2.3. Tách chiết dữ liệu đường bờ từ ảnh viễn thám
Trên các bức ảnh đa phổ (như các ảnh Landsat MSS, TM, ETM+) độ sáng phổ được ghi trên 6 đến 8 kênh (bands) khác nhau. Mỗi pixel được đặc trưng bởi tín hiệu phổ riêng biệt ở băng khác nhau. Phân loại đa phổ là
26
quá trình chiết tách thông tin, xử lý và sắp xếp các pixel theo những tiêu chuẩn phân loại về đối tượng có dấu hiệu phổ tương tự rồi quy định thành các chỉ tiêu dựa trên các dấu hiệu tương tự đó.
Trong các phương pháp xử lý có nhiều thuật toán khác nhau như: phân loại theo khoảng cách gần nhất, phương pháp phân loại hình hộp, phương pháp phân loại theo “người láng giềng gần nhất”,... các thuật toán đó được sử dụng để xây dựng các mô-đun xử lý ảnh phân loại ảnh.
Nghiên cứu đã sử dụng công cụ mở rộng Landsat Toolbox trong ArcGIS để phân tích đường bờ. Đây là công cụ đã được sử dụng khá phổ biến để phân tích diễn biến bờ sông, bờ biển hoặc vùng cửa sông, ven biển. Các bước xử lý ảnh, xác định đường bờ bằng công cụ Landsat Toolbox được trình bày tóm tắt trong bảng dưới đây:
Bảng 2.2. Tóm tắt các bước chính để xử lý ảnh, xác định đường bờ bằng công
cụ Landsat Toolbox
TT Tên bước Nội dung xử lý
1 Tải và giải nén dữ liệu Download dữ liệu ảnh Landsat từ trang web Global Land Cover Change Facility (http://www.landcover.org/data/landsat/) và earthexplorer.usgs.gov.
2 Mở các band ảnh và phân tích độ sáng
Tiến hành mở các band ảnh trong phần mềm ArcGis và phân tích độ sáng nhất, tối nhất của các band ảnh.
3 Cắt vùng nghiên cứu Sử dụng công cụ Clip Multiple Raster to AOI trong landsat toolbox để cắt ảnh vệ tinh vùng đảo Lý Sơn.
27
4 Tính toán Tasseled Cap Tính toán độ sáng, độ xanh và độ ẩm ước của ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu
5 Tính toán chỉ số thực vật (NDVI)
Sử dụng công cụ NDVI trong Landsat toolbox để tính toán chỉ số NDVI cho ảnh viễn thám. Giá trị thu được chạy từ 0-255.
6 Tạo cấp cho đất và nước Phân cấp ảnh ra làm 10 cấp.
7 Phân loại đất và nước Phân cấp lại theo hai cấp đất và nước. Kết hợp công cụ giải đoán và việc giải đoán bằng mắt để xác định giá trị chia ngưỡng chính xác nhất.
8 Tách dữ liệu đường bờ Xác định đường bờ từ hai cấp đất và nước, sau đó chuyển từ dữ liệu từ dạng raster sang polygon.
9 Kiểm tra lại dữ liệu đường bờ
Kiểm tra lại độ chính xác của kết quả phân tích. Sửa lại kết quả phân tích nếu có sai lệch giữa đường bờ và ảnh.
Sau khi hoàn thành lập dữ liệu đường bờ, việc tính toán tốc độ thay đổi đường bờ được thực hiện bằng mô-đun DSAS, phần mở rộng của ArcView do Thieler và cộng sự viết bằng ngôn ngữ Avenue trên phần mềm ArcView. Công việc tính toán và phân tích đường bờ được tiến hành như sau [12]:
1) Xác định đường cơ sở (baseline) và các đường bờ tính toán (shoreline); 2) Tạo các tuyến cắt ngang vuông góc với đường cơ sở và cắt các đường
bờ tại các giao điểm;
28
Hình 2.4. ứng dụng mô-đun DSAS để tính toán tốc độ biến động đường bờ
[woodshole.er.usgs.gov]
Trong DSAS có nhiều phương pháp tính toán thống kê khác nhau, như phương pháp tính tốc độ thay đổi đường bờ thông qua điểm đầu – điểm cuối (End-Point Rate), phương pháp tính tốc độ trung bình AOR (Average Of Rate), phương pháp hồi quy tuyến tính (Linear Regression), phướng pháp gập gãy (Jack-Knife Rate)… Tùy theo chất lượng và số lượng đường bờ ta sẽ chọn phương pháp thống kê phù hợp nhất. Dựa trên dữ liệu thu thập được, phương pháp hồi quy tuyến tính được chọn để phân tích kết quả của đề tài.
b. Phương pháp xây dựng bản đồ chỉ số thực vật NDVI
Bản đồ chỉ số thực vật NDVI (Normalized Diffirence Vegetation index) là dạng đặc biệt của ảnh tỷ số được đề xuất đầu tiên bởi Rouse và các cộng sự năm 1973, nhằm nhấn mạnh vùng thực vật phủ trên ảnh. Chỉ số NDVI là một thước đo của sự khác biệt trong phản xạ giữa các bước sóng dao động. Đối với ảnh Landsat, chỉ số thực vật NDVI thường được tính như sau:
NDVI = (NIR-Red/NIR+Red) [8] Trong đó:
29
- Red là kênh đỏ.
- NDVI có giá trị giữa -1 và 1, với giá trị 0 - 0,5 là vùng có thảm thực vật thưa, 0,5 - 1 cho thấy thảm thực vật dày đặc và các giá trị <0 cho thấy không có thảm thực vật.
- Nước (ví dụ là đại dương, biển, hồ và sông) có một phản xạ khá thấp trong cả hai kênh phổ (ít nhất là xa từ bờ biển) và do đó dẫn đến giá trị NDVI rất thấp hoặc khá thấp (giá trị NDVI <0).
- Đất thường biểu hiện một phản xạ quang phổ cận hồng ngoại có phần lớn hơn so với các màu đỏ, và do đó có xu hướng tạo ra giá trị NDVI tích cực khá nhỏ (0,1-0,2).
- Giá trị rất thấp của NDVI (0,1 và bên dưới) tương ứng với khu vực cằn cỗi của đá, cát, hoặc tuyết.
- Giá trị vừa phải đại diện cho cây bụi và đồng cỏ (0,2-0,3),
- Giá trị cao đại diện cho rừng nhiệt đới ôn đới và nhiệt đới (0,6-0,8)
30
c. Phương pháp xây dựng mô hình số độ cao (Digital Elevation Model- DEM)
Để xây dựng mô hình số độ cao của khu vực nghiên cứu cần có dữ liệu DEM . Nguồn dữ liệu này được Download từ trang web của Cơ quan Địa chất Hoa Kì (USGS) (http://gdex.cr.usgs.gov/). Ảnh tải về sẽ được đưa vào phân tích và xử lý bằng các công cụ trong toolbox của phần mềm ArcGis để thu được bản đồ mô hình số độ cao của khu vực nghiên cứu.
d. Phương pháp xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất
Để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyên Lý Sơn năm 2015, tác giả đã sử dụng nguồn dữ liệu là bản đồ số hiện trạng sử dụng đất huyên Lý Sơn năm 2010 ở dạng file Microstation của Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Lý Sơn (hình 2.6) và ảnh vệ tinh landsat 8 được thu vào ngày 30/09/2015.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại ảnh có kiểm định trên phần mềm ENVI 4.7 để giải đoán ảnh viễn thám. Kết quả bản đồ được trình bày, tính toán và lưu trữ trên phần mêm ArcGis 10.2.2.
Phân loại ảnh số là việc sắp xếp các pixel trên ảnh thành những nhóm khác nhau dựa trên mộ số đặc điểm chung về giá trị độ xám, sự đồng nhất, mật độ, tone ảnh,… có hai kiểu phân loại chính là phân loại có kiểm định và phân loại không có kiểm định. Phân loại có kiểm định yêu cầu người sử dụng phải chọn vùng mẫu làm cơ sở phân loại. Tiếp đó dùng các phương pháp so sánh để đánh giá liệu một pixel nhất định đã đủ tiêu chuẩn để gán cho một lớp chưa. Phần mềm ENVI cung cấp một loạt các phương pháp phân loại khác nhau, bao gồm: Parallelepiped, Maximum Likelihood, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Binary Encoding và Spetral Angle Mapper.
31
Hình 2.6. Bản đồ hiên trạng sử dụng đất huyên Lý Sơn 2010
Hình 2.7. ảnh phân loại có kiểm định trên ENVI 4.7
Tùy theo đặc điểm của từng nghiên cứu mà ta chọn lựa phương pháp phân loại phù hợp nhất. Trong nghiên cứu này tác giả chọn phương pháp hàm
32
xác suất cực đại (Maximum Likelihood) để tiến hành phân loại ảnh, các pixel sẽ được phân loại vào lớp mà nó có xác suất cao nhất.
e. Bản đồ đặc điểm thạch học
Bản đồ đặc điểm thạch học của khu vực nghiên cứu được xây dựng bằng phương pháp hồi cứu và tách chiết dữ liệu từ bản đồ số Định hướng quy hoạch khai thác, sử dụng tài nguyên nước huyện Lý Sơn năm 2011 dưới dạng file Mapinfo của Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Lý Sơn (hình 2.8). Để đồng nhất với các kết quả nghiên cứu trong đề tài, dữ liệu Mapinfo sẽ được chuyển sang dạng Shapefile để thực hiện trên phần mềm ArcGis.
Hình 2.8. Bản đồ định hướng quy hoạch khai thách, sử dụng tài nguyên nước
huyên Lý Sơn năm 2011