Hình 28: Giao diện hiển thị thông tin điểm cháy gần thời gian thực
Hình 30: Giao diện hiển thị bản đồ tốc độ gió gần thời gian thực
Hình 31: Giao diện hiển thị bản đồ nhiệt độ gần thời gian thực 3.2.2. Giao diê ̣n xem diễn biến cháy rừng 3.2.2. Giao diê ̣n xem diễn biến cháy rừng
Hình 32: Giao diê ̣n xem diễn biến cháy rừng 3.2.3. Giao diê ̣n tìm kiếm điểm cháy 3.2.3. Giao diê ̣n tìm kiếm điểm cháy
Hình 34: Dữ liệu điểm cháy được chiết xuất dưới dạng GEOJSON
Hình 35: Dữ liệu điểm cháy được trích xuất dưới dạng KML được hiển thị trên Google Maps
Hình 36: Giao diê ̣n đăng kí nhận thông tin điểm cháy 3.2.5. Giao diê ̣n thống kê báo báo 3.2.5. Giao diê ̣n thống kê báo báo
Hình 38: Giao diện kết quả thống kê báo cáo 3.2.6. Giao diê ̣n quản trị dữ liệu ảnh vệ tinh 3.2.6. Giao diê ̣n quản trị dữ liệu ảnh vệ tinh
Hình 39: Giao diê ̣n quản tri ̣ dữ liê ̣u ảnh vê ̣ tinh 3.2.7. Giao diê ̣n quản tri ̣ người dùng 3.2.7. Giao diê ̣n quản tri ̣ người dùng
Hình 40: Giao diê ̣n quản tri ̣ người dùng 3.2.8. Giao diê ̣n quản trị nhóm quyền 3.2.8. Giao diê ̣n quản trị nhóm quyền
Hình 41: Giao diê ̣n quản tri ̣ nhóm quyền 3.2.9. Giao diê ̣n quản tri ̣ đăng kí nhận thông tin cảnh báo 3.2.9. Giao diê ̣n quản tri ̣ đăng kí nhận thông tin cảnh báo
Hình 42: Giao diê ̣n quản tri ̣ đăng kí nhận thông tin cảnh báo
3.3. Đánh giá hệ thống
Hiện tại hệ thống thông tin giám sát cháy rừng sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh đang đƣợc chạy thử nghiệm tại Server của Trung tâm FIMO, thông qua một số công cụ đánh giá hiệu năng của ứng dụng Web cho thấy ứng dụng hoạt động khá ổn định, dữ liệu cháy đƣợc thu thập và hiển thị cho ngƣời dùng tức thời, các công cụ đƣợc xây dựng đáp ứng đƣợc nhu cầu của ngƣời sử dụng và bổ khuyết đƣợc nhƣợc điểm của các hệ thống đang hoạt động hiện nay. Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn một số nhƣợc điểm nhƣ tốc độ tạo báo cáo của ứng dụng còn khá chậm, chƣa tối ƣu đƣợc các thành phần hiển thị trên ứng dụng khiến ảnh hƣởng đến tốc độ tải trang. Ngoài ra do dữ liệu vệ tinh đƣợc truyền về trạm thu có độ trễ khoảng 3 giờ nên hiện tại ứng dụng chỉ có thể sử dụng để giám sát các đám cháy lớn tồn tại trong khoảng thời gian dài, chƣa đáp ứng đƣợc việc giám sát các đám cháy tức thời. Dƣới đây là một số hình ảnh đánh giá hiệu năng thông qua trang ứng dụng GTMetrix.com:
Hình 43: Đánh giá hiệu năng hệ thống trên GTMetrix.com sử dụng công cụ PageSpeed
Hình 44: Đánh giá hiệu năng hệ thống trên GTMetrix.com sử dụng công cụ YSlow
Để có thể đƣa ra các đánh giá khách quan hơn về hệ thống, học viên đã tạo một mẫu khảo sát sử dụng ứng dụng trực tuyến để lấy ý kiến đóng góp của ngƣời dùng trong quá trình sử dụng nhằm cải thiện và nâng cao hệ thống. Mẫu khảo sát đã đƣợc 19 ngƣời dùng từ các đơn vị khác nhau tham gia trải nghiệm dùng thử hệ thống. Danh sách ngƣời dùng tham gia khảo sát bao gồm:
Bảng 15: Bảng danh sách người dùng tham gia khảo sát sử dụng hệ thống
STT HỌ VÀ TÊN ĐƠN VỊ CÔNG TÁC
1 Trịnh Thị Hoài Thu Trƣờng ĐH Tài nguyên và Môi trƣờng Hà Nội 2 Lê Anh Quân Tomtom Navigation
3 Đào Ngọc Thành Trung tâm Công nghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trƣờng 4 Nguyễn Thị Nhịn Công ty Giải pháp dịch vụ số
5 Phạm Minh Thắng Sophia University
6 Đàm Thị Đào Viện Nghiên cứu Đông Nam Á 7 Trần Thị Hồng Nhun Khoa VNH, ĐHSPHN
8 Phạm Văn Mạnh Trung tâm Công nghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trƣờng 9 Võ Hồng Anh Đài Viễn thám Trung ƣơng, Cục Viễn thám quốc
gia
10 Lê Thị Kim Anh Trung tâm Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu - ĐH Tài nguyên và Môi trƣờng Hà Nội 11 Trần Quang Minh 上智大学
12 Nguyễn Thị Nhung Công ty TrueTech
13 Tống Thị Huyền Ái Viện Công Nghệ Vũ Trụ
14 Lê Thị Oanh Công ty cổ phần công nghệ thông tin địa lý eK 15 Vƣơng Thị Hòe Trƣờng ĐH Tài nguyên và Môi trƣờng Hà Nội 16 Nguyễn Tiến Thành Trƣờng ĐH Tài nguyên và Môi trƣờng Hà Nội 17 Vƣơng Thị Hoè Đại học Tài nguyên và Môi trƣờng Hà nội 18 Nguyễn Phú Quý Trung tâm TNMT Lâm Nghiệp
19 Nguyễn Văn Kiên Viện điều tra quy hoạch rừng
Kết quả thu đƣợc sau quá trình khảo sát cho thấy 72.2 % ngƣời dùng thấy giao diện dễ sử dụng, 73.7% ngƣời dùng thấy hài lòng với các chức năng mà hệ thống cung cấp và 61.1% ngƣời dùng sẽ sử dụng hệ thống để phục vụ cho mục đích nghiên cứu, giảng dạy của mình. Dƣới đây là biểu đồ kết quả khảo sát:
Hình 45: Biểu đồ kết quả Khảo sát tính thân thiện của giao diện hệ thống
Hình 46: Biểu đồ kết quả khảo sát sự hài lòng về chức năng hệ thống của người dùng
Hình 47: Biểu đồ kết quả khảo sát việc sử dụng hệ thống trong công việc, nghiên cứu hàng ngày của người dùng
Hầu hết các ngƣời dùng đều nhận xét rằng việc thể hiện các dữ liệu về khí tƣợng lên trên bản đồ giúp họ có khả năng nhìn thấy đƣợc mối tƣơng quan giữa các yếu tố về gió, lƣợng mƣa, nhiệt độ với các điểm cháy rừng dễ dàng hơn so với việc nhìn các số liệu thống kê. Ví dụ trong hình 28 và 29 cho thấy các khu vực có điểm cháy thƣờng có lƣợng mƣa thấp hơn nhiều, đồng thời tại các khu vực cháy có nhiệt độ cao hơn so với các khu vực không xảy ra cháy.
Hình 48: Bản đồ lượng mưa và điểm cháy trong hệ thống
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Trong quá trình thực hiện đề tài, học viên đã nghiên cƣ́u tổng quan về dƣ̃ liê ̣u ảnh vệ tinh, các ứng dụng trích xuất dữ liệu cháy rừng từ ảnh vệ tinh cùng với các công nghê ̣ xây dƣ̣ng các hê ̣ thống thông tin đi ̣a lý giám sát cháy rừng gần thời gian thƣ̣c. Từ đó nắm bắt đƣợc các kiến thƣ́c tổng quan về dƣ̃ liê ̣u ảnh vê ̣ tinh và công nghê ̣ viễn thám, qui trình chiết xuất thông tin cháy rƣ̀ng tƣ̀ dƣ̃ liê ̣u ảnh vê ̣ tinh đƣợc thu thâ ̣p tƣ̀ tra ̣m thu của Đa ̣i ho ̣c Công Nghê ̣ – Đa ̣i ho ̣c Quốc Gia Hà Nô ̣i cùng với việc nắm bắt đƣợc công nghệ ArcGIS Server cho phép sử dụng các dịch vụ bản đồ để xây dựng đƣợc các ứng dụng GIS sƣ̉ du ̣ng ArcGIS Javascript API để lâ ̣p trình các chức năng cho phép tƣơng tác với bả n đồ của các ƣ́ng du ̣ng GIS và công nghê ̣ Yii Framework và ExtJS cho phép xây dƣ̣ng các ƣ́ng du ̣ng RIA (Rich Internet Application), tăng hiệu suất của các ƣ́ng du ̣ng.
Việc xây dƣ̣ng đƣợc hê ̣ thống thông tin giám sát cháy rƣ̀ng gần thời gian thƣ̣c cho phép ngƣời dùng có thể theo dõi thông tin , diễn biến, nhâ ̣n thông tin cảnh báo và thống kê báo cáo về cháy rừng . Tƣ̀ đó giúp hỗ trợ ngƣời dùng và nhà quản lý trong viê ̣c ngăn ngƣ̀a , phòng chống và giảm thiểu tác động tiêu cực mà c háy rừng gây nên. Trong thời gian tới, các định hƣớng của đề tài bao gồm:
-Cài đặt thêm các thuật toán phát hiện điểm cháy sử dụng ảnh vệ tinh với độ chính xác cao hơn giúp nâng cao chất lƣợng thông tin cung cấp cho ngƣời dùng.
-Cải thiện tốc độ hiển thị dữ liệu khi truy xuất lƣợng dữ liệu lớn. -Tích hợp việc giám sát cháy rừng thông qua các thiết bị Camera.
-Tích hợp việc giám sát cháy rừng thông qua các thiết bị di động SmartPhone. -Tích hợp việc giám sát cháy rừng thông qua mạng lƣới cảm biến không dây (Wireless Sensor Network).
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Ha C. T. “Vietnam National Forest Status of 2012”, Annually report of Ministry of Agriculture and Rural Development, 2013.
[2] Hoang M. H., “Status Of Forest Fire Management and Control In Vietnam”, GEOSS AP Symposium Integrated Observation for Sustainable Development in the Asia-Pacific Region, Tokyo, Japan, 2007.
[3] M. D. Flannigan, T. H. Vonder Haar. “Forest Fire Monitoring using NOAA Satellite AVHRR”. Canadian Journal of Forest Research, 1986.
[4] S. P. Flasse, P. Ceccato. “A Contextual Algorithm for AVHRR Fire Detection”. International Journal of Remote Sensing, Volume 17, Issue 2, 1996
[5] Lingli Wang, John J. Qu, Xianjun Hao. “Forest Fire Detection using The Normalized Multi-band drought NMDI Index with Satellite Measurements”. Agricultural and Forest Meteorology, Volume 148, Issue 11, October 2008, Pages 1767–1776.
[6] K. Nakau, M. Fukuda, K. Kushida, H. Hayasaka, K. Kimura, and H. Tani, “Forest Fire Detection Based on MODIS Satellite Imagery, and Comparison of NOAA Satellite Imagery with Fire Fighters Information”. IARC/JAXA Terrestrial Team Workshop-February, Vol. 22, 2006.
[7] Louis Giglio, Jacques Descloitresa, Christopher O. Justicec, Yoram J. Kaufman. “An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS”. Remote Sensing of Environment, Volume 87, Issues 2–3, 15 October 2003, Pages 273–282.
[8] Nakau, Koji, Masami Fukuda, Keiji Kushida, Hiroshi Hayasaka, Keiji Kimura, and Hiroshi Tani. "Forest fire detection based on MODIS satellite imagery, and Comparison of NOAA satellite imagery with fire fighters' Information". IARC/JAXA Terrestrial Team Workshop-February. Vol. 22. 2006.
[9] Wilfrid Schroedera, Patricia Olivaa, Louis Giglioa, Brad Quayleb, Eckehard Lorenzc, Fabiano Morelli. “Active fire detection using Landsat-8/OLI data”. Remote Sensing of Environment, In Press, Steptember 2015.
Consumption in Several Overstory Types using Multi-Temporal Landsat TM and ETM Data”. Remote Sensing of Environment, Volume 82, Issues 2–3, October 2002, Pages 481–496.
[11] C. Böhme, P. Bouwer, MJ. Prinsloo. “Real-Time Stream Processing for Active Fire Monitoring on Landsat 8 Direct Reception Data”. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, April 2015, Vol. 40-7/W3, Pages 765-770.
[12] W. Schroeder, P. Oliva, L. Giglio, I. Csiszar. “The New VIIRS 375m Active Fire Detection Data Product: Algorithm Description and Initial Assessment”. Remote Sensing of Environment, 143 (2014), pp. 85–96. [13] Csiszar, Ivan, Wilfrid Schroeder, Louis Giglio, Evan Ellicott, Krishna P.
Vadrevu, Christopher O. Justice, and Brad Wind. "Active Fires From The Suomi NPP Visible Infrared Imaging Radiometer Suite: Product Status and First Evaluation Results". Journal of Geophysical Research: Atmospheres 119, no. 2 (2014): 803-816.
[14] Jeffrey Winesett. “Web Application Development with Yii2 and PHP”. Packt Publishing, November 2012.
[15] Jesus Garcia, Grgur Grisogono. “ExtJS in Action”. Packt Publishing, February 2014.
[16] Ken Doman. “Mastering ArcGIS Server Development with Javascript”. Packt Publishing, September 2015.
[17] Leon Shklar, Rich Rosen. “Web Application Architecture: Principles, Protocols and Practices”. April 2009.
[18] Rene Rubalcava. “ArcGIS Web Development”. Manning Publishing, November 2014, ISBN 9781617291616, 248 pages.
[19] http://www.freshfromflorida.com/Divisions-Offices/Florida-Forest- Service/Wildland-Fire/Resources/Fire-Tools-and-Downloads/Fire- Management-Information-System-FMIS-Mapping-Tool/FMIS-Dataviewer- Map [20] http://fires.globalforestwatch.org/#v=map&x=115&y=0&l=5&lyrs=Active _Fires [21] https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/firemap/
[22] http://forest.jrc.ec.europa.eu/effis/applications/global-viewer/ [23] http://activefiremaps.fs.fed.us/ [24] http://apps.geoportal.icimod.org/NepalForestFire/index.html [25] http://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/interactive-map [26] http://www.nwtfire.com/nwt-fire-map [27] https://www.ontario.ca/law-and-safety/forest-fires [28] http://afsmaps.blm.gov/imf_fire/imf.jsp?site=fire [29] http://www.kiemlam.org.vn/firewatchvn/Bandodiemchaygannhat.aspx [30] http://www.yiiframework.com/
[31] Christopher Justice, Louis Giglio, Luigi Boschetti, David Roy, Ivan Csiszar, Jeffrey Morisette, and Yoram Kaufman. “Algorithm Technical Background Document: MODIS Fire Products”. MODIS ATBD Fires, October 2006.
[32] J. I. Kudoh, K. Hosoi. “Two dimensional forest fire detection method by using NOAA AVHRR images”. IGARSS 2003, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Proceedings, 4, Pages 2494- 2495.
[33] http://earthobservatory.nasa.gov/Features/GlobalFire/
[34] Đỗ Gia Hiếu. “Nghiên cứu thuật toán trích xuất điểm nóng điểm cháy từ ảnh vệ tinh và ứng dụng trong hệ thống cháy rừng”. Luận văn Thạc Sỹ ĐH Công Nghệ, ĐH Quốc Gia Hà Nội.
[35] Đặng Quỳnh Anh. “Nghiên cứu, tìm hiểu và cài đặt thử nghiệm một vài chỉ số cảnh báo cháy rừng”. Luận văn Thạc Sỹ ĐH Công Nghệ, ĐH Quốc Gia Hà Nội.
[36] Phạm Thanh Tùng. “Xây dựng hệ thống thông tin hỗ trợ giám sát cháy rừng”. Luận văn Thạc Sỹ ĐH Công Nghệ - ĐH Quốc Gia Hà Nội.
[37] Hồ Văn Phú. “Hệ thống cảnh báo nguy cơ cháy rừng”. Luận văn Đại Học, ĐH Công Nghệ - ĐH Quốc Gia Hà Nội.
[38] Vũ Xuân Lai. “Ứng dụng cảnh báo cháy rừng trên thiết bị di động”. Luận văn Đại Học, ĐH Công Nghệ - ĐH Quốc Gia Hà Nội.