Phƣơng pháp nghiên cứu

2.1 .Khu vực nghiên cứu

2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu

2.3.1. Tiền xử lý ảnh

Trong đánh giá biến động ảnh viễn thám đa thời gian cần chú ý đến việc nắn chỉnh ảnh và hiệu chỉnh bức xạ.

Hiệu chỉnh bức xạ

Các bƣớc hiệu chỉnh bức xạ nhằm để cực tiểu hóa hoặc loại trừ các nhiễu ảnh hƣởng đến giá trị độ sáng của các pixel ảnh. Tuy nhiên do nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh đƣợc chụp vào mùa khô (tháng 11, tháng 12), đây là thời gian có những ngày quang đãng, ảnh tốt hoặc rất ít mây. Thêm nữa, các bộ cảm biến thu nhận ảnh Landsat đƣợc thiết kế ở những dải sóng hạn chế thấp nhất các ảnh hƣởng của khí quyển [15], do đó sai số của khí quyển tác động đến kết quả cuối cùng sẽ không đáng kể [16], [17].

Nắn chỉnh hình học

Nắn chỉnh ảnh tốt giúp cho sự sai lệch đối tƣợng giữa 2 thời điểm ảnh khơng đáng kể, từ đó sẽ cho kết quả phát hiện thay đổi chính xác hơn. Nắn chỉnh hình học đƣợc tiến hành nhằm loại bớt các méo gây ra trong quá trình chụp ảnh và đƣa ảnh về toạ độ chuẩn để có thể tích hợp với các nguồn dữ liệu khác. Việc nắn chỉnh hình học bằng các hệ xử lý ảnh đƣợc tiến hành dựa trên các điểm khống chế mặt đất (GCPs). Các điểm khống chế thƣờng đƣợc chọn là các điểm ít biến động, ví dụ nhƣ điểm giao nhau giữa các đƣờng, các suối... Việc lấy các điểm khống chế có ảnh hƣởng quan trọng đến độ chính xác của phép nắn. Các điểm khống chế phải thoả mãn những yêu cầu sau:

- Ðƣợc rải đều trên toàn bộ phạm vi ảnh nắn. Ðiều này làm giảm sai số cho phép nắn. Tại khu vực khơng có điểm khống chế hay điểm khống chế ít, sai số sẽ lớn hơn.

- Các điểm khống chế phải dễ nhận biết trên cả ảnh và bản đồ, phải là các yếu tố ít thay đổi của địa hình hay địa vật.

39

Do đặc điểm của dữ liệu đa độ phân giải, việc chọn khoảng tái chia mẫu thích hợp để xác định kích thƣớc cuối cùng của pixel trong ảnh nắn chỉnh sử dụng cho các quá trình xử lý tiếp theo là cần thiết. Để giữ lại chất lƣợng không gian và bức xạ của ảnh, cần phải tái chia mẫu ít nhất theo cùng độ phân giải không gian của dữ liệu gốc. Tái chia mẫu đến kích thƣớc pixel lớn hơn sẽ làm giảm độ phân giải không gian và thay đổi phân bố bức xạ của các pixel trên ảnh.. Nguồn ảnh vệ tinh dùng trong luận án có nhiều cấp độ phân giải khác nhau. Độ phân giải của ảnh Landsat TM là 30m và 120m, của ảnh Landsat ETM+ là 15m, 30m và 60m. Độ phân giải cao nhất ở đây là 15m và sẽ đƣợc chọn là khoảng tái chia mẫu tối ƣu.

Ảnh vệ tinh năm 2009 khu vực TP Hà Nội đƣợc nắn bằng các điểm khống chế đƣợc chọn trên bản đồ địa hình tỷ lệ 1:50.000. Ở tỷ lệ bản đồ này, các điểm khống chế có thể đƣợc lấy chính xác và tƣơng đối dễ dàng. Trong khu vực TP Hà Nội hầu hết các điểm khống chế đƣợc chọn là giao điểm của các đƣờng giao thông, kênh rạch là những yếu tố ít thay đổi. Bậc nắn đƣợc chọn là bậc 1, các bậc nắn cao hơn sẽ cho độ chính xác cao hơn về mặt hình học nhƣng lại làm biến đổi đáng kể giá trị phản xạ phổ tại các pixel sau phép nắn và qua đó ảnh hƣởng tới các bƣớc xử lý ảnh số sau này.

Ðể đảm bảo chính xác cho việc phân tích biến động lớp phủ thực vật bằng xử lý ảnh số, các ảnh Landsat còn lại đƣợc nắn theo ảnh năm 2009 để đảm bảo sai số nắn chỉnh giữa hai ảnh là nhỏ nhất. Ðiều này đặc biệt quan trọng trong theo dõi biến động bằng ảnh vệ tinh đa thời gian vì sai số do nắn ảnh sẽ đem lại sai lệch đáng kể trong kết quả tính tốn biến động bằng bất kỳ phƣơng pháp nào. Sai số của phép nắn chỉnh hình học ảnh năm 1993, 1999 và 2005 so với ảnh năm 2009 là nhỏ hơn 1 pixel. Điều này có thể chấp nhận đƣợc trong trƣờng hợp dữ liệu đa nguồn.

2.3.2. Tính chỉ số thực vật NDVI

Chỉ số thực vật, NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index) đƣợc tính theo cơng thức sau [18]:

NDVI=( IR IR) IR IR N N  

Trong đó NIR (Near Infrared) là giá trị của kênh cận hồng ngoại, IR (Infrared) là giá trị của kênh hồng ngoại. Cho cả Landsat 5 TM và Landsat 7 ETM+, NDVI đƣợc tính nhƣ sau:

NDVI=( 4 3) ( 4 3) b b b b  

Ở đây b3 (band 3) và b4 là giá trị của kênh 3 và 4. Cho cả Landsat 5 TM và Landsat 7 ETM+, hai kênh này có độ phân giải là 30m x 30m. NDVI có giá trị trong khoảng từ -1 đến 1

2.3.3. Phƣơng pháp tính nhiệt độ bề mặt

Dữ liệu sử dụng kênh hồng ngoại nhiệt Landsat 7 ETM+ (Có các kênh 6H, 6L) thu nhận từ vệ tinh. Sau khi đã thực hiện các định dạng lại, hiệu chỉnh khí quyển, hiệu chỉnh bức xạ và hiệu chỉnh hình học sẽ đƣợc phân phối đến ngƣời sử dụng ở cấp độ 1G (L1G, Level 1 Geometrically Corrected). Ở cấp độ sản phẩm 1G, dữ liệu Landsat 7 ETM+ đƣợc thu nhận dƣới dạng ảnh xám độ 8 bit nghĩa là giá trị pixel đƣợc lƣu trữ ở định dạng số (DN, Digital Number). Do đó cần phải chuyển đổi giá trị số 8 bit của dữ liệu ảnh số này sang giá trị bức xạ phổ là giá trị phản ánh năng lƣợng phát ra từ mỗi vật thể đƣợc thu nhận trên kênh nhiệt. Vì thế để thực hiện tính giá trị nhiệt độ bề mặt từ các kênh hồng ngoại nhiệt, ta thực hiện trình tự theo các bƣớc sau:

Thực hiện tính chuyển các giá trị pixel từ dạng số DN sang dạng bức xạ theo công thức:

Radiance = Lλ = (LMAX – LMIN)/255*DN + LMIN [18]

Trong đó: LMAX, LMIN là giá trị bức xạ phổ đƣợc tính tƣơng ứng với từng trạng thái low gain và high gain, DN là giá trị số

Tính giá trị nhiệt độ bề mặt (LST):

Ảnh kênh 6 của Landsat ETM+ có thể đƣợc chuyển đổi từ giá trị bức xạ phổ sang biến vật lý hữu ích hơn. Đây là nhiệt độ hiệu quả trên vệ tinh (nhiệt độ vật thể đen) của hệ thống đƣợc nhìn từ trái đất – khí quyển dƣới giả thiết sự phát xạ bằng 1 [18]. Cơng thức chuyển đổi tính theo cơng thức Planck:

41

Trong đó:

- T: Nhiệt độ hiệu quả tại vệ tinh (Đơn vị: Kelvin)

- K1: Hằng số hiệu chỉnh 1 (K1 = 666.09 W/m2.Ster.μm) - K2: Hằng số hiệu chỉnh 2 (K2 = 1282,7 K)

- Lλ: Giá trị bức xạ phổ (W/m2.Ster.μm)

Kết quả nhiệt độ bề mặt tính theo đơn vị Kelvin: T (oC) = T (Kelvin) - 273.16 [18]

2.3.4. Phân tích lớp phủ

Xây dựng bản đồ sử dụng đất đô thị dựa thành 3 loại: cây xanh, nƣớc và đất xây dựng. Căn cứ vào ba hợp phần này, lần lƣợt các chỉ số gồm: chỉ số thực vật SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), chỉ số nƣớc MNDWI (Modified Normalized Difference Wate Index) và chỉ số khác biệt xây dựng NDBI (Normalized Difference Built-up Index) đƣợc tính tốn từ ảnh viễn thám Landsat. Cơng thức tính các chỉ số [18]: NDBI=( IR IR) ( IR IR) M N M N   SAVI=( IR Re )(1 l) ( IR Re ) N d N d l    

MNDWI =(Green IR) (Green IR)

M M

 

Landsat TM; Green: kênh 2 của Landsat TM; l: hệ số hiệu chỉnh có giá trị từ 0 đến 1 (l = 0 tại nơi có mật độ thực vật cao; l = 1 tại nơi có mật độ thực vật thấp);

Chỉ số xây dựng nhƣ sau:

IBI=[ ( ) / 2]

[ ( ) / 2]

NDBI SAVI MNDWI NDBI SAVI MNDWI

 

2.3.5. So sánh kết quả với số liệu khí tƣợng

Số đo nhiệt độ khơng khí trung bình nhiều năm từ năm 1980-2010 tại 8 trạm đo khí tƣợng nhằm để phân tích diễn biến nhiệt độ khu vực nơi thành và khu vực xung quanh để chứng minh giả thuyết nghiên cứu là sự nóng lên của khí hậu trong khu vực trong ba thập kỉ vừa qua là ảnh hƣởng của quá trình đơ thị hóa.

43