3.1. Ứng dụng viễn thám và GIS trong phân tích hệ thống lịng sơng cổ
3.1.1.2. Xử lý ảnh viễn thám xác lập các khu vực có độ ẩm cao
Các nghiên cứu về địa mạo dòng chảy cho thấy, những đối tượng là lịng sơng cổ thường là các dải trũng có dạng tuyến hoặc dạng móng ngựa trên địa hình. Chúng có thể cịn đang tồn tại dưới các dạng khác nhau như ao hồ, đầm lầy hoặc có thể là các dải trũng được sử dụng để trồng lúa nước, song đều có chung đặc điểm là có độ ẩm cao hơn các vùng kế cận. Những đặc điểm này trở thành cơ sở quan trọng cho học viên tiếp cận với phương pháp xử lý ảnh số để tách tự động lớp thông tin ban đầu về các lịng sơng cổ.
Quy trình thực hiện việc tách tự động lớp thơng tin về lịng sơng cổ từ ảnh viễn thám được thể hiện trong hình đối với 8 thời điểm thu nhận ảnh (Hình 3.2). Do có độ ẩm cao nên phổ phản xạ của các đối tượng như hồ sót và lịng sơng cổ thường thấp trên các kênh ảnh. Tuy nhiên, trong mỗi kênh ảnh, chúng có thể bị lẫn với các đối tượng khác như thực vật, hoặc sự phân biệt với các đối tượng kề cận khơng lớn, khiến cho việc tách lớp gặp phải khó khăn (Xem phụ lục 1).
Hình 3.3: Sơ đồ các bước xử lý ảnh viễn thám để tách lớp thông tin
các hồ sót và lịng sơng cổ
Lọc các dữ liệu Mùa khô Mùa mưa
Thống kê giá trị xám độ của các đối tượng trên ảnh
Các tiêu chí nhận biết các đối tượng trên ảnh, dễ bị nhầm lẫn với yếu tố lịng sơng cổ Ảnh Landsat nhiều thời kỳ
Lọc mây, bóng mây, bóng núi / thực địa kiểm chứng kết quả lọc
Sơ đồ những khu vực có tiềm năng là lịng sơng cổ Xác lập những khu vực trũng
thấp nhất qua các năm
Xác lập những khu vực giới hạn ngập trong mùa mưa/ngập úng
Sơ đồ dải trũng thấp nhất Mùa khô
(Nhiều năm)
Mùa mưa
Bổ sung thơng tin
Xác lập phép tính làm tách biệt dải trũng/độ ẩm cao
Ranh giới ngập tới hạn khi mưa xuống
Hình 3.4: Biểu đồ phản xạ phổ các đối tượng trên ảnh Landsat 1996 (Mùa khơ)
Hình 3.5: Biểu đồ phản xạ phổ các đối tượng trên ảnh Landsat 2000 (Mùa khơ)
Hình 3.6: Biểu đồ phản xạ phổ các đối tượng trên ảnh Landsat 2009 (Mùa khô)
0 50 100 150 200 250 300
kênh 1 kênh 2 kênh 3 kênh 4 kênh 5 kênh 6 kênh 7
nước đục khu dân cư rừng nguyên sinh mây 0 50 100 150 200 250
Kênh 1 Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4 Kênh 5 Kênh 7
Nước đục Nước trong Đất trống Cát Ruộng Rừng Đô thị 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
kênh 1 kênh 2 kênh 3 kênh 4 kênh 5 kênh 7
Nước đục Nước trong Rừng nguyên sinh Rừng thứ sinh Dân cư Đất trồng trống
Bảng 3.2: Kết hợp các kênh ảnh làm tăng sự phân biệt của các đối tượng có độ ẩm cao
với các đối tượng khác
Kênh 2 Kênh 5 Kênh2/Kênh5
Nƣớc trong Thấp RấtThấp Cao
Nƣớc đục Cao RấtThấp Cao
Đất lầy trũng Thấp Thấp Trung bình
Rau màu Trung bình Cao Thấp
Thực vật cạn Thấp Trung bình Thấp
Đất khơ Trung bình Cao Thấp
Dân cƣ Trung bình Cao Thấp
Trên cơ sở sử dụng dữ liệu các kênh ảnh, học viên tiến hành thống kê giá trị xám độ ảnh của đối tượng có trên ảnh (nước trong, nước đục, đầm lầy trũng, rau màu, thực vật cạn, đất khô và dân cư). Tại các kênh phổ khác nhau thì khả năng phản xạ của các đối tượng khác nhau. Qua bảng thống kê giá trị xám độ ảnh, chúng ta có thể nhận thấy, các yếu tố dải trũng ngập nước rất dễ lẫn với các yếu tố như rau màu, đất dân cư và đôi khi lẫn với thực vật cạn. Ví dụ như: tại kênh 2, đối tượng nước trong có thể dễ nhầm lẫn với thực vật cạn hay nước đục lại rất dễ nhầm lẫn với các đối tượng là rau màu hay đất khô,… Để giải quyết vấn đề này, làm tăng sự phân biệt giữa đối tượng quan tâm với các đối tượng khác, học viên sử dụng phương pháp kết hợp giữa các kênh ảnh theo thuật tốn.
Có thể thấy sau khi xử lý, các đối tượng bị lẫn giữa các khu vực dải trũng ngập nước đều có giá trị xám độ khác biệt hồn tồn so với các đối tượng lân cận. Mặc dù giá trị xám độ ảnh của kênh 5 đã có sự phân tách khá tốt, nhưng biên của các đối tượng dải trũng trên ảnh không rõ ràng bằng sau khi đã xử lý (Hình 3.7). Việc quan sát các đối tượng dải trũng ngập nước trên kênh 5 cũng chưa được rõ ràng, các đối tượng vẫn còn dễ lẫn với các yếu tố có độ ẩm cao khác do quá trình sử dụng đất như các vùng
trồng lúa mới thu hoạch, thường ngập nước nhiều nhưng lại không phải các đối tượng liên quan tới lòng hồ thường xuyên. Điều này khiến khoảng phân ngưỡng tách các đối tượng đất ẩm với các yếu tố khác trên kênh 5 chưa được rõ ràng. Đối với ảnh sau khi xử lý, các đối tượng là lòng hồ, dải trũng, đất ẩm đều có ngưỡng tách hoàn toàn với khác biệt với các đối tượng không liên quan như dân cư, đất khô hay các loại thực vật cạn… Chính vì thế, việc xử lý bằng phép tốn sẽ giúp bóc tách chính xác, hiệu quả hơn các dải trũng trên ảnh.
Hình 3.7: Kênh 5 của ảnh vệ tinh Landsat chưa xử lý (A)
so sánh với ảnh đã lọc (B)
A
B A
1989 1996
1999 2000 2005
2007 2009
Hình 3.9: Sơ đồ các đối tượng có độ ẩm cao và sự biến đổi mặt hồ được tổng hợp qua
7 thời kỳ thu nhận ảnh sau khi đã xử lý
Người lập: Đặng Kinh Bắc GVHD: PGS. TS. Nguyễn Hiệu
Ảnh chưa xử lý chụp năm 2007 Ảnh chưa xử lý chụp năm 1989
Hình 3.10: Tuyến lát cắt so sánh lịng sơng phân tích lịng sơng trên 2 thời gian thu nhận ảnh
vào mùa mưa (năm 1989) và mùa khơ (2007)
Hình 3.11: Lát cắt lịng sơng cổ qua sản phẩm phân tích ảnh mùa khơ năm 2007 (tuyến A – A’)
Hình 3.12: Lát cắt lịng sơng cổ qua sản phẩm phân tích ảnh mùa mưa năm 1989 (tuyến B – B’)
A
A’
B
Khi thống kê giá trị xám độ các đối tượng trên ảnh Landsat ở các năm khác nhau, việc thử nghiệm và xác lập cơng thức tính tốn, kết hợp giữa kênh 2 và kênh 5 nằm tách các đối tượng đất ẩm khỏi các đối tượng khác. Mặc dù dữ liệu cịn nhiều sai số, cần phải có các bước lọc bằng GIS nhưng tại các raster kết quả đều nổi rõ được các đối tượng đất ẩm, liên quan tới các vị trí ngập trũng nhất trong từng năm. Giá trị xám độ của các đối tượng này có khoảng chênh lệch khá lớn với giá trị xám độ của các đối tượng không ngập nước khác. Điều này giúp cho việc tách ngưỡng 2 đối tượng trở nên dễ dàng mà không bị lẫn. Khi chồng ghép các lớp thông tin của các vùng trũng thấp trong nhiều năm lại với nhau, chúng ta sẽ phân tích được những khu vực ngập nước có mức độ biến động nhiều hay ít (Hình 3.9, 3.10). Thơng thường những khu vực khơng có mức độ biến động mặt nước nhiều sẽ là những dải trũng thấp nhất, ngập nước hàng năm, có thể là những ơ trũng cổ do hoạt động dòng chảy phân cắt trong quá khứ mà nay không được bồi đắp. Những khu vực có mức độ biến động nhiều sẽ liên quan tới các hoạt động sử dụng đất của người dân hoặc do ảnh hưởng của lượng mưa thay đổi vào thời gian chụp ảnh.
Việc tích hợp dữ liệu cịn cho phép phân tích và tính tốn được sự biến động của các vùng trũng này, trong đó có các hệ thống ao, hồ theo thời gian. Hiện tượng này diễn ra hoặc do sự thay đổi về mực ngập ở các năm khác nhau do đặc tính địa hình, hoặc do tác dụng của nhân sinh với q trình đơ thị hóa, việc san lấp lịng hoặc do q trình khai thơng lịng chảy, đào kênh mương mới.Dữ liệu thu thập để đưa vào tính tốn bao gồm cả ảnh mùa mưa và ảnh mùa khô sẽ giúp xác định các ngưỡng ngập trong từng thời đoạn. Diện ngập của các đối tượng trong ảnh mùa khô sẽ bé hơn nhiều so với diện ngập vào mùa mưa. Điều này được minh chứng bởi lát cắt tại hình 3.11, 3.12,đối với cùng khu vực phân tích trong năm khơ (2007) và mùa mưa (1989), diện ngập trong cùng đoạn lát cắt đều có sự mở rộng vào mùa mưa.
Bên cạnh đó, dữ liệu phân tích sự thay đổi mức ngập qua nhiều thời kỳ còn phụ thuộc vào các thời kỳ mở rộng, thu hẹp ranh giới thủ đô Hà Nội trong 30 năm nay. Điều dễ nhận thấy là quá trình đơ thị hóa trong những năm qua đã khiến diện tích lịng hồ ngày càng thu hẹp. Mặc dù hệ thống đê, kè được xây dựng ngày càng nhiều nhưng
Hình 3.13: Bản đồ hành chính Hà Nội năm 1980 và năm 1991
Hình 3.14: Bản đồ hành
kéo theo đó là sự giảm mạnh lưu lượng nước được đưa vào khu vực. Cửa vào của sông Đáy và sơng Nhuệ hiện nay ngày càng trở lên vng góc với sơng Hồng khiến lượng nước trở nên kiệt và mất dịng. Phân tích trên ảnh cho thấy diện hoạt động của sông Đáy và sông Nhuệ trước đây khá rộng lớn, đới hoạt động của chúng có thể ngang với sơng Hồng ngày nay với đường kính từ 4 – 5 km. Tuy nhiên, hiện nay diện hoạt động của 2 con sơng này trở nên nhỏ hẹp, nhiều nơi cịn biến mất trên ảnh vệ tinh.
Kết quả tổng hợp cho thấy chỉ riêng bên trong đới hoạt động của 2 con sông này cho thấy hệ thống lòng hồ, dải trũng xuất hiện với mật độ cao trong phạm vi nghiên cứu. Điều này do khu vực nghiên cứu nằm trong đới hoạt động của 3 con sông (sông Hồng, Đáy và sông Nhuệ), cũng là cửa vào của 2 con sông Đáy và sông Nhuệ. Mặc dù hiện nay sự xuất hiện của 2 con sông này không rõ nét nhưng qua nghiên cứu cho thấy rằng đới hoạt động của chúng trong q khứ hồn tồn có thể lớn tương đương với đới hoạt động lịng sơng Hồng hiện tại.
Trên cơ sở tổng hợp, các phần thấp trũng một mặt chưa thể hiện được toàn bộ hệ thống các lịng sơng cổ. Nhiều lịng sơng cổ đã bị các yếu tố nhân sinh xố nhồ, mặt khác có nhiều dải trũng cũng cần phải được khẳng định là lịng sơng cổ hoặc bị lẫn bởi các yếu tố ngoại vi khác cần phải được loại bỏ. Bởi vậy, để xác lập được chúng, ngoài các kết quả xử lý ảnh, cần phải có sự phối kết hợp với các nghiên cứu khác về địa mạo, về hình thái, cấu trúc của các đối tượng, đặc trưng trầm tích hay các dấu hiệu sử dụng đất…