Diện tích lúa (nghìn ha) Năng suất lúa (tạ/ha) Sản lƣợng lúa (nghìn tấn)
Hà Nội 202,9 57,9 1.175,4 Vĩnh Phúc 58,6 56,5 331,2 Bắc Ninh 72,7 60,4 439,0 Hải Dương 125,0 59,3 741,2 Hải Phòng 77,1 62,9 484,7 Hưng Yên 78,9 62,1 489,6
Diện tích lúa (nghìn ha) Năng suất lúa (tạ/ha) Sản lƣợng lúa (nghìn tấn) Thái Bình 161,8 65,6 1.061,9 Hà Nam 67,4 59,6 401,7 Nam Ðịnh 154,9 60,5 937,1 Ninh Bình 80,4 60,2 484,4 1079,7 60,5 6546,2 Tổng cục Thống kê 2014
Ở Đồng bằng sông Hồng, tùy vào điều kiện thời tiết và đặc trưng của tài nguyên đất, trong một quá trình lâu dài đã hình thành nên 2 vụ lúa cổ truyền là vụ lúa Mùa và vụ lúa Chiêm, từ năm 1963 đã đưa thêm vào cơ cấu các giống lúa xuân để định hình rõ 2 vụ chính là vụ lúa Đơng xn và vụ lúa Mùa Thời gian biểu của vụ lúa Đông xuân và vụ lúa Mùa được phân chia theo các thời kì truyền thống ở Đồng bằng sơng Hồng như sau:
Vụ lúa Đơng xn:
• Vụ Xuân Sớm: bắt đầu vào vụ từ cuối tháng I cho đến đầu tháng II. • Vụ Xn Chính vụ bắt đầu vào vụ từ đầu tháng II cho đến giữa tháng II. • Vụ Xuân Muộn bắt đầu vào vụ từ giữa tháng II cho đến cuối tháng II.
Vụ lúa Mùa:
• Vụ Mùa Sớm bắt đầu gieo cấy từ cuối tháng V cho đến đầu tháng VI thu hoạch vào cuối tháng IX và đầu tháng X.
• Vụ Mùa Chính vụ bắt đầu gieo cấy từ đầu tháng VI cho đến giữa tháng VI thu hoạch vào đầu tháng X và giữa tháng X.
• Vụ Mùa Muộn bắt đầu gieo cấy từ giữa tháng VI cho đến cuối tháng VII thu hoạch vào cuối tháng X và đầu tháng XII.
2.4. Đánh giá chung về điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và mơi trƣờng
Tóm lại, qua q trình phân tích tất cả mọi khía cạnh tự nhiên và xã hội của vùng Đồng bằng sông Hồng, một số điểm nổi bật cần chú ý nhằm phục vụ quá trình nghiên cứu tiếp theo được đưa ra như sau:
- Đồng bằng sông Hồng là vùng trọng điểm về sản xuất lúa đứng thứ 2 cả nước, sau đồng bằng Sông Cửu Long. Tuy vị thế cũng như tổng sản lượng lúa của vùng còn kém so với đồng bằng Sông Cửu Long nhưng trình độ thâm canh của Đồng bằng sông Hồng là cao nhất cả nước, đồng nghĩa với việc năng suất trung bình của vùng cũng đạt cao nhất cả nước.
- Điều kiện thời tiết, khí hậu vùng Đồng bằng sơng Hồng có nhiều hiện tượng cực đoan như: rét đậm, rét hại, sương muối… từ đó phát sinh những sâu bệnh mới, gây cản trở cho quá trình sinh trưởng và phát triển của cây trồng. Vì vậy, trong quá trình nghiên cứu biến động đất nông nghiệp cần chú ý để tiến hành các bước nghiên cứu có hiệu quả.
- Cơ cấu mùa vụ ở Đồng bằng sông Hồng là khá phức tạp, tuy chỉ có 2 vụ mùa nhưng mỗi vụ lúa lại chia thành vụ sớm, Chính vụ và vụ muộn. Do đó cần bám sát những đặc trưng này của khu vực nghiên cứu để lựa chọn phương pháp tích hợp nhằm xử lý hiệu quả các mục tiêu nghiên cứu.
CHƢƠNG 3: SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP VÙNG ĐỒNG
BẰNG SÔNG HỒNG GIAI ĐOẠN 2010 – 2014
Để nghiên cứu biến động sử dụng đất nói chung và biến động sử dụng đất nơng nghiệp nói riêng thì có nhiều phương pháp khác nhau với nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: từ các số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiểm kê, hay từ các cuộc điều tra,… Các phương pháp này thường tốn nhiều thời gian, kinh phí và khơng thể hiện được sự thay đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác của lớp phủ mặt đất, và vị trí khơng gian của sự thay đổi đó. Phương pháp sử dụng tư liệu viễn thám đã khắc phục được những nhược điểm đó.
Bất kỳ vật thể nào trên bề mặt đất và khí quyển đều có tác dụng điện từ. Đồng thời bất kỳ vật thể nào có nhiệt độ cao hơn nhiệt độ không tuyệt đối (00K = - 273,160C) đều liên tục phát ra sóng điện từ (nhiệt bức xạ). Do thành phần cấu tạo của các vật thể trên bề mặt trái đất và các thành phần vật chất trong bầu khí quyển khác nhau, nên sự hấp thu hoặc phát xạ các sóng điện từ là khác nhau. Vì vậy trên cơ sở các dữ liệu viễn thám ta có thể xác định được các đặc trưng quang phổ khác nhau của bề mặt trái đất và khí quyển. Một trong những đặc trưng quang phổ quan trọng nhất của viễn thám là quang phổ thực vật, quang phổ phát xạ và phản xạ Albedo. Từ những đặc trưng này làm cơ sở để xây dựng lên các chỉ số thực vật, và các thành phần vật lý của bề mặt và khí quyển.[4,7]
Việc ứng dụng tư liệu viễn thám độ phân giải cao như LANDSAT, SPOT đã được ứng dụng nhiều trong thực tế. Tuy nhiên, những tư liệu viễn thám này do độ trùm phủ không gian giới hạn, độ phân giải thời gian thấp do đó có nhiều khó khăn trong việc phân loại và đánh giá biến động sử dụng đất cho cấp vùng hoặc quốc gia. Những năm gần đây, một loạt đầu thu thế hệ mới như MODIS, MERIS... đặt trên các vệ tinh có thể quan trắc mặt đất với phạm vi lớn, độ phân giải thời gian cao, cung cấp một khối lượng lớn thông tin bề mặt trái đất, cho phép nghiên cứu biến động sử dụng đất trên cả hai góc độ đa phổ và đa thời gian. Đề tài ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám MODIS tổ hợp 8 ngày để tính tốn và đánh giá sự biến động chỉ số
thực vật NDVI và một số phân tích về thời vụ để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất và đánh giá biến động sử dụng đất trồng lúa và đất trồng màu vùng Đồng bằng sông Hồng giai đoạn 2010 – 2014.
3.1. Dữ liệu ảnh MODIS
Dữ liệu chính sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS đa thời gian thu chụp được trong hai năm 2010 và 2014. Đây là loại dữ liệu vệ tinh trong chuỗi dữ liệu vệ tinh Quan trắc Trái đất (EOS) như ảnh NOAA, MERIS rất có giá trị trong việc cung cấp thông tin thường xuyên về bề mặt trái đất trong các kênh phổ khác nhau. Đặc điểm nổi bật của dữ liệu vệ tinh EOS là có độ trùm phủ lớn, có độ phân giải thời gian và phổ cao vừa có độ phân giải khơng gian đủ lớn để có thể nghiên cứu tương đối chi tiết các yếu tố tài nguyên và môi trường trên quy mô quốc gia và vùng lãnh thổ.
Dữ liệu ảnh MODIS
Vệ tinh TERRA và AQUA (còn được gọi là vệ tinh EOS-AM-PM) được phóng lên quỹ đạo lần lượt ngày 18 tháng 12 năm 1999 và ngày 4 tháng 5 năm 2002 tại California (Hoa Kỳ).
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) là bộ cảm có độ phân giải trung bình đặt trên vệ tinh TERRA được NASA phóng vào quỹ đạo tháng 12/1999 và vệ tinh AQUA được phóng vào quỹ đạo tháng 5/2002 với mục đích quan trắc, theo dõi các thơng tin về mặt đất, đại dương và khí quyển trên phạm vi tồn cầu. Các ứng dụng tiêu biểu có thể kể đến là: nghiên cứu khí quyển, mây, thời tiết, lớp phủ thực vật, biến động về nông nghiệp và lâm nghiệp, cháy rừng, nhiệt độ mặt nước biển, màu nước biển, v.v…[12]
Do độ rộng của ảnh chụp (2330 km) và đều mang đặc tính theo dõi đa thời gian nên các nghiên cứu này đều được tiến hành ở quy mô khu vực. Với 36 kênh phổ trong các dải phổ nhìn thấy, hồng ngoại gần, sóng ngắn và kênh nhiệt (từ 0,4μm đến n 14μm) và độ phân giải không gian từ 250m (kênh 1, 2), 500m (kênh 3 đến
kênh 7) và 1000m (kênh 8 đến kênh 36) các dữ liệu MODIS đã được đưa vào sử dụng theo dõi mây, chất lượng khí quyển, chỉ số thực vật, phân loại lớp phủ, cháy rừng, hàm lượng diệp lục trong nước biển, nhiệt độ mặt nước biển, nhiệt độ bề mặt lục địa, bốc thoát hơi bề mặt lớp phủ, diễn biến các khối băng lục địa và đại dương. Tại Việt Nam, việc kết hợp thông tin đa kênh phổ và đa thời gian của dữ liệu MODIS cho phép giám sát dài hạn một cách hiệu quả sự thay đổi của lớp phủ thực vật như trong một số nghiên cứu gần đây (Nguyễn Đình Dương, 2003; Trần Hùng và Yasuoka, 2005; Dương Văn Khảm, 2011,…)
Dữ liệu ảnh MODIS sau khi được thu nhận từ vệ tinh AQUA và TERRA được chuyển về các trạm thu ảnh mặt đất ở White Sands, New Mexico và chuyển đến Hệ thống Điều hành dữ liệu EOS (EOS Data and Operations System – EDOS) đặt tại trung tâm Goddard Space Flight Center. Tại đây, dữ liệu mức 0 (dữ liệu gốc, ở định dạng .PDS) được xử lý tạo ra các sản phẩm mức 1A, 1B - các sản phẩm dùng để định chuẩn bức xạ và vị trí địa lý và hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển. Sau đó, dữ liệu được xử lý ở các mức cao hơn (mức 2, 2G, 3 và 4, ở định dạng .HDF) phục vụ các nghiên cứu về đất đai, đại dương và khí quyển, được phân loại và lưu trữ với tài liệu mô tả đầy đủ.
Dữ liệu MODIS khu vực Đồng bằng sông Hồng năm 2010 và năm 2014 được thu nhận từ nguồn cung cấp bởi National Aeronautics and Space Administration (NASA), do trung tâm Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) phân phối (https://reverb.echo.nasa.gov). Hệ thống thu nhận của NASA xử lý dữ liệu MODIS cho toàn cầu và tạo ra các sản phẩm MODIS chuẩn để lưu trữ cho các mục đích nghiên cứu và theo dõi tài ngun mơi trường trên đất liền và bề mặt đại dương toàn cầu.
Trong nghiên cứu này, dữ liệu MODIS thu thập là bộ sản phẩm ảnh MODIS phản xạ bề mặt tổ hợp 8-ngày chuẩn của trung tâm LP DAAC, được thu nhận từ vệ tinh AQUA và đã được xử lý tới mức 3 (tên sản phẩm là MYD09Q1). Ở mức này sản phẩm đã được lọc mây bằng thuật toán của NASA chọn lọc ra kết quả quan trắc
tốt nhất trong 8 ngày liên tiếp đối với mỗi pixel ảnh, điều này giúp giảm bớt hoặc loại bỏ mây đặc biệt quan trọng đối với vùng nhiệt đới như Việt Nam. Mỗi ảnh gồm 2 kênh (kênh 1 – phổ sóng đỏ có tâm quang phổ là 645 nm và kênh 2 – phổ sóng hồng ngoại gần có tâm quang phổ là 858 nm) với độ phân giải không gian là 250 m và đã được đưa về hệ tọa độ Sinusoidal toàn cầu.
Cấu trúc tên của ảnh MODIS thường có dạng:
MYD09Q1.A2014001.h27v06.005.2014012071339.hdf Trong đó:
MYD09Q1: tên rút ngắn của sản phẩm
.A20014001: Ngày chụp (tính theo ngày Julian), có dạng: A-YYYYDDD .h07v06: các trục của ảnh chụp (theo chiều ngang và dọc)
.005: kí hiệu lưu trữ của cơ sở dữ liệu
.2014012071339: Ngày và thời gian tạo ảnh, tính theo ngày Julian (YYYYDDDHHMMSS)
.hdf: định dạng dữ liệu (HDF-EOS) [12]
Bộ dữ liệu này đã được xử lý theo quy trình chuẩn của NASA (như hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học, lọc mây và tạo tổ hợp 8 ngày…). Tuy nhiên, đây là những thuật tốn với những thơng số về hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học áp dụng cho toàn cầu. Để đảm bảo nguồn dữ liệu đáp ứng yêu cầu nghiên cứu phù hợp với những thông số hiệu chỉnh địa phương, trước khi thực hiện các phân tích tiếp theo, học viên đã tiếp tục xử lý dữ liệu theo các bước sau:
- Hiệu chỉnh hình học: Dữ liệu gốc sử dụng lưới chiếu Sinusoidal tồn cầu với hiệu chỉnh hình học sơ bộ trên tồn cảnh, chưa đáp ứng được yêu cầu độ chính xác hình học với khu vực nghiên cứu nên phải tiếp tục tiến hành hiệu chỉnh hình học thông qua: chuyển từ hệ tọa độ Sinusoidal sang hệ tọa độ WGS84 UTM Zone 48; ghép ảnh;
- Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu;
- Lọc mây, lọc nhiễu: Dữ liệu đã được xử lý tới mức 3 tức là đã làm giảm bớt hoặc loại bỏ được mây nhưng ở một số thời điểm vẫn còn mây, học viên đã tiếp tục tiến hành lọc mây.
Hình 3.1 Ảnh vệ tinh MODIS
3.2. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất vùng đồng bằng sông Hồng năm 2010 và năm 2014 Hồng năm 2010 và năm 2014
Để thực hiện nghiên cứu mùa vụ cây trồng và lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất vùng Đồng bằng sông Hồng năm 2010, 2014, đồng thời phân tích, đánh giá biến động đất trồng lúa và đất trồng màu trong giai đoạn 2010 – 2014 dựa trên dữ liệu tổ
hợp MODIS 8-ngày, học viên đã tiến hành các bước như được trình hình dưới đây (Hình 3.2)
Hình 3.2 Quy trình thành lập bản đồ biến động đất trồng lúa và đất trồng màu từ ảnh MODIS
3.2.1. Tiền xử lý ảnh tổ hợp MODIS 8-ngày
Tồn bộ q trình xử lý, phân loại ảnh và kết hợp với bản đồ trong nghiên cứu được thực hiện chủ yếu với phần mềm ENVI và sử dụng phần mềm ArcGIS cho các chức năng xử lý bản đồ sử dụng đất.
- Hiệu chỉnh hình học
Dữ liệu ảnh tổ hợp 8-ngày đã được hiệu chỉnh hình học, đưa về cùng hệ tọa độ UTM-WGS84.
Sau đó, ảnh được cắt theo ranh giới vùng nghiên cứu (ranh giới ngoài của 10 tỉnh ĐBSH).
- Lọc nhiễu, lọc mây
Bộ dữ liệu ảnh tổ hợp 8-ngày cũng đã được rà soát về chất lượng ảnh và loại bỏ những pixel ảnh bị nhiễu do mây phủ nhiều hoặc nằm ngoài vùng nghiên cứu và gán cho giá trị đặc biệt (nodata) để loại khỏi các tính tốn sau này.
3.2.2. Tính tốn chỉ số thực vật NDVI
Các chỉ số phổ thực vật được phân tách từ các băng phổ, cận hồng ngoại, hồng ngoại và dải đỏ là các tham số trung gian mà từ đó có thể thấy được các đặc tính khác nhau của thảm thực vật như: sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp, tổng các sản phẩm sinh khối theo mùa. Những đặc tính đó có liên quan và phụ thuộc rất lớn vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hố và sâu bệnh. Cơng nghệ gần đúng để giám sát đặc tính các hệ sinh thái khác nhau là phép nhận dạng chuẩn và phép so sánh giữa chúng. Có nhiều các chỉ số thực vật khác nhau, nhưng chỉ số thực vật chuẩn hoá (NDVI) được trung bình hố trong một chuỗi số liệu theo thời gian sẽ là công cụ cơ bản được dùng rất rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích năng suất và sản lượng cây trồng.
Chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) - được dùng rất rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích năng suất và sản lượng cây trồng… NDVI được tính tốn trong ENVI (sử dụng chức năng Band Math) cho từng ảnh tổ hợp 8-ngày theo công thức:
NDVI = (NIR-R)/(NIR+R) = (Kênh 2 – Kênh 1) / (Kênh 2 + Kênh 1)
Trong đó:
NIR là giá trị bức xạ của bước sóng hồng ngoại gần (near infrared) và R là giá trị bức xạ của bước sóng màu đỏ (red)
Hình 3.4 (dưới đây) là mô phỏng chỉ số thực vật NDVI, rõ ràng nếu cây xanh tốt chỉ số thực vật NDVI lớn hơn rất nhiều so với cây bị úa vàng. Như vậy giá trị định lượng của NDVI có thể xác định được trạng thái sinh trưởng và phát triển của thực vật nói chung và cây trồng nói riêng.
Hình 3.4 Mơ phỏng chỉ số NDVI
Dữ liệu NDVI được tính tốn riêng cho từng tổ hợp 8-ngày đã được ghép lại sử dụng chức năng Layer Stacking của ENVI để tạo thành ảnh đa kênh thời gian (46 kênh). Sản phẩm chỉ số thực vật được sử dụng để tạo bản đồ và theo dõi biến động lớp phủ theo chỉ số thực vật. Đồ thị chuỗi thời gian theo các chỉ số thực vật tại các khu vực có lớp phủ khác nhau được xây dựng với chức năng Z-profile của ENVI.
3.2.3. Tạo ảnh tổ hợp NDVI theo tháng
Mặc dù bộ dữ liệu MODIS đã được xử lý tới mức 3 tức là đã làm giảm bớt hoặc loại bỏ được mây nhưng vẫn còn hiện tượng mức độ mây che phủ tương đối