CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
3.2. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất vùng đồng bằng sông Hồng năm
3.2.4. Phân loại ảnh MODIS thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất
Bản đồ hiện trạng sử dụng đất là cái nhìn khách quan về bề mặt lớp phủ tại một thời điểm nghiên cứu và do vậy việc đo chụp ảnh từ vệ tinh hoặc máy bay thường cung cấp thông tin về bản đồ lớp phủ. Mặt khác, bản đồ phân loại sử dụng đất cịn mang thơng tin các loại hình sử dụng đất (với các trạng thái sử dụng quỹ đất theo thời gian) của vùng nghiên cứu gắn liền với hoạt động của con người và thường được quy định bởi cơ quan quản lý tương ứng. Do bộ dữ liệu MODIS được đo chụp suốt cả năm 2010 và 2014 – qua các chu trình trạng thái sử dụng quỹ đất (theo các mùa vụ) nên việc khai thác sử dụng bộ ảnh MODIS chuỗi thời gian có khả năng lập bản đồ lớp phủ qua nhiều thời kỳ - nghĩa là góp phần phân loại sử dụng đất và nghiên cứu mùa vụ cây trồng.
Theo nhiệm vụ của luận văn, việc phân loại sử dụng đất vùng ĐBSH sẽ dựa trên hệ thống chú dẫn bản đồ sử dụng đất nông nghiệp. Hệ thống phân loại sử dụng đất năm 2010 và năm 2014 sẽ bao gồm 6 loại hình:
o Đất trồng lúa; o Đất trồng màu; o Đất rừng; o Đất thổ cư và đất chuyên dùng; o Mặt nước; o Đất chưa sử dụng.
Chỉ số thực vật NDVI cho thấy các dạng lớp phủ khác nhau thay đổi theo thời gian (ví dụ như thời vụ) có thể phân biệt rõ ràng trên đồ thị chuỗi thời gian trong năm. Đặc tính này đã được khai thác áp dụng tại nhiều nước trên thế giới do quá trình phát triển thực vật phụ thuộc vào chu kỳ khí hậu trong năm và theo mùa vụ do tập quán canh tác của con người. Và như vậy, có thể sử dụng dữ liệu chỉ số thực vật theo chuỗi thời gian để phân loại và lập bản đồ lớp phủ / sử dụng đất nông nghiệp vùng Đồng bằng sơng Hồng.
Dữ liệu NDVI đã được tính tổ hợp đối với từng tháng trong năm là dữ liệu đa kênh theo thời gian và có thể sử dụng nguyên lý đa phổ để xử lý và phân loại. Ở đây
“kênh phổ” có ý nghĩa khác, đó là giá trị NDVI đối với 1 tháng nào đó trong năm.
Như vậy, có thể sử dụng các phương pháp phân loại “đa phổ” thơng thường (có
kiểm định hoặc khơng có kiểm định) hoặc các phương pháp phân loại đặc biệt như phân loại theo đường cong phổ. Trong nghiên cứu này, học viên đã chọn phương pháp phân loại theo đường cong phổ áp dụng cho dữ liệu NDVI đa thời gian để phân loại lập bản đồ lớp phủ của khu vực Đồng bằng sông Hồng.
Mỗi một đối tượng lớp phủ được đặc trưng bởi đường cong biến động chỉ số NDVI theo thời gian (các tháng trong năm) khác nhau. Ví dụ vùng đất trồng chuyên lúa 2 vụ sẽ có mẫu đường cong NDVI với 2 đỉnh cao vào khoảng thời gian giữa 2 vụ (Hình 3.9a), cịn vùng đất trồng rừng có mẫu đường cong NDVI tương đối cao và ổn định quanh năm (Hình 3.9c).
(a) (b)
(e) (f)
Hình 3.9 Biến động chỉ số thực vật NDVI theo tháng trong năm 2014 đối với các loại hình sử dụng đất: (a) Đất trồng lúa, (b) Đất trồng màu, (c) Đất rừng, (d) Đất
mặt nước, (e) Đất thổ cư và chuyên dùng, (f) Đất chưa sử dụng
Hình 3.9a cho thấy khu vực thâm canh chuyên trồng lúa có dạng đường cong NDVI đa thời gian với 2 cực đại, đặc trưng cho 2 vụ lúa (vụ chiêm xuân và vụ mùa) của Đồng bằng sông Hồng, các cực tiểu tương ứng với thời gian thu hoạch và để trống đất trồng lúa. Biên độ dao động tương đối lớn, khoảng 0,4. Theo đó, thời gian sinh trưởng tốt của lúa trưởng thành (phủ kín bề mặt ruộng) là khoảng 2 – 3 tháng cộng với thời gian chuẩn bị, lúa non và thu hoạch thì phù hợp với chu kỳ 4 – 5 tháng một vụ lúa của Đồng bằng sông Hồng.
Đối với đất chuyên trồng màu, do thời gian sinh trưởng ngắn kết hợp với việc canh tác xen kẽ nên đường cong NDVI theo tháng cũng tương đối cao và ổn định quanh năm (Hình 3.9b).
Đối với đất rừng, giá trị NDVI tương đối cao và ổn định quanh năm, điều đó là phù hợp với đặc tính rừng cây thường xanh nhiệt đới (Hình 3.9c).
Hình 3.9e cho thấy đất thổ cư và chuyên dùng (thành phố và nông thôn) do thường kèm với cây cối mọc quanh nhà hoặc vườn với cây thường xanh nên có giá trị NDVI tương đối ổn định, cao hơn so với đất mặt nước (Hình 3.9d).
Đối với vùng đất mặt nước, giá trị NDVI thấp nhất so với các loại hình sử dụng đất cịn lại (Hình 3.9e). Đất mặt nước gồm các thủy vực cung cấp nước cho
tưới tiêu (sông, hồ, …) và các khu ni trồng thủy sản nên giá trị trung bình NDVI vẫn tương đối lớn (0,17), không xuất hiện giá trị âm, do sự có mặt của thực vật trong các ao nuôi trồng thủy sản.
Đất chưa sử dụng (Hình 3.9f) trên thực tế bao gồm các khu đất trống và các khu vực bị bao phủ bởi bụi cây, trảng cỏ lúp xúp (ven rừng, ven sông,…) với giá trị NDVI tương ứng với 2 khu vực này rất khác nhau. Đất trống có giá trị NDVI trung bình rất nhỏ, gần tương tự với đất mặt nước, trong khi đất bụi cây, trảng cỏ lại có giá trị NDVI trung bình vẫn tương đối cao, xấp xỉ của đất chuyên màu. Do vậy, việc phân loại đất chưa sử dụng tương đối khó khăn và dễ lẫn so với các loại hình sử dụng đất nói trên. Do hạn chế về thời gian, trong đề tài này học viên chưa thực hiện phân tách được loại hình sử dụng đất là đất trống (dễ lẫn với đất mặt nước và đất thổ cư, chuyên dùng) và mới tập trung phân tách được lớp đất bụi cây, trảng cỏ. Do đó, đường cong NDVI trung bình của lớp đất chưa sử dụng nói chung cịn tương đối cao. Tuy nhiên, do trên thực tế loại đất trống, chủ yếu là đất cồn cát, bãi cát ven sông, biển hay đất đồi núi trơ sỏi đá, chiếm diện tích nhỏ trong khu vực Đồng bằng sơng Hồng nên có thể nói kết quả phân loại sử dụng đất khu vực nghiên cứu vẫn đạt được mục tiêu đã đặt ra.
3.2.5. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất vùng đồng bằng sông Hồng năm 2010 và năm 2014 năm 2010 và năm 2014
Đặc tính và diễn biến của các chỉ số thực vật gắn liền với sự phân bố không gian và biến động của các loại hình sử dụng đất theo chu kỳ sinh trưởng hoặc hoạt động thời vụ trong vùng ĐBSH.
Ảnh NDVI tổ hợp tháng được phân loại trên phần mềm ENVI theo phương pháp phân loại có kiểm định sử dụng thuật tốn Maximum Likehood. Độ chính xác phân loại phụ thuộc rất nhiều vào cơng việc lấy mẫu vì vậy khâu lấy mẫu phân loại địi hỏi phải rất tỉ mỉ, chính xác và và được hỗ trợ bởi nhiều nguồn dữ liệu (bản đồ hiện trạng sử dụng đất các tỉnh vùng đồng bằng sông Hồng năm 2010,...). Sau khi đã lấy được tập mẫu chuẩn, ảnh NDVI tổ hợp tháng đã được tiến hành phân loại. Để
kiểm tra độ chính xác ảnh phân loại học viên đã so sánh kết quả phân loại với dữ liệu đáng tin cậy, các vị trí mẫu được lấy để đánh giá độ chính xác được lấy từ các bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm gần nhất, do độ phân giải không gian của ảnh MODIS là 250m nên chỉ những mẫu nằm giữa 1 vùng lớp phủ có diện tích lớn (trên 100ha) mới được chọn, kết quả thu được thể hiện ở chỉ số kappa và Overall Accuracy.
Bảng 3.1 Ma trận đánh giá độ chính xác phân loại năm 2010
Từ dữ liệu ảnh đã phân loại các lớp phủ trên phần mềm ENVI của 2 năm