8. Cấu trúc luận văn
2.3. Dữ liệu và phương pháp tiến hành
2.3.2. Các bước tiến hành
X ử lí ả nh
Ảnh Modis tổ hợp 8 ngày (MOD09A1)
1. Chuyển đổi hệ quy chiếu
( Từ SINUSOIDAL sang WGS84, UTM-Z48)
3. Tính tốn chỉ số mây (CI)
4.Tạo mặt nạ mây (Mây và không mây)
5. Ứng dụng mặt nạ mây
6. Gộp các kênh ảnh
7. Nội suy dữ liệu
8. Tính tốn các chỉ số LSWI, NDVI, EVI, MNDWI 2. Tạo mặt nạ cho khu vực ĐBSH
(Theo ranh giới đồng bằng)
Dữ liệu thống kê, Bản đồ sử dụng đất,
Ảnh Land sat
Kiểm chứng thực địa
Chiết xuất lúa Chiết xuất các đối tượng khác ( Nước, Rừng, khu dân cư)
Kiểm chứng, so sánh, đánh giá
Bản đồ phân bố lúa và bản đồ biến đổi phân bố lúa giai đoạn 2000-2010
Bước 1: Chuyển đổi hệ quy chiếu, lưới chiếu
Đưa toàn bộ các ảnh Modis từ lưới chiếu mặc định SINOSIDAL sang lưới chiếu WGS-84, UTM-Z48N phù hợp với Việt Nam
Hình 2.6: Các ảnh Modis trước và sau khi chuyển đổi hệ tọa độ
Bước 2: Tạo mặt nạ
Khu vực nghiên cứu là Đồng bằng sơng Hồng, vì vậy học viên sử dụng ranh giới của Đồng bằng sông Hồng cắt tồn bộ các ảnh theo ranh giới.
Hình 2.7: Ảnh đồng bằng Sông Hồng sau khi cắt
Bước 3: Tính chỉ số mây
Được tính theo biểu thức sau: CI= (band4- band3)/(band3+band4)
Ảnh tổ hợp màu Ảnh chỉ số mây
Hình 2.8: Ảnh tổ hợp màu và ảnh chỉ số mây
Bước 4: Tạo mặt nạ mây:
Mặt nạ mây được tạo trên cơ sở chỉ số mây (CI), những pixel được xác định là mây khi thoả mãn điều kiện chỉ số mây CI>=-0.2 (S. A. Ackerman, et al., 1998)
Ảnh chỉ số mây Ảnh mặt nạ mây (CI>=-0.2)
Hình 2.9: Ảnh chỉ số mây và ảnh mặt nạ mây
Bước 5: ứng dụng mặt nạ mây
Đối với tất cả các ảnh MODIS, tại mỗi thời điểm sẽ ứng dụng các mặt nạ mây để tách riêng phần mây trên cơ sở 7 bands của ảnh gốc. Mỗi một thời điểm (date) sẽ được ứng dụng mặt nạ mây tới 7 bands ảnh. Như vậy, ảnh sau khi ứng dụng mặt nạ
mây sẽ bao gồm phần mây và phần khơng mây có giá trị phản xạ của các pixel trên các kênh ảnh.
Bước 6: Gộp các kênh ảnh
Các kênh ảnh được gộp như sau: 1 file ảnh cho tất cả các band1, 1 file ảnh cho tất cả các band2, 1 file ảnh cho tất cả các band3, 1 file ảnh cho tất cả các band4, 1 file ảnh cho tất cả các band5, 1 file ảnh cho tất cả các band6 và 1 file ảnh cho tất cả các band7. Dó đó, chúng ta thu được 7 file tương ứng với 7 band của ảnh gốc.
Hình 2.10: Gộp các kênh ảnh
Bước 7: Nội suy dữ liệu
Các phần mây trên ảnh sẽ được bù đắp các thông tin từ các ảnh khác thời điểm bằng phương pháp nội suy. Các phương pháp nội suy như: nội suy tuyến tính (E. Meijering, 2002) , lọc polynomial và median (V. A. N. Dijk, 1987), dịch chuyển cửa sổ chọn khu vực xa nhất VI (N. Viovy, et al., 1992), Temporal Window Operation (J. Park, et al., 1999), và logistic curve fitting(X. Zhang, et al., 2003). Trong đề tài, học viên đã sử dụng phương pháp nội suy tuyến tính để tính các vùng bị thiếu trên ảnh Modis.
Bước 8: Tính tốn các chỉ số LSWI, NDVI and EVI
Theo các công thức ở trên đã đưa ra, các chỉ số được tính tốn từ các band như sau:
NDVI = (NIR-R)/(NIR+R) = (b2-b1)/(b2+b1)
LSWI= (NIR-SWIR)/(NIR+SWIR) = (b2-b6)/(b2+b6)
EVI= 2,5*(NIR-R)/(NIR+6*R-7,5*B+1) = 2.5*(b2-b1)/(b2+6*b1-7.5*b3+1) MNDWI= ( G-SWIR)/(G+SWIR)= (b4-b6)/(b4+b6)
(G= Green; R= Red; NIR= Near Infrared; B= Blue; SWIR=shortwave Infrared)
Hình 2.11: Tính tốn các chỉ số LSWI, NDVI, EVI
Từ các chỉ số tính tốn trên, học viên vẽ các đồ thị thông tin của LSWI, NDVI, EVI và phân tích theo ba giai đoạn chính: 1) thời gian ngập nước và cấy lúa non: các giá trị của các chỉ số thấp; 2) giai đoạn cây trưởng thành ( lúa sinh trưởng, đẻ nhánh, chín) thì các giá trị NDVI, EVI ngày càng tăng và đạt đến độ cực đại trước khi lúa chín; 3) giai đoạn sau khi gặt lúa, các giá trị NDVI, EVI xuống thấp trở lại. (X. Zhang, et al., 2003, T. Le Toan, et al., 1997).
Hình 2.12: Đồ thị phổ theo mùa của các giá trị LSWI, NDVI, EVI theo mùa của khu vực Đồng bằng sông Hồng
Giai đoạn ngập nước
Giai đoạn ngập nước Giai đoạn ngập
nước và cấy lúa
Giai đoạn lúa đã gặt Lúa 1 vụ Lúa 2 vụ Lúa 2 vụ và hoa màu Giai đoạn lúa xanh Giai đoạn lúa xanh Giai đoạn lúa xanh Giai đoạn lúa xanh Giai đoạn ngập nước Giai đoạn
ngập nước Giai đoạn