CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4.7. Phương pháp xác định NDVI của ảnh viễn thám
Chỉ số thực vật (Normalised Difference Vegetation Index) viết tắt là NDVI là một thuật toán tiêu chuẩn được thiết kế để ước tính chất lượng thảm thực vật màu xanh lá cây trên mặt đất bằng phép đo phản xạ ở bước sóng màu đỏ và cận hồng ngoại. Công thức tính toán NDVI được thể hiện như dưới đây (NASA, 2013):
NDVI = (NIR − RED)
(NIR + RED) (11)
Trong đó NIR và RED là phổ phản xạ của kênh hồng ngoại và kênh đỏ.
Giá trị NDVI được phân ngưỡng theo bảng 2.6 Bảng 2.6: Đánh giá và phân loại NDVI
Giá trị NDVI Lớp phủ bề mặt đất
< 0.1 Khu vực cằn cỗi của đá, mặt nước, bê tông 0.1 – 0.2 Đất đá cằn cỗi, cây bụi
0.2 – 0.3 Cây bụi và trảng cỏ, đất nông nghiệp để trống 0.3 – 0.6 Trảng cỏ, cây trồng nông nghiệp, rừng thưa
> 0.6 Rừng nhiệt đới
(Nguồn: NASA, 2013) Cây xanh là một nhân tố ngăn cản sự khuếch tán bụi PM2.5 trong không khí, nhằm giảm thiểu rủi ro về những tác hại mà bụi PM2.5 gây ra cho sức khỏe cho con người. Một cây xanh không thể ngăn cản được bụi, nhưng nếu số lượng cây xanh tăng lên đáng kể sẽ góp phần không nhỏ trong việc hạn chế lượng bụi khuếch tán trong không khí. Ảnh chỉ số thực vật NDVI cho biết mật độ phân bố
44
cây xanh và các đối tượng mặt đất khác (đất, nước, đô thị), do đó luận văn sẽ xem xét tương quan giữa phân bố bụi PM2.5 và NDVI để tìm ra nguyên nhân ảnh hưởng, từ đó đề xuất biện pháp thích hợp nhằm giảm thiểu lượng bụi PM2.5 trong đó cây xanh sẽ là nhân tố nồng cốt.
2.4.8. Phương pháp đề xuất giải pháp quản lý PM2.5 từ phân tích SWOT Phương pháp phân tích SWOT được sử dụng để phân tích tình hình quản lý bụi PM2.5 trong khu vực thành phố Hồ Chí Minh, từ đó đưa ra những giải pháp giám sát và giảm thiểu phù hợp.
Mô hình phân tích SWOT là một trong những công cụ hữu hiệu trong việc đánh giá hiện trạng của một vấn đề bao gồm điểm mạnh (Strengths), điểm yếu (Weaknesses), cơ hội (Opportunities) và nguy cơ (Threats). Thông qua phân tích SWOT, ta sẽ có một cái nhìn tổng quát và khách quan về những thuận lợi, khó khăn, những yếu tố tác động bên trong lẫn bên ngoài đối với vấn đề ta quan tâm, từ đó đề xuất giải pháp chiến lược dựa trên những phân tích đó bao gồm:
- Giải pháp S-O: Sử dụng điểm mạnh hiện có để nắm bắt lấy những cơ hội trước mắt và trong tương lai.
- Giải pháp W-O: Cần nhìn nhận lại những điểm yếu phải cải thiện và khắc phục để có tận dụng tốt những cơ hội.
- Giải pháp S-T: Lợi dụng những điểm mạnh để ngăn chặn những nguy cơ hiện hữu hoặc tiềm tàng, giảm thiểu rủi ro do những tác động bên ngoài gây ra.
Giải pháp W-T: Thiết lập những phương án đối phó để những điểm yếu không phải chịu ảnh hưởng nặng nề từ các tác động bên ngoài.
2.4.9. Quy trình thực hiện nghiên cứu
Thuyết minh quy trình thực hiện sơ đồ nghiên cứu ở hình 2.6. Theo đó:
Dữ liệu bụi mịn PM2.5 tại 2 trạm quan trắc Lãnh sự quán Hoa Kỳ và công Ty ESS cùng với các giá trị AOD-MODIS tại các kênh trong vùng nhìn thấy được trích xuất để xem xét tương quan, chọn ra phương trình hồi quy tốt nhất.
Lựa chọn ảnh Landsat để tính toán AOD-Landsat. Sau đó áp dụng thuật toán Down-Scaling để tăng cường độ phân giải cho ảnh AOD-MODIS. Xem xét
45
tương quan giữa AOD-Landsat và AOD-MODIS. Từ đó kết luận có thể áp dụng phương trình hồi quy mối quan hệ AOD-MODIS và PM2.5 cho ảnh Landsat.
Thiết lập bản đồ phân bố bụi PM2.5 khu vực TP.HCM trên ảnh Landsat.
Từ đó, tính toán bản đồ chỉ số AQI-PM2.5 trong khu vực TP.HCM. Đánh giá, nhận xét phân bố bụi PM2.5 trong khu vực nghiên cứu. Từ đó phân tích SWOT để đánh giá thực trạng và đề xuất những giải pháp kiểm soát, giảm thiểu ô nhiễm PM2.5 nhằm nâng cao chất lượng không khí.
46
Hình 2.6: Sơ đồ khối quá trình thực hiện thiết lập bản đồ PM2.5 – TP.HCM Dữ liệu bụi PM2.5 tại 2
trạm quan trắc Lãnh Sự Quán Hoa Kỳ và
Công ty ESS
Ảnh vệ tinh
Trích xuất AOD-MODIS
Ảnh Landsat ngày sạch
Ảnh Landsat ngày ô nhiễm
Hàm hồi quy AOD-Landsat
ngày ô nhiễm Tăng cường
Độ phân giải AOD-MODIS
Bản đồ phân bố bụi PM2.5 khu vực TP.HCM Tương quan
AOD-MODIS và AOD-Landsat
Bản đồ phân bố AQI-PM2.5
khu vực TP.HCM
Đánh giá và đề xuất các giải pháp quản lý,
giảm thiểu
Quan hệ giữa PM2.5 và chỉ số NDVI khu vực
TP.HCM