7. Cấu trúc của luận văn
2.3.2Các giải pháp hỗ trợ cơng tác giải đốn, xác định hiện trạng sử dụng đất
đất với ảnh vệ tinh SPOT 5
Với cơng nghệ ảnh viễn thám, thơng thường để giải đốn, xác định các đối tượng trên ảnh, chúng ta sử dụng bình đồ ảnh và bộ khĩa giải đốn ảnh số. Tuy nhiên với đặc tính đa phổ của ảnh vệ tinh SPOT 5, đề tài đã đưa ra một số sản phẩm ảnh dẫn xuất cho phép hỗ trợ, tăng cường khả năng nhận dạng, xác định các loại hình hiện trạng sử dụng đất.
Áp dụng kỹ thuật trộn ảnh (fusion image) trong các phần mềm xử lý ảnh vệ tinh, qua đĩ chúng ta cĩ thể đưa ra thêm một dạng sản phẩm ảnh trực giao là ảnh đa phổ, hoặc ảnh mầu tự nhiên, hoặc giả mầu tự nhiên nhưng cĩ độ phân giải bằng độ phân giải ảnh tồn sắc (Panchromatic), giúp cho cơng tác phân biệt, nhận dạng và đo vẽ đối tượng trên ảnh hiệu quả hơn rất nhiều. Nhờ đĩ, việc xác định ranh giới các yếu tố dạng vùng, dạng tuyến cũng chính xác hơn so với việc chỉ sử dụng ảnh đen trắng (tồn sắc), ví dụ mép nước, mép đường, tường rào, hệ thống đường giao thơng, thủy văn, ranh giới giữa một số loại cây trồng ...
Sản phẩm ảnh đầu tiên là tổ hợp mầu tự nhiên (natural color Red – Green – Blue). Đối với ảnh vệ tinh SPOT đa phổ, băng ảnh Blue được tạo giả từ các băng ảnh khác, nhằm tạo tổ hợp mầu tự nhiên RGB. Các đối tượng trên mặt đất xuất hiện với mầu sắc tương tự như mắt thường vẫn nhìn thấy, thực vật tươi tốt sẽ cĩ mầu xanh lơ, khu vực quang đãng thì cĩ mầu rất nhạt, thực vật khơng sinh trưởng tốt cĩ mầu nâu hoặc vàng, các con đường cĩ mầu xám, đường bờ nước cĩ mầu trắng. Khu đất quang hoặc cĩ cây thưa thớt khĩ nhận dạng hơn so với tổ hợp mầu giả. Đây là sản phẩm chính sử dụng để xác định các yếu tố hiện trạng sử dụng đất.
Hình 2.5. Tổ hợp màu tự nhiên (natural color): Red, Green và Blue
Hình 2.6. Tổ hợp mầu NIR, SWIR và Blue Hình 2.7. Tổ hợp mầu NIR, SWIR và Red
Sản phẩm tổ hợp mầu giả (NIR, SWIR và Blue). Mức độ tươi tốt của thực vật thể hiện qua các mầu đỏ, nâu, cam và vàng. Đất cĩ thể cĩ mầu xanh lơ hoặc mầu nâu. Khu đơ thị cĩ mầu ghi trắng, mầu lục- lam và màu xám; khu vực cĩ mầu xanh lam sáng thể hiện vùng đất trống và khu vực cĩ mầu ngả về đỏ thể hiện nơi thực vật đang sinh trưởng, cũng cĩ thể là bãi cỏ mỏng. Nước sâu, nước trong sẽ cĩ mầu rất tối, nước nơng hoặc cĩ chứa phù sa sẽ xuất hiện dưới dạng mầu xanh lam nhạt.
Cĩ thể sử dụng tổ hợp mầu này để xác định khu vực cĩ bề mặt là nước. Các loại thực vật ở các điều kiện khác nhau xuất hiện dưới dạng các mầu nâu, xanh lơ và mầu cam. Tổ hợp mầu này cũng cĩ thể giúp phân biệt về độ ẩm, giúp cho phân tích đất và các điều kiện thực vật: đất ẩm ướt sẽ cĩ mầu sẫm hơn vì khả năng hấp thụ hồng ngoại của nước.
Thực vật tươi tốt sẽ thể hiện qua mầu xanh lục sáng, đất thì cĩ mầu hơi tím. Tổ hợp mầu này rất hữu ích cho việc quản lý rừng cây lấy gỗ và nghiên cứu về sâu bệnh của cây.
Thực vật tươi tốt cĩ mầu xanh lơ sáng. Các vùng đất đơ thị và đất trống cĩ màu hồng nhạt, vùng mặt nước đục và đất ngậm nước cĩ màu xanh lam, nước trong cĩ màu đen thẫm. Tổ hợp mầu này cĩ thể được sử dụng khi nghiên cứu về nơng nghiệp.
Tổ hợp mầu SWIR, Red và Blue
Hình 2.10. Tổ hợp mầu SWIR – Red - Blue
Tổ hợp mầu này cĩ thể thể hiện cấu trúc bề mặt địa hình.
Các sản phẩm ảnh tạo ra từ tỷ số các băng ảnh chỉ số. Các băng ảnh chỉ số được thành lập để hỗ trợ cho việc giải đốn các loại đất trên ảnh gồm:
NDVI = RED NIR RED NIR +
− Trong đĩ NIR là giá trị bức xạ của bước sĩng cận hồng ngoại (near infrared), RED là giá trị bức xạ của bước sĩng nhìn thấy (visible).Chỉ số thực vật được dùng để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây trồng.
Hình 2.12. Băng khác biệt về chỉ số nước NDWI = SWIR NIR SWIR NIR +
− Được dùng để giải đốn loại hình sử dụng đất cĩ mặt nước như: Đất cĩ mặt nước chuyên dùng, đất nuơi trồng thủy sản … Hình 2.13. Băng chỉ số thực vật được hiểu chỉnh từđất (SAVI) SAVI = L RED NIR RED NIR + + − (1+L)
Hình 2.14. Băng chỉ sốđất đơ thị UI UI = NIR SWIR NIR SWIR + − Hình 2.15. Băng chỉ sốđất trống BI BI = ) ( ) ( ) ( ) ( BLUE NIR RED SWIR BLUE NIR RED SWIR + + + + − + +1
Các sản phẩm ảnh tạo ra từ xử lý các tỷ số băng. Việc tính chuyển tỷ số băng cĩ thể được áp dụng nhằm giảm ảnh hưởng của mơi trường. Các tỷ số (băng) cho thơng tin duy nhất và độ nhạy phản xạ phổ, hoặc chênh khác về mầu giữa các vật liệu bề mặt mà chúng thường khĩ phát hiện trên ảnh tiêu chuẩn. Tỷ số băng cũng rất hữu dụng cho nghiên cứu về đất và thực vật. Sau đây là một số sản phẩm cĩ thể tạo ra từ ảnh vệ tinh:
Hình 2.16 Tỷ số băng Red/NIR Hình 2.17 Tỷ số băng NIR/Red
Tỷ số băng này cĩ thể giúp phân biệt, xác định các loại đất cĩ thực phủ, đất đơ thị, đất trống và đất cĩ bề mặt nước.
Thực vật cĩ tơng màu tối, mức độ đậm hay nhạt dần tùy theo mật độ cây và độ tươi tốt của lá. Bề mặt nước cĩ tơng màu sáng nhất, và mức độ tối dần tùy thuộc lượng phù sa cĩ trong nước.
Các khu dân cư, đất canh tác đã thu hoạch xong, đất trống cĩ tơng màu sáng, nhưng nhạt hơn tơng màu của bề mặt nước.
Tỷ số băng này giúp phân tách thực vật, nước và đất trồng trọt, nĩ làm nổi đất trống và đất rừng. Rừng và thực vật phản xạ cao trong vùng cận hồng ngoại và bị hấp thụ xạ nhiều trong vùng ánh sáng đỏ, nên tỷ số băng này cĩ thể giúp cho việc xác định sự phân bố của thực vật: vùng cĩ tơng màu sáng hơn thì sẽ cĩ số lượng cây cối nhiều hơn.
Tỷ số băng này chủ yếu giúp phân biệt đất cĩ thực vật che phủ (đất rừng và đất đang canh tác) và đất cĩ bề mặt nước. Các khu vực cĩ mặt nước cĩ tơng màu tối nhất; thực vật sẽ cĩ tơng màu sáng hơn cả do chất diệp lục phản xạ mạnh trong vùng ánh sáng lục và hấp thụ nhiều trong vùng ánh sáng đỏ. Khu dân cư, đất canh tác đã thu hoạch xong và đất trống khơng được làm nổi bật ở tỷ số băng này.
Tỷ số băng này giúp phân tách được đất rừng và đất canh tác. Vì băng đỏ hấp thụ chất diệp lục của thực vật tươi tốt và băng lục là băng phản xạ từ bề mặt lá cây. Tỷ số băng này hữu ích cho việc phân biệt nhiều loại thực vật. Đất trồng trọt sẽ cĩ tơng màu sáng hơn và đất rừng cĩ tơng mầu sẫm hơn.
Hình 2.20 Tỷ số băng NIR/SWIR Hình 2.21 Tỷ số băng SWIR/NIR
Tỷ số băng này làm nổi bật vùng cĩ mặt nước, thực vật và thể hiện độ ẩm trong vùng canh tác. Vùng mặt nước sẽ cĩ tơng màu tối, cịn vùng cĩ thực vật sẽ cĩ tơng màu sáng, vì nước hấp thụ mạnh ánh sáng cận hồng ngoại và phản xạ mạnh trong vùng ánh sáng hồng ngoại sĩng ngắn. Tỷ số băng này hữu ích cho vệc phân tách các vùng cĩ mặt nước.
Tỷ số băng này khĩ phân tách vùng cĩ mặt nước, đất trống và vùng cĩ thực vật. Vùng mặt nước cĩ nhiều phù sa cĩ tơng màu tối nhất, nhưng khu dân cư cĩ thể bị lẫn với vùng nước trong, khơng cĩ phù sa vì đều cĩ tơng màu sáng nhất.
Hình 2.22. Tỷ số băng Red/SWIR (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tỷ số băng này làm nổi bật đất trống, đường lớn, đường phố trong các khu đơ thị và các vùng đang xây dựng, hoặc các vùng nhiều cơng trình xây bê tơng. Các vùng cĩ bề mặt nước cũng cĩ thể nhận biết ở tỷ số băng này, nhưng vùng nước đục thì nổi hơn, cĩ tơng màu sáng hơn. Đất cĩ rừng, đất canh tác sẽ cĩ tơng màu tối.