Ảnh MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) được thu từ bộ cảm MODIS đặt trên vệ tinh Terra (2000) và vệ tinh Aqua (2002) có mục đích cung cấp dữ liệu về đất liền, biển và khí quyển một cách đồng thời. Ảnh MODIS cung cấp dữ liệu ảnh toàn cầu 2 ngày một lần với độ phân giải không gian là 250 m, 500 m và 1000 m. Số kênh phổ của MODIS là 36 kênh và dữ liệu ở dạng 12 bit, MODIS có đặc tính chỉnh hình học và phổ. Phương pháp chỉnh phổ kênh đối với kênh được tham chiếu cho 36 kênh cho ra sai số ½ pixel hoặc cao hơn.
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 39
Bảng 2.2. Bảng kênh phổ ảnh MODIS
Kênh phổ
Bước sóng (μm) Độ phân giải
không gian(μm) Lưu trữ (bit) Ứng Dụng
1 0,620-0,670 250 12 Khoang ranh giới
mây/đất 2 0,841-0,876 250 12 3 0,459-0,479 500 12 Nghiên cứu đặc tính đất/mây 4 0,545-0,565 500 12 5 1,230-1,250 500 12 6 1,628-1,652 500 12 7 2,105-2,155 500 12 8 0,405-0,420 1000 12 Nghiên cứu về
màu nước biển, phytopkankton, sinh địa hóa học
9 0,438-0,448 1000 12 10 0,493-0,493 1000 12 11 0,526-0,536 1000 12 12 0,546-0,556 1000 12 13 0,662-0,672 1000 12 14 0,673-0,683 1000 12 15 0,743-0,753 1000 12 16 0,862-0,877 1000 12
17 0,890-0,920 1000 12 Nghiên cứu về hơi
nước khí quyển 18 0,931-0,941 1000 12 19 0,915-0,965 1000 12 20 3,66-3,84 1000 12 Đo nhiệt độ bề mặt/mây 21 3,929-3,989 1000 12 22 4,020-4,080 1000 12 23 4,433-4,498 1000 12 Đo nhiệ độ khí quyển 24 4,482-4,549 1000 12 25 1,36-1,39 1000 12 Mây ti 26 6,853-6,895 1000 12
27 7,175-7,495 1000 12 Nghiên cứu về hơi
nước trong khí quyển 28 8,4-8,7 1000 12 29 9,58-9,88 1000 12 30 9,58-9,88 1000 12 Nghiên cứu về tầng Ozone
31 10,78-11,28 1000 12 Nghiên cứu nhiệt
độ bề mặt/mây
32 11,77-12,27 1000 12
33 13,185-13,485 1000 12 Nghiên cứu mây ở
vĩ độ cao
34 13,485-13,785 1000 12
35 13,785-14,085 1000 12
36 14,085-14,385 1000 12
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 40
Vệ tinh Terra bay qua vịnh Tiên Yên vào khoảng 3:20 giờ GMT, ứng với khoảng 10:30 giờ Việt Nam. Đây là thời gian thích hợp để có thể thu được ảnh vệ tinh so sánh với chất lượng nước đo đạc tại chỗ. Vì vậy, các ảnh vệ tinh MODIS / Terra đã được lựa chọn, mà không sử dụng MODIS /Aqua. Ảnh MODIS / Terra level 1B thu được cùng ngày đo đạc độ đục trực tiếp trên vịnh (6/7/2010) đã được sử dụng để xây dựng phương trình tương quan giữa độ đục và phổ phản xạ thu được trên ảnh MODIS. Ảnh MODIS kênh 1 được tải về miễn phí trên trang web ftp://ladsweb.nascom.nasa.gov/ và có thể xem trước trên web http://modis- atmos.gsfc.nasa.gov/IMAGES/.
Các ảnh MODIS đã được thu thập nhằm đánh giá biến thiên độ đục trong tháng 7 từ năm 2006 đến 2011 bao gồm:
Bảng 2.3. Các ảnh MODIS đã thu thập và sử dụng trong luận văn
S STT Ngày chụp ảnh Mã số ảnh Độ phân giải 1 20/07/2006 MOD02QKM.A2006201.0315.005.2010180000756.hdf 250 m 2 14/07/2007 MOD02QKM.A2007195.0320.005.2010202081730.hdf 250 m 3 20/08/2008 MOD02QKM.A2008233.0350.005.2010247152742.hdf 250 m 4 10/07/2009 MOD02QKM.A2009191.0325.005.2010247011221.hdf 250 m 5 06/07/2010 MOD02QKM.A2010187.0320.005.2010187133605.hdf 250 m 6 03/07/2011 MOD02QKM.A2011184.0355.005.2011184134130.hdf 250 m 2.4.2. Phần mềm ứng dụng Phần mềm ENVI 4.8
ENVI được thiết kế dựa trên ngôn ngữ lập trình IDL (Interactive Data Language) là ngôn ngữ lập trình có cấu trúc và cung cấp khả năng thích hợp giữa xử lý ảnh và khả năng hiển thị với giao diện đồ họa dễ sử dụng. Điểm mạnh của ENVI
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 41
là: 1- khả năng xử lý ảnh kết hợp cách tiếp cận theo file ảnh (file-based) và theo kênh (bandbased); 2- khả năng xử lý và phân tích đa kênh/ đa dữ liệu; 3- khả năng mở rộng và đưa thêm những modul phân tích xử lý và phân tích ảnh với các kích cỡ và định dạng ảnh khác nhau; 4- hoàn thiện nhiều công cụ phân tích phổ với các thuật toán hoàn chỉnh và khả năng tích hợp với GIS.
Ngoài ra phần mềm ENVI có các công cụ để đưa dữ liệu ảnh về khuôn dạng bản đồ cuối cùng như các công cụ nắn chỉnh hình học ảnh với ảnh, ảnh với bản đồ, tạo ảnh trực chiếu, ghép ảnh, biên tập bản đồ. Một bộ công cụ tích hợp xuất, nhập, phân tích dữ liệu vecto, sửa đổi dữ liệu vecto đang có, tạo câu hỏi phân tích thuộc tính, sử dụng các lớp dữ liệu vecto cho việc phân tích dữ liệu raster hay tạo ra các lớp dữ liệu vectơ mới từ các kết quả xử lý ảnh raste. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phần mềm Arcgis10
Các chức năng chính của Arcgis bao gồm: Chức năng quản lý cơ sở dữ liệu (Quản lý dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính); Chức năng tra cứu thông tin (Theo vị trí địa lý và theo thuộc tính); Tổ chức thông tin theo các lớp đối tượng (thủy văn, giao thông…). Chức năng thành lập bản đồ chuyên đề…
2.4.3. Phương pháp xử lý ảnh
Các ảnh sau khi down về được xử lý heo các bước hiệu chỉnh hình học, hiệu chỉnh khí quyển và chiết tách các giá trị phổ phản xạ.
2.4.3.1. Hiệu chỉnh hình học
Công cụ MODIS Conversion Toolkit cung cấp bởi ITT đã được sử dụng để hiệu chỉnh ảnh MODIS level 1B.Trong bước này, hệ thống tham chiếu không gian cho các ảnh MODIS của vùng nghiên cứu được xác là UTM WSG-84 N48. Hiệu chỉnh hình học theo phép đạc tam giác (Triangulation) đã được lựa chọn. Sau khi hiệu chỉnh hình học, ảnh được tái hiển thị kinh độ vĩ độ địa lý chính xác. Đây là bước rất quan trọng trong xử lý ảnh.
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 42
Hình 2.5. Ảnh trước và sau khi hiệu chỉnh hình học
2.4.3.2. Hiệu chỉnh khí quyển
Theo Antoine và Morel (2005) [24], khi bộ cảm biến màu đại dương đo bức xạ tán xạ bởi hệ thống khí quyển - đại dương nó nhận được trong vùng nhìn thấy của quang phổ các tín hiệu mà trong đó một phần lớn bị chi phối bởi bức xạ từ không khí. Bức xạ này bắt nguồn từ các photon bị tán xạ bởi các phân tử không khí và / hoặc aerosols (là những hạt chất rắn và chất lỏng lơ lửng trong khí quyển), bức xạ này cũng có thể được phản xạ ngay trên bề mặt nước biển mà chưa kịp thâm nhập vào sâu trong nước. Do các phân tử không khí và các aerosols này có thể gây lên hơn 90% tín hiệu ghi nhận được bởi các bộ cảm biến nên ảnh hưởng của nó cần phải được loại bỏ nhằm tính toán chính xác hơn các bức xạ từ nước. Quá trình chiết tách các bức xạ từ nước trong bức xạ toàn phần được biết đến như là hiệu chỉnh chỉnh khí quyển (Antoine và Morel, 1999) là một quy trình quan trọng trong viễn thám màu đại dương và là một trong các bước cần thiết nhất của quá trình chuẩn bị và xử lý dữ liệu (Yang et al, 2007). Trong nghiên cứu này, các ảnh MODIS được hiệu chỉnh khí quyển bằng phương loại bỏ điểm tối (Dark Object Subtraction– DOS).
2.5. PHƯƠNG PHÁP LẬP BẢN ĐỒ SỬ DỤNG MÔ HÌNH ĐỊA THỐNG KÊ TRONG ARCGIS TRONG ARCGIS
Các số liệu phổ phản xạ sẽ được chiết tách, sử dụng để tính toán độ đục. Dựa theo các giá trị độ đục tính toán được trên toàn vịnh sẽ xây dựng các sơ đồ phân bố
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 43
độ đục bằng cách dùng công cụ địa thống kê (Kriging) tích hợp trong phần mềm ARCGIS nhằm chi tiết hoá sự phân bố và biến động về mặt không gian của độ đục trong nước vịnh. Phương pháp nội suy – địa thống kê đơn biến (ordinary kriging) và ngoại suy – địa thống kê đa biến (co-kriging) sẽ được sử dụng để đánh giá nhanh phân bố và biến động độ đục nhằm phục vụ có hiệu quả hơn mục tiêu quan trắc.
Kriging
Trong phương pháp địa thống kê Kriging, semi-variogram(toán đề bán phần) đã được lựa chọn. Semi-variogram, 𝛾(ℎ) được tính theo công thức:
𝛾(ℎ) = 1
2𝑁(ℎ)∑𝑁(ℎ)𝑖=1 {𝑍(𝑥𝑖) − 𝑍(𝑥𝑖+ ℎ)}2 (2.1)
trong đó 𝑍(𝑥𝑖) là độ đục ước tính, bắt nguồn từ điểm ảnh i, h là khoảng cách giữa 2 điểm ảnh của ảnh, và N(h) là số các cặp của các điểm lấy mẫu (x, x + h) cách nhau bởi khoảng cách lag h. Công thức này được sử dụng để xác định tương quan không gian của biến số. Chức năng của semi-variogram thường được đặc trưng bởi 3 tham số:
- Khoảng cách đến điểm mà đường đồ thị bằng phẳng gọi là range.
- Giá trị đạt đến range được gọi là sill (tức là tổng biến động được giải thích bởi cấu trúc không gian và nugget effect).
- Giá trị mà đồ thị chắn trên trục y gọi là nugget effect.
Trong mô hình địa thống kê, dữ liệu đo đạc được coi như là kết quả của một quá trình ngẫu nhiên. Giả thiết này cho phép mô hình hóa dữ liệu không gian từ đó đưa ra các ước tính nội suy cho toàn vùng đo đạc. Bước đầu tiên trong phương pháp địa thống kê là tìm ra một quá trình ngẫu nhiên phù hợp nhất với tập hợp các dữ liệu quan sát thực nghiệm. Giá trị đo tại vị trí 𝑥𝑖, kí hiệu z(𝑥𝑖) là kết quả của biến ngẫu nhiên 𝑍(𝑥𝑖). Với việc lấy mẫu tại n vị trí trong toàn không gian, ta có nbiến ngẫu nhiên Z(𝑥1), 𝑍(𝑥2), … , 𝑍(𝑥𝑛) tương quan lẫn nhau. Phương pháp Kriging cho phép ước tính giá trị tại một vị trí 𝑥𝑝 bất kì từ dữ liệu đo đạc. Phương trình tổng quát của phương pháp Kriging là:
𝑍 (𝑥𝑝) = ∑𝑛𝑖=1 𝑖𝑍(𝑥𝑖) (2.2)
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 44
Ordinary Kriging (nội suy – địa thống kê đơn biến)
Với Ordinary Kriging (OK), các trọng số 𝑖 được tính toán bằng cách giải hệ
phương trình tuyến tính để𝑍(𝑥0) là ước tính không thiên vị và tối ưu. Giá trị ước tính của 𝑍(𝑥0)là :
𝑍 (𝑥0) = ∑𝑛𝑖=1 𝑖𝑍(𝑥𝑖) (2.3)
Sai số của ước tính là𝜀(𝑥0) = 𝑍 (𝑥0) − 𝑍(𝑥0)=∑𝑛𝑖=1 𝑖𝑍(𝑥𝑖)− 𝑍(𝑥0). Điều kiện của sai số chỉ ra rằng E(𝜀(𝑥0) = ∑𝑛 𝑖𝐸(𝑍(𝑥𝑖)) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
𝑖=1 − 𝐸(𝑍(𝑥0)) = 0. Do ước
tính là không thiên vị nên (𝑍(𝑥0)) = 𝐸(𝑍(𝑥𝑖)) , từ đó suy ra :
∑𝑛𝑗=1 𝑗 = 1 (2.4)
Mặt khác, để cho ước tính là tối ưu, các trọng số được chọn sao cho phương sai là nhỏ nhất:
Min Var(ε(𝑥0)) = Min Var(∑𝑛𝑖=1 𝑖𝑍(𝑥𝑖)− 𝑍(𝑥0)) (2.5)
Để đơn giản hóa phương trình, sử dụng khái niệm semi-variogram giữa hai điểm 𝑥𝑖, 𝑥𝑗 , kí hiệu 𝛾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) . Sử dụng phương pháp tối ưu với thừa số Lagrange, thu được hê phương trình cho các trọng số như sau :
{∑𝑛 𝑗𝛾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) + = 𝛾(𝑥𝑖, 𝑥0) = 1, , , … , 𝑗=1
∑𝑛𝑗=1 𝑗 = 1 (2.6)
trong đó µ là thừa số Lagrange, và 𝛾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗)là semivariogram giữa hai điểm 𝑥𝑖, 𝑥𝑗.
Co-Kriging (ngoại suy – địa thống kê đa biến)
Co-Kriging (CK) là một dạng của kriging sử dụng trong trường hợp nhiều biến.Đây được coi như là một kĩ thuật Kriging lai “hybrid”.CK sử dụng các biến phụ trợ và xem xét thông tin tương quan giữa các biến để nâng cao dự đoán không gian, do đó đòi hỏi một ước tính hiệp phương sai. Với CK, giá trị ước tính tại một điểm không lấy mẫu là một tổ hợp tuyến tính của các biến đã đo được (hai hoặc nhiều hơn). Trong trường hợp hai biến, mô hình như sau :
𝑍 (𝑥) = (𝑥) + 𝜀 (𝑥) (2.7)
𝑍 (𝑥) = (𝑥) + 𝜀 (𝑥) (2.8)
trong đó và là các giá trị trung bình chưa biết (các hằng số), 𝜀 và 𝜀 là các sai số ngẫu nhiên. Mỗi tập sai số ngẫu nhiên có thể biểu diễn tương quan và hiệp tương
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 45
quan giữa các tập dữ liệu, cái mà đang cần mô hình hóa.Co-Kriging sử dụng hiệp liên kết hoặc hiệp phương sai để ước tính 𝑍 (𝑥). Hiệp phương sai được tính theo công thức sau đây :
( 𝑖, 𝑗) = (𝑍( 𝑖), 𝑍( 𝑗)) (2.9)
trong đó là hiệp phương sai của hai biến.Hiệp phương sai chỉ ra mức độ tương quan giữa các biến.Vì vậy, tại hai vị trí 𝑖 và 𝑗gần nhau, dự đoán rằng chúng sẽ tương tự nhau, hiệp phương sai (tương quan) sẽ lớn.Khi 𝑖 và 𝑗 ở xa nhau, trở nên kém giống nhau hơn, và hiệp phương sai bằng không.
2.6. PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC
Các bản đồ phương sai đi kèm các phép nội suy và ngoại suy được thực hiện trên ARCGIS cũng sẽ được thành lập nhằm đánh giá mức độ chính xác của các phép nội suy và ngoại suy này.
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 46
CHƯƠNG 3.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. PHƯƠNG TRÌNH TÍNH TOÁN ĐỘ ĐỤC TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM
3.1.1. Cơ sở vật lý và toán học để xây dựng phương trình
Chất rắn lơ lửng trong nước là tập hợp các phần tử vô cơ và hữu cơ không bị hòa tan trong nước, hình thành do quá trình vận chuyển, tái lắng đọng trầm tích và xác chết của các sinh vật phù du. Theo nguyên lý cơ bản của viễn thám đại dương (ocean remote sensing) thì chất rắn lơ lửng trong nước ven biển làm tăng độ phản xạ của nước ở dải sóng màu đỏ (ESA: MERIS Application). Do đó, sử dụng độ phản xạ của nước ở dải sáng màu đỏ để tính toán tổng lượng chất rắn lơ lửng trong nước là hoàn toàn phù hợp với cơ sở vật lý quang học. Đối với ảnh MODIS, kênh 1 của ảnh có dải phổ 0.62 – 0.67 nm ứng với dải sáng màu đỏ, hoàn toàn phù hợp để tính toán chất rắn lơ lửng và độ đục trong nước.
Theo Ha and Koike (2011)[25], hàm lượng tổng chất rắn lơ lửng (TSS) trong nước vịnh Tiên Yên có mối quan hệ với độ phản xạ thu được từ kênh 1 ảnh MODIS theo hàm mũ(ex). Cụ thể phương trình này được xây dựng như sau:
Khi sóng điện từ đi vào môi trường nước (hình 3.1), cường độ và thành phần quang phổ của sóng điện từ thay đổi lớn theo độ sâu của nước do sự hấp thụ và tán xạ của sóng điện từ của nước và các chất lơ lửng hoặc hòa tan trong nước.
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 47
Như vậy, sự suy giảm của một sóng điện từ ở một độ sâu trong nước có thể xấp xỉ bằng một hàm mũ (Xu et al, 2005) như sau:
= 0. (3.1) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
trong đó, Iz là cường độ ở độ sâu Z sau khi bị suy giảm; k là hệ số suy giảm và Io là cường độ ban đầu ngay bên dưới bề mặt nước - không khí.
Các thông số để tính phản xạ tổng cộng RT của các chất rắn lơ lửng bao gồm:
: phản xạ nội tại của các chất rắn lơ lửng, C: hàm lượng TSS ở mỗi độ sâu
Co: hàm lượng TSS ở bề mặt nước (z = 0),
Ze: giới hạn độ sâu sóng điện từ có thể chạm tới trước khi phản xạ lại CZe: hàm lượng TSS ở Ze.
Khi một sóng điện từ xuyên qua nước, cường độ sóng có thể thâm nhập vào trong nước tỷ lệ thuận với 1/C, bởi vì sóng điện từ này không thể thâm nhập vào trong nước khi hàm lượng TSS quá cao. Giả định này là cơ sở của phương trình (3.2) về cường độ của sóng điện từ thâm nhập tại Z trong phương trình (3.1)
= 0 1 (3.2)
Tiếp đó, phản xạ tại độ sâu Z, 𝑅 là:
𝑅 = 0 1 (3.3)
Xét sóng điện từ được phản xạ từ các chất rắn lơ lửng trong từ sâu trong nước đến bề mặt nước, Rz bị suy giảm với cơ chế tương tự như trên và Rz ở bề mặt (Rsz) là:
𝑅 = 0 1 1 (3.4)
Bằng cách kết hợp Rsz trong khoảng độ sâu từ 0 đến Ze, RT có thể được tính theo công thức: 𝑅 = ∫ ∫ 0 1 0 1 (3.5)
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 48
Giả định rằng C là độc lập so với độ sâu Z, sự kết hợp của yếu tố hàm lượng có thể được đơn giản hóa như sau:
∫ 1 = + 𝜀 (3.6)
trong đó, là hằng số và CTSS là tổng hàm lượng các chất rắn lơ lửng trong khoảng độ sâu từ 0 đến Ze. Sự kết hợp của các phần khác có thể được xấp xỉ như là hằng số.
Vì vậy, phương trình (3.5) có thể được mô tả đơn giản như:
𝑅 + (3.7)
trong đó, và β là hằng số.
Cuối cùng, hàm lượng các chất rắn lơ lửng có liên quan đến phản xạ bằng một hàm mũ:
= (3.8)
trong đó, và là hằng số.
Khoảng độ sâu trong nghiên cứu này liên quan đến đánh giá hàm lượng TSS là thấp (từ 0-30 cm). Do đó, hàm lượng TSS này được coi là độc lập đối với độ sâu như trên và phương trình (3.8) là thích hợp.
Phạm Thị Tuyết K18 Khoa học Môi trường 49