Nghiên cứu thuật toán trích xuất điểm nóng cháy từ ảnh vệ tinh và ứng dụng trong hệ thống thông tin cháy rừng

Xuất phát từ vấn đề trên, bài toán “Nghiên cứu thuật toán trích xuất điểm nóng/cháy từ ảnh vệ tinh và ứng dụng trong hệ thống thông tin cháy rừng” đã được thực hiện với mục tiêu về khả n

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

ĐỖ GIA HIẾU

NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT ĐIỂM NÓNG/CHÁY TỪ ẢNH VỆ TINH VÀ ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Hà Nội - 2015

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

ĐỖ GIA HIẾU

NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT ĐIỂM NÓNG/CHÁY TỪ ẢNH VỆ TINH VÀ ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG

Ngành: Công nghệ thông tin

Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm

Mã số: 60480103

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS Nguyễn Thị Nhật Thanh

TS Lê Thanh Hà

Hà Nội - 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan các kết quả nghiên cứu, thực nghiệm được trình bày trong luận văn này do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Nguyễn Thị Nhật Thanh

và Tiến sĩ Lê Thanh Hà

Tất cả những tham khảo từ các nghiên cứu liên quan đều được nêu nguồn gốc một cách rõ ràng từ danh mục tài liệu tham khảo của luận văn Trong luận văn, không

có việc sao chép tài liệu, công trình nghiên cứu của người khác mà không chỉ rõ về tài liệu tham khảo

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

Đỗ Gia Hiếu

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến cô giáo, Tiến sĩ Nguyễn Thị Nhật Thanh và thầy giáo, Tiến sĩ Lê Thanh Hà, người đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp

Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới trường Đại học Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội và những thầy cô giáo đã giảng dạy, truyền thụ kiến thức trong thời gian qua Tôi xin cảm ơn các anh chị và các bạn trong Trung tâm Công nghệ tích hợp giám sát hiện trường Đại học Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội đã nhiệt tình giúp đỡ tôi trong quá trình làm luận văn

Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tất cả gia đình, bạn bè đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong thời gian nghiên cứu đề tài cũng như trong cuộc sống Tuy đã có những cố gắng nhất định nhưng do thời gian và trình độ có hạn nên luận văn còn nhiều thiếu sót và hạn chế nhất định Kính mong nhận được sự góp ý của thầy cô và các bạn

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN iii

LỜI CẢM ƠN iv

Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt 3

Danh mục hình vẽ 4

Danh mục bảng 5

MỞ ĐẦU 6

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM VÀ NHỮNG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG 8

1.1 TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM 8

1.1.1 Khái niệm cơ bản về viễn thám 8

1.1.2 Lịch sử phát triển của kỹ thuật viễn thám 8

1.1.3 Những bước phát triển viễn thám ở Việt Nam 11

1.1.4 Đặc điểm của ảnh viễn thám 12

1.1.5 Ứng dụng của viễn thám 14

1.1.6 Ứng dụng của viễn thám trong trích xuất thông tin điểm nóng/cháy 15

1.2 TỔNG QUAN NHỮNG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 15

Chương 2 THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT ĐIỂM NÓNG CHÁY TỪ ẢNH VỆ TINH MODIS 17

2.1 VỆ TINH VÀ ẢNH VỆ TINH MODIS 17

2.2 THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN ĐIỂM NÓNG CHÁY 20

2.2.1 Mô tả thuật toán 20

2.2.2 Các mốc phát triển thuật toán MODIS 22

2.2.3 Các bước thực hiện của thuật toán 22

2.2.4 Hiệu năng thuật toán 28

2.2.5 Cách thức hoạt động của thuật toán 28

2.3 SẢN PHẨM ĐIỂM CHÁY 29

Chương 3 PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG DỰA TRÊN NỀN TẢNG FIRMS 32

3.1 TỔNG QUAN VỀ FIRMS 32

3.1.1 Kiến trúc hệ thống 32

3.1.2 MapServer 34

3.1.3 Hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL, PostGIS 37

3.1.4 Cơ sở dữ liệu hệ thống 38

3.2 ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA FIRMS KHI TRIỂN KHAI TẠI VIỆT NAM 42

3.3 NÂNG CẤP HỆ THỐNG FIRMS PHỤC VỤ QUẢN LÝ THÔNG TIN CHÁY RỪNG Ở VIỆT NAM 43

3.3.1 Việt hóa hệ ngôn ngữ FIRMS 43

3.3.2 Điều chỉnh phạm vị cảnh báo 43

3.3.3 Tích hợp thông tin bản đồ hành chính Việt Nam 45

3.3.4 Tích hợp dữ liệu trạm thu Đại học Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội 48

3.3.5 Email cảnh báo 51

Chương 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 52

4.1 Thực nghiệm và kết quả thuật toán trích xuất điểm nóng cháy 52

4.2 Thực nghiệm và kết quả hệ thống 54

4.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo 56

KẾT LUẬN 57

TÀI LIỆU THAM KHẢO 58

PHỤ LỤC 60

Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt

EOS Earth Observing System Hệ thống quan sát Trái đất

GIS Geographic information system Hệ thống địa lý

NASA National Aeronautics and Space

Vệ tinh khí tượng NOAA

NDVI Normalized Difference

Vegetation Index

Chỉ số thực vật

GFMC Global Fire Monitoring Center Trung tâm giám sát lửa toàn cầu

EFFIS European Forest Fire

Information System

Hệ thống thông tin cháy rừng châu Âu

FIRMS Fire Information for Resource

Management

Hệ thống quản lý tài nguyên thông tin cháy rừng

Danh mục hình vẽ

Hình 1.1 Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám 12

Hình 2.1 Cảm biến MODIS được gắn trên vệ tinh Terra và Aqua 17

Hình 2.2 Ảnh vệ tinh MODIS 18

Hình 2.3 Sự che phủ nước trên ảnh MODIS (những vùng chấm trắng) của hồ Rukwa ở phía Tây Tanzania vào ngày 1/9/2001 27

Hình 2.4 Dữ liệu HDF sản phẩm điểm cháy quan sát trên phần mềm HDF View 30

Hình 3.1 Kiến trúc vật lý hệ thống 32

Hình 3.2 Kiến trúc logic hệ thống 33

Hình 3.3 Giao diện Web hệ thống FIRMS 34

Hình 3.4 Kiến trúc cơ bản của MapServer 36

Hình 3.5 Mô hình phát triển hệ thống bằng MapServer 36

Hình 3.6 Công cụ quản trị cơ sở dữ liệu pgAdminIII 38

Hình 3.7 Biểu đồ thực thể liên kết cơ sở dữ liệu hệ thống FIRMS 39

Hình 3.8 Trung tâm lãnh thổ Việt Nam trên hệ thống FIRMS UET 45

Hình 3.9 Bản đồ Việt Nam và những đường ranh giới trên hệ thống FIRMS UET 47

Hình 3.10 Bản đồ những vùng miền Việt Nam trên hệ thống FIRMS UET 48

Hình 3.11 Sơ đồ thu nhận và xử lý dữ liệu MODIS tại trạm thu Đại học Công Nghệ 48 Hình 3.12 Phần mềm Simulcast Viewer theo dõi tín hiệu ảnh thu trực tiếp khi vệ tinh bay vào vùng ăng ten có thể thu nhận 49

Hình 3.13 Quy trình cập nhật tự động dữ liệu điểm nóng cháy 50

Hình 4.1 Kết quả của thuật toán được xem trên phần mềm HDF View 52

Hình 4.2 Kết quả của thuật toán được xem trên phần mềm QGIS 53

Hình 4.3 Kết quả của thuật toán được xem trên Google Earth 53

Hình 4.4 Hình ảnh hệ thống FIRMS UET 55

Hình 4.5 Hình ảnh hệ thống FIRMS UET và bản đồ hành chính Việt Nam 55

Hình 4.6 Hình ảnh hệ thống FIRMS UET và thông tin chi tiết điểm nóng cháy 56

Danh mục bảng

Bảng 1.1 Tóm tắt sự phát triển của viễn thám qua các sự kiện 10

Bảng 1.2 Đặc điểm của dải phổ điện từ sử dụng trong kỹ thuật viễn thám 13

Bảng 2.1 Các thông số kỹ thuật của ảnh MODIS 19

Bảng 2.2 Những kênh MODIS sử dụng để phát hiện đặc tính và hoạt động của lửa 21

Bảng 2.3 Dữ liệu sản phẩm điểm cháy dạng TXT 31

Bảng 2.4 Mô tả dữ liệu sản phẩm điểm cháy dạng TXT 31

Bảng 3.1 Bảng cơ sở dữ liệu Fire_version 39

Bảng 3.2 Bảng cơ sở dữ liệu ${prefix}_fire 40

Bảng 3.3 Bảng cơ sở dữ liệu grid_${gridSize}m 40

Bảng 3.4 Bảng cơ sở dữ liệu ${prefix}_aggr_${timePeriod}_${gridSize}m 40

Bảng 3.5 Bảng cơ sở dữ liệu load_status 41

Bảng 3.6 Bảng cơ sở dữ liệu load_log 41

Bảng 4.1 Mô tả cơ bản hệ thống FIRMS NASA và FIRMS UET 54

MỞ ĐẦU

Rừng là tài nguyên quý báu và có giá trị to lớn về nhiều mặt Việc quản lý bảo

vệ và phát triển rừng là trách nhiệm và nghĩa vụ của các cấp, các ngành và của toàn xã hội.Tuy nhiên, diện tích rừng ngày càng bị thu hẹp, khả năng tự phục hồi vô cùng chậm so với tốc độ mất rừng, mà một trong những nguyên nhân chính là cháy rừng

Cháy rừng là một quá trình sinh lý phức tạp với nhiều tác động trực tiếp và gián tiếp vào bầu khí quyển, sinh quyển và thủy quyển Cháy rừng là một nguồn gốc quan trọng gây biến đổi lớn về lượng khí thải ô nhiễm không khí tại nhiều khu vực trên Thế giới Cháy rừng thường xảy ra trên diện rộng tại những vùng có địa hình rừng núi phức tạp khó đi lại, do đó việc quan trắc phát hiện cháy rừng bằng các phương pháp truyền thống thường rất khó khăn

Ở Việt Nam, cháy rừng là một hiểm họa thường xuyên xảy ra gây thiệt hại lớn đến nền kinh tế cũng như hệ sinh thái rừng Khi cháy rừng xảy ra, tài nguyên rừng bị hủy hoại, môi trường sống biến đổi theo hướng tiêu cực thậm chí còn ảnh hưởng đến tài sản và tính mạng của con người

Ngày nay cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật và công nghệ thông tin cho ra đời các thiết bị tiên tiến cho phép thu thập dữ liệu ảnh vệ tinh bề mặt Trái đấtgiúp con người quản lý tốt hơn các nguồn tài nguyên Dữ liệu ảnh vệ tinh có khả năng cung cấp ảnh đa thời gian, trên một diện rộng, tiết kiệm được thời gian và chi phí giúp những nghiên cứu về cháy rừng trở nên hiệu quả, có tính ứng dụng cao Đặc biệt những bức ảnh vệ tinh được cung cấp từ cơ quan vũ trụ và hàng không quốc gia Hoa Kỳ có độ phủ rộng và phân giải cao

Xuất phát từ vấn đề trên, bài toán “Nghiên cứu thuật toán trích xuất điểm nóng/cháy từ ảnh vệ tinh và ứng dụng trong hệ thống thông tin cháy rừng” đã được thực hiện với mục tiêu về khả năng ứng dụng của ảnh vệ tinh và tạo cơ sở cho công tác theo dõi, quản lý và dự báo, thống kê những điểm cháy rừng trên lãnh thổ Việt Nam

Bài toán được xây dựng để phát hiện ra những điểm cháy tiềm tàng trong thời gian ngắn nhất nhằm giảm những thiệt hại về kinh tế, giảm sự biến đổi môi trường khí hậu sinh thái…

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu thuật toán trích xuất điểm nóng cháy dựa trên sự phát xạ mạnh bức xạ của những kênh hồng ngoại và cận hồng ngoại Thuật toán sử dụng nhiều kênh nhiệt để phát hiện điểm nhiệt nóng không bình thường, có sự đột biến khác lạ với những điểm xung quanh

Xây dựng, phát triểnđượchệ thống thông tin cháy rừngở Việt Nam cung cấp các dữ liệu cảnh báo những vị trí, khu vực có nguy cơ cao về cháy rừng dựa trên kết quả phân tích từ thuật toán trích xuất điểm nóng cháy

Nội dung, phương pháp nghiên cứu

Tìm hiểu tổng quan về một số loại ảnh vệ tinh,những đặc điểm của ảnh vệ tinh và chú trọng ảnh MODIS

Tìm hiểu những vấn đề tổng quan về các điểm nóng cháy và những yếu tố ảnh hưởng đến việc phát hiện ra những điểm nóng cháy tiềm tàng

Luận văn dựa trên kết quả từ sự nghiên cứu về thuật toán phát hiện những điểm nóng cháy thông qua các sóng phản hồi của một số kênh cận hồng ngoại thu nhận từ ảnh vệ tinh MODIS và phân tích thiết kế cài đặt phát triển hệ thống thông tin quản lý theo dõi

và cảnh bảo nguy cơ cháy rừng ở Việt Nam một cách nhanh chóng và chính xác nhất

Kết quả đạt được

Với những yêu cầu đề ra, luận văn đã đạt được những kết quả chính như sau:

- Khái quát lý thuyết về viễn thám, ảnh vệ tinh và phương pháp phát hiện điểm nóng cháy hiện nay

- Cài đặt thành công hệ thống quản lý các điểm nóng cháy trên máy chủ của trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội

- Cải tiến hệ thống cho phù hợp với lãnh thổ Việt Nam Kết quả cài đặt và cải tiến được nêu chi tiết trong phụ lục của luận văn

Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được kết cấu gồm 3 chương:

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM VÀ NHỮNG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM

Chương 2:THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT ĐIỂM NÓNG CHÁY TỪ ẢNH VỆ TINH MODIS

Chương 3:PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG DỰA TRÊN NỀN TẢNG FIRMS

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM VÀ NHỮNG HỆ

THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG

1.1 TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM

1.1.1 Khái niệm cơ bản về viễn thám

Viễn thám (Remote Sensing – tiếng Anh) là một ngành khoa học có lịch sử phát triển từ lâu, có mục đích nghiên cứu thông tin về một vật và một hiện tượng thông qua việc phân tích dữ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại nhiệt và ảnh radar

Viễn thámđược hiểu là một khoa học và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích tư liệu thu nhận được bằng các phương tiện Những phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc với hiện tượng được nghiên cứu(Nguyễn Ngọc Thạch, Cơ sở viễn thám, 2005)[1]

Thuật ngữ viễn thám – điều tra từ xa xuất hiện từ năm 1960 do một nhà địa lý người Mỹ là E.Pruit đặt ra (Thomas, 1999) Ngày nay, viễn thám đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong các khoa học về Trái đất Kỹ thuật viễn thám là một kỹ thuật đa ngành, liên kết nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác nhau trong các công đoạn như:

- Thu nhận thông tin

- Tiền xử lý thông tin

- Phân tích và giải đoán thông tin

- Đưa ra các sản phẩm dưới dạng bản đồ chuyên đề và tổng hợp

Vì vậy, có thể nhấn mạnh là Viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin

về các đối tượng, hiện tượng trên Trái đất Bằng các công cụ kỹ thuật, viễn thám có thể thu nhận các thông tin, dự kiện các vật thể, các hiện tượng tự nhiên hoặc một vùng lãnh thổ nào đó ở một khoảng cách nhất định

1.1.2 Lịch sử phát triển của kỹ thuật viễn thám

Sự phát triển của ngành viễn thám qua các thời gian được tóm tắt trong bảng 1.1 Viễn thám là một khoa học, thực sự phát triển mạnh mẽ qua hơn ba thập kỷ gần đây, khi mà công nghệ vũ trụ đã cho ra các ảnh số, bắt đầu được thu nhận từ các vệ tinh trên quỹ đạo của Trái đất vào năm 1960[2] Tuy nhiên, viễn thám có lịch sử phát triển lâu đời, bắt đầu bằng việc chụp ảnh sử dụng phim và giấy ảnh Từ thế kỷ XIX, vào năm 1839, Louis Daguerre (1789 - 1881) đã đưa ra báo cáo công trình nghiên cứu

về hóa ảnh, khởi đầu cho ngành chụp ảnh Sự phát triển của kỹ thuật viễn thám gắn liền với sự phát triển của kỹ thuật chụp ảnh Năm 1858,bức ảnh đầu tiên chụp bề mặt Trái đất từ khinh khí cầu, được thực hiện do Gaspard Felix Toumachon – nhà nhiếp

ảnh gia người Pháp đã sử dụng khinh khí cầu bay ở độ cao 80 m để chụp ảnh từ trên không, chụp ảnh vùng Bievre – Pháp; từ sự việc này mà năm 1858 được coi là năm khai sinh ngành kỹ thuật viễn thám.Một trong những bức ảnh tiếp theo chụp bề mặt Trái đất từ khinh khí cầu là ảnh vùng Bostom của tác giả James Wallace Black, 1860 Năm 1894 Aine Lausedat đã khởi dẫn một chương trình sử dụng ảnh cho mục đích thành lập bản đồ địa hình (Thomas, 1999)

Việc ra đời của ngành hàng không đã thúc đẩy nhanh sự phát triển mạnh mẽ ngành chụp ảnh sử dụng máy ảnh quang học với phim và giấy ảnh, là các nguyên liệu nhạy cảm với ánh sáng (photo) Công nghệ chụp ảnh từ máy bay tạo điều kiện cho nghiên cứu mặt đất bằng các ảnh chụp chồng phủ kế tiếp nhau và cho khả năng nhìn ảnh nổi (stereo) Khả năng đó giúp cho việc chỉnh lý, đo đạc ảnh, tách lọc thông tin từ ảnh có hiệu quả cao Một ngành chụp ảnh, được thực hiện trên các phương tiện hàng không như máy bay, khinh khí cầu và tàu lượn hoặc một phương tiện trên không khác, gọi là ngành chụp ảnh hàng không Các ảnh thu được từ ngành chụp ảnh hàng không gọi là không ảnh

Sự phát triển của ngành hàng không đã tạo nên một công cụ tuyệt vời trong việc chụp ảnh từ trên không những vùng lựa chọn và có điều khiển Những bức ảnh đầu tiên được chụp từ máy bay do Xibur Wright – một nhà nhiếp ảnh người Ý được thực hiện năm 1909 trên vùng Centocalli thuộc nước Ý Các máy ảnh tự động có độ chính xác cao dần dần được đưa vào thay thế các máy ảnh chụp bằng tay

Năm 1929 ở Liên Xô cũ đã thành lập Viện nghiên cứu ảnh hàng không Leningrad, viện đã sử dụng ảnh hàng không để nghiên cứu địa mạo, thực vật, thổ nhưỡng.Trong chiến tranh thế giới lần thứ II những cuộc thử nghiệm nghiên cứu các tính chất phản xạ phổ của bề mặt địa hình và chế thử các lớp cản quang cho chụp ảnh màu hồng ngoại đã được tiến hành Dựa trên kỹ thuật này một kỹ thuật do thám hàng không đã ra đời.Trong vùng dải sóng dài của sóng điện từ, các hệ thống cao tần tích cực (RADAR) đã được thiết kế và sử dụng từ đầu thế kỷ này Đầu tiên người ta sử dụng để theo dõi và phát hiện những vật thể chuyển động, nghiên cứu tầng ion Trong chiến tranh thế giới thứ II, kỹ thuật RADAR phát triển mạnh mẽ.Vào giữa những năm

50 này người ta tập trung nghiên cứu nhiều vào việc phát triển các hệ thống RADAR ảnh cửa mở thực Hệ thống RADAR có cửa mở tổng hợp (Syntheric Apature Radar – SAR) cũng được xúc tiến nghiên cứu

Vào năm 1956, người ta đã tiến hành thử nghiệm khả năng ảnh máy bay trong việc phân loại và phát hiện kiểu thực vật Vào những năm 1960 nhiều cuộc thử nghiệm

về ứng dụng ảnh hồng ngoại màu và ảnh đa phổ đã được tiến hành dưới sự bảo trợ của

cơ quan hàng không vũ trụ quốc gia Hoa Kỳ

Từ những thành công trong nghiên cứu trên vào ngày 23-7-1972 Mỹ đã phóng

vệ tinh nhân tạo Landsat đầu tiên mang đến khả năng thu nhận thông tin có tính chất

toàn cầu về các hành tinh (kể cả Trái đất) và môi trường xung quanh.Những máy đặt trên vệ tinh nhân tạo Trái đất cung cấp thông tin có tính toàn cục về động thái của mây, lớp phủ thực vật, cấu trúc địa mạo, nhiệt độ và gió bề mặt đại dương

Sự tồn tại tương đối lâu của vệ tinh trên quỹ đạo cũng như khả năng lặp lại đường bay của nó cho phép theo dõi những biến đổi theo mùa, theo hàng năm và trong khoảng thời gian tương đối của các đối tượng trên mặt đất

Trong vòng hơn thập kỷ gần đây kỹ thuật viễn thám được hoàn thiện dần dần không những với những thiết bị thu đặc biệt mà nhiều nước dự kiến kế hoạch sẽ phóng

vệ tinh điều tra tài nguyên như Nhật, Ấn Độ, các nước châu Âu

Tổ chức EOS phóng vệ tinh mang máy thu MODIS (100 kênh) và HIRIS (200 kênh) lên quỹ đạo Nhiều phần mềm xử lý ảnh số đã ra đời làm cho nó thành một kỹ thuật quan trọng trong việc điều tra điều kiện và đánh giá tài nguyên thiên nhiên quản

lý và bảo vệ môi trường

Ngày nay,tia Laser cũng bắt đầu được ứng dụng trong viễn thám Hiện nay nó đang được ứng dụng chủ yếu cho các mục đích nghiên cứu khí quyển, làm bản đồ địa hình và nghiên cứu lớp phủ bề mặt bằng hiệu ứng huỳnh quang

Viễn thám ngày nay đã cung cấp những thông tin tổng hợp hoặc những thông tin tức thời để có thể khắc phục một loạt các vấn đề thiên tai, theo dõi sự biến động của các tài nguyên hồi phục (nước, sinh vật…)

Bảng 1.1 Tóm tắt sự phát triển của viễn thám qua các sự kiện

Thời gian (Năm) Sự kiện

1800 Phát hiện ra tia hồng ngoại

1839 Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng

1847 Phát hiện cả dải phổ hồng ngoại và phổ nhìn thấy

1850-1860 Chụp ảnh từ khinh khí cầu

1873 Xây dựng học thuyết về phổ điện từ

1910-1920 Giải đoán từ không trung

1920-1930 Phát triển ngành chụp và đo ảnh hàng không

1930-1940 Phát triển kỹ thuật radar (Đức, Mỹ, Anh)

1940 Phân tích và ứng dụng ảnh chụp từ máy bay

1950 Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến không nhìn thấy

1950-1960 Nghiên cứu sâu về ảnh cho mục đích quân sự

12 – 4-1961 Liên xô phóng thành công tàu vũ trụ có người lái và chụp ảnh

trái đất từ ngoài vũ trụ 1960-1970 Lần đầu tiên sử dụng thuật ngữ viễn thám

1972 Mỹ phóng vệ tinh Landsat-1

1970-1980 Phát triển mạnh mẽ phương pháp xử lý ảnh số

1980-1990 Mỹ phát triển thế hệ mới của vệ tinh Landsat

1986 Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quỹ đạo

1990 đến nay Phát triển bộ cảm thu đo phổ, tăng dải phổ và số lượng kênh

phổ, tăng độ phân giải của bộ cảm Phát triển nhiều kỹ thuật xử

lý mới

(Nguồn sưu tầm do Nguyễn Văn Đài, 2003)

1.1.3 Những bước phát triển viễn thám ở Việt Nam

Kỹ thuật viễn thám đã được đưa vào sử dụng ở Việt Nam từ năm 1976 (Viện Điều tra Quy hoạch Rừng)

Sự kiện quan trọng để đánh dấu sự phát triển của kỹ thuật viễn thám ở Việt Nam là sự hợp tác nhiều bên trong khuôn khổ của chương trình vũ trụ quốc tế (Inter Kosmos) nhân chuyến bay kết hợp Xô – Việt tháng 7 – 1980

Kết quả nghiên cứu của các công trình khoa học này được trình bày trong hội nghị khoa học về kỹ thuật vũ trụ năm 1982 nhân tổng kết các thành tựu khoa học của chuyến bay vũ trụ Xô – Việt năm 1980 trong đó một phần quan trọng là kết quả sử dụng ảnh đa phổ MKF-6 vào mục đích thành lập một loạt các bản đồ chuyên đề như: địa chất, đất, sử dụng đất, tài nguyên nước, thủy văn, rừng…

Ủy ban Nghiên cứu Vũ trụ Việt Nam đã hình thành một tiến bộ khoa học trọng điểm “Sử dụng các thành tựu vũ trụ ở Việt Nam”mang số 48 – 07 trong đó có vấn đề viễn thám Chương trình trên tập trung vào các vấn đề:

- Thành lập các bản đồ địa chất, địa mạo, địa chất thủy văn, hiện trạng sử dụng đất rừng, biến động tài nguyên rừng, địa hình biến động của một số vùng cửa sông vv…

- Vấn đề nghiên cứu các đặc trưng phổ phản xạ

- Vấn đề nhận dạng trong viễn thám để xây dựng các cơ sở cho phần mềm xử lý ảnh số

- Thông qua các dự án viện trợ quốc tế của UNDP và FAO như VIE 76/011 và VIE 83/004 Viện khoa học Việt Nam là Trung tâm Khoa học tự nhiên và công nghệ Quốc gia đã được trang bị một số thiết bị chính cho kỹ thuật viễn thám Trong đó đáng chú ý nhất là:

o Hệ xử lý ảnh số ROBOTRON

o Thiết bị tổng hợp ảnh màu

o Phòng thí nghiệm kỹ thuật ảnh

Từ những năm 1990 nhiều ngành đã đưa công nghệ viễn thám vào ứng dụng trong thực tiễn như các lĩnh vực khí tượng, đo đạc bản đồ, địa chất khoáng sản, quản lý tài nguyên rừng và đã thu được những kết quả rõ rệt

Công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý đã được ứng dụng để thực hiện nhiều đề tài nghiên cứu khoa học và nhiều dự án có liên quan đến điều tra khảo sát điều kiện tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên, giám sát môi trường, giảm thiểu tới mức thấp nhất các thiên tai ở một số vùng

Cũng từ năm 1990, viễn thám ở nước ta chuyển dần từng bước từ công nghệ tương tự sang công nghệ số kết hợp hệ thông tin địa lý vì vậy hiện nay chúng ta có thể

xử lý nhiều loại ảnh đạt yêu cầu cao về độ chính xác với quy mô sản xuất công nghiệp Nhiều ngành, nhiều cơ quan đã trang bị các phần mềm mạnh phổ biến trên thế giới như các phần mềm ENVI, ERDAS, PCI, ER MAPPER, OCAPI… cùng với các phần mềm để xây dựng hệ thông tin địa lý

1.1.4 Đặc điểm của ảnh viễn thám

- Nguyên lý cơ bản của viễn thám:

Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính của đối tượng Ảnh viễn thám cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng đã xác định Thiết bị dùng

để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể được gọi là bộ cảm biến Bộ cảm biến có thể là các máy chụp ảnh hoặc máy quét Phương tiện mang các bộ cảm biến được gọi là vật mang (tàu con thoi, vệ tinh, máy bay hay khinh khinh cầu …) Hình 1.1 thể hiện nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám

Hình 1.1 Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám

Nguồn năng lượng chính thường sử dụng trong viễn thám là bức xạ mặt trời, năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được bộ cảm biến đặt trên vật mang thu nhận Các dữ liệu hoặc thông tin liên quan đến các vật thể và hiện tượng khác nhau trên mặt đất sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau: nông lâm nghiệp, địa chất, khí tượng, môi trường…

Năng lượng sóng điện từ khi lan truyền qua môi trường khí quyển sẽ bị các phân tử khí hấp thụ dưới các hình thức khác nhau tùy thuộc vào từng bước sóng cụ thể Để có thể hiểu rõ hơn cơ chế tương tác giữa sóng điện từ và khí quyển và việc chọn phổ điện từ để sử dụng cho việc thu nhận ảnh viễn thám, những đặc điểm của dải phổ điện từ thường được sử dụng trong kỹ thuật viễn thám được mô tả theo bảng 1.2

Bảng 1.2 Đặc điểm của dải phổ điện từ sử dụng trong kỹ thuật viễn thám

Dải phổ

điện từ

Bước sóng Đặc điểm

Tia cực tím 0,3 – 0,4µm Hấp thụ mạnh bởi lớp khí quyển ở tầng cao (tầng

ozon), không thể thu nhận năng lượng do dải sóng này cung cấp nhưng hiện tượng này bảo vệ con người tránh tác động của tia cực tím

Tia nhìn

thấy

0,4 – 0,76µm Rất ít bị hấp thụ bởi oxy, hơi nước và năng lượng

phản xạ cực đại ứng với bước sóng 0,5µm trong khí quyển Năng lượng do dải sóng này cung cấp giữ vai trò trong viễn thám

3-22µm Một số vùng bị hơi nước hấp thụ mạnh, dải sóng này

giữ vai trò trong phát hiện cháy rừng hoạt động của núi lửa Bức xạ nhiệt của Trái đất của năng lượng cao nhất tại bước sóng 10µm

Vô tuyến

(radar)

1 mm – 30 cm Khí quyển không hấp thụ mạnh năng lượng các

bước sóng lớn hơn 2cm, cho phép thu nhận năng lượng cả ngày lẫn đêm, không bị ảnh hưởng của mây, sương mù hay mưa

- Đặc điểm của dữ liệu ảnh viễn thám:

Ảnh viễn thám (vệ tinh và máy bay) là những hình ảnh thu chụp được từ một khoảng cách (độ cao) nào đó trên những giải sóng khác nhau, bằng các thiết bị khác nhau Một số đặc điểm của dữ liệu ảnh viễn thám theo Lê Văn Trung (2010)[3]:

 Độ phân giải không gian: Diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt được, là sự chi tiết có thể nhận thấy rõ trong một ảnh phụ thuộc vào độ phân giải không gian của bộ cảm biến và phụ thuộc vào trường nhìn Độ lớn của điểm ảnh sẽ là đơn vị xác định độ phân giải không gian của hệ thống

 Độ phân giải phổ: Là số lượng kênh ảnh của một ảnh số về một khu vực nào đó, số lượng kênh ảnh phụ thuộc vào khả năng ghi phổ của thiết bị ghi hay bộ cảm Mô tả khả năng của bộ cảm biến để xác định những khoảng bước sóng Độ phân giải càng cao thì dải bước sóng cho một kênh phổ càng hẹp

 Độ phân giải bức xạ: Là số bit dùng để ghi nhận thông tin (thang cấp độ xám), thể hiện sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vật thể được xác định của bộ cảm biến

 Độ phân giải thời gian: Chiều dài thời gian mà một vệ tinh hoàn thành toàn bộ chu

kỳ bay quanh quỹ đạo để chụp lại khu vực xem xét trước đó Một vùng chụp vào các thời điểm khác nhau sẽ cho ra các thông tin về vùng đó chính xác hơn và nhận biết được sự biến động của một khu vực

về địa chất môi trường

Nghiên cứu môi trường: Viễn thám là phương tiện hữu hiệu để nghiên cứu môi trường đất liền (xói mòn, ô nhiễm), môi trường biển (đo nhiệt độ, màu nước biển, gió sóng)

Nghiên cứu khí hậu và quyển khí (đặc điểm tầng ozon, mây, mưa, nhiệt độ, quyển khí), dự báo bão và nghiên cứu khí hậu qua dữ liệu thu từ vệ tinh khí tượng

Nghiên cứu thực vật, rừng: Viễn thám cung cấp ảnh có diện phủ toàn cầu nghiên cứu thực vật theo ngày, mùa vụ, năm, tháng và theo giai đoạn Thực vật là đối tượng đầu tiên mà ảnh viễn thám vệ tinh thu nhận được thông tin Trên ảnh viễn thám chúng ta có thể tính toán sinh khối, độ trưởng thành và sâu bệnh trên chỉ số thực vật,

có thể nghiên cứu cháy rừng qua các ảnh vệ tinh

Nghiên cứu thủy văn: Mặt nước và các hệ thống dòng chảy được hiển thị rất rõ trên các ảnh vệ tinh và có thể khoanh vi được chúng Dữ liệu ảnh vệ tinh được ghi nhận trong mùa lũ là dữ liệu được sử dụng để tính toán diện tích thiên tai và cho khả năng dự báo lũ lụt

Nghiên cứu các hành tinh khác: Các dữ liệu viễn thám thu từ vệ tinh cho phép nghiên cứu các vì sao và mặt trăng

1.1.6 Ứng dụng của viễn thám trong trích xuất thông tin điểm nóng/cháy

Viễn thám là một phần của công nghệ vũ trụ, tuy mới phát triển nhưng đã nhanh chóng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và được phổ biến rộng rãi ở các nước phát triển.Viễn thám cung cấp ảnh những ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, qua đó có thể tìm thấy các điểm ảnh nhiệt độ lớn dị thường với các điểm xung quanh được phát hiện dựa trên một số kênh hồng ngoại Hiện nay một số nguồn tư liệu ảnh vệ tinh có thể được khai thác là tư liệu ảnh NOAA-AVHRR, Landsat, MODIS(Phụ lục số 2.1: Một số loại ảnh vệ tinh)

Trong nội dung của đề tài này tác giả sẽ tập trung vào nghiên cứu ứng dụng của viễn thám trong trích xuất thông tin điểm nóng cháy phục vụ cho các hệ thống thông tin cháy rừng

1.2 TỔNG QUAN NHỮNG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHÁY RỪNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM

GFMC: Trung tâm giám sát hoạt động của lửa trên toàn cầu, đây là một hoạt động của Liên hiệp quốc về giảm trừ thiên taithảm họa GFMC cung cấp một cổng thông tin toàn cầu chứa các tài liệu về cháy cho những vùng đất trống, có thể truy cập công khai qua Internet

EFFIS: Hệ thống thông tin cháy rừng ở châu Âu hỗ trợ các công tác bảo vệ chữa cháy rừng tại các nước EU, cung cấp thông tin vềnhững đám cháy trên các vùng đất hoang ở châu Âu tới Ủy ban và Nghị viện châu Âu một cách kịp thời và đáng tin cậy Hệ thống EFFIS phát hiện những khu vực nóng cháy dựa trên những thông tin của cảm biến MODIS để xác định những khu vực trên mặt đất nóng hơn xung quanh Hệ thống đã giảm đi những cảnh báo sai bằng cách chỉ hiện thị những điểm nóng cháy được phát hiện bởi hệ thống đáp ứng nhanh MODIS

Canadian Wildland Fire:Hệ thống thông tin thông báo cháy của Canada về những vùng đất hoang theo dõi điều kiện nguy hiểm hỏa hoạn trên khắp Canada Hệ thống sử dụng ảnh vệ tinh NOAA có độ phân giải thấp để định danh và xác định những khu vực lửa hoạt động để ước tính mô hình hành vi của lửa và lượng khí thải carbon từ các đám cháy…

Active Fire Mapping Program:Chương trình phát hiện cháy dựa trên dữ liệu

vệ tinh, hoạt động giám sát rừng bởi trung tâm ứng dụng viễn thám USDA nằm ở thành phố Salt Lake, Utah Chương trình cung cấp những phát hiện ở thời gian thực trong các vùng lục địa Hoa Kỳ, Alaska, Hawaii và Canada Nguồn dữ liệu của chương trình là dữ liệu ảnh viễn thám MODIS

Fire Watch: Hệ thống theo dõi cháy rừng trực tuyến của Cục Kiểm lâm Việt Nam Hệ thống theo dõi cháy rừng trực tuyến được xây dựng trên nền Web, là một hệ thống tự động phát hiện sớm các điểm cháy trên toàn lãnh thổ Việt Nam từ dữ liệu ảnh MODIS và AVHRR trên vệ tinh TERRA và AQUA và các vệ tinh NOAA thu được thường xuyên để xử lý tạo ra danh mục các điểm cháy

FIRMS: Được phát triển bởi Đại học Maryland, với kinh phí từ chương trình khoa học ứng dụng của NASA và tổ chức lương thực và nông nghiệp Liên hiệp quốc cung cấp thời gian thực hoạt động của lửa để quản lý tài nguyên thiên nhiên một cách

dễ dàng Chương trình thu thập thông tin nhanh chóng kịp thời về những đám cháy từ những dữ liệu ảnh thu nhận từ vệ tinh MODIS

Hiện nay FIRMS đã được cài đặt tại trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội dưới sự liên kết hợp tác của Trung tâm Công nghệ tích hợp giám sát hiện trường FIMO với Đại học Maryland của Mỹ, do đó trong đề tài này tác giả sẽ tập trung nghiên cứu, tìm hiểu sâu về thuật toán trích xuất điểm nóng điểm cháy trên cơ sở của FIRMS Trong nội dung chương 2 tác giả sẽ mô tả sâu hơn về thuật toán trích xuất thông tin điểm nóng điểm cháy từ ảnh vệ tinh MODIS

Chương 2 THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT ĐIỂM NÓNG CHÁY TỪ

ẢNH VỆ TINH MODIS

2.1 VỆ TINH VÀ ẢNH VỆ TINH MODIS

Vệ tinh MODIS: MODIS là một thiết bị đo đạc trên vệ tinh Terra (EOS AM) và Aqua (EOS PM) Vệ tinh Terra được phóng lên quỹ đạo vào ngày 18/12/1999 và vệ tinh Aqua được phóng vào ngày 4/5/2002[4] Quỹ đạo của Terra xung quanh Trái Đất được đặt giờ để đi từ Bắc vào Nam qua đường xích đạo vào buổi sáng, trong khi Aqua

đi từ phía Nam tới phía Bắc qua đường xích đạo vào buổi chiều Terra MODIS và Aqua MODIS xem được toàn bộ bề mặt của Trái đất trong 1-2 ngày, thu thập dữ liệu

36 kênh phổ hoặc nhóm bước sóng

Vệ tinh TERRA sẽ bay qua lãnh thổ Việt Nam một ngày hai lần vào lúc 10 giờ

30 phút sáng và 10 giờ 30 phút tối; vệ tinh AQUA sẽ bay qua lãnh thổ Việt Nam một ngày hai lần vào lúc 1 giờ 30 phút chiều và 1 giờ 30 phút rạng sáng, do đó ở Việt Nam

sẽ thu được ảnh MODIS bốn lần trong một ngày Do độ phân giải không gian – thời gian và độ phân giải phổ của vệ tinh TERRA và AQUA cao nên dữ liệu vệ tinh được ứng dụng rộng rãi trong nghiệp vụ Các dữ liệu MODIS đã được đưa vào để theo dõi mây, chất lượng khí quyển, chỉ số thực vật, phân loại lớp phủ, cháy rừng, hàm lượng diệp lục trong nước biển, nhiệt độ mặt nước biển, nhiệt độ bề mặt lục địa bốc hơi bề mặt lớp phủ, diễn biến lớp phủ băng lục địa và đại dương

Hình 2.1 Cảm biến MODIS được gắn trên vệ tinh Terra và Aqua

Ảnh MODIS: Terra MODIS và Aqua MODIS xem được toàn bộ bề mặt của Trái đất trong 1-2 ngày, thu thập dữ liệu 36 kênh phổ hoặc nhóm bước sóng MODIS đóng vai trò quan trọng trong kiểm chứng sự phát triển, toàn cầu hay khả năng tương tác của các mô hình hệ thống Trái đất và có thể dự đoán chính xác sự thay đổi toàn cầu đủ để giúp đỡ con người hoạch định, giải quyết đưa ra các quyết định đúng đắn bảo vệ môi trường

Hình 2.2 Ảnh vệ tinh MODIS

Việc kiểm soát sâu rộng và chi tiết tác động của các đám cháy tới môi trường trong một không gian rộng lớn trên toàn cầu không hề đơn giản, điều này chỉ có thể thực hiện được thông qua việc sử dụng công nghệ cảm biến Mặc dù vậy việc sử dụng công nghệ này vẫn còn hạn chế cần được cải tiến, phát triển

Các thuật toán MODIS phát hiện cháy dựa trên những phát triển cho AVHRR, nhưng mang lại một số khả năng mới cho các cảm biến trường xa Số kênh phổ của MODIS là 36 kênh Trong thiết kế MODIS, các kênh 3,75 µm đã được chuyển sang 3,95 µm để tránh hấp thụ hơi nước và để giảm bức xạ mặt trời 40%

Dữ liệu ảnh MODIS được thu nhận từ hai hệ thống vệ tinh chính TERRA MODIS và AQUA MODIS có mục đích cung cấp dữ liệu về đất liền, biển và khí quyển một cách đồng thời Ảnh chụp từ vệ tinh MODIS cung cấp dữ liệu ảnh toàn cầu

4 ảnh trong 1 ngày, 2 ảnh ban ngày và 2 ảnh ban đêm Với tầm quan sát lên đến hơn 2330km, vệ tinh có thể quan trắc gần như toàn bộ Trái đất và thường được sử dụng trong theo dõi biến động lớp phủ, theo dõi mùa màng, các chỉ số lý sinh, màu và nhiệt

độ mặt nước biển… của một khu vực, vùng lãnh thổ

Ảnh MODIS gồm 36 kênh phổ có độ phân giải: 250m, 500m và 1000m, cao hơn so với độ phân giải của bộ cảm AVHRR Những kênh phổ được phân bổ theo độ phân giải:

Kênh 1 – 2: Độ phân giải 250 m

Kênh 3 – 7: Độ phân giải 500 m

Kênh 8 – 36: Độ phân giải 1000 m

Ảnh MODIS có độ phân giải không gian cao như Landsat TM, SPOT HRV và Terra ASTER, trong đó có 2 kênh phổ 4 μm số 21 và 22 được thiết kế đặc biệt và hữu ích cho giám sát đám cháy Dữ liệu của ảnh MODIS bao gồm các loại sau:

- Dữ liệu nghiên cứu mây với độ phân giải 250m x 1000m vào ban ngày và độ phân giải 1000m x 1000m vào ban đêm

- Nồng độ tầng đối lưu và đặc tính quang với độ phân giải 5km cho vùng biển và 10km cho đất liền vào ban ngày

- Đặc tính về mây, độ dầy quang học, ảnh hưởng của bán kính hạt, pha nhiệt động học, mây ở các vùng vĩ tuyến cao, nhiệt độ mây ở độ phân giải 1km – 5km ban ngày và 5km vào ban đêm

- Phủ thực vật đất: Điều kiện và năng suất được đặc trưng bởi chỉ số thực vật, được hiệu chỉnh tác động của khí quyển, đất, phân cực và ảnh hưởng theo hướng phản xạ

bề mặt, kiểu phủ đất và năng suất nguyên thủy thực, chỉ số lá theo diện tích và bức

xạ hiệu lực mang tính quang hợp bị chắn

- Phản xạ về diện tích phủ của tuyết và băng trên biển

- Đo nhiệt độ bề mặt với độ phân giải 1km vào ban ngày và đêm với độ chính xác của hiệu chỉnh tuyệt đối là 0.3 – 0.50 tại đại dương và mặt đất

- Màu của biển (phổ phát xạ của đại dương được đo 5%), dựa trên dữ liệu kênh phổ trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại gần

Bảng 2.1 Các thông số kỹ thuật của ảnh MODIS

8 0,405-0,420 1000 Nghiên cứu về mầu nước biển,

phytopkankton, sinh-địa hóa học

9 0,438-0,448 1000

10 0,493-0,493 1000

11 0,526-0,536 1000

12 0,546-0,556 1000

2.2 THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN ĐIỂM NÓNG CHÁY

2.2.1 Mô tả thuật toán

Thuật toán phát hiện điểm nóng cháy được thực hiện sử dụngtheo thuật toán cảm ngữ cảnh khai thác sự phát ra mạnh bức xạ của kênh hồng ngoại trung Thuật toán

sử dụng nhiều kênh nhiệt để phát hiện điểm nhiệt nóng không bình thường trên mỗi điểm ảnh cơ bản[5] Thuật toán xem xét nghiên cứu mỗi điểm ảnh của vạt cắt MODIS

và cuối cùng sẽ phân loại thành các loại: thiếu dữ liệu, mây, nước, không cháy, cháy hoặc chưa biết

Thuật toán trích phân tích dữ liệu từ ảnh vệ tinh bằng cách sử dụng các kênh cận hồng ngoại và qua đó có thể phát hiện ra sự hiện diện của ngọn lửa trong ảnh vệ tinh Tùy thuộc vào sự cháy đang ẩm ỉ hoặc cháy rực, hầu hết nhiệt độ tại khu vực xảy

ra cháy rừng là từ 500 độ K đến 1200 độ K Nhiệt độ này thậm chí còn có thể cao hơn

ở một vài khu vực rừng Ở nhiệt độ này có một phát xạ rất mạnh trong vùng cận hồng ngoại Phát xạ bởi một đám cháy tương phản mạnh với một nền không cháy Một điểm cháy được xác định trong một điểm ảnh khi mà sự tương phản giữa các điểm ảnh và môi trường xung quanh nó đủ cao

Thuật toán sử dụng kênh nhiệt sáng rực có nguồn gốc từ kênh MODIS 4 µm và

11 µm, ký hiệu tương ứng là T4 và T11 Thiết bị đo đạc MODIS có 2 kênh 4 µm, đánh

số là 21 và 22, cả hai kênh này đều được thuật toán phát hiện điểm nóng cháy sử dụng

Kênh 21 bão hòa ở mức gần 500 độ K, kênh 22 bão hòa ở 331 độ K Kể từ thời điểm mà kênh có độ bão hòa thấp số 22 kém sặc sỡ hơn và có một lỗi lượng tử hóa nhỏ hơn, T4 có nguồn gốc hình thành từ chính kênh này là bất cứ khi nào Tuy nhiên, khi kênh 22 bão hòa hoặc đã bị mất dữ liệu, nó sẽ được thay thế bằng kênh bão hòa cao để thành kênh T4 KênhT11 được tính toán từ kênh 11µm (kênh số31), nó bão hòa

ở xấp xỉ 400 độ K Kênh 12µm (kênh số 32) được sử dụng cho sự che phủ của mây, nhiệt độ sáng rực của chính kênh này được biểu hiện là T12

Những kênh màu đỏ và cận hồng ngoại tổng hợp từ 250m đến 1 km được sử dụng để loại bỏ những cảnh báo sai và sự che phủ của mây Dải 500m của kênh 2.1

µm cũng được tổng hợp đến 1 km được sử dụng để loại bỏ những cảnh báo sai do nước gây ra Tóm tắt về tất cả các dải MODIS được sử dụng trong thuật toán được thể hiện trong bảng sau

Bảng 2.2.Những kênh MODIS sử dụng để phát hiện đặc tính và hoạt độngcủa lửa

Kênh Bước

sóng (µm)

Biểu hiện

Mục đích

1 0.65 Ƿ0.65 Loại bỏ cảnh báo sai do tia sáng mặt trời và miền ven

biển; sự che phủ của mây

2 0.86 Ƿ0.86 Loại bỏ cảnh báo sai do bề mặt sáng, tia sáng mặt trời,

miền ven biển; sự che phủ của mây

7 2.1 Ƿ2.1 Loại bỏ cảnh báo sai do tia sáng mặt trời và ở miền ven

biển

21 3.96 T4 Kênh dải cao để phát hiện cháy và đặc tính của lửa

22 3.96 T4 Kênh dải thấp để phát hiện cháy và đặc tính của lửa

31 11.0 T11 Phát hiện điểm nóng cháy, sự che phủ của mây

32 12.0 T12 Sự che phủ của mây

2.2.2 Các mốc phát triển thuật toán MODIS

Collection 1: Những ý tưởng đầu tiên được hình thành về thuật toán phát hiện điểm nóng cháy là từ ảnh vệ tinh EOS MODIS vào năm 1998 gồm các sản phẩm được tạo ra sau khởi động[6]

Cơ quan vũ trụ và hàng không quốc gia Mỹ (NASA) khởi chạy chương trình độ phân giải trung bình của ảnh chụp đo bức xạ (MODIS) trên quỹ đạo cực của hệ thống quan sát Trái đất (EOS AM – EOS PM) Vệ tinh EOS AM được phóng lên quỹ đạo năm 1999, vệ tinh EOS PM được phóng lên vào năm 2002

Collection 3:Dữ liệu Terra MODIS đầu tiên được xử lý trong thời gian đầu tháng 6 năm 2001 để sử dụng cho Collection 3 và nó được đánh số là 3 thay vì là 2 Thuật toán phát hiện điểm nóng cháy MODIS được phát triển trên di sản các thuật toán phát triển cho AVHRR và TRMM VIRS được khởi xướng vào tháng 12 năm 2002[7] Thuật toán sử dụng nhiều kênh để phát hiện những bất thường về nhiệt độ trên mỗi điểm ảnh

cơ sở Thuật toán hoạt động khá tốt, tuy nhiên một vài đám cháy tương đối nhỏ đã bị

bỏ qua để giảm phát hiện sai liên tục ở các vùngnóng, khu đất có nhiều phản xạ hoặc một số cảnh báo sai vẫn tồn tại như ở vùng Bắc Ethiopia Điều này là do những kiểm tra ngưỡng tương đối của thuật toán

Chiến lược phát hiện cháy dựa trên phát hiện cố định về ngọn lửa, nếu ngọn lửa

đủ mạnh và việc phát hiện liên quan đến sự phát xạ nhiệt của những điểm ảnh xung quanh để phát hiện ra ngọn lửa yếu hơn Kiểm tra sau xác định những điểm ảnh với giá trị cao trên một nền phát xạ nhiệt thu được từ những điểm ảnh xung quanh Phương pháp này thay đổi theo nhiệt độ bề mặt và sự phản chiếu của ánh sáng mặt trời

Collection 4: Mặc dù thuật toán gốc MODIS phát hiện điểm nóng cháy (1998) hoạt động khá tốt sau một số sửa đổi ở “Collection 3” năm 2002, song vẫn tồn tại 2 vấn đề quan trọng giới hạn chất lượng tổng thể của sản phẩm,đó là:Thứ nhất phát hiện sai xảy

ra liên tục ở một số vùng sa mạc và bề mặt đất có thảm thực vật thưa thớt, đặc biệt ở miền Bắc Ethiopia, Trung Đông và Trung Ấn Độ; Thứ hai là đám cháy tương đối nhỏ, chưa rõ ràng thường xuyên không được phát hiện Collection 4 của thuật toán theo hướng ngữ cảnh được hình thành từ đây[8]

Collection 5: Bắt đầu vào đầu năm 2007, nó tạo ra các kho dữ liệu của sản phẩm MODIS Điểm cải tiến ở đây là thêm các giá trị năng lượng cháy phóng xạ và cải tiến

độ tin cậy để xác định chính xác những điểm cháy đang hoạt động

2.2.3 Các bước thực hiện của thuật toán

- Xác định lớp phủ bề mặt mây và nước:Những điểm ban ngày được coi là bị mây che khuất nếu thỏa mãn điều kiện:

(ƿ0.65 + ƿ0.86> 0.9) || (T12< 265K) ||(ƿ0.65 + ƿ0.86> 0.7 && T12< 285K)

Những điểm ban đêm được đánh dấu cờ như là mây nếu thỏa mãn điều kiện duy nhất

T12< 265K Tiêu chí cơ bản này đầy đủ để tìm thấy và xác định những đám mây lớn và lạnh hơn nhưng có thể bỏ mất những đám mây nhỏ và các rìa của đám mây Tuy nhiên những điểm nóng cháy không bao giờ được quan sát không bị nhầm lẫn và gắn cờ là đám mây

- Xác định những điểm nóng cháy đang hoạt động:Một điểm ảnh ban ngày được xác định là một điểm cháy tiềm năng nếu thỏa mãn điều kiện:

T4 > 310 K, ∆T > 10 K &&ƿ0.86 < 0.3 với ∆T = T4 – T11

Với những điểm ban đêm nếu thỏa mãn điều kiện:

T4 > 305 K, ∆T > 10 K &&ƿ0.86 < 0.3 với ∆T = T4 – T11

Những điểm không thỏa mãn thử nghiệm sơ bộ này có thể phân loại ngay thành những

điểm không cháy

Có hai hướng để qua đó các điểm nóng cháy có thể được xác định Hướng đầu tiên là chứa đựng một kiểm tra ngưỡng tuyệt đối, cố định đơn giản[9] Ngưỡng này phải được thiết lập đủ cao để nó chỉ được kích hoạt khi các điểm nóng cháy là rất rõ ràng và rất ít

cơ hội tạo ra những cảnh bảo sai Hướng thứ hai là chứa đựng một chuỗi những kiểm tra ngưỡng ngữ cảnh được thiết kế sẵn để xác định được phần lớn những điểm nóng cháy đang hoạt động nhưng kém rõ ràng

- Ngưỡng kiểm tra tuyệt đối:Tiêu chí về ngưỡng kiểm tra tuyệt đối là vẫn giống với việc làm trong thuật toán gốc năm 1998

Tuy rằng ngưỡng kiểm tra ban ngày cao nhưng mấu chốt tiện ích của kiểm tra này là loại bỏ những tia sáng mặt trời, nếu không những tia sáng đủ mạnh lóe lên của mặt trời

có thể gây ra cảnh báo sai

- Đặc tính nền:Bước tiếp theo của thuật toán sẽ được thực hiện bởi bất cứ kết quả của ngưỡng kiểm tra tuyệt đối, một kiểm tra là sử dụng các điểm lân cận xung quanh để ước tính tín hiệu phát xạ của các điểm nóng cháy có tiềm năng trong khi vắng mặt lửa Những điểm lân cận xung quanh hợp lệ nằm trong một khung cửa sổ chứa điểm nóng cháy tiềm năng được xác định và được sử dụng để ước tính một giá trị nền Trong cửa

sổ này, những điểm hợp lệ được định nghĩa như là chứa đựng những quan sát có thể sử dụng được, vị trí trên đất, không phải là mây ô nhiễm và không phải là nền của những điểm nóng cháy Nền của những điểm nóng cháy được xác định là có T4> 325K và ∆T

> 20K cho sự quan sát ban ngày hoặc T4> 310K và ∆T > 10K cho sự quan sát về đêm

Cửa sổ bắt đầu như một điểm hình vuông 3x3 pixel bao xung quanh điểm nóng cháy tiềm năng Sự bao xung quanh có thể lớn lên đến tối đa là 21x21 pixel nếu cần

thiết, đến khi ít nhất 25% những điểm ảnh trong khung cửa sổ được cho là hợp lệ và số lượng những điểm ảnh hợp lệ ít nhất là 8

- Ngưỡng kiểm tra ngữ cảnh:Nếu các đặc tính nền có kết quả, một loạt các kiểm tra theo ngưỡng ngữ cảnh được thực hiện để phát hiện các điểm cháy liên quan Sự tìm kiếm cho dấu hiệu đặc trưng của một điểm cháy hoạt động trong cả kênh nhiệt sáng 4

µm (T4) và độ lệch (∆T) giữa kênh nhiệt sáng 4µm và 11µm từ một nền không cháy Ngưỡng tương đối được điều chỉnh dựa trên những thay đổi tự nhiên của nền Sự kiểm tra đó là:

µm (phụ thuộc vào sự phát xạ của tia sáng mặt trời) nhưng vẫn mát trong kênh 11 µm

Nó có thể giúp giảm bớt các cảnh báo sai miền ven biển thỉnh thoảng vẫn xảy ra khi những điểm ảnh nước mát hơnvô tình có trong khung nền cửa sổ Tuy nhiên bất kỳ sự kiểm tra nào trên δ11, những rủi ro loại bỏ những điểm nóng cháy là rất lớn vì chúng

làm tăng đáng kể nền của kênh 11 µm Ví dụ trên một bề mặt đất phổ biến δ11 ~ 1K trong khi đó những điểm ảnh trên vùng đất nối với một vùng cháy rừng lớn δ11 sẽ thường xuyên vượt ngưỡng 20K.Vì lý do này, kiểm tra (6) sẽ làm vô hiệu kiểm tra (5) khi mà khung nền xuất hiện chứa đựng những đám cháy lớn

- Phát hiện điểm nóng cháy:Với những điểm cháy vào ban ngày, 3 bước sau được sử dụng để giúp loại bỏ những cảnh báo sai bởi những tia sáng mặt trời, bề mặt sa mạc nóng hay các bờ biển hoặc các tuyến ven bờ biển

- Điểm cháy ban ngày nếu:

{(1) true} ||

{(2) – (4) true}, Còn lại sẽ là không cháy

Đối với những điểm ban ngày và cả ban đêm khi mà đặc tính nền không thỏa mãn, số lượng những điểm ảnh hợp lệ được xác định không đủ, chỉ duy nhất kiểm tra

(1) được áp dụng ở đây Nếu điểm ảnh không thỏa mãn, nó sẽ được phân loại là “chưa biết”, thuật toán không thể đưa ra được kết luận rõ ràng

- Loại bỏ tia sáng mặt trời:Tia sáng mặt trời trên bề mặt nhỏ nước, đất ẩm ướt, đám mây ti hay trong những trường hợp hiếm, đất trồng có thể gây ra những cảnh báo sai Tia sáng mặt trời có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng góc θg giữa véc tơ chỉ vào bề

mặt vệ tinh và hướng gương phản xạ,

Ở đây, θv và θs tương ứng là góc nhìn và góc đỉnh của mặt trời, và ф là góc phương vị tương đối Một số đếm được sinh ra bởi những điểm ảnh nước liền kề, tức là số lượng điểm nước trong 8 điểm ảnh xung quanh điểm nóng cháy tiềm năng và được ký hiệu là

Naw Những điều kiện sau đây được mang ra đánh giá:

θg< 8 o && ƿ0.65> 0.1 && ƿ0.86> 0.2 && ƿ2.1> 0.12 (9) θg< 12 o && (Naw + Nw) > 0 (10)

Nếu một trong những điều kiện trên thỏa mãn, điểm nóng cháy sẽ được loại bỏ như là

tia sáng mặt trời và được phân loại là “không cháy”, ngoài ra nó sẽ được phân loại là

“cháy” Điều kiện (8) loại bỏ bất kỳ điểm nóng cháy nào trong khu vực có cường độ

tia sáng mặt trời mạnh, sự phát hiện trong điều kiện này là đơn giản và không đáng tin cậy như tia sáng phản chiếu dội lại có thể làm nâng kênh T4 đến trên 400K và thậm chí

cả trên mặt đất Điều kiện (9) ít chính xác hơn, nó sẽ tìm kiếm hệ số phản xạ cao thích hợp qua những dải là đặc tính tia sáng mặt trời Điều kiện (10) cũng ít chặt chẽ hơn, nó

sẽ loại bỏ những điểm nóng cháy xuất hiện gần những điểm nước mà khó mà có điểm nóng cháy tiềm năng xuất hiện trong khu vực các tia sáng mặt trời

- Loại bỏ ranh giới sa mạc:Bất kỳ đặc tính bề mặt nào mà tạo ra một sự chuyển đổi bức xạ mạnh hoặc rìa có khả năng gây ra lỗi hoặc thiếu sót cho bất kỳ thuật toán phát hiện nào theo ngưỡng ngữ cảnh Trong các trường hợp trước đây, một điểm nóng cháy nằm dọc theo đường ranh giới không thể được phát hiện ra khi rìa làm tăng sự biến đổi đặc tính nền đến điểm mà những kiểm tra tương đối kết hợp với chính giá trị này sẽ sai Các thuật toán ngưỡng ngữ cảnh từ trước đến nay dựa trên AVHRR dễ mắc phải vấn đề này khi chúng sử dụng các ngưỡng để loại bỏ những điểm nóng cháy nền, ví dụ

loại bỏ những điểm nóng cháy nền có T4> 311K và ∆T > 8K, những điều kiện này

thường xuyên thỏa mãn trên các vùng đất phổ thông, ví dụ là mùa khô thảo nguyên châu Phi và ở hầu hết các sa mạc

Trong trạng thái này, thống kê kênh 4 µm ’4 và δ’4 trở thành chỉ số có ích Trên những bề mặt sa mạc điển hình ban ngày ’4 ~ 335K và δ’4 ~ 0.5K Tuy nhiên với một nền chứa những điểm nóng cháy mạnh, δ’4 sẽ lớn hơn nhiều (40K và có thể cao hơn là bình thường) và δ’4 sẽ lớn hơn một chút, từ 350 – 380K Do đó một vài kiểm tra tìm ra, khai thác các phương hướng như một cách để loại bỏ những cảnh báo sai vào ban ngày có thể xuất hiện dọc theo ranh giới sa mạc Đó là:

Nếu tất cả những điều kiện thỏa mãn, điểm cháy sẽ bị loại bỏ như là bề mặt

ranh giới sa mạc nóng và được phân loại là “không cháy”, nếu không những điểm ảnh

sẽ trải qua sự kiểm tra cảnh báo sai cho vùng ven biển Điều kiện (11) và (12) hạn chế được những loại bỏ trong trường hợp mà một số lượng lớn những điểm cháy nền xuất hiện chứa đựng nền cháy, một dấu hiệu của cảnh báo sai vùng sa mạc Điều kiện (13) hạn chế những kiểm tra tồn đọng với các vùng sáng đặc trưng của sa mạc Điều kiện (16) thỏa mãn khi một điểm cháy được thăm dò nổi lên rất mạnh loại bỏ những điểm cháy nền, không phải là một kiểm tra loại bỏ cảnh báo sai màthay vào đó nó cho phép phát hiện hơi đốt nóng sáng thường xuyên có ở khu vực sa mạc mà không bị loại trừ

do tính đồng nhất của cảnh quan

- Loại bỏ cảnh báo sai miền ven biển:Do tính chất của thuật toán ngưỡng ngữ cảnh,

sự loại bỏ này là rất quan trọng để chắc chắn loại trừ những điểm ảnh nước và hỗn hợp nước trong giai đoạn đặc tính nền Những điểm ảnh này thường mát hơn những điểm ảnh đất liền kề Số lượng những điểm ảnh nước và hỗn hợp nước trong nền cửa sổ có thể vô tình làm giảm 4 và là nguyên nhân gây ra cảnh báo sai miền ven biển Cũng góp phần vào hiện tượng này là thực tế so với đất, những điểm nước thường xuyên có

giá trị ∆T thấp hơn do sự khác biệt trong độ phát xạ Nền những điểm nước và hỗn hợp nước bị ô nhiễm có thể làm giảm ∆T và tăng khả năng xảy ra một cảnh báo sai

Trong nhiều phương diện, đây chỉ là một trường hợp đặc biệt của vấn đề khía cạnh được thảo luận trong các phần trước Tuy nhiên với thuật toán hiện nay, các báo

động sai miền ven biển như vậy có thể xảy ra ở bất cứ nơi nào và thường không kèm theo việc loại bỏ các điểm không cháy như được mô tả trong các phần trước

Sự che phủ đất/biển hiện tại có sai sót đáng kể ở một số khu vực Phần lớn những lỗi gồm sự tương phản dọc theo bờ biển và tuyến ven bờ từ 1 đến 5km và những con sông nhỏ bị bỏ sót Trong một số trường hợp, thậm chí những thể nước lớn hơn nhiều cũng không che phủ chính xác Một ví dụ từ miền Đông châu Phi được thể hiện ở hình 2.3; ở đây hàng trăm điểm ảnh đươc phân loại sai là đất Để định danh những trường hợp mà nền cửa sổ đang bị ô nhiễm với những điểm nước không bị che phủ, một kiểm tra đơn giản dựa trên kênh phản xạ 0.86 µm và 2.1 µm và chỉ số thực vật NDVI của những điểm nền, NDVI = (ƿ0.86 - ƿ0.65) / (ƿ0.86 + ƿ0.65) Sự kết hợp đặc biệt được chọn này để giảm khả năng nhầm lẫn bóng mây và vết sẹo đốt cháy mà cũng có

sự phản xạ thấp với nước

Hình 2.3 Sự che phủ nước trên ảnh MODIS (những vùng chấm trắng) của hồ Rukwa ở

phía Tây Tanzania vào ngày 1/9/2001

Những điểm nền hợp lệ có ƿ2.1< 0.05 và ƿ0.86 < 0.15 và NDVI < 0 sẽ được xem xét là những điểm nước không bị che phủ, như những điểm nước phân loại sai là nước trong

sự che phủ đất/biển MODIS Số lượng của những điểm ảnh ký hiệu là Nuw Nếu kiểm tra (1) không thỏa mãn và Nuw> 0, điểm ảnh được xem là điểm nóng cháy bị loại bỏ và

phân loại là “không cháy”, ngoài ra sẽ được phân loại là “cháy”

2.2.4 Hiệu năng thuật toán

Trong những quần xã sinh vật được xem xét, kích thước nhỏ nhất của ngọn lửa

cỡ 100 m2 trong điều kiện lý tưởng ban ngày và ban đêm, có khả năng được phát hiện

ra là ít nhất 50% Đối với thuật toán “Collection 3”, kích thước này là lớn hơn 2 lần Điều kiện lý tưởng này là bề mặt tương đối đồng đều, khung nền không cháy và không

có mây hay khói và tia sáng mặt trời Với những trường hợp ban đêm ở những quần xã sinh vật lạnh nhất, kích thước tối thiểu này thường lớn hơn Với những đám cháy âm ỉ cần phải lớn hơn 10 – 20 lần để đạt được xác xuất tương tự này

Với thuật toán này, không có phát hiện sai trong bất kỳ hoàn cảnh nào Sự khác biệt này do ngưỡng kiểm tra tuyệt đối khá may rủi và không được sử dụng trong thuật toán

2.2.5 Cách thức hoạt động của thuật toán

Cấu trúc của thuật toán gồm có:

Cách thức hoạt động của thuật toán:

- Đầu vào: MOD02 và MOD03

- Đầu ra: Tệp HDF

mod14 [-tvgdC] [-c <Tệp đầu ra độ phân giải thô>]

<Tệp đầu vào độ phân giải 1-km Level 1B - MOD021KM><Tệp đầu vào địa lý - geolocation><Tệp đầu ra>

- v Chế độ verbose

- t Thêm dải phổ kênh 21, 31 và kênh nhiệt sáng 32 vào tệp đầu ra

- c Ghi chi tiết tệp độ phân giải thô (MOD14CRS)

- C Kích hoạt nén HDF sử dụng LZW Sản phẩm đầu ra sẽ nhỏ hơn nhiều

- g Thêm SDS vào để đơn giản hóa sản phẩm của sản phẩm cháy

Ví dụ:

mod14 -Ct MOD021KM.A2001248093000-2001248093500.hdf \

MOD03.A2001248093000-2001248093500.hdf MOD14.A2001248093000.hdf

Nội dung mã nguồn của thuật toán:

for (i = 0 ; i < LINES_PER_SCAN_1KM; i++) {

/* potential fire test */

if (pftest1 && pftest2 && pftest3)

scan -> pixflags[i][j].potential_fire = 1 ;

/* valid background pixel test */

if ((T21 > ap -> thresh_bkg_T21) && (DT > ap -> thresh_bkg_DT))

Dữ liệu dạng HDF: Cấu trúc dữ liệu được thiết kế bởi Trung tâm Quốc gia về ứng dụng siêu máy tính hỗ trợ người sử dụng lưu trữ và thao tác dữ liệu khoa học trên những hệ thống hay máy móc khác nhau Những tiện ích của HDF là:

- HDF làm cho chương trình có thể lấy được thông tin về các dữ liệu tệp tin từ chính nó, không phải là từ một nguồn khác

- HDF chuẩn hóa về định dạng và mô tả về nhiều loại dữ liệu thường được sử dụng, có thể là hình ảnh raster và dữ liệu khoa học

- HDF là một nền tảng định dạng tin độc lập, có thể được sử dụng trên nhiều máy tính khác nhau, không phụ thuộc vào hệ điều hành mà máy đang chạy

Dữ liệu dạng HDF của sản phẩm điểm cháy gồm nhiều thông tin: Cấu trúc dữ liệu lát cắt, cấu trúc dữ liệu dạng lưới, cấu trúc dữ liệu dạng điểm, những trường dữ liệu cơ bản, những trường dữ liệu không gian, những trường chiều bản đồ… Dữ liệu HDF có thể được tái sử dụng cho nhiềumục đích, yêu cầu cụ thể khác nhau Mô tả về dữ liệu sản phẩm điểm cháy dạng HDF được thể hiện trong trang sau trong hình 2.4

Hình 2.4 Dữ liệu HDF sản phẩm điểm cháy quan sát trên phần mềm HDF View

Dữ liệu dạng TEXT (TXT)gồm những thông số dữ liệu cơ bản: Vị trí vĩ độ, kinh độ, kênh nhiệt, thời gian thu nhận xử lý, vệ tinh quan sát…Những thông tin dữ liệu dạng TEXT được mô tả trong trang sau trong bảng 2.4 Dữ liệu sản phẩm điểm cháy dạng TEXT được sử dụng làm cơ sở dữ liệu hệ thống thông tin cháy rừng được

mô tả trong chương 3

Bảng 2.3 Dữ liệu sản phẩm điểm cháy dạng TXT

Bảng 2.4 Mô tả dữ liệu sản phẩm điểm cháy dạng TXT

Thuộc tính Mô tả ngắn Mô tả chi tiết

Latitude Vĩ độ

Longitude Kinh độ

Brightness Nhiệt độ kênh sáng 21/22 Nhiệt độ kênh sáng 21/22 được tính theo thang độ K

Scan Kích thước điểm quét Giá trị “scan” thể hiện cho độ phân giải không gian theo hướng Đông-Tây, còn giá trị

“track” thể hiện cho độ phân giải không gian theo hướng Bắc Nam của quá trình quét Kích thước điểm ảnh không phải lúc nào cũng là 1 km trên đường quét Các điểm tại rìa Đông và Tây thường lớn hơn 1km, và chỉ duy nhất là 1 km khi dọc theo điểm thấp nhất

Track Kích thước điểm theo dõi

Acq_date Ngày thu được

Acq_time Giờ thu được (UTC)

Satellite Vệ tinh Vệ tinh (A = Aqua và T = Terra)

Confidence Độ tin cậy (0 – 100%)

Bright_T31 Nhiệt độ kênh sáng 31 Nhiệt độ kênh sáng 31 được tính theo thang độ K

FRP Năng lượng phát xạ Năng lượng phát xạ (MegaWatts)

chủ của Trung tâm nghiên c

Đại học Quốc gia Hà Nội và cơ s

quan sát,theo dõi thông tin

FIRMS gồm 2 phần:Kiến trúc vật lý và Kiến trúc logic

ng quan về hệ thống FIRMS Hệ thống được cài đặrung tâm nghiên cứu giám sát hiện trường FIMO thuộc Đại h

i và cơ sở dữ liệu PostgreSQL, PostGIS Ngưtheo dõi thông tin tại bất cứ nơi nào từ những thiết bị khác nhau

Kiến trúc logic FIRMS

năng giúp người dùng có th

khác như quan sáttheo dõi các vùng mi

Hình 3.2

Hệ thống FIRMShiể

Web dựa trên bản đồ Thế gi

lấy từ cảm biến MODIS, cung c

trên toàn cầu

Hệ thống đánh dấu, v

CGI của MapServer[10] và cơ s

các chức năng cơ bản:

Map View: Người xem

có điểm cháy mà người xem

các thuộc tính như vĩ độ, kinh đ

Region, layer: Ngườ

miền được khoanh vùng sẵn hay c

được các điểm cháy dễ dàng

Tìm kiếm: Người xem

những phạm vi thời gian khác nhau

FIRMS mô tả hoạt động bên dưới của hệ thống g

có thể tìm kiếm, tải dữ liệu của hệ thống và nhcác vùng miền…

Hình 3.2 Kiến trúc logic hệ thống

ển thị những thông tin về những điểm nóng/cháy giới Các điểm cháy được phát hiện, sử dụng cung cấp dữ liệu thời gian thực thông tin nh

u, vẽ bản đồ các điểm cháy được phát hiện thông qua

và cơ sở dữ liệu PostgreSQL/PostGIS[11][12]

xem có thể thu nhỏ, phóng to xuống các khu vxem quan tâm và cũng có thể xem chi tiết điể, kinh độ, độ sáng, quét, vệ tinh theo dõi với từ

ời xem cũng có thể tùy chọn phạm vi dữ liệ

n hay cũng có thể có các lựa chọn các lớp phdàng

xem có thể tìm và xemthông tin về những đi

i gian khác nhau như theo ngày tháng, theo vệ tinh T

ng gồm nhiều chức

ng và những tùy chọn

m nóng/cháy trên nền

ng dữ liệu được những điểm cháy

n thông qua dịch vụ Hệ thống gồm

ng các khu vực vùng miền

ểm cháy để thấy ừng điểm cháy

ệu, những vùng

p phủ để hình dung

ng điểm cháy qua tinh Terra hay Aqua

Thời gian có thể được thiết lập mặc định sẵn tương ứng là 24 giờ trước, 48 giờ trước,

72 giờ trước, 7 ngày trước hoặc có thể tùy chọn

Tải dữ liệu: Người xem có thể tải về dữ liệu các điểm cháy dưới dạng hình học SHP hoặc các tệp dạng KML, TXT cho một số địa điểm được thiết lập sẵn trong vòng

24 giờ, 48 giờ hoặc 7 ngày

Dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS Terra và Aqua sau khi được phân tích sẽ thu được sản phẩm điểm cháy dưới dạng TEXT (TXT) Những tệp thông tin này sẽ được đẩy lên một nơi lưu trữ, một chương trình tự động sẽ kết nối đến nơi lưu trữ qua dịch vụ FTP để lấy những thông tin điểm cháy phục vụ cho cơ sở dữ liệu hệ thống FIRMS

Hệ thống sẽ hiển thị các điểm cháy được phát hiện từ dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS Tất cả điểm cháy gần nhất trong vòng 24 giờ sẽ hiển thị là các chấm đỏ sẫm, còn tất cả các điểm cháy trước đó được hiển thị dưới màu cam

Giao diện Web của hệ thống FIRMS được thể hiện trong hình 3.3

Hình 3.3 Giao diện Web hệ thống FIRMS

Mã nguồn của hệ thống được viết bằng ngôn ngữlập trình Java cùng với các thư viện liên quan là GEOS, Gdal, Google Web Toolkit Các thành phần chính của hệ thống FIRMS gồm có: MapServer, Cơ sở dữ liệu PostgreSQL + PostGIS được cài đặt

3.1.2 MapServer

Hệ thống sử dụng công nghệ bản đồ mã nguồn mở MapServer để xuất dữ liệu không gian và những ứng dụng bản đồ tương tác qua nền Web Những đặc điểm của MapServer là:

- Cho phép hiển thị và truy vấn hàng trăm dữ liệu dạng raster, vector và cơ sở dữ liệu