tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý đánh giá biến động đất đai giai đoạn 2005 2015 huyện gia lâm, thành phố hà nội

- Quản lý tai biến: Theo dõi, dự báo cháy rừng, tai biến ngập lụt, tai biến địa chất, … - Quản lý đô thị: Theo dõi biến động đô thị, quy hoạch xây dựng đô thị, quản lý cơ sở hạ tầng đô t

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

- -

TRỊNH XUÂN LÂM

TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA

LÝ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI GIAI ĐOẠN 2005 -

2015 HUYỆN GIA LÂM, THÀNH PHỐ HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ CHUYÊN NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

HÀ NỘI - 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

- -

TRỊNH XUÂN LÂM

TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA

LÝ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI GIAI ĐOẠN 2005 –

2015 HUYỆN GIA LÂM, THÀNH PHỐ HÀ NỘI

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận văn này là trung thực, khách quan và chưa từng dùng bảo vệ để lấy bất kỳ học vị nào

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đều được chỉ rõ nguồn gộc

Hà Nội, ngày 15 tháng 9 năm 2015

Tác giả luận văn

Trịnh Xuân Lâm

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt thời gian nghiên cứu để hoàn thành bản luận văn này, tôi nhận được sự quan tâm giúp đỡ đầy nhiệt huyết của các thầy cô giáo bộ môn Hệ thống thông tin đất đai, các thầy cô trong Khoa Quản lý đất đai, Học viện Nông nghiệp Việt Nam, đặc biệt là sự hướng dẫn trực tiếp hết sức tận tình, quý báu của thầy giáo hướng dẫn TS Trần Quốc Vinh

Đồng thời Huyện uỷ, Uỷ ban nhân dân huyện Gia Lâm, Thành phố Hà Nội cán bộ phòng Tài nguyên và môi trường và cán bộ nhân dân các xã của huyện Gia Lâm đã tạo điều kiện thuận lợi để tôi nghiên cứu, hoàn thành tốt luận văn

Tôi xin được bày tỏ lòng cảm ơn chân thành và sâu sắc tới sự giúp đỡ tận tình, quý báu đó

Xin trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, ngày 15 tháng 9 năm 2015

Tác giả luận văn

Trịnh Xuân Lâm

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC BẢNG vi

DANH MỤC HÌNH vii

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu 2

3 Yêu cầu của đề tài 2

Chương 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU 3

1.1 Tổng quan về viễn thám 3

1.1.1 Giới thiệu chung về viễn thám 3

1.1.2 Hệ thống vệ tinh và ảnh viễn thám 6

1.1.3 Các phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh 13

1.2 Tổng quan về hệ thống thông tin địa lý 17

1.3 Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý 19

1.3.1 Ứng dụng của công nghệ tích hợp viễn thám và GIS 20

1.4 Các phương pháp xây dựng bản đồ biến động 22

1.4.1 Khái niệm về nghiên cứu biến động 22

1.4.2 Các phương pháp xây dựng bản đồ biến động 23

1.5 Tình hình nghiên cứu biến động trên thế giới và ở Việt Nam 31

1.5.1 Tình hình nghiên cứu biến động trên thế giới 31

1.5.2 Tình hình nghiên cứu biến động ở Việt Nam 33

Chương 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 35

2.1 Đối tượng nghiên cứu 35

2.2 Phạm vi nghiên cứu 35

2.3 Nội dung nghiên cứu 35

2.3.1 Đánh giá điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, tình hình quản lý đất đai của

huyện Gia Lâm 35

2.3.2 Xây dựng bản đồ sử dụng đất huyện Gia Lâm ở các thời điểm năm 2005, 2010 và 2015 từ ảnh vệ tinh Landsat 35

2.3.3 Xây dựng bản đồ biến động đất đai giai đoạn 2005 -2015 huyện Gia Lâm 35

2.4 Phương pháp nghiên cứu 36

2.4.1 Sơ đồ các bước xây dựng bản đồ sử dụng đất 36

2.4.2 Phương pháp điều tra, thu thập số liệu thứ cấp 36

2.4.3 Phương pháp điều tra, thu thập số liệu sơ cấp 37

2.4.4 Phương pháp xử lý tư liệu ảnh viễn thám 37

2.4.5 Phương pháp xây dựng tệp mẫu bằng phần mềm ENVI 37

2.4.6 Phương pháp đánh giá độ tin cậy tệp mẫu 37

2.4.7 Phương pháp giải đoán ảnh 38

2.4.8 Phương pháp đánh giá độ chính xác bản đồ 38

2.4.9 Phương pháp thành lập bản đồ biến động đất đai bằng phần mềm ArcGIS 39

2.4.10 Phương pháp phân tích thống kê 39

Chương 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 40

3.1 Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của khu vực nghiên cứu 40

3.1.1 Điều kiện tự nhiên 40

3.1.2 Thực trạng phát triển kinh tế - xã hội 42

3.1.3 Nhận xét chung về điều kiện tự nhiên – kinh tế xã hội 46

3.1.4 Tình hình quản lý đất đai của huyện Gia Lâm 47

3.2 Giải đoán ảnh viễn thám và xây dựng bản đồ sử dụng đất huyện Gia Lâm 51

3.2.1 Nguồn tư liệu ảnh viễn thám 51

3.2.1.1 Dữ liệu ảnh viễn thám 51

3.2.2 Giải đoán ảnh viễn thám và thành lập bản đồ sử đụng đất huyện Gia Lâm 51

3.2.2.1.Nhập dữ liệu ảnh vệ tinh 51

3.3 Thành lập bản đồ và đánh giá biến động đất đai giai đoạn 2005 - 2015 64

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 72

Kết luận 72

Kiến nghị 73

TÀI LIỆU THAM KHẢO 74

PHỤ LỤC 77

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Ưu, nhược điểm của hai phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh 5

Bảng 1.2 Các hệ thống vệ tinh Landsat 7

Bảng 1.3 Các loại bộ cảm của vệ tinh Landsat 7

Bảng 1.4 Các thông số kỹ thuật của các loại bộ cảm 8

Bảng 1.5 Các thông số kỹ thuật của bộ cảm vệ tinh SPOT 10

Bảng 1.6 Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat - 1 12

Bảng 3.1 Diện tích các loại đất năm 2014 huyện Gia Lâm 50

Bảng 3.2 Nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh 51

Bảng 3.5 Mẫu giải đoán ảnh vệ tinh 57

Bảng 3.7 Đánh giá độ chính xác bản đồ sử dụng đất năm 2015 62

Bảng 3.6 Thống kê diện tích các loại đất sau giải đoán qua các năm 64

Bảng 3.8 Biến động đất đai giai đoạn 2005 – 2010Huyện Gia Lâm – Thành phố Hà Nội 67

Bảng 3.9 Biến động đất đai giai đoạn 2010 – 2015Huyện Gia Lâm – Thành phố Hà Nội 69

Bảng 3.10 Thay đổi sử dụng đất nông nghiệp giai đoạn 2005 – 2015 70

vii

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám 3

Hình 1.2 Hình ảnh vệ tinh QuickBird của Mỹ (a) và ảnh chụp công viên Thống Nhất của vệ tịnh QuickBird tháng 7/2004 (b) 11

Hình 1.3 Hình ảnh vệ tinh VNREDSat - 1 (a)và ảnh chụp khu vực Ba Đình Hà Nội từ vệ tinh VNREDSat - 1 (b) 12

Hình 1.4 Các bộ phận cấu thành của GIS 18

Hình 1.5 Thành lập bản đồ biến động bằngphương pháp so sánh sau phân loại 24

Hình 1.6 Phương pháp phân loại dữ liệu đa thời gian 25

Hình 1.7 Vector thay đổi phổ 25

Hình 1.8 Thuật toán phân tích vector thay đổi phổ 26

Hình 1.9 Thành lập bản đồ biến động bằngphương pháp cộng màu trên một kênh ảnh 30

Hình 2.1 Sơ đồ các bước xây dựng bản đồ sử dụng đất 36

Hình 3.1 Sơ đồ vị trí huyện Gia Lâm thành phố Hà Nội 40

Hình 3.2 Cơ cấu kinh tế huyện Gia Lâm năm 2014 42

Hình 3.3 Cộng gộp kênh ảnh Landsat 8 năm 2015 52

Hình 3.4 Tăng cường chất lượng ảnh 53

Hình 3.5 Ảnh cắt theo địa giới hành chính huyện Gia Lâm năm 2015 53

Hình 3.6 Xây dựng tệp mẫu các loại hình sử dụng đất 55

Hình 3.7 Bản đồ sử dụng đất năm 2005 huyện Gia Lâm 58

Hình 3.8 Bản đồ sử dụng đất năm 2010 huyện Gia Lâm 59

Hình 3.9 Bản đồ sử dụng đất năm 2015 huyện Gia Lâm 60

Hình 3.10 Ảnh đi thực địa 61

Hình 3.11 Thống kê tổng diện tích huyện Gia Lâm trên bản đồ sử dụng đất năm 2015 63

Hình 3.12 Bản đồ biến động đất đai giai đoạn 2005 – 2010 huyện Gia Lâm 65

Hình 3.13 Bản đồ biến động đất đai giai đoạn 2010 – 2015 huyện Gia Lâm 66

Hình 3.14 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi sử dụng đất nông nghiệp giai đoạn 2005 - 2015 71

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Đất đai là nguồn tài nguyên, nguồn lực quan trọng thúc đẩy quá trình phát triển kinh tế - xã hội, giữ vững ổn định tình hình chính trị - xã hội, đảm bảo an ninh, quốc phòng và là thành quả tạo lập, bảo vệ của nhiều thế hệ người dân Chính vì vậy chúng ta cần phải phân bố quỹ đất cho các ngành một cách hợp lý

để đảm bảo sử dụng đất một cách tiết kiệm và có hiệu quả cao đồng thời vẫn đảm bảo an ninh lương thực Để công tác quản lý đất đai có hiệu quả thì việc xác định biến động đất đai càng trở nên cấp thiết

Đối với nhiệm vụ quản lý đất đai, việc hiểu rõ quá trình sử dụng đất diễn biến như thế nào là một nhiệm vụ hết sức quan trọng Biến động sử dụng đất là một trong những động lực chính làm biến đổi môi trường toàn cầu, là trung tâm của những tranh luận về phát triển bền vững Biến động sử dụng đất làm ảnh hưởng đến hệ thống chức năng của trái đất, gây nhiều hậu quả như thay đổi thảm thực vật, biến đổi các đặc tính lý hóa của đất, các hệ thống thủy văn và tài nguyên động, thực vật Biến động sử dụng đất là một trong những nguyên nhân dẫn đến biến đổi khí hậu và mất cân bằng sinh thái Mặc dù biến động sử dụng đất xảy ra ở từng khu vực nhưng lại tác động tiêu cực trên phạm vi toàn cầu Do

đó, những hiểu biết về nguyên nhân, động lực cũng như ảnh hưởng của biến động sử dụng đất có vai trò quan trọng

Việc theo dõi biến động đất đai theo phương pháp truyền thống rất thụ động, phụ thuộc vào mức độ quản lý đất đai của các đơn vị hành chính Với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ thì công nghệ ảnh viễn thám và tư liệu ảnh vệ tinh cũng phát triển với độ phân giải ngày càng cao, phản ánh trung thực bề mặt trái đất tại thời điểm chụp Chính vì vậy công nghệ viễn thám được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong nhiều ngành, nhiều lĩnh vực từ khí tượng - thủy văn, địa chất, môi trường cho đến nông - lâm - ngư nghiệp trong đó có theo dõi biến động đất đai với độ chính xác khá cao, từ đó giúp các nhà quản lý có thêm nguồn tư liệu để giám sát biến động sử dụng đất Đây là phương pháp mới,

Với mong muốn tìm hiểu và áp dụng phương pháp mới, hiệu quả vào quản

lý nguồn tài nguyên đất, được sự đồng ý của Khoa quản lý đất đai, Học viện Nông nghiệp Việt Nam và dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS Trần Quốc Vinh tôi xin tiến hành nghiên cứu đề tài:

“Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý đánh giá biến động đất đai giai đoạn 2005 – 2015 huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội”

2 Mục đích nghiên cứu

Ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để đánh giá biến động đất đai giai đoạn 2005 – 2015 huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội

3 Yêu cầu của đề tài

- Bản đồ được thành lập đáp ứng yêu cầu về độ chính xác theo quy phạm của bộ Tài nguyên và Môi trường;

- Các số liệu điều tra, thu thập phải đảm bảo độ chính xác, tin cậy

Chương 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU

1.1 Tổng quan về viễn thám

1.1.1 Giới thiệu chung về viễn thám

Viễn thám được định nghĩa như một khoa học và công nghệ mà nhờ nó các tính chất của vật thể được xác định, phân tích mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng (Nguyễn Khắc Thời và cs, 2012)

Viễn thám được phát triển dựa trên những thành tựu mới nhất của khoa học kỹ thuật cũng như vũ trụ, công nghệ tin học, là một khoa học liên ngành với mục tiêu cung cấp thông tin nhanh nhất và khách quan phục vụ cho các ngành kinh tế quốc dân

Đối tượng nghiên cứu của viễn thám chủ yếu là sự vật và quá trình xảy ra trên bề mặt trái đất Viễn thám không nghiên cứu trực tiếp các quá trình mà nghiên cứu gián tiếp thông qua hình ảnh của chúng

Dữ liệu viễn thám là loại dữ liệu có thể thu được về vùng rộng hàng trăm km2trong một khoảng thời gian ngắn bằng các thiết bị ghi nhận các bức xạ hay phản xạ

ở các phổ khác nhau của các đối tượng tạo ra mà kết quả thu được là hình ảnh chính đối tượng đó

Hình 1.1 Nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám

Nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là quá trình thu nhận năng lượng phản

xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau Kết quả của việc giải đoán các lớp thông tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết

về mối tương quan giữa đặc trưng phản xạ phổ với bản chất, trạng thái của các đối tượng tự nhiên Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng

tự nhiên sẽ cho phép các nhà chuyên môn chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin nhất về đối tượng nghiên cứu, đồng thời đây cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối tượng, tiến tới phân loại chúng

Hệ thống viễn thám thường bao gồm 7 thành phần chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau (Nguyễn Khắc Thời và cs, 2011) Phân theo trình tự họa động của hệ thống có:

- Nguồn năng lượng (A): Là thành phần đầu tiên của hệ thống viễn thám,

là nguồn năng lượng dùng để chiếu sáng hay cung cấp năng lượng điện từ tới đối tượng Có loại viễn thám sử dụng năng lượng mặt trời (viễn thám chủ động) và loại tự cung cấp năng lượng đến đối tượng (viễn thám bị động) Thông tin của đối tượng mà viễn thám thu nhận được dựa vào năng lượng từ đối tượng đến thiết

bị nhận vậy nếu không có nguồn năng lượng chiếu sáng hay truyền tới đối tượng thì không có năng lượng từ đối tượng đến thiết bị nhận;

- Những tia phát xạ và khí quyển (B): Năng lượng đi từ nguồn phát năng lượng tới đối tượng qua vùng khí quyển nên sẽ tương tác với vùng khí quyển nơi năng lượng đi qua Sự tương tác này lặp lại khi năng lượng truyền đến đối tượng rồi theo chiều ngược lại từ đối tượng đến bộ cảm;

- Sự tượng tác với đối tượng (C): Khi năng lượng truyền đến đối tượng có thể truyền qua đối tượng, bị đối tượng hấp thụ hoặc phản xạ trở lại vào khí quyển;

- Thu nhận năng lượng bằng bộ cảm (D): Sau khi năng lượng được phát ra hay bị phản xạ từ đối tượng phải có một bộ cảm từ xa để tập hợp lại và thu nhận sóng điện từ Bộ cảm nhận được năng lượng điện từ truyền về mang thông tin về đối tượng đó;

- Sự truyền tải, thu nhận và xử lý (E): Khi năng lượng được thu nhận bởi

bộ cảm cần phải được truyền tải, thường dưới dạng điện từ, đến trạm tiếp nhận -

xử lý nơi dữ liệu sẽ được xử lý sang dạng ảnh (dữ liệu thô);

- Giải đoán và phân tích ảnh (F): Ảnh thô sau khi có sẽ được xử lý để có thể sử dụng được Để lấy được thông tin về đối tượng người ta phải nhận biết được mỗi hình ảnh trên ảnh tương ứng với đối tượng nào Để có thể nhận biết được hình ảnh người ta gọi là giải đoán ảnh Có 2 phương pháp giải đoán ảnh là giải đoán bằng mắt và giải đoán bằng công nghệ số

Bảng 1.1 Ưu, nhược điểm của hai phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh

- Kết quả xử lý được chuyển hóa;

- Chiết xuất được các đặc tính vật lý;

- Năng suất cao, có thể đo được các chỉ số đặc trưng tự nhiên

Nhược

điểm

- Tốn thời gian;

- Đòi hỏi người có hiểu biết,

kinh nghiệm để điều vẽ;

- Kết quả thu được không đồng

nhất

- Rất khó ứng dụng kinh nghiệm của người điều vẽ;

- Chiết xuất ít thông tin về bối cảnh;

- Kết quả phân tích thông tin kém

- Ứng dụng (G): Là thành phần cuối cùng của quá trình, được thực hiện khi ứng dụng thông tin mà ta tách được từ ảnh để hiểu rõ hơn về đối tượng mà chúng ta quan tâm, kiểm nghiệm những thông tin đã có, để khám phá những thông tin mới, để nhằm giải quyết những vấn đề cụ thể

Công nghệ Viễn thám kết hợp với Hệ thống thông tin địa lý được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau

- Quản lý tài nguyên và môi trường:

+ Quản lý tài nguyên đất: Lập bản đồ và theo dõi biến động sử dụng đất, lập bản đồ thổ nhưỡng, nghiên cứu xói mòn, thoái hóa đất, …

+ Quản lý và giám sát tài nguyên nước: Lập bản đồ phân bố mạng lưới thủy văn, theo dõi biến động lòng sông, giám sát chất lượng nước, …

+ Giám sát tài nguyên và môi trường biển: Lập bản đồ các hệ sinh thái nhạy cảm như rừng ngập mặn, đất ngập nước, rạn san hô; theo dõi biến động đường bờ biển; theo dõi tràn dầu, …

- Lâm nghiệp: Đánh giá trữ lượng, sinh khối, theo dõi diễn biến diện tích rừng, phân loại, kiểm kê rừng,

- Quản lý tai biến: Theo dõi, dự báo cháy rừng, tai biến ngập lụt, tai biến địa chất, …

- Quản lý đô thị: Theo dõi biến động đô thị, quy hoạch xây dựng đô thị, quản lý cơ sở hạ tầng đô thị, nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị, …

- Y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng: Theo dõi diến biến khí hậu (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, ), sự thay đổi chất lượng môi trường (không khí, nước, đất);

- Nông nghiệp: Phân loại và theo dõi biến động sử dụng đất nông nghiệp, theo dõi mùa trong năm (sinh trưởng, năng suất, lịch gieo trồng), …

- Nghiên cứu địa chất: Thành lập bản đồ địa chất, bản đồ phân bố khoáng sản, bản đồ phân bố nước ngầm, …

1.1.2 Hệ thống vệ tinh và ảnh viễn thám

Vệ tinh viễn thám bao gồm các loại vệ tinh viễn thám, vệ tinh địa tĩnh, vệ tinh khí tượng, vệ tinh tài nguyên các tàu vũ trụ có người điều khiển và các trạm

vũ trụ Trên thế giới, hiện nay có các hệ thống viễn thám như LANDSAT, SPOT,

QuickBird, VNREDSAT - 1, RADASAT, Các vệ tinh viễn thám được trang bị

máy chụp ảnh quét, sau khi hình được chụp sẽ được truyền trực tiếp xuống trạm thu tại mặt đất khi bay qua trạm thu trung tâm (Nguyễn Khắc Thời và cs, 2012)

1.1.2.1 Vệ tinh LANDSAT và ảnh LANDSAT

Landsat là vệ tinh thí nghiệm của Mỹ do cơ quan hàng không vũ trụ NASA

(National Aeronautics and Space Administration) quản lý Là hệ thống vệ tinh quỹ

đạo cận cực (góc mặt phẳng quỹ đạo so với mặt phẳng xích đạo là 98,20), lúc đầu có

tên là ERST (Earth Remote Sensing Satellite), sau 2 năm kể từ lúc phóng ERST - 1

thì đổi thành Landsat, sau đó là Landsat - TM và Landsat – ETM

Bảng 1.3 Các loại bộ cảm của vệ tinh Landsat

Vệ tinh Bộ cảm Độ cao bay chụp (km) Chu kỳ lặp (ngày) Landsat 1, 2, 3

- Bộ cảm MSS (Multi Spectral Scanner): Bộ cảm này được đặt trên các vệ

tinh Landsat 1, 2, 3 ở độ cao 919 km và Landsat 4, 5 ở độ cao 705 km, chu kỳ lặp là

18 ngày Độ phân giải của Landsat MSS là 79 x 79 m gồm 4 kênh 1, 2, 3, 4, trong

đó kênh 1, 2 nằm trong vùng nhìn thấy, kênh 3, 4 nằm trong vùng cận hồng ngoại

- Bộ cảm TM/ETM (Thematic Mapper/ Enhanced Thematic Mapper): Từ

năm 1982 vệ tinh Landsat 4 được phóng và mang thêm bộ cảm chuyên dùng để thành lập bản đồ chuyên đề là bộ cảm TM Tháng 4/1999 vệ tinh Landsat 7 phóng vào quỹ đạo với bộ cảm TM cải tiến là ETM Landsat TM/ETM có độ phân giải không gian là 30 x 30 m cho 6 kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 và kênh 6 hồng ngoại nhiệt có độ phân giải không gian là 120 x 120 m, độ cao bay là 705 km, độ phủ là 185 x 170 km, chu kỳ lặp là 16 ngày Đây là bộ cảm quan trọng nhất trong việc nghiên cứu tài nguyên và môi trường

- ETM + (Enhanced Thematic Mapper +): Landsat ETM + có độ phân giải

không gian là 15 x 15 m đối với kênh 705 x 30 m với các kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 và 60 x

60 m với kênh 6, độ cao bay chụp là 900 km, chu kỳ lặp lại là 16 ngày

- Bộ cảm OLI (Operational Land Imager - Bộ cảm thu nhận ảnh mặt đất)

và bộ cảm TIRS (Thermal Infrared Sensor - Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt):

Gồm 11 kênh, độ phân giải từ 15 m - 100 m, chu kỳ lặp lại 16 ngày

Bảng 1.4 Các thông số kỹ thuật của các loại bộ cảm

Loại bộ cảm Kênh phổ Bước sóng

Mặc dù có 8 thế hệ vệ tinh Landsat đã bay vào quỹ đạo nhưng hiện tại chỉ

còn 2 vệ tinh đang hoạt động đó là Landsat 7 và LDCM (Landsat Data Continuity Mission) hay còn gọi là Landsat 8

So với Landsat 7, Landsat 8 có cùng độ rộng dải chụp, cùng độ phân giải ảnh và chu kỳ lặp lại (16 ngày) Landsat 8 mang theo 2 bộ cảm: Bộ cảm thu nhận

ảnh mặt đất OLI (Operatiol Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor) Các bộ cảm này được thiết kế để cải thiện

hiệu suất và độ tin cậy cao hơn so với bộ cảm Landsat 7 và trước đó Bộ cảm OLI cung cấp 2 kênh phổ mới là kênh 1 dùng để quan sát biến động chất lượng nước vùng ven bờ và kênh 9 dùng để phát hiện các mật độ dày mỏng của đám mây ti (có ý nghĩa với ngành khí tượng học) Bộ cảm TIRS thu nhận dữ liệu ở hai kênh hồng ngoại nhiệt sóng dài ở 2 dài (kênh 10 và 11) dung đo tốc độ bốc hơi nước, nhiệt độ bề mặt Bộ cảm OLI và TIRS đã được thiết kế cải tiến để giảm thiểu tối đa nhiễu khí quyển (SNR), cho phép lượng tử hóa dữ liệu là 12 bit nên chất lượng hình ảnh tăng lên so với phiên bản trước Phổ hồng ngoại nhiệt, phục

vụ theo dõi tiêu thụ nước, đặc biệt ở những vùng khô cằn thuộc miền tây nước

Mỹ Điều đặc biệt là tần số quét của Landsat 8 sẽ tăng lên, thu nhận được khoảng

200 cảnh/ngày, tăng 250 cảnh/ngày so với Landsat 7 (Nguyễn Khắc Thời và cs, 2012)

Ảnh Landsat được ứng dụng trong nghiên cứu của nhiều lĩnh vực từ nghiên cứu hiện trạng đến giám sát biến động và được sử dụng phổ biến nhất, với giá thành thấp

1.1.2.2 Vệ tinh SPOT và ảnh SPOT

Vệ tinh SPOT-1 được cơ quan hàng không Pháp phóng lên quỹ đạo vào năm 1986, các năm 1990, 1993, 1998 và 2002 lần lượt các vệ tinh SPOT-2,3,4 và

5 được đưa vào hoạt động Đây là loại vệ tinh đầu tiên sử dụng kỹ thuật quét dọc tuyến chụp với hệ thống quét điện tử có khả năng cho ảnh lập thể dựa trên nguyên lý quan sát nghiêng SPOT được thiết kế, vận hành và khai thác phục vụ mục đích thương mại, nhằm cung cấp dữ liệu quan sát tài nguyên và môi trường Ảnh SPOT được cung cấp ở hai dạng khác nhau là ảnh toàn sắc phanchromatic

Cấp 3: Hiệu chỉnh hình học có sử dụng mô hình độ cao số của mặt đất

Bảng 1.5 Các thông số kỹ thuật của bộ cảm vệ tinh SPOT

1.1.2.3 Vệ tinh QuickBird và ảnh QuickBird

Ảnh của vệ tinh QuickBird là ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao nhất hiện nay cho ra các kênh toàn sắc có độ phân giải là 0,61 m, trường phủ mặt đất của ảnh là 16,5 km x 16,5 km và có độ phân giải của các kênh đa phổ là 2,44

m QuickBird cho ảnh độ phân giải 0,7 m ghép kênh toàn sắc tổ hợp với kênh hồng ngoại Với độ phân giải cao thì ảnh của vệ tinh QuickBird được sử dụng trong nhiều lĩnh vực cần độ chính xác lớn như xác định chính xác các đối tượng,

thành lập bản đồ giao thông,

(a) (b)

Hình 1.2 Hình ảnh vệ tinh QuickBird của Mỹ (a) và ảnh chụp công viên Thống Nhất của vệ tịnh QuickBird tháng 7/2004 (b)

Hiện nay ảnh QuickBird được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như dân sự, an ninh, quản lý môi trường Vệ tinh QuickBird được phóng lên ngày 18/10/2001, có độ cao bay 450 m, trọng lượng vệ tinh là 950 kg

1.1.2.4 Vệ tinh VNREDSAT – 1 và ảnh VNREDSAT – 1

VNREDSat - 1 (Vietnam Natural Resources, Environmentand Diaster - monitoring Satellite - 1 là vệ tinh quang học quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt

Nam, do Công ty EADS Astrium (Pháp) thiết kế, chế tạo

Vệ tinh viễn thám VNREDSat - 1 được dự kiến phóng vào lúc 09 giờ 06 phút ngày 03/5/2013 (theo giờ Hà Nội) từ bãi phóng kourou Guyana thuộc Pháp Tuy nhiên, việc phóng bị hoãn do thời tiết xấu Sau đó vệ tinh được phóng thành công vào vũ trụ ngày 07/5/2013 bằng tên lửa đẩy VEGA

Hệ thống VNREDSat - 1 là hệ thống viễn thám bao gồm vệ tinh quan sát trái đất VNREDSat - 1, trung tâm điều khiển vệ tinh, trạm lưu trữ dữ liệu dự phòng, trạm thu phát tín hiệu vệ tinh băng tần S và trạm thu ảnh vệ tinh

VNREDSat - 1 được phóng lên nhằm mục đích chính là chụp ảnh bề mặt Trái đất, cung cấp một số lượng lớn ảnh quang học có phân giải cao một cách chủ động và kịp thời cho việc giám sát tài nguyên thiên nhiên, môi trường, thiên tai, biến đổi khí hậu phục vụ phát triển kinh tế xã hội và đảm bảo an ninh quốc phòng

Thông số kỹ thuật của vệ tinh VNREDSat - 1:

- Vệ tinh có kích thước 600 mm x 570 mm x 500 mm, có trọng lượng gần

120 kg Tuổi thọ của vệ tinh theo thiết kế là 5 năm;

- Vệ tinh có quỹ đạo đồng bộ mặt trời;

- Độ cao quỹ đạo trên xích đạo: 680 km;

- Góc nghiêng mặt phẳng quỹ đạo: 98,130;

- Độ tròn quỹ đạo: 0,001193;

- Chu kỳ quỹ đạo: 98,5 phút;

- Bộ cảm đặt trên vệ tinh VNREDSat - 1 là cảm biến bổ sung, được gọi là

NAOMI (New AstroSat Optical Modular Instrument);

- Thời gian chụp lặp lại (vệ tinh nghiêng ±35o): 3 ngày;

- Thời gian chụp lặp lại (vệ tinh nghiêng ±15o): 7 ngày;

- Chụp ảnh ở kênh toàn sắc và 4 kênh đa phổ;

- Vệ tinh VNREDSat - 1 có độ phân giải mặt đất 2,5 m đối với kênh toàn sắc (Panchromatic) và 10 m đối ảnh đa phổ

Bảng 1.6 Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat - 1

Hình 1.3 Hình ảnh vệ tinh VNREDSat - 1 (a)

và ảnh chụp khu vực Ba Đình Hà Nội từ vệ tinh VNREDSat - 1 (b)

Tiếp nối sự phát triển và thành công của VNREDSat - 1, Việt Nam dự tính phóng VNREDSat - 1B vào năm 2017 do Bỉ chế tạo

1.1.3 Các phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh

1.1.3.1 Phương pháp phân loại thống kê

Là phương pháp dựa vào các đặc trưng phổ của từng pixel trên ảnh Các đặc trưng về thống kê giá trị phổ cụ thể như sau (Nguyễn Khắc Thời và cs, 2012):

Phương pháp phân loại không kiểm định

Phương pháp phân loại không kiểm định là phương pháp phân loại thuần túy theo tính chất phổ mà không biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đó, việc đặt tên chỉ là tương đối Phân loại không kiểm định, toàn bộ ảnh sẽ tự động được phân loại ra thành các lớp riêng theo dấu hiệu đồng nhất về phổ, phân loại không kiểm định thường được sử dụng để làm tiền đề cho phương pháp phân loại có kiểm định

Phân loại không kiểm định gồm một số thuật toán được sử dụng như: + Thuật toán K-mean: Ban đầu người ta chọn ra K điểm trong không gian phổ để nhận làm tâm của các lớp rồi tiến hành phân loại các điểm ảnh theo nguyên tắc khoảng cách tối thiểu, sau đó xác định vị trí trung bình của tất cả các điểm ảnh thuộc mỗi lớp để nhận làm tâm của các lớp giữa hai lần lặp trùng nhau thì kết thúc

Do tâm của các lớp tự điều chỉnh trong quá trình lặp nên phương pháp cho kết quả đáng tin cậy, không phụ thuộc vào việc lựa chọn các tâm ban đầu và trình tự xét các điểm ảnh nhưng đòi hỏi người phân loại phải tự xác định trước số lượng các lớp phổ trên ảnh, việc này tương đối khó nhưng cũng có thể khắc phục được bằng kiến thức chuyên gia khi tổ hợp các kênh phổ lại với nhau

+ Thuật toán ISO-DATA (Interactive self Organizing Data Analysis): Đây

là một cách phân loại cải biên của phân loại K-Mean, nhằm khắc phục những nhược điểm của phương pháp K-Mean bằng cách sau mỗi lần lặp tiến hành kiểm tra để gộp nhóm, loại bỏ hay tách lớp khi cần, nhờ đó tự điều chỉnh được số lớp trong kết quả phân loại

Phương pháp phân loại không kiểm định giúp chúng ta phát hiện các lớp phổ trên ảnh từ đó phục vụ cho việc phân loại có kiểm định hoặc trợ giúp phân loại đối tượng ở những nơi khó tiếp cận như khu vực xảy ra thiên tai, những vùng xa xôi chưa có điều kiện khảo sát

Phương pháp phân loại có kiểm định

Khác với phương pháp phân loại không kiểm định, phương pháp phân loại

có kiểm định là phương pháp phân loại do người phân loại chọn ra các nhóm đối tượng làm mẫu phân loại (các vùng mẫu) Trên cơ sở các vùng mẫu này, các pixel trong toàn ảnh sẽ được sắp xếp theo những nguyên tắc nhất định để đưa về nhóm đối tượng đã được đặt tên phân loại (các lớp chuyên đề) Sự phân loại này dựa trên các hàm phân tách, tùy từng trường hợp mà các hàm phân tách này khác nhau

Một số thuật toán phân loại có kiểm định thường sử dụng là:

+ Phương pháp phân loại xác suất cực đại (Maximum Likehood): Phương pháp này hoạt động theo nguyên tắc sau khi xác định được hàm phân bố mật độ xác suất của mỗi lớp, đối với mỗi điểm ảnh tính xác suất mà nó có thể thuộc vào từng lớp và phân loại về lớp có xác suất cao nhất

+ Phương pháp khoảng cách tối thiểu: Phương pháp này thường được gọi là phương pháp người láng giềng gần nhất (Nearest neighborhood) Đây là phương pháp tương đối đơn giản dựa vào thuần tuý việc so sánh khoảng cách từ điểm ảnh cần phân loại đến tâm các lớp trong không gian phổ rồi gán điểm đó về lớp có tâm gần nó nhất

+ Phương pháp phân loại Mahalanobis (phương pháp phân loại sử dụng khoảng cách Mahalanobis): Về thực chất đây là một biến thể của phương pháp xác suất cực đại Đây là trường hợp riêng của phương pháp xác suất cực đại khi các lớp có chung ma trận hiệp biến Trong thực tế, do ma trận hiệp biến của các lớp

không thể hoàn toàn như nhau, tùy từng chương trình mà ma trận hiệp biến có thể lấy ma trận trung bình của tất cả các lớp hoặc ma trận hiệp biến của toàn ảnh Khác với phương pháp tối thiểu, phương pháp này không giả thiết là ma trận hiệp biến của các lớp là ma trận đường chéo cũng như yêu cầu phương sai của mỗi lớp phải như nhau trên tất cả các kênh nên tỏ ra hiện thực hơn Tuy nhiên, vẫn sử dụng ma trận hiệp biến trong hàm phân tách của mình nên phương pháp này đòi hỏi khắt khe hơn về tính chân thực của ma trận này Do đó đây có thể coi là phương pháp trung gian giữa hai phương pháp xác suất tối đa và khoảng cách tối thiểu, và nên được áp dụng khi giữa các kênh ảnh sử dụng sự khác biệt về độ phân giải bức xạ nhưng không đủ điều kiện để áp dụng hiệu quả phương pháp xác suất cực đại

+ Phương pháp phân loại hình hộp (parallelpiped): Đây là phương pháp phân loại đơn giản nhất Nó dựa trên các số liệu mẫu để xác định khoảng cách phân bố của mỗi lớp trên tùng kênh Từ đó xác định miền phân bố của chúng trong không gian phổ dưới dạng hình hộp Đối với phương pháp phân loại này mặc dù thuật toán đơn giản, tốc độ xử lý nhanh, những điểm ảnh được phân loại đều có độ tin cậy cao Nhược điểm của phương pháp này là số điểm ảnh không được phân loại lớn Nếu giữa các kênh ảnh có tương quan thì thì khả năng giao cắt giữa miền phân bố của các lớp sẽ càng lớn Để khắc phục điều này ảnh trước khi phân loại được biến đổi về dạng các thành phần chính, để loại bỏ tương quan giữa các kênh ảnh

1.1.3.2 Phương pháp phân loại định hướng đối tượng

Phương pháp phân loại thông kê thường dẫn đến sự lẫn phổ, làm mất thông tin và rất manh mún khi nghiên cứu ở khu vực ven đô Mặc dù độ phân giải không gian ngày càng tăng cho phép chúng ta nhận biết các đối tượng trên ảnh được rõ ràng hơn Nhưng một điều không mong muốn xảy ra là khi thực hiện các phép phân tích biến động lấy các pixel làm cơ sở thì thấy có sự bất đồng về giá trị phổ của các pixel Điều này gây khó khăn lớn cho việc phân loại bằng các phương pháp thống kê dựa trên phổ của các pixel Để khắc phục được nhược điểm đó, phương pháp phân loại theo đối tượng đã sử dụng các thông tin hữu ích khác có thể là chìa khóa cho khâu giải đoán như: cấu trúc, các hình dạng chuẩn…và đặc biệt làm thông tin về ngữ cảnh của đối tượng đó do chính các đối tượng ảnh tạo

- Các đặc trưng quan hệ: Đây là những đặc trưng mô tả mối quan hệ địa lý giữa các đối tượng với nhau hoặc có toàn cảnh xung quanh

- Các đặc trưng về ngữ cảnh: Là đặc trưng mô tả mối quan hệ về ngữ nghĩa giữa các đối tượng Ví dụ một khu trồng cây xanh xen với các vùng dân cư thì thông thường sẽ nhận định đây là công viên khi xét mối quan hệ của nó với vùng dân cư xung quanh

Phân loại định hướng đối tượng gắn liền với một sự mô tả có hệ thống và có trật tự về các lớp đối tượng Quá trình phân loại là đăng ký một số đối tượng vào một lớp đối tượng nhất định dựa vào mô tả mang tính chất định nghĩa của lớp đối tượng đó Do vậy, sự mô tả của một lớp là mô tả về những nét đặc thù hoặc những đặc trưng chúng có hoặc không được phân loại Các lớp đối tượng này có liên hệ với nhau do đó bản thân mỗi đối tượng thuộc về một lớp nào đó hoặc không trong trường hợp không được phân loại Các lớp đối tượng này có liên hệ với nhau do đó bản thân mỗi đối tượng không chỉ được biết trong một cách riêng biệt mà còn trong một ngữ cảnh chung trong đó xác định mối liên hệ của nó với các đối tượng trên và dưới nó Như vậy, các đối tượng ảnh thu được sau khâu phân đoạn ở dạng thô sơ đơn giản nhất là cơ sở cho các bước phân loại và quá trình phân cấp tiếp theo

Để thực hiện quá trình này cần đạt được các mục tiêu sau:

- Thủ tục phân đoạn phải tạo ra những phần ảnh rõ ràng và riêng biệt

- Với mỗi vấn đề nảy sinh trong quá trình phân tích ảnh liên quan đến kết cấu ở một tỷ lệ không gian nhất định, kích thước trung bình của đối tượng ảnh phải thích hợp với tỷ lệ mong muốn

- Phần lớn các đặc trưng của đối tượng ảnh như tone ảnh, cấu trúc, hình dạng, và các mối quan hệ với các vùng kế cận ít nhiều liên quan tới tỷ lệ Chỉ có cấu trúc của các tỷ lệ như nhau mới có thể so sánh hay có những đặc trưng như nhau

1.1.3.3 Phương pháp phân loại định hướng tương đối

Việc phân loại chỉ được coi là hoàn chỉnh khi sự đánh giá về độ chính xác đạt yêu cầu Nguyên tắc đánh giá là so sánh giữa tài liệu thực tế và kết quả phân loại Phương pháp phổ biến trong đánh giá là thành lập ma trận Ma trận này dựa trên cơ sở so sánh giá trị sai số của từng lớp được phân loại với giá trị của lớp đó được kiểm tra ngoài thực địa hoặc số liệu thống kê Ma trận được thành lập với số dòng và cột bằng nhau và bằng số lớp phân loại

Sau đó sử dụng các chỉ tiêu để đánh giá sai số của phép phân loại Các chỉ tiêu này có thể được lấy ra từ ma trận trên Giá trị đúng nằm trên đường chéo của ma trận Tất cả các giá trị khác nằm ngoài đường chéo này thể hiện độ sai số phân loại

Trong nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định với thuật toán sử dụng đó là phân loại theo nguyên tắc Maximum likehood (nguyên tắc phân loại xác suất cực đại)

1.2 Tổng quan về hệ thống thông tin địa lý

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một hệ thống bao gồm phần cứng, các thiết bị ngoại vi, phần mềm với một cơ sở dữ liệu đủ lớn và một đội ngũ chuyên gia có khả năng thu thập, cập nhật, quản trị, phân tích và biểu diễn về các đối tượng, hiện tượng, sự kiện theo không gian và thời gian phục vụ giải quyết các bài toán ứng dụng có liên quan tới vị trí địa lý trên bề mặt trái đất (Trần Thị Băng Tâm, 2006)

Theo đó, GIS được định nghĩa: “GIS là tổ hợp của 5 phần: Phần cứng (máy tính và các thiết bị ngoại vi), phần mềm, dữ liệu địa lý, người điều hành,

quy trình và cách tổ chức” Hệ thống thông tin địa lý được thiết kế hoạt động một

cách có hiệu quả nhằm thu nhận, lưu trữ, điều khiển, phân tích và hiển thị toàn bộ các dữ liệu địa lý

Phần cứng: Là hệ thống máy tính trên đó có một hệ thống thông tin địa lý

hoạt dộng Ngày nay, phần mềm hệ thống thông tin địa lý có khả năng chạy trên

rất nhiều dạng phần cứng, từ máy chủ trung tâm đến các máy trạm hoạt động độc

lập hoặc liên kết mạng

Phần mềm: Hệ thống thông tin địa lý cung cấp các chức năng và các công

cụ cần thiết để lưu giữ, phân tích và hiển thị thông tin địa lý

Hình 1.4 Các bộ phận cấu thành của GIS

Dữ liệu: Có thể coi thành phần quan trọng nhất của một Hệ thống thông

tin địa lý là dữ liệu Các dữ liệu địa lý và dữ liệu thuộc tính liên quan có thể được

sử dụng tự tập hợp hoặc được mua từ nhà cung cấp dữ liệu thương mại

Con người: Công nghệ GIS sẽ bị hạn chế nếu như không có con người

tham gia quản lý và phát triển những ứng dụng GIS trong thực tế Người sử dụng

GIS có thể là những chuyên gia kỹ thuật, người thiết kế và duy trì hệ thống, hoặc

những người dùng GIS để giải quyết các vẫn đề trong công việc

Phương pháp: Một hệ thống GIS thành công theo khía cạnh thiết kế và

luật thương mại là được mô phỏng và thực thi duy nhất cho mỗi tổ chức

Thông tin địa lý bao gồm tất cả các thông tin và dữ liệu được khái quát để

thể hiện thế giới thực và các hiện tượng diễn ra xung quanh thế giới

Cấu trúc dữ liệu của GIS bao gồm:

- Dữ liệu không gian:

+ Tập hợp các dữ liệu dạng vector (tập các điểm, đường và vùng);

+ Tập hợp các dữ liệu dạng raster (mô hình DEM (Digital Elevation

Model), hoặc ảnh);

+ Đặc tính của đối tượng: Liên kết chặt chẽ với các thông tin không gian

có thể thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích;

+ Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: Miêu tả những thông tin, các hoạt động thuộc vị trí xác định;

+ Chỉ số địa lý: Tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, … liên quan đến các đối tượng địa lý;

+ Quan hệ giữa các đối tượng trong không gian, có thể đơn giản hoặc phức tạp (sự liên kết, khoảng tương thích, mối quan hệ đồ hình giữa các đối tượng)

1.3 Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

Đề tài lựa chọn tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý để xác định biến động đất đai trên địa bàn huyện Gia Lâm vì những ưu điểm vượt trội của công nghệ viễn thám so với các phương pháp truyền thống khác; là công cụ hiệu quả để giám sát tài nguyên môi trường với thông tin không gian rộng, đa thời gian, chính xác, khách quan, nhanh chóng Việc sử dụng nguồn tư liệu ảnh viễn thám thu được theo những khoảng thời gian khác nhau sẽ cho phép giám sát, đánh gia biến động tài nguyên môi trường theo thời gian một cách nhanh chóng

và chính xác

Những kết quả ứng dụng viễn thám gần đây chỉ ra rằng giải quyết một vấn

đề thực tiễn chỉ dựa đơn thuần trên tư liệu ảnh viễn thám là một việc hết sức khó khăn và trong nhiều trường hợp không thể thực hiện được Vì vậy cần có một sự tiếp cận tổng hợp trong đó tư liệu viễn thám dữ một vai trò quan trọng và kèm theo các thông tin truyền thông khác như số liệu thống kê, quan trắc, số liệu thực

địa Cách tiếp cận đánh giá, quản lý tài nguyên như vậy được các nhà chuyên môn đặt tên là hệ thống thông tin địa lý Như vậy tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý là việc hợp nhất các ưu điểm của hai loại thành một thể thống nhất đồng thời tìm ra cách hạn chế của hai loại tư liệu nói trên

- Ưu điểm của phương pháp tích hợp viễn thám và GIS:

+ Chỉ rõ được vị trí, diện tích, hình dạng của đối tượng nghiên cứu

+ Ảnh vệ tinh có chu kỳ lặp nhanh nên có thể theo dõi đối tượng được thường xuyên

+ Dữ liệu ảnh vệ tinh phản ánh đúng thực trạng sử dụng đất tại thời điểm chụp ảnh

- Nhược điểm của phương pháp tích hợp viễn thám và GIS: để phương pháp đạt độ chính xác cao thì yêu cầu dữ liệu ảnh vệ tinh phải có độ phân giải cao, chi phí lớn

1.3.1 Ứng dụng của công nghệ tích hợp viễn thám và GIS

Trong những năm vừa qua Việt Nam ngày càng chịu ảnh hưởng nặng nề bởi biến đổi khí hậu, hàng năm chịu nhiều ảnh hưởng của thiên tai, bão lũ; ảnh hưởng đến đời sống và hoạt động sản xuất nông nghiệp của nhân dân Trước tình hình đó công tác dự báo và quản lý thiên tai đóng vai trò quan trọng trong giảm thiểu thiệt hại Và hiện tại vệ tinh của Việt Nam mới đáp ứng phần nào nhu cầu phục vụ phát triển kinh tế, thương mại Bởi vậy, ngành nông nghiệp đã và đang tiếp cận nhiều với các công nghệ phân tích ảnh viễn thám Đến nay, từ những ảnh viễn thám do nước ngoài và Việt Nam cung cấp kết hợp với công nghệ GIS đã ứng dụng vào công tác theo dõi, quản lý, bảo vệ nguồn tài nguyên thiên nhiên và

môi trường, đặc biệt là tài nguyên rừng

Việc ứng dụng viễn thám và hệ thống thông tin địa lý GIS phục vụ theo dõi, quản lý nguồn tài nguyên thiên nhiên, bảo vệ môi trường đã được một số nước trên thế giới ứng dụng từ những năm 1970 Tuy nhiên, ở Việt Nam do thiếu kinh phí, các trang thiết bị thu phát vệ tinh nên viễn thám và GIS mới được đưa

vào ứng dụng trong thập kỷ vừa qua Một số nghiên cứu khoa học đã khẳng định được vai trò của viễn thám và GIS Sau đây là một số và ứng dụng của viễn thám

và GIS ở Việt Nam

- Xây dựng bản đồ diễn biến rừng tỷ lệ 1/100.000 ở Lâm Đồng, Nghệ An, Lai Châu (Viện Điều tra Quy hoạch rừng, 1998)

- Ứng dụng viễn thám và GIS nghiên cứu thay đổi sử dụng đất huyện Yên Châu - Tỉnh Sơn La giai đoạn 1989-2000 (Lê Thị Giang, 2001)

- Đánh giá sự biến động đất đai giai đoạn 1976-2000 huyện Con Cuông - Tỉnh Nghệ An (Trần Quốc Vinh, 2003)

- Nghiên cứu chuyển đổi cơ cấu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp huyện Sơn Động, tỉnh Bắc Giang (Lê Thị Giang, 2012)

- Nghiên cứu biến động sử dụng đất và mối quan hệ với lao động công nghiệp – tiểu thủ công nghiệp huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội bằng phương pháp thống kê không gian (Đinh Thị Bảo Hoa và Phú Thị Hồng, 2013)

- Biến động bờ biển và cửa sông Việt Nam (Nguyễn Mạnh Hùng, 2010)

- Nghiên cứu sử dụng viễn thám (RS) và hệ thống thông tin địa lý (GIS)

để đánh giá xói mòn đất huyện Tam Nông tỉnh Phú Thọ (Trần Quốc Vinh, 2012)

- Nghiên cứu áp dụng ác biện pháp che phủ đất phục vụ phát triển bền vững nông nghiệp vùng cao (Hà Đình Tuấn và Lê Quốc Doanh, 2007)

Như vậy, viễn thám và GIS đã và đang được ứng dụng thành công ngày càng nhiều trong hầu hết các lĩnh vực về quản lý nguồn tài nguyên thiên nhiên ở Việt Nam Trong thời gian tới, viễn thám và GIS sẽ là công cụ chủ đạo giám sát nguồn tài nguyên trong công cuộc hiện đại hoá nước nhà

1.3.2 Xu hướng phát triển của GIS

Cùng với sự bùng nổ của công nghệ thông tin, công nghệ sản xuất máy tính, công nghệ lập trình … đã ảnh hưởng rất lớn tới xu hướng phát triển của GIS trong tương lai, chuyên môn hóa các phần ứng dụng theo từng lĩnh vực:

- Thương mại điện tử: sự kết hợp giữa thương mại điện tử và thông tin vị trí địa lý giúp mô hình hóa các thao tác, dịch vụ trao đổi mua bán giống với các

- Nông nghiệp: giám sát thu hoạch, quản lý và sử dụng đất, nghiên cứu các loại đất …

- Dịch vụ tài chính: Xác định vị trí những chi nhánh mới của ngân hàng, GIS là một công cụ đánh giá rủi ro và mục đích bảo hiểm, xác định các khu vực

- Giao thông: ứng dụng đáng kể trong lĩnh vực vận tải hàng hải, hải đồ điện tử

1.4 Các phương pháp xây dựng bản đồ biến động

1.4.1 Khái niệm về nghiên cứu biến động

Theo Từ điển Khoa học trái đất "Biến động sử dụng đất và lớp phủ (LUCC), được biết như biến động đất đai, đây là một thuật ngữ chung chỉ những thay đổi bề mặt lãnh thổ trái đất xảy ra do tác động của con người" (dẫn theo Ellis, 2010)

Biến động sử dụng đất là sự thay đổi trạng thái tự nhiên của lớp phủ bề mặt đất gây ra bởi hành động của con người, là một hiện tượng phổ biến liên quan đến tăng trưởng dân số, phát triển thị trường, đổi mới công nghệ, kỹ thuật và sự

thay đổi thể chế, chính sách Biến động sử dụng đất có thể gây hậu quả khác nhau đối với tài nguyên thiên nhiên như sự thay đổi thảm thực vật, biến đổi trong đặc tính vật lý của đất, trong quần thể động, thực vật và tác động đến các yếu tố

hình thành khí hậu (Turner et al., 1995; Lambin et al., 1999; Aylward, 2000 dẫn

ra ở khu vực nào Phương pháp thành lập bản đồ biến động sử dụng đất từ tư liệu viễn thám đa thời gian sẽ khắc phục được các nhược điểm đó

Bản đồ biến động sử dụng đất đai ngoài các yếu tố nội dung cơ bản của các bản đồ chuyên đề như địa hình, địa vật, giao thông, thủy văn … phải thể hiện được sự biến động về sử dụng các loại đất theo thời gian

Về cơ bản, bản đồ biến động sử dụng đất đai được thành lập trên cơ sở hai bản đồ sử dụng đất tại hai thời điểm nghiên cứu vì vậy độ chính xác của bản đồ này phụ thuộc vào độ chính xác của các bản đồ hiện trạng sử dụng đất đó (Nguyễn Khắc Thời và cs, 2010)

1.4.2 Các phương pháp xây dựng bản đồ biến động

1.4.2.1 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp so sánh sau phân loại

Bản chất của phương pháp này là từ kết quả phân loại ảnh ở hai thời điểm khác nhau ta thành lập được bản đồ sử dụng đất tại hai thời điểm đó Sau đó chồng ghép hai bản đồ sử dụng đất để xây dựng bản đồ biến động Các bản đồ sử dụng đất có thể thực hiện dưới dạng bản đồ raster

Phương pháp so sánh sau phân loại được sử dụng rộng rãi nhất, đơn giản,

dễ hiểu và dễ thực hiện Sau khi 2 ảnh vệ tinh được nắn chỉnh hình học sẽ tiến hành phân loại độc lập để tạo thành hai bản đồ Hai bản đồ này được so sánh

bằng cách so sánh pixel tạo thành ma trận biến động

Quy trình thành lập bản đồ biến động theo phương pháp này có thể tóm tắt như hình 1.5

Ưu điểm của phương pháp này cho biết sự thay đổi từ loại đất gì sang loại đất gì và chúng ta cũng có thể sử dụng bản đồ hiện trạng sử dụng đất đã được thành lập trước đó

Nhược điểm của phương pháp này là phải phân loại độc lập các ảnh viễn thám nên độ chính xác phụ thuộc vào độ chính xác của từng phép phân loại và thường độ chính xác không cao vì các sai sót trong quá trình phân loại của từng ảnh vẫn được giữ nguyên trong bản đồ biến động

Hình 1.5 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp so sánh sau phân loại

1.4.2.2 Đánh giá biến động bằng phương pháp phân loại trực tiếp ảnh đa thời gian

Phương pháp này thực chất là chồng xếp hai ảnh của hai thời kỳ với nhau

để tạo thành ảnh biến động Sau đó dựa vào ảnh biến động ta tiến hành phân loại

và thành lập bản đồ biến động (hình 1.6)

Ưu điểm của phương pháp này là chỉ phải phân loại một lần nhưng nhược điểm lớn nhất của nó là rất phức tạp khi lấy mẫu vì phải lấy tất cả các mẫu biến động và không biến động Hơn nữa, ảnh hưởng của sự thay đổi theo thời gian (các mùa trong năm) và ảnh hưởng của khí quyển của các ảnh ở các thời điểm

Bản đồ

sử dụng đất 2 Phân loại

khác nhau cũng không dễ được loại trừ, do đó ảnh hưởng đến độ chính xác của phương pháp

Hình 1.6 Phương pháp phân loại dữ liệu đa thời gian

1.4.2.3 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp phân tích vecter thay đổi phổ

Khi ở trong khu vực nghiên cứu có biến động xảy ra thì nó được thể hiện bằng sự khác biệt về phổ ở giữa hai thời điểm trước và sau biến động Giả sử xác định được giá trị phổ trên hai kênh x và y tại hai thời điểm trước và sau biến

động như trên biểu đồ hình 1.7

Điểm 1 biểu thị giá trị phổ tại thời điểm trước khi xảy ra biến động, điểm 2 biểu thị giá trị phổ tại thời điểm sau khi xảy ra biến động Khi đó vector 12 chính

là véc tơ thay đổi phổ, và được biểu thị bởi giá trị (khoảng cách từ 1 đến 2) và hướng thay đổi (góc θ)

Hình 1.7 Vector thay đổi phổ

Giá trị của vector thay đổi phổ tính trên toàn cảnh theo công thức:

1

, , ( 1 ) ( 2 )

∑

=

−

n k

k j k

Phân loại

Đánh giá biến động

Chồng xếp

Trong đó: - CMpixel là giá trị của vertor thay đổi phổ;

- BVi,j,k(1), BVi,j,k(2) là giá trị phổ của pixel ij, kênh k của ảnh trước và sau khi xảy ra biến động

Việc phân tích vecter thay đổi được ghi lại thành hai tệp dữ liệu: một tệp chứa các mã của khu vực, một tệp chứa độ lớn của các vectơ thay đổi phổ Thông tin về sự thay đổi được tạo ra từ hai tệp dữ liệu đó và được thể hiện bằng màu sắc của các pixel tương ứng với các mã quy định Trên ảnh đa phổ thay đổi này sẽ kết hợp cả hướng và giá trị của vector thay đổi phổ Sự thay đổi có xảy ra hay không được quyết định bởi vector thay đổi phổ có vượt ra khỏi ngưỡng quy định hay không Giá trị ngưỡng được xác định từ kết quả thực nghiệm dựa vào các mẫu biến động và không biến động

Hình 1.8 Thuật toán phân tích vector thay đổi phổ

Trên hình 1.8 thể hiện thuật toán phân tích vector thay đổi phổ Trường hợp a, không xảy ra biến động hoặc biến động nhỏ vì vector thay đổi phổ không vượt khỏi giá trị ngưỡng, trường hợp b, c có xảy ra biến động và hướng của vector thay đổi phổ thể hiện tính chất của biến động trong trường hợp b khác trường hợp c, ví dụ ở trường hợp b có thể xảy ra sự biến mất của thực vật, còn trong trường hợp c chỉ là sự khác biệt giai đoạn tăng trưởng của cây trồng

Sau đó lớp thông tin thể hiện sự thay đổi hay không thay đổi sẽ được đặt lên trên tấm ảnh để thành lập bản đồ biến động

Kênh

x

Thời điểm2

Không thay đổi

hoặc thay đổi nhỏ

Thời điểm2 Thay đổi

b

Kênh

y

Thời điểm1 Thay đổi

c

Phương pháp phân tích vector thay đổi phổ được ứng dụng hiệu quả trong nghiên cứu biến động rừng nhất là biến động hệ sinh thái rừng ngập mặn nhưng nhược điểm của phương pháp này là khó xác định ngưỡng của sự biến động

1.4.2.4 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp số học

Trước tiên các ảnh được nắn về cùng một hệ tọa độ Sau đó dùng các biến đổi số học để tạo ra các ảnh thay đổi Phép trừ và phép chia số học được sử dụng trong trường hợp này

Nếu ảnh thay đổi là kết quả của phép trừ số học thì khi đó giá trị độ xám của các pixel trên ảnh thay đổi là một dãy số âm và dương Các kết quả âm và dương biểu thị mức độ biến đổi của các vùng, còn giá trị 0 thể hiện sự không thay đổi Với giá trị độ xám từ 0 đến 255 thì giá trị pixel thay đổi trong khoảng từ -255 đến +255 Thông thường để tránh kết quả mang giá trị âm người ta cộng thêm một hằng số không đổi

Công thức toán học để biểu diễn là: Dijk = BVijk (1) - BVijk (2) + c

Trong đó: - Dijk: giá trị độ xám của pixel thay đổi;

- BVijk (1): giá trị độ xám của ảnh thời điểm 1;

- BVijk (2): giá trị độ xám của ảnh thời điểm 2;

Cũng tương tự như vậy, nếu ảnh thay đổi được tạo ra từ phép chia số học thì giá trị của các pixel trên ảnh là một tỷ số chứng tỏ ở đó có sự thay đổi, nếu bằng 1 thì không có sự thay đổi

Giá trị giới hạn trên ảnh thay đổi (tạo ra bởi phép trừ số học) và ảnh tỷ số kênh sẽ quyết định ngưỡng giữa ranh giới sự thay đổi - không thay đổi, và được biểu thị bằng biểu đồ độ xám của ảnh thay đổi

Thông thường độ lệch chuẩn sẽ được lựa chọn và kiểm tra theo kinh nghiệm, nhưng ngược lại, người ta thường sử dụng phương pháp thử nghiệm nhiều hơn phương pháp kinh nghiệm Giá trị ngưỡng của sự thay đổi sẽ được xác định khi bắt gặp giá trị thay đổi trên thực tế

Vì vậy để xác định được ta cần phải hiểu rõ về khu vực nghiên cứu, thậm chí phải lựa chọn một số vùng biến động và ghi lại để hiển thị trên vùng nghiên cứu mà người lựa chọn biết rõ Tuy nhiên kỹ thuật này có thể kết hợp với các kỹ thuật khác để nghiên cứu biến động và thành lập bản đồ biến động

1.4.2.5 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp sử dụng mạng nhị phân

Đây là một phương pháp xác định biến động rất hiệu quả Đầu tiên tiến hành lựa chọn để phân tích ảnh thứ nhất tại thời điểm n Ảnh thứ 2 có thể sớm hơn ảnh thứ nhất (n-1) hoặc muộn hơn (n+1) Các ảnh đều được nắn chỉnh về cùng một hệ tọa độ

Tiến hành phân loại ảnh thứ nhất theo phương pháp phân loại thông thường Tiếp theo lần lượt chọn 1 trong các kênh (ví dụ kênh 3) từ hai ảnh để tạo

ra các tệp dữ liệu mới Các tệp dữ liệu này sẽ được phân tích bằng các phép biến đổi số học (như tỷ số kênh, các phép cộng, trừ, nhân, chia để tạo sự khác nhau của ảnh hoặc phương pháp phân tích thành phần chính) để tính toán các chỉ số và tạo ra một ảnh mới

Sau đó sử dụng kỹ thuật phân ngưỡng để xác định các vùng thay đổi và không thay đổi trên ảnh mới này theo phương pháp số học đã trình bày ở trên Ảnh thay đổi sẽ được ghi lại trên một tệp "mạng nhị phân" chỉ có hai giá trị "thay đổi" và "không thay đổi" Sau đó mạng nhị phân này được chồng phủ lên ảnh thứ hai để phân tích và chỉ ra các pixel thay đổi Khi đó chỉ có các pixel được xác định là có sự thay đổi được phân loại trên ảnh thứ hai này Sau đó, phương pháp

so sánh sau phân loại truyền thống được ứng dụng để tìm ra thông tin về biến động

Ưu điểm của phương pháp này là giảm được sai số xác định biến động do

bỏ sót hoặc nhầm lẫn và cung cấp cụ thể thông tin về sự biến động từ loại gì sang loại gì Phương pháp này có thể phân tích được số lượng nhỏ các vùng thay đổi giữa hai thời điểm

Ở hầu hết các vùng nghiên cứu, trong giai đoạn từ 1 - 5 năm thì diện tích biến động thường không lớn quá 10% diện tích toàn bộ vùng nghiên cứu, vì vậy phương pháp này khá thích hợp để thành lập bản đồ những vùng có biến động nhỏ, nhưng bất lợi lớn nhất của phương pháp này là rất phức tạp, đòi hỏi một số bước thực hiện và kết quả cuối cùng phụ thuộc vào vào chất lượng của mạng nhị phân đã được sử dụng để phân tích Tuy nhiên để nghiên cứu biến động và thành lập bản đồ biến động thì đây là một phương pháp rất hữu dụng

1.4.2.6 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp chồng xếp ảnh phân loại lên bản đồ đã có

Trong một số trường hợp mà khu vực nghiên cứu đã có bản đồ hiện trạng được thành lập hoặc đã có bản đồ được số hóa thì thay vì sử dụng ảnh viễn thám

ở thời điểm 1 chúng ta sử dụng các nguồn dữ liệu đã sẵn có Tiến hành phân loại ảnh ở thời điểm thứ hai, sau đó tiến hành so sánh các pixel tương tự như phương pháp so sánh sau phân loại để tìm ra biến động và thông tin biến động

Ưu điểm của phương pháp này là sử dụng được nguồn dữ liệu đã biết, giảm được nguồn sai số do bỏ sót hay tổng quát và biết được thông tin chi tiết về

sự biến động Hơn nữa chỉ cần phân loại độc lập ảnh ở thời điểm 2

Tuy nhiên phương pháp này cũng có nhược điểm là dữ liệu số hóa có thể không

đủ độ chính xác hoặc dữ liệu bản đồ không tương thích với hệ thống phân loại

1.4.2.7 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp cộng màu trên một kênh ảnh

Trong phương pháp này ta chọn một kênh ảnh nhất định (ví dụ kênh 1) sau đó ghi từng ảnh ở các thời điểm lên một băng từ đặc biệt của hệ thống xử lý ảnh số Khi đó màu sắc của dữ liệu ảnh chồng xếp sẽ cho thấy sự biến động hay không biến động theo nguyên lý tổ hợp màu

Ưu điểm của phương pháp này có thể xác định được biến động của hai thậm chí ba thời điểm ở cùng một lần xử lý ảnh

Tuy nhiên kỹ thuật xử lý ảnh theo phương pháp này không cung cấp được

số liệu cụ thể về diện tích biến động từ loại đất này sang loại đất khác Tuy vậy, đây là phương pháp tối ưu để nghiên cứu biến động trên phạm vi rộng lớn như vùng hoặc lãnh thổ

Ưu điểm của phương pháp này có thể xác định được biến động của hai hoặc ba thời điểm ở cùng một lần xử lý ảnh

Tuy nhiên kỹ thuật xử lý ảnh theo phương pháp này không cung cấp được

số liệu cụ thể về diện tích biến động từ loại đất này sang loại đất khác Tuy vậy, đây là phương pháp tối ưu để nghiên cứu biến động trên phạm vi rộng lớn như vùng hoặc lãnh thổ

Hình 1.9 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp cộng màu trên một kênh ảnh

1.4.2.8 Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp kết hợp

Thực chất việc thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp này là vecter hóa những vùng biến động từ tư liệu ảnh có độ phân giải cao như ảnh SPOT Pan hoặc ảnh hàng không

Nếu dữ liệu ảnh tại một thời điểm có độ phân giải thấp hơn ta tiến hành phân loại ảnh đó theo phương pháp phân loại không kiểm định Từ ảnh phân loại không kiểm định tạo ra được bản đồ hiện trạng tại thời điểm đó Tiếp theo chồng xếp bản đồ lên trên ảnh có độ phân giải cao để phát hiện biến động Sau đó tiến hành vecter hóa những vùng biến động

Quá trình xử lý được thực hiện dễ dàng hơn nếu thỏa mãn hai yếu tố:

- Nếu hai ảnh được hiển thị trên màn hình cùng lúc, bên cạnh nhau;

- Các tính chất hình học của ảnh là như nhau, được định hướng như nhau thì khi vẽ một đối tượng trên một ảnh thì trên ảnh kia đối tượng đó có cùng kích thước, hình dạng

Ứng dụng hiệu quả nhất của phương pháp này là nghiên cứu biến động sau thiên tai

Ưu điểm của phương pháp này là độ chính xác cao và cung cấp đầy đủ thông tin về biến động tuy nhiên phương pháp này chỉ thực hiện trên ảnh độ phân

giải cao

1.5 Tình hình nghiên cứu biến động trên thế giới và ở Việt Nam

1.5.1 Tình hình nghiên cứu biến động trên thế giới

Biến động sử dụng đất là kết quả của sự tương tác phức tạp giữa con người và môi trường Biến động sử dụng đất cũng ảnh hưởng tới con người và hệ

thống tự nhiên theo không gian và thời gian (Valbuena et al., 2010)

Trong thời gian đầu, những nghiên cứu về biến động sử dụng đất chỉ đơn giản là phát hiện những thay đổi sử dụng đất ở những khu vực cụ thể bằng kỹ thuật viễn thám và GIS (Mas, 1999; Brandon and Bottomley, 1998; Halid, 1997 dẫn theo Muller, 2004)

Song song với việc xác định biến động sử dụng đất, các nhà khoa học đã nhận ra rằng biến động sử dụng đất là nhân tố quan trọng thúc đẩy sự biến đổi môi trường Vì vậy những nghiên cứu về biến động sử dụng đất lúc này tập trung phân tích những nguyên nhân, động lực thúc đẩy và ảnh hưởng của biến động sử dụng đất đến các vấn đề kinh tế, xã hội và môi trường sinh thái

Trước tiên phải kể đến dự án quốc tế về nghiên cứu biến động sử dụng đất

và lớp phủ (LUCC - Land use and Cover Change) được thực hiện và điều hành bởi nhiều trường đại học và các viện nghiên cứu như Đại học Clark, Mỹ (1994-1996), Viện Cartografic de Catalunya, Tây Ban Nha (1997-1999) và Đại học Công giáo Louvain, Bỉ (2000-2005) Mục tiêu của dự án là tăng cường sự hiểu biết về những tác động của con người và động thái sinh lý của biến động đất đai đến những thay đổi về độ che phủ đất