TIỂU LUẬN NGHIÊN cứu NHIỆT độ bề mặt bằng phần mềm ENVI

TIỂU LUẬN NGHIÊN cứu NHIỆT độ bề mặt bằng phần mềm ENVI TIỂU LUẬN NGHIÊN cứu NHIỆT độ bề mặt bằng phần mềm ENVI TIỂU LUẬN NGHIÊN cứu NHIỆT độ bề mặt bằng phần mềm ENVI TIỂU LUẬN NGHIÊN cứu NHIỆT độ bề mặt bằng phần mềm ENVI TIỂU LUẬN NGHIÊN cứu NHIỆT độ bề mặt bằng phần mềm ENVI

TIỂU LUẬN NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT THÀNH PHỐ

HÀ NỘI

I • Mục tiêu

II • Dữ liệu sử dụng

V • Kết luận

I Mục tiêu :

Qua đề tài: “Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt thành phố Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI/TIRS” nhằm mục tiêu lập bản đồ nhiệt thành phố Hà Nội góp phần phục vụ phát triển quy hoạch bền vững.

II Dữ liệu sử dụng

1 Giới thiệu về vệ tinh Landsat 8:

Vệ tinh thế hệ thứ 8 - Landsat 8 đã được Mỹ phóng thành

công lên quỹ đạo vào ngày 11/02/2013 với tên gọi gốc

Landsat Data Continuity Mission (LDCM) Đây là dự án hợp tác giữa NASA và cơ quan Đo đạc Địa chất Mỹ

Landsat 8 mang theo 2 bộ cảm: bộ thu nhận ảnh mặt đất (OLI -

Operational Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor) Landsat 8 thu nhận ảnh với tổng số 11 kênh phổ, bao gồm

9 kênh sóng ngắn và 2 kênh nhiệt sóng dài

Vệ tinh LDCM (Landsat 8)

Kênh phổ Bước sóng Độ phân

giải

Band 1 - Coastal

aerosol

0.433 - 0.453

0.845 - 0.885

0.500 - 0.680

Band 11 - Thermal Infrared (TIR) 2

Đặc trưng bộ cảm

của vệ tinh lansat 8

Landsat 8 thu nhận xấp xỉ 400

cảnh/ngày So với Landsat 7,

Landsat 8 có cùng độ rộng dải

chụp, cùng độ phân giải ảnh

và chu kỳ lặp lại 16 ngày

2.Giới thiệu về phần mềm ENVI :

Phần mềm ENVI là tên viết tắt của Environment for

Visualizing Images (tạm dịch là môi trường xem và xử lý

ảnh) do công ty Rearch System của Hoa kỳ xây dựng ENVI được xây dựng để đáp ứng những yêu cầu của những người chuyên sử dụng tư liệu viễn thám, ảnh chụp từ máy bay

ENVI cho phép người sử dụng:

- Xem ảnh, đọc ảnh và hiển thị các băng phổ

- Phân tích các giá trị số của ảnh bằng việc tính toán và hiển thị các biểu đồ

- Tạo và khai thác các vùng đối tượng nghiên cứu trên ảnh

- Phân loại ảnh theo nhiều phương pháp

- Tạo ra các băng phổ mới thông qua việc tính toán các chỉ số và/hoặc áp dụng việc lọc ảnh

- Trích xuất các phổ của các đối tượng, so sánh các phổ này với các phổ chuẩn…

3 Khu vực nghiên cứu :

Thành phố Hà Nội

Thành phố Hà Nội trên bản đồ hành chính

Tọa độ: 21°01′42″B 105°51′12″Đ

Diện tích: 3.328,9 km²

Dân số: 6.996.000 người (2014)

III Phương pháp nghiên cứu và kết quả :

Dữ liệu sử dụng kênh hồng ngoại nhiệt Landsat 8 OLI/TIRS ( kênh 10 và kênh 11) thu nhận từ vệ tinh Sau khi đã thực hiện các định dạng lại, hiệu chỉnh khí quyển, hiệu chỉnh bức xạ và hiệu chỉnh hình học sẽ được phân phối đến người sử dụng ở cấp độ 1G (L1G) Ở cấp độ sản phẩm 1G, dữ liệu Landsat 8 OLI/TIRS được thu nhận dưới dạng ảnh xám độ 16 bit nghĩa là giá trị pixel được lưu trữ ở định dạng số Do đó cần phải chuyển đổi giá trị số 16 bit của dữ liệu ảnh số này sang giá trị bức xạ phổ là giá trị phản ánh năng lượng phát ra từ mỗi vật thể được thu nhận trên kênh nhiệt

1 Phương pháp nghiên cứu :

Để thực hiện tính giá trị nhiệt độ bề mặt từ các kênh hồng ngoại nhiệt, ta thực hiện trình tự theo các bước sau:

Ảnh gốc

Tính chuyển các giá trị Pixel từ dạng DN sang dạng bức xạ

Chuyển đổi giá trị bức xạ phổ sang nhiệt độ (Kelvin)

Chuyển đơn vị Kelvin ( K ) về đơn vị Celcius ( o C )

1.1 Thực hiện tính chuyển các giá trị pixel từ dạng số DN sang dạng bức xạ theo công thức:

Lλ = ML Qcal + AL

Trong đó:

L λ   : giá trị bức xạ phổ

ML : Hệ số đối với từng kênh ảnh cụ thể ( giá trị RADIANCE_MULT_BAND_x,

x là kênh ảnh )

Qcal : Giá trị số của kênh ảnh

AL : Hệ số đối với từng kênh ảnh cụ thể ( giá trị RADIANCE_ADD_BAND_x, x là kênh ảnh)

Kết quả sau khi chuyển đổi:

Giá trị khi chuyển từ dạng số sang dạng bức xạ

1.2 Chuyển đổi giá trị bức xạ phổ sang nhiệt độ:

Sau khi chuyển sang giá trị bức xạ Lλ, cần phải áp dụng thuật toán để tính giá trị nhiệt bề mặt tương ứng (giá trị nhiệt bề mặt lúc này được tính theo đơn vị Kelvin)

Sử dụng thuật toán NOR, thuật toán này dựa trên công thức Plank:

T = Trong đó:

T : nhiệt độ hiệu quả trên vệ tinh ( K )

K1: hệ số hiệu chỉnh 1 ( giá trị K1_CONSTANT_BAND_x, x là kênh ảnh )

K2 : hệ số hiệu chỉnh 2 ( giá trị K2_CONSTANT_BAND_x, x là kênh ảnh )

Lλ : giá trị bức xạ phổ

Kết quả sau khi chuyển đổi:

Giá trị nhiệt

độ hiển thị theo Kelvin

1.3 Chuyển đơn vị Kelvin ( K ) về đơn vị Celcius ( oC ) theo công thức:

2 Kết quả :

2.1 Thông tin về dữ liệu ảnh phục vụ quá trình nghiên cứu :

Trong đề tài này, khu vực khảo sát là phần diện tích thành phố Hà Nội ứng với dữ liệu ảnh Landsat 8 OLI/TIRS khu vực phía Bắc đồng bằng sông Hồng vào ngày 1/7/2015 với hệ tọa độ WGS81 – zone 48N

Toàn bộ quá trình tính toán và xử

lý đươc thực hiện bằng phần mềm

ENVI phiên bản 4.4 Sau khi tính

toán các giá trị trên ảnh gốc, tiến

hành cắt ảnh theo khu vực thành

phố Hà Nội bằng cách sử dụng

lớp vector bản đồ nền ranh giới

hành chính

Kết quả tổ hợp màu các Band 4, 3, 2 ảnh Landsat 8 thành phố Hà Nội

2.2 Kết quả tính toán nhiệt độ bề mặt Hà Nội:

Giá trị nhiệt độ bề mặt tại vệ tinh Landsat 8 OLI/TIRS khu vực Hà Nội ngày 1/7/2015 ở Band 10

Chú giải :

Giải thích sự phân bố nhiệt độ bề mặt thành phố Hà Nội:

Kết quả tổ hợp các Band 7, 6, 4

IV Nhận xét :

Kết quả phân loại lớp phủ mặt

đất thành phố Hà Nội

Nhiệt độ cao ở những nơi không có thực vật che phủ (khu dân cư, đất trống, ), càng tăng ở nơi tập trung khu dân cư Nhiệt độ thấp hơn ở những nơi có thực vậy che phủ và mặt nước.

Nhiệt độ đặc biệt cao ở khu vực các quận nội thành, hay như khu vực Long Biên và một phần của Đông Anh có nhiệt

độ cao do đây là nơi tập trung các khu công nghiệp, các nhà máy sản xuất Bê tông, nhựa đường, mái tôn, hay khí thải

nhà máy đều là những nguyên nhân khiến các khu vực có

nhiệt độ bề mặt lên tới trên 35 oC

Thời điểm khảo sát vào tháng 7, là mùa hè nên nhiệt độ

bề mặt trung bình cũng khá cao Những vùng có nhiệt độ dưới

26oC rất ít: sâu trong rừng, một phần sông ở ranh giới Hà Nội với Phú Thọ Nhánh sông ở ranh giới phía Bắc và đi xuyên qua

Hà Nội cũng đã nằm ở khoảng 26 - 28 oC

Hầu hết các hồ, những cánh đồng lúa nước đều nằm ở khoảng 28-30 oC Những vùng không có hay ít thực vật che

phủ, những nơi dân cư không tập trung quá đông thì nhiệt độ

từ 30 - 33 oC Khoảng nhiệt độ tăng lên từ 33-35 oC ở khu vực dân cư tập trung hơn Phần lớn khu vực nội thành nằm ở

khoảng nhiệt độ này

V Kết luận

1 Về sự phân bố nhiệt thành phố Hà Nội:

Nhiệt độ cao tập trung nhiều ở nội thành, có xu hướng giảm khi tiến ra ngoại thành

2 Về hiệu quả của phương pháp viễn thám trong nghiên cứu nhiệt độ bề mặt

Việc sử dụng tư liệu viễn thám trong tính toán nhiệt độ bề mặt tương đối đơn

giản và nhanh chóng, chỉ cần sử dụng duy nhất một kênh nhiệt

Mức độ chi tiết của kết quả được thể hiện trên toàn vùng, chứ không phải chỉ là

số đo tại điểm quan trắc như trong phương pháp đo đạc truyền thống từ các trạm quan trắc khí tượng

Tuy nhiên, thực tế các số đo điều kiện khí quyển không sẵn có, do đó việc hiệu chỉnh khí quyển cho việc khôi phục lại các số đo mặt đất là một việc khó khăn đối với một vùng bất kỳ vào một thời điểm bất kỳ và thường bỏ qua Do vậy, cần chú ý đến việc hiểu chỉnh khí quyển để có thể tính toán nhiệt độ bề mặt một cách chính xác hơn

CẢM ƠN THẦY VÀ CÁC BẠN ĐÃ

LẮNG NGHE !!!