Nghiên cứu và phát triển phương pháp phân lớp lúa ở đồng bằng sông hồng sử dụng ảnh vệ tinh landsat 8 (tt)

MỤC LỤCĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN HOÀNG ANH NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8 NGÀNH: CÔNG

MỤC LỤC

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN HOÀNG ANH

NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG SỬ

DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8

NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN

MÃ SỐ:

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS BÙI QUANG HƯNG

Tính cấp thiết của đề tài Phạm vi nghiên cứu Phần I, Tổng quan nghiên cứu

1.2 Phân loại ảnh trong viễn thám 11

1.4 Sự phát triển của các hệ phân loại lớp phủ 13

1.5 Những nghiên cứu phân loại lớp phủ ngày nay 14

Phần II: Phương pháp phân loại 2.1 Phương thức dựa trên phân loại điểm ảnh 14

2.2 Phân loại định hướng đối tượng (objectoriented classification) 15

2.3 Một số thuật toán rộng rãi được sử dụng và hiệu quả của nó 16

Phần III: Nghiên cứu và thực nghiệm phân lớp lúa cho ĐBSH 3.1 Khu vực nghiên cứu và dữ liệu ảnh vệ tinh

3.1.1: Đặc điểm tự nhiên của đồng bằng sông Hồng 17

3.1.2 Dữ liệu ảnh vệ tinh 20

3.2 Dữ liệu phụ trợ

3.2.1 Dữ liệu thống kê tình hình sản xuất lúa. 24

a,Vụ lúa đông xuân 24

b, Vụ lúa mùa 24

3.2.2 Dữ liệu thống kê diện tích sản xuất lúa. 25

a, Vụ lúa đông xuân 25

b, Vụ lúa mùa 26

3.3 Thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu ảnh Landsat 8

3.3.1 Thu thập ảnh Landsat 8 27

3.3.2.Cắt ảnh 31

Cắt ảnh landsat 8 theo địa giới của đồng bằng sông Hồng 31

Code thao tác cắt ảnh[Mosaic] 31

3.3.3 xử lý ảnh mặt nạ mây (CloudMask)32

Code xử lý ảnh cfamask để đưa ra mặt nạ mây ở mức đầy đủ.[cfmaskfull]

32

3.3.4 Ghép ảnh hoàn thiện tiền xử lý 34

3.4 Phương thức phân loại lớp Lúa

a ,Phân tích đặc tính sinh trưởng của lúa35

b Mô tả thuật toán(Thuật toán ngưỡng) 37

[findcloud] Code để bóc tách mây ra khỏi ảnh dữ liệu

landsat 8 surface [composite] Codecomposite nhiều ảnh trong một tháng

của landsat 8

MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của đề tài

Lúa nước là một trong những cây trồng quantrọng nhất trên toàn cầu, chiếm hơn 11% diệntích đất trồng trọt toàn cầu (Maclean, Instutute etal.2002), và cung cấp 481 triệu tấn gạo mỗi nămtrên toàn thế giới(FAOSTAST 2010) Đối với sựphân bố không gian của ruộng lúa là cần thiết đểước lượng gạo hàng năm sản xuất, sử dụng nướcthủy lợi, tài nguyên nước và quản lý sử dụng đất.Việc điều tra nông sản chủ yếu dựa vào sốliệu thống kê trên cơ sở lấy mẫu hạn chế thựchiện tại các cấp cơ sở cho phép ngoại suy đểcung cấp(diện tích, năng suất, sản xuất) dữ liệutrên huyện , tỉnh và quy mô quốc gia(Sun, huang

et al.2009) Mặc dù điều tra có thể cung cấp cácước tính thông kê, nhưng dữ liệu không thể cungcấp thông tin kịp thời Trong trường hợp củaViệt Nam, số liệu lúa được cung cấp bởi hai

nguồn: là số liệu điều tra hàng năm từ các cơquan thống kê(Tổng cục Thống kê- GSo) hoặcchi cục thống kê – DSO; dữ liệu thống kê kiểm

kê đất toàn quốc với chu kỳ năm năm 1 lần( MPI2004) Rất khó để có được theo dõi lúa trên liêntục kịp thời, điều này rất quan trọng trong việchiện nay, vì lý gạo là ảnh hưởng đển quan trọngnhất an ninh, lương thực, tài nguyên nước, nhưng

có thể thay đổi thường xuyên theo mùa và khônggian

Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào nghiên cứu vàphát triển các thuật toán phân lớp lúa cho hìnhảnh vệ tinh Landsat 8 tại Đồng bằng châu thổSông Hồng của Việt Nam Mục đích chính củaviệc này là để xây dựng được sự phân bố khônggian các vùng trồng lúa đồng bằng sông Hồngnhư thể nào trong khoảng thời gian năm 2013-

2016 và sử dụng phương pháp để kết hợp nguồn

dữ liệu viễn thám khác nhau nhằm nâng cao độ

chính xác việc chiết xuất lúa từ dữ liệu Landsat

Viễn thám không chỉ tìm hiểu bề mặtcủa Trái Đất hay các hành tinh mà nó còn có thểthăm dò được cả trong các lớp sâu bên trong cáchành tinh Trên Trái Đất, người ta có thể sửdụng máy bay dân dụng, chuyên dụng hay các vệtinh nhân tạo để thu phát các ảnh viễn thám[7]

Có hai loại viễn thám chính là viễn thámthụ động và viễn thám chủ động Các cảm

biến thụ động thu nhận các bức xạ tự nhiên đượcphát ra hoặc được phản xạ từ vật thể hoặc khuvực xung quanh Phản xạ ánh sáng mặt trời làmột nguồn phổ biến nhất mà các cảm biến thụđộng thu nhận Ví dụ, các cảm biến viễn thámthụ động như phim trong nhiếp ảnh hồng ngoại,thiết bị tích hợp sạt và máy đo sóng radio Thunhận dữ liệu chủ động là ghi nhận các bước sóngđiện từ do những nguồn chủ động phát ra, chúng

đi đến đối tượng rồi phản xạ lại sau đó cảmbiến thu nhận tín hiệu RADAR và LiDAR lànhững ví dụ về cảm biến chủ động trong khi đó

có thời gian trễ giữa lúc phát ra và thu nhận sóngđiện từ trong quá trình đo đạc để xác định vị trí,vận tốc và phương hướng di chuyển của một đốitượng[7]

 Cảm biến viễn thám: Cảm biến là các thiết

bị tạo ra ảnh về sự phân bố năng lượng phản

xạ hay phát xạ của các vật thể từ mặt đất theo

những phần nhất định của quang phổ điệntừ[7].

Việc phân loại các cảm biến dựa theo dãisóng thu nhận, chức năng hoạt động, cũng có thểphân loại theo kết cấu

 Cảm biến chia ra là cảm biến chủđộng và cảm biến bị động

Cảm biến bị động thu nhận bức xạ do vậtthể phản xạ hoặc phát xạ từ nguồn phát tự nhiên

là Mặt Trời Cảm biến chủ động lại thu nănglượng do vật thể phản xạ từ một nguồn cung cấpnhân tạo[1]

1.2 Phân loại ảnh trong viễn thám

 Ảnh quang học: là loại ảnh được tạo ra bởiviệc thu nhận các bước sóng ánh sáng nhìn thấy (bước sóng 0.4-0.76 micromet)

 Ảnh hồng ngoại: là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng hồng

ngoại phát ra từ vật thể (bước sóng 8-14 micromet)

 Ảnh radar: là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng trong dãi sóng siêu cao tần (bước sóng lớn hơn 2 cm).

 Ảnh thu được bằng sóng địa chấn cũng là một loại ảnh viễn thám

Ảnh viễn thám có thể được lưu theo

các kênh ảnh đơn (trắng đen) ở dạng số trong máy tính hoặc các kênh ảnh được tổ hợp (ảnh màu) hoặc có thể in ra giấy, tùy theo mục đích người sử dụng.[7]

1.3 Đặt vấn đề và xác định bài toán

Đồng bằng sông Hồng trải rộng từ vĩ độ21°34´B (huyện Lập Thạch) tới vùng bãi bồikhoảng 19°5´B (huyện Kim Sơn), từ 105°17´Đ(huyện Ba Vì) đến 107°7´Đ (trên đảo Cát Bà).Toàn vùng có diện tích: 15.000 km², chiếm 4,6%diện tích của cả nước Phía bắc và đông bắc

là Vùng Đông Bắc (Việt Nam), phía tây và tâynam là vùng Tây Bắc, phía đông là vịnh Bắc

Bộ và phía nam vùng Bắc Trung Bộ Đồng bằng

thấp dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam, từ cácthềm phù sa cổ 10 - 15m xuống đến các bãi bồi 2

- 4m ở trung tâm rồi các bãi triều hàng ngày cònngập

phục vụ một mục đích cụ thể hoặc chỉ làmột lớp thông tin của lớp phủ mặt đất như lớp

PHẦN III: NGHIÊN CỨU VÀ THỰC NGHIỆM PHÂN LỚP LÚA CHO ĐỒNG

BẰNG SÔNG HỒNG 3.1 Khu vực nghiên cứu và dữ liệu ảnh vệ tinh

3.1.1: Đặc điểm tự nhiên của đồng bằng sông Hồng

Hình 3.1 Bản đồ vùng đồng bằng sông Hồng

3.1.2 Dữ liệu ảnh vệ tinh

3.2 Dữ liệu phụ trợ

3.2.1 Dữ liệu thống kê tình hình sản xuất lúa.

a,Vụ lúa đông xuân

b, Vụ lúa mùa

3.2.2 Dữ liệu thống kê diện tích sản xuất lúa.

Diện tích sản xuất lúa ở đồng bằng sôngHồng được thu thập từ nguồn

3.3 Thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu ảnh Landsat 8

LC81260452014172-3.3.3 xử lý ảnh mặt nạ mây (CloudMask)

Kết quả đánh giá:

Hình ảnh 3.12: Ảnh

LC81260452013105-SC20170307115107

3.3.4 Ghép ảnh hoàn thiện tiền xử lý

Hình 3.13 : Hình footprint của landsat 8 trên ĐBSH

b, tiến hành ghép ảnh

3.4 Phương thức phân loại lớp Lúa

Kết quả :

a ,Phân tích đặc tính sinh trưởng của lúa

Một đặc điểm vật lý dùng để phân biệtgiữa lúa và các vùng che phủ khác

Hình 1 Sự thay đổi của các chỉ số thực vật

theo thời gian

Trong đó ρnir, ρred, ρblue, ρswir nir, ρnir, ρred, ρblue, ρswir red, ρnir, ρred, ρblue, ρswir blue, ρnir, ρred, ρblue, ρswir swir là chỉ sốcủa kênh cận hồng ngoại, kênh đỏ, kênh xanh dương và kênh trung hồng ngoại

b Mô tả thuật toán(Thuật toán ngưỡng)

Thuật toán được miêu tả vắn tắt qua sơ đồ khốisau:

Hình 2 Mô tả thuật toán sử dụng ngưỡng

sau:

Phần IV:Tổng kết

Tham khảo :

[1]An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification - Mahesh Pal, Paul M Mather [2]Mapping rice paddy extent and intensification

in the Vietnamese Mekong River Delta with dense time stacks of landsat data –Caitlin Kontgis,Annemarie,Mutlu Ozdogan

[3]Evolution of regional to global paddy rice mapping methods: A review – Jinwei Dong, xiangming Xiao

[4]Nghiên cứu các phương pháp sử dụng ảnh MODIS để phân lớp khu vực trồng lúa tại Đồng bằng sông Hồng Nguyễn Xuân Đức, Lê Hồng

Quang, Trần Lê Minh Nhật K58CA - Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội.

[5] Huete, A., et al, Overview of the radio metricand biophysical performance of the MODIS vegetation indices Remote Sensing of Environment (2002), 83, Elsevier-USA, pp 195– 213.

[6] http://desktop.arcgis.com/en/arcmap

[7] nghiên cứu giải đoán ảnh vệ tinh để lấy thông tin phù sa ở vùng đbscl- PGS.TS Lê Mạnh Hùng, TS Nguyễn Nghĩa Hùng

[8] Kết quả nghiên cứu ứng dụng công nghệ gis

và công nghệ viễn thám vào quản lý sản xuất lúa vùng đồng bằng sông cửu long- TSKH Nguyễn Đăng Vỹ

[9] Ứng dụng dữ liệu ảnh modis đa thời gian trong lập bản đồ diện tích trồng lúa ở tỉnh ninh bình - Lê Văn Dũng , Lê Phương Thảo -Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam

[10]Ứng dụng dữ liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt Landsat nghiên cứu độ ẩm đất trên cơ sở chỉ số khô hạn nhiệt đột thực vật

[11] https://vi.wikipedia.org/

8-product

[12]https://landsat.usgs.gov/using-usgs-landsat-[13] LANDSAT 8 (L8) DATA USERS HANDBOOK- Department of the Interior U.S Geological Survey

[14] http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html