Ứng dụng ảnh vệ tinh đa thời gian thành lập bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông la vĩ, tỉnh bình định

ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI GIAN THÀNH LẬP BẢN ĐỒ CƠ CẤU CÂY TRỒNG NÔNG NGHIỆP TRÊN LƯU VỰC SÔNG LA VĨ, TỈNH BÌNH ĐỊNH Tác giả NGUYỄN VĂN ĐỆ Khóa luận được đệ trình để đáp ứng yêu cầu

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI GIAN THÀNH LẬP BẢN ĐỒ CƠ CẤU CÂY TRỒNG NÔNG NGHIỆP TRÊN

LƯU VỰC SÔNG LA VĨ, TỈNH BÌNH ĐỊNH

Họ và tên sinh viên: NGUYỄN VĂN ĐỆ Ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ Niên khóa: 2013 – 2017

Tháng 7/2017

Trang 2

ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI GIAN THÀNH LẬP BẢN ĐỒ

CƠ CẤU CÂY TRỒNG NÔNG NGHIỆP TRÊN LƯU VỰC

SÔNG LA VĨ, TỈNH BÌNH ĐỊNH

Tác giả NGUYỄN VĂN ĐỆ

Khóa luận được đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp bằng Kĩ sư ngành Hệ thống Thông tin Địa lý

Giáo viên hướng dẫn:

PGS.TS NGUYỄN KIM LỢI KS NGUYỄN DUY LIÊM

Tháng 7 năm 2017

Trang 3

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tôi xin chân thành cảm ơn thầy PGS.TS Nguyễn Kim Lợi, ThS Võ Ngọc Quỳnh Trâm và đặc biệt là thầy KS Nguyễn Duy Liêm, những người đã định hướng đề tài và hướng dẫn, chỉ bảo tận tình, động viên trong thời gian thực hiện đề tài và giúp tôi hoàn thành khóa luận tốt nghiệp

Tôi trân trọng cảm ơn Ban lãnh Viện Địa lý Tài nguyên Tp Hồ Chí Minh, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã tạo điều kiện cho tôi được thực tập tại đơn vị Đặt biệt, tôi chân thành gửi lời cảm ơn đến TS Trần Thái Bình, ThS Phạm Bách Việt,

CN Nguyễn Duy Khang, CN Đinh Trần Anh Thư, CN Nguyễn Ngọc Phương Thanh,

CN Hồ Lâm Trường cùng với cán bộ tại Trung tâm Viễn thám và Hệ thống Thông tin Địa lý đã chỉ dạy kiến thức, hướng dẫn kỹ thuật, cách giải quyết vấn đề cũng như chia sẻ nguồn tài liệu, dữ liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu

Tôi xin gửi lời tri ân sâu sắc đến quý thầy cô cùng KS Nguyễn Duy Liêm, trường Đại học Nông Lâm Tp Hồ Chí Minh đã tận tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức quý giá dành cho tôi trong bốn năm học tập tại trường

Tôi cảm ơn những người bạn trong tập thể DH13GI đã đồng hành cùng tôi trong quãng đời sinh viên, những người đã giúp đỡ khi tôi gặp khó khăn, chia sẻ và động viên tôi cùng phấn đấu trong môi trường học đường

Cuối cùng, con cảm ơn bố mẹ đã tạo điều kiện cho con học tập cho đến ngày hôm nay Cảm ơn chị gái và anh trai thương yêu đã chăm sóc em trong thời gian học xa nhà

Nguyễn Văn Đệ

Bộ môn Tài Nguyên và GIS Khoa Môi trường và Tài nguyên Trường Đại học Nông Lâm TP Hồ Chí Minh

Số điện thoại: 0983037745 Email: tinhtamgis94@gmail.com

Trang 4

TÓM TẮT

Đề tài nghiên cứu “Ứng dụng ảnh vệ tinh đa thời gian thành lập bản đồ cơ cấu

cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định” đã được thực hiện từ

tháng 2/2017 đến tháng 7/2017 Phương pháp tiếp cận của đề tài là ứng dụng công nghệ viễn thám xác định cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định

Đề tài đã thành lập các bản đồ cây trồng nông nghiệp ở các thời điểm trong năm

2016, 2017 và bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên ảnh vệ tinh Sentinel-2A Theo

đó, diện tích lúa 1 vụ chiếm 11,84%; lúa 2 vụ chiếm 3,99%; lúa 3 vụ chiếm 1,49%; lạc chiếm 11,54%; sắn chiếm 6,05% và diện tích các loại cây trồng đa canh gồm: lúa+lạc chiếm 1,81%; lúa+sắn chiếm 3,28%; lạc+sắn chiếm 17,35%; lúa+lạc+sắn chiếm 1,24%; cây hàng năm khác chiếm 12,40%; cây lâu năm và rừng chiếm 22,36% và diện tích các lớp phủ khác chiếm 6,56%

Kết quả số liệu giải đoán so sánh với số liệu thống kê năm 2014 cho thấy đối với xã Cát Hiệp, diện tích lúa (lúa 1 vụ, lúa 2 vụ, lúa 3 vụ, lúa+lạc, lúa+sắn, lúa+lạc+sắn), diện tích lạc (lạc, lúa+lạc; lạc+sắn; lúa+lạc+sắn), diện tích sắn (sắn, lúa+sắn, lạc+sắn, lúa+lạc+sắn) và diện tích cây trồng hàng năm khác có độ chênh lệch lần lượt là 64,76%, 69,50%, 65,27%, 83,57% Đối với thị trấn Ngô Mây, diện tích lúa (lúa 1 vụ, lúa 2 vụ, lúa

3 vụ và lúa+lạc, lúa+sắn, lúa+lạc+sắn), diện tích lạc (lạc và lúa+lạc, lạc+sắn, lúa+lạc+sắn), diện tích sắn (sắn, lúa+sắn, lạc+sắn, lúa+lạc+sắn) và diện tích cây hàng năm khác có độ chênh lệch lần lượt là 57,61%, 69,62%, 70,38%, 95,01%

Kết quả số liệu giải đoán so sánh với bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015 cho thấy đối với diện tích lúa (lúa 1 vụ, lúa 2 vụ, lúa 3 vụ, lúa+lạc; lúa+sắn và lúa+lạc+sắn của số liệu giải đoán so với đất chuyên trồng lúa, đất trồng lúa còn lại của bản đồ hiện trạng) có mức chênh lệch là 56,46% Diện tích cây hàng năm khác (lạc, sắn, lạc+sắn, cây hàng năm khác của số liệu giải đoán so với đất trồng cây hàng năm khác, đất nông nghiệp khác của bản đồ hiện trạng) có mức chênh lệch là 74,30% Đối với diện tích cây lâu năm (cây lâu năm và rừng của số liệu giải đoán so với đất trồng cây lâu năm, đất rừng sản xuất, đất rừng phòng hộ của bản đồ hiện trạng) có mức chênh lệch là 40,89%

Trang 5

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC VIẾT TẮT vi

DANH MỤC BẢNG BIỂU vii

DANH MỤC HÌNH ẢNH ix

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 3

2.1 Tổng quan về cơ cấu cây trồng và viễn thám 3

2.1.1 Cơ cấu cây trồng 3

2.1.2 Phương pháp xác định đối tượng trong viễn thám 3

2.1.3 Giới thiệu vệ tinh Sentinel 8

2.2 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 10

2.2.1 Vị trí địa lý 10

2.2.2 Điều kiện tự nhiên 10

2.2.3 Điều kiện kinh tế - xã hội 13

2.3 Tình hình nghiên cứu liên quan đến vấn đề nghiên cứu 15

2.3.1 Ở Việt Nam 15

2.3.2 Trên thế giới 16

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 17

3.1 Phương pháp nghiên cứu 17

3.2 Thu thập dữ liệu 18

3.2.1 Dữ liệu hành chính 18

Trang 6

3.2.2 Dữ liệu viễn thám 19

3.2.3 Dữ liệu thực địa 19

3.2.4 Dữ liệu thống kê 20

3.2.5 Dữ liệu sử dụng đất 21

3.3 Gộp kênh và cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu 21

3.3.1 Gộp kênh ảnh 21

3.3.2 Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu 22

3.4 Lựa chọn đối tượng 22

3.5 Xây dựng khóa giải đoán ảnh 24

3.5.1 Tính toán chỉ số thực vật NDVI 24

3.5.2 Lập khóa giải đoán ảnh 26

3.6 Chọn mẫu huấn luyện 29

3.6.1 Phân tích mẫu huấn huyện 29

3.6.2 Đánh giá mẫu huấn luyện 29

3.6.3 Đặc trưng phổ của các loại cây trồng trên khu vực nghiên cứu 32

3.7 Phân loại cây trồng và các lớp phủ khác 33

3.8 Đánh giá độ chính xác và xử lý ảnh sau phân loại 34

3.8.1 Đánh giá độ chính xác sau phân loại 34

3.8.2 Xử lý ảnh sau phân loại 34

3.9 Chồng lớp các kết quả phân loại 34

3.10 Nhận diện, phân loại cơ cấu cây trồng 34

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ, THẢO LUẬN 36

4.1 Bản đồ phân loại thực phủ 36

4.1.1 Kết quả đánh giá độ chính xác 36

4.1.2 Ngày 13/02/2016 40

4.1.3 Ngày 23/04/2016 42

4.1.4 Ngày 12/06/2016 43

4.1.5 Ngày 02/07/2016 44

Trang 7

4.1.6 Ngày 10/09/2016 45

4.1.7 Ngày 07/02/2017 47

4.2 Bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp 49

4.3 So sánh bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp với các số liệu khác 56

4.3.1 Kết quả so sánh với niên giám thống kê 56

4.3.2 Kết quả so sánh với bản đồ hiện trạng sử dụng đất 2015 57

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ 58

5.1 Kết luận 58

5.2 Kiến nghị 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO 59

PHỤ LỤC 61

Trang 8

DANH MỤC VIẾT TẮT

ESA European Space Agency (Cơ quan Vũ trụ Châu Âu)

EVI Enhanced Vegetation Index (Chỉ số thực vật tăng cường)

FAO Food and Agriculture Organization (Tổ chức Nông Lương Liên Hiệp Quốc) NDSBVI Normalised Differential Shortwave-infrared Based Vegetation Index (Chỉ số

khác biệt thực vật chuẩn hóa dựa trên kênh hồng ngoại sóng ngắn)

NDVI Normalized Difference Vegetation Index (Chỉ số khác biệt thực vật chuẩn

hóa)

Trang 9

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Đặc điểm của các kênh phổ của ảnh Sentinel-2 9

Bảng 2.2: Diện tích, dân số và mật độ dân số các xã đi qua lưu vực 13

Bảng 2.3: Hiện trạng sử dụng đất của các xã, thị trấn nằm trên lưu vực (ha) 14

Bảng 2.4: Thống kê diện tích cây trồng nông nghiệp năm 2014 (ha) 14

Bảng 3.1: Dữ liệu ảnh viễn thám được thu thập 19

Bảng 3.2: Điểm mẫu của các cây hàng năm 19

Bảng 3.3: Điểm mẫu của rừng, các cây lâu năm và các lớp phủ khác 20

Bảng 3.4: Hệ thống phân loại cây trồng nông nghiệp của khu vực nghiên cứu 23

Bảng 3.5: Khóa giải đoán các loại cây trồng trong khu vực nghiên cứu 26

Bảng 3.6: Khóa giải đoán các lớp phủ khác trong khu vực nghiên cứu 28

Bảng 3.7: Đánh giá sự khác biệt mẫu huấn luyện thời gian thu nhận 13/02/2016 30

Bảng 4.1: Chỉ số Kappa và độ chính xác toàn cục của từng thời điểm 36

Bảng 4.2: Ma trận sai số ngày 13/02/2016 36

Bảng 4.8: Thống kê diện tích giải đoán ngày 13/2/2016 41

Bảng 4.9: Thống kê giải đoán ngày 23/4/2016 43

Trang 10

Bảng 4.12: Thống kê diện tích ngày 10/9/2016 46

Bảng 4.13: Thống kê diện tích giải đoán ngày 7/2/2017 47

Bảng 4.14: Lượng mưa theo tháng trong các năm 2015, 2016, 2017 tại trạm Phù Cát 48

Bảng 4.15: Thống kê diện tích giải đoán cơ cấu cây trồng 49

Bảng 4.16: Mẫu thực địa của cơ cấu lúa 51

Bảng 4.17: Mẫu thực địa của cơ cấu lạc 53

Bảng 4.18: Mẫu thực địa của cơ cấu sắn 54

Bảng 4.19: Mẫu thực địa của cơ cấu đa canh 55

Bảng 4.20: So sánh bản đồ cơ cấu cây trồng với niên giám thống kê năm 2014 56

Bảng 4.21: So sánh bản đồ cơ cấu cây trồng với bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015 57

Trang 11

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1: Đặc trưng phản xạ phổ của đất, nước và thực vật (Muhammad Aqeel Ashraf và

cộng sự, 2011) 4

Hình 2.2: Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật (Muhammad Aqeel Ashraf và cộng sự, 2011) 5

Hình 2.3: Đặc trưng phản xạ phổ của các loại cây hàng năm (Thenkabail và cộng sự, 2014) 6

Hình 2.4: Đặc trưng phản xạ phổ của các loại cây hàng năm ở giai đoạn đầu vụ và cuối vụ (Thenkabail và cộng sự, 2014) 6

Hình 2.5: Đặc trưng phổ của các loại cây lâu năm (Thenkabail và cộng sự, 2014) 7

Hình 2.6: Mối quan hệ giữa bước sóng với độ phân giải không gian của các kênh phổ ảnh Sentinel-2 (ESA, 2015b) 9

Hình 2.7: Bản đồ vị trí lưu vực sông La Vĩ 10

Hình 2.8: Bản đồ địa hình lưu vực sông La Vĩ 11

Hình 2.9: Lượng mưa trung bình tháng giai đoạn 2000- 2015 tại trạm Phù Cát 12

Hình 2.10: Nhiệt độ không khí trung bình tháng giai đoạn 2000- 2015 tại trạm Quy Nhơn 13

Hình 3.1: Phương pháp nghiên cứu 17

Hình 3.2: Bản đồ khảo sát thực địa lưu vực sông La Vĩ 20

Hình 3.3: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015 21

Hình 3.4: Gộp kênh ảnh 22

Hình 3.5: Cắt ảnh theo khu vực nghiên cứu (minh họa ngày 7/2/2017) 22

Hình 3.6: Bản đồ chỉ số NDVI tại lưu vực sông La Vĩ (07/02/2017) 25

Hình 3.7: Đặc trưng phổ của các cây hàng năm 32

Hình 3.8: Đặc trưng phổ của các cây lâu năm và rừng 33

Hình 3.9: Phương pháp phân loại gần đúng nhất (Trần Hùng và Phạm Quang Lợi, 2008) 33

Hình 3.10: Quy trình nhận diện, phân loại cơ cấu cây trồng 35

Hình 4.1: Phân loại cây trồng nông nghiệp 13/2/2016 41

Trang 12

Hình 4.7: Lượng mưa theo tháng trong các năm 2015, 2016, 2017 tại trạm Phù Cát 48

Hình 4.8: Bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp 49

Hình 4.9: Vị trí thực địa so với cơ cấu cây trồng 50

Trang 13

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong nông nghiệp, cơ cấu cây trồng cung cấp thông tin chi tiết về thành phần, tỉ lệ các loại và giống cây trồng được bố trí theo thời gian và không gian trong vùng sản xuất nông nghiệp (Đặng Văn Minh và cộng sự, 2006) Qua đó, người dân có thể nắm bắt lịch gieo trồng, thu hoạch của từng loại cây trồng, từ đó đưa ra những quyết định thích hợp về sản xuất nông nghiệp Trong khi đó, đối với nhà quản lý, cơ cấu cây trồng là thông tin cơ

sở, làm tiền đề cho việc xây dựng chương trình khuyến nông, kiểm soát dịch bệnh

Lưu vực sông La Vĩ thuộc hệ thống sông Côn chảy qua địa bàn các xã Cát Lâm, Cát Hiệp, Cát Trinh, Cát Hanh, Cát Tân, thị trấn Ngô Mây thuộc huyện Phù Cát và xã Bình Thuận thuộc huyện Tây Sơn, tỉnh Bình Định với diện tích khoảng 10.369 ha Dựa trên bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015, có thể thấy diện tích đất sản xuất nông nghiệp là 6.925,72 ha, chiếm trên 60% diện tích lưu vực Trong đó, diện tích đất chuyên trồng lúa chiếm 1.146,28 ha; đất trồng lúa còn lại chiếm 741,15 ha; đất trồng cây hàng năm khác chiếm 1.590,61 ha; đất trồng cây lâu năm chiếm 1.104,32 ha; đất rừng sản xuất chiếm 2.224,40 ha; đất rừng phòng hộ chiếm 15,48 ha, đất nông nghiệp khác chiếm 103,46 ha Vài năm gần đây, do tác động của biến đổi khí hậu đã làm thay đổi cơ cấu các loại cây trồng nông nghiệp trên lưu vực, dẫn đến sản xuất bấp bênh, kém hiệu quả Tình trạng này đòi hỏi các nhà quản lý phải liên tục cập nhật tình hình cơ cấu cây trồng cũng như lịch canh tác của từng loại cây tại từng vị trí trên lưu vực Qua đó, đưa ra những quyết định, chính sách nông nghiệp kịp thời, hợp lý

Công nghệ viễn thám có ưu thế trong việc giám sát các đối tượng trên mặt đất nhờ khả năng bao quát ở phạm vi rộng theo các khoảng thời gian lặp lại Một số nghiên cứu điển hình trên thế giới ứng dụng viễn thám trong xác định cơ cấu cây trồng như Bashir và cộng sự (2007) tại Sudan, Saptarshi Mondal và cộng sự (2014) tại Ấn Độ Trong nước, có thể kể đến nghiên cứu của Trần Thị Hiền và Võ Quang Minh (2010) ở đồng bằng sông Cửu Long, Vũ Hữu Long và cộng sự (2011) tại đồng bằng sông Hồng, Lê Văn Dũng và

Lê Phương Thảo (2015) ở tỉnh Ninh Bình

Trang 14

Xuất phát từ những lý do trên, đề tài “Ứng dụng ảnh vệ tinh đa thời gian thành lập

bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định” đã

được thực hiện

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung của đề tài: Thành lập bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định, dựa trên ảnh vệ tinh đa thời gian trong năm 2016, 2017 Các mục tiêu cụ thể bao gồm:

 Thành lập các bản đồ phân loại cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định

 Thành lập bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định

 So sánh bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp trên lưu vực sông La Vĩ, tỉnh Bình Định với các nguồn dữ liệu khác

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các loại cây trồng nông nghiệp

Phạm vi nghiên cứu được giới hạn trong lưu vực sông La Vĩ thuộc địa bàn các xã Cát Hiệp, Cát Hanh, Cát Trinh, thị trấn Ngô Mây (huyện Phù Cát), xã Bình Thuận (huyện Tây Sơn) thuộc tỉnh Bình Định

Trang 15

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

2.1 Tổng quan về cơ cấu cây trồng và viễn thám

2.1.1 Cơ cấu cây trồng

Cơ cấu cây trồng là thành phần, tỉ lệ các loại và giống cây trồng được bố trí theo thời gian và không gian ở một cơ cở hoặc một vùng sản xuất nông nghiệp nhằm sử dụng hợp lý nhất các điều kiện tự nhiên, kinh tế- xã hội sẵn có (Đặng Văn Minh và cộng sự, 2006) Muốn vậy, cơ cấu cây trồng phải đạt các yêu cầu sau:

 Lợi dụng được tốt nhất các điều kiện khí hậu và tránh được tác hại của thiên tai (hạn, lụt, bão, lạnh,…)

 Lợi dụng được tốt nhất các điều kiện đất đai (địa hình, thổ nhưỡng, tưới tiêu,…), tránh được các tác hại (chua, mặn, phèn,…) và bảo vệ độ phì nhiêu của đất

 Lợi dụng được tốt nhất các đặc tính sinh học của cây trồng (năng suất, chất lượng, ngắn ngày, thích ứng rộng, khả năng chống chịu,…)

 Tránh được các tác hại của sâu bệnh, cỏ dại với việc hạn chế sử dụng các biện pháp hóa học

2.1.2 Phương pháp xác định đối tượng trong viễn thám

a) Đặc trưng phổ của đất, nước và thực vật

Viễn thám cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng phản xạ/ bức

xạ với từng bước sóng do bộ cảm biến nhận được trong dải phổ đã xác định, đặt trưng này được gọi là đặc trưng phổ Các phản xạ phổ ứng với từng lớp phủ mặt đất cho thấy có sự khác nhau do sự tương tác giữa các bức xạ điện từ và vật thể Nhờ đó, viễn thám xác định hoặc phân tích được đặc điểm của lớp phủ thông qua đo lường phản xạ phổ

Đường cong phản xạ phổ được chia thành các nhóm sau: đất, nước và thực vật được thể hiện như Hình 2.1

 Đối với nước, phản xạ ở bước sóng xanh dương, xanh lục và đỏ; gần như bị hấp thụ hoàn toàn ở sóng cận hồng ngoại Độ phản xạ của nước trong suốt thường thấp, tuy nhiên phản xạ là cực đại ở phần cuối của quang phổ xanh lục và giảm khi bước sóng tăng Do đó, nước thường có màu xanh dương

Trang 16

 Sự phản xạ của đất trống phụ thuộc vào thành phần của nó Thông thường, phản xạ tăng dần khi bước sóng tăng dần Do đó, đất trống thường có màu vàng, đỏ

 Thực vật phản xạ thấp ở bước sóng xanh dương, xanh lục và đỏ của quang phổ

do bị hấp thụ bởi chất diệp lục để cho quá trình quang hợp Đường cong phổ có một đỉnh cao tại khu vực màu xanh lục Ở vùng cận hồng ngoại, tỉ lệ phản xạ cao hơn nhiều so với trong dải nhìn thấy do cấu trúc tế bào trong lá

Hình 2.1: Đặc trưng phản xạ phổ của đất, nước và thực vật (Muhammad Aqeel Ashraf

và cộng sự, 2011)

b) Đặc trưng phổ của các loại cây hàng năm

Đặc tính phản xạ phổ của thực vật bị ảnh hưởng bởi sắc tố lá, cấu trúc tế bào, thành phần nước như Hình 2.2

 Sắc tố: Các sắc tố của lá cây, đặt biệt là chất diệp lục, hấp thụ bức xạ ở vùng ánh sáng nhìn thấy Vùng ánh sáng xanh lục phản xạ mạnh nhất nên lá có màu xanh lục Khi lá úa, chất diệp lục giảm thì lá cây có màu đỏ

 Cấu trúc tế bào: Cấu trúc tế bào của lá cây ảnh hưởng đến đặc tính phản xạ phổ

ở vùng cận hồng ngoại Cấu trúc tế bào lớn hơn thì phản xạ thấp hơn

Trang 17

 Thành phần nước: Thành phần nước của lá cây ảnh hưởng đến đặc tính phản

xạ phổ ở vùng hồng ngoại sóng ngắn Lá cây có độ ẩm càng cao thì hấp thụ càng lớn

Hình 2.2: Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật (Muhammad Aqeel Ashraf và cộng sự,

2011)

Đặc trưng phổ của một số loại cây hàng năm như lúa nước, lạc, ngô, sắn, đậu đũa, đậu tương được thể hiện qua Hình 2.3 Theo đó, tất cả loại cây trên đều phản xạ thấp (dưới 20%) trong khoảng bước sóng 300- 700 nm Tuy nhiên, từ bước sóng 700 nm đến 1.400 nm, giá trị phản xạ tăng cao, trên 30% Cụ thể, với lúa nước là 50%, lạc là 55%, ngô là 52%, sắn là 70%, đậu đũa là 55%, đậu tương là 58%

Trang 18

Hình 2.3: Đặc trưng phản xạ phổ của các loại cây hàng năm (Thenkabail và cộng sự,

2014)

Đường cong phản xạ không chỉ phụ thuộc vào từng loại cây trồng mà còn thay đổi tùy theo từng thời điểm sinh trưởng và phát triển của cây trồng, cụ thể xem Hình 2.4 Nguyên nhân là do sự khác biệt về hàm lượng sắc tố, sinh khối, cấu trúc tế bào của cây trồng ở thời điểm đầu vụ, giữa vụ và cuối vụ

Hình 2.4: Đặc trưng phản xạ phổ của các loại cây hàng năm ở giai đoạn đầu vụ và

cuối vụ (Thenkabail và cộng sự, 2014)

Trang 19

c) Đặc trưng phổ của các loại cây lâu năm và rừng

Đặc trưng phổ của các cây lâu năm và rừng bao gồm rừng thứ sinh, rừng nguyên sinh, dừa, cọ, tre và cây bụi được thể hiện qua Hình 2.5 Theo đó, tại bước sóng khoảng 1.000 nm thuộc dải cận hồng ngoại, phản xạ đạt giá trị lớn nhất: cây tre là trên 40%, các loại cây còn lại xấp xỉ 30% Ngược lại, ở các bước sóng 1.400 nm, 1.900 nm và 2.400 nm thuộc dại hồng ngoại sóng ngắn, bức xạ điện từ gần như không bị phản xạ ở tất cả các loại cây trồng

Hình 2.5: Đặc trưng phổ của các loại cây lâu năm (Thenkabail và cộng sự, 2014)

d) Các yếu tố ảnh hưởng đến đặc trưng phổ của cây trồng

Các yếu tố ảnh hưởng đến đặc trưng phổ của cây trồng bao gồm: giai đoạn sinh trưởng, phát triển của cây, chế độ dinh dưỡng, nước tưới cho cây

 Giai đoạn sinh trưởng, phát triển của từng loại cây khác nhau là không giống nhau Ngoài ra, trên một vùng đất có cùng một loại cây trồng nhất định nhưng thời gian canh tác khác nhau dẫn đến xuất hiện nhiều giai đoạn sinh trưởng, phát triển khác nhau của một loại cây trồng trên vùng đất đó Cả hai điều này đều gây khó khăn cho quá trình lập khóa giải đoán ảnh

 Chế độ dinh dưỡng, nước tưới cho cây trồng tùy vào điều kiện địa hình, thổ nhưỡng của mỗi vùng đất Điều này dẫn đến có sự phản xạ khác nhau giữa cây ở tình trạng phát triển tốt với cây ở tình trạng phát triển không tốt

Trang 20

Để giải quyết hai vấn đề trên, đòi hỏi khâu khảo sát thực địa phải được chuẩn bị tỉ

mỉ và tiến hành bài bản bởi lẽ nó có ý nghĩa quyết định đến độ chính xác của phân loại cây trồng trên vùng nghiên cứu Các điểm mẫu phải đảm bảo đủ số lượng với độ chính xác cao, bao quát trên các yếu tố bị ảnh hưởng, kèm hình ảnh thực tế Ngoài ra, tại mỗi vị trí lấy mẫu, cần ghi lại thông tin chi tiết về lịch canh tác của từng loại cây

2.1.3 Giới thiệu vệ tinh Sentinel

a) Tổng quan về Sentinel

Sentinel là tên của một loạt các vệ tinh quan sát Trái đất thuộc chương trình Copernicus của ESA Các vệ tinh được đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6, mang theo các thiết bị thu nhận quan sát đất liền, đại dương và khí quyển sử dụng công nghệ radar, ảnh

đa phổ (ESA, 2017):

 Sentinel-1 có quỹ đạo gần cực, mang sứ mệnh chụp ảnh radar cả ngày lẫn đêm trong mọi điều kiện thời tiết các khu vực đất liền và đại dương Sentinel-1A, 1B được đưa lên quỹ đạo lần lượt vào ngày 3/4/ 2014 và 25/4/2016

 Sentinel-2 có quỹ đạo gần cực, mang sứ mệnh chụp ảnh đa phổ ở độ phân giải cao các khu vực đất liền Sentinel-2A, 2B được đưa lên quỹ đạo lần lượt vào ngày 23/6/2015 và 7/3/2017

 Sentinel-3 có chức năng đo địa hình, nhiệt độ mặt biển, nhiệt độ bề mặt đất, màu đại dương và màu đất với độ chính xác cao và độ tin cậy cao Qua đó, hỗ trợ các hệ thống dự báo đại dương, cũng như giám sát môi trường và khí hậu Sentinel-3A được đưa lên quỹ đạo vào ngày 16/2/2016

 Sentinel-4 là một thiết bị có nhiệm vụ giám sát khí quyển sẽ được đưa vào vệ tinh Meteosat Third Generation-Sounder trong quỹ đạo địa tĩnh

 Sentinel-5 hay Sentinel-5P có nhiệm vụ cung cấp dữ liệu kịp thời về các sol khí ảnh hưởng đến chất lượng không khí và khí hậu

 Sentinel-6 mang theo một chiếc máy đo độ cao radar để đo chiều cao bề mặt biển toàn cầu, chủ yếu phục vụ cho nghiên cứu hải dương học và khí hậu

b) Đặc điểm của Sentinel-2

Sentinel-2 bao gồm 2 vệ tinh chuyển động theo quỹ đạo gần cực ở độ cao 786 km

Độ rộng vệt quét lớn (290 km) và chu kì chụp ảnh cao (10 ngày tại xích đạo cho từng vệ

Trang 21

tinh và 5 ngày tại xích đạo khi kết hợp hai vệ tinh) Phạm vi quan sát từ 84° vĩ độ Nam đến 84° vĩ độ Bắc Vệ tinh có khả năng thu nhận ảnh đa phổ với 13 kênh (443- 2.190 nm)

ở độ phân giải bức xạ 12 bit: 4 kênh có độ phân giải không gian 10 m, 6 kênh có độ phân giải không gian 20 m và 3 kênh có độ phân giải không gian 60 m (xem Bảng 2.1 và Hình 2.6) Nhiệm vụ của Sentinel-2 nhằm phục vụ các hoạt động quản lý đất đai, nông lâm nghiệp, kiểm soát thảm họa, lập bản đồ rủi ro

Bảng 2.1: Đặc điểm của các kênh phổ của ảnh Sentinel-2

sóng (µm)

Độ phân giải không gian (m)

Mô tả

Band 1 - Coastal aerosol 0,443 60 Sol khí

Band 3 - Green

Band 4 - Red

Band 5 - Vegetation red edge

Band 8 - NIR

Band 8A - Vegetation red edge

Band 9 - Water vapour

Band 10 - SWIR – Cirrus

Band 11 - SWIR

Band 12 – SWIR

0,560 0,665 0,705 0,740 0,783 0,842 0,865 0,945 1,375 1,610 2,190

Hơi nước Mây Hồng ngoại sóng ngắn Hồng ngoại sóng ngắn

(ESA, 2015a)

Hình 2.6: Mối quan hệ giữa bước sóng với độ phân giải không gian của các kênh phổ

ảnh Sentinel-2 (ESA, 2015b)

Trang 22

2.2 Đặc điểm khu vực nghiên cứu

2.2.1 Vị trí địa lý

Lưu vực sông La Vĩ, một phụ lưu của hệ thống sông Côn, có diện tích 10.369 ha, trải dài trong khoảng tọa độ địa lý 13058’- 1404’ vĩ độ Bắc và 108056’- 10905’ kinh độ Đông, nằm trên địa phận các xã Cát Lâm, Cát Hiệp, Cát Hanh, Cát Trinh, thị trấn Ngô Mây (huyện Phù Cát) và xã Bình Thuận (huyện Tây Sơn) của tỉnh Bình Định Vị trí của lưu vực được thể hiện qua Hình 2.7

Trang 23

Độ dốc lưu vực nhỏ, khoảng 0- 101%, phổ biến là 0- 3,27% Độ dốc 3,27- 8,1% phân bố dọc theo mạng lưới sông ngòi Độ dốc lớn nhất là 8,1- 101% tập trung ở những vùng đồi phía Tây Bắc, Bắc và Nam của lưu vực

Hình 2.8: Bản đồ địa hình lưu vực sông La Vĩ

Trang 24

Hình 2.9: Lượng mưa trung bình tháng giai đoạn 2000- 2015 tại trạm Phù Cát

Do mặt hạn chế dữ liệu của trạm đo trên lưu vực, nên đề tài lấy dữ liệu trạm đo Quy Nhơn nằm gần lưu vực để thống kê các số liệu về nhiệt độ không khí, độ ẩm không khí,

số giờ nắng, tốc độ gió

Về nhiệt độ không khí, lưu vực sông La Vĩ có nền nhiệt độ tương đối cao với nhiệt

độ trung bình năm khoảng 27,3oC Nhiệt độ trung bình tháng nhỏ nhất là 23,2oC, lớn nhất

là 30,4oC Độ ẩm trung bình năm trong khoảng 76 - 80% Độ ẩm thấp nhất là 33%

Tổng số giờ nắng trong năm vào khoảng 2.400- 2.600 giờ Số giờ nắng cao nhất trong tháng là 12 giờ, nhỏ nhất là 2 giờ Lưu vực sông La Vĩ chịu ảnh hưởng của hai luồng gió chính là gió mùa Đông Bắc và gió mùa Tây Nam Tốc độ gió trung bình năm trên lưu vực biến đổi trong khoảng 2,3- 2,7 m/s

Trang 25

Hình 2.10: Nhiệt độ không khí trung bình tháng giai đoạn 2000- 2015 tại trạm Quy

Nhơn

c) Thủy văn

Hệ thống sông ngòi trên lưu vực sông La Vĩ khá dày đặc, có dạng hình nan quạt Tổng chiều dài sông suối khoảng 249 km, mật độ sông suối là 2,4 km/km² Sông ngòi trên lưu vực chảy theo ba hướng chính: Bắc- Nam (từ xã Cát Trinh), Tây Bắc- Đông Nam (từ

xã Cát Hiệp, Bình Thuận), Nam- Bắc (từ xã Cát Tân), hợp lưu tại thị trấn Ngô Mây và chảy ra cửa xả lưu vực tại xã Cát Tân Lưu lượng dòng chảy trên lưu vực rất thấp và có sự tương phản sâu sắc giữa mùa lũ và mùa kiệt

2.2.3 Điều kiện kinh tế - xã hội

a) Dân cư

Dân số trung bình trên lưu vực sông La Vĩ bao gồm thị trấn Ngô Mây, xã Cát Tân, Cát Trinh, Cát Hiệp, Cát Hạnh thuộc huyện Phù Cát và xã Bình Thuận thuộc huyện Tây Sơn là khoảng 56.483 người (xem Bảng 2.2) Mật độ dân số trung bình 341,9 người/km²

Bảng 2.2: Diện tích, dân số và mật độ dân số các xã đi qua lưu vực

(km²)

Dân số trung bình (người)

Mật độ dân số (người/km²)

Trang 26

3 Xã Cát Trinh 47,68 13.459 282,3

Ghi chú: * số liệu tính đến 2015, các số liệu còn lại tính đến 2014

(Chi cục Thống kê huyện Phù Cát, 2015; Chi cục Thống kê huyện Tây Sơn, 2016)

b) Cơ cấu kinh tế

Nền kinh tế của lưu vực sông La Vĩ chủ yếu dựa vào sản xuất nông nghiệp Một số

hệ thống kết cấu hạ tầng nông nghiệp, nông thôn được đầu tư xây dựng, phục vụ phát triển đời sống và sản xuất của người dân

Xét tình hình sử dụng đất trên lưu vực sông La Vĩ, đất sản xuất nông nghiệp chiếm diện tích cao nhất Tiếp đến là đất lâm nghiệp và đất chuyên dùng Còn lại là diện tích đất

ở, chi tiết xem Bảng 2.3

Bảng 2.3: Hiện trạng sử dụng đất của các xã, thị trấn nằm trên lưu vực (ha)

nghiệp

Đất lâm nghiệp Đất chuyên

Ghi chú: * số liệu tính đến 2015, các số liệu còn lại tính đến 2014

Về nông nghiệp, diện tích một số loại cây nông nghiệp theo đơn vị hành chính thuộc lưu vực sông thể hiện ở Bảng 2.4 Đối với lúa, tập trung nhiều nhất ở xã Cát Hanh với 2.157 ha và thấp nhất là thị trấn Ngô Mây với 255 ha Đối với lạc, diện tích cao nhất là xã Cát Hiệp với 658 ha và thấp thấp là thị trấn Ngô Mây với 115 ha Đối với sắn, diện tích cao nhất là xã Cát Hiệp với 612 ha và thấp thấp là thị trấn Ngô Mây với 65 ha

Bảng 2.4: Thống kê diện tích cây trồng nông nghiệp năm 2014 (ha)

Lúa Lạc Sắn Cây hàng năm

Trang 27

2.3 Tình hình nghiên cứu liên quan đến vấn đề nghiên cứu

2.3.1 Ở Việt Nam

Nghiên cứu của Trần Thị Hiền và Võ Quang Minh (2010): “Ảnh viễn thám MODIS

trong xây dựng cơ cấu mùa vụ lúa ở đồng bằng sông Cửu Long” Trên nền ảnh MODIS

chụp ngày 1/1/2008 và 14/9/2009, nghiên cứu tính chỉ số NDVI và tìm mối quan hệ giữa NDVI với các giai đoạn phát triển của lúa Từ đó, xác định thời gian bắt đầu và kết thúc của mỗi vụ lúa Kết quả cho thấy có 8 cơ cấu mùa vụ lúa điển hình ở vùng nghiên cứu trong năm 2008 và 2009 là lúa 1 vụ, lúa 2 vụ (Hè Thu- Thu Đông, Đông Xuân chính vụ-

Hè Thu sớm, Đông Xuân sớm- Hè Thu muộn, Đông Xuân- Hè Thu chính vụ), lúa 3 vụ (Đông Xuân sớm- Xuân Hè- Hè Thu, Đông Xuân chính vụ- Hè Thu- Thu Đông, Đông Xuân muộn- Hè Thu- Thu Đông)

Nghiên cứu của Vũ Hữu Long và cộng sự (2011): “Sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh

MODIS nghiên cứu mùa vụ cây trồng, lập bản đồ hiện trạng và biến động lớp phủ vùng đồng bằng sông Hồng giai đoạn 2008-2010” Phân tích biến thiên của chỉ số NDVI trong

các năm 2008 và 2010 cho thấy mỗi lớp phủ có một đường cong phổ nhất định Kết quả phân loại thực phủ có chỉ số Kappa là 0,8798, độ chính xác toàn cục là 89,60% Phân tích biến động cho thấy diện tích đất chuyên lúa năm 2010 giảm so với năm 2008, từ 994,032

ha xuống 975,890 ha, chủ yếu là do chuyển đổi sang đất thổ cư và đất chuyên dùng là 35,236 ha

Nghiên cứu của Lê Văn Dũng và Lê Phương Thảo (2015): “Ứng dụng dữ liệu ảnh

MODIS đa thời gian trong thành lập bản đồ diện tích trồng lúa ở tỉnh Ninh Bình” Ảnh

MODIS đa thời gian (MOD09A1) và Landsat (TM) được sử dụng để lập bản đồ diện tích trồng lúa Ảnh MODIS được phân loại bằng thuật toán gần đúng nhất, sau đó phương pháp phân loại Sub-pixel được sử dụng để tăng độ chính xác kết quả phân loại Kết quả phân loại có kiểm định đạt độ chính xác trên 74% (ảnh MODIS ngày 02/06/2010) và 78%

Trang 28

(ảnh MODIS ngày 14/09/2010) Kết quả này là phù hợp đối với ảnh viễn thám có độ phân giải không gian bình thường Kết quả phân loại bằng phương pháp phân loại Sub-pixel đạt độ chính xác trên 86% (ảnh MODIS ngày 02/06/2010) và 90% (ảnh MODIS ngày 14/09/2010)

2.3.2 Trên thế giới

Nghiên cứu của Bashir và cộng sự (2007): “Remote Sensing Derived Crop

Coefficient for Estimating Crop Water Requirements for Irrigated Sorghum in the Gezira Scheme, Sudan” Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 7 và một số tài liệu tham khảo FAO-56

thành lập bản đồ cơ cấu mùa vụ, tính nhu cần nước Kết quả còn cho thấy nhu cầu nước cao nhất 70,0 mm nằm trong tháng 9 với lượng mưa hiệu quả 0,0 mm và ngược lại nhu cầu nước 0,0 mm thấp nhất trong tháng 2 với lượng mưa hiệu quả là 59,9 mm Như vậy nhu cầu nước phụ thuộc rất lớn vào lượng mưu hiệu quả trong tháng

Nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2013): “Integrating LIDAR with Hyperspectral

Data for Tree Species Classification in Urban Ecosystems” Nghiên cứu sử dụng phương

pháp phân loại hướng đối tượng cho ra kết quả phân loại đối với cây lá kim và cây lá rộng

có chỉ số Kappa là 82,1%; độ chính xác toàn cục là 91,2% Đối với nhóm các cây còn lại, chỉ số Kappa, độ chính xác toàn cục lần lượt là 69%, 74,2%

Nghiên cứu của Saptarshi Mondal và cộng sự (2014): “Extracting seasonal

cropping patterns using multitemporal vegetation indices from IRS LISS-III data in Muzaffarpur District of Bihar, India” Nghiên cứu này đã phát triển cách tiếp cận bán tự

động sử dụng dữ liệu viễn thám IRS LISS-III và các chỉ số thực vật (NDVI, EVI2 và NDSBVI) để trích xuất cơ cấu cây trồng ở Bihar, Ấn Độ Kết quả cho thấy độ chính xác toàn cục đạt được lần lượt cho ba chỉ số NDVI, EVI2 và NDSBVI là 86,08%, 83,1% và 83,3%

Trang 29

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu được thực hiện theo Hình 3.1

Hình 3.1: Phương pháp nghiên cứu

Quá trình thực hiện của nghiên cứu gồm những bước sau:

 Thu thập dữ liệu: dữ liệu hành chính (ranh giới lưu vực và các ranh giới cấp huyện xã của khu vực nghiên cứu), dữ liệu viễn thám Sentinel 2A (2016, 2017), dữ

Trang 30

liệu thực địa (điểm mẫu, lịch mùa vụ cây trồng), dữ liệu thống kê và dữ liệu sử dụng đất năm 2015

 Từ dữ liệu Sentinel-2A (1), tiến hành gộp kênh, cắt ảnh theo ranh giới lưu vực (dữ liệu hành chính)

 Lựa chọn đối tượng cần giải đoán (2), từ đó thành lập hệ thống phân loại cho khu vực nghiên cứu

 Xây dựng khóa giải đoán ảnh cho từng đối tượng dựa trên chỉ số NDVI, dữ liệu thực địa(3)

 Chọn mẫu huấn luyện bao gồm phân tích khả năng tách biệt mẫu, xây dựng đường cong phản xạ phổ cho từng đối tượng trên khu vực nghiên cứu (4)

 Phân loại cây trồng và các lớp phủ khác sử dụng thuật toán phân loại có giám định (5)

 Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại sử dụng độ chính xác toàn cục, chỉ số Kappa Sau đó, tiến hành xử lý sau phân loại (6)

 Từ các kết quả phân loại cây trồng và các lớp phủ khác, tiến hành chồng lớp theo thuật toán Intersect (7)

 Dựa trên bản đồ tổng hợp, kết hợp với dữ liệu lịch mùa vụ (dữ liệu thực địa), tiến hành nhận diện, phân loại cơ cấu cây trồng, cho ra kết quả là bản đồ cơ cấu cây trồng (8)

 Để đánh giá khách quan kết quả phân loại cơ cấu cấy trồng, tiến hành so sánh với các số liệu khác, bao gồm số liệu niên giám thống kê và bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015 (9)

3.2 Thu thập dữ liệu

3.2.1 Dữ liệu hành chính

Dữ liệu hành chính bao gồm ranh giới lưu vực sông La Vĩ (được xác định dựa trên bản đồ địa hình 2 huyện Phù Cát và Tây Sơn), và ranh giới hành chính huyện, xã nằm trong khu vực nghiên cứu

Trang 31

3.2.2 Dữ liệu viễn thám

Phạm vi đề tài sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2A thu thập từ trang web

https://lv.eosda.com và https://earthexplorer.usgs.gov trong năm 2016 và năm 2017, cụ thể xem Bảng 3.1

Bảng 3.1: Dữ liệu ảnh viễn thám được thu thập

nhận

Góc nghiêng (o)

Độ phủ mây (%)

Độ phân giải không gian (m)

Ghi chú

2016 S2A-tile-20160213-R075 13/02 36,23 74,60 10 Earthexplorer

S2A-tile-20160423-49PBR-1 23/04 70,70 5,18 10 Lv.eosda S2A-tile-20160612-49PBR-0 12/06 68,80 34,82 10 Lv.eosda S2A-tile-20160702-49PBR-0 02/07 67,97 36,42 10 Lv.eosda S2A-tile-20160910-49PBR-0 10/09 68,74 12,86 10 Lv.eosda

2017 S2A-tile-20170207-49PBR-0 07/02 52,49 0,09 10 Lv.eosda

3.2.3 Dữ liệu thực địa

Khảo sát thực địa được tiến hành từ ngày 8-11 tháng 4 năm 2017 tại các vị trí như Hình 3.2, với tổng các điểm mẫu khảo sát là 80 điểm (xem chi tiết 2), được chia thành 14 loại đối tượng khác nhau, phân thành các nhóm cơ bản với lịch canh tác (rút ra từ kết quả phỏng vấn người dân, như phụ lục 1) được thể hiện như Bảng 3.2 và Bảng 3.3

 Nhóm 1: Gồm các cây hàng năm như lúa, sắn, ngô, lạc và các cây hàng năm khác

 Nhóm 2: Gồm các cây lâu năm và rừng như dừa, điều, xoài, các cây lâu năm khác, keo, bạch đàn, tre

 Nhóm 3: Gồm các lớp thực phủ còn lại như mặt nước, dân cư, giao thông, đất trống

Bảng 3.2: Điểm mẫu của các cây hàng năm

STT Loại đối tượng Số điểm

Trang 32

Tổng 44

Bảng 3.3: Điểm mẫu của rừng, các cây lâu năm và các lớp phủ khác

STT Loại đối tượng Số điểm mẫu Ghi chú

Trang 33

3.2.5 Dữ liệu sử dụng đất

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015 được cung cấp bởi Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Bình Định bao gồm 32 loại hình sử dụng đất (xem Hình 3.3), được sử dụng để phục cho quá trình so sánh với bản đồ cơ cấu cây trồng Nghiên cứu chỉ tập trung vào các loại hình sử dụng là đất chuyên trồng lúa, đất trồng lúa còn lại, đất trồng cây hàng năm khác, đất nông nghiệp khác, đất trồng cây lâu năm, đất rừng sản xuất, đất rừng phòng hộ

Hình 3.3: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2015

3.3 Gộp kênh và cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu

Để phục vụ cho quá trình nghiên cứu, tiến hành gộp các kênh ảnh lại với nhau và cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu

3.3.1 Gộp kênh ảnh

Kết quả gộp kênh ảnh thể hiện qua Hình 3.4

Trang 34

Hình 3.4: Gộp kênh ảnh

3.3.2 Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu

Kết quả cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu thể hiện qua Hình 3.5

Hình 3.5: Cắt ảnh theo khu vực nghiên cứu (minh họa ngày 7/2/2017)

3.4 Lựa chọn đối tượng

Lựa chọn đối tượng là yếu tố rất quan trọng trong việc nhận dạng các đối tượng lớp phủ mặt đất Phân loại các cây trồng có chính xác hay không phụ thuộc vào hệ thống phân

Trang 35

loại đã xây dựng Để thể hiện một cách chính xác nhất, một hệ thống phân loại cần phải logic, dễ hiểu, chứa đựng tất cả các cây trồng và các lớp phủ khác trên mặt đất Các đối tượng của hệ thống phân loại phải có định nghĩa/ khái niệm rõ ràng, tránh nhầm lẫn với các đối tượng khác và được phân nhóm khác nhau theo thứ bậc để tạo điều kiện sau phân loại và thành lập bản đồ phù hợp với mục tiêu nghiên cứu

Theo Anderson và cộng sự (1976), hệ thống phân loại được xây dựng có 4 nhóm cấp bậc gồm I, II, III, IV Do đề tài sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2A có độ phân giải không gian cao, nên khi sử dụng hệ thống này, có thể thành lập bản đồ cơ cấu cây trồng nông nghiệp ở mức độ chi tiết cấp IV Hệ thống phân loại cây cho khu vực nghiên cứu trên lưu vực sông La Vĩ được dựa trên hệ thống phân loại sử dụng đất và lớp thực phủ của James Anderson và cộng sự (1976), có kèm theo những biến đổi cho phù hợp với khu vực nghiên cứu như Bảng 3.4

Bảng 3.4: Hệ thống phân loại cây trồng nông nghiệp của khu vực nghiên cứu

Cây lúa Lúa 1 vụ Cây lương thực có hạt

Lúa 2 vụ Lúa 3 vụ Cây lạc Lạc 1 vụ Cây thực phẩm lấy hạt

Lạc 2 vụ Cây sắn X Cây lương thực ăn củ

Cây hàng năm khác

X Các cây hàng năm khác ngoài

lúa, lạc, sắn

Cây lâu năm + Rừng

Cây keo X Cây gỗ lớn, chủ yếu lấy gỗ,

cho nguyên liệu bột giấy và làm cây bóng mát

Cây bạch đàn X Cây gỗ lớn, chủ yếu để lấy gỗ

Cây tre X Cây gỗ, lấy gỗ

Cây xoài X Cây ăn quả lâu năm

Trang 36

dân cư

Giao thông X X Bao gồm đường sắt, quốc lộ,

tỉnh lộ, đường nông thôn

Mặt

nước

nước phải rộng ít nhất 20 m Đất

trống

1/3 diện tích được bao phủ bởi thực vật, bao gồm cả đất trồng trọt trước hoặc sau thu hoạch, đất bỏ hoang, đất cằn cỗi, bãi rác

3.5 Xây dựng khóa giải đoán ảnh

3.5.1 Tính toán chỉ số thực vật NDVI

Chỉ số NDVI thể hiện mức độ tập trung của thảm thực vật trên mặt đất, được tính theo công thức sau:

Trong đó: PNIP là kênh cận hồng ngoại, PRED là kênh đỏ

Giá trị của NDVI dao động từ -1 đến 1 Khoảng phổ biến đối với thảm thực vật xanh

là 0,2 đến 0,8

Theo Parida và cộng sự (2008), tiêu chuẩn phân loại các đối tượng khi sử dụng chỉ

số NDVI như sau:

 NDVI > 0,74: rừng

 0,46 < NDVI < 0,74: cây trồng có tưới

 0,20 < NDVI < 0,46: cây trồng nước trời

 0,15 < NDVI < 0,20: đất hoang

 0,05 < NDVI < 0,15: đất trống

 NDVI < 0,05: các đối tượng còn lại

Trong phạm vi đề tài, NDVI được phân khoảng tương ứng với các đối tượng sau: cây lâu năm và rừng, cây lâu năm và cây hàng năm, cây hàng năm và các lớp phủ khác Các cây lâu năm và rừng bao gồm: keo, bạch đàn, tre, xoài, điều, dừa và các loại cây lâu năm khác Cây hàng năm bao gồm: lúa, lạc, sắn và các cây hàng năm khác

Trang 37

Kết quả tính toán chỉ số NDVI tại thời điểm 07/02/2017 được thể hiện qua Hình 3.6: Theo đó, khu vực có chỉ số NDVI rất cao (0,74- 0,83) nằm ở phía Tây xã Cát Hiệp, Bình Thuận, một phần phía Đông xã Cát Trinh và phía Nam xã Cát Tân Khu vực có chỉ số NDVI cao (0,46- 0,74) là những khu vực có cây lâu năm xen lẫn cây hàng năm, phân bố trên toàn bộ khu vực nghiên cứu Khu vực có chỉ số NDVI trung bình (0,20- 0,46) là những khu vực trồng cây hàng năm, bao phủ khắp vùng nghiên cứu Chỉ số NDVI thấp (dưới 0,20) thuộc về các đối tượng đất trống, mặt nước, giao thông, dân cư, tập trung ở thị trấn Ngô Mây Như vậy, qua kết quả tính NDVI, cho phép đánh giá sơ bộ hiện trạng lớp phủ mặt đất của khu vực nghiên cứu, làm cơ sở xây dựng khóa giải đoán

Hình 3.6: Bản đồ chỉ số NDVI tại lưu vực sông La Vĩ (07/02/2017)

Trang 38

3.5.2 Lập khóa giải đoán ảnh

Khóa giải đoán ảnh vệ tinh được thành lập trên cơ sở của hệ thống phân loại cây trồng và các lớp thực phủ khác trong khu vực nghiên cứu, phục vụ quá trình lấy mẫu huấn luyện Khóa giải đoán được xây dựng cho 3 loại cây trồng hàng năm, 3 loại cây trồng lâu năm, 3 loại rừng và 4 loại lớp phủ khác trên lưu vực sông La Vĩ với tổ hợp màu như Bảng 3.5, Bảng 3.6

Bảng 3.5: Khóa giải đoán các loại cây trồng trong khu vực nghiên cứu

bố theo vùng- dạng đám thửa

12-8A-4

Màu lục nhạt, phân

bố theo vùng-dạng đám thửa lớn

Trang 39

Cây keo

12-8A-4

Màu lục đậm, phân

bố theo địa dạng đám rất lớn

12-8A-4

Màu lục đậm, phân

bố theo vùng-dạng đám lớn

đen-phân bố gần nhà dân

không đồng dạng đám nhỏ

Trang 40

đều-Cây tre

12-8A-4

Màu nâu đậm, phân

bố theo nhà dân và gần mạng lớn dòng chảy-dạng phân tán

Bảng 3.6: Khóa giải đoán các lớp phủ khác trong khu vực nghiên cứu

Giao

thông

5-4-3 Màu lam nhạt, phân

bố ở cụm dân cư, cấu trúc dạng tuyến

bố theo cụm

Định dạng
Số trang	87
Dung lượng	4,91 MB