ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ WEBGIS VÀ ẢNH VIỄN THÁM QUẢN LÝ TIẾN ĐỘ XUỐNG GIỐNG VÀ CẢNH BÁO PHÒNG TRỪ DỊCH HẠI LÚA Ở TỈNH AN GIANG

Nghiên cứu và đề xuất phương pháp theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa thông qua việc ứng dụng ảnh viễn thám MODIS và các dữ liệu bổ trợ khác để xác định hiện trạng c

SỞ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ AN GIANG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

BÁO CÁO TỔNG HỢP

KẾT QUẢ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ĐỀ TÀI/DỰ ÁN

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ WEBGIS VÀ ẢNH VIỄN THÁM QUẢN LÝ TIẾN ĐỘ XUỐNG GIỐNG VÀ CẢNH BÁO PHÒNG TRỪ DỊCH HẠI LÚA Ở TỈNH AN GIANG

Mã số: 373.2011.6

Cơ quan chủ trì đề tài/dự án: Trường Đại học Cần Thơ

Chủ nhiệm đề tài: PGs TS VÕ QUANG MINH

SỞ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ AN GIANG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

BÁO CÁO TỔNG HỢP

KẾT QUẢ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ĐỀ TÀI/DỰ ÁN

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ WEBGIS VÀ ẢNH VIỄN THÁM QUẢN LÝ TIẾN ĐỘ XUỐNG GIỐNG VÀ CẢNH BÁO PHÒNG TRỪ DỊCH HẠI LÚA Ở TỈNH AN GIANG

Mã số: 373.2011.6

Chủ nhiệm đề tài/dự án: Cơ quan chủ trì đề tài/dự án:

Sở Khoa học và Công nghệ An Giang

An Giang, 2013

DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH

1 Danh sách thành viên tham gia chính:

Họ và tên Đơn vị công tácvà lĩnh

vực chuyên môn

Nội dung nghiên cứu

cụ thể được giao

1 PGS TS Võ Quang Minh PTN GIS & Viễn thám,

Bộ môn Tài Nguyên Đất

Chủ nhiệm, phân tích đánh giá số liệu

2 ThS Trương Chí Quang PTN GIS & Viễn thám,

Bộ môn Tài Nguyên Đất

Xử lý dữ liệu, lập trình

3 ThS Huỳnh T Thu Hương PTN GIS & Viễn thám,

Bộ môn Tài Nguyên Đất

Xây dựng bản đồ, tổng hợp dữ liệu, báo cáo

4 KS Trần Thanh Dân PTN GIS & Viễn thám,

Bộ môn Tài Nguyên Đất

- Điều tra, khảo sát, thu thập dữ liệu thực địa

- Nguyễn Hữu An

- Nguyễn Phước Thành

- Phạm Thị Ngại

LỜI CẢM ƠN

Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn đến:

- Chi cục Bảo vệ thực vật tỉnh An Giang đã hỗ trợ cung cấp các thông tin, số liệu để chúng tôi hoàn thành được công trình nghiên cứu này

- Các cộng tác viên phụ trách các điểm thí nghiệm đồng ruộng và bẫy đèn trên địa bàn tỉnh An Giang

- PGS TS Nguyễn Văn Huỳnh, trường Đại Học Cần Thơ đã phối hợp thực hiện biên soạn nội dung các chuyên đề khoa học về dịch hại trên cây lúa làm tài liệu đăng WEB

- Sự hỗ trợ tích cực từ Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh An Giang

- Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các bạn học viên cao học và sinh viên đã nhiệt tình tham gia nghiên cứu này

Chủ nhiệm đề tài

TÓM LƯỢC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đề tài được thực hiện nhằm cung cấp cho các nhà hoạch định chính sách tỉnh An Giang những thông tin thường xuyên và cơ bản về tình trạng sinh trưởng, diện tích canh tác và tình hình dịch hại trên cây lúa thuộc địa bàn tỉnh An Giang Từ đó, họ có thể đưa ra các chính sách thích hợp để phát triển một chương trình giám sát kịp thời và hiệu quả Đề tài được thực hiện với các mục tiêu chính như sau:

1 Nghiên cứu và đề xuất phương pháp theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa thông qua việc ứng dụng ảnh viễn thám MODIS

và các dữ liệu bổ trợ khác để xác định hiện trạng canh tác, phân bố các trà lúa

và tiến độ xuống giống định kỳ phục vụ quản lý thời vụ ở các thời điểm và các vùng khác nhau trong tỉnh

2 Xây dựng phần mềm cảnh báo dịch hại bằng phương pháp WEBGIS nhằm mục đích cung cấp thông tin về bảo vệ thực vật giúp đề xuất các giải pháp cảnh báo dịch hại lúa kịp thời, ứng phó nhanh chóng giúp người dân phòng trừ hiệu quả

Đề tài đã xây dựng hoàn chỉnh phương pháp sử dụng ảnh viễn thám MODIS trong công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống lúa phục vụ quản lý thời vụ lúa và bản đồ cảnh báo dịch hại định kỳ 8 ngày/lần phục vụ công tác bảo vệ thực vật trên cây lúa ở địa bàn tỉnh An Giang Kết quả kiểm tra đối chiếu giữa các bản đồ kết quả được xây dựng theo phương pháp viễn thám nói trên với dữ liệu khảo sát thực tế và dữ liệu báo cáo thống kê từ các cộng tác viên địa phương cho thấy có sự tương quan khá cao giữa kết quả giải đoán với dữ liệu báo cáo thực địa

Kết quả đề tài cũng đã hoàn chỉnh nội dung xây dựng hệ thống quản lý

cơ sở dữ liệu phục vụ cảnh báo và ứng phó dịch hại trên cây lúa phục vụ cho tỉnh An Giang bằng phương pháp WEBGIS với đầy đủ các chức năng của hệ thống WebGIS và Website đã được upload lên Internet tại địa chỉ:

MỤC LỤC

Trang

DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ii

LỜI CẢM ƠN iii

TÓM LƯỢC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU iv

MỤC LỤC v

BẢNG CHÚ GIẢI CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT, ĐƠN VỊ ĐO vii

DANH MỤC CÁC BẢNG viii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ix

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 3

1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu đã có trong và ngoài nước 3

1.2 Trình độ công nghệ mà dự án cần hoàn thiện so với trong nước và quốc tế 5

1.3 Mục tiêu hoàn thiện công nghệ 5

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 6

2.1 Phương pháp nghiên cứu 6

2.2 Nội dung nghiên cứu 7

2.2.1 Theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa 7

2.2.2 Thu thập bộ dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và WEBGIS 10

2.2.3 Xây dựng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phục vụ cảnh báo và ứng phó dịch hại 12

2.2.4 Hội thảo đánh giá kết quả 15

2.2.5 Tập huấn nông dân và cán bộ địa phương _ chuyển giao kết quả 15

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC HIỆN 16

3.1 Nội dung khoa học công nghệ đã thực hiện 16

3.1.1 Theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa 16

3.1.2 Thu thập bộ dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và WEBGIS 19

3.1.3 Xây dựng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phục vụ cảnh báo và ứng phó dịch hại 21

3.2 Các kết quả đạt được 23

3.2.1 Kết quả theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa 23

3.2.2 Kết quả thu thập bộ dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và WEBGIS 48

3.2.3 Xây dựng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phục vụ cảnh báo và ứng phó dịch hại 53

3.2.4 Hội thảo đánh giá kết quả 71

3.2.5 Kết quả tập huấn nông dân và cán bộ địa phương _ chuyển giao công nghệ 71

3.3 Các sản phẩm của đề tài 73

3.3.1 Các sản phầm KH&CN chính của dự án 73

3.3.2 Những tác động đối với kinh tế, xã hội và môi trường 69

3.3.3 Mức độ sẵn sàng chuyển giao, thương mại hóa kết quả nghiên cứu 70

3.3.4 Kế hoạch sử dụng viễn thám và công nghệ WEBGIS để quản lý tiến độ xuống giống và cảnh báo phòng trừ dịch hại lúa ở tỉnh An Giang 77

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79

BÁO CÁO THỐNG KÊ KẾT QUẢ THỰC HIỆN 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO 92 PHỤ LỤC

BẢNG CHÚ GIẢI CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT, ĐƠN VỊ ĐO

AVHRR Advanced Very High Resolution

Radiometer CZCS Coastal Zone Color Scanner

ENVI The Environment for Visualizing

Images

Môi trường để quan sát hình ảnh

NASA National Aeronautics and Space

Administration NDVI The Normalized Difference

Vegetation Index

Chỉ số khác biệt thực vật

PVI Perpendicular Vegetation Index Chỉ số thực vật vuông góc

RVI The Ratio Vegetation Index Tỉ lệ chỉ số thực vật

SAVI The Soil Adjusted Vegetation Index Chỉ số đất có đề hiệu chỉnh bởi

thực vật TSAVI Transformed Soil Adjusted

WGS-84 World Geodetic System 84 Hệ tọa độ thế giới xây dựng năm

1984

DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang Bảng 1 Khoảng giá trị NDVI được sử dụng để phân loại sử dụng đất 8 Bảng 2 Các kênh phổ MODIS được sử dụng trong tính toán chỉ số

NDVI 23 Bảng 3 Diện tích canh tác lúa các huyện thuộc tỉnh An Giang giải đoán

từ ảnh chuỗi ảnh MODIS năm 2011 và 2012 30 Bảng 4 Các giai đoạn sinh trưởng của lúa tương ứng với số ngày sau

khi sạ 39

Bảng 5 Tổng hợp các loại dịch hại phổ biến trên lúa tương ứng với từng

giai đoạn sinh trưởng của cây lúa ngoài đồng 41 Bảng 6 Kết quả tính toán độ chính xác của kết quả giải đoán được tính

toán cho trên bản đồ cơ cấu mùa vụ lúa tỉnh An Giang năm

2012 45

Bảng 7 Sự tương quan giữa kết quả giải đoán từ ảnh MODIS và số liệu

điều tra tiến độ xuống giống vụ Thu Đông 2011 tỉnh An Giang 45

Bảng 8 Sự tương quan giữa kết quả giải đoán từ ảnh MODIS và số liệu

điều tra tiến độ xuống giống vụ Đông Xuân 2011-2012 tỉnh An Giang 46

Bảng 9 Sự tương quan giữa kết quả giải đoán từ ảnh MODIS và số liệu

điều tra tiến độ xuống giống vụ Hè Thu 2012 tỉnh An Giang 46

Bảng 10 Sự tương quan giữa kết quả giải đoán từ ảnh MODIS và số liệu

điều tra tiến độ xuống giống vụ Thu Đông 2012 tỉnh An Giang 46 Bảng 11 Các sản phẩm chính của dự án 73

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Trang

Hình 1 Sơ đồ bố trí các điểm thí nghiệm tại ruộng có đặt bẫy đèn 11

Hình 2 Sơ đồ nội dung khoa học công nghệ chính đã thực hiện 16

Hình 3 Qui trình thành lập bản đồ tiến độ xuống giống phục vụ theo dõi mùa vụ lúa bằng phương pháp viễn thám 17

Hình 4 Qui trình thu thập dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và WEBGIS 20

Hình 5 Sơ đồ xây dựng hệ thống WebGIS 21

Hình 6 Giao diện chính của trang web 24

Hình 7 Kết quả ảnh viễn thám sau khi tiền xử lý ảnh 25

Hình 8 Ảnh chỉ số sai khác thực vật NDVI 26

Hình 9 Sự thay đổi giá trị NDVI theo thời gian của cây lúa 27

Hình 10 Biến đổi giá trị NDVI trong năm ở vùng lúa 1 vụ 27

Hình 11 Biến đổi giá trị NDVI trong năm ở vùng lúa 2 vụ 28

Hình 12 Biến đổi giá trị NDVI trong năm ở vùng lúa 3 vụ 28

Hình 13 Lịch thời vụ các vụ lúa chính trong năm 2012 được giải đoán từ ảnh MODIS NDVI ở tỉnh An Giang 29

Hình 14 Bản đồ hiện trạng cơ cấu mùa vụ lúa tỉnh An Giang năm 2011 giải đoán từ ảnh MODIS 31

Hình 15 Bản đồ hiện trạng cơ cấu mùa vụ lúa tỉnh An Giang năm 2012 giải đoán từ ảnh MODIS 32

Hình 16 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Thu Đông 2011 tỉnh An Giang được giải đoán từ ảnh MODIS 33

Hình 17 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Đông Xuân 2011-2012 tỉnh An Giang được giải đoán từ ảnh MODIS 34

Hình 18 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Hè Thu 2012 tỉnh An Giang được giải đoán từ ảnh MODIS 35

Hình 19 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Thu Đông 2012 tỉnh An

Giang được giải đoán từ ảnh MODIS 36

Hình 20 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Đông Xuân 2012-2013 tỉnh An Giang được giải đoán từ ảnh MODIS 37

Hình 21 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Hè Thu 2013 tỉnh An Giang được giải đoán từ ảnh MODIS 38

Hình 22 Bản đồ trà lúa ngày 11/7/2012 ở tỉnh An Giang xây dựng từ ảnh MODIS và số liệu báo cáo tiến độ xuống giống của các cộng tác viên 40

Hình 23 Bản đồ cảnh báo dịch hại ngày 11/7/2012 ở tỉnh An Giang xây dựng từ ảnh MODIS và số liệu dịch hại từ bẫy đèn của các cộng tác viên 42

Hình 24 Khảo sát thực địa và định vị GPS các điểm bẫy đèn 43

Hình 25 Bản đồ phân bố vị trí các điểm khảo sát thực địa vùng canh tác lúa thuộc tỉnh An Giang 44

Hình 26 Biểu đồ tương quan giữa kết quả giải đoán từ ảnh MODIS và số liệu điều tra tiến độ xuống giống địa bàn tỉnh An Giang 47

Hình 28 Vị trí các điểm đặt bẫy đèn ở tỉnh An Giang 49

Hình 29 Biến động diện tích ngập lũ một số tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long từ năm 2000 đến 2011 50

Hình 30 Hiện trạng ngập vùng hạ lưu sông Mekong năm 2012 51

Hình 31 Hiện trạng ngập lũ tỉnh An Giang năm 2012 52

Hình 32 Xây dựng mô hình thực thể kết hợp 54

Hình 33 CSDL Bảo vệ thực vật và trồng trọt 55

Hình 34 Sơ đồ mô tả chức năng website 56

Hình 35 Giao diện website 57

Hình 36 Phân tích các bước tra cứu Bản đồ tiến độ xuống giống 58

Hình 37 Giao diện tra cứu bản đồ tiến độ xuống giống tỉnh An Giang 58

Hình 38 Giao diện trang xem bản đồ dịch hại 59

Hình 39 Trang bản đồ cảnh báo dịch hại trên lúa tỉnh An Giang 60

Hình 40 Bản đồ điều tra giai đoạn sinh trưởng trên lúa tỉnh An Giang 60

Hình 41 Giao diện bản đồ hành chính tỉnh An Giang 61

Hình 42 Mô hình tra cứu Bản đồ canh tác lúa theo tiểu vùng 62

Hình 43 Trang bản đồ diện tích sản xuất lúa theo tiểu vùng 62

Hình 44 Giao diện trang xem tình hình xuống giống 63

Hình 45 Giao diện xem dữ liệu dịch hại 64

Hình 46 Kết quả báo cáo dịch hại theo biểu mẫu cấp Huyện 64

Hình 47 Kết quả báo cáo dịch hại mẫu gởi Trung tâm BVTV Phía Nam 65

Hình 48 Sơ đồ thực hiện chẩn đoán dịch hại 65

Hình 49 Ảnh vết bệnh thực tế ngoài đồng 66

Hình 50 Giao diện trang danh mục dịch hại trên lá 66

Hình 51 Ảnh trong danh mục ảnh dịch hại gần giống với vết bệnh thu mẫu ngoài đồng 67

Hình 52 Kết quả trang chẩn đoán dịch hại 68

Hình 53 Trang quản lý hệ thống 69

Hình 54 Nạp tập tin dữ liệu điều tra từ các trạm Bảo vệ thực vật 69

Hình 55 Chọn tập tin dữ liệu điều tra từ các trạm Bảo vệ thực vật 70

Hình 56 Giao diện cập nhật danh mục bản đồ tiến độ xuống giống 70

Hình 57 Một số hình ảnh hoạt động tại hội thảo 71

Hình 58 Lớp tập huấn cán bộ thao tác xử lý ảnh và khai thác hệ thống WebGIS 67

Hình 59 Mô hình hoạt động của hệ thống sau khi được chuyển giao 70

Ngoài ra, một lượng đáng kể năng suất lúa trong vùng nghiên cứu bị mất mỗi

năm do bệnh gây ra bởi vi khuẩn, nấm và vi rút Cháy lá (Pyricularia oryzae

Cav), vàng lá và đốm vằn trên lúa (Thanatephorus cucumeris(Frank) Donk

hoặc Rhizoctoniasolani Kuhn) là ba loại bệnh hại hàng đầu nghiêm trọng nhất

trên cây lúa Trong số đó vàng lá do vi khuẩn xảy ra ở cả vụ đầu và vụ hai tại địa phương được coi là một mối đe dọa tiềm ẩn đến sản lượng lúa

Bên cạnh đó, các thông tin về hiện trạng canh tác, dịch hại và biện pháp phòng trừ thường ít được tiếp cận đến người dân cũng như các nhà quản lý để

có thể đề xuất giải pháp canh tác và phòng trị kịp thời Trước yêu cầu đó, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và công nghệ viễn thám hiện nay

là điều kiện tốt cho việc cung cấp các thông tin nhanh chóng và tin cậy đến với người dân và nhà quản lý làm cơ sở để có điều kiện canh tác và biện pháp phòng trị dịch hại kịp thời

Đã có nhiều nghiên cứu về tình trạng phát triển cây lúa bằng phương pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian Một số nghiên cứu đã thành công trong việc ghi nhận tình trạng phát triển cây lúa như ngày sạ, đẻ nhánh, làm đòng và thu hoạch Một trong những phương pháp tiếp cận mới hiện nay để theo dõi tiến độ gieo sạ lúa sử dụng dữ liệu viễn thám MODIS đa thời gian dựa trên việc phân tích chỉ số thực vật (NDVI) Công nghệ viễn thám theo dõi việc sử dụng đất nông nghiệp và sản lượng mùa vụ cây trồng không chỉ cung cấp thông tin kịp thời về sản lượng lương thực mà còn thiết lập một hệ thống cảnh báo sớm vấn đề dịch hại ảnh hưởng đến cây trồng

Dự án được thực hiện nhằm nổ lực phát triển một chương trình giám sát hiệu quả và cần thiết để cung cấp cho các nhà hoạch định chính sách thông tin thường xuyên và cơ bản về hiện trạng canh tác, giai đoạn sinh trưởng, diện tích cây trồng và tình hình dịch hại trên cơ sở WEBGIS, thông tin địa lý và viễn thám làm cơ sở để có thể đưa ra các chính sách và quyết định phù hợp

Đề tài được thực hiện với 02 mục tiêu chính như sau:

1 Theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa bằng phương pháp viễn thám

2 Đề xuất các giải pháp cảnh báo dịch hại lúa kịp thời, ứng phó nhanh giúp người dân phòng trừ hiệu quả bằng phương pháp WEBGIS

Yêu cầu kết quả của đề tài bao gồm:

- Bản đồ tiến độ xuống giống các vụ lúa từ vụ Thu Đông năm 2011 đến vụ

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu đã có trong và ngoài nước

Đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng tư liệu viễn thám trong theo dõi mùa màng nói chung và mùa vụ lúa nói riêng Các nghiên cứu này sử dụng tư liệu viễn thám quang học như ảnh Spot, Landsat và Duncan MS3100/CIR được sử dụng cho việc theo dõi hiện trạng tăng trưởng và năng suất (Yang and Lin, 2002) trong đó ảnh NDVI được tạo ra từ các băng phổ của ảnh Spot cho phép

so sánh giữa đồng lúa phát triển bình thường hay bị sâu bệnh tấn công Hay ảnh của vệ tinh NOAA/AVHRR cũng đã được ứng dụng cho việc theo dõi sự tăng trưởng của mùa vụ lúa (Nemani and Running, 1997) Tuy nhiên, việc sử dụng ảnh vệ tinh quang học sẽ gặp khó khăn do đòi hỏi chi phí khá cao cũng như độ phân giải thời gian thấp, ngoài ra ảnh hưởng của thời tiết (mây che) là một trong những trở ngại chính cho việc ứng dụng

Bên cạnh đó, còn có các nghiên cứu theo dõi mùa vụ được tiến hành sử dụng dữ liệu viễn thám radar kể từ khi vệ tinh viễn thám Châu Âu thứ nhất (ERS-1) được phóng vào năm 1991 Các nghiên cứu diễn ra tại Indonesia (Thuy Le Toan et al., 1997); Nhật (Yoshinari Oguro et al., 2001; Ribbes et al., 1997); Philippine (Chen & Mcnaim, 2006); Việt nam (Liew et al., 1998; Lam Dao Nguyen et al., 2003) Các nhà nghiên cứu đã trình bày kết quả theo hướng bao gồm phân tích dữ liệu SAR là hàm của thông số sinh lý cây lúa và theo dõi thời gian của chúng Ngoài ra, còn giải thích các quan sát bằng các

mô hình lý thuyết, xác định các thuật toán phân loại, xác định một số thông tin sinh lý của lúa và kết hợp các mô hình tăng trưởng để cảnh báo năng suất lúa bởi các module phần mềm được xây dựng Tuy nhiên các nghiên cứu này đều gặp các trở ngại như được trình bày ở trên, ngoài ra còn có các nguyên nhân khác như giá thành cao, một số đặc điểm cây trồng không đựơc thể hiện

Theo một số kết quả nghiên cứu gần đây của nhiều tác giả (Wan, Z., Wang, P., & Li, X 2004; Dương Văn Khảm và Chu Minh Thu, 2005; Uchida S., 2007; và Trần Hùng, 2007) cho thấy ảnh của vệ tinh MODIS Terra/Aqua, với độ phân giải mặt đất 250m/pixel với chu kỳ lập lại của quỹ đạo là 8 ngày

có thể giúp cho việc theo dõi sự thay đổi của hiện trạng bề mặt che phủ, có liên quan đến sinh khối, sự phát triển của cây trồng, đặc biệt là cây lúa theo thời gian từ đó có thể theo dõi được tiến độ xuống giống lúa của người dân trên toàn vùng với thời gian nhanh và khá chính xác Ngoài ra, chúng ta có thể

sử dụng các kết quả này để theo dõi hiện trạng cơ cấu mùa vụ của toàn vùng, kết quả này sẽ rất hữu ích cho các nhà làm công tác quản lý nông nghiệp, phục vụ cho theo dõi hiện trạng sử dụng đất, đánh giá được hiện trạng các trà lúa, và tiềm năng nhiễm dịch hại ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau để đề xuất các giải pháp quản lý và phòng trị kịp thời Các ưu thế chính của ảnh

MODIS tổ hợp 8 ngày (sản phẩm MOD09Q1) trong nghiên cứu thành lập bản

đồ cơ cấu mùa vụ và tiến độ xuống giống lúa có thể kể như sau:

 Độ chụp phủ rộng giúp quan sát đồng thời một khu vực rộng lớn, mỗi cảnh chụp (scene) có độ rộng quan sát lên đến 2.330km

 Độ phân giải thời gian cao, với ảnh tổ hợp 8 ngày giúp chu kỳ quan sát lặp lại ngắn (8ngày/lần) giúp phát hiện kịp thời sự thay đổi của đối tượng quan sát theo thời gian, phù hợp với các loại cây trồng mùa vụ nhất là cây lúa

 Ít bị ảnh hưởng bởi mây do sản phẩm ảnh tổ hợp 8 ngày đã được xử lý loại hầu hết mây trên ảnh Đặc biệt ảnh MODIS tổ hợp 8 ngày cũng đã được hiệu chỉnh địa lý và khí quyển (ảnh xử lý mức 2) nên người dùng có thể tải trực tiếp, đồng thời có thể sử dụng các công cụ thích hợp để nắn chỉnh địa

lý và tách các kênh khác nhau sau khi được tải về

 Ảnh siêu phổ (36 kênh phổ) giúp thuận lợi trong việc tính toán trên các kênh phổ nhằm làm nổi bật các đối tượng cần quan tâm Cụ thể, trong nghiên cứu theo dõi cơ cấu mùa vụ, ảnh chỉ số thực vật (NDVI) được tính toán từ hai kênh phổ hồng ngoại (INFRARED) và kênh màu đỏ (RED) sẽ làm nổi bật đối tượng thực vật Đồng thời, sự thay đổi của giá trị NDVI theo thời gian có tương quan cao với giai đoạn sinh trưởng và mùa vụ canh tác lúa trên đồng ruộng

 Ảnh MODIS được tải và sử dụng miễn phí là nguồn ảnh tài liệu có giá trị

sử dụng cao trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng với chi phí thấp Tuy nhiên, việc sử dụng ảnh viễn thám MODIS với độ phân giải 250m cần có sự hỗ trợ của các ảnh viễn thám đa phổ khác với độ phân giải cao hơn (như SPOT, LANDSAT, ALOS…) hoặc sử dụng các bản đồ chuyên đề với tỷ

lệ lớn nhằm giúp gia tăng lượng thông tin của bản đồ kết quả giải đoán từ ảnh MODIS

Ngoài ra, cùng với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin và công nghệ GIS ngày càng được ứng dụng rộng rãi Việc sử dụng GIS là cần thiết để thực hiện các phân tích mô hình không gian phức tạp, đặc biệt được

sử dụng như các biến đầu vào của mô hình toán học cảnh báo dịch hại (Liebhold and Kamata, 2000; Thompson, 2002) Về mặt quản lý dịch hại nông nghiệp, tại Hàn Quốc GIS được ứng dụng vào phân tích năng suất lúa với nguồn dữ liệu về năng suất được cung cấp bởi Bộ Nông Lâm Hàn Quốc (Park Kwang-Ho and Ko Kwang-Hyun, 2000) Kỹ thuật GIS cũng được ứng dụng để cung cấp thông tin sâu hại trên lúa ở Hàn Quốc Thông tin cung cấp dạng WEBGIS, thể hiện bản đồ cấp huyện bị nhiễm sâu hại theo ranh giới hành chính (ChoJung Ho and Park Kwang Ho, 1998) Ưu điểm là cung cấp thông tin về sinh truởng, dịch hại, phương pháp phòng trị, quản lý,… được

phổ cập trên Web giúp nhà nông dễ dàng tiếp cận, truy vấn các thông tin hiện trạng và tiềm năng dịch hại trên cây trồng

1.2 Trình độ công nghệ mà dự án cần hoàn thiện so với trong nước và quốc tế

Với tình hình biến động của cơ cấu mùa vụ và hiện trạng sử dụng đất trong Tỉnh, việc nhanh chóng cập nhật tiến độ xuống giống lúa và biến động của hiện trạng sử dụng đất nhằm hỗ trợ cho dự báo năng suất, sản lượng và tình hình dịch hại ở từng vùng và thời điểm khác nhau trong tỉnh một cách nhanh chóng và kịp thời là yêu cầu cấp thiết hiện nay Điều đó có liên quan đến việc thực hiện kế hoạch sản xuất nông nghiệp, đưa ra những quyết định phù hợp nhằm bảo đảm năng suất, sản lượng lúa của tỉnh

Bên cạnh đó, tình hình dịch hại, đặc biệt là dịch rầy nâu hại lúa, là mối nguy hại chủ yếu cho sản xuất nông nghiệp ở tỉnh An Giang hiện nay Các khuyến cáo nhằm hạn chế sự lây lan, bộc phát của dịch hại như xuống giống đồng loạt, ôm nước né rầy, sử dụng giống kháng, là các biện pháp đang được khuyến cáo hiện nay Tuy nhiên thực tế rất khó quản lý thời điểm xuống giống lúa cũng như giống lúa được sử dụng của người dân nhằm hạn chế thấp nhất các thiệt hại và sự lây lan dịch hại Do đó việc đề xuất các giải pháp quản

lý hữu hiệu, đảm bảo độ tin cậy, nhanh chóng và ít tốn chi phí để hỗ trợ cho người dân cũng như các nhà quản lý để đề xuất các giải pháp ứng phó kịp thời trong quản lý và theo dõi tình hình xuống giống, mùa vụ cũng như giúp cảnh báo tình hình dịch hại là các ưu tiên hiện nay

1.3 Mục tiêu hoàn thiện công nghệ

Đề tài được thực hiện với 02 mục tiêu chính như sau:

1 Theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa

Nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám MODIS, Aster, Alos, SPOT, Landsat để xác định hiện trạng canh tác, phân bố các trà lúa và tiến độ xuống giống định kỳ phục vụ quản lý thời vụ ở các thời điểm và các vùng khác nhau trong tỉnh

2 Đề xuất các giải pháp cảnh báo dịch hại lúa kịp thời, ứng phó nhanh giúp người dân phòng trừ hiệu quả

Từ kết quả ở trên, kết hợp công nghệ WebGIS hỗ trợ trong quản lý, truy xuất, cập nhật, cung cấp các thông tin thời vụ, tiềm năng xuất hiện dịch hại lúa ở các thời điểm và các vùng khác nhau trong tỉnh, đồng thời giúp nông dân chẩn đoán được dịch hại đang diễn ra trên đồng ruộng và biện pháp phòng trị hiệu quả

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài được thực hiện với các phương pháp nghiên cứu chính như sau:

Phương pháp kế thừa tài liệu, thu thập thông tin: tham khảo, tổng

hợp tài liệu trên cơ sở các bản đồ, số liệu, tài liệu có liên quan trước đây của các cơ quan ban ngành và các kết quả nghiên cứu khoa học đã có nhằm ứng dụng và phát triển theo hướng nghiên cứu mới của đề tài.Thực hiện thu thập tất cả các thông tin liên quan về điều kiện tự nhiên, hiện trạng sử dụng đất, điều kiện kinh tế xã hội tại khu vực nghiên cứu Đồng thời cũng thu thập các hình ảnh, tài liệu và dữ liệu tình hình dịch bệnh, sâu hại và biện pháp phòng

trừ trên lúa có liên quan

Phương pháp ảnh viễn thám: sử dụng nguồn ảnh viễn thám được

cung cấp bởi các cơ quan chuyên ngành trên thế giới như cơ quan USGS (Mỹ), NASA (Mỹ) và CRIPS (Singapore) trong quản lý, theo dõi, giám sát hiện trạng nông nghiệp ở tỉnh An Giang, đặc biệt trong cảnh báo dịch hại cây lúa Chủ yếu sử dụng ảnh MODIS đa thời gian, với độ phân giải không gian là 250m để theo dõi hiện trạng sản xuất và tình hình xuống giống lúa trong tỉnh

An Giang với chu kỳ theo dõi cây lúa trên đồng 8 ngày/lần

Phương pháp điều tra khảo sát thực địa, định vị nơi khảo sát bằng GPS: nhằm xác định chính xác điểm khảo sát và đánh giá đúng tình hình sinh

trưởng cũng như tình hình sâu, bệnh hại trên cây lúa tại nơi khảo sát để đối chiếu và điều chỉnh kết quả xây dựng từ phương pháp ảnh viễn thám Vị trí các điểm điều tra khảo sát dựa trên cơ sở kết quả giải đoán về hiện trạng và

dịch hại ngoài thực tế

Phương pháp tập huấn cộng tác viên thu thập thông tin định kỳ:

tập huấn nông dân và cán bộ khuyến nông địa phương về phương pháp theo dõi và báo cáo định kỳ về dịch hại, tình hình sinh trưởng của cây lúa ở các điểm đồng ruộng Mục tiêu nhằm thành lập được một lực lượng có khả năng thu thập số liệu định kỳ về thời gian xuống giống, các giai đoạn phát triển của cây lúa và tình hình dịch hại lúa trong toàn vùng ở các thời điểm khác nhau

Phương pháp điều tra, thu thập thông tin định kỳ theo phiếu mẫu:

lập phiếu thu thập thông tin và triển khai thu thập thông tin một cách trực tiếp

và định kỳ phục vụ công tác xây dựng cơ sở dữ liệu cho WEBGIS Số liệu thu thập sẽ được sử dụng như là dữ liệu cơ sở để cảnh báo tình hình bộc phát dịch hại cho toàn Tỉnh

Phương pháp GIS: Xây dựng và hoàn chỉnh các bản đồ hiện trạng

canh tác, tiến độ xuống giống và cơ cấu mùa vụ từ phương pháp ảnh viễn thám Đồng thời kết hợp các cơ sở dữ liệu hiện trạng canh tác, dịch hại đã

được thu thập từ phương pháp điều tra phiếu mẫu, tiến hành xây dựng các bản

đồ cảnh báo dịch hại Các bản đồ tiến độ xuống giống lúa và bản đồ cảnh báo dịch hại ở từng thời điểm quan sát theo chu kỳ 8 ngày/lần sẽ được thiết kế định dạng theo đúng tiêu chuẩn để đăng web thông qua phần mềm Mapinfo

Phương pháp WEBGIS: trên cơ sở công nghệ thông tin kết hợp GIS,

xây dựng hệ thống WEBGIS có khả năng truy xuất và quản lý các thông tin bản đồ cũng như cơ sở dữ liệu về hiện trạng canh tác, tình hình dịch hại, và giải pháp phòng trừ tại ruộng của người nông dân trên toàn vùng nghiên cứu Nội dung WEBGIS sẽ giúp cho các nhà quản lý có thể theo dõi được hiện trạng canh tác và tình hình dịch hại của toàn tỉnh, cũng như giúp cho người dân có thể truy cập thông tin dịch hại trên đồng ruộng của mình và các ruộng chung quanh, đồng thời có thể được tư vấn các giải pháp để quản lý và phòng trừ kịp thời

Phương pháp chuyên gia: Sử dụng phương pháp chuyên gia để đóng

góp chuyên môn và đánh giá bước đầu kết quả thực hiện trước khi triển khai tập huấn sử dụng

Phương pháp tập huấn sử dụng và chuyển giao kết quả: Phối hợp

với Chi cục Bảo vệ thực vật An Giang trong công tác tập huấn chuyển giao công nghệ cho cán bộ BVTV cấp huyện và nông dân Chi cục BVTV An Giang sẽ là đơn vị tiếp quản và chịu trách nhiệm quản lý đồng thời triển khai website đến các câu lạc bộ nông dân

2.2 Nội dung nghiên cứu

Các phương pháp nghiên cứu trên đã được ứng dụng thực hiện cho các nội dung nghiên cứu chủ yếu được trình bày sau đây:

2.2.1 Theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa

a Thu thập dữ liệu ảnh viễn thám

Thu thập ảnh viễn thám MODIS từ Trung tâm viễn thám NASA Hoa

Kỳ (http://modis.gsfc.nasa.gov/), chọn loại ảnh MODIS (MOD09Q1) có độ phân giải 250m với ảnh tổ hợp 8 ngày nhằm mục đích theo dõi sinh trưởng của cây lúa trên đồng theo chu kỳ 8 ngày/lần Tổng cộng có khoảng 90 ảnh được thu thập trong thời gian 2 năm

Ảnh viễn thám MODIS được xử lý bằng phần mềm ENVI để xây dựng bản đồ thời vụ, tiến độ xuống giống vùng trồng lúa tỉnh An Giang, các ảnh vệ tinh đa phổ độ phân giải cao của vệ tinh Aster, Alos, Spot, Landsat, Worldview hoặc Quickbird được thu thập từ Trung tâm NASA cũng được xử

lý và giải đoán theo qui trình tương tự như ảnh MODIS

b Giải đoán ảnh viễn thám thành lập bản đồ

Phương pháp xử lý ảnh viễn thám bao gồm:

Hiệu chỉnh ảnh (Image corection and geo-referencing): Ảnh sau khi

được thu thập có toạ độ theo hệ kinh/vĩ độ (longitude/latitude), tiến hành hiệu chỉnh toạ độ, nắn chỉnh hình học Tiến hành hiệu chỉnh ảnh bằng công cụ Map/Registration trong phần mềm ENVI

Cắt ghép ảnh, che ảnh (Georeferenced mosaicking): nhằm giảm

dung lượng ảnh và giới hạn vùng nghiên cứu Tiến hành cắt ghép ảnh bằng

công cụ Basic Tools/Resize Data, che ảnh bằng công cụ Basic Tools/Masking

RED NIR

NDVI





 ( Tucker 1979 , Jackson et al.1983 , Tucker et al 1991 )

Trong đó NIR là phổ phản xạ của kênh cận hồng ngoại và R là phổ phản xạ của kênh đỏ Tiến hành tạo ảnh NDVI bằng công cụ

Transform/NDVI và tạo chuỗi ảnh NDVI đa thời gian bằng công cụ File/Save

file as/ENVI Standard trong phần mềm ENVI

Phân loại chuỗi ảnh NDVI thành lập bản đồ hiện trạng cơ cấu mùa

vụ, bản đồ tiễn độ xuống giống và bản đồ trà lúa

Dựa trên kết quả nghiên cứu của B.R Parida et al (2008) ở bang Gujarat của Ấn Độ trong việc xác định khoảng dao động NDVI cho một số đối tượng như Bảng 1, tiến hành thực hiện phân nhóm đối tượng dựa trên sự phân lập của giá trị NDVI

Bảng 1: Khoảng giá trị NDVI được sử dụng để phân loại sử dụng đất

Đất trống (Bare soils) Đất làm muối (Salt pans) Nước (Water)

Việc phân lập các nhóm đối tượng dựa trên giá trị NDVI được thực hiện cho mỗi ảnh tương ứng với mỗi thời điểm khảo sát (8 ngày/lần trong giai đoạn tháng 9/2011 đến tháng 8/2013) Kết quả phân lập các nhóm giá trị NDVI được đánh giá cho các nhóm đối tượng thực vật, cũng như mặt nước, phục vụ cho theo dõi tiến độ xuống giống lúa theo thời gian và không gian

Phần mềm xử lý ảnh ENVI được sử dụng để tính toán giá trị NDVI và phân lập các nhóm đối tượng cũng như xác định hiện trạng mùa vụ thông qua

các công cụ như Basic Tool/Region Of Interest/ROI Tool và

Classification/Supervised/Maximum Likelihood

Thành lập bản đồ cảnh báo dịch hại trên cơ sở bàn đồ trà lúa

Việc thành lập bản đồ cảnh báo dịch hại dựa trên khả năng xuất hiện bộc phát gây hại của các loại dịch hại trong vùng với từng trà lúa, dựa trên kết quả thu thập số liệu và khuyến cáo của Chi cục BVTV An Giang

c Thu thập dữ liệu bổ trợ - Xử lý dữ liệu thu thập

Thu thập dữ liệu bổ trợ: nhằm cung cấp thông tin cơ sở cho công tác

giải đoán ảnh viễn thám, nâng cao độ chính xác của kết quả giải đoán Các dữ liệu bổ trợ bao gồm:

- Bản đồ hành chính, mạng lưới sông rạch và giao thông tỉnh An Giang,

tỷ lệ 1:100.000

- Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh An Giang, tỷ lệ 1:100.000

- Bản đồ các tiểu vùng sinh thái tỉnh An Giang, tỷ lệ 1:100.000

- Số liệu về vị trí các bẫy đèn và số liệu thu thập từ các bẫy đèn đã có trong toàn tỉnh, từ mạng lưới thông tin của Chi cục Bảo vệ thực vật An Giang Tổng cộng có 29 điểm bẫy đèn

- Các số liệu, tài liệu nghiên cứu, kết quả nghiên cứu khoa học khác có liên quan đến đề tài cũng được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau

Xử lý số liệu

Nhập, phân tích và thống kê các số liệu thu thập được bằng phần mềm

d Điều tra, khảo sát thực địa (Ground Truth)

Kết quả giải đoán được kiểm chứng ngoài thực tế dựa trên các số liệu thu thập từ các ruộng cố định và kết quả khảo sát thực địa định kỳ Vị trí các ruộng quan trắc được định vị ngoài thực tế bằng GPS Các công việc thu thập

e Kiểm tra, đối chiếu và chỉnh sửa kết quả giải đoán

Kết quả khảo sát sẽ được nhập vào máy tính, xử lý, số hóa và định vị trên bản đồ Sau đó, thực hiện kiểm tra độ chính xác của kết quả giải đoán theo hệ số Kappa Đối chiếu kết quả giải đoán ảnh viễn thám về chỉ số khác biệt thực vật theo thời gian với dữ liệu thu thập thực tế về sự tăng trưởng của cây lúa nhằm tìm ra mối quan hệ giữa giá trị NDVI và giai đoạn phát triển của cây lúa

Tiến hành chỉnh sửa kết quả giải đoán phù hợp với thực địa, nâng cao

độ chính xác Kết quả khảo sát kiểm chứng thực địa sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh phương pháp và các thông số phân loại các đối tượng trên ảnh thông

qua các công cụ như Basic Tool/Region Of Interest/ROI Tool,

Classification/Supervied/Maximum Likelihood và Classification/Post Classification

2.2.2 Thu thập bộ dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và WEBGIS

a Tập huấn cộng tác viên thu thập dữ liệu định kỳ

Phối hợp với Chi cục Bảo vệ thực vật An Giang trong công tác tập huấn nông dân và cán bộ bảo vệ thực vật địa phương nhằm giúp nông dân và cán bộ hiểu nội dung cần phối hợp thực hiện cho đề tài như:

- Tập huấn theo dõi và thu thập, báo cáo dịch hại ở các điểm đồng ruộng

- Tập huấn theo dõi và thu thập, báo cáo định kỳ tình hình sinh trưởng của cây lúa ở các điểm đồng ruộng

- Tập huấn cán bộ cách thức thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu báo cáo định kỳ từ nông dân ở các địa phương xã, huyện trong tỉnh cho Chi cục Bảo vệ thực vật quản lý

- Tập huấn nông dân ghi chép thông tin liên quan đến canh tác lúa trên đồng ruộng

b Thu thập dữ liệu qua báo cáo định kỳ của nông dân và xử lý xây dựng cơ sở dữ liệu hiện trạng canh tác, tình hình dịch hại phục vụ quản lý

cảnh báo dịch hại kịp thời và nhanh chóng

* Điều tra hiện trạng canh tác theo thực địa

Do đặc điểm độ phân giải của ảnh MODIS là 250m, các điểm điều tra diện tích phải đạt từ 6 hecta trở lên và cần đồng nhất về thời điểm xuống giống, điều kiện canh tác, và kỹ thuật canh tác

Tại vị trí 29 bẫy đèn đã được Chi cục Bảo vệ thực vật bố trí trong tỉnh chọn khu vực ruộng rộng khoảng 6 hecta để chọn các thí nghiệm để điều tra hiện trạng canh tác và dịch hại Mỗi khu vực bố trí 5 điểm tương ứng với 5 ruộng theo đường chéo góc, thu thập toàn bộ các chỉ tiêu về các loại dịch hại, tình hình sinh trưởng cây lúa theo thời điểm lấy chỉ tiêu 8 ngày/lần kể từ khi xuống giống

Địa điểm thí nghiệm: ở 11 huyện, thị, thành gồm 13 lần/vụ (12 lần lấy chỉ tiêu và 1 lần chọn điểm và bố trí thí nghiệm)

Hình 1: Sơ đồ bố trí các điểm thí nghiệm tại ruộng có đặt bẫy đèn

( : Vị trí điểm thí nghiệm trên ruộng)

* Thu thập số liệu tiến độ xuống giống theo cấp xã

Thu thập các số liệu báo cáo về tiến độ xuống giống lúa định kỳ hàng tuần/lần ở các xã trên cơ sở các báo cáo định kỳ được Chi cục Bảo vệ thực vật thu thập Tổng số 150 xã có lúa/154 xã của 11 huyện

* Thu thập các thông tin cung cấp dữ liệu cho Website

Cán bộ nghiên cứu trực tiếp đi đo đạc, thu thập số liệu và hình ảnh thực

tế và làm nội nghiệp, biên soạn dữ liệu Số lượng khoảng 200 hình ảnh

- Chụp hình ảnh triệu chứng thực tế: Hình ảnh được sưu tập trên đồng ruộng ở các huyện trong tỉnh (có các thông tin về địa phương, tên giống lúa bị sâu bệnh, thời gian, tác giả,… (có thể sử dụng hình ảnh của nhiều tác giả khác

đã có sẵn hoặc bằng cách viết theo dạng mở để nhiều người tham gia và kêu gọi những người tâm huyết cung cấp hình ảnh)

- Thu thập các thông tin về vòng đời, đặc điểm hình dạng, kích thước, màu sắc của tác nhân gây hại

- Thu thập các thông tin về biện pháp nhận diện và phát hiện sâu bệnh hại

- Thu thập các thông tin về biện pháp phòng trị: gồm nhiều biện pháp (Vật lý, sinh học, hoá học ), ngưỡng phun xịt đối với sâu bệnh

Mục tiêu xây dựng 05 chuyên đề thực tế theo từng đối tượng dịch hại như: chuyên đề về côn trùng (Rầy Nâu, sâu,…) + Nhện; Nấm bệnh; Vi khuẩn + Virus; Tuyến Trùng và Thiếu dinh dưỡng đa lượng và trung vi lượng

2.2.3 Xây dựng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phục vụ cảnh báo và ứng phó dịch hại

a Chuẩn hóa các bản đồ tiến độ xuống giống và cảnh báo dịch hại

Các bản đồ bao gồm bản đồ lũ, bản đồ tiến độ xuống giống lúa, bản đồ trà lúa và bản đồ cảnh báo dịch hại ở từng thời điểm quan sát theo chu kỳ 8 ngày/lần sẽ được thiết kế định dạng theo đúng tiêu chuẩn để đăng web thông qua phần mềm Mapinfo Trên cơ sở các đã được xây dựng, kết hợp các cơ sở

dữ lịêu hiện trạng canh tác, dịch hại đã được xây dựng ở trên, tiến hành xây dựng một hệ thống quản lý, cung cấp, truy cập thông tin phục vụ cảnh báo và phòng trừ dịch hại trên cơ sở Webgis

b Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu phục vụ cảnh báo dịch hại

* Xây dựng trang CSDL sâu bệnh hại trên lúa và các biện pháp phòng trị

- Dịch hại và tình trạng dinh dưỡng trên lúa được chia thành 4 nhóm chính:

* Xây dựng trang Cảnh báo và ứng phó dịch hại

a Mục đích: Ứng dụng công nghệ WebGIS nhằm xây dựng trang thông tin

bản đồ số, cung cấp cho người nông dân và nhà quản lý các bản đồ phân bố tình hình dịch hại hàng tuần tương ứng với phân bố từng trà lúa khác nhau trong tỉnh đã được xây dựng từ kết quả giải đoán, với mức chi tiết đến cấp xã

b Nội dung:

i Hệ thống cung cấp bản đồ phân bố vùng nhiễm từng loại dịch hại

trong tỉnh tại thời điểm bất kỳ tương ứng với hiện trạng từng trà lúa trong tỉnh với mức chi tiết đến cấp xã dựa trên kết quả giải đoán ảnh, và các cơ sở dữ liệu tình hình và cảnh báo dịch hại của chi cục

BVTV

ii Dựa vào kết quả trên hệ thống sẽ cung cấp bản đồ cảnh báo về cấp

nhiễm của từng loại dịch hại ở từng thời điểm và từng trà lúa khác nhau trên địa bàn của tỉnh đồng thời đưa ra các khuyến cáo phòng

trừ dịch hại

* Xây dựng trang Thu thập thông tin từ nông dân

- Qua hình ảnh sâu bệnh hại được cung cấp trên trang web, yêu cầu nông dân nhập một vài thông tin về cá nhân, các thông tin về kỹ thuật canh tác và biện pháp phòng trị của nông dân (loại thuốc và phân bón đang sử dụng) từ đây chúng ta cũng đưa sự kiểm soát xem những loại thuốc và phân

mà nông dân đã sử dụng có nằm trong danh mục hay không? (bằng cách đưa các danh mục vào)

- Thông qua kết quả truy xuất người dân có thể xem xét lượng phân bón hoặc thuốc mà họ sử dụng có hợp lý không, từ đó hệ thống sẽ đề xuất các giải pháp cho từng vùng sản xuất trong Tỉnh

Phương pháp tiếp cận của nông dân thông qua website

Khởi động: Khi người nông dân ra đồng, phát hiện trên đồng lúa có dấu hiệu bệnh Họ sẽ lên website để kiểm tra Việc đầu tiên là người nông dân sẽ chọn Bộ phận có dấu hiệu bệnh, website sẽ xuất các triệu chứng bằng hình ảnh cho nông dân chọn

a Chọn triệu chứng: Người nông dân chọn triệu chứng gây hại lúa trên

b Suy diễn: Dựa vào lựa chọn của nông dân và kho dữ liệu dịch hại của

website:

i Nếu như đủ thông tin để kết luận dịch hại thì website sẽ chuyển qua bước (Kết luận)

ii Nếu chưa đủ thông tin, website sẽ tiếp tục suy diễn và liệt kê các triệu

chứng của bộ phận tiếp theo Tiếp tục lại bước (Suy diễn)

c Kết Luận: Kết luận dịch hại trên cây lúa và đưa ra cách phòng trị Tại đây

website sẽ có liên kết đến hệ thống II và III để hỗ trợ người nông dân kỹ thuật và kiểm tra danh mục thuốc BVTV

d Học mới: Thông tin mới sẽ được các Nhà khoa học nghiên cứu và trả lời Kết quả trả lời sẽ được cập nhật vào Kho dữ liệu và hệ thống sẽ Học kiến thức mới này

Thu thập thông tin người dùng thông qua website

Bước 1: Nhập thông tin cơ bản, nhấn nút Tiếp tục để chuyển qua Bước 2 Bước 2: Nhập thông tin chi tiết, có thể nhấn nút Quay lại để trở lại Bước 1

Tra cứu danh mục thuốc BVTV

a Mục đích: Cho phép người nông dân tra cứu danh mục thuốc để tránh tình trạng sử dụng thuốc giả, hoặc thuốc chưa có trong danh mục được ban hành của Bộ NN & PTNT Việt Nam

b Nội dung:

i Hệ thống sẽ cập nhật danh mục thuốc BVTV được ban hành mới nhất của

Bộ NN & PTNT Việt Nam

ii Cho phép nông dân tra cứu theo 1 trong 4 tiêu chí : Tên thương phẩm, Hoạt chất, Tổ chức đăng ký, Đặc tính của thuốc

2.2.4 Hội thảo đánh giá kết quả

Mục tiêu nhằm sau khi mời các chuyên gia ở một số Viện, Trường, cơ quan địa phương,… có kinh nghiệm trên từng lĩnh vực chuyên môn để đánh giá kết quả bước đầucủa kết quả Website, nhằm hoàn thiện đề tài đúng yêu cầu của địa phương

2.2.5 Tập huấn nông dân và cán bộ địa phương _ chuyển giao kết quả

a Tập huấn nông dân và cán bộ địa phương sử dụng WEBGIS cảnh báo dịch hại

Phối hợp với Chi cục Bảo vệ thực vật An Giang trong công tác tập huấn chuyển giao công nghệ cho cán bộ BVTV cấp huyện và nông dân tham gia biết cách sử dụng Website này

Nội dung tập huấn bao gồm:

- Hướng dẫn cài đặt

- Hướng dẫn truy cập

- Hướng dẫn nhập thông tin

- Hướng dẫn tìm kiếm và truy xuất thông tin

b Chuyển giao kết quả cho đơn vị tiếp quản _ Chi cục BVTV An Giang

Nội dung chuyển giao bao gồm:

- Phần mềm cài đặt

- Sách hướng dẫn sử dụng

- Bộ dữ liệu cơ sở đã thu thập và xử lý từ kết quả của đề tài

Chi cục BVTV An Giang sẽ là đơn vị tiếp nhận và chịu trách nhiệm quản lý đồng thời triển khai website đến các câu lạc bộ nông dân

Website ở các câu lạc bộ nông dân có thể do Hội Nông Dân hoặc Chi

Cục BVTV đảm nhiệm hoặc các điểm Internet được Sở KHCN chuyển giao

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC HIỆN 3.1 Nội dung khoa học công nghệ đã thực hiện

Đề tài tập trung vào 03 nội dung chính đó là:

(1) Theo dõi tiến độ xuống giống lúa bằng phương pháp viễn thám (được trình bày cụ thể ở mục 3.1.1);

(2) Thu thập dữ liệu cơ sở bằng phương pháp điều tra nông dân (mục 3.1.2); (3) Xây dựng phần mềm hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu bằng phương pháp WEBGIS (mục 3.1.3)

Sơ đồ tổng quát nội dung thực hiện đề tài được thực hiện ở Hình 2 Ngoài ra đề tài cũng đã thực hiện 5 chuyên đề dịch hại phục vụ cung cấp tài liệu và hình ảnh dịch hại trên lúa cho hệ thống

Hình 2: Sơ đồ nội dung khoa học công nghệ chính đã thực hiện

3.1.1 Theo dõi tiến độ xuống giống phục vụ quản lý thời vụ lúa

b) Sơ đồ qui trình công nghệ

Hình 3: Qui trình thành lập bản đồ tiến độ xuống giống phục vụ theo dõi mùa vụ lúa

bằng phương pháp viễn thám c) Nội dung thực hiện

* Thu thập và xử lý dữ liệu bản đồ

- Thu thập dữ liệu bản đồ bao gồm:

 Bản đồ hành chính, mạng lưới sông rạch và giao thông tỉnh An Giang,

tỷ lệ 1:100.000 (Nguồn: Sở Tài Nguyên và Môi trường tỉnh An Giang)

 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh An Giang, tỷ lệ 1:100.000 (Nguồn:

Sở Tài Nguyên và Môi trường tỉnh An Giang)

 Bản đồ các tiểu vùng sinh thái tỉnh An Giang, tỷ lệ 1:100.000 (Nguồn:

Sở Tài Nguyên và Môi trường tỉnh An Giang)

- Số hoá bản đồ:

 Các bản đồ thu thập được tiến hành số hoá, chuẩn hoá theo đúng qui định và quản lý bản đồ số bằng phần mềm Mapinfo, với độ chi tiết ở

cấp tỷ lệ 1:100.000

* Thu thập và xử lý ảnh viễn thám thành lập bản đồ

- Thu thập dữ liệu ảnh viễn thám: đề tài đã thu thập được khoảng 90 ảnh

MODIS (MOD09Q1) trong khoảng thời gian quan sát từ tháng 9/2011 đến tháng 8/2013 Ngoài ra, đề tài cũng thu thập thêm các ảnh vệ tinh độ phân giải cao của vệ tinh Aster, Alos, Spot, Landsat, Worldview hoặc Quickbird nhằm

hỗ trợ cho việc tăng độ tin cậy cho kết quả giải đoán từ ảnh MODIS.Các ảnh được thu thập từ Trung tâm NASA Hoa Kỳ (http://modis.gsfc.nasa.gov/)

- Xử lý ảnh viễn thám: các ảnh được thu thập trải qua các bước xử lý cơ bản

như đã trình bày chi tiết trong phần nội dung thực hiện ở Mục b_Phần 2.2.1 Bao gồm:

 Hiệu chỉnh ảnh (Image corection and geo-referencing)

 Cắt ghép ảnh, che ảnh (Georeferenced mosaicking)

 Tạo ảnh chỉ số thực vật (NDVI_Normalized Difference Vegetation

Index) và tạo chuỗi ảnh chỉ số thực vật đa thời gian

- Thành lập bản đồ: với chuỗi ảnh NDVI đã được thành lập, đề tài đã thực

hiện phân nhóm hiện trạng canh tác lúa tương ứng với số chu kỳ biến động giá trị NDVI trong năm Đồng thời, dựa vào sự biến động của giá trị NDVI theo thời gian kết hợp với dữ liệu báo cáo tiến độ xuống giống định kỳ từ cộng tác viên, đề tài cũng đã xác định được thời điểm xuống giống lúa của từng mùa vụ, làm cơ sở để xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và bản đồ trà lúa Bản đồ cảnh báo dịch hại đã được phát triển từ bản đồ trà lúa ở thời điểm tương ứng đồng thời dựa trên cơ sở dữ liệu báo cáo dịch hại và điều kiện canh tác tại địa phương Các bản đồ được thành lập từ nội dung nghiên cứu này bao

gồm:

 Bản đồ hiện trạng canh tác lúa năm 2011 và 2012;

 Bản đồ tiến độ xuống giống vụ TĐ 2011, ĐX 2011-2012; HT 2012 và

Các số liệu khác cần thu thập như:

- Số liệu về vị trí các bẫy đèn và số liệu thu thập từ các bẫy đèn đã có trong toàn tỉnh, từ mạng lưới thông tin của Chi cục Bảo vệ thực vật An Giang Tổng cộng có 29 điểm bẫy đèn

- Các số liệu, tài liệu nghiên cứu, kết quả nghiên cứu khoa học khác có liên quan đến đề tài cũng được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau

Các dữ liệu nói trên được xử lý bằng cách nhập máy tính, sau đó tiến hành phân tích và thống kê các số liệu thu thập được bằng phần mềm Microsoft Excel

* Thu thập số liệu điều tra, khảo sát thực địa (Ground Truth)

Dựa trên kết quả giải đoán ảnh viễn thám, đề tài đã lập tuyến và chấm điểm vị trí khảo sát trên bản đồ Tổng cộng có 174 điểm khảo sát với 04 đợt khảo sát (trung bình 1 đợt khảo sát/vụ lúa) Thời điểm khảo sát được thực hiện ở thời điểm vào đầu vụ hoặc giữa vụ canh tác lúa Nội dung được ghi nhận tại các điểm khảo sát bao gồm thông tin về hiện trạng canh tác, tình trạng sinh trưởng cây trồng, giống cây trồng, kỹ thuật canh tác và diện tích canh tác Vị trí các ruộng quan trắc đều được định vị ngoài thực địa bằng công cụ GPS

Kết quả khảo sát đã được nhập vào máy tính, xử lý, số hóa và định vị trên bản đồ nhằm thực hiện công tác kiểm tra độ chính xác của kết quả giải đoán theo hệ số Kappa Ngoài ra, đề tài cũng đã thực hiện đối chiếu kết quả giải đoán ảnh viễn thám với dữ liệu thu thập thực tế và tiến hành chỉnh sửa kết quả giải đoán phù hợp với thực địa nhằm nâng cao độ chính xác của bản

- Trang thiết bị: máy vi tính có kết nối internet; máy định vị GPS cầm tay

- Nguyên vật liệu: phần mềm viễn thám; các dữ liệu ảnh viễn thám; dữ liệu bản đồ cơ sở; số liệu điều tra và khảo sát thực địa

- Số lượng cán bộ: 1 đến 2 người

- Tác động đến môi trường và giải pháp: không gây tác động đến môi trường

3.1.2 Thu thập bộ dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống và WEBGIS

Số liệu thu thập được sẽ là dữ liệu cơ sở để cảnh báo tình hình bộc phát dịch hại cho toàn Tỉnh Các cơ sở dữ liệu này sẽ được quản lý và xử lý qua hệ thống WEBGIS sẽ được xây dựng ở nội dung sau (Mục 3.1.3), phục vụ cho quản lý, theo dõi và cảnh báo dịch hại kịp thời và nhanh chóng

b) Qui trình thực hiện

Hình 4: Qui trình thu thập dữ liệu cơ sở phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ tiến độ

xuống giống và WEBGIS c) Nội dung thực hiện

* Xây dựng biểu mẫu điều tra:

Biểu mẫu điều tra được chi cục BVTV An Giang thiết kế gồm 3 mẫu tương ứng 3 nhóm nội dung điều tra Các mẫu được trình bày ở phần Phụ lục

1, 2 và 3

* Tập huấn: Chi cục Bảo vệ thực vật An Giang đã phụ trách công tác

tập huấn nông dân và cán bộ bảo vệ thực vật địa phương nhằm giúp nông dân

và cán bộ hiểu nội dung cần phối hợp thực hiện cho đề tài

* Thu thập dữ liệu: dữ liệu đã được thu thập định kỳ qua việc theo

dõi, báo cáo định kỳ của nông dân và xử lý xây dựng cơ sở dữ liệu hiện trạng canh tác, tình hình dịch hại phục vụ quản lý và cảnh báo Nội dung thu thập bao gồm:

- Điều tra hiện trạng canh tác theo thực địa

- Điều tra dịch hại theo thực địa

- Thu thập số liệu tiến độ xuống giống theo cấp xã

Tổng số có 150 xã có lúa/154 xã của 11 huyện đã được điều tra Thời gian thực hiện định kỳ 1 tuần/lần trong 52 tuần

d) Khả năng triển khai

- Yêu cầu năng lực: kỹ sư chuyên ngành bảo vệ thực vật và các nông dân là cộng tác viên đã được tập huấn về phương pháp điều tra và báo cáo số liệu

- Địa điểm: khu vực canh tác lúa đồng nhất về thời điểm canh tác, giống lúa

kỹ thuật canh tác và có diện tích trên 6 hecta

- Trang thiết bị: Bẫy đèn, phiếu điều tra

- Nguyên vật liệu: không

- Số lượng cán bộ: 2 cán bộ và nhiều cộng tác viên phụ trách các bẫy đèn và các điểm thí nghiệm đồng ruộng

- Tác động đến môi trường và giải pháp: không gây tác động đến môi trường

3.1.3 Xây dựng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phục vụ cảnh báo và ứng phó dịch hại

a) Mục tiêu

Trên cơ sở các bản đồ hiện trạng canh tác, tiến độ xuống giống và cơ cấu mùa vụ, kết hợp các cơ sở dữ lịêu hiện trạng canh tác, dịch hại đã được xây dựng ở trên, tiến hành xây dựng một hệ thống quản lý, cung cấp, truy cập thông tin phục vụ cảnh báo và phòng trừ dịch hại trên cơ sở WEBGIS

b) Sơ đồ qui trình công nghệ

Hình 5: Sơ đồ xây dựng hệ thống WebGIS

c) Nội dung thực hiện

+ Chuẩn hóa bản đồ đăng WEB: Các bản đồ bao gồm bản đồ tiến độ xuống giống lúa và bản đồ cảnh báo dịch hại ở từng thời điểm quan sát theo chu kỳ 8 ngày/lần sẽ được thiết kế định dạng theo đúng tiêu chuẩn để đăng WEB thông qua phần mềm Mapinfo

Trên cơ sở các bản đồ hiện trạng canh tác, tiến độ xuống giống và cơ cấu mùa vụ, kết hợp các cơ sở dữ lịêu hiện trạng canh tác, dịch hại đã được xây dựng ở trên, tiến hành xây dựng một hệ thống quản lý, cung cấp, truy cập thông tin phục vụ cảnh báo và phòng trừ dịch hại trên cơ sở Webgis

+ Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu phục vụ cảnh báo dịch hại: Hệ thống WebGIS quản lý tiến độ xuống giống và cảnh báo dịch hại được thực hiện qua các bước như sau:

 Bước 1: Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu

 Bước 2: Xây dựng CSDL thuộc tính và không gian vào hệ quản trị CSDL

 Bước 5: Tập huấn và triển khai ứng dụng thực tế tại địa phương

Khi hệ thống WebGIS vận hành trên môi trường trực tuyến đáp ứng được các yêu cầu của người dùng, tiến hành tập huấn hệ thống website đến chi cục, các trạm bảo vệ thực vật và người dân địa phương có thể khai thác dữ liệu từ hệ thống

Với đối tượng là người dùng ở chi cục, các trạm bảo vệ thực vật địa phương được tập huấn khai thác, tra cứu dữ liệu bản đồ trực tuyến như: bản

đồ hành chính, bản đồ tiểu vùng, bản đồ dịch hại, bản đồ tiến độ xuống giống –cảnh báo dịch hại, bản đồ điều tra giai đoạn sinh trưởng và thống kê dữ liệu tiến độ xuống giống, giống lúa, thu hoạch và dịch hại Đồng thời, các trạm có thể nhập liệu từ file Excel và cập nhật dữ liệu từ các trạm ở huyện vào hệ thống website

Với đối tượng người dân cũng có thể vào tra cứu dữ liệu dịch hại, xuống giống, thu hoạch và chẩn đoán dịch hại Qua đó, người thiết kế hệ thống có thể kiểm tra và thử nghiệm hệ thống có đáp ứng được các yêu cầu

thực tế từ công tác của ngành bảo vệ thực vật và yêu cầu của người dân địa phương

c) Khả năng triển khai

- Yêu cầu năng lực: mọi người dùng có khả năng sử dụng thành thạo máy vi tính, cán bộ vận hành thành thạo thao tác chuẩn hóa dữ liệu đăng WEB

- Địa điểm: không giới hạn

- Trang thiết bị: máy tính cá nhân có kết nối internet

- Nguyên vật liệu: các dữ liệu bản đồ chuyên đề phục vụ đăng WEB như bản

đồ tiến độ xuống giống, bản đồ trà lúa, bản đồ cảnh báo dịch hại, hình ảnh và tài liệu về dịch hại trên cây lúa

- Số lượng cán bộ: 1 đến 2 cán bộ vận hành trang WEB

- Tác động môi trường và giải pháp: không gây tác động đến môi trường tuy nhiên cần có chiến lược vận hành, khai thác và duy trì trang WEB một cách hiệu quả

3.2 Các kết quả đạt đƣợc

3.2.1 Kết quả ứng dụng ảnh viễn thám theo dõi tiến độ xuống giống phục

vụ quản lý thời vụ lúa

a Kết quả thu thập ảnh viễn thám MODIS

Ảnh viễn thám MODIS (MOD09Q1) được cung cấp từ Trung tâm viễn thám NASA Hoa Kỳ có độ phân giải 250m với ảnh tổ hợp 8 ngày nhằm mục đích theo dõi sinh trưởng của cây lúa trên đồng theo chu kỳ 8 ngày/lần Dữ liệu MODIS được cung cấp từ trang web: http://reverb.echo.nasa.gov của tổng cục địa chất Hoa Kỳ (USGS, NASA) Hình 6 thể hiện cửa sổ giao diện chính của trình duyệt web khi truy cập

Sản phẩm MOD09Q1 của ảnh MODIS gồm 2 kênh phổ 1 và 2 được sử dụng chủ yếu để tính toán chỉ số NDVI ứng dụng trong xây dựng bản đồ hiện trạng cơ cấu mùa vụ Hai kênh phổ này có đặc điểm được trình bày ở Bảng 2

Bảng 2: Các kênh phổ MODIS đƣợc sử dụng trong tính toán chỉ số NDVI

Với chu kỳ quan sát 8 ngày/lần trong thời gian nghiên cứu hai năm (từ tháng 9/2011 đến tháng 8/2013) nên tổng số lượng ảnh thu thập là 90 bộ ảnh được trình bày trong Phụ Lục 4

1

2

620-670 nm 841-876 nm

250

250

Ngoài ra, các loại ảnh vệ tinh độ phân giải cao cũng được thu thập như ảnh LANDSAT, ảnh ALOS… làm dữ liệu bỗ trợ

Hình 6: Giao diện chính của trang web

b Kết quả xử lý ảnh viễn thám

Để thực hiện công tác xử lý ảnh, đề tài đã sử dụng công cụ phần mềm

xử lý ảnh viễn thám chính đó là ENVI (The Enviroment for Visualizing) Đây

là phần mềm xử lý ảnh khá mạnh của Mỹ, được sản xuất năm 1977 đến nay

đã có nhiều phiên bản mới, cập nhật nhiều tính năng xử lý ảnh tiên tiến và thân thiện với người sử dụng

Hiện nay, hệ thống này được thiết kế để đáp ứng yêu cầu của các nhà nghiên cứu có nhu cầu sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám (Remote Sensing-RS), bao gồm các loại ảnh vệ tinh (Satellite) và ảnh máy bay (Aircraft) ENVI hiển thị và phân tích ảnh với nhiều kiểu dữ liệu và kích cỡ ảnh khá nhau, tất cả trong một môi trường giao diện thân thiện với người sử dụng

Phần mềm ENVI có thể cung cấp các công cụ hữu dụng và cao cấp để đọc, khám phá, thao tác, phân tích và chia sẻ các thông tin thu nhận từ dữ liệu ảnh ENVI có một thư viện khá đầy đủ các thuật toán xử lý dữ liệu ảnh cùng

với giao diện cửa sổ đồ hoạ - Tương tác thân thiện với người sử dụng Phần mềm hỗ trợ các công cụ để thực hiện một số chức năng chính như:

* Chuyển đổi dữ liệu (Transforms),

* Lọc ảnh (Filtering),

* Phân loại ảnh (Classification),

* Đăng ký hệ lưới chiếu (Registration)

* Hiệu chỉnh hình học (Geometric Corections),

* Các công cụ phân tích phổ, sử dụng được cho rất nhiều loại ảnh viễn thám khác nhau

và tập trung vào vùng nghiên cứu cần thực hiện việc cắt ảnh bằng công cụ

Basic Tools\Resize Data

- Nắn chỉnh ảnh: Ảnh thu được có tọa độ ở dạng kinh độ, vĩ độ (longitude/latitude) Để tương thích với các dữ liệu bổ trợ khác, cần đưa về hệ

tọa độ UTM bằng công cụ Basic Tools\ Mosaicking\Georeferenced. Kết quả sau khi nắn chỉnh tọa độ, bản đồ nghiêng về bên phải do Trái Đất quay làm vệ tinh dịch chuyển về phía Tây

- Che ảnh: Thao tác này nhằm loại bỏ các đối tượng nằm ngoài vùng nghiên cứu giúp thuận tiện cho việc giải đoán và phân tích ảnh Việc che ảnh có sử dụng bản đồ ranh giới hành chánh tỉnh An giang nhằm giới hạn vùng ảnh khu vực nghiên cứu theo giới hạn hành chánh của Tỉnh Thao tác che ảnh sử dụng

công cụ Basic Tools\Masking

Hình 7: Kết quả ảnh viễn thám sau khi tiền xử lý ảnh

a) Ảnh gốc; b) Ảnh sau khi cắt; c) Ảnh sau khi nắn; d) Ảnh sau khi che

* Kết quả xây dựng ảnh và chuỗi ảnh NDVI

Ảnh chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) là

dạng đặc biệt của ảnh tỷ số nhằm nhấn mạnh vùng thực phủ trên ảnh mới Giá trị NDVI càng lớn đối với những vùng có độ che phủ thực vật càng cao và càng bé đối với những vùng thực vật thưa thớt

Hình 8: Ảnh chỉ số sai khác thực vật NDVI

* Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng cơ cấu mùa vụ lúa tỉnh An Giang

Công tác xây dựng bản đồ hiện trạng và cơ cấu mùa vụ lúa tỉnh An Giang dựa trên cơ sở mối quan hệ giữa chuỗi giá trị NDVI với các giai đoạn phát triển của cây lúa theo thời Trong đó, chỉ số NDVI của vùng lúa trên ảnh thay đổi bình quân từ 0,1 đến 0,9 theo quy tắc thấp vào đầu vụ, tăng dần và đạt cao nhất vào lúc cây lúa phát triển tốt ở giai đoạn sau khi đẻ nhánh và sau

đó giảm dần khi cây lúa bắt đầu chín và sẽ giảm đến mức thấp nhất vào cuối

vụ Căn cứ vào mối tương quan này có thể theo dõi chính xác được cơ cấu mùa vụ và ước đoán được thời gian xuống giống của những vùng trồng lúa

Ngoài ra, khả năng phát hiện của ảnh MODIS còn cho phép xác định các kiểu sử dụng khác như đất trồng màu, đất thổ cư, đất rừng, đất trồng cây

ăn trái và khu vực canh tác thủy sản Hình 9 mô phỏng mối quan hệ giữa giá trị NDVI phân tích từ ảnh MODIS tương ứng với các giai đoạn sinh trưởng của cây lúa

Hình 9: Sự thay đổi giá trị NDVI theo thời gian của cây lúa

 Nhóm lúa 1 vụ (lúa mùa)

Thông thường, ở vùng lúa 1 vụ người dân thường sử dụng các loại giống lúa Mùa có thời gian sinh trưởng dài ngày Dựa vào quy luật đường biểu diễn giá trị NDVI của cây lúa trong thời gian canh tác thường biến đổi theo dạng biểu đồ hình Sin Do đó, chỉ số NDVI trong vùng trồng lúa 1 vụ sẽ

có 1 chu kỳ biến đổi theo thời gian và chỉ đạt điểm cực đại một lần trong năm Theo Hình 10, trong khoảng thời gian từ tháng 2 đến tháng 8 của năm, chỉ số NDVI thấp và biến đổi không theo quy luật (NDVI < 0,5) Nhưng đến vào khoảng tháng 9 chỉ số NDVI bắt đầu tăng dần (tương ứng giai đoạn sạ đối với lúa cao sản hay giai đoạn cấy đối với lúa Mùa) và đạt cực đại vào khoảng tháng 11, tháng 12 (tương ứng với giai đoạn lúa làm đòng và trổ bông) Sau

đó chỉ số NDVI dần dần trở về giá trị cực tiểu vào khoảng tháng 1, tháng 2 của năm sau (tương ứng với giai đoạn thu hoạch kết thúc một mùa vụ)

Vùng lúa một vụ (lúa mùa) ở tỉnh An Giang chiếm diện tích nhỏ và phân bố chủ yếu ở vùng biên giới giáp với Campuchia thuộc huyện Tri Tôn, Tịnh Biên và Châu Đốc

Hình 10: Biến đổi giá trị NDVI trong năm ở vùng lúa 1 vụ

 Nhóm lúa 2 vụ

Khác với trường hợp canh tác lúa 1 vụ, chỉ số NDVI trong nhóm lúa 2

vụ biến đổi theo thời gian sẽ đạt được điểm cực đại hai lần trong năm Theo Hình, thông thường chỉ số NDVI bắt đầu đạt được điểm cực đại lần thứ nhất vào khoảng tháng 1 và sau đó giảm dần đến đầu tháng 3 Từ giữa tháng 3 đến giữa tháng 5 chỉ số NDVI ở mức thấp, giá trị trung bình NDVI < 0,4 Thời điểm này được xác định là khoảng thời gian đất nghỉ sau khi thu hoạch đến khi bắt đầu chuẩn bị cho mùa vụ mới Tùy vào tập quán canh tác của từng vùng mà khoảng thời gian này có thể dài hay ngắn khác nhau Đến cuối tháng

5, chỉ số NDVI bắt đầu tăng theo quy luật tương tự và đạt được điểm cực đại lần thứ hai tương ứng với thời điểm sản xuất vụ thứ hai trong năm (Hình 11)

Hình 11: Biến đổi giá trị NDVI trong năm ở vùng lúa 2 vụ

Hình 12: Biến đổi giá trị NDVI trong năm ở vùng lúa 3 vụ