Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám trong việc xây dựng bản đồ trạng thái rừng tại vườn quốc gia ba bể

Mục tiêu của luận văn: Sử dụng các phần mềm GIS như ARCGIS và phần mềm giải đoán ảnh vệ tinh ENVI, nguồn dữ liệu là ảnh vệ tinh và các loại bản đồ khu vực vườn Quốc Gia Ba Bể để xây dựn

TRUỜNG ÐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

TRUỜNG ÐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

HỨA THỊ TOÀN

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM TRONG VIỆC XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TRẠNG THÁI

RỪNG TẠI VƯỜN QUỐC GIA BA BỂ

Ngành: Công nghệ thông tin

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 60 48 05

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN HẢI CHÂU

Hà Nội – 2011

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 7

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BẢN ĐỒ, CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM 9 1.1 Giới thiệu về bản đồ 9

1.2 Các phương pháp biểu diễn bản đồ 9

1.2.1 Phân loại bản đồ 9

1.2.2 Các thành phần của bản đồ 10

1.2.3 Độ chính xác của bản đồ 10

1.2.4 Các chú giải trên bản đồ 11

1.2.5 Phương pháp thể hiện thông tin trên bản đồ 12

1.2.6 Sự khái quát hóa và sự phóng đại 12

1.3 Dữ liệu về GIS 13

1.3.1 Các khái niệm cơ bản 13

1.3.2 Các dạng dữ liệu của GIS 16

1.3.3 Mô hình thông tin không gian 16

1.3.3.1 Hệ thống Vector 17

1.3.3.2 Hệ thống Raster 19

1.3.3.4 Chuyển đổi cơ sở dữ liệu dạng vector và raster 21

1.3.4 Mô hình thông tin phi không gian 24

1.4 Tổng quan về viễn thám 26

1.4.1 Viễn thám là gì? 26

1.4.2 Các thành phần của viễn thám 26

1.4.3 Ưu điểm của công nghệ viễn thám 27

1.4.4 Các vệ tinh quan sát Trái đất 27

CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT BÀI TOÁN XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TRẠNG THÁI RỪNG 30

2.1 Phát biểu bài toán 30

2.2 Phân loại rừng theo trạng thái 30

2.2.1 Khái niệm về rừng 30

2.2.2 Phân loại rừng theo mục đích sử dụng 30

2.2.3 Phân loại rừng theo nguồn gốc hình thành 30

2.2.4 Phân loại rừng theo điều kiện lập địa 31

2.2.5 Phân loại rừng theo loài cây 31

2.2.6 Phân loại rừng theo trữ lượng 32

2.2.7 Đất chưa có rừng 34

2.3.8 Phân loại rừng theo Loeschau 34

2.3 Khảo sát bài toán 35

2.4 Các công cụ để giải quyết bài toán 36

2.4.1 Ảnh Spot 5 36

2.4.2 Phần mềm giải đoán ảnh ENVI 4.5 37

2.4.3 Phần mềm ArcGIS 9.2 37

2.4.4 Ngôn ngữ lập trình Javascript 38

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM ĐỂ THÀNH LẬP BẢN ĐỒ TRẠNG THÁI RỪNG 39

3.1 Phương pháp xây dựng bản đồ trạng thái rừng 39

3.1.1 Phương pháp nội nghiệp 39

3.1.2 Phương pháp ngoại nghiệp 40

3.1.3 Thiết bị, công nghệ và tư liệu sử dụng trong nghiên cứu 40

3.2 Thử nghiệm và kết quả 41

3.2.1 Xử lí ảnh viễn thám 41

3.2.1.1 Thu thập ảnh viễn thám 41

3.2.1.2 Kết quả đăng ký ảnh và nắn chỉnh không gian 43

3.2.1.3 Kết quả việc tăng cường khả năng hiển thị của ảnh 48

3.2.1.4 Kết quả dã ngoại sơ bộ và phân lớp 51

3.2.1.5 Kết quả phân lớp ảnh 52

3.2.1.6 Phân lớp đối tượng trên toàn ảnh 54

3.2.1.7 So sánh hiện trạng sử dụng đất với kết quả sau giải đoán 57

3.2.1.8 Kết quả việc véc tơ hoá đối tượng 60

3.2.2 Biên tập bản đồ trạng thái rừng 62

3.2.2.1 Kết quả thống kê các lớp trạng thái 62

3.2.2.2 Thống kê diện tích các xã liên quan trong khu vực nghiên cứu 64

3.2.2.3 Kết quả tách bản đồ vùng lõi Vườn Quốc Gia Ba Bể 66

3.2.3 Xây dựng website bản đồ trạng thái rừng 69

3.2.3.1 Chức năng chính 69

3.2.3.2 Giao diện 70

PHỤ LỤC 71

KẾT LUẬN 78

TÀI LIỆU THAM KHẢO 80

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1.1: Bản đồ dạng đường nét 9

Hình 1.2: Bản đồ dạng ảnh 10

Hình 1.3: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng điểm (Point) 17

Hình 1.4: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng đường 18

Hình 1.5: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng vùng (Polygon) 18

Hình 1.6: Một số khái niệm trong cấu trúc cơ sở dữ liệu bản đồ 19

Hình 1.7: Sự biểu thị kết quả bản đồ dưới dạng Raster 20

Hình 1.8: Sự chuyển đổi dữ liệu giữa raster và vector 21

Hình 1.9: Thuật toán làm mảnh 22

Hình 1.10: Khả năng bản đồ của ảnh vệ tinh 29

Hình 3.1.Quy trình nghiên cứu 39

Hình 3.2: Sơ đồ vị trí ảnh Spot 42

Hình 3.3: Một số thông tin của ảnh 43

Hình 3.4: Lựa chọn phương pháp nắn ảnh theo bản đồ 44

Hình 3.5: Chọn các tham số địa lý và hình học phù hợp 44

Hình 3.6: Chọn điểm khống chế trên ảnh 45

Hình 3.7: Nhập toạ độ các điểm khống chế cho ảnh 47

Hình 3.8: Kết quả ảnh sau nắn chỉnh không gian 47

Hình 3.9: Ảnh vệ tinh sau hiệu chỉnh 48

Hình 3.10: So sánh độ tương phản của ảnh trước và sau xử lý 49

Hình 3.11: Hình ảnh hiển thị chỉ số thực vật trên một band ảnh 50

Hình 3.12: Bảng ROI tool xây dựng khóa phân lớp cho toàn ảnh 52

Hình 3.13: Vị trí các điểm mẫu trên ảnh 54

Hình 3.14: Phân lớp đối tượng theo kiểm định 55

Hình 3.15: Định dạng ban đầu cho ảnh phân lớp đầu ra và chạy classifer 56

Hình 3.16 : Ảnh trước và sau phân lớp 57

Hình 317 : Chuyển đổi dữ liệu từ raster sang vector 60

Hình 3.18: Kết quả của việc vector hoá đối tượng 61

Hình 3.19: Chuyển dữ liệu sang dạng Shapefile 61

Hình 3.20: Kết quả biên tập theo trạng thái rừng 62

Hình 3.21: Kết quả bản đồ trạng thái rừng khu vực VQG Ba Bể năm 2009 64

Hình 3.22: Bảng thuộc tính các xã và diện tích khu vực nghiên cứu (đơn vị ha) 66

Hình 3.23: Thống kê nhanh các giá trị diện tích trong bảng thuộc tính 66

Hình 3.24: Bản đồ trạng thái rừng VQG Ba Bể năm 2009 68

Hình 3.25: Sơ đồ các chức năng chính 69

Hình 3.26: Giao diện website bản đồ trạng thái rừng 70

Hình 3.27 Giới thiệu về VQG Ba Bể 71

Hình 3.28: Ảnh viễn thám sau khi phân lớp 72

Hình 3.29: Bản đồ đất rừng 73

Hình 3.30 Bản đồ giao thông và thủy văn 74

Hình 3.31 Bản đồ về mô hình số và độ cao 75

Hình 3.32 Bản đồ về thổ cư và nông nghiệp 76

Hình 3.33 Thống kê kết quả biên tập bản đồ trạng thái rừng 77

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Các phương pháp thể hiện bản đồ 12

Bảng 3.1 Thống kê các điểm khống chế ảnh 46

Bảng 3.2: Bảng mô tả giá trị chỉ số thực phủ của ảnh 51

Bảng 3.3: Mô tả các loại đối tượng có trên ảnh 53

Bảng 3.4: Ma trận đánh giá độ chính xác của phân loại ảnh 58

Bảng 3.5: Giải thích các ký hiệu 59

Bảng 3.6: Thống kê kết quả biên tập bản đồ trạng thái rừng 63

Bảng 3.7: Thống kê các xã liên quan trong phạm vi nghiên cứu 65

Bảng 3.8: Diện tích hiện trạng rừng của vườn Quốc Gia Ba Bể 67

CÁC TỪ VIẾT TẮT

GIS Geographic information system - Hệ thống thông tin địa lý

NDVI Normalized difference vegetation index - Chỉ số thực vật

SQL Structure Query Language – Ngôn ngữ truy vấn

ENVI Environment for Visualizing Images – Phần mềm xử lí ảnh

viễn thám IDL Interactive Data Language – Ngôn ngữ lập trình dữ liệu có

cấu trúc GPS Global Positioning System – Hệ thống định vị toàn cầu

MỞ ĐẦU

Công nghệ GIS và viễn thám đã và đang phát triển như vũ bão với các ứng dụng khoa học vào rất nhiều ngành thuộc các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là khoa học vũ trụ Nếu thế kỷ XX được gọi là thế kỷ bùng nổ thông tin thì có thể nói thế kỷ XXI được nhận định là thế kỷ của công nghệ vũ trụ, công nghệ khai thác thông tin vệ tinh đang thực sự phục vụ con người, mang lại hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực khoa học-công nghệ, phục vụ đời sống, sản xuất và kiểm soát tài nguyên - môi trường

Công nghệ GIS và viễn thám là những công nghệ tích hợp các phần mềm tin rất mạnh, nó có khả năng ứng dụng đa ngành cao và phục vụ đắc lực cho công tác quản lý xây dựng và sử dụng các nguồn tài nguyên quốc gia và trên thế giới một cách bền vững Trong công tác xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ thì đây là những công cụ ưu việt để xây dựng được các bản đồ, đặc biệt là những vùng mà con người không do vẽ được bằng phương pháp thông thường

Vườn Quốc Gia Ba Bể thuộc huyện Ba Bể tỉnh Bắc Kạn là nơi dự trữ sinh quyển lớn của quốc gia, nơi đây có khoảng 1.281 loài thực vật thuộc 162 họ, 672 chi, trong đó có nhiều loài thực vật quí hiếm có giá trị được ghi vào Sách Đỏ của Việt Nam

và Thế giới, vườn Quốc Gia Ba Bể đang được sự quan tâm của hàng triệu du khách trong và ngoài nước tới thăm quan Do vậy việc quản lý và bảo vệ khu bảo tồn này là

vô cùng quan trọng, để làm tốt việc đó thì công cụ quan trọng nhất là cơ sở dữ liệu bản

đồ Chính vì vậy, tôi đã chọn đề tài nghiên cứu về “ Ứng dụng GIS và viễn thám trong việc xây dựng bản đồ trạng thái rừng tại Vườn Quốc gia Ba Bể” với mục đích nghiên

cứu ứng dụng của GIS và viễn thám trong công tác quản lý và xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ nhằm phục vụ công tác quản lý, bảo tồn và sử dụng hợp lý tài nguyên rừng cho Ban quản lý vườn quốc gia Ba Bể và chính quyền địa phương

Mục tiêu của luận văn:

Sử dụng các phần mềm GIS như ARCGIS và phần mềm giải đoán ảnh vệ tinh ENVI, nguồn dữ liệu là ảnh vệ tinh và các loại bản đồ khu vực vườn Quốc Gia Ba Bể

để xây dựng được cơ sở dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính về trạng thái rừng cho vườn Quốc gia Ba Bể một cách chính xác và dễ quản lí

tạo dựng được hệ CSDL phục vụ công tác bảo tồn và phát triển tài nguyên bền vững, cụ thể bản đồ kết quả sẽ là cơ sở để tìm ra các vùng ưu thế phục vụ phát triển sản xuất nông lâm ngư nghiệp và xây dựng các phương án quy hoạch chiến lược từ tổng thể tới chi tiết, tìm ra được các điểm mạnh và hạn chế của việc tích hợp GIS và

viễn thám trong thành lập bản đồ trạng thái rừng, tiết kiệm thời gian và sức người trong việc khai thác và bảo vệ tài nguyên thiên nhiên

Luận văn được tổ chức thành 3 chương chính như sau:

Chương 1: Tổng quan về bản đồ, công nghệ GIS và viễn thám Chương này

cung cấp cách nhìn tổng quát nhất về bản đồ, viễn thám, các dạng dữ liệu GIS trong biểu diễn bản đồ, đồng thời giới thiệu về ưu điểm của công nghệ ảnh viễn thám và các

vệ tinh quan sát trái đất

Chương 2: Khảo sát bài toán xây dựng bản đồ trạng thái rừng Chương này

trình bày về bài toán xây dựng cơ sở dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính về trạng thái rừng cho vườn Quốc gia Ba Bể, khảo sát bài toán và đưa ra các phương pháp giải quyết

Chương 3: Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám để thành lập bản đồ trạng thái rừng Chương này trình bày về công nghệ giải đoán ảnh viễn thám, cụ thể là giải

đoán ảnh viễn thám của khu vực Vườn Quốc gia Ba Bể bằng phần mềm ENVI 4.5, sau

đó sử dụng phần mềm ArcGIS 9.2 và Map Info để thống kê và biên tập bản đồ Cuối cùng là xây dựng website bản đồ các trạng thái rừng của khu vực Vườn Quốc gia Ba

Bể thuộc tỉnh Bắc Kạn

Kết luận: Đánh giá kết quả đạt được

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BẢN ĐỒ, CÔNG NGHỆ

GIS VÀ VIỄN THÁM

1.1 Giới thiệu về bản đồ

Bản đồ là một mô hình các thực thể và hiện tượng trên trái đất, trong đó thực thể được thu nhỏ, các hiện tượng được khái quát hóa để thể hiện được trên mặt phẳng vẽ Bản đồ chứa các thông tin về vị trí và các tính chất của vật thể, hiện tượng mà nó trình bày

Thế giới thực rất rộng lớn và phức tạp để chúng ta có thể bao quát được Nếu một phần không gian được chọn với một tỉ lệ nhỏ hơn thực tế thì chúng ta có thể thấy được cấu trúc và dạng của phần không gian đó dễ hơn nhiều và từ đó có thể thấy thấu đáo được khu vực nghiên cứu và đưa ra quyết định đúng đắn

Thông thường bản đồ là một mô hình theo tỉ lệ, nghĩa là tỉ lệ của khoảng cách trên tỉ lệ với khoảng cách trên thực tế sẽ bằng nhau với mọi vị trí trên bản đồ, trong một khu vực rộng lớn được chiếu trên bản đồ với một tỉ lệ nhỏ thì tỉ lệ này cũng có một sai số nhỏ

Về thực chất bản đồ là một hệ thống về không gian Chúng ta có thể xem bản

đồ và tìm thấy các thông tin trên bản đồ

1.2 Các phương pháp biểu diễn bản đồ

1.2.1 Phân loại bản đồ

Bản đồ có 2 dạng chính

Dạng đường nét

Hình 1.1: Bản đồ dạng đường nét

Dạng ảnh

Hình 1.2: Bản đồ dạng ảnh Bản đồ đường nét dùng các kí hiệu, nét vẽ để thể hiện thông tin một cách tóm lược về khu vực thể hiện, chủ yếu được vẽ bằng thủ công với sự trợ giúp của máy tính Bản đồ ảnh thường là những hình chụp ngoài thực địa từ trên cao, người ta thường vẽ thêm đường nét để nhấn mạnh các thực thể vào trong bản đồ ảnh Bản đồ dạng này có ưu điểm là vẽ nhanh, miêu tả được những địa hình mà dùng nét vẽ thì khó thể hiện được (Ví dụ ao hồ, sa mạc ) Tuy nhiên bản đồ này thường gặp khó khăn trong việc giải đoán các thực thể trên bản đồ

1.2.2 Các thành phần của bản đồ

Thành phần của bản đồ liên quan đến mục đích sử dụng của nó Các thành phần của bản đồ là:

– Thành phần chính: Là phần chủ đề của bản đồ, ví dụ như địa lý, địa chất, dân số

Đối với bản đồ địa hình, thành phần chính là tất cả thông tin được vẽ bao gồm cả tên của các vùng

– Thành phần thứ hai (Bản đồ nền): Đối với bản đồ chủ đề, thành phần này này là

phần địa hình, bao gồm lưới tọa độ

– Thành phần phụ trợ (Thông tin chú thích, tỉ lệ): Là các thông tin như chú thích, tỉ

lệ, tiêu đề

1.2.3 Độ chính xác của bản đồ

Ba vấn đề của độ chính xác được đặt ra là:

– Chính xác về vị trí: Độ chính xác về vị trí trong bản đồ liên quan đến vị trí thực

tế của nó trên thực tế Độ chính xác này được xác định bởi:

 Phép chiếu

 Độ chính xác của việc thu thập dữ liệu và việc vẽ bản đồ

 Tỉ lệ của bản đồ

 Công cụ và độ ổn định của vật liệu được sử dụng trong việc vẽ bản đồ

– Chính xác về chủ đề: Độ chính xác về chủ đề liên quan đến thông tin chủ đề

được thể hiện, độ chính xác này ảnh hưởng bởi:

 Thu thập thông tin thuộc tính: chất lượng của dữ liệu thống kê và phương pháp thống kê

 Việc chuyển đổi dữ liệu: Một phần của vùng đôi khi được thể hiện cho toàn vùng

– Chính xác về cách thể hiện: Sự xuất hiện của các biểu tượng trên bản đồ rất quan

trọng, nếu dùng sai biểu tượng thì có thể đánh lạc hướng của người sử dụng hay làm mờ ranh giới giữa các vùng

– Kí hiệu trên bản đồ phản ánh vai trò của đối tượng trong không gian và vị trí

tương quan của nó với yếu tố khác

Hệ thống kí hiệu quy ước bản đồ:

Trên bản đồ ta sử dụng các dạng đồ họa, mầu sắc, các loại chữ và con số Các kí hiệu trên bản đồ thường được thể hiện dưới dạng:

 Kí hiệu điểm (Point)

 Kí hiệu tuyến (Polyline)

 Kí hiệu diện tích(Polygon)

 Kí hiệu tượng hình

 Kí hiệu hình học

 Kí hiệu chữ

1.2.5 Phương pháp thể hiện thông tin trên bản đồ

Vẽ các mũi tên để thể hiện sự di chuyển

Thể hiện sự di chuyển của các đối tượng trên bản đồ

hiện tượng

Thể hiện sự phân tán của hiện tượng trên một vùng

Biểu đồ định vị Dạng điểm

Tạo biểu đồ tương quan (dạng tròn, dạng cột) giữa các đặc trưng đo đạc

Các hiện tượng phân

bố liên tục

Dùng các kí hiệu (hình

vẽ, chữ số) đặt vào vị trí đối tượng

Đặc điểm phân bố, số lượng, chất lượng, cấu trúc

1.2.6 Sự khái quát hóa và sự phóng đại

Vì bản đồ là sự thu nhỏ của thế giới thực, nên ta không thể trình bày một cách chính xác, do đó người ta thường dùng những kỹ thuật sau đây để thể hiện bản đồ:

– Khái quát hóa là sự lựa chọn và đơn giản hóa sự thể hiện của thực thể trên bản đồ theo một tỉ lệ và mục đích thích hợp nhằm giúp cho bản đồ dễ đọc

– Sự phóng đại là kỹ thuật nhằm phóng kích thước vật cần thể hiện to hơn tỉ lệ thực của nó nhằm giúp cho bản đồ dễ đọc hay nhằm nhấn mạnh vật thể đó

Sự khái quát hóa yêu cầu những chú ý đến các yếu tố sau:

— Sự lựa chọn: Mục tiêu của bản đồ là yếu tố chính để lựa chọn thực thể nên vẽ trên bản đồ, sự lựa chọn thường liên quan đến tỉ lệ bản đồ

— Sự đơn giản hóa: Các thực thể phải được thể hiện trên bản đồ nhưng quá nhỏ hay quá phức tạp mà không trình bày được chi tiết nếu không bỏ bớt hay đơn giản hóa Tỉ lệ là yếu tố tham gia chính

— Lược bỏ: Để duy trì tính dễ đọc và sạch sẽ của bản đồ, một vài thực thể sẽ không được thể hiện, ngay cả nó rõ ràng Tỉ lệ vẫn là yếu tố ảnh hưởng chính nhưng yếu

tố địa hình và tự nhiên cũng quan trọng

Mối quan hệ giữa sự khái quát hóa và sự phóng đại rất gần, thực ra chính sự phóng đại hóa là sự khái quát hóa Ví dụ trong trường hợp bản đồ đường sá tỉ lệ 1/50000, nếu ta vẽ đúng tỉ lệ con đường rộng 10m thì nét vẽ đường này chỉ rộng 0.2mm cho tất cả các đoạn rẽ hay xoắn, nhưng trong bản đồ chúng ta phải thể hiện nét

vẽ 1mm, tuy nhiên với nét vẽ này chúng ta vẫn không thể hiện chính xác được các đoạn rẽ và xoắn

– Khi sử dụng hế số dấu phẩy động để tính độ chính xác thì tính bằng số chữ số ở bên phải dấu chấm thập phân trong số đó Ví dụ, số 56.78 có tỉ lệ là 2

 Map Unit (Đơn vị bản đồ)

Đơn vị đo lường chuẩn trên mặt đất vi dụ như: feet, miles, meters, kilometers trong tọa độ của không gian mà dữ liệu đã lưu trữ

 Projection(Hệ quy chiếu hay phép chiếu)

Là phương pháp mô tả lại bề mặt cong của trái đất trên bề mặt phẳng Thông thường nó đòi hỏi phải có hệ thống toán học để chuyển đổi các lưới kinh độ và vĩ độ của trái đất trên mặt phẳng Có thể hình dung giống như chuyển đổi quả cầu trong suốt với một bóng đèn ở tâm sẽ in ra các đường kinh độ và vĩ độ trên trang giấy Thông

thường trang giấy bao giờ cũng phẳng và nơi tiếp xúc với quả cầu hoặc khuôn dạng trong hình nón hay hình trụ và toàn bộ quả cầu Mọi hệ quy chiếu bản đồ đều làm biến dạng khoảng cách, hình hài, phương hướng và sự kết hợp của những yếu tố đó

 Coordinate system (Hệ tọa độ)

Điểm reference framework được đặt lên trên bề mặt của khu vực để thiết kế vị trí của điểm bên trong nó Hệ thống bao gồm sự thiết lập các điểm, đường thẳng và bề mặt; thiết lập các luật, sử dụng định nghĩa vị trí của điểm trong không gian hai hoặc ba chiều Hệ thống tọa độ Đề Các và hệ tọa độ địa lý sử dụng trên bề mặt trái đất là những ví dụ phổ biến về hệ tọa độ

 X, Y Coordinate (Tọa độ X, Y)

Cặp giá trị biểu diễn khoảng cách từ gốc tọa độ (0,0) kéo dài ra hai hướng, theo chiều ngang trục (x) biểu diễn Đông-Tây, theo chiều thẳng đứng trục (y) biểu diễn Bắc-Nam Trên bản đồ, tọa độ x, y dùng để biểu diễn vị trí của chúng được tìm thấy trên bề mặt cầu trái đất

 Spatial Reference (Quy chiếu không gian)

Hệ thống tọa độ sử dụng để lưu trữ tập dữ liệu không gian (Dataset) Với mỗi Feature Class và feature dataset nằm trong cơ sở dữ liệu geodatabase Spatial Reference cũng bao gồm cả giới hạn không gian

 Feature Class (Lớp đặc trưng)

Là tập hợp các đặc trưng địa lý có cùng kiểu hình học (như điểm, đường thẳng,

đa giác), các thuôc tính giống nhau, và cùng hệ quy chiếu không gian (Spatial Reference) Feature Class có thể đứng một mình độc lập trong cơ sở dữ liệu

geodatabase hoặc cũng có thể nằm trong shapefiles hoặc feature dataset khác Feature Class cho phép các tính năng đồng nhất được nhóm lại trong một đơn vị riêng với mục đích lưu trữ Ví dụ: đường cao tốc, đường chính, đường phụ có thể nhóm lại thành

Feature Class kiểu “Đường-Line” với tên “roads” Trong geodatabase, Feature Class lưu trữ các nhãn chú thích (Diễn giải) và các chiều (Dimensions)

 Layer(Lớp)

Là một thể hiện trực quan của dữ liệu địa lý trong bấy kỳ môi trường bản đồ số nào Nó là một phần hoặc là địa tầng của địa lý trong khu vực riêng Nó được biểu diễn dưới dạng các biểu tượng trên bản đồ giấy Trên bản đồ, đường, công viên quốc

gia, đường biên giới và sông là các ví dụ điển hình khác nhau về Layer

 Feature(Đặc tính)

– Một thể hiện biểu diễn đối tượng thế giới thực trên một bản đồ Feature có thể được thể hiện trong GIS như dữ liệu vector (điểm, đường, hoặc đa giác) hoặc như

các phần tử trong định dạng dữ liệu raster Để được hiểu thị trong GIS, Feature đòi hỏi phải có thông tin về hình học (Geometry) và vị trí (Location)

– Là nhóm các yếu tố không gian cùng thể hiện các thực thể thế giới thực Một Feature phức tạp được tạo thành từ một hay nhiều nhóm các đối tượng không gian Ví dụ: một tập các đối tượng đường thẳng với các yếu tố chung về đường sẽ biểu diễn mạng lưới một đường

 Field (Trường)

– Là một cột trong bảng, lưu trữ các giá trị cho thuộc tính đơn

– Là nới trong một bản ghi cơ sở dữ liệu hoặc giao diện đồ họa người dùng, nơi mà

dữ liệu có thể được nhập vào

 Table (Bảng)

Dữ liệu được sắp xếp dưới dạng hàng hay cột Mỗi hàng biểu diễn một thực thể đơn, một bản ghi (Record), một thuộc tính (Feature) Mỗi cột biểu diễn một trường hoặc giá trị thuộc tính đơn Bảng phải chỉ ra rõ số cột nhưng có thể có nhiều hàng

 Query (Truy vấn)

Là tính năng lựa chọn bản ghi từ cơ sở dữ liệu Query thường được viết bởi những câu điều kiện logic

 Identify (Thông tin)

Khi áp dụng tính năng này lên một feature (bởi sự kiện Click vào nó) một cửa sổ

sẽ hiện ra với các thuộc tính của feature

 Label (Nhãn)

Trong bản đồ, là dòng văn bản đặt bên trong hoặc ở gần một đối tượng bản đồ

(map feature) nhằm mô tả hoặc xác định nó

 Symbol (Ký hiệu)

Một thể hiện bằng đồ họa của các đối tượng trên bản đồ giúp xác định và phân biệt nó với những đối tượng khác trên bản đồ Ví dụ: biểu tượng đường thẳng, điểm, hình biểu tượng, đa giác, dòng văn bản, dòng chú thích Một vài đặc tả để định nghĩa biểu tượng gồm: màu sắc, kích cỡ, góc, khuôn hình

 Geometry (Hình học)

Các kí tự xuất hiện hoặc nhìn thấy của đối tượng địa lý được biểu diễn trên bản

đồ GIS sử dụng sự thay đổi của ba hình cơ bản để biểu diễn đối tượng vật lý: điểm, đường thẳng và đa giác

 Spatial data (Dữ liệu không gian)

Thông tin về vị trí và hình dáng của các đối tượng địa lý và mối quan hệ giữa chúng, luôn được lưu trữ như tọa độ và đặc tính hình học (topology) của chúng

 Attribute data (Dữ liệu thuộc tính)

– Thông tin về các đối tượng địa lý trong GIS luôn luôn được lưu trữ trong một bảng và được liên kết với đối tượng bằng một đặc tính duy nhất Ví dụ: thuộc tính của dòng sông có thể bao gồm tên, chiều dài và độ sâu trung bình

– Trong các tập dữ liệu raster, thông tin được kết hợp với mỗi giá trị duy nhất của các phần tử raster

– Thông tin bản đồ chỉ ra rằng đối tượng được hiển thị như thế nào trên bản đồ, và

nhãn của nó như thế nào Thuộc tính bản đồ của dòng sông có thể bao gồm độ dày của đường thẳng, chiều dài của đường thẳng, màu và font

 Database

Shapefile : Dữ liệu vector lưu trữ các định dạng về vị trí, hình thể, thuộc tính của đối tượng địa lý Một shapefile được lưu trữ trong một tập các file có quan hệ với nhau

và chứa một feature class

1.3.2 Các dạng dữ liệu của GIS

Một cơ sở dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia ra làm 2 loại số liệu

cơ bản: số liệu không gian và phi không gian Mỗi loại có những đặc điểm riêng và chúng khác nhau về yêu cầu lưu giữ số liệu, hiệu quả, xử lý và hiển thị Số liệu không gian là những mô tả số của hình ảnh bản đồ, chúng bao gồm toạ độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể trên từng bản đồ Hệ thống thông tin địa lý dùng các số liệu không gian để tạo ra một bản đồ hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông qua thiết bị ngoại vi … Số liệu phi không gian là những diễn

tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng Các số liệu phi không gian được gọi là dữ liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý hoặc các đối tượng không gian và liên kết chặt chẽ với chúng trong hệ thống thông tin địa lý thông qua một cơ chế thống nhất chung

1.3.3 Mô hình thông tin không gian

Dữ liệu là trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa càng nhiều thì chúng càng có ý nghĩa Dữ liệu của hệ GIS được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và chúng được thu thập thông qua các mô hình thế giới thực Dữ liệu trong hệ GIS còn được gọi là thông tin không gian Đặc trưng thông tin không gian là có khả năng mô tả “vật thể ở đâu” nhờ vị trí tham chiếu, đơn vị đo và quan hệ không gian Chúng còn khả năng mô

tả “hình dạng hiện tượng” thông qua mô tả chất lượng, số lượng của hình dạng và cấu

trúc Cuối cùng, đặc trưng thông tin không gian mô tả “quan hệ và tương tác” giữa các hiện tượng tự nhiên Mô hình không gian đặc biệt quan trọng vì cách thức thông tin sẽ ảnh hưởng đến khả năng thực hiện phân tích dữ liệu và khả năng hiển thị đồ hoạ của

hệ thống

1.3.3.1 Hệ thống Vector

Kiểu đối tượng điểm: Điểm được xác định bởi cặp giá trị x, y Các đối tượng đơn, thông tin về địa lý chỉ gồm cơ sở vị trí sẽ được phản ánh là đối tượng điểm Các đối tượng kiểu điểm có đặc điểm:

– Là toạ độ đơn (x,y)

– Không cần thể hiện chiều dài và diện tích

Hình 1.3: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng điểm (Point)

Tỷ lệ trên bản đồ tỷ lệ lớn, đối tượng thể hiện dưới dạng vùng Tuy nhiên trên bản đồ tỷ lệ nhỏ, đối tượng này có thể thể hiện dưới dạng một điểm Vì vậy, các đối tượng điểm và vùng có thể được dùng phản ánh lẫn nhau

Kiểu đối tượng đường: Đường được xác định như một tập hợp dãy của các điểm

Mô tả các đối tượng địa lý dạng tuyến, có các đặc điểm sau:

– Là một dãy các cặp toạ độ

– Một đường bắt đầu và kết thúc bởi node

– Các đường nối với nhau và cắt nhau tại node

– Hình dạng của đường được định nghĩa bởi các điểm vertices

– Độ dài chính xác bằng các cặp toạ độ

Hình 1.4: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng đường Kiểu đối tượng vùng: Vùng được xác định bởi ranh giới các đường thẳng Các đối tượng địa lý có diện tích và đóng kín bởi một đường được gọi là đối tượng vùng(polygons), có các đặc điểm sau:

– Polygons được mô tả bằng tập các đường và điểm nhãn

– Một hoặc nhiều đường định nghĩa đường bao của vùng

– Một điểm nhãn nằm trong vùng để mô tả, xác định cho mỗi một vùng

Hình 1.5: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng vùng (Polygon) Những dạng hình cơ bản

Hình 1.6: Một số khái niệm trong cấu trúc cơ sở dữ liệu bản đồ

1.3.3.2 Hệ thống Raster

Mô hình dữ liệu dạng raster phản ánh toàn bộ vùng nghiên cứu dưới dạng một lưới các ô vuông hay điểm ảnh (pixcel) Mô hình raster có các đặc điểm:

– Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới

– Mỗi một điểm ảnh (pixcel) chứa một giá trị

– Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp (layer)

– Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp

Mô hình dữ liệu raster là mô hình dữ liệu GIS được dùng tương đối phổ biến trong các bài toán về môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên

Mô hình dữ liệu raster chủ yếu dùng để phản ánh các đối tượng dạng vùng là ứng dụng cho các bài toán tiến hành trên các loại đối tượng dạng vùng: phân loại; chồng xếp Các nguồn dữ liệu xây dựng nên dữ liệu raster có thể bao gồm:

— Quét ảnh

— Ảnh máy bay, ảnh viễn thám

— Chuyển từ dữ liệu vector sang

— Lưu trữ dữ liệu dạng raster

— Nén theo hàng (Run lengh coding)

— Nén theo chia nhỏ thành từng phần (Quadtree)

— Nén theo ngữ cảnh (Fractal)

Trong một hệ thống dữ liệu cơ bản raster được lưu trữ trong các ô (thường hình vuông) được sắp xếp trong một mảng hoặc các dãy hàng và cột Nếu có thể, các hàng

và cột nên được căn cứ vào hệ thống lưới bản đồ thích hợp

Việc sử dụng cấu trúc dữ liệu raster tất nhiên đưa đến một số chi tiết bị mất Với

lý do này, hệ thống raster-based không được sử dụng trong các trường hợp nơi có các chi tiết có chất lượng cao được đòi hỏi

Hình 1.7: Sự biểu thị kết quả bản đồ dưới dạng Raster

1.3.3.4 Chuyển đổi cơ sở dữ liệu dạng vector và raster

Việc chọn của cấu trúc dữ liệu dưới dạng vector hoặc raster tuỳ thuộc vào yêu cầu của người sử dụng, đối với hệ thống vector, thì dữ liệu được lưu trữ sẽ chiếm diện tích nhỏ hơn rất nhiều so với hệ thống raster, đồng thời các đường contour sẽ chính xác hơn hệ thống raster Ngoài ra cũng tuỳ vào phần mềm máy tính đang sử dụng mà

nó cho phép nên lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector hay raster Tuy nhiên đối với việc sử dụng ảnh vệ tinh trong GIS thì nhất thiết phải sử dụng dưới dạng raster

Một số công cụ phân tích của GIS phụ thuộc chặt chẽ vào mô hình dữ liệu raster,

do vậy nó đòi hỏi quá trình biến đổi mô hình dữ liệu vector sang dữ liệu raster, hay còn gọi là raster hoá Biến đổi từ raster sang mô hình vector, hay còn gọi là vector hoá, đặc biệt cần thiết khi tự động quét ảnh Raster hoá là tiến trình chia đường hay vùng thành các ô vuông (pixcel) Ngược lại, vector hoá là tập hợp các pixcel để tạo thành đường hay vùng Nét dữ liệu raster không có cấu trúc tốt, ví dụ ảnh vệ tinh thì việc nhận dạng đối tượng sẽ rất phức tạp

Nhiệm vụ biến đổi vector sang raster là tìm tập hợp các pixel trong không gian raster trùng khớp với vị trí của điểm, đường, đường cong hay đa giác trong biểu diễn vector Tổng quát, tiến trình biến đổi là tiến trình xấp xỉ vì với vùng không gian cho trước thì mô hình raster sẽ chỉ có khả năng địa chỉ hoá các vị trí toạ độ nguyên Trong

mô hình vector, độ chính xác của điểm cuối vector được giới hạn bởi mật độ hệ thống toạ độ bản đồ còn vị trí khác của đoạn thẳng được xác định bởi hàm toán học

Hình 1.8: Sự chuyển đổi dữ liệu giữa raster và vector

 Biến đổi raster sang vectơ

 Các bước thực hiện:

— Chọn ngưỡng: chuyển đổi cường độ ảnh về ảnh hai mầu

— Làm trơn: loại bỏ các biến dạng do nhiễu, các điểm đốm

— Làm mảnh: làm mảnh đường thẳng sao cho độ rộng của chúng bằng 1 pixel

— Mã xâu: chuyển ảnh vectơ thành tập các xâu pixel, mỗi xâu biểu diễn một đường

— Giảm thiểu vectơ: mỗi xâu pixel được chuyển vào dãy vectơ

 Thuật toán được thực hiện như sau:

– Bước 1: Với mỗi điểm ảnh P ta thực hiện: Nếu 2=< P(n) <= 6 và T(p) = 1 và pn.pe.ps= 0 và pe.ps.pw = 0 thì đánh dấu P

– Bước 2: Gán giá trị 0 cho các điểm đánh dấu, nếu không có điểm đánh dấu thì dừng lại

– Bước 3: Quay lại bước 1

+ Mã xâu hay tạo lập xâu Xâu được hình thành từ các pixel mảnh, cần xác định xem mỗi pixel là nằm ở giữa, đầu hay cuối đoạn thẳng

Thuật toán tạo xâu sẽ tìm pixel tạo ra điểm cuối “sợi”, sau đó duyệt theo các pixel trên đường và dừng lại ở điểm cuối hay giao điểm Như vậy trật tư các pixel đã được tạo ra hay xâu pixel được tạo

 Biến đổi vectơ sang raster

Tìm tập pixel trong không gian raster trùng khớp với vị trí của điểm, đường hay đa giác trong biểu diễn vectơ Tổng quát là tiến trình xấp xỉ vì với vùng không

gian cho trước thí mô hình raster chỉ có khả năng địa chỉ hóa các vị trí nhờ tọa độ nguyên

 Raster hóa đường thẳng

Thuật toán raster hóa đoạn thẳng được thực hiện theo cách tăng dần, bắt đầu

từ điểm cuối của đường

Thuật toán cơ bản

– Tổng số pixel tối thiểu tạo nên đoạn thẳng được xác định bởi vị trí pixel giữa hai đầu đọan thẳng theo chiều x, y Nếu Ab là đoạn thẳng cần raster hóa, A(x1, y1); B(x2, y2) trong hệ tọa độ raster thì khoảng cách x, y sẽ là:

Dx= abs(x1-x2) Dy= abs(y1-y2) – Tổng số pixel cần vẽ là:

Dmax = max (Dx, Dy) n= Dmax + 1 Giá trị dịch chuyển của x, y được xác định theo biểu thức sau:

Incx = Dx/ Dmax Incy = Dy/ Dmax – Để tìm vị trí pixel tiếp theo ta phải làm tròn tạo độ thành số nguyên gần nhất sau khi tăng chiều x, y như sau:

Thuật toán Bresenham dành cho đường thẳng có hệ số góc lớn hơn 0

Dựa trên tương quan của Dx và Dy mà ta quyết định điểm nào sẽ được vẽ tiếp theo hay biến thiên theo chiều nào

+ Dx > Dy ta cho y biến thiên theo x

+ Dy >= Dx ta cho x biến thiên theo y

Để tăng tốc độ thực hiện ta thay số thực bằng số nguyên và tránh phép toán nhân, chia Giả sử Dx:Dy= 8:12 thì y sẽ biến thiên theo x với tỉ lệ này, tức x tăng thêm 12 điểm thì y mới tăng 8 điểm hay khi x tăng 1 thì y tăng 8/12, ta không thực hiện chia ngay mà lưu lại trong biến d, đến khi nào d > Dx thi cho y tăng 1 và giảm d đi Dx

Tương tự với hệ số góc nhỏ hơn 0 thi ta cho một chiều tăng, chiều kia giảm

 Raster hóa đa giác

Tiến trình raster hóa đa giác đòi hỏi phải tìm các pixel nằm trong nó

Quá trình Raster sử dụng thuật toán biến đổi đường quét đa giác, thuật toán này xác định khá tốt các điểm nằm trong đa giác nhưng raster hóa đường biên sẽ phát sinh lỗi do kích thước điểm ảnh Ở đây ta sử dụng hai phương pháp để xác định pixel có nằm trên biên hay không

– Phương pháp “Tâm điểm”: nếu tâm của pixel nằm trong đa giác thì nó thuộc đa giác

– Phương pháp “Đơn vị trội”: Nếu diện tích phần pixel thuộc đa giác lớn hơn phần còn lại thì nó thuộc đa giác

Hai phương pháp này thường dẫn đến các kết quả khác nhau khi raster hóa Thuật toán biến đổi đường quét của đa giác thực hiện như sau:

– Khảo sát từng đường quét đi qua đa giác để tìm tọa độ giao điểm giữa chúng và cạnh đa giác Các cạnh song song với đường qút sẽ được bỏ qua

– Sắp xếp tọa độ giao điểm theo thứ tự tăng dần và làm đầy đường quét giữa các cặp điểm Để tăng tốc độ thực hiện ta cần tăng tốc độ tìm giao điểm, điều này được giải quyết dễ dàng khi đã xác định được độ dốc của đa giác

1.3.4 Mô hình thông tin phi không gian

Số liệu phi không gian hay còn gọi là thuộc tính là những mô tả về đặc tính, đặc điểm và các hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý xác định Một trong các chức năng đặc biệt của công nghệ GIS là khả năng của nó trong việc liên kết và xử lý đồng thời giữa dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính Thông thường hệ thống thông tin địa lý có 4 loại số liệu thuộc tính:

– Đặc tính của đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin không gian có thể thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích

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

– Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, …liên quan đến các đối tượng địa lý

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

Để mô tả một cách đầy đủ các đối tượng địa lý, trong bản đồ số chỉ dùng thêm các loại đối tượng khác: điểm điều khiển, toạ độ giới hạn và các thông tin mang tính chất mô tả

Các thông tin mô tả có các đặc điểm:

— Có thể nằm tại một vị trí xác định trên bản đồ

— Có thể có các kích thước, màu sắc, các kiểu chữ khác nhau

— Nhiều mức của thông tin mô tả có thể được tạo ra với ứng dụng khác nhau

— Có thể tạo thông tin cơ sở dữ liệu lưu trữ thuộc tính

— Có thể tạo độc lập với các đối tượng địa lý có trong bản đồ

— Không có liên kết với các đối tượng điểm, đường, vùng và dữ liệu thuộc tính của chúng

Bản chất một số thông tin dữ liệu thuộc tính như sau:

– Số liệu tham khảo địa lý: mô tả các sự kiện hoặc hiện tượng xảy ra tại một vị trí xác định Không giống các thông tin thuộc tính khác, chúng không mô tả về bản thân các hình ảnh bản đồ Thay vào đó chúng mô tả các danh mục hoặc các hoạt động như cho phép xây dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế, … liên quan đến các vị trí địa lý xác định Các thông tin tham khảo địa lý đặc trưng được lưu trữ và quản lý trong các file độc lập và hệ thống không thể trực tiếp tổng hợp chúng với các hình ảnh bản đồ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống Tuy nhiên các bản ghi này chứa các yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay hiện tượng

– Chỉ số địa lý: được lưu trong hệ thống thông tin địa lý để chọn, liên kết và tra cứu

số liệu trên cơ sở vị trí địa lý mà chúng đã được mô tả bằng các chỉ số địa lý xác định Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho các thực thể địa lý sử dụng

từ các cơ quan khác nhau như là lập danh sách các mã địa lý mà chúng xác định mối quan hệ không gian giữa các vị trí hoặc giữa các hình ảnh hay thực thể địa lý

Ví dụ: chỉ số địa lý về đường phố và địa chỉ địa lý liên quan đến phố đó

– Mối quan hệ không gian: của các thực thể tại vị trí địa lý cụ thể rất quan trọng cho các chức năng xử lý của hệ thống thông tin địa lý Các mối quan hệ không gian có thể là mối quan hệ đơn giản hay lôgic, ví dụ tiếp theo số nhà 101 phải là số nhà 103 nếu là số nhà bên lẻ hoặc nếu là bên chẵn thì cả hai đều phải là các số chẵn kề nhau Quan hệ Topology cũng là một quan hệ không gian Các quan hệ không gian

có thể được mã hoá như các thông tin thuộc tính hoặc ứng dụng thông qua giá trị toạ độ của các thực thể

– Mối quan hệ giữa dữ liệu không gian và phi không gian: thể hiện phương pháp chung để liên kết hai loại dữ liệu đó thông qua bộ xác định, lưu trữ đồng thời trong

các thành phần không gian và phi không gian Các bộ xác định có thể đơn giản là một số duy nhất liên tục, ngẫu nhiên hoặc các chỉ báo địa lý hay số liệu xác định vị trí lưu trữ chung Bộ xác định cho một thực thể có thể chứa toạ độ phân bố của nó,

số hiệu mảnh bản đồ, mô tả khu vực hoặc con trỏ đến vị trí lưu trữ của số liệu liên quan Bộ xác định được lưu trữ cùng với các bản ghi toạ độ hoặc mô tả số khác của các hình ảnh không gian và cùng với các bản ghi số liệu thuộc tính liên quan

1.4 Tổng quan về viễn thám

1.4.1 Viễn thám là gì?

Viễn thám (Remote Sensing - RS) là sự thu thập và phân tích thông tin về một đối

tượng mà không cần có sự tiếp xúc trực tiếp đến đối tượng Viễn thám là phương pháp

sử dụng bức xạ điện từ như một phương tiện để điều tra và đo đạc những đặc tính của đối tượng

1.4.2 Các thành phần của viễn thám

Hệ thống viễn thám thường bao gồm bảy phần tử có quan hệ chặt chẽ với nhau Theo trình tự hoạt động của hệ thống, chúng ta có:

 Nguồn năng lượng: Thành phần đầu tiên của một hệ thống viễn thám là

nguồn năng lượng để chiếu sáng hay cung cấp năng lượng điện từ tới đối tượng quan tâm Có loại viễn thám sử dụng năng lượng mặt trời, có loại tự cung cấp năng lượng tới đối tượng Thông tin viễn thám thu thập được là dựa vào năng lượng từ đối tượng đến thiết bị nhận, nếu không có nguồn năng lượng chiếu sáng hay truyền tới đối tượng

sẽ không có năng lượng đi từ đối tượng đến thiết bị nhận

 Những tia phát xạ và khí quyển: Vì năng lượng đi từ nguồn năng lượng tới đối

tượng nên sẽ phải tác qua lại với vùng khí quyển nơi năng lượng đi qua Sự tương tác này

có thể lặp lại ở một vị trí không gian nào đó vì năng lượng còn phải đi theo chiều ngược lại, tức là từ đối tượng đến bộ cảm

 Sự tương tác với đối tượng: Một khi được truyền qua không khí đến đối

tượng, năng lượng sẽ tương tác với đối tượng tuỳ thuộc vào đặc điểm của cả đối tượng

và sóng điện từ Sự tương tác này có thể là truyền qua đối tượng, bị đối tượng hấp thu hay bị phản xạ trở lại vào khí quyển

 Thu nhận năng lượng bằng bộ cảm: Sau khi năng lượng được phát ra hay bị

phản xạ từ đối tượng, chúng ta cần có một bộ cảm từ xa để tập hợp lại và thu nhận sóng điện từ Năng lượng điện từ truyền về bộ cảm mang thông tin về đối tượng

 Sự truyền tải, thu nhận và xử lý: Năng lượng được thu nhận bởi bộ cảm cần phải

được truyền tải, thường dưới dạng điện từ, đến một trạm tiếp nhận-xử lý nơi dữ liệu sẽ được

xử lý sang dạng ảnh Ảnh này chính là dữ liệu thô

 Giải đoán và phân tích ảnh: Ảnh thô sẽ được xử lý để có thể sử dụng được

Để lấy được thông tin về đối tượng người ta phải nhận biết được mỗi hình ảnh trên ảnh tương ứng với đối tượng nào Công đoạn để có thể “nhận biết” này gọi là giải đoán ảnh Ảnh được giải đoán bằng một hoặc kết hợp nhiều phương pháp Các phương pháp này là giải đoán thủ công bằng mắt, giải đoán bằng kỹ thuật số hay các công cụ điện tử

để lấy được thông tin về các đối tượng của khu vực đã chụp ảnh

 Ứng dụng: Đây là phần tử cuối cùng của quá trình viễn thám, được thực hiện khi

ứng dụng thông tin mà chúng ta đã chiết được từ ảnh để hiểu rõ hơn về đối tượng mà chúng ta quan tâm, để khám phá những thông tin mới, kiểm nghiệm những thông tin đã có nhằm giải quyết những vấn đề cụ thể

1.4.3 Ƣu điểm của công nghệ viễn thám

Viễn thám là khoa học thu nhận, xử lý và suy giải các hình ảnh thu nhận từ trên không của Trái đất để nhận biết được các thông tin về đối tượng trên bề mặt đất mà không cần tiếp xúc nó Như vậy, viễn thám là phương pháp thu nhận thông tin khách quan về bề mặt Trái đất và các hiện tượng trong khí quyển nhờ các máy thu sensor được đặt trên máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ hoặc đặt trên các trạm quỹ đạo Công nghệ viễn thám có những ưu việt cơ bản sau:

- Độ phủ trùm không gian của tư liệu bao gồm các thông tin về tài nguyên, môi trường trên diện tích lớn của trái đất gồm cả những khu vực rất khó đến được như rừng nguyên sinh, đầm lầy, hải đảo,

- Có khả năng giám sát sự biến đổi của tài nguyên, môi trường trái đất do chu kỳ quan trắc lặp và liên tục trên cùng một đối tượng trên mặt đất của các máy thu viễn thám Khả năng này cho phép công nghệ viễn thám ghi lại được các biến đổi của tài nguyên, môi trường giúp cho công tác giám sát, kiểm kê tài nguyên thiên nhiên và môi trường (Bảo Huy 2009)[4]

1.4.4 Các vệ tinh quan sát Trái đất

Quan sát bề mặt Trái Đất đã đạt được những thành công đáng kể trong vài thập niên qua nhờ vào sự phát triển của một ngành khoa học và công nghệ toàn cầu, đặc biệt là công nghệ viễn thám Trong điều kiện thay đổi của khoa học đất, một số vệ tinh chiếm ưu thế như Quickbird, Worldview, Ikonos, IRS, và GeoEye đều có độ phân giải hình ảnh nhỏ hơn 1m

Ikonos là một vệ tinh quan sát Trái đất thương mại đưa vào sử dụng năm 1999

Hình ảnh được thu thập bởi vệ tinh này có độ phân giải cao (1m toàn sắc và 4m đa phổ) Với chiều rộng swath là 11x11 km và chu kỳ chụp lặp là 3-5 ngày, vệ tinh này di chuyển gần 7 km / giây và thu thập dữ liệu với tốc độ trên 2000 km2

/ phút Ikonos cung cấp một

hình ảnh 4 băng tần (màu xanh dương, xanh lá cây, đỏ và hồng ngoại gần) và là một nguồn hình ảnh lý tưởng cho việc học tập không ngừng thay đổi tính năng

Quickbird, được phóng vào năm 2001, là một vệ tinh cho hình ảnh với độ phân

giải cao thuộc sở hữu của DigitalGlobe Vệ tinh này có thể thu thập cả hai đơn sắc (đen và trắng) hình ảnh ở độ phân giải 60 cm, và hình ảnh đa phổ ở độ phân giải 2,4-2,8 m (tùy thuộc vào vĩ độ) Vệ tinh này có thể cung cấp các hình ảnh độ phân giải cao thứ hai sau Worldview-1 Ngoài ra, Quickbird còn được gọi là một vệ tinh hiệu quả nhờ chu kì chụp lặp ngắn (1,0-3,5 ngày) và rộng (16.5x16.5km)

Worldview-1 là vệ tinh thế hệ tiếp theo cũng thuộc sở hữu của DigitalGlobe Vệ tinh

này được phóng lên năm 2007, có thể cung cấp hình ảnh với độ phân giải cao nhất hiện nay (0,5 m) Trong khi đó, chu kỳ chụp lặp ngắn hơn (1,7 ngày) và Worldview-1 có thể chụp 750.000 km vuông mỗi ngày Một vệ tinh theo dõi Worldview-2 được lên kế hoạch cho ra mắt vào năm tới với nhiều tính năng nổi trội (như độ phân giải không gian 0.46m )

sẽ mang lại nhiều lợi ích lớn hơn cho nghiên cứu khoa học đất

IRS hay vệ tinh viễn thám Ấn Độ, là một chuỗi gồm 14 vệ tinh quan sát trái đất

được xây dựng và duy trì bởi Tổ chức Nghiên cứu Không gian Ấn Độ Tuy nhiên, hiện nay chỉ có 8 vệ tinh còn hoạt động tốt, trong số đó Cartosat-2 được phóng lên quỹ đạo năm 2007 là một vệ tinh viễn thám tiên tiến Kênh PAN thu được từ máy ảnh của vệ tinh này gồm một swath 9,6 km với phân giải không gian là 80 cm Sản phẩm của vệ tinh này có chất lượng tương đương nhưng có giá thấp hơn 20 lần so với Ikonos Trong năm 2008, hai vệ tinh nhỏ mới được đưa ra bao gồm Castosat-2A và IMS1 IMS1 mang 2 máy ảnh để thu thập hình ảnh đa phổ và siêu quang phổ ; cung cấp hình ảnh với 4 dải quang phổ với độ phân giải 37m, cung cấp các hình ảnh siêu quang phổ với độ phân giải 505.6m

Gần đây, sự phát triển của vệ tinh viễn thám đã được đánh dấu bằng sự ra mắt của GeoEye-1, với tính năng công nghệ tinh vi nhất từng được sử dụng trong một hệ thống viễn thám thương mại GeoEye-1 có thể thu thập 35.000 Km2

mỗi ngày với độ phân giải 41 cm toàn sắc, và hình ảnh đa phổ 1.65m Gần đây, một kế hoạch đã được thiết lập cho ra mắt GeoEye-2 vào năm 2011 với độ phân giải cao hơn (25 cm) và một quang phổ đa dạng hơn nhiều

Nhóm thứ hai của các vệ tinh có độ phân giải hình ảnh lớn hơn (<2,5 m) bao gồm ALOS, Fomosat-2, SPOT-5 Với ưu điểm là độ phân giải cao, các vệ tinh này được sử dụng phổ biến để theo dõi thiên tai, khảo sát tài nguyên thiên nhiên …

SPOT-5 được coi là vệ tinh lý tưởng, cung cấp sự cân bằng tốt nhất giữa các độ

phân giải cao (5-20m) và chiều rộng 60x120Km SPOT-5 hoạt `động từ năm 2002 và điều hành bởi Spot Image, Pháp

Fomosat-2 của Trung Quốc do Tổ chức Không gian Quốc gia (TCTK) quản lý

và phóng thành công vào năm 2004 Nó có thể thu nhận hình ảnh trong các kênh toàn sắc và đa phổ (5 kênh) với độ phân giải 2-8 m với khả năng chụp lặp hàng ngày Fomosat-2 là phù hợp với nghiên cứu phân bổ sử dụng đất, tài nguyên thiên nhiên, lâm nghiệp, bảo vệ môi trường và phòng chống thiên tai

Một số vệ tinh khác cho ảnh có độ phân giải trung bình (<30 m) bao gồm các vệ tinh ASTER, CBERS-2, Landsat-5 TM và Landsat 7 ETM

ASTER được xây dựng và ra mắt vào năm 1999 bởi một dự án Chính phủ Nhật

Bản ASTER bao gồm ba hệ thống dụng cụ riêng biệt cho việc đạt được hình ảnh trong

14 kênh, gồm vùng nhìn thấy, cận hồng ngoại, sóng ngắn hồng ngoại, và hồng ngoại nhiệt

Dữ liệu của ASTER hứa hẹn sẽ đóng góp lớn cho các lĩnh vực ứng dụng toàn cầu liên quan tới cả thực vật và hệ sinh thái

CBERS-2 là một vệ tinh được phát triển bởi sự hợp tác giữa Cơ quan Vũ trụ của

Brazil và Học viện Công nghệ Vũ trụ Trung Quốc Nó có thể cung cấp hình ảnh trong một phổ rộng với độ phân giải không gian 2,7-260 m CBERS-2 có ba máy ảnh đa phổ là Wide field imager, High resolution, and Infrared multispectral

Hình 1.10: Khả năng bản đồ của ảnh vệ tinh

CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT BÀI TOÁN XÂY DỰNG BẢN

ĐỒ TRẠNG THÁI RỪNG

2.1 Phát biểu bài toán

Xây dựng cơ sở dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính về trạng thái rừng cho vườn Quốc gia Ba Bể

Yêu cầu: Phân loại các khu vực theo từng trạng thái rừng, từ đó xây dựng bản đồ

và thống kê diện tích theo từng trạng thái khác nhau

2.2 Phân loại rừng theo trạng thái

2.2.1 Khái niệm về rừng

Theo luật bảo vệ và phát triển rừng năm 2004, rừng là một hệ sinh thái bao gồm quần thể thực vật rừng, động vật rừng, vi sinh vật rừng, đất rừng và các yếu tố môi trường khác Rừng gồm rừng trồng và rừng tự nhiên trên đất rừng sản xuất, đất rừng phòng hộ, đất rừng đặc dụng

Theo thông tư Số: 34/2009/TT-BNNPTNT ban hành ngày 10 tháng 6 năm 2009 của Bộ Nông nghiệp & Phát triển nông thôn[6] Rừng ở Việt Nam được phân loại như sau:

2.2.2 Phân loại rừng theo mục đích sử dụng

1 Rừng phòng hộ: là rừng được sử dụng chủ yếu để bảo vệ nguồn nước, bảo vệ

đất, chống xói mòn, chống sa mạc hoá, hạn chế thiên tai, điều hoà khí hậu và bảo vệ môi trường

2 Rừng đặc dụng: là rừng được sử dụng chủ yếu để bảo tồn thiên nhiên, mẫu

chuẩn hệ sinh thái của quốc gia, nguồn gen sinh vật rừng; nghiên cứu khoa học; bảo vệ

di tích lịch sử, văn hoá, danh lam thắng cảnh; phục vụ nghỉ ngơi, du lịch, kết hợp phòng hộ bảo vệ môi trường

3 Rừng sản xuất: là rừng được sử dụng chủ yếu để sản xuất, kinh doanh gỗ, các

lâm sản ngoài gỗ và kết hợp phòng hộ, bảo vệ môi trường

2.2.3 Phân loại rừng theo nguồn gốc hình thành

1 Rừng tự nhiên: là rừng có sẵn trong tự nhiên hoặc phục hồi bằng tái sinh tự

nhiên

a) Rừng nguyên sinh: là rừng chưa hoặc ít bị tác động bởi con người, thiên tai; Cấu trúc của rừng còn tương đối ổn định

b) Rừng thứ sinh: là rừng đã bị tác động bởi con người hoặc thiên tai tới mức làm cấu trúc rừng bị thay đổi

— Rừng phục hồi: là rừng được hình thành bằng tái sinh tự nhiên trên đất đã mất rừng do nương rẫy, cháy rừng hoặc khai thác kiệt;

— Rừng sau khai thác: là rừng đã qua khai thác gỗ hoặc các loại lâm sản khác

2 Rừng trồng: là rừng được hình thành do con người trồng, bao gồm:

a) Rừng trồng mới trên đất chưa có rừng;

b) Rừng trồng lại sau khi khai thác rừng trồng đã có;

c) Rừng tái sinh tự nhiên từ rừng trồng đã khai thác

Theo thời gian sinh trưởng, rừng trồng được phân theo cấp tuổi, tùy từng loại cây trồng, khoảng thời gian quy định cho mỗi cấp tuổi khác nhau

2.2.4 Phân loại rừng theo điều kiện lập địa

1 Rừng núi đất: là rừng phát triển trên các đồi, núi đất

2 Rừng núi đá: là rừng phát triển trên núi đá, hoặc trên những diện tích đá lộ

đầu không có hoặc có rất ít đất trên bề mặt

3 Rừng ngập nước: là rừng phát triển trên các diện tích thường xuyên ngập

nước hoặc định kỳ ngập nước

a) Rừng ngập mặn: là rừng phát triển ven bờ biển và các cửa sông lớn có nước triều mặn ngập thường xuyên hoặc định kỳ

b) Rừng trên đất phèn: là rừng phát triển trên đất phèn, đặc trưng là rừng Tràm ở Nam Bộ

c) Rừng ngập nước ngọt: là rừng phát triển ở nơi có nước ngọt ngập thường xuyên hoặc định kỳ

4 Rừng trên đất cát: là rừng trên các cồn cát, bãi cát

2.2.5 Phân loại rừng theo loài cây

1 Rừng gỗ: là rừng bao gồm chủ yếu các loài cây thân gỗ

a) Rừng cây lá rộng: là rừng có cây lá rộng chiếm trên 75% số cây

— Rừng lá rộng thường xanh: là rừng xanh quanh năm;

— Rừng lá rộng rụng lá: là rừng có các loài cây rụng lá toàn bộ theo mùa chiếm 75% số cây trở lên;

— Rừng lá rộng nửa rụng lá: là rừng có các loài cây thường xanh và cây rụng

lá theo mùa với tỷ lệ hỗn giao theo số cây mỗi loại từ 25% đến 75%

b) Rừng cây lá kim: là rừng có cây lá kim chiếm trên 75% số cây

c) Rừng hỗn giao cây lá rộng và cây lá kim: là rừng có tỷ lệ hỗn giao theo số cây của mỗi loại từ 25% đến 75%

2 Rừng tre nứa: là rừng chủ yếu gồm các loài cây thuộc họ tre nứa như: tre, mai,

diễn, nứa, luồng, vầu, lô ô, le, mạy san, hóp, lùng, bương, giang, v.v…

3 Rừng cau dừa: là rừng có thành phần chính là các loại cau dừa

4 Rừng hỗn giao gỗ và tre nứa

a) Rừng hỗn giao gỗ - tre nứa: là rừng có cây gỗ chiếm > 50% độ tàn che

b) Rừng hỗn giao tre nứa – gỗ: là rừng có cây tre nứa chiếm > 50% độ tàn che

2.2.6 Phân loại rừng theo trữ lƣợng

1 Đối với rừng gỗ

a) Rừng rất giàu: trữ lượng cây đứng trên 300 m3/ha

b) Rừng giàu: trữ lượng cây đứng từ 201- 300 m3/ha

c) Rừng trung bình: trữ lượng cây đứng từ 101 – 200 m3/ha

d) Rừng nghèo: trữ lượng cây đứng từ 10 đến 100 m3/ha

đ) Rừng chưa có trữ lượng: rừng gỗ đường kính bình quân < 8 cm, trữ lượng cây đứng dưới 10 m3/ha

2 Đối với rừng tre nứa: Rừng được phân theo loài cây, cấp đường kính và cấp

2.2.7 Đất chƣa có rừng

1 Đất có rừng trồng chƣa thành rừng: là đất đã trồng rừng nhưng cây trồng có

chiều cao trung bình chưa đạt 1,5 m đối với các loài cây sinh trưởng chậm hay 3,0 m đối với các loài cây sinh trưởng nhanh và mật độ < 1.000 cây/ha

2 Đất trống có cây gỗ tái sinh: là đất chưa có rừng quy hoạch cho mục đích lâm

nghiệp, thực vật che phủ gồm cây bụi, trảng cỏ, lau lách và cây gỗ tái sinh có chiều cao 0,5 m trở lên đạt tối thiểu 500 cây/ha

3 Đất trống không có cây gỗ tái sinh: là đất chưa có rừng quy hoạch cho mục

đích lâm nghiệp gồm đất trống trọc, đất có cây bụi, trảng cỏ, lau lách, chuối rừng, chít, chè vè v.v…

4 Núi đá không cây: là núi đá trọc hoặc núi đá có cây nhưng chưa đạt tiêu

chuẩn thành rừng

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài chỉ phân loại rừng dựa theo khoản 1 Điều 8 và Điều 9 của thông tư này

2.3.8 Phân loại rừng theo Loeschau

Hiện nay, ngành lâm nghiệp phân loại rừng theo hiện trạng chủ yếu dựa vào tiêu chuẩn phân loại của Loeschau năm 1966 Trong quản lý đất đai hay quy hoạch sử dụng đất, chúng ta luôn gặp các kiểu phân loại này trên bản đồ hiện trạng rừng (Nguyễn Thanh Tiến, 2007)[14]

 Nhóm I: Chưa có rừng

 Đất trống đồi núi trọc – Ký hiệu: Ia

 Đất trống đồi núi trọc có cây bụi – Ký hiệu: Ib

 Đất trống đồi núi trọc có cây bụi xen cây gỗ (các cây gỗ tái sinh có độ tàn che 10%, với mật độ cây gỗ tái sinh 1000 cây/ha – Ký hiệu: Ic

 Nhóm II: Rừng phục hồi

— Rừng phục hồi trong giai đoạn đầu chủ yếu cây ưa sáng mọc nhanh (cây Thẩu tấu, Hu đay, Màng tang…) Đất trảng cây bụi có nhiều cây gỗ tái sinh tự nhiên, mật độ cây tái sinh > 1000 cây/ha với độ tàn che > 10% - Ký hiệu: IIa

— Rừng phục hồi trong giai đoạn sau chủ yếu cây ưa sáng mọc nhanh (cây Thẩu tấu, Hu đay, Màng tang…) đã xuất hiện cây chịu bóng, cây gỗ lớn, có hiện tượng cạnh tranh không gian dinh dưỡng Mật độ cây > 1000 cây/ha với đường kính D1.3 > 10 cm – Ký hiệu: IIb

 Nhóm III: Rừng thứ sinh (phân chia dựa trên trữ lượng rừng)

 Rừng tự nhiên bị tàn phá mạnh – Ký hiệu: IIIa

+ Rừng nghèo kiệt có trữ lượng gỗ 50-80 m3/ha – Ký hiệu: IIIa1 + Rừng nghèo kiệt có trữ lượng gỗ 80-120 m3/ha – Ký hiệu: IIIa2 + Rừng nghèo kiệt có trữ lượng gỗ 120-200 m3/ha – Ký hiệu: IIIa3

 Rừng trung bình còn có kết cấu 3 tầng cây, với trữ lượng gỗ 200 – 300 m3/ha –

 Nhóm IV: Rừng nguyên sinh đây là trạng thái rừng giàu, ký hiệu IV[14]

2.3 Khảo sát bài toán

Hầu hết các nước trên thế giới thường sử dụng bản đồ nền địa hình kết hợp với

đo ngoại nghiệp, bản đồ địa chính hoặc tư liệu ảnh để xây dựng bản đồ trạng thái rừng

… còn ở Việt nam thường dựa trên cơ sở các tài liệu thu thập được rồi lựa chọn một phương thức hợp lý nhất trong các loại hình sau để lập bản đồ:

– Sử dụng bản đồ địa chính đo vẽ theo hệ toạ độ nhà nước, có bản đồ quy hoạch hoặc bản đồ hiện trạng sử dụng đất ở giai đoạn trước đối chiếu với thực địa có kết hợp với phương pháp trắc địa ở những khu vực có biến động lớn

– Sử dụng bản đồ giải thửa theo chỉ thị 299/TTg kết hợp với bản đồ địa hình và số liệu điều tra bổ sung tại thực địa

– Dùng ảnh máy bay để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất kết hợp với điều

vẽ và đo vẽ bổ sung ngoài thực địa

– Sử dụng bản đồ nền địa hình kết hợp với đo vẽ bổ sung ngoài thực địa

– Ứng dụng công nghệ số trong công tác thành lập bản đồ

Trong số các cách đã nêu ở trên thì ngày nay công nghệ bản đồ số đã được sử dụng ở nhiều cơ sở, mở ra khả năng lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trên máy tính Dùng các phương tiện kỹ thuật như bàn số hoá, máy quét và phần mềm chuyên dụng

để số hoá các thông tin thuộc nội dung bản đồ hiện trạng sử dụng đất từ nguồn tư liệu bản đồ địa chính, bản đồ địa hình, bản đồ giải thửa, ảnh hàng không hoặc bản đồ hiện

trạng sử dụng đất cũ Tiến hành bổ sung hiện chỉnh khoanh vẽ tổng hợp, phân loại sử dụng đất Để tiện lợi cho việc biên tập bản đồ, người ta dùng phương pháp phân lớp thông tin theo nội dung bản đồ hiện trạng sử dụng đất Kỹ thuật này rất thuận lợi cho quá trình theo dõi biến động, hiệu chỉnh, làm mới bản đồ hiện trạng sử dụng đất, bản

đồ trạng thái rừng cho giai đoạn sau

2.4 Các công cụ để giải quyết bài toán

2.4.1 Ảnh Spot 5

So với SPOT-4 thì SPOT-5 cung cấp rất nhiều khả năng nâng cao, cung cấp các giải pháp hình ảnh bổ sung chi phí-hiệu quả Nhờ những cải tiến SPOT-5 đã có ảnh độ phân giải 5 mét và độ phân giải 2,5 mét và lát cắt hình ảnh rộng, bao gồm 60 x 60 km hay 60 km x 120 km, các vệ tinh SPOT-5 cung cấp một sự cân bằng lý tưởng giữa các

độ phân giải cao và rộng vùng phủ sóng Phạm vi quan sát được cung cấp bởi SPOT-5

là một tài sản quan trọng cho các ứng dụng như bản đồ quy mô vừa (từ 1:25000 đến 1:10000), quy hoạch đô thị và nông thôn, và thăm dò dầu khí, quản lý và thiên tai

 Đặc điểm vệ tinh cảm biến SPOT-5

 Ngày khởi động: tháng 03 năm 2002

 Địa điểm triển khai: Trung tâm vũ trụ Guiana, Kourou, Guyana Pháp

 Độ cao quỹ đạo: 822 km

 Độ nghiêng quỹ đạo: 98,7 °, so với hướng chiếu của mặt trời

 Tốc độ: 7,4 km / giây (26.640 km / giờ)

 Quỹ đạo thời gian: 101,4 phút

 Thời gian xem lại: 2-3 ngày, tùy thuộc vào vĩ độ

2.4.2 Phần mềm giải đoán ảnh ENVI 4.5

Phần mềm ENVI – Environment for Visualizing Images là một phần mềm xử

lý ảnh viễn thám mạnh, với các đặc điểm chính như sau:

– Hiển thị, phân tích ảnh với nhiều kiểu dữ liệu và kích cỡ ảnh khác nhau

– Môi trường giao diện thân thiện

– Cho phép làm việc với từng kênh phổ riêng lẻ hoặc toàn bộ ảnh Khi một file ảnh được mở, mỗi kênh phổ của ảnh đó có thể được thao tác với tất cả các chức năng hiện có của hệ thống Với nhiều file ảnh được mở, ta có thể dễ dàng lựa chọn các kênh từ các file ảnh để xử lý cùng nhau

– ENVI có các công cụ chiết tách phổ, sử dụng thư viện phổ, và các chức năng chuyên cho phân tích ảnh phân giải phổ cao (high spectral resolution images)

– Phần mềm ENVI được viết trên ngôn ngữ IDL – Interactive Data Language

Đây là ngôn ngữ lập trình cấu trúc, cung cấp khả năng tích hợp giữa xử lý ảnh và khả năng hiển thị với giao diện đồ hoạ dễ sử dụng

* Một số chức năng chính của phần mềm

– Phân loại không chọn mẫu- Unsupervised Classification

– Phân loại có chọn mẫu – Supervised Classification

– Kỹ thuật phân ngưỡng – Segmentation Image

– Tạo lát cắt giá trị - Density Slice

– Tính chỉ số thực vật NDVI

2.4.3 Phần mềm ArcGIS 9.2

Arcgis Desktop là một sản phẩm của Viện Nghiên cứu hệ thống môi trường (ESRI) Có thể nói đây là một phần mềm về GIS hoàn thiện nhất ArcGIS cho phép người sử dụng thực hiện những chức năng của Gis ở bất cứ nơi nào họ muốn: trên màn hình, máy chủ, trên web, trên các field … Phần mềm Arcgis Desktop bao gồm 3 ứng dụng chính sau:

– ArcMap để xây dựng, hiển thị, xử lý và phân tích các bản đồ

+ Tạo các bản đồ từ các rất nhiều các loại dữ liệu khác nhau

+ Truy vấn dữ liệu không gian để tìm kiếm và hiểu mối liên hệ giữa các đối tượng không gian

+ Tạo các biểu đồ

+ Hiển thị trang in ấn

– ArcCatalog: dùng để lưu trữ, quản lý hoặc tạo mới các dữ liệu địa lý

+ Tạo mới một cơ sở dữ liệu

+ Explore và tìm kiếm dữ liệu

+ Xác định hệ thống toạ độ cho cơ sở dữ liệu

– ArcToolbox: cung cấp các công cụ để xử lý, xuất – nhập các dữ liệu từ các định dạng khác như MapInfo, MicroStation, AutoCad…(Trần Quốc Bình, 2004)[2]

2.4.4 Ngôn ngữ lập trình Javascript

JavaScript là ngôn ngữ kịch bản dùng để tạo các client-side scripts và server-side scripts JavaScript làm cho việc tạo các trang Web động và tương tác dễ dàng hơn Đây là một ngôn ngữ kịch bản được hãng Sun Microsystems và Netscape phát triển JavaScript là một ngôn ngữ lập trình dựa trên nguyên mẫu với cú pháp phát triển

từ C Giống như C, JavaScript có khái niệm từ khóa, do đó, JavaScript gần như không thể được mở rộng

JavaScript có thể tăng cường tính động và tính tương tác của các trang web: Cung cấp sự tương tác người dùng, thay đổi nội dung động, xác nhận tính hợplệ của

dữ liệu

Trên trình duyệt, rất nhiều trang web sử dụng JavaScript để thiết kế trang web động và một số hiệu ứng hình ảnh thông qua DOM JavaScript được dùng để thực hiện một số tác vụ không thể thực hiện được với chỉ HTML như kiểm tra thông tin nhập vào, tự động thay đổi hình ảnh,…

Bên ngoài trình duyệt, JavaScript có thể được sử dụng trong tập tin PDF của Adobe Acrobat và Adobe Reader Công nghệ kịch bản linh động (active scripting) của Microsoft có hỗ trợ ngôn ngữ JScript làm một ngôn ngữ kịch bản dùng cho hệ điều hành JScript NET là một ngôn ngữ tương thích với CLI gần giống JScript nhưng có thêm nhiều tính năng lập trình hướng đối tượng

JavaScript được thiết kế độc lập với hệ điều hành Nó có thể chạy trên bất kỳ hệ điều hành nào có trình duyệt hỗ trợ JavaScript Dễ dàng tương tác, điều khiển và tránh bớt việc xử lý từ phía server

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM ĐỂ THÀNH LẬP BẢN ĐỒ TRẠNG THÁI RỪNG

3.1 Phương pháp xây dựng bản đồ trạng thái rừng

Việc xây dựng bản đồ trạng thái rừng tuân theo sơ đồ sau:

Hình 3.1.Quy trình nghiên cứu

3.1.1 Phương pháp nội nghiệp

Phương pháp nghiên cứu được triển khai theo quy trình được minh hoạ theo hình 3.1 Ảnh viễn thám sau khi được thu thập sẽ được xử lý sơ bộ (pre-processing and enhancement) như định vị ảnh, tăng cường ảnh, giới hạn vùng xử lý…

Đồng thời, một bảng phân lớp về trạng thái cũng được xây dựng trên cơ sở các thông tin hiện có về hiện trạng vùng nghiên cứu Dựa vào đặc điểm thể hiện của ảnh, các điểm mẫu phục vụ cho giải đoán, phân lớp ảnh được xác định Sau đó, các điểm mẫu này sẽ được xác định loại che phủ thông qua điều tra dã ngoại

Căn cứ các vùng mẫu đã được xác định, quá trình giải đoán, phân lớp sau đó được tiến hành trên toàn vùng nghiên cứu sử dụng phương pháp phân lớp khoảng cách nhỏ nhất tới số trung bình (minimum distance to mean)

Phân loại theo phương pháp minimum distance sử dụng vector trung bình của mỗi ROI và tính khoảng cách Euclidean từ mỗi pixel chưa xác định đến vector trung bình của mỗi lớp Tất cả các pixel đều được phân loại tới lớp ROI gần nhất trừ khi người sử dụng định rõ độ chênh lệch chuẩn hoặc ngưỡng khoảng cách chuẩn Trong trường hợp đó một số pixel có thể không được phân loại nếu chúng không thỏa mãn tiêu chí đã chọn

Về mặt lí thuyết thì với việc sử dụng phương pháp này, mọi pixel đều được phân loại nhưng người phân tích cũng có thể đưa ra một ngưỡng giới hạn nhất định về khoảng cách để các pixel có thể được phân loại hoặc không được phân loại

Độ chính xác của quá trình này được đánh giá thông qua độ chính xác của mẫu

và độ chính xác của toàn bộ quá trình phân lớp ảnh sử dụng công cụ đánh giá của phần mềm (confusion matrix) từ đó lập bảng ma trận đánh giá độ chính xác

Bên cạnh đó, độ chính xác được xác định thông qua việc đối chiếu 100 điểm khác nhau giữa ảnh và thực địa Việc phân lớp ảnh được lặp lại nhiều lần cho tới khi đạt được độ chính xác theo yêu cầu

3.1.2 Phương pháp ngoại nghiệp

Để phục vụ cho quá trình nắn ảnh, một số điểm địa vật quan trọng phải được xác định tọa độ trước nhờ thiết bị GPS Ngoài ra, các loại trạng thái chính cũng được xác định để làm cơ sở cho việc lấy mẫu giải đoán trên ảnh

Sau khi phân loại ảnh xong, việc dã ngoại được tiếp tục để đánh giá độ chính xác thông qua so sánh kết quả phân lớp ảnh và thực địa

3.1.3 Thiết bị, công nghệ và tư liệu sử dụng trong nghiên cứu

- Hệ thống các Modul xử lý ảnh số (ảnh vệ tinh)

- Phần mềm ENVI 4.5 Đây là phần mềm phục vụ cho phân tích, xử lý ảnh viễn thám, được tích hợp các chức năng phân tích ảnh mới nhất nhằm tạo ra nguồn thông tin chính xác, chi tiết nhất tới người sử dụng ENVI là phần mềm dễ sử dụng, khả năng tương thích cao với các định dạng ảnh và GIS, được phát triển bởi ITT cooperation - Mỹ

- Phần mềm ArcGis 9.2 có chức năng biên tập và thống kê bản đồ

- Mapinfo 10.0 chức năng Universal Translator của phần mềm này sẽ giúp chuyển đổi định dạng dữ liệu từ bản đồ có sẵn sang các định dạng khác phù hợp để sử dụng các lớp cần thiết từ bản đồ lâm nghiệp cũ

- Lập trình php với javascript để tạo website chứa các bản đồ động