Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong phân tích biến động lớp phủ mặt đất tại huyện đại từ, tỉnh thái nguyên giai đoạn 1998 2018

+ Chuẩn phân bố: Chuẩn phân bố là một tập hợp của nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo một quy luật nhất định trên toàn bộ ảnh và trong mối quan hệ với đối tượng cần nghiên cứu.. Trong trườn

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM

-

ĐỖ THỊ THU HOÀI

Tên đề tài:

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG PHÂN TÍCH

BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT TẠI HUYỆN ĐẠI TỪ,

TỈNH THÁI NGUYÊN GIAI ĐOẠN 1998 - 2018

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM

-

ĐỖ THỊ THU HOÀI

Tên đề tài:

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG PHÂN TÍCH

BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT TẠI HUYỆN ĐẠI TỪ,

TỈNH THÁI NGUYÊN GIAI ĐOẠN 1998 - 2018

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

Giảng viên hướng dẫn : TS Nguyễn Quang Thi

Thái Nguyên, năm 2019

“Ứng dụng công nghệ Viễn thám và GIS trong phân tích biến động lớp phủ mặt đất tại huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 1998 - 2018”

Để đạt được kết quả như ngày hôm nay là nhờ sự giúp đỡ của Ban chủ

nhiệm khoa Quản lý Tài nguyên, các thầy cô giáo trong khoa và thầy giáo TS

Nguyễn Quang Thi cùng với sự phấn đấu và nỗ lực của bản thân

Trong suốt thời gian thực tập và làm khóa luận em đã cố gắng hết mình nhưng do kinh nghiệm thực tế chưa có nhiều và kiến thức còn hạn chế nên chắc chắn không tránh khỏi thiếu sót và khiếm khuyết Em rất mong các thầy

cô giáo và bạn bè đóng góp để khóa luận của em được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019

Sinh viên

Đỗ Thị Thu Hoài

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Các thông số kỹ thuật của bộ cảm TM 5

Bảng 2.2 Các đặc trưng chính của ảnh vệ tinh SPOT 8

Bảng 2.3 Độ phân giải phổ của ảnh nguồn các vệ tinh SPOT từ 1 đến 5 9

Bảng 4.1: vị trí lấy mẫu và hình ảnh mẫu quan sát 53

Bảng 4.2: Giải thích ký hiệu trên bảng ma trận 55

Bảng 4.3: Ma trận đánh giá sai số kết quả sau phân loại năm 1998 55

Bảng 4.4: Ma trận đánh giá sai số kết quả sau phân loại năm 2005 56

Bảng 4.5: Ma trận đánh giá sai số kết quả sau phân loại năm 2010 56

Bảng 4.6: Ma trận đánh giá sai số kết quả sau phân loại năm 2018 57

Bảng 4.7: Kết quả thống kê diện tích các loại lớp phủ huyện Đại Từ từ 1998 – 2018 59

Bảng 4.8: Biến động rừng huyện Đại Từ giai đoạn năm 1998- 2018 60

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1: Các kênh sử dụng trong viễn thám 4

Hình 2.3: Thuật toán tăng cường chất lượng ảnh (Sử dụng ENVI 4.5) 11

Hình 2.4: Hiệu chỉnh tương phản Histogram (Sử dụng ENVI 4.5) 11

Hình 2.5: Công cụ chọn mẫu (Sử dụng ENVI 4.5) 17

Hình 2.6: Phân loại theo Minimum Distance (Sử dụng ENVI 4.5) 18

Hình 2.7: Phân loại theo Maximum Likelihood (Sử dụng ENVI 4.5) 18

Hình 2.8: Các thành phần của GIS 20

Hình 2.9: Mô hình cấu trúc vector và raster 21

Hình 2.10: Chuyển đổi giữa hai loại giữ liệu raster và vector 23

Hình 2.11: Quy trình nghiên cứu biến động lớp phủ sử dụng ảnh viễn thám 41 Hình 3.2 Ảnh Landsat thu thập năm 1998 46

Hình 3.3 Ảnh Landsat thu thập năm 2005 46

Hình 3.4 Ảnh Landsat thu thập năm 2010 47

Hình 3.5 Ảnh Landsat thu thập năm 2018 47

Hình 3.6: Mẫu vùng quan sát 48

Hình 3.7: Đăng ký ảnh 49

Hình 3.8: Cài đặt thông số hình học 49

Hình 3.9: Chọn điểm khống chế trên ảnh 50

Hình 3.10: Tọa độ và sai số RMS các GCP 50

Hình 3.11: Ảnh trước và sau khi tăng cường 51

Hình 3.12 : Lưu kết quả phân lớp đối tượng 52

Hình 3.13: Ảnh viễn thám trước và sau khi phân lớp 54

Hình 3.14: Lớp thông tin dạng Raster 58

Hình 3.15: Kết quả của việc vector hoá đối tượng 58

Biểu đồ 3.15: Biến động lớp phủ huyện Đại Từ giai đoạn 1998- 2018 59

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CSDL Cơ sở dữ liệu

DEM Digital Evaluation Model

GIS Geographic Information System – Hệ thống thông tin địa lý

QĐ Quyết định

RS Remote Sensing – Viễn thám

TIN Trangke Irregular Network

TT Thông tư

VN 2000 : Hệ tọa độ VN - 2000

WGS 84 : Hệ tọa độ WGS 84

MỤC LỤC

Trang

Phần 1: MỞ ĐẦU 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 2

1.3 Ý nghĩa của đề tài 2

Phần 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 3

2.1 Lớp phủ mặt đất (Lớp thực phủ - Land cover) 3

2.1.1 Khái niêm: 3

2 1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất: 3

2.2 Tổng quan về viễn thám 3

2.2.1 Khái niệm về viễn thám 3

2.2.2 Các loại ảnh viễn thám 5

2.2.3 Xử lý ảnh viễn thám 10

2.3 Tổng quan về GIS 18

2.3.1 Khái niệm GIS 18

2.3.2 Các thành phần của GIS 20

2.4 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam 25

2.4.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 25

2.4.2 Tình hình nghiên cứu Việt Nam 27

2.5 Giới thiệu các phần mềm sử dụng 29

2.5.1 Phần mềm giải đoán ảnh ENVI 4.5 29

2.5.2 Phần mềm ArcGIS 10.2 29

2.6 Quy trình giải đoán ảnh viễn thám Landsat xây dựng bản đồ lớp phủ huyện Đại Từ các năm 1998, 2005, 2010, 2018 ………

PHẦN 3 ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 35

3.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 35

3.1.1 Đối tượng nghiên cứu 35

3.1.2 Phạm vi nghiên cứu 35

3.2 Địa điểm và thời gian nghiên cứu 35

3.2.1 Địa điểm 35

3.2.2 Thời gian 35

3.3 Nội dung nghiên cứu 35

3.4 Phương pháp nghiên cứu 36

3.4.1 Phương pháp thu thập số liệu 36

3.4.2 Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám bằng các phần mềm chuyên dùng Envi 4.5 36

3.4.3 Phương pháp chồng xếp bản đồ phân tích biến động lớp phủ 37

PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 38

4.1 Điều kiện tự nhiên - kinh tế xã hội 38

4.1.1 Điều kiện tự nhiên 38

4.1.2 Đặc điểm kinh tế xã hội 44

4.2.Phân tích, xử lý ảnh viễn thám 30

4.3 Xây dựng bản đồ biến động lớp phủ huyện Đại Từ giai đoạn 1998 - 2018 45

PHẦN 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 62

5.1 Kết luận 62

5.2 Đề nghị 62

TÀI LIỆU THAM KHẢO 64

PHỤ LỤC

Phụ lục 1 Bản đồ lớp phủ huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên năm 1998 Phụ lục 2 Bản đồ lớp phủ huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên năm 2005

Phụ lục3 Bản đồ lớp phủ huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên năm 2010

Phụ lục 4 Bản đồ lớp phủ huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên năm 2018 Phụ lục 5 Bản đồ biến động lớp phủ huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên giai đoạn từ năm 1998 – 2018

Phần 1

MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề

Đất đai là một tài nguyên thiên nhiên vô cùng quý giá, là tư liệu sản xuất đặc biệt Đất đai là môi trường sống của con người và cả sinh vật, là địa bàn phân bố dân cư, xây dựng các công trình kinh tế, văn hoá, an ninh quốc phòng Ngày nay, do sự tăng dân số, sự phát triển của các đô thị, sự tăng trưởng kinh tế xã hội và một số vấn đề khác đã và đang tác động rất lớn tới đất đai Trước những áp lực đó, đất đai và các lớp phủ mặt đất biến động không ngừng cùng với sự phát triển của xã hội Đây là nguồn tài nguyên đặc biệt có thể khai thác sử dụng nhưng không thể làm tăng thêm về mặt số lượng Do đó việc theo dõi, nghiên cứu, quản lý và sử dụng loại tài nguyên này một cách hiệu quả và hợp lý là một vấn đề rất quan trọng

Ngày nay, kỹ thuật viễn thám đang được sử dụng để theo dõi những biến đổi về bề mặt quả đất, quản lý các nguồn tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trường Sử dụng kỹ thuật viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý và

kỹ thuật định vị toàn cầu giúp cho việc đánh giá những biến động về lớp phủ một cách nhanh chóng và chính xác Theo Cihlar thì phân loại lớp phủ thực vật từ ảnh vệ tinh cũng đã được ứng rộng rãi, các thành quả đạt được ghi nhận

ở quy mô toàn cầu (Cihlar,2000) Từ đó có thể giúp các nhà quản lý có thêm nguồn tư liệu để giám sát biến động sử dụng đất Đây được xem như là một trong những giải pháp cho vấn đề được đặt ra

Huyện Đại Từ là địa phương đang diễn ra sự thay đổi mạnh trong sử dụng đất do có dự án khai thác khoáng sản lớn nhất khu vực Đông Nam Á- dự

án núi Pháo Dự án này sẽ diễn ra trong khoảng thời gian dự kiến là 20 năm Tuy nhiên, từ khi dự án bắt đầu đến nay, mới khoảng 4 năm nhưng trên địa bàn Huyện đã thay đổi rất nhiều trong quá trình sử dụng đất và ảnh hưởng trông thấy ở lớp thực phủ của đất

Mặt khác, người dân tại Huyện Đại Từ chủ yếu sống bằng nghề nông,

từ khi dự án hình thành, một phần diện tích đất nông nghiệp và đặc biệt là đất rừng đã được thu hồi để phục vụ việc khai thác khoáng sản Con số này cần được thống kê ở hiện tại và dự báo trong tương lai để các nhà quản lý, hoạch định chính sách có những chiến lược phát triển cho vùng

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn, được sự đồng ý của Ban chủ nhiệm khoa Quản lý Tài nguyên, trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên, tôi tiến

hành nghiên cứu đề tài: “Ứng dụng công nghệ Viễn thám và GIS trong phân tích biến động lớp phủ mặt đất tại huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 1998 - 2018”

1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

1.3 Ý nghĩa của đề tài

- Kết quả nghiên cứu chính xác, đánh giá được đầy biến động lớp phủ

- Kết quả đề tài là cơ sở khoa học và thực tiễn giúp các nhà quản lý trong lĩnh vực quản lý tài nguyên rừng đưa ra những chiến lược ứng dụng công nghệ thông tin Đồng thời là tài liệu tham khảo cho các nhà quản lý tài nguyên rừng của tỉnh Thái Nguyên cũng như sinh viên, học viên trong lĩnh vực lâm nghiệp

- Việc nghiên cứu đề tài là phương pháp tốt để hệ thống và củng cố lại kiến thức đã được học, đồng thời bồi dưỡng thêm về kiến thức, kỹ năng trong công nghệ thông tin

Phần 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

2.1 Lớp phủ mặt đất (Lớp thực phủ - Land cover)

2.1.1 Khái niêm:

Lớp phủ mặt đất là lớp phủ vật chất quan sát được khi nhìn từ mặt đất hoặc thông qua vệ tinh viễn thám, bao gồm thực vật (mọc tự nhiên hoặc tự trồng cấy) và các cơ sở xây dựng của con người (nhà cửa, đường sá,…) bao phủ bề mặt đất nước, băng, đá lộ hay các dải cát cũng được coi là lớp phủ

mặt đất (The FAO AFRICOVER Progamme, 1998)

2 1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất:

Sokal (1974) đã định nghĩa phân loại là việc sắp xếp các đối tượng theo các nhóm hoặc các tập hợp khác nhau dựa trên mối quan hệ giữa chúng Một

hệ thống phân loại miêu tả tên của các lớp và tiêu chuẩn phân biệt chúng Các

hệ thống phân loại có hai định dạng cơ bản, đó là phân cấp và không phân cấp Một hệ thống phân cấp thường linh hoạt hơn và có khả năng kết hợp nhiều lớp thông tin, bắt đầu từ các lớp ở quy mô lớn rồi phân chia thành các phụ lớp cấp thấp hơn nhưng thông tin chi tiết hơn (The FAO AFRICOVER Progamme, 1998)

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài đã sử dụng hệ thống phân loại phân cấp, có tham khảo theo hệ thống phân loại của Mỹ (Anderson và nnk., 1976), được tổng hợp có chọn lọc phù hợp với điều kiệu thực tiễn ở Việt Nam của Nguyễn Ngọc Thạch (2005)

2.2 Tổng quan về viễn thám

2.2.1 Khái niệm về viễn thám

Viễn thám được định nghĩa như là một khoa học công nghệ mà nhờ nó các tính chất của vật thể quan sát được xác định, đo đạc hoặc phân tích mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng (Hà Quang Hải, 2006)

Theo Nguyễn Ngọc Thạnh định nghĩa 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 (Nguyễn Ngọc Thạch, 2009)

Có hai loại viễn thám chính: Cảm biến thụ động và cảm biến hoạt động Cảm biến thụ động phát hiện năng lượng tự nhiên (bức xạ) được phát ra hay phản xạ bởi các đối tượng hoặc khu vực xung quanh đang được quan sát (tức là ánh sáng mặt trời ) Cảm biến hoạt động phát ra năng lượng để quét các đối tượng và khu vực trên đó dò ra cảm biến thụ động và đo bức xạ được phản xạ hoặc tán xạ trở lại từ vật được quan sát

Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể được gọi là bộ cảm Phương tiện dùng để mang các bộ cảm được gọi là vật mang, gồm khí cầu, máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ

Viễn thám có thể chia làm 3 loại cơ bản theo bước sóng sử dụng:

Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại

Viễn thám hồng ngoại nhiệt

Viễn thám siêu cao tần

Hình 2.1: Các kênh sử dụng trong viễn thám

2.2.2 Các loại ảnh viễn thám

- Ảnh hàng không:

Từ năm 1858 bắt đầu sử dụng khinh khí cầu để chụp ảnh nhằm mục đích thành lập bản đồ địa hình Những bức ảnh hàng không đầu tiên được chụp từ máy bay được Wilbur Wright thực hiện năm 1909 trên vùng Centocalli, Italia Từ đó đến nay, phương pháp sử dụng ảnh hàng không là phương pháp được sử dụng rộng rãi

- Ảnh vệ tinh Landsat

LANDSAT là vệ tinh tài nguyên của Mỹ do cơ quan hàng không và vũ trụ NASA (National Aeronautics and Space Administration) quản lý Cho đến nay đã có nhiều thế hệ vệ tinh LANDSAT được nghiên cứu phát triển

Bộ cảm TM có các thông số chính được nêu trong bảng sau:

Bảng 2.1 Các thông số kỹ thuật của bộ cảm TM

Kênh 4 0.76 - 0.90 micromet Cận hồng ngoại 30m

Kênh 5 1.55 - 1.75 micromet Hồng ngoại 30m

Kênh 6 10.4 - 12.5 micromet Hồng ngoại nhiệt 120m

Kênh 7 2.08 - 2.35 micromet Hồng ngoại trung 30m

- Ảnh vệ tinh Spot

Vào đầu năm 1978 chính phủ Pháp quyết định phát triển chương trình SPOT (Système Pour l'Observation de la Terre) với sự tham gia của Bỉ và Thụy Điển Hệ thống vệ tinh viễn thám SPOT do Trung tâm Nghiên cứu Không gian của Pháp chế tạo và phát triển Vệ tinh đầu tiên SPOT-1 được phóng lên quỹ đạo năm 1986, tiếp theo là SPOT-2, SPOT-3, SPOT- 4 và SPOT-

5 lần lượt vào các năm 1990, 1993, 1998 và 2002 trên đó mang hệ thống quét CCD (Centre National d'Etudes Spatiales - CNES)

Vệ tinh SPOT bay ở độ cao 832 km, góc nghiêng của mặt phẳng quỹ đạo là 98.70, thời điểm bay qua xích đạo là 10h30' sáng và chu kỳ lặp 26 ngày Các thế hệ vệ tinh SPOT 1, 2, 3 có bộ cảm HRV (High Resolution Visible) với kênh toàn sắc (0,51 - 0,73m) độ phân giải 10m; ba kênh đa phổ có độ phân giải 20m, phân bố trong vùng sóng nhìn thấy gồm lục (0,50 - 0,59m), đỏ (0,61 - 0,68m), cận hồng ngoại (0,79 - 0,89m) Mỗi cảnh có độ bao phủ mặt đất là 60km x 60km Vệ tinh SPOT 4 với kênh toàn sắc (0,49 - 0,73m);

ba kênh đa phổ của HRV tương đương với 3 kênh phổ truyền thống HRV; thêm kênh hồng ngoại (1,58 - 1,75m) có độ phân giải 20m Khả năng chụp nghiêng của SPOT cho phép tạo cặp ảnh lập thể từ hai ảnh chụp vào hai thời điểm với các góc chụp nghiêng khác nhau

Hình 2.2.Vệ tinh SPOT

Vệ tinh SPOT - 5 phóng lên quỹ đạo ngày 03 tháng 5 năm 2002, được trang bị một cặp Sensors HRG (High Resolution Geometric) là loại Sensor ưu việt hơn các loại trước đó Mỗi một Sensor HRG có thể thu được ảnh với độ phân giải 5m đen - trắng và 10m với ảnh mầu Với kỹ thuật xử lý ảnh đặc

biệt, có thể đạt được ảnh độ phân giải 2,5m, trong khi đó dải chụp phủ mặt đất của ảnh vẫn đạt 60km đến 80km Đây chính là ưu điểm của ảnh SPOT, điều

mà các loại ảnh vệ tinh cùng thời khác ở độ phân giải này đều không đạt

Kỹ thuật thu ảnh HRG cho phép định vị ảnh với độ chính xác nhỏ hơn 50m nhờ hệ thống định vị vệ tinh DOGIS và Star Tracker lắp đặt trên vệ tinh Trên vệ tinh SPOT-5 còn lắp thêm hai máy chụp ảnh nữa Máy thứ nhất HSR (High Resolution Stereoscopic) - Máy chụp ảnh lập thể lực phân giải cao Máy này chụp ảnh lập thể dọc theo đường bay với độ phủ 120 x 600km Nhờ ảnh lập thể độ phủ rộng này tạo lập mô hình số độ cao (DEM) với độ chính xác 10m mà không cần tới điểm khống chế mặt đất Máy chụp ảnh thứ hai mang tên VEGETATION, giống như VEGETATION lắp trên vệ tinh SPOT-

4 hàng ngày chụp ảnh mặt đất trên một dải rộng 22.5km với kích thước pixel

1 x 1km trong 4 kênh phổ Ảnh VEGETATION được sử dụng rất hữu hiệu cho mục đích theo dõi biến động địa cầu và đo vẽ bản đồ hiện trạng sử dụng đất

Hai vệ tinh SPOT-4 và SPOT-5 có thêm kênh phổ chụp SWIR nằm phía trên ba kênh phổ của các vệ tinh SPOT trước đó, nhờ vậy rất thuận lợi cho nghiên cứu về độ ẩm và lớp phủ thực vật Sự cải tiến này đã tạo ra rất nhiều ứng dụng trong nông nghiệp, nghiên cứu hiện trạng đất và quản lý tài nguyên thiên nhiên Bảng 2.2 và Bảng 2.3 giới thiệu tổng hợp về các thông số của thế hệ ảnh Spot

Bảng 2.2 Các đặc trưng chính của ảnh vệ tinh SPOT

Loại

Vệ tinh SPOT

kênh

Độ phân giải (m)

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

XI (Multispectral) SPOT

4

HRVIR (High Resolution Visible) 4 20 x 20

Lục, đỏ, cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung bình

M (Monospectral) SPOT

4

HRVIR (High Resolution Visible) 1 10 x 10 Đỏ

4 10 x

10*

Lục, đỏ, cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung bình

4 10 x 10

Lục, đỏ, cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung bình

3 10 x 10 Lục, đỏ, cận hồng

ngoại HMA hoặc HMB

1 2,5 x

2,5** Toàn sắc THX (Very High

3 2,5 x

2,5**

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

2 (FW/

BW)

5 x 10 Toàn sắc

* Chỉ riêng kênh B2 (=M) có độ phân giải 10m Các kênh còn lại được lấy mẫu lại từ 20 đến 10m

* Điểm mặt đất - kích thước của THR được lấy mẫu lại Độ phân giải nhỏ hơn 3m

Ảnh SPOT được sử dụng chủ yếu trong các lĩnh vực đo vẽ mới và hiện chỉnh bản đồ địa hình; thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất; và theo dõi biến động môi trường như mất rừng, xói mòn, phát triển đô thị Ảnh SPOT

- 5 có độ phân giải cao, đặc biệt ảnh độ phân giải 2,5m mở ra triển vọng của nhiều ứng dụng mà trước đây chỉ có thể thực hiện với ảnh hàng không như thành lập bản đồ tỷ lệ lớn, quy hoạch đô thị, quản lý hiểm hoạ và thiên tai…

Bảng 2.3 Độ phân giải phổ của ảnh nguồn các vệ tinh SPOT từ 1 đến 5

Độ phân giải

SPOT 5 Kênh toàn sắc 0,49 -0,73m Toàn sắc 2,5m SPOT 5 Kênh toàn sắc 0,49 -0,73m Toàn sắc 5 x 10m

- Ảnh vệ tinh COMSMOS và RESURS-01

Tư liệu ảnh viễn thám COSMOS gồm có 2 loại Ảnh độ phân giải cao

có độ bay chụp 270km, máy ảnh tiêu cự 1.000mm, kích thước ảnh 30 x 30cm,

độ phủ dọc trên 60%, độ phân giải mặt đất 6 - 7m Ảnh độ phân giải trung bình có độ cao bay chụp 250km, máy ảnh tiêu cự 200mm, kích thước ảnh 18

x 18cm, độ phủ dọc trên 60%, độ phân giải mặt đất 30cm, chụp ở 3 phổ là lục (0,51 - 0,60m), đỏ (0,60 - 0,70m), cận hồng ngoại (0,70 - 0,85m)

Vào các năm 1985, 1988 và 1994 CHLB Nga đưa lên quỹ đạo 3 vệ tinh viễn thám RESURS - 01 Vệ tinh RESURS - 01 bay ở độ cao 678km, trang bị

bộ cảm đa phổ MSU-SK, có độ phân giải không gian là 170m đối với 4 kênh gồm kênh lục (0,5 - 0,6m), đỏ (0,6 - 0,7m), cận hồng ngoại (0,7 - 0,8m và 0,8 - 1,1m) Kênh hồng ngoại nhiệt (10,4 - 12,6m) có độ phân giải 600m Một cảnh có độ bao phủ 600 x 600km2

2.2.3 Xử lý ảnh viễn thám

2.2.3.1 Đăng ký ảnh và nắn ảnh

Biến dạng hình học là sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và trong các điều kiện thu nhận lý tưởng Nhằm loại trừ sai số giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng cẩn phải tiến hành đăng ký ảnh và nắn chỉnh hình học (Lê Văn Trung, 2006) Có hai phương pháp đăng ký ảnh và nắn chỉnh hình học:

Nắn chỉnh ảnh theo ảnh: Đã có một ảnh có đầy đủ các thông tin về tọa

độ đúng cho vùng nghiên cứu, ảnh này sẽ là ảnh cơ sở để nắn chỉnh Ảnh cần nắn chỉnh chưa có hệ tọa độ đúng, chọn điểm khống chế sẽ đồng thời chọn trên ảnh và đã có hệ tọa độ và ảnh chưa có hệ tọa độ

- Nắn chỉnh ảnh theo bản đồ: Bản đồ sử dụng thường là bản đồ địa hình

có đầy đủ các chi tiết về địa hình và hệ tọa độ đúng của vùng nghiên cứu

2.2.3.2 Tăng cường ảnh

- Tăng cường ảnh là làm nổi bật hình ảnh sao cho người giải đoán ảnh

dễ đọc, dễ nhận biết nội dung trên ảnh hơn so với ảnh gốc Tùy từng trường hợp cụ thể vầ tùy vào từng ảnh vệ tinh cùng với đặc điểm của từng kênh ảnh bao gồm:

Tăng cường độ tương phản của ảnh: Các kênh ảnh vệ tinh thu được thông thường có giá trị các phẩn tử ảnh chỉ phân bố trong phạm vi hẹp so với

khả năng hiển thị của ảnh Từng kênh ảnh khi hiển thị có xu hướng tương đối tối hoặc tương đối sáng Do đó để tăng cường độ tương phản ảnh ta phải thực hiện phép kéo dãn giá trị của ảnh Nhằm biến đổi khoảng giá trị cấp độ xám thực tế của ảnh gốc về khoảng cấp độ xám mà thiết bị hiển thị có khả năng thể hiện được Trong phần mềm ENVI chức năng tăng cường ảnh nằm trong công

cụ Enhance

Hình 2.3: Thuật toán tăng cường chất lượng ảnh (Sử dụng ENVI 4.5)

Sau khi chọn Interactive Stretching, sẽ xuất hiện cửa sổ tương tác mới cho phép điều chỉnh Histogram cho từng kênh ảnh đang hiển thị một Trên cửa sổ này cho phép ta chọn kênh (R/G/B) để tăng cường, kiểu kéo giãn, nhập khoảng giá trị cần kéo dãn

Hình 2.4: Hiệu chỉnh tương phản Histogram (Sử dụng ENVI 4.5)

- Lọc ảnh: Do sai số phát sinh trong quá trình truyền dữ liệu hoặc bị gián đoạn tạm thời Một số phần tử ảnh trên ảnh có giá trị độ sáng lớn hơn hay nhỏ hơn rất nhiều so với các phần tử ảnh chung quanh Kết quả là tạo ra các điểm sáng trắng hay sậm đen trên ảnh mà làm ảnh hưởng đến việc tách thông tin từ ảnh viễn thám Lọc ảnh nhằm loại nhiễu ngẫu nhiên các giá trị đột biến của phần từ ảnh trên ảnh, tạo ảnh mới mịn hơn so với ảnh gốc Trong ENVI cung cấp nhiều phép lọc và cho phép chúng ta thay đổi các tham số kernel tùy theo ứng dụng ví dụ: Lọc Convolution, hoặc lọc Morphology

2.2.3.3 Giải đoán ảnh

Giải đoán ảnh viễn thám là quá trình tách thông tin định tính cũng như định lượng của hình ảnh dựa trên các tri thức chuyên ngành hoặc kinh nghiệm của người giải đoán Có hai phương pháp giải đoán chủ yếu là: Phương pháp giải đoán bằng mắt và phương pháp giải đoán bằng xử lý số

2.2.3.3.1 Phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt

Phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt với sự tham gia của tri thức con người thì mức độ đầy đủ, độ chính xác của kết quả phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người giải đoán, hiệu quả kinh tế thấp và tốn kém nhiều về các chi phí điều tra ngoại nghiệp

Giải đoán bằng mắt có thể áp dụng trong mọi điều kiện trang thiết bị Giải đoán bằng mắt là việc sử dụng mắt thường cùng với các dụng cụ quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu để xác định các đối tượng

Cơ sở để giải đoán bằng mắt là các chuẩn đoán đọc và khóa đoán đọc

- Các chuẩn giải đoán ảnh vệ tinh: Nhìn chung có thể chia các chuẩn đoán đọc thành 8 nhóm chính sau:

+ Chuẩn kích thước: Cần phải chọn tỷ lệ ảnh phù hợp để giải đoán Kích thước của đối tượng có thể xác định nếu lấy kích thước đo được trên ảnh nhân với mẫu số tỷ lệ ảnh

+ Chuẩn hình dạng: Hình dạng có ý nghĩa quan trọng trong giải đoán ảnh Hình dạng đặc trưng cho mỗi đối tượng khi nhìn từ trên cao xuống và được coi là chuẩn giải đoán quan trọng

+ Chuẩn bóng: Bóng của vật thể dễ dàng nhận thấy khi nguồn sáng không nằm chính xác ở đỉnh đầu hoặc trường hợp chụp ảnh xiên Dựa vào bóng của vật thể có thể xác định được chiều cao của nó

+ Chuẩn độ đen: Độ đen trên ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen Mỗi vật thể được thể hiện bằng một cấp độ sáng nhất định tỷ lệ với cường độ phản xạ ánh sáng của nó Ví dụ: cát khô phản xạ rất mạnh ánh sáng nên bao giờ cũng có màu trắng, trong khi cát ướt do độ phản xạ kém hơn nên có màu tối hơn trên ảnh đen trắng Trên ảnh hồng ngoại đen trắng do cây lá nhọn phản xạ mạnh tia hồng ngoại nên chúng có màu trắng và nước lại hấp thụ hết bức xạ trong dải sóng này nên bao giờ cũng có màu đen

+ Chuẩn màu sắc: Màu sắc là một chuẩn rất tốt trong việc xác định các đối tượng Ví dụ như: các kiểu loài thực vật có thể được phát hiện dễ dàng ngay cả cho những người không có nhiều kinh nghiệm trong giải đoán hình ảnh khi sử dụng ảnh hồng ngoại mầu Các đối tượng khác nhau cho các tông màu khác nhau đặc biệt khi sử dụng ảnh đa phổ tổng hợp màu

+ Chuẩn cấu trúc: Cấu trúc là một tập hợp của nhiều hình mẫu nhỏ Ví dụ: một bãi cỏ không bị lẫn các loài cây khác cho một cấu trúc mịn trên ảnh, ngược lại rừng hỗn giao cho một cấu trúc sần sùi Đương nhiên điều này còn phụ thuộc vào tỷ lệ ảnh được sử dụng

+ Chuẩn phân bố: Chuẩn phân bố là một tập hợp của nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo một quy luật nhất định trên toàn bộ ảnh và trong mối quan

hệ với đối tượng cần nghiên cứu Ví dụ: hình ảnh của các dãy nhà, hình ảnh của ruộng lúa nước, các đồi trồng chè tạo ra những hình mẫu đặc trưng riêng cho các đối tượng đó

+ Chuẩn mối quan hệ tương hỗ: Một tổng thể các chuẩn giải đoán môi trường xung quanh hoặc mối liên quan của các đối tượng nghiên cứu cung cấp một thông tin giải đoán quan trọng

Nhằm trợ giúp cho công tác giải đoán người ta thành lập các khóa giải đoán cho các đối tượng khác nhau Khóa giải đoán là tập hợp các chuẩn dùng

để giải đoán một đối tượng nhất định Kết quả giải đoán phụ thuộc vào khóa giải đoán Mục đích của việc sử dụng khóa giải đoán là làm chuẩn hóa các kết quả giải đoán của nhiều người khác nhau Thông thường khóa giải đoán do những người có kinh nghiệm và hiểu biết thành lập dựa trên những vùng nghiên cứu thử nghiệm đã được điều tra kỹ lưỡng Tất cả 8 chuẩn giải đoán cùng với các thông tin về thời gian chụp, tỷ lệ ảnh, mùa chụp đều phải đưa vào khóa giải đoán Một bộ khóa giải đoán gồm không chỉ phần ảnh mà còn

mô tả bằng lời nữa

- Ảnh tổng hợp màu: Tư liệu ảnh dùng để giải đoán bằng mắt tốt nhất là ảnh tổng hợp màu Đặc điểm cơ bản của ảnh tổng hợp màu là sự mã hóa bằng màu sắc các khác biệt về phổ của các đối tượng Ở đây chuẩn giải đoán chính

là sự tương phản màu được nhấn mạnh nhờ sự lựa chọn một cách có ý thức phương án tổng hợp màu Trong trường hợp tư liệu gốc thỏa mãn các điều kiện kỹ thuật nếu sử dụng phương án tổng hợp màu chuẩn và điều kiện xử lý hóa ảnh chặt chẽ thì màu là một chuẩn giải đoán tương đối ổn định

Nhờ khả năng phân biệt cao của màu sắc mà nó có thể truyền đạt các khác biệt về phổ của đối tượng, ảnh tổng hợp màu có tính trực quan sinh động hơn ảnh phổ đen trắng

Đối với ảnh phổ chụp ở vùng hồng ngoại, ảnh tổng hợp màu cho ta bức tranh màu giả không có thực trong tự nhiên

Về màu sắc, ảnh tổng hợp màu so với ảnh màu vệ tinh chụp trên phim màu 3 lớp có nhiều màu sắc hơn với độ tương phản màu cao hơn So với ảnh

đa phổ thì ảnh tổng hợp màu cũng có nhiều màu sắc hơn và độ tương phản

cao hơn, nhưng lực phân giải lại kém hơn ảnh phổ màu Khả năng giải đoán các đối tượng trên ảnh tổng hợp màu phụ thuộc vào nhiệm vụ giải đoán, khả năng ứng dụng của ảnh tổng hợp màu để giải đoán các đối tượng cụ thể

Lựa chọn kênh phổ để tổng hợp màu là một công việc quan trọng quyết định chất lượng thông tin của kết quả tổng hợp màu Việc lựa chọn kênh phổ được xác định trên cơ sở như sau:

+ Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng cần giải đoán

+ Nhiệm vụ giải đoán

+ Yêu cầu đối với lực phân giải

+ Đặc điểm của vùng cần tổng hợp màu

2.2.3.3.2 Phương pháp giải đoán bằng xử lý số

Các thuật toán phân loại được sử dụng để quy một pixel chưa biết vào một loại nào đó Việc lựa chọn cách phân loại riêng biệt hoặc luật quyết định phụ thuộc vào tính chất của chỉ tiêu đầu vào và yêu cầu của dữ liệu đầu ra Giải đoán ảnh bằng xử lý số trong viễn thám bao gồm các giai đoạn sau:

+ Nhập số liệu: Có hai nguồn tư liệu chính đó là ảnh tương tự do các máy chụp ảnh cung cấp và ảnh số do các máy quét cung cấp Trong trường hợp ảnh số thì tư liệu ảnh được chuyển từ các băng từ lưu trữ mật độ cao HDDT vào các băng từ CCT, ở dạng này máy tính nào cũng đọc được số liệu Trong trường hợp ảnh tương tự thì tư liệu ảnh được chuyển thành dạng số thông qua các máy quét

+ Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: Đây là giai đoạn mà các tín hiệu số được hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng được Giai đoạn này thường được thực hiện trên các máy tính lớn tại các Trung tâm thu số liệu vệ tinh

+ Biến đổi ảnh: Các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng, biến đổi tuyến tính là giai đoạn tiếp theo Giai đoạn này có thể thực hiện trên các máy tính nhỏ như các máy vi tính khuôn khổ của một phòng thí nghiệm

+ Phân loại: Phân loại đa phổ để tách các thông tin cần thiết phục vụ việc theo dõi các đối tượng hay lập bản đồ chuyên đề là khâu then chốt của việc khai thác tư liệu viễn thám

+ Xuất kết quả: Kết quả có thể xuất dưới dạng tương tự, dạng số hay các bản đồ đường nét Các kết quả dạng số này được khai thác, sử dụng nhiều

vì nó là đầu vào rất tốt cho công nghệ sử dụng hệ thông tin địa lý Trên cơ sở ứng dụng hệ thông tin địa lý, nhiều chủng loại thông tin khác nhau cùng được đưa vào xử lý tạo một kết quả chính xác và phong phú hơn so với trường hợp chỉ sử dụng riêng tư liệu viễn thám

2.2.3.4 Phân loại ảnh

a Phương pháp phân loại không giám định

Tại những khu vực không có một thông tin nào về đối tượng cần phân loại, người ta sử dụng kỹ thuật phân loại không giám định Phân loại không giám định chỉ sử dụng thuần tuý thông tin ảnh Trình tự thực hiện có thể tóm tắt như sau:

- Các pixel trên ảnh đầu tiên được gộp thành các nhóm có đặc trưng phổ tương đối đồng nhất bằng kỹ thuật ghép lớp

- Các nhóm lớp như vậy sử dụng để tính các tham số thống kê cho quá trình phân loại tiếp theo

Việc xác định các tham số thống kê tệp mẫu phụ thuộc cụ thể vào các phương pháp phân loại sẽ được sử dụng Tuy nhiên phần lớn các phương pháp phân loại đều sử dụng các tham số như giá trị trung bình tệp mẫu, ma trận, phương sai

b Phương pháp phân loại có giám định

Phân loại có giám định là một hình thức phân loại mà các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu Vùng mẫu là khu vực mà trên ảnh người giải đoán biết chắc chắn thuộc vào một trong các lớp cần tìm Dựa

vào các vùng mẫu, các tham số thống kê sẽ được xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại sau này

Như vậy phân loại giám định đòi hỏi quá trình chọn mẫu đặc trưng cho các đối tượng trên ảnh dựa trên các kết quả đi khảo sát thực địa hoặc từ các thông tin liên quan khác nếu không đi khảo sát, có nghĩa là phải biết trước được đặc điểm một số vùng ngoài thực tế tương ứng với một vùng trong ảnh

đó là loại nào mà ta cần xác định Quá trình thực hiện gồm những bước sau:

Bước 1: Xác định vùng mẫu

Bước 2: Khoanh các vùng mẫu trên ảnh

Trước tiên cần hiển thị ảnh cần phân loại sau đó vào Tool/region of interest/roi toll trong cửa sổ ảnh chính công cụ chọn hình mẫu sẽ hiện ra như hình

Hình 2.5: Công cụ chọn mẫu (Sử dụng ENVI 4.5)

Bước 3: Phân loại dựa trên các vùng mẫu đó

Trong thanh Menu, chọn Classification/Supervised sau đó chọn phương pháp phân loại: Maximum Likelihood hoặc Minimum Distance như hình 2.6

và hình 2.7

Hình 2.6: Phân loại theo Minimum Distance (Sử dụng ENVI 4.5)

Hình 2.7: Phân loại theo Maximum Likelihood (Sử dụng ENVI 4.5)

2.3 Tổng quan về GIS

2.3.1 Khái niệm GIS

Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System - GIS) là một nhánh của công nghệ thông tin được hình thành vào những năm 1960 và phát triển rất rộng rãi trong 10 năm lại đây GIS là một công cụ máy tính để lập bản đồ và phân tích sự vật, hiện tượng thực trên trái đất Công nghệ GIS kết hợp các thao tác cơ sở dữ liệu thông thường (như cấu trúc hỏi đáp) và các

phép phân tích thống kê, phân tích địa lý, trong đó phép phân tích địa lý và hình ảnh được cung cấp duy nhất từ các bản đồ Những khả năng này phân biệt GIS với các hệ thống thông tin khác và khiến cho GIS có phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau (phân tích các sự kiện, dự đoán tác động, hoạch định chiến lược) (Phạm Hữu Đức, 2006)

- Các định nghĩa về GIS

“Gis là một tập hợp các công cụ cho việc thu thập, lưu trữ, thể hiện và chuyển đổi các số liệu mang tính chất không gian từ thế giới thực phục vụ các mục đích cụ thể” (Đàm xuân vận, 2008)

“Hệ thống thông tin địa lý là một tập hợp có tổ chức bao gồm phần cứng, phần mềm máy tính, dữ liệu địa lý và con người, được thiết kế nhằm mục đích nắm bắt, lưu trữ, cập nhập, điều khiển, phân tích và kết xuất” (ESRI, 2010 )

Nói chung các định nghĩa về GIS không khác nhau nhiều về bản chất Một định nghĩa hay được sử dụng là định nghĩa của David Cowen-NCGIA-

Mỹ

Thông tin địa lý là những thông tin quan trọng để đưa ra những quyết định nhanh chóng Các phân tích GIS phụ thuộc vào chất lượng, giá trị và tính tương thích của các dữ liệu địa lý dạng số Việc chia sẻ dữ liệu sẽ kích thích

sự phát triển các nhu cầu về sản phẩm và dịch vụ GIS Các nguồn dữ liệu tăng thêm nhờ sự kết hợp của GIS với GPS (Hệ thống định vị toàn cầu) và công nghệ viễn thám đã cung cấp các công cụ thu thập dữ liệu hiệu quả hơn

GIS cho phép tạo lập bản đồ, phối hợp thông tin, khái quát các viễn cảnh, giải quyết các vấn đề phức tạp và phát triển các giải pháp hiệu quả mà trớc đây không thực hiện được GIS là một công cụ được các cá nhân, tổ chức, trường học, chính phủ và các doanh nghiệp sử dụng nhằm hướng tới các phương thức mới giải quyết vấn đề Nhờ khả năng xử lý các tập hợp dữ liệu lớn từ các cơ sở dữ liệu phức tạp nên GIS thích hợp với các nhiệm vụ quản lý

tài nguyên và môi trờng Các mô hình phức tạp cũng dễ dàng cập nhật thông tin nhờ sử dụng GIS

Lập bản đồ và phân tích địa lý không phải là kỹ thuật mới, nhưng GIS thực thi các công việc này tốt hơn và nhanh hơn các phương pháp thủ công

cũ Trước công nghệ GIS, chỉ có một số ít người có những kỹ năng cần thiết

để sử dụng thông tin địa lý giúp ích cho việc giải quyết những vấn đề và đưa

ra các quyết định GIS được sử dụng để cung cấp thông tin nhanh hơn và hiệu quả hơn cho các nhà hoạch định chính sách Các cơ quan chính phủ dùng GIS trong quản lý tài nguyên thiên nhiên, trong các hoạt động quy hoạch, mô hình hóa và quan trắc GIS đã đợc công nhận là một hệ thống với nhiều lợi ích không chỉ trong công tác thu thập đo đạc địa lý mà còn trong các công tác điều tra tài nguyên thiên nhiên, phân tích hiện trạng và dự báo xu hướng diễn biến tài nguyên môi trường (Nguyễn Thế Thận, 1999)

Ngày nay, GIS là một ngành công nghiệp hàng tỷ đô la với sự tham gia của hàng trăm nghìn người trên toàn thế giới GIS được dạy trong các trường phổ thông, trường đại học trên toàn thế giới Các chuyên gia của mọi lĩnh vực đều nhận thức được những ưu điểm của sự kết hợp công việc của họ và GIS

2.3.2 Các thành phần của GIS

Hình 2.8: Các thành phần của GIS

2.3.2.1 Phần cứng

Là hệ thống máy tính trên đó có một hệ GIS hoạt động Ngày nay, phần mềm GIS có khả năng chạy trên rất nhiều dạng phần cứng, từ máy chủ trung tâm đến các máy trạm hoạt động độc lập hoặc liên kết mạng

2.3.2.2 Phần mềm

Đi kèm với hệ thống thiết bị trong GIS ở trên là một hệ phần mềm có tối thiểu 4 nhóm chức năng sau đây:

- Nhập thông tin không gian và thông tin thuộc tính từ các nguồn khác nhau

- Lưu trữ, điều chỉnh, cập nhật và tổ chức các thông tin không gian và thông tin thuộc tính

- Phân tích biến đổi thông tin trong cơ sở dữ liệu nhằm giải quyết các bài toán tối u và mô hình mô phỏng không gian - thời gian

- Hiển thị và trình bày thông tin dới các dạng khác nhau, với các biện pháp khác nhau

Phần mềm được phân thành ba lớp: hệ điều hành, các chơng trình tiện ích đặc biệt và các chương trình ứng dụng

2.3.2.3 Dữ liệu

Dữ liệu trong GIS được lưu trữ hai dạng dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính

* Dữ liệu không gian

Dữ liệu không gian có hai dạng cấu trúc Đó là dạng raster và dạng vector

Hình 2.9: Mô hình cấu trúc vector và raster

- Cấu trúc raster:

Có thể hiểu đơn giản là một ảnh chứa các thông tin về một chuyên đề

Mô phỏng bề mặt trái đất và các đối tượng trên đó bằng một lưới (đều hoặc không đều) gồm các hàng và cột Những phần tử nhỏ này gọi là những pixel hay cell Giá trị của pixel là thuộc tính của đối twợng Kích thớc pixel càng nhỏ thì đối tượng càng được mô tả chính xác Một mặt phẳng chứa đầy các pixel tạo thành raster Cấu trúc này thường đợc áp dụng để mô tả các đối tượng, hiện tượng phân bố liên tục trong không gian, dùng để lưu giữ thông tin dạng ảnh (ảnh mặt đất, hàng không, vũ trụ ) Một số dạng mô hình biểu diễn

bề mặt như DEM (Digital Elevation Model), DTM (Digital Terrain Model), TIN (Triangulated Irregular Network) trong CSDL cũng thuộc dạng raster

Ưu điểm của cấu trúc dữ liệu dạng raster là dễ thực hiện các chức năng

xử lý và phân tích Tốc độ tính toán nhanh, thực hiện các phép toán bản đồ dễ dàng Dễ dàng liên kết với dữ liệu viễn thám Cấu trúc raster có nhược điểm

là kém chính xác về vị trí không gian của đối tượng Khi độ phân giải càng thấp (kích thớc pixel lớn) thì sự sai lệch này càng tăng

- Cấu trúc vector:

Cấu trúc vector mô tả vị trí và phạm vi của các đối tượng không gian bằng tọa độ cùng các kết hợp hình học gồm nút, cạnh, mặt và quan hệ giữa chúng Về mặt hình học, các đối tượng được phân biệt thành 3 dạng: đối tượng dạng điểm (point), đối tượng dạng đường (line) và đối tượng dạng vùng (region hay polygon) Điểm đợc xác định bằng một cặp tọa độ X,Y Đường là một chuỗi các cặp tọa độ X,Y liên tục Vùng là khoảng không gian được giới hạn bởi một tập hợp các cặp tọa độ X,Y trong đó điểm đầu và điểm cuối trùng nhau Với đối tượng vùng, cấu trúc vector phản ảnh đường bao

Cấu trúc vector có ưu điểm là vị trí của các đối tượng đợc định vị chính xác (nhất là các đối tượng điểm, đường và đường bao) Cấu trúc này giúp cho

người sử dụng dễ dàng biên tập bản đồ, chỉnh sửa, in ấn Tuy nhiên cấu trúc này có nhược điểm là phức tạp khi thực hiện các phép chồng xếp bản đồ

Hình 2.10: Chuyển đổi giữa hai loại giữ liệu raster và vector

* Dữ liệu thuộc tính

Dữ liệu thuộc tính dùng để mô tả đặc điểm của đối tượng Dữ liệu thuộc

tính có thể là định tính - mô tả chất lượng (qualitative) hay là định lợng

(quantative) Về nguyên tắc, số lượng các thuộc tính của một đối tượng là không

có giới hạn Để quản lý dữ liệu thuộc tính của các đối tượng địa lý trong CSDL, GIS đã sử dụng phương pháp gán các giá trị thuộc tính cho các đối tượng thông qua các bảng số liệu Mỗi bản ghi (record) đặc trưng cho một đối tượng địa lý, mỗi cột của bảng tơng ứng với một kiểu thuộc tính của đối tượng đó

Các dữ liệu trong GIS thường rất lớn và lưu trữ ở các dạng file khác nhau nên tương đối phức tạp Do vậy để quản lý, người ta phải xây dựng các cấu trúc chặt chẽ cho các CSDL Có các cấu trúc cơ bản sau:

- Cấu trúc phân nhánh

Cấu trúc này thường sử dụng cho các dữ liệu được phân cấp theo quan

hệ mẹ -con hoặc 1->nhiều Cấu trúc này rất thuận lợi cho việc truy cập theo

khóa nhưng nếu muốn tìm kiếm theo hệ thống thì tương đối khó khăn Hệ rất

dễ dàng được mở rộng bằng cách thêm nhánh nhng rất khó sửa đổi toàn bộ cấu trúc hệ Một bất cập khác của cấu trúc dữ liệu kiểu này là phải duy trì các file chỉ số lớn (Index) và những giá trị thuộc tính phải lặp đi lặp lại ở các cấp Điều này làm d thừa dữ liệu, tăng chi phí lưu trữ và thời gian truy cập

- Cấu trúc mạng (network system):

Cấu trúc này thường hay sử dụng cho các dữ liệu địa lý có nhiều thuộc tính và mỗi thuộc tính thì lại liên kết với nhiều đối tượng Cấu trúc này rất tiện lợi khi thể hiện các mối quan hệ nhiều <-> nhiều Cấu trúc này giúp cho việc tìm kiếm thông tin tương đối mềm dẻo, nhanh chóng, tránh dữ liệu thừa

Tuy nhiên, đây là một hệ cấu trúc phức tạp, tương đối khó thiết kế Cần phải xác định rõ các mối quan hệ để tránh nhầm lẫn

- Cấu trúc quan hệ (relation structure):

Dữ liệu đợc lưu trữ trong các bản tin (record) gọi là bộ (tuple) - đó là tập hợp các thông tin của một đối tượng theo một khuôn mẫu quy định trước Các

bộ tập hợp thành một bảng hai chiều gọi là một quan hệ Như vậy, mỗi cột trong quan hệ thể hiện một thuộc tính Mỗi một record có một mã index để nhận dạng và như vậy có thể liên kết qua các bảng quan hệ với nhau (thông qua

mã này)

Cấu trúc quan hệ có thể tìm kiếm truy cập đối tượng nhanh chóng và linh động bằng nhiều khóa khác nhau Có thể tổ chức, bổ sung dữ liệu tương đối dễ dàng vì đây là những dạng bảng đơn giản Số lượng kiên kết không bị hạn chế

và không gây nhầm lẫn như trong quan hệ mạng Do vậy, không cần lưu trữ dư thừa Tuy nhiên, chính vì không có con trỏ nên việc thao tác tuần tự trên các file để tìm kiếm, truy cập sẽ mất nhiều thời gian (Phạm Hữu Đức, 2006)

2.2.4.4 Con người

Con người chuyên viên tin học, các chuyên gia GIS, chuyên thuộc các lĩnh vực ứng dụng, thao tác viên GIS

Ngời sử dụng hệ thống: Là người sử dụng GIS để giải quyết các vấn đề không gian Họ thường là những người được đào tạo tốt về lĩnh vực GIS Nhiệm vụ chủ yếu của họ là số hóa bản đồ, kiểm tra lỗi, soạn thảo, phân tích các dữ liệu thô và đưa ra các giải pháp cuối cùng để truy vấn dữ liệu địa lý Dù được đào tạo chính quy hay không chính quy thì người sử dụng hệ thống vẫn thường xuyên phải đào tạo vì phần mềm GIS thay đổi liên tục theo yêu cầu của công việc

Thao tác viên hệ thống: có trách nhiệm vận hành hệ thống hàng ngày

để người sử dụng hệ thống làm việc có hiệu quả

Nhà cung cấp GIS: có trách nhiệm nghiên cứu triển khai phần mềm ứng dụng, đào tạo chuyên môn có liên quan đến ứng dụng mới

Nhà cung cấp dữ liệu: thu thập các dữ liệu từ thực tế yêu cầu của thị trường Người phát triển ứng dụng: là cầu nối giữa ngôn ngữ máy tính với người sử dụng thông thường Có trách nhiệm làm đơn giản hóa các thao tác thông qua việc lập nên các chương trình, làm cho các nội dung của GIS đơn giản đối với người dùng (Đàm Xuân Vận, 2008)

2.2.4.5 Phương pháp

Một hệ GIS thành công theo khía cạnh thiết kế và luật thương mại là được mô phỏng và thực thi duy nhất cho mỗi tổ chức Cho nên, đối với các ứng dụng và các yêu cầu khác nhau của các tổ chức, mỗi hệ GIS sẽ đợc xây dựng theo những phương pháp nhất định

2.4 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam

2.4.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Biến đổi lớp phủ là một trong những vấn đề môi trường mang tính toàn cầu và được rất nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm nghiên cứu Trần Văn ý, Nguyễn Văn Nhưng (2001)

Từ sau năm 1972, ngay khi có được những bức ảnh của vệ tinh Landsat, nhiều quốc gia đã thử nghiệm và sử dụng chúng cho việc lập bản đồ

rừng và các hoạt động quan trắc Trong Hội nghị về quan sát rừng thế giới (World Forest Watch) tại Brazil năm 1992, các nhà khoa học đã tập trung đánh giá về các tiếp cận trong quan trắc bằng vệ tinh và đưa ra kết luận rằng, viễn thám là sự tiến bộ về phương pháp và công nghệ có khả năng đáp ứng được hệ thống giám sát phù hợp cả về mặt khoa học cũng như những yêu cầu

về công tác quản lý lớp phủ rừng ở các quốc gia

Tại Châu Âu, dự án TREES (The Tropical Ecosystem Environment Observations by Satellites) dưới sự đỡ đầu của Uỷ ban Châu Âu và do Viện ứng dụng không gian thuộc Trung tâm nghiên cứu hội nhập Ý thực hiện năm 1993 được xem như một dẫn chứng cụ thể về tính khả thi trong ứng dụng công nghệ quan sát không gian trong quan trắc lớp phủ mặt đất và đặc điểm sinh khối Dự

án sử dụng nhiều sensor khác nhau cho quan trắc lớp phủ rừng Ngoài ra dự án còn chú trọng cả sử dụng các kênh nhiệt trong phát hiện cháy rừng và kết hợp với một số các chỉ tiêu khác để phát hiện việc phá rừng

Dự án có quy mô lớn nhất gần đây phải kể đến là dự án về biến đổi sử dụng đất và lớp phủ LUCC (Land-use and Land-cover Change) được triển khai trong giai đoạn 1993-2005, lấy các khu vực nghiên cứu điểm ở Thái Lan, Malaysia, Indonesia và Philippin Mục tiêu của dự án là nghiên cứu về những phương thức khác nhau của biến đổi sử dụng đất và lớp phủ ở các quy mô không gian khác nhau, từ quy mô toàn cầu đến quy mô vùng địa phương

Nghiên cứu của Meyer cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa sử dụng đất

và che phủ thực vật Những thay đổi loại hình sử dụng đất hay che phủ thực vật ảnh hưởng trực tiếp đến chất đất và ngược lại Những thay đổi lớn về thực phủ còn làm thay đổi về đa dạng sinh học, nguồn nước, bức xạ và ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình nóng lên toàn cầu (Meyer,1995)

Công trình nghiên cứu của Sangavongse sử dụng ảnh Landsat TM để nghiên cứu biến thộng thực phủ tại thành phố Chiang Mai, Thái Lan giai đoạn

1988 - 1991 và thấy rằng sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định mang lại

độ chính xác cao hơn các phương pháp khác trong điều kiện lấy mẫu thực địa đủ lớn (Sangavongse,1995)

Nghiên cứu của Alrabah and Alhamad sử dụng ảnh đa phổ đề nghiên cứu thực phủ ven biển địa Trung hải với diện tích 250000 ha và chỉ ra rằng phân tích đa biến là cơ sở quan trọng để khử các sai số trong quá trình phân tích mẫu và lớp ảnh Trong nghiên cứu này tác giả đã giảm được 9% sai số so với các phương pháp truyền thống khác (Alrabah and Alhamad,2006)

Trung Quốc đã có một vài nghiên cứu về phân tích đa phổ đa thời gian trong phân tích ảnh viễn thám Landsat ETM+ tại tỉnh Quảng Châu Nghiên cứu đã kết hợp ảnh Landsat TM và Landsat ETM+ đã theo dõi chính xác biến đổi của 7 loại lớp phủ với độ chính xác trên 89% và hệ số Kappa trung bình là 0,79 (Fan ea al, 2007)

Nhiều nghiên cứu khác về lĩnh vực này cũng đã được triển khai ở các vùng ôn đới, nhiệt đới và á nhiệt đới (Turner II 1992, Turner II và Meyer 1994, Geist

và Lambin 2001, Becker và Bugman 2001), song còn nhiều điểm hạn chế về

sự hiểu biết đối với vấn đề sử dụng đất, đặc biệt là với các nước đang phát triển ở vùng nhiệt đới

2.4.2 Tình hình nghiên cứu Việt Nam

Trong những năm gần đây nhiều nhà chuyên môn thuộc các trường Đại học, Viện nghiên cứu đã nỗ lực xây dựng các phương pháp khác nhau trong phân tích ảnh vệ tinh Phương pháp phân loại thực phủ từ ảnh vệ tinh này sẽ cho phép khai thác tối đa thông tin từ ảnh vệ tinh và có thể khắc phục tốt các hạn chế kể trên để có thế tự động tạo ra các bản đồ thực phủ nhanh, có độ chính xác cao, phục vụ đắc lực cho quan trắc, đánh giá và quản lý thực phủ Điều này được chỉ ra ở một số nghiên cứu trong nước và ngoài nước gần đây

Ở trong nước nhìn chung các nghiên cứu trong lĩnh vực này vẫn còn hạn chế , Nguyễn Văn Khang và Nguyễn Thanh Hùng cho thấy sử dụng ảnh

vệ tinh có độ phân giải trung bình 30 x 30 đa thời gian có thể phân biệt được

20 loại thực phủ trong đó chủ yếu là đất nông nghiệp Tuy vậy tác giả cũng cho rằng các phương pháp sử dụng trong nghiên cứu chưa tối ưu, kết quả của phương pháp phụ thuộc khá nhiều vào sự am hiểu của tác giả đối với vùng nghiên cứu và độ phân giải ảnh Nhược điểm về độ phân giải sẽ được xử lý trong nghiên cứu này bằng phương pháp phân tích liên hợp ảnh

Nguyễn Huy Anh, Đinh Thanh Kiên: Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất khu vực Chân Mây, huyện Phú Lộc tỉnh Thừa Thiên Huế Đề tài nghiên cứu đã phân nhóm lớp phủ trên mặt đất gồm hai nhóm lớp phủ chính là: Lớp phủ nhân tạo và lớp phủ tự nhiên

Cũng liên quan đến phân loại ảnh và giám sát lớp phủ thực vật tác giả

Vũ Hữu Long sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh MODIS nghiên cứu mùa vụ cây trồng, lập bản đồ hiện trạng và biến động lớp phủ vùng Đồng bằng Sông Hồng giai đoạn 2008 - 2010 Từ bản đồ lớp phủ các năm 2008 và 2010, nhóm nghiên cứu đã tiến hành phân tích đánh giá biến động và thành lập lớp phủ Đồng bằng Sông Hồng theo phương pháp hậu phân loại Dữ liệu ảnh MODIS đảm bảo các yêu cầu cần thiết để phân tích hiện trạng, theo dõi biến động trên phạm vi khu vực lớn hơn (Vũ Hữu Long, 2011)

Hà Thúy Quỳnh trong "Sử dụng Viễn thám để nghiên cứu sự biến động của lớp phủ rừng theo thời gian và các tác động của sự biến đổi đó tại VQG Tam Đảo" (Hà Thúy Quỳnh, 2011) Các thông tin được chọn lọc, xử lý và xây dựng cơ sở dữ liệu dạng bảng Bản đồ thành phần được xây dựng gồm: Bản

đồ thảm thực vật; thuỷ văn Các bản đồ được chuẩn hoá trên cùng hệ toạ độ UTM lưới chiếu WGS84 Bản đồ thảm thực vật thể hiện sự phân bố của 6 kiểu thảm chính gồm: 1) Rừng tự nhiên giàu và trung bình (21.5%), 2) rừng

tự nhiên nghèo (55.3%), 3) rừng trồng (2.4%), 4) đất nông nghiệp (7.7%), 5) đất thổ cư (2.4%) và 6) cây bụi (10.4%)

2.5 Giới thiệu các phần mềm sử dụng

2.5.1 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 (Trần Vân Anh, 2009)

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

2.5.2 Phần mềm ArcGIS 10.2

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

2.6 Quy trình giải đoán ảnh viễn thám Landsat xây dựng bản đồ lớp phủ huyện Đại Từ các năm 1998, 2005, 2010, 2018

Trong quy trình này gồm 7 bước, từ bước 1 đến bước 6 là lặp lại cho số lần thực hiện:

Bước 1: Đăng ký thu nhận ảnh bao gồm: Việc đăng ký thu nhận ảnh với nhà cung cấp ảnh vệ tinh để biết được thời gian chụp và vị trí của vùng cần chụp

Bước 2: Thực địa:

- Chọn vùng cần quan sát đủ lớn và lớn hơn kích thước 1 pixel trong ảnh

- Sử dụng máy GPS để định vị cho bốn góc của vùng quan sát

- Chụp ảnh vùng mẫu, chụp bốn góc và chụp toàn cảnh của vùng

Bước 3: Xử lý ảnh và xây dựng bản đồ thực phủ lần 1 bao gồm: Nắn ảnh, phân loại ảnh và đánh giá độ chính xác sau phân loại

- Đăng ký ảnh: Là quá trình đưa ảnh vệ tinh thu được về hệ tọa độ mới Ảnh Landsat được các nhà cung cấp đa số đều ỏ hệ tọa độ WGS 84 Vì vậy việc đăng ký ảnh trong quy trình này thực tê là đưa ảnh về hệ tọa độ Quốc gia VN2000 vùng 48 Để tiến hành đăng ký ảnh ta chọn một trong hai phương pháp sau:

+ Đăng ký ảnh theo ảnh: Phương pháp này ta dùng một ảnh đã có đầy

đủ các thông tin về hệ tọa độ Quốc gia cho vùng nghiên cứu, ảnh này sẽ là ảnh làm cơ sở để ảnh cần đăng ký điều chỉnh

+ Đăng ký ảnh theo bản đồ: Bản đồ có đầy đủ các chi tiết về địa hình địa vật và hệ tọa độ chuẩn Quốc gia của vùng nghiên cứu Chọn điểm trên ảnh tương ứng vị trí điểm trên bản đồ

Cả hai phương pháp trên độ chính xác đều phụ thuộc vào công tác chọn điểm khống chế và số điểm khống chế Điểm khống chế nên chọn các điểm dễ phát hiện, điểm trên hình tuyến (đường giao thông, sông suối ) hay các địa vật quan trọng Số điểm khống chế càng lớn thì độ chính xác càng cao, thông thường thì đăng ký 10 -> 25 điểm và chọn các điểm dàn đều trên ảnh

Bước 4: Phân loại ảnh:

Quá trình tách thông tin từ ảnh vệ tinh có thể được thực hiện bằng máy hay giải đoán bằng mắt Phân loại ảnh là quá trình tách hay gộp thông tin dựa trên cac tính chất phổ, không gian và thời gian cho bởi ảnh có đối tượng cần nghiên cứu Có hai phương pháp phân loại ảnh đó là: Phân loại ảnh bằng mắt và phân loại ảnh với sự trợ giúp của máy tính Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng phương pháp phân loại ảnh có sự trợ giúp của máy tính do kết quả mang lại

độ chính xác cao hơn

Phương pháp phân loại ảnh có sự trợ giúp của máy tính: Trước tiên chúng

ta cần xác định số lớp cần phần loại Trong phương pháp này dựa vào vào đặc điểm đa phổ, đa thời gian để tiến hành chọn một trong hai phương pháp phân loại tiếp theo

+ Một là phân loại không giám sát: Sử dụng trong trường hợp không có thông tin về đối tượng cần phân loại hoặc cần phân nhóm sơ bộ các loại đối tượng Phương pháp phân loại này đòi hỏi người phân tích cần có kinh nghiệm

về việc chỉ định số kênh phổ tham gia trong phân loại

+ Hai là phương pháp phân loại có giám sát: Đây là hình thức phân loại

mà các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu và dùng luật quyết định dựa trên thuật toán thích hợp để gán nhãn pixels tương ứng với từng vùng