(Luận văn thạc sĩ) đánh giá độ mặn trên hệ thống thủy nông và biến động sử dụng đất trong bối cảnh biến đổi khí hậu tại huyện giao thủy, tỉnh nam định

Tổng quan về ứng dụng viễn thám và gis trong nghiên cứu biến động sử dụng đất và đánh giá xâm nhập mặn .... Trước vấn đề đó đòi hỏi địa phương cần có các biện pháp để theo dõi diễn biến

Trang 1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA SAU ĐẠI HỌC

NGUYỄN THỊ LAN ANH

ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI ĐỘ MẶN TRÊN HỆ THỐNG THỦY NÔNG VÀ BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

TẠI GIAO THỦY, TỈNH NAM ĐỊNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Trang 2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA SAU ĐẠI HỌC

NGUYỄN THỊ LAN ANH

ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI ĐỘ MẶN TRÊN HỆ THỐNG THỦY NÔNG VÀ BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

TẠI GIAO THỦY, TỈNH NAM ĐỊNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Chuyên ngành: BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Mã số: Chương trình đào tạo thí điểm

Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Phạm Văn Cự

HÀ NỘI – 2016

Trang 3

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc

ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Hà Nội, ngày tháng năm 2016

Tác giả

Nguyễn Thị Lan Anh

Trang 4

LỜI CẢM ƠN

Với tình cảm chân thành và lòng biết ơn sâu sắc, tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn tới:

Hội đồng khoa Sau đại học- đại học Quốc gia

PGS.TS Phạm Văn Cự, người thầy trực tiếp hướng dẫn khoa học, tận tình chỉ bảo, giúp đỡ tôi trong quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận văn

Thầy Cô trong khoa đã trang bị những kiến thức quý báu và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tại khoa Sau đại học

Các bạn đã đồng hành cùng tôi trong học tập và nghiên cứu

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày tháng năm 2016

TÁC GIẢ

Nguyễn Thị Lan Anh

Trang 5

BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Trang 6

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

Chương 1 TỔNG QUAN 4

1.1 Tổng quan về độ mặn, xâm nhập mặn 4

1.1.1 Tổng quan xâm nhập mặn 4

1.1.2 Mối liên hệ giữa mặn và cơ cấu cây trồng 5

1.1.3 Các nghiên cứu xâm nhập mặn trong nước và thế giới 6

1.2 Tổng quan về ứng dụng viễn thám và gis trong nghiên cứu biến động sử dụng đất và đánh giá xâm nhập mặn 8

1.2.1 Ứng dụng Viễn Thám và GIS trong nghiên cứu Biến động sử dụng đất 8

1.2.2 Các ứng dụng viễn thám và GIS trong nghiên cứu xâm nhập mặn 9

1.3 Tổng quan về khu vực nghiên cứu 12

1.3.1 Khái quát điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của tỉnh Nam Định 12

1.3.2 Thực trạng sử dụng đất Tỉnh Nam Định 15

1.3.3 Biến đổi khí hậu tại Nam Định trong 20 năm (1990 – 2010) 15 1.3.4 Biểu hiện Biến đổi khí hậu khu vực huyện Giao Thủy ……….15

Chương 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

2.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 18

2 2 Dữ liệu viễn thám và phân loại ảnh vệ tinh bằng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng 2.2.1 Dữ liệu viễn thám sử dụng trong đề tài 18

2.2.2 Phân loại ảnh viễn thám bằng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng 19

Trang 7

2.2.2 Phương pháp nghiên cứu biến đổi độ mặn 36

Chương 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 40

3.1 Kết quả đánh giá biến đổi độ mặn 40

3.1.1 Kết quả đánh giá biến đổi độ mặn trên sông 40

Trang 8

3.1.2 Kết quả đánh giá biến đổi độ mặn trên hệ thống kênh nội đồng 50

3.1.3 Kết quả thành lập bản đồ hệ thống công trình thủy lợi huyện Giao Thủy 57

3.2 Kết quả đánh giá biến động sử dụng đất 59

3.2.1 Kết quả phân loại ảnh viễn thám và thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất 59

3.2.2 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Giao Thủy 69

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 82

TÀI LIỆU THAM KHẢO 84

Trang 9

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Bảng hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp năm 2000, 2005 và 2010 15

Bảng 2.1 Thông tin ảnh viễn thám sử dụng trong đề tài 18

Bảng 2.3 Bảng ma trận sai số năm 2010 31

Bảng 3.1 Độ mặn trung bình các tháng có mặn tại các cống năm 1989 40

Bảng 3.7 Độ mặn trung bình năm tại các cống từ năm 1989 đến 2012 47

Bảng 3.8 Độ mặn trung bình thời điểm lấy nước các tháng trong năm 1989 51

Bảng 3.14 Thống kê phân loại lớp phủ mặt đất các năm từ 1989 đến 2010 65

Bảng 3.15 Ma trận biến động sử dụng đất giai đoạn 1989-1995 75

Bảng 3.19 Giá trị tăng thêm của các loại hình sử dụng đất qua các giai đoạn 80

Trang 10

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Sơ đồ phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản 20

Hình 2.2 Sơ đồ phân cấp bậc các đối tượng trên ảnh 22

Hình 2.3 Sơ đồ quy trình phân loại ảnh 23

Hình 2.4 Các ảnh vệ tinh sử dụng trong luận văn 24

Hình 2.5 Quá trình phân loại ảnh khu vực Giao Thủy 26

Hình 2.10 Xây dựng bản đồ hiện trạng từ ảnh phân loại 32

Hình 2.11 Các phương pháp đánh giá biến động 33

Hình 2.12 Quy trình đánh giá biến động huyện Giao Thủy 34

Hình 2.13 Xây dựng bản đồ biến động sử dụng đất 35

Hình 2.14 Máy đo mặn 36

Hình 2.15 Bản đồ hiện trạng hệ thống CTTL do công ty khai thác CTTL Xuân Thủy – tỉnh Nam Định quản lý 37

Hình 2.16 Quá trình chọn lọc số liệu xử lý 38

Hình 2.17 Sơ đồ thành lập bản đồ hệ thông CTTL huyện Giao Thủy 39

Hình 3.1 Biểu đồ giá trị độ mặn trung bình và giá trị độ mặn lớn nhất tại các cống năm 1989 43

Hình 3.5 Biểu đồ giá trị độ mặn trung bình và giá trị độ mặn lớn nhất tại các cống năm 2010 45 Hình 3.6 Biểu đồ giá trị độ mặn trung bình và giá trị độ mặn lớn nhất tại các

Trang 11

Hình 3.7 Xu thế biến đổi độ mặn trung bình tại các cống 48 Hình 3.8 Độ mặn trung bình năm tại thời điểm đóng mở cống 56 Hình 3.9 Bản đồ hệ thống công trình thủy lợi huyện Giao Thủy 58 Hình 3.10 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định năm 1989 60 Hình 3.11 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định năm 1995 61 Hình 3.12 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định năm 2003 62 Hình 3.13 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Giao Thủy – tỉnh Nam Định năm 2007 63 Hình 3.14 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Giao Thủy – tỉnh Nam Định năm 2010 64 Hình 3.15 Xu thế biến động diện tích các loại hình sử dụng đất qua các năm 66 Hình 3.16 Cơ cấu diện tích các loại hình lớp phủ qua các năm 67 Hình 3.17 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định giai đoạn 1989-1995 70 Hình 3.18 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định giai đoạn 1995-2003 71 Hình 3.19 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định giai đoạn 2003-2007 72 Hình 3.20 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định giai đoạn 2007-2010Để có cái nhìn rõ nét hơn về quá trình biến động sử dụng đất, học viên đã thành lập bản đồ biến động sử dụng đất cho thời kỳ 1989-2010 Kết quả bản đồ biến động giai đoạn 1989-2010: 73 Hình 3.21 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Giao Thủy - tỉnh Nam Định giai đoạn 1989-2010 74

Trang 12

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề

Biến đổi khí hậu (BĐKH) đang và sẽ làm thay đổi môi trường toàn cầu Đặc biệt các vùng đồng bằng đông dân cư ven biển châu Á, trong đó có Việt Nam được dự đoán là một trong những nước sẽ chịu hậu quả nặng nề nhất với khoảng 1/6 diện tích đất đai và 1/3 dân số bị ảnh hưởng (IPCC, 2007, Ngân hàng thế giới 2007) Các tác động trực tiếp của sự gia tăng đáng kể mực nước biển do thủy triều cao hơn mức bình thường cùng với những bất thường của thời tiết như hiện tương bão lũ đã xảy ra hiện tượng Xâm nhập mặn Sự xâm nhập mặn có thể do nước biển xâm nhập chủ yếu vào qua các cửa sông và hoặc các tầng chứa nước dưới đất (Robert M.Sorensen, Richard N.Weisman and Gerard P.Lennon, Control of Erosion, Inundation, and Salinity Intrusion Caused by Sea Level Rise)

Xâm nhập mặn hiện nay ảnh hưởng đến khả năng sinh trưởng, và phát triển của cây trồng, làm giảm tính đa dạng sinh học và gây mất cân bằng sinh thái Mỗi năm trên thế giới có thêm khoảng 2 triệu ha đất bị nhiễm mặn (Ahmed Eldiery, Luis A Garcia, Robin M.Reich, 2005, Estimating Soil Salinity from Remote Sensing Data in Corn Fiesld)

Nam Định là một tỉnh nằm ở phía Đông Nam đồng bằng Bắc Bộ có các cửa sông Hồng, Ninh Cơ và Đáy đổ ra Vịnh Bắc Bộ Ngoài các thuận lợi về tài nguyên nước trên các nguồn sông này, vùng hạ lưu thuộc tỉnh gồm các huyện Xuân Trường, Giao Thuỷ, Nghĩa Hưng và Trực Ninh luôn đối mặt với hiện tượng xâm nhập mặn vào các tháng mùa khô hàng năm

BĐKH đã và đang có những ảnh hưởng lớn đến Giao Thủy – Nam Định, trong tương lai cùng với sự gia tăng của mực NBD và sự thay đổi các yếu tố khí tượng sẽ làm cho độ mặn nước bề mặt xâm nhập sâu hơn vào khu vực sản xuất Nông nghiệp và Nuôi trồng thủy sản

Trang 13

Trước vấn đề đó đòi hỏi địa phương cần có các biện pháp để theo dõi diễn biến xâm nhập mặn, diễn biến biến động sử dụng đất trên địa bàn huyện,

từ đó đưa ra những định hướng, những quyết sách đúng đắn cho quy hoạch sử dụng đất trong điều kiện biến đổi khí hậu nhằm thích ứng với BĐKH Việc thành lập bản đồ biến động sử dụng đất, bản đồ tưới tiêu có thể xem như một phương pháp hiệu quả tạo tiền đề cho việc theo dõi quá trình diễn biến, giúp các nhà quản lý theo dõi, đánh giá mức độ gia tăng xâm nhập mặn và biến động sử dụng đất, để từ đó có biện pháp ứng phó kịp thời

Với thế mạnh của viễn thám và khả năng phân tích không gian của GIS (Geographic Information System), nhiều năm trở lại đây thế giới đã sử dụng rất nhiều và rất hiệu quả trong nghiên cứu đánh giá biến đổi độ mặn và biến động sử dụng đất, ví dụ như: Graciela Metternicht J.Alfred Zinck, 2008, Remote Sensing of Soil Salinization: Impact on Land Management; Ahmed Eldiery, Luis A Garcia, Robin M.Reich, 2005, Estimating Soil Salinity from Remote Sensing Data in Corn Fields

Xuất phát từ thực tiễn, học viên lựa chọn đề tài nghiên cứu “Đánh giá biến đổi độ mặn trên hệ thống thủy nông và biến động sử dụng đất trong bối cảnh BĐKH tại huyện Giao Thủy, tỉnh Nam Định”

* Kết quả nghiên cứu:

 Phân tích diễn biến xâm nhập mặn tại huyện Giao Thủy từ năm 1989 –

Trang 14

 Thành lập cơ sở dữ liệu hệ thống kênh, cống thủy lợi khu vực nghiên cứu;

 Tập bản đồ hiện trạng sử dụng đất các năm 1989, 1995, 2003, 2007, 2010;

 Tập bản đồ biến động sử dụng đất các giai đoạn: 1989-1995,

Ý nghĩa thực tiễn: Chỉ ra được đặc trưng của khu vực nghiên cứu tại các thời điểm khác nhau, so sánh sự thay đổi và biến động đó, đồng thời so sánh đặc trưng của khu vực nghiên cứu để có được cái nhìn toàn cảnh về khu vực tại các thời điểm khác nhau Kết quả của nghiên cứu là cơ sở cho các nhà quản lý đưa ra định hướng quy hoạch sử dụng đất cho huyện Giao Thủy trong thời gian tới thích ứng với điều kiện biến đổi khí hậu

4 Bố cục Luận văn

MỞ ĐẦU

Chương 1: TỔNG QUAN

Chương 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Trang 15

Theo Nguyễn Chu Hồi (2001), sự xâm nhập mặn của nước biển sông được giải thích là do mùa khô, nước sông cạn kiệt khiến nước biển theo các sông, kênh dẫn tràn vào gây mặn Hiện tượng tự nhiên này xảy ra hằng năm

và do đó có thể dự báo trước Nhưng bên cạnh đó, những vùng đất ven biển cũng có nguy cơ nhiễm mặn do thẩm thấu hoặc do tiềm sinh

Nhiều năm gần đây, hiện tượng biến đổi khí hậu, tính phức tạp của dòng chảy sông ở hạ du về mùa cạn, nhu cầu dùng nước của các ngành kinh tế tăng cao… đã dẫn đến tình trạng nhiễm mặn tại vùng đồng bằng Bắc bộ ngày một lớn Điều này đã gây không ít khó khăn cho hoạt động sản xuất kinh tế, đặc biệt trên lĩnh vực nông nghiệp của vùng

Nguyên nhân: Để đánh giá về mức độ và nguyên nhân xâm nhập mặn

cần phải nghiên cứu và tổng hợp rất nhiều yếu tố Theo Sở NN và PTNN tỉnh Bến Tre (2010) [2], một số nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng xâm nhập mặn ảnh hưởng trong các tháng mùa khô: Thời điểm mùa khô lượng nước đổ

về từ thượng nguồn ít, không mưa Mực nước thấp, yếu tố gió chướng với triều cường làm mặn xâm nhập sâu và nồng độ cao; thời tiết nắng nóng lượng bốc hơi cao, nước ngọt hao phí tự nhiên lớn

Thiệt hại: Xâm nhập mặn ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống sinh hoạt

Trang 16

- Người dân thiếu nước ngọt trong các sinh hoạt hằng ngày

- Các hoạt động nông nghiệp lệ thuộc vào nguồn nước ngọt bị ảnh hưởng, nhất là trong canh tác lúa Độ mặn trong nước cao gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến quá trình sinh trưởng và phát triển, làm giảm năng suất thậm chí gây chết lúa

- Xâm nhập mặn làm tăng độ mặn trong đất và gây ảnh hưởng đến chất lượng nước ngầm

1.1.2 Mối liên hệ giữa mặn và cơ cấu cây trồng

Trong sản xuất nông nghiệp, yếu tố mặn của đất và nước đóng vai trò quyết định trong việc lựa chọn đối tượng canh tác và bố trí mùa vụ Dựa vào kinh nghiệm canh tác lâu năm, nông dân có thể bố trí loại cây trồng thích hợp

và cơ cấu mùa vụ lúa sao cho tránh được tác hại của xâm nhập mặn ở mức thấp nhất

Theo Nguyễn Thanh Tường (2013) [4],cây lúa là đối tượng chịu ảnh hưởng nhiều từ tình trạng xâm nhập mặn Đối với lúa thì yếu tố chất lượng nước đóng vai trò rất quan trọng Nguồn nước ngọt trong sản xuất nông nghiệp chủ yếu được sử dụng cho cây lúa Cụ thể đối với lúa mặn gây ra những tác hại: đầu lá trắng theo sau bởi sự cháy chóp lá (đất mặn), màu nâu của lá và chết lá (đất sodic), sinh trưởng của cây bị ức chế, số chồi thấp, sinh trưởng của rễ kém, lá cuộn lại, tăng số hạt bất thụ, số hạt trên bông thấp, giảm trọng lượng, thay đổi khoảng thời gian trổ, chỉ số thu họach thấp, năng suất hạt thấp dẫn đến năng suất lúa thấp

Những hình thức canh tác có thể thích nghi hoặc ít bị ảnh hưởng khi độ mặn thay đổi như nuôi tôm nước mặn, ruộng muối…ít bị thay đổi cơ cấu cũng như thời vụ canh tác Tuy nhiên với mục đích đánh giá tổng quan và phân vùng ảnh hưởng xâm nhập mặn thì các đối tượng này cần được đề cập và tính toán diện tích

Trang 17

1.1.3 Các nghiên cứu xâm nhập mặn trong nước và thế giới

1.1.3.1 Các nghiên cứu trong nước

Trong thời gian gần đây, việc ứng dụng khoa học công nghệ trong giám sát và đánh giá xâm nhập mặn được các nhà khoa học trong nước tiến hành nghiên cứu dưới nhiều phương pháp khác nhau Xâm nhập mặn có xu hướng ngày càng trầm trọng hơn là do rất nhiều nguyên nhân, trong đó biến đổi khí hậu có ảnh hưởng trực tiếp và lớn nhất Nhóm tác giả Trần Quốc Đạt, Nguyễn Hiếu Trung và Kanchit Likitdecharote thuộc trường Đại học Cần Thơ và Đại học Chulalongkorn - Thái Lan đã tiến hành nghiên cứu mô phỏng xâm nhập mặn đồng bằng sông Cửu Long dưới tác động của nước biển dâng và sự suy giảm lưu lượng nước từ thượng nguồn [1] Trong nghiên cứu này, xâm nhập mặn ở đồng bằng sông Cửu Long được mô phỏng cho những kịch bản khác nhau của mực nước biển dâng và lưu lượng thượng nguồn giảm bằng mô hình MIKE11 Mô hình được xây dựng dựa trên cở sỡ dữ liệu của hai năm 1998 và

2005 Kết quả mô phỏng xâm nhập mặn năm 1998 được chọn kịch gốc so sánh với bốn kịch bản xâm nhập mặn vào các năm 2020 và 2030 Bốn kịch bản này được xây dựng dựa trên kịch bản CRES B2, kịch bản tăng diện tích nông nghiệp và kịch bản diện tích nông nghiệp không đổi Hai kịch bản đầu là khi mực nước biển dâng 14 cm và lưu lượng thượng nguồn giảm 11% và 22% Kịch bản số ba và bốn là khi mực nước biển dâng 20cm và lưu lượng thượng nguồn giảm 15% Kết quả mô phỏng cho thấy rằng độ mặn 2,5g/l xâm nhập 14 km sâu hơn kịch bản gốc năm 1998 Ngoài ra xâm nhập mặn cũng tác động hầu hết các dự án ngăn mặn ở đồng bằng sông Cửu Long

Việc phát triển hệ công cụ hỗ trợ nghiên cứu gồm 4 Modul chức năng: GIS (Geography Information Systerm) – Viễn thám – Modelling – Database

có tên gọi là Geoinfomatics đã được Viện Môi trường và Tài nguyên Đại học

Trang 18

là dự báo diễn biến biên mặn trên hệ thống dòng chảy sông Đồng Nai, sông Sài Gòn nhằm phục vụ việc quy hoạch, xác định cơ cấu cây trồng phù hợp và triển khai hoạt động nuôi trồng thủy sản an toàn Nghiên cứu sử dụng công cụ toán học là phần mềm MK4 của PGS.TS Lê Song Giang Từ dữ liệu, số liệu ban đầu của năm 2002, phần mềm MK4 cho phép xây dựng những kịch bản diễn biến biên mặn cho những năm tiếp theo theo mùa và theo các kịch bản xả

lũ của các hồ chứa ở thượng nguồn Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự dịch chuyển khá lớn về biên mặn của mùa khô và mùa mưa Năm 2009, nhóm nghiên cứu thủy văn và môi trường gồm các chuyên gia thuộc trường Đại học khoa học tự nhiên và Đại học quốc gia Hà Nội đã áp dụng mô hình MIKE 11

để đánh giá tình hình xâm nhập mặn trên hệ thống sông Bến Hải và Thạch Hãn cho kết quả tốt Việc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình thủy lực và lan truyền chất được thực hiện với bộ số liệu đo đạc quan trắc tháng 8 năm 2007

Để dự báo tính hình xâm nhập mặn đến năm 2020, các điều kiện biên được kết hợp giữa việc dự báo tình hình sử dụng nước thượng nguồn kết hợp với các kịch bản nước biển dâng Kết quả mô phỏng bằng mô hình cho thấy, đến năm 2020 mặn có thể xâm nhập khá sâu vào đồng bằng Điều đó sẽ đặt ra những thách thức cho hoạt động canh tác cây nông nghiệp sử dụng nguồn nước tưới từ sông nhưng đồng thời cũng tạo ra thời cơ tăng diện tích sản xuất cho ngành nuôi trồng thủy sản nước lợ

1.1.3.2 Các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, ảnh hưởng của tình trạng đất nhiễm mặn cũng là vấn đề được nhiều nhà khoa học quan tâm, nghiên cứu Nhóm ba nhà khoa học Mahmoud A Abdelfattah, Shabbir A Shahid và Yasser R Othman đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS (Hệ thống thông tin địa lý) và Viễn thám vào xây dựng mô hình thành lập bản đồ đất nhiễm mặn tại Abu Dhabi, Ả Rập [10] Sử dụng sản phẩm Viễn thám mà cụ thể là ảnh Landsat-7 ETM và

Trang 19

mẫu đất thu thập dùng để xây dựng song song hai mô hình Kết quả so sánh thực tế có độ tin cậy là 91,2%, cho thấy khả năng ứng dụng kết hợp GIS và Viễn thám cho hiệu quả rất cao

Trong hoạt động nông nghiệp, nghiên cứu ước tính độ mặn của đất trong cánh đồng ngô cũng được ba nhà khoa học Ahmed Eldiery, Luis A Garcia và Robin M Reich tiến hành thực hiện Bằng công cụ là dữ liệu viễn thám và GIS, kết hợp mẫu đất thực đo Các nhà khoa học đã thành lập được bản đồ thể hiện mức độ mặn của đất dựa trên sự thay đổi sinh trưởng của cây

ngô dưới tác động của độ mặn gia tăng trong đất

Từ đó kịp thời có các biện pháp ứng phó nhằm giảm thiểu thiệt hại đến

Đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất là đánh giá được sự thay đổi

về loại hình sử dụng đất qua các thời điểm dưới sự tác động từ các yếu tố tự nhiên, kinh tế - xã hội, sự khai thác, sử dụng của con người Mọi vật trên thế giới tự nhiên không bao giờ bất biến mà luôn luôn biến động không ngừng, động lực của mọi sự biến động đó là quan hệ tương tác giữa các thành phần

Trang 20

hiệu quả, bảo vệ nguồn tài nguyên quý giá này và không làm suy thoái môi trường tự nhiên thì nhất thiết phải nghiên cứu biến động của đất đai Sự biến động đất đai do con người sử dụng vào các mục đích kinh tế - xã hội có thể phù hợp hay không phù hợp với quy luật của tự nhiên, cần phải nghiên cứu để tránh sử dụng đất đai có tác động xấu đến môi trường sinh thái

Như vậy biến động tình hình sử dụng đất là xem xét quá trình thay đổi của diện tích đất thông qua thông tin thu thập được theo thời gian để tìm ra quy luật và những nguyên nhân thay đổi từ đó có biện pháp sử dụng đúng đắn với nguồn tài nguyên này [3]

Hiện nay trên thới giới đặc biệt là nước đang phát triển, việc đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất, hiện trạng rừng và diễn biến tài nguyên thiên nhiên được tiến hành thường xuyên trên cơ sở sử dụng phương pháp truyền thống trên bản đồ giấy dựa vào các số liệu thống kê ngoài thực địa Gần đây công việc này đã được hiện đại hóa, đã ứng dụng công nghệ thông tin trong đánh giá biến động Và đặc biệt là ứng dụng Hệ thống thông tin Địa

lý (GIS) hoặc kết hợp với công nghệ Viễn thám đã đem lại hiệu quả hết sức

như: Graciela Metternicht J.Alfred Zinck, 2008, Remote Sensing of Soil Salinization: Impact on Land Management.; Ahmed Eldiery, Luis A Garcia, Robin M.Reich, 2005, Estimating Soil Salinity from Remote Sensing Data in Corn Fields Nhóm ba nhà khoa học Mahmoud A Abdelfattah, Shabbir A

Trang 21

Shahid và Yasser R Othman đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS và Viễn thám vào xây dựng mô hình thành lập bản đồ đất nhiễm mặn tại Abu Dhabi, Ả Rập Sử dụng sản phẩm viễn thám mà cụ thể là ảnh Landsat-7 ETM và mẫu đất thu thập dùng để xây dựng song song hai mô hình Kết quả

so sánh thực tế có độ tin cậy là 91,2%, cho thấy khả năng ứng dụng kết hợp GIS và Viễn thám cho hiệu quả rất cao [34] Trong hoạt động nông nghiệp, nghiên cứu ước tính độ mặn của đất trong cánh đồng ngô cũng được ba nhà khoa học Ahmed Eldiery, Luis A Garcia và Robin M Reich tiến hành thực hiện Bằng công cụ là dữ liệu viễn thám và GIS, kết hợp mẫu đất thực đo Các nhà khoa học đã thành lập được bản đồ thể hiện mức độ mặn của đất dựa trên

sự thay đổi sinh trưởng của cây ngô dưới tác động của độ mặn gia tăng trong đất Từ đó kịp thời có các biện pháp ứng phó nhằm giảm thiểu thiệt hại đến nông nghiệp ở mức thấp nhất

Ở Việt Nam, việc ứng dụng khoa học công nghệ trong giám sát và đánh

giá xâm nhập mặn được các nhà khoa học trong nước tiến hành nghiên cứu dưới nhiều phương pháp khác nhau

Nhóm tác giả Trần Quốc Đạt, Nguyễn Hiếu Trung và Kanchit Likitdecharote thuộc trường Đại học Cần Thơ và Đại học Chulalongkorn -

Thái Lan đã tiến hành nghiên cứu “Mô phỏng xâm nhập mặn đồng bằng sông Cửu Long dưới tác động của nước biển dâng và sự suy giảm lưu lượng nước

từ thượng nguồn” năm 2007 Nhóm nghiên cứu đã đưa ra được mô phỏng cho

những kịch bản khác nhau của mự nước biển dâng và lưu lượng thượng nguồn giảm bằng mô hình MIKE, từ đó đưa ra diễn biễn xâm nhập mặn dựa trên cở sỡ dữ liệu của hai năm 1998 và 2005 Kết quả mô phỏng xâm nhập mặn năm 1998 được chọn làm kịch bản gốc so sánh với bốn kịch bản xâm nhập mặn vào các năm 2020 và 2030 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng ngay cả

Trang 22

mặn vẫn xâm nhập sâu vào nội đồng và ảnh hưởng đến hầu hết các vùng được bảo vệ bởi dự án xâm nhập mặn[4] Năm 2007, Viện địa lý đã thực hiện đề

tài: “Nghiên cứu đánh giá thực trạng xâm nhập mặn vào khu vực nội đồng do ảnh hưởng sự phát triển nuôi trồng thủy hải sản trong đê tỉnh Thái Bình và đề xuất các biện pháp khắc phục” do TSKH NCVCC Phạm Hoàng Hải làm chủ

nhiệm Đề tài đã đánh giá thực trạng xâm nhập mặn (quy mô, mức độ) do hậu quả quá trình sử dụng tài nguyên dải ven biển Thái Bình Xây dựng bản đồ hiện trạng xâm nhập mặn dải ven biển Thái Bình tỷ lệ 1/50.000[7] Năm 2008

TS Vũ Hoàng Hoa Trường Đại học Thủy Lợi và Th.S Lương Hữu Dũng

Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã thực hiện "Nghiên cứu, dự báo xu thế diễn biến xâm nhập mặn do nước biển dâng cho vùng cửa sông ven biển Bắc Bộ" Nhóm tác giả đã sử dụng mô hình MIKE11: thủy

động lực HD và xâm nhập mặn AD để mô phỏng chế độ thủy lực và xâm nhập mặn mùa kiệt trên hệ thống hạ lưu sông Hồng – Thái Bình Kết quả đã

mô phỏng được diễn biến chế độ thủy lực và quá trình xâm nhập mặn trên toàn hệ thống các cửa sông[6]

Năm 2009, nhóm nghiên cứu thuộc trường Đại học khoa học tự Đại học quốc gia Hà Nội đã áp dụng mô hình MIKE 11 để thực hiện nghiên

nhiên-cứu “Đánh giá tình hình xâm nhập mặn trên hệ thống sông Bến Hải và Thạch Hãn” Việc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình thủy lực và lan truyền chất được

thực hiện với bộ số liệu đo đạc quan trắc tháng 8 năm 2007 Để dự báo tính hình xâm nhập mặn đến năm 2020, các điều kiện biên được kết hợp giữa việc

dự báo tình hình sử dụng nước thượng nguồn kết hợp với các kịch bản nước biển dâng Kết quả mô phỏng bằng mô hình cho thấy, đến năm 2020 mặn có thể xâm nhập khá sâu vào đồng bằng Điều đó sẽ đặt ra những thách thức cho hoạt động canh tác cây nông nghiệp sử dụng nguồn nước tưới từ sông nhưng đồng thời cũng tạo ra thời cơ tăng diện tích sản xuất cho ngành NTTS nước

Trang 23

lợ Năm 2011, nhóm tác giả Phạm Gia Tùng, Huỳnh Văn Chương, Phạm Hữu

Tỵ thuộc Khoa Tài nguyên Đất & MTNN – Trường Đại học Nông lâm Huế

đã thực hiện nghiên cứu: “Ứng dụng GIS và viễn thám xây dựng bản đồ biến động quỹ đất lúa do tác động của biến đổi khí hậu giai đoạn 2000 – 2010: trường hợp nghiên cứu tại 3 xã thuộc huyện Phú Vang, tỉnh Thừa Thiên Huế” Nhóm tác giả đã sử dụng phần mềm giải đoán ảnh Envi 4.5 để giải

đoán ảnh Landsat tại các năm 2000 và năm 2010; xây dựng các loại bản đồ biến động đất lúa do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu Nghiên cứu chỉ ra rằng: Giai đoạn 2000 đến năm 2010; tại các xã Phú An, Phú Mỹ và Thị trấn Thuận

An do tác động của biến đổi khí hậu đã làm 57,6 ha đất lúa không thể sản xuất được; phải chuyển sang NTTS Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã xây dựng bản đồ dự báo mất đất lúa do mực nước biển dâng theo các kịch bản ở mức trung bình về mực nước biển dâng của Bộ Tài nguyên và môi trường; đến năm 2050 khi mực nước biển dâng 30 cm thì 3 xã trong vùng nghiên cứu

có 264,25 ha đất tự nhiên; trong đó đất lúa là 161,51 ha bị ngập; nếu dâng lên

75 cm vào năm 2100 thì diện tích tương ứng là 1.218,35 ha và 527,51 ha [15]

Nhìn chung, các nghiên cứu ứng dụng viễn thám và GIS phục vụ đánh giá biến động sử dụng đất và xâm nhập mặn đã được ứng dụng phổ biến trên thế giới và đã đạt được những kết quả nhất định ở Việt Nam

1.3 Tổng quan về khu vực nghiên cứu

1.3.1 Khái quát điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của tỉnh Nam Định

1.3.1.1 Điều kiện tự nhiên

Nam Định là tỉnh nằm ở Nam châu thổ sông Hồng, có tổng diện tích tự nhiên là 1.651 km2 với 10 đơn vị hành chính cấp huyện Tỉnh có tuyến đường sắt Bắc Nam, Quốc lộ 21, Quốc lộ 10 là trục đường chiến lược của vùng đồng bằng ven biển, giao thông thuỷ gồm sông Hồng, sông Ninh Cơ, sông Đáy với

Trang 24

Nam Định mang đầy đủ những đặc điểm của tiểu khí hậu vùng đồng bằng sông Hồng, là khu vực nhiệt đới, gió mùa, nóng ẩm, mưa nhiều, có 4 mùa rõ rệt (Xuân, Hạ, Thu, Đông) Nhiệt độ trung bình hàng năm từ 23-24oC, lượng mưa trung bình trong năm từ 1.700 - 1.800mm, hàng năm trung bình có tới 250 ngày nắng, tổng số giờ nắng từ 1650 - 1700 giờ, hang năm thường chịu ảnh hưởng của bão hoặc áp thấp nhiệt đới, bình quân từ 4 - 6 cơn/năm

Địa hình khá bằng phẳng, thoải dần ra biển theo hướng Tây Bắc - Đông Nam, quá trình hình thành và phát triển gắn liền với lịch sử hình thành và phát triển của hệ đồng bằng sông Hồng

1.3.1.2 Thổ nhưỡng

Nam Định, nhóm đất có diện tích lớn nhất là nhóm đất phù sa (Fluvisols) chiếm 81,88% diện tích tự nhiên, tiếp đến là nhóm đất mặn chiếm 14,19%, các loại đất khác có đất cát, đất phèn, đất có sản phẩm Feralitic chiếm diện tích nhỏ Nhìn chung đất của Nam Định chủ yếu là đất phù sa sông bồi lắng, có nhiều tính chất tốt thích hợp cho nhiều loại thực vật phát triển Theo báo cáo tổng hợp kết quả điều tra khảo sát xây dựng tài liệu bản

đồ thổ nhưỡng tỉnh Nam Định tỷ lệ 1/50.000 theo tiêu chuẩn quốc tế UNESCO (Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội, 2002), bao gồm 7 nhóm:

FAO-Nhóm 1 - Đất cát - Arenosols (AR): có diện tích 6.563,05ha, chiếm 5,06% diện tích các đơn vị đất và 4,01% diện tích tự nhiên của tỉnh; Phân bố vùng cồn cát, bãi cát thuộc ven biển các huyện Giao Thuỷ, Hải Hậu, Nghĩa Hưng, ngoài ra còn phân bố vùng ven sông của các huyện Nam Trực, Trực Ninh, Xuân Trường, Vụ Bản, Mỹ Lộc, TP Nam Định

Nhóm 2 - Đất mặn - Salic Fluvisols (FLS): có diện tích 15.615,89ha, chiếm 12,03% diện tích các đơn vị đất và 9,54% diện tích tự nhiên của tỉnh; Phân

bố ở vùng ven biển, cửa sông thuộc các huyện Giao Thuỷ, Hải Hậu, Nghĩa Hưng

và các huyện khác, như: Xuân Trường, Nam Trực và ven sông Sò

Trang 25

Nhóm 3 - Đất phèn - Thionic Fluvisols (FLt) và Thinonic Gleysols (GLt): có diện tích 4.222,64ha, chiếm 3,25% diện tích các đơn vị đất và 2,58% diện tích tự nhiên của tỉnh; phân bố ở các huyện Vụ Bản, Ý Yên, Nam Trực, Giao Thuỷ, thành phố Nam Định;

Nhóm 4 - Đất phù sa - Fluvisols (FL): có diện tích 101.273,63ha, chiếm 78,01% diện tích các đơn vị đất và 61,85% diện tích tự nhiên của tỉnh; phân

bố ở tất cả các huyện trong tỉnh, đây là nhóm đất có diện tích lớn nhất trong các nhóm đất của tỉnh Nam Định

Nhóm 5 - Đất Glây - Gleysols (GL): có diện tích 1.456,29ha, chiếm 1,12% diện tích các đơn vị đất và 0,89% diện tích tự nhiên của tỉnh; phân bố

ở các địa hình trũng tại các huyện: Vụ Bản, Ý Yên, Mỹ Lộc, TP Nam Định

Nhóm 6 - Đất xám - Acrisols (AC): có diện tích 564,74 ha, chiếm 0,44% diện tích các đơn vị đất và 0,34% diện tích tự nhiên của tỉnh; phân bố

ở các huyện Vụ Bản, Ý Yên

Nhóm 7 - Đất tầng mỏng - Leptosols (LP): có diện tích 119,77 ha, chiếm 0,99% diện tích các đơn vị đất và 0,77% diện tích tự nhiên của tỉnh; phân bố ở các huyện Vụ Bản, Ý Yên, xen kẽ với đất ACf – h

1.3.1.3 Điều kiện kinh tế - xã hội

Thời kỳ 2000 - 2010 kinh tế của Nam Định có tốc độ tăng trưởng bình quân mỗi năm 10,2 %/năm, cơ cấu kinh tế tiếp tục chuyển dịch phù hợp với định hướng phát triển kinh tế nhiều thành phần, tăng tỷ trọng các ngành công nghiệp và dịch vụ, tỷ trọng các ngành nông - lâm- ngư nghiệp giảm từ 41,2 % năm 2000 xuống còn 31,9% năm 2005, xuống còn 29,5% năm 2010, công nghiệp - xây dựng tăng từ 31,9% năm 2005 lên 36,5% năm 2010 và dịch vụ 34,0% năm 2010

Trang 26

1.3.2 Thực trạng sử dụng đất Tỉnh Nam Định

Tổng diện tích đất tự nhiên tỉnh Nam Định năm 2010 là 1.651,42km2, diện tích đất đã sử dụng vào mục đích nông nghiệp là 113.433,28 ha, đất phi nông nghiệp 47.494,39, đất chƣa sử dụng còn lại là 4.218,05ha; so với năm

2005 là 1.649,862 ha, diện tích đất tự nhiên năm 2010 tăng 2.427,2 ha, chủ yếu là do khu vực bãi bồi ven biển ở hai huyện Giao Thuỷ và Nghĩa Hƣng tiếp tục đƣợc bồi đắp

Bảng 1.1 Bảng hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp năm 2000,

2005 và 2010

(Báo cáo tóm tắt Quy hoạch Thủy lợi Nam Định) 1.3.3 Biến đổi khí hậu tỉnh Nam Định trong 20 năm (1990 – 2010)

- Về nhiệt độ: Số liệu khí tƣợng tại khu vực Nam Định trong 20 năm qua

đã cho thấy nhiệt độ trung bình năm tại khu vực Nam Định những năm 1990 khoảng 23,70C, đến năm 2009 là khoảng 24,30C; nhƣ vậy nhiệt độ trung bình năm tăng 0,60C trong vòng 20 năm qua (tăng khoảng 0,030C/năm)

Trang 27

- Về lượng mưa: Theo các số liệu của trạm khí tượng tỉnh Nam Định thì tổng lượng mưa năm có xu hướng giảm dần từ năm 2000 trở lại đây Lượng mưa năm bình quân nhiều năm ở đây đạt khoảng 1650mm Mỗi năm trung bình có khoảng trên dưới 150 ngày có mưa Lượng mưa phân phối rất không đều theo thời gian trong năm

- Về mực nước biển dâng: Theo số liệu của Viện địa chất và địa chất vật

lý biển Việt Nam, mỗi năm mực nước biển tại khu vực Nam Định tăng lên 2,15mm Cùng với đó, đường bờ biển bị lấn vào trung bình 10m (Ủy ban nhân dân tỉnh Nam Định, 2011)

1.3.4 Biểu hiện Biến đổi khí hậu khu vực huyện Giao Thủy

- Về nhiệt độ: Theo thống kê của Trạm Khí tượng - Thủy văn tỉnh Nam Định cho thấy rằng những năm gần đây các biểu hiện của BĐKH đã thể hiện rất rõ ở Giao Thủy, trong 22 năm qua (từ 1991-2013), nhiệt độ trung bình tăng 0,70C, độ ẩm giảm trung bình 2,01%, nhiệt độ tăng 0,031°C/ năm, độ ẩm giảm 0,091%/năm

- Về lượng mưa: Mỗi năm Giao Thủy phải gánh chịu từ 4-6 cơn bão, cường độ bão mạnh hơn, xu hướng nhiều hơn và muộn hơn những năm trước đây; theo số liệu của Viện địa chất và địa chất vật lý biển Việt Nam cung cấp,

Trang 28

Từ kết quả tham vấn cán bộ, người dân địa phương cho thấy có tới 86,51% số hộ được phỏng vấn cho rằng thời tiết ở Giao Thủy có nhiều thay đổi bất thường và gần như chỉ còn 2 mùa trong năm (trước kia là 4 mùa rõ rệt) 94,42% số hộ cho rằng biểu hiện rõ nhất của BĐKH ở Giao Thủy là bão, tiếp đến là xâm nhập mặn (89,3%), hạn hán là hiện tượng ít biến đổi nhất (9,77%) Theo báo cáo diễn biến tài nguyên rừng của Vườn quốc gia Xuân Thủy, khoảng 20 năm trở lại đây, diện tích rừng ngập mặn tại Giao Thủy suy giảm nghiêm trọng (diện tích, trữ lượng, chức năng) do BĐKH Hội chữ thập

đỏ tỉnh Nam định đã xếp hạng các biểu hiện chủ yếu của BĐKH ở Giao Thủy như sau: (i) là bão, (ii) là xâm nhập mặn, (iii) là ô nhiễm môi trường,(iv) là mưa ngập và (v) là rét đậm

Trang 29

Chương 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Về không gian: huyện Giao Thủy, tỉnh Nam Định

 Về thời gian: về biến động sử dụng đất trong phạm vi từ năm

1989 đến năm 2010 Về biến đổi độ mặn: từ năm 1989 đến năm 2012

2.2 Dữ liệu viễn thám và phân loại ảnh vệ tinh bằng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng

2.2.1 Dữ liệu viễn thám sử dụng trong đề tài

Trong luận văn này, học viên sử dụng 3 loại ảnh Landsat (1989, 1995), SPOT (2003, 2007) và ALOS (2010) Thông tin chi tiết của ảnh được sử dụng trong đề tài:

Bảng 2.1 Thông tin ảnh viễn thám sử dụng trong đề tài

Trang 30

2.2.2 Phân loại ảnh viễn thám bằng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng

2.2.2.1 Khái niệm cơ bản về phân loại ảnh

Phân loại là kỹ thuật chiết tách thông tin phổ biến nhất trong viễn thám Trong không gian ảnh, một đơn vị phân loại được định nghĩa là một đoạn ảnh được dùng làm quyết định phân loại Một đơn vị phân loại có thể là một pixel, một nhóm các pixel lân cận hoặc cả ảnh Trong phân loại đa phổ truyền thống, các lớp được sắp xếp chỉ dựa trên dấu hiệu phổ của đơn vị phân loại Trong phân loại theo ngữ cảnh, bên cạnh việc sử dụng các thông tin phổ của đơn vị phân loại, người ta còn sử dụng cả các thông tin về thời gian, không gian và các thông tin liên quan khác Thông thường, đó là pixel được sử dụng làm đơn vị phân loại [3]

Phân loại ảnh có hai phương pháp: 1- có kiểm định: sử dụng các mẫu phân loại và 2- không kiểm định: chia ảnh thành các nhóm phổ và gộp các

nhóm có giá trị phổ giống nhau lại Để hiểu rõ sự khác biệt giữa phân loại có kiểm định và không có kiểm định, ta cần biết đến hai khái niệm: lớp thông tin

và lớp phổ:

Lớp thông tin (Information Class): lớp đối tượng được người phân tích

ảnh xác định liên quan đến các thông tin được chiết tách từ ảnh viễn thám

Lớp phổ (Spectral Class): lớp bao gồm các vectơ có giá trị xám độ

tương tự nhau trong không không gian đa phổ của ảnh vệ tinh

2.2.2.2 Các nguyên tắc phân loại ảnh

Đặc trưng phản xạ phổ

Các thông tin về ảnh viễn thám có liên quan trực tiếp đến năng lượng phản xạ từ các đối tượng tự nhiên trên mặt đất, nên việc nghiên cứu các đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên đóng vai trò hết sức quan trọng Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên sẽ cho

Trang 31

phép các nhà nghiên cứu lựa chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin

về đối tượng nghiên cứu nhất, đồng thời cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối tượng và phân tách chúng

Hình 2.1 Sơ đồ phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản

Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố của ngoại cảnh cũng như bản thân các đối tượng đó Do đó, các đối

tượng khác nhau sẽ có khả năng phản xạ phổ khác nhau (Hình 2.1)

Trong từng nhóm đối tượng như đất, nước, thực vật Mỗi nhóm có đặc điểm phản xạ phổ chung, ví dụ: nhóm thực vật phản xạ mạnh từ kênh đỏ trong dải nhìn thấy, nước bị hấp thụ từ kênh đỏ Tuy nhiên từng đối tượng cụ thể khả năng phản xạ phổ khác nhau Ví dụ, trong nhóm đất, các loại đất phụ thuộc vào bản chất hóa lý của đất, hàm lượng hữu cơ, thành phần cơ giới Khi tính chất của đối tượng thay đổi thì đường cong phổ phản xạ cũng bị biến đổi theo Trong một vài trường hợp nhất định, khả năng phản xạ của các đối tượng khác nhau lại giống nhau Khi đó, chúng ta rất khó hoặc không thể phân biệt được các đối tượng này, nghĩa là bị lẫn Đây là một trong những hạn chế của ảnh vệ tinh Vì vậy, thông tin do các dữ liệu viễn thám cung cấp cần phải đi kèm với một số thông tin khác để chính xác hoá bản chất của đối

Trang 32

tôi còn sử dụng thêm các kênh chỉ số để phân loại cả hai ảnh Landsat TM, ETM và ảnh Spot 5 Các kênh chỉ số này được tính từ các kênh phổ của ảnh viễn thám

Chỉ số thực vật: NDVI Công thức tính chỉ số thực vật đều dựa vào đặc

trưng phản xạ phổ của thực vật ở dải sóng màu đỏ và dải cận hồng ngoại Bởi tại các dải sóng này thực vật phản xạ rất mạnh NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): NIR R

R NIR NDVI







[41]

Trong đó: NIR là phản xạ vùng cận hồng ngoại, R là phản xạ vùng sóng

đỏ Giá trị NDVI dao động trong khoảng [-1, 1]

Chỉ số nước: LSWI (Land Surface Water Index) Sử dụng chỉ số này

để tách chiết đối tượng nước cho ảnh Landsat TM và ETM

5

B G

B G LSWI







[29]

Hai chỉ số này dùng được cho cả ảnh Landsat, ảnh Spot và Alos

2.2 2.3 Phân loại dựa trên đối tượng

a Phương pháp phân loại dựa trên đối tượng

Phân loa ̣i dựa trên đối tượng được phát triển từ những năm 1970, với những ưu thế rõ rệt so với phân tí ch dựa trên pixel Phương pháp này không chỉ dựa vào đặc điểm phổ phản xạ của đối tượng phân loại mà còn sử dụng những thông tin khác như cấu trúc , kích thước và hình dạng [26, 31, 33] Ngoài ra, sự phát triển của công nghệ tính toán đã góp phần làm hoàn thiện hơn phương pháp này qua khả năng tích hợp với các dữ liê ̣u chuyên đề cũng như kiến thức chuyên gia [24, 27, 42,44] (mô hình số đô ̣ cao, bản đồ địa chất, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ sử dụng đất…[28]

Quá trình phân loa ̣i dựa trên bắt đầu từ viê ̣c phân mảnh ảnh thành các đoạn ảnh (segment) thông qua thuật toán gộp các pixel lân cận có mức đô ̣ đồng nhất về đă ̣c điểm phổ và về phân bố không gian [27, 38] mà mắt ngư ời

có thể nhận biết được

Trang 33

Các thông số để phân loại dựa trên đối tượng bao gồm: đặc trưng phổ của dữ liệu viễn thám; tỷ lệ phân đoạn ảnh phù hợp [31]; mối quan hệ của các đoạn ảnh với xung quanh (context); mối liên hệ có tính phân cấp giữa các đối tượng; tính bất định (uncertainty) của các dữ liệu viễn thám, dữ liệu chuyên

đề và khái niệm mờ (fuzzy concept)

b Phân bâ ̣c đối tượng

Quá trình phân loại bao gồm các bước xác định đối tượng ở các cấp bâ ̣c khác nhau Ví dụ: lớp cây trồng được xác đi ̣nh bao gồm hai phụ lớp : lúa và màu; phụ lớp màu lại chia thành các phụ lớp cấp 2 là ngô và đậu tương, v.v Việc liên kết các đối tượng theo cấp bậc rất cần thiết khi phân loại ảnh ở nhiều đô ̣ phân giải khác nhau [22] Cách phân chia như vậy đảm bảo mỗi đối tượng được phân loại theo một thuật toán khác nhau nhưng các đối tượng ở nhiều cấp bậc khác nhau của nhóm nhóm vẫn kế thừa các đặc trưng chung của nhóm đó Hệ thống cấp bậc này được sắp xếp theo mô ̣t ma ̣ng lưới có cấu trúc chă ̣t chẽ

Hình 2.2 Sơ đồ phân cấp bậc các đối tượng trên ảnh

Trên những dữ liê ̣u khác nhau thì mức đô ̣ phân cấp đối tượng cũng khác nhau [22]

Trang 34

2.2.2.4 Các bước trong quá trình Phân loại ảnh vệ tinh bằng phương

pháp dựa trên đối tượng

a Xây dựng bảng chú giải

Với nguồn dữ liệu hiện có và những hiểu biết về địa phương học viên xây dựng bảng chú giải cho xây dựng bản đồ lớp phủ gồm 10 loại đối tượng: đất trồng lúa, mặt nước, khu dân cư, đất trống, đất trồng cói, NTTS, rừng phi

lao, rừng ngập mặn, ruộng muối, đất trồng màu

b Quy trình phân loại ảnh

Các bước tiến hành xử lý dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu được thực hiện trình tự theo sơ đồ bên dưới:

Hình 2.3 Sơ đồ quy trình phân loại ảnh

Bước 1: Nắn chỉnh hình học

Nắn chỉnh hình học được tiến hành nhằm loại bớt các méo hình học gây

ra trong quá trình chụp ảnh và đưa ảnh về hệ toạ độ VN 2000 Các ảnh vệ tinh

và bản đồ sử dụng đất huyện Giao Thủy tỷ lệ 1/25.000 được nắn chỉnh về hệ

Ảnh Landsat 1989, 1995 Ảnh Spot5 2003, 2007 Bản đồ SDĐ

Bản đồ lớp phủ

Sử dụng các kênh chỉ số

Trang 35

tọa độ VN-2000 theo bản đồ địa hình tỷ lệ 1/10.000 Các ảnh Landsat TM và ETM chỉ cần chuyển từ hệ tọa độ WGS-84 sang hệ tọa độ VN-2000 Còn ảnh Spot 5 thì phải chọn điểm khống chế để nắn

Bước 2: Cắt ảnh khu vực nghiên cứu

Ảnh vệ tinh được cắt theo ranh giới của khu vực nghiên cứu là huyện Giao Thủy, tỉnh Nam Định Ảnh được trộn màu theo các cách khác nhau sao cho các đối tượng trên ảnh được hiển thị một các rõ nhất

e

a- Landsat TM năm 1989, b- Landsat TM năm 1995, c- Spot năm

2003, d- Spot 5 năm 2007, e – Alos năm

2010

Trang 36

Bước 3: Phân loại theo phương pháp dựa trên đối tượng

- Phân đoạn ảnh:

Phân đoạn ảnh thực chất là gộp nhóm những pixel cạnh nhau có những đặc điểm tương tự nhau về thông tin phổ và không gian [17, 19] Phân đoạn ảnh được thực hiện dựa trên việc lựa chọn các trọng số về hình dạng (shape), màu sắc (color), độ chặt (compactness), độ trơn (smoothness) Ngoài ra, tham

số tỷ lệ (scale parameter) là một thông số quan trọng có tác động trực tiếp tới kích thước của mỗi đối tượng ảnh Tùy thuộc vào các loại ảnh vệ tinh khác nhau mà các tham số này thay đổi Chất lượng của việc phân loại ảnh phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của việc phân đoạn ảnh [2,12]

Quá trình phân đoạn ảnh được thực hiện trên phần mềm eCognition 8.64 theo các thông số sau: ảnh Spot5, thông số tỷ lệ: 15, hình dạng: 0,7 và độ chặt: 0,3; với ảnh Landsat TM và ETM, thông số tỷ lệ: 5, tỷ lệ: 0,5 và độ chặt: 0,2; với ảnh ALOS thông số tỉ lệ 15, hình dạng 0.7 độ chặt 0.3

c Phân loại ảnh

Các ảnh viễn thám được phân loại theo quá trình sau

Trang 37

Chưa PL

Ruộng muối lẫn đất trống

Phân mảnh

Phân loại đất

nông nghiệp

Đất nông nghiệp Khu dân cư

Hiệu chỉnh

Chưa phân loại

Phân mảnh

Phân loại lớp hoa màu

Phân mảnh ảnh

Phân loại lớp mặt nước

Lớp mặt nước

Chưa phân loại

Hiệu chỉnh

Phân mảnh

Phân loại

lớp RNM Lớp RNM

Hiệu chỉnh

Hoa màu lẫn cói Hoa màu Trồng cói

Phân mảnh

Phân loại lớp ruộng muối Chưa PL

Đất trống

Ruộng muối

Trang 38

Một số chỉ số sử dụng trong Rule set được thành lập dựa trên công thức:

NDVI: Chỉ số thực vật

LSWI: Chỉ số bề mặt nước

NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED)

LSWI = (MIR-NIR)/(MIR+NIR)

NDVI, LWSI đặc biệt có ý nghĩa khi phân loại các ảnh Landsat, do ảnh

có đủ kênh phổ để thành lập 2 chỉ số trên LWSI có thể nhận biết tốt khu vực mặt nước; còn chỉ số NDVI dùng để tách lớp thực vật, đất trống, và dân cư (do ngưỡng của NDVI cho từng đối tượng trên là khác nhau)

Chú giải thiết lập phân mảnh ảnh: Scl (Scale – tỉ lệ mảnh ảnh), Shp (Shape – trọng số hình dạng), Compt (Compactness – chỉ số độ chặt của mảnh ảnh)

Ngoài ra học viên còn sử dụng các chỉ số như Mean Layer của ảnh, chỉ

số khoảng cách đường biên tới biên ảnh, khoảng cách xung quanh đường biên của đối tượng ảnh v v

Bước đầu tiên của quá trình phân loại là phân mảnh ảnh Ở lần phân loại đầu tiên ảnh được phân mảnh ở mức Scl 5 Shp 0,2 Compt 0,5, để lấy mức

độ chi tiết cao nhất với mảnh ảnh Sau đó sử dụng thuật toán độ khác biệt phổ (với độ khác biệt là 2) để tiến hành gộp mảnh Với thiệt lập này có thể nhận biết rất rõ lớp mặt nước

Để xét lớp mặt nước, học viên xét ngưỡng Mean Layer 4 <= 19 kết hợp với chỉ số mặt nước LWSI >= 0,39, ta được lớp mặt nước chưa hoàn chỉnh

Để làm sạch lỗi, tác giả sử dụng rất nhiều điều kiện khác như xét điều kiện diện tích để loại bỏ những mảnh có diện tích nhỏ, sử dụng khoảng cách tới đường biên ảnh chạy lặp nhiều lần thì tách được lớp mặt nước hoàn chỉnh

Tiếp theo là phân loại rừng ngập mặn Ở lần phân mảnh thứ 2, ảnh được phân mảnh với thiết lập Scl 5 Shp 0,2 Compt 0,5; sau đó lại sử dụng thuật toán độ khác biệt phổ để gộp các mảnh (với độ khác biệt phổ là 3) Với thiết lập này, ta có thể nhận biết rất tốt lớp rừng ngập mặn Do rừng ngập mặn tập trung ở một phía nhất định của khu vực, nên khi ta xét những chỉ số

Trang 39

NDVI, Mean Layer, ta phải xét thêm rất nhiều lần các chỉ số về diện tích, khoảng cách đường biên ảnh để loại lỗi Lớp rừng ngập mặn được khảo sát với ngưỡng NDVI >= 0,1 và Mean layer 3 <= 36,7, kết hợp với những điều kiện đã kể trên, thì ta có được lớp rừng ngập mặn hoàn chỉnh

Mảnh ảnh chưa phân loại được đem gộp và phân mảnh ở thiết lập Scl 5 Shp 0,2 Compt 0,5 Với mức phân mảnh này, ta có thể phân loại được thực vật Xét với NDVI >= 0,19, ta tách được nhóm thực vật Nhóm thực vật bao gồm lớp đất trồng cói và lớp hoa màu Do không tìm được chỉ số thích hợp để tách nên 2 lớp này được phân loại bằng tay Mảnh ảnh được phân loại ở mức nhỏ để có thể tách được thực vật lẫn trong dân cư

Ở lần phân loại tiếp theo, ảnh được phân mảnh ở mức Scl 10 Shp 0,2 Compt 0,5 và sau đó dùng thuật toán khác biệt phổ để gộp (với thiết lập khác biệt phổ = 1) Với phân mảnh như vậy ta nhận biết được lớp ruộng muối rất

rõ Tuy nhiên với nhiều lần khảo sát các chỉ số, học viên không tìm được chỉ

số thích hợp để tách nên lớp ruộng muối được phân loại bằng tay

Mảnh ảnh chưa được phân loại được đem gộp và phân mảnh ở mức Scl

3 Shp 0,1 Compt 0,8; sau đó được gộp với thuật toán khác biệt phổ (thiết lập mức độ khác biệt =2) Như vậy là có thể nhìn rõ các mảnh của lớp đất nông nghiệp

Khi xét điều kiện Mean Layer 7 <=12 để gán vào lớp đất nông nghiệp, một phần đất nông nghiệp bị lẫn, vào gần vùng mặt nước (do ta khảo sát đất nông nghiệp dựa trên độ ẩm của đất) Học viên sử dụng các thuật toán khoảng cách đường biên của lớp đất nông nghiệp tới lớp rừng ngập mặn và lớp mặt nước đã phân loại ở trên; nếu gần hơn ngưỡng 0,7 đơn vị Pixel thì lớp đất nông nghiệp được phân loại trở lại vào lớp rừng ngập mặn và lớp mặt nước

Sau khi lớp đất nông nghiệp đã được phân loại hoàn chỉnh, lớp còn lại

Trang 40

của các lớp nên học viên tiến hành chạy lại các điều kiện, đồng thời có sự can thiệp phân loại bằng tay để loại bỏ các lỗi còn tồn tại Sau cùng thì ta có ảnh được phân loại hoàn chỉnh

2.2.2.5 Kiểm chứng kết quả phân loại

Kết quả phân loại ảnh được kiểm chứng theo nhiều phương pháp khác nhau Tác giả lựa chọn hai phương pháp: thực địa kiểm chứng và kiểm chứng trong phòng Kiểm chứng trong phòng bằng cách so sánh kết quả phân loại với bản đồ sử dụng đất của huyện Giao Thủy

* Kiểm chứng độ chính xác

Độ chính xác của kết quả phân loại là yếu tố quyết định đến việc phân tích các nội dung chuyên đề đúng hay sai Kiểm tra độ chính xác của kết quả phân loại bằng ma trận sai số và hệ số Kappa

Để kiểm tra độ chính xác, học viên đã dùng phương pháp lựa chọn số ô mẫu Số lượng ô mẫu được tính theo công thức sau:

[25]

Trong đó: N là số lượng ô mẫu, Z =2 từ độ lệch chuẩn thông thường của 1,96 cho 95% độ tin cậy, E là sai số cho phép, p là phần trăm độ chính xác kỳ vọng của toàn bản đồ, q = 100 – p

Việc lựa chọn số ô mẫu dùng để kiểm chứng phụ thuộc vào số lớp đối tượng muốn kiểm chứng, diện tích khu vực nghiên cứu Theo kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu, đối với những bản đồ có diện tích nhỏ hơn 4000 ha

và nhỏ hơn 12 lớp thì số lượng ô mẫu nhỏ nhất là 50 ô [25]

Hệ số Kappa được tính toán theo công thức sau:

[24]

Định dạng
Số trang	100
Dung lượng	9,55 MB