đánh giá khả năng sử dụng các loại ảnh modis trong việc xác định cơ cấu mùa vụ các vùng đất trồng lúa ở đồng bằng sông cửu long

“Đánh giá khả năng sử dụng các loại ảnh MODIS trong việc xác định cơ cấu mùa vụ các vùng đất lúa ở ĐBSCL” Luận văn Thạc sĩ Khoa học đất.. Đề tài thực hiện nhằm mục tiêu i Nghiên cứu khả

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NÔNG NGHIỆP

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG CÁC LOẠI ẢNH MODIS TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH CƠ CẤU MÙA VỤ CÁC VÙNG ĐẤT TRỒNG LÚA Ở

ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

Chuyên ngành: KHOA HỌC ĐẤT

Mã số ngành : 60 62 01 03

MSHV : 120902 LỚP : KHĐ K16

Cần Thơ - 2012

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

KHOA NÔNG NGHIỆP VÀ SINH HỌC ỨNG DỤNG

ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG”

Do học viên NGUYỄN HỮU LONG thực hiện và đề nạp

Kính trình hội đồng chấm luận văn thạc sỹ xem xét

Cần Thơ, ngày 23 tháng 10 năm 2012

Cán bộ hướng dẫn khoa học

PGS TS VÕ QUANG MINH

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:

Họ và tên: NGUYỄN HỮU LONG Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 06/12/1980 Nơi sinh: Đồng Tháp Quê quán: Mỹ Tân – tp.Cao Lãnh – Đồng Tháp Dân tộc:Kinh

Chức vụ, đơn vị công tác trước khi đi học tập, nghiên cứu: Cán bộ

Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 10/1998 đến 10/2002

Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại học Cần Thơ

Ngành học: Quản lý đất đai

3 Thạc sĩ:

Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 5/2009 đến 5/2012

Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại học Cần Thơ

Ngành học: Khoa học đất

Tên luận án: “ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG CÁC LOẠI ẢNH MODIS

TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH CƠ CẤU MÙA VỤ CÁC VÙNG ĐẤT TRỒNG LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG”

Ngày và nơi bảo vệ luận văn: / /2012 tại Hội trường 007, Khoa Nông nghiệp và SHƯD, Trường Đại học Cần Thơ

Người hướng dẫn: PGS Ts.Võ Quang Minh

5 Trình độ ngoại ngữ: Anh văn B1 – Châu Âu

6 Học vị, học hàm, chức vụ kỹ thuật được chính thức cấp; số bằng, ngày và nơi cấp: Kỹ sư

Cần Thơ, ngày 06 tháng 10 năm 2012

Người khai

Nguyễn Hữu Long

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của thầy hướng dẫn Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình luận văn nào trước đây

Tác giả luận án

Nguyễn Hữu Long

LỜI CẢM TẠ

Xin được gởi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu, quý Thầy Cô của Trường Đại học Cần Thơ, Thầy Cô Bộ môn Khoa học đất – Khoa Nông nghiêp và Thầy cô Bộ môn Tài nguyên đất đai – Khoa Môi trường và Tài nguyên thiên nhiên, những người đã trực tiếp giảng dạy, hướng dẫn, truyền đạt cho tôi những kiến thức quý báu, bổ ích về lĩnh vực chuyên ngành

Xin cám ơn các anh chi em trong Bộ môn Khoa Học Đất, Khoa Nông nghiệp và SHƯD; Bộ môn Tài nguyên đất đai – Khoa Môi trường và Tài nguyên thiên nhiên, Trường Đại học Cần Thơ

Xin gửi lời cám ơn đến: Ks Trần Thanh Dân, ThS Trần Thị Hiền đã giúp đỡ và hướng dẫn về chuyên môn để Tôi thực hiện tốt đề tài

Xin gởi về các anh chị, các bạn lớp cao học Khoa học đất khóa 16 tình cảm sâu sắc

và xin chúc các anh chị và các bạn thành công tốt đẹp trong mọi lĩnh vực

Đặc biệt, xin gởi lời cám ơn sâu sắc đến:

Thầy PGS TS Võ Quang Minh, người Thầy đã trực tiếp hướng dẫn, chỉ dạy tận tình

về chuyên môn, giúp tôi có được rất nhiều kiến thức mới trong lĩnh vực nghiên cứu

và hoàn thành đề tài

Tôi bày tỏ sự biết ơn sâu sắc với tấm lòng trân trọng và mãi luôn luôn ghi nhớ

những công ơn quí báu này !

TÓM LƯỢC Nguyễn Hữu Long, 2012 “Đánh giá khả năng sử dụng các loại ảnh MODIS trong việc xác định cơ cấu mùa vụ các vùng đất lúa ở ĐBSCL” Luận văn Thạc

sĩ Khoa học đất Khoa Nông Nghiệp và Sinh Học Ứng Dụng, Trường Đại Học Cần Thơ

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS TS Võ Quang Minh

Đề tài thực hiện nhằm mục tiêu (i) Nghiên cứu khả năng sử dụng các loại ảnh vệ tinh MODIS, độ phân giải thấp, đa phổ, đa thời gian để theo dõi tiến độ xuống giống lúa ở ĐBSCL, (ii) Xác định mối quan hệ giữa các đặc điểm của các loại ảnh MODIS theo không gian và thời gian với sự thay đổi của hiện trạng sinh trưởng và tiến độ xuống giống lúa, (iii) Đánh giá khã năng của các loại ảnh vệ tinh MODIS trong theo dõi tiến độ xuống giống và cơ cấu mùa vụ ở ĐBSCL, (iv) Thành lập bản đồ hiện trạng sinh trưởng và tiến độ xuống, cơ cấu mùa vụ lúa ở ĐBSCL từ một số loại ảnh MODIS

Các ảnh vệ tinh MODIS (các ảnh có tên là MOD09A1 độ phân giải 250 m, 8 ngày lập ; MOD09Q1 độ phân giải 500 m, 8 ngày lập ; MOD13A1 độ phân giải 500 m, 16 ngày lập ; MOD13Q1 độ phân giải 250 m, 16 ngày lập) ở khu vực Đồng Bằng Sông Cửu Long chụp

từ tháng 9/2009 đến hết tháng 12/2010 được sử dụng để theo dõi tiến độ xuống giống Khảo sát để kiểm tra kết quả giải đoán 100 điểm tại đa số các vùng trồng lúa một số tỉnh đồng bằng ghi nhận lại hiện trạng và cơ cấu mùa vụ

Kết quả giải đoán cho thấy ảnh MODIS-MOD13Q1 là một trong bốn ảnh nghiên cứu so sánh có độ tin cậy cao nhất Do đó, nên tăng cường khả năng sử dụng loại ảnh này phục

vụ cho quá trình theo dõi tiến độ xuống giống, cơ cấu mùa vụ và cách lĩnh vực khác có liên quan trong sự kết hợp với các loại chỉ số thực vật khác

Từ khóa: MODIS, NDVI, thời gian xuống giống lúa, ĐBSCL

ABSTRACT Nguyen Huu Long, 2012 “ASSESSMENT OF THE MODIS DATA ABILITY IM MONITORING THE PROGRESS OF RICE SOWING IN THE MEKONG DELTA” Master thesis of Soil science School of Agriculture and Applied Biology, Cantho University Supervisor: Assoc Prof Dr Vo Quang Minh

The objectives of this study are: (i) to study the possibility of using MODIS satellite images, which are low ground resolution, multispectral and multi-temporal data to monitor sowing progress of rice in Mekong Delta, (ii) to identify the relationship between the characteristic of MODIS satellite images in spatial, temporal data and the change of growing, sowing of rice, (iii) to evaluate the ability of MODIS satellite images for monitoring the sowing progress and cropping structure in the Mekong Delta, (iv) to build the actuality map of the growing, sowing progress and cropping structure of rice in Mekong Delta from many MODIS satellite images

The MODIS satellite images, namely MOD09A1 with 250m spatial resolution and repeated after 8-days; MOD09Q1 with 500m spatial resolution and repeated after 8-days; MOD13A1 with 500m spatial resolution and repeated after 16-days and MOD13Q1 with 250m spatial resolution and repeated after 16-days in Mekong Delta from September,

2009 to December, 2010 Repeated after was used to monitor rice sowing progress We validate the result of interpreting images in 100 points which are located in most of rice growing in Mekong Delta In addition, we recorded the actuality and cropping calendar of rice

The result of interpreting images show that MODIS-MOD13Q1 is the highest reliability in comparison with other images Therefore, we should enhance the possibility of using this image for monitoring the sowing progress, cropping calendar and other related fields in combination with vegetation index

Keyword: MODIS, NDVI, sowing time of rice, Mekong Delta

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU 3

1.1 Tổng quan về đất ở ĐBSCL 3

1.1.1 Khái quát về ĐBSCL 3

1.1.2 Khái quát về đất ĐBSCL 3

1.1.3 Địa hình ĐBSCL 3

1.1.4 Thuỷ văn 4

1.1.5 Thực trạng sử dụng đất vùng ĐBSCL trong thời gian qua 6

1.2 Sơ lược về cây lúa và phương pháp xác định lịch thời vụ ở ĐBSCL 7

1.2.1 Các giai đoạn sinh trưởng của cây lúa 7

1.2.2 Mùa vụ sản xuất lúa ở ĐBSCL 9

1.2.3 Phương pháp xây dựng lịch thời vụ cho từng địa phương 10

1.3 Tổng quan về kỹ thuật viễn thám 10

1.3.1 Định nghĩa viễn thám 10

1.3.2 Ưu điểm của công nghệ viễn thám 11

1.3.3 Ứng dụng của viễn thám 11

1.3.3.1 Ứng dụng trên thế giới 11

1.3.3.2 Ứng dụng công nghệ viễn thám để giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường ở Việt Nam 12

1.3.4 Phương pháp xử lý ảnh viễn thám 13

1.3.5 Ảnh chỉ số thực vật và phương pháp tính 13

1.3.5.1 Chỉ số thực vật 13

1.3.5.2 Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) 14

1.3.6 Giới thiệu về phần mềm xử lý ảnh ENVI 16

1.4 Khái quát về vệ tinh MODIS 16

1.5 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng viễn thám MODIS trong theo dõi hiện trạng cơ cấu mùa vụ lúa 19

1.5.1 Các kết quả nghiên cứu ngoài nước 19

1.5.2 Các kết quả nghiên cứu trong nước 20

1.5.3 Các kết quả nghiên cứu ở khu vực ĐBSCL 22

1.5.3 Ưu khuyết điểm của kết quả nghiên cứu 24

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP 26

2.1 Phương tiện 26

2.1.1 Dữ liệu ảnh MODIS 26

2.1.2 Đặc điểm ảnh MODIS 26

2.1.3 Các loại tư liệu khác 26

2.1.4 Các phần mềm chuyên dụng và phương tiện khác 26

2.2 Phương pháp 27

2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu 27

2.2.2 Phương pháp xử lý số liệu 27

2.2.3 Phương pháp kiểm tra, khảo sát thực địa 27

2.2.4 Phương pháp thống kê so sánh 27

2.2.5 Phương pháp phương pháp bản đồ - biểu đồ 28

2.2.6 Phương pháp đánh giá độ tin cậy 28

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 43

3.1 Kết quả thu thập dữ liệu và ảnh viễn thám 43

3.2 Kết quả xử lý ảnh 45

3.2.1 Cắt ghép ảnh 45

3.2.2 Nắn tọa độ 48

3.2.3 Che ảnh 51

3.2.4 Ảnh chỉ số thực vật và tạo chuỗi ảnh chỉ số thực vật đa thời gian 53

3.3 Giải đoán ảnh 63

3.3.1 Ảnh chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) 63

3.3.2 Phân loại không kiểm soát 67

3.3.3 Kết quả khảo sát thực địa 72

3.3.4 Mối quan hệ giữa giá trị NDVI và giai đoạn phát triển của cây lúa 72

3.3.5 Phân loại có kiểm soát 74

3.4 Kết quả giải đoán 74

3.4.1 Cách xác định thời gian xuống giống của các vùng trồng lúa ĐBSCL 74

3.4.2 Thời gian xuống giống của các vùng trồng lúa ĐBSCL 76

3.4.3 Cơ cấu mùa vụ của các vùng trồng lúa ĐBSCL 105

3.4.4 Kết quả so sánh các loại ảnh khác nhau về diện tích 110

3.4.5 Kiểm tra độ tin cậy của kết quả giải đoán 110

3.5 Đánh giá chung của việc sử dụng các loại ảnh viễn thám MODIS để giải đoán cơ cấu mùa vụ 113

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 114

4.1 Kết luận 114

4.2 Đề nghị 114

TÀI LIỆU THAM KHẢO 115

PHỤ CHƯƠNG 119

DANH SÁCH HÌNH

2 Biến động chỉ số NDVI qua các năm 2001 – 2005 ở ĐB sông Hồng 21

3 Biến động chỉ số NDVI qua các năm (2001 – 2005) ở ĐBSCL 21

4 Biến đổi theo thời gian của σo của dữ liệu SAR trong các vùng lúa ba vụ 23

5 Biến đổi theo thời gian của NDVI (dữ liệu NOAA-AVHRR) lúa ba vụ 23

6 Mối quan hệ giữa chỉ số NDVI với sự hiện diện của thực vật 30

8 Mối quan hệ giữa độ phủ thực vật và giá trị NDVI 30

12 Giá trị NDVI tương đối đồng nhất trong cùng một ROI 35

13 Giá trị NDVI không đồng nhất trong cùng một ROI 36

15 Biển đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của vùng có giá trị NDVI thấp 38

16 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của vùng trồng lúa 3 vụ 39

17 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của vùng trồng lúa 2 vụ 39

18 Biển đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của vùng trồng lúa 1 vụ 39

19 Sơ đồ các bước thực hiện trong việc giải đoán ảnh viễn thám theo dõi thời

vụ và tiến độ xuống giống ở ĐBSCL

42

20 Cách hiển thị ảnh bằng phần mềm ENVI và các thông tin ảnh 44

21 Ảnh tổ hợp màu theo thứ tự các band NIR-Blue-Red phía trên khu vực

25 Ảnh phía dưới khu vực ĐBSCL trước khi ghép 47

35a Ảnh NDVI – MOD09A1 (Band 1 – chụp ngày 13/9/2009) 54 35b Ảnh NDVI – MOD09Q1 (Band 1 – chụp ngày 13/9/2009) 54 36a Ảnh NDVI – MOD13A1 (Band 1 – chụp ngày 13/9/2009) 54 36b Ảnh NDVI – MOD13Q1 (Band 1 – chụp ngày 13/9/2009) 54

43 Ảnh NDVI - MOD13Q1 ở ĐBSCL trong 6 tháng đầu năm 2010 65

44 Ảnh NDVI - MOD13Q1 ở ĐBSCL trong 6 tháng cuối năm 2010 66

45 Biểu đồ phân bố Histogram của đối tượng từ 1 đến 7 68 46a Kết quả phân loại không kiểm soát điển hình 6 tháng đầu năm 2010 70 46b Kết quả phân loại không kiểm soát điển hình 6 tháng cuối năm 2010 71

47 Hình ảnh về các giai đoạn phát triển của cây lúa (trước khi sạ; giai đoạn 72

48a Sự phát triển của lúa vụ Đông xuân - Hè Thu và sự biến động chỉ số 73 48b Tương quan giữa sự phát triển của lúa ở vụ Đông xuân và Hè Thu và sự 73

49 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi NDVI theo thời gian của vụ Đông Xuân sớm 75

50 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi NDVI theo thời gian của vụ ĐX chính vụ 76

51 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi NDVI theo thời gian của vụ ĐX muộn 76

52 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại vùng lúa 1 vụ của 4 loại ảnh 77

53 Thời vụ điển hình của vùng trồng lúa 1 vụ năm 2010 ở ĐBSCL 77

54 Bản đồ thời gian xuống giống lúa 1 vụ (ảnh MOD09A1) 78

55 Bản đồ thời gian xuống giống lúa 1 vụ (ảnh MOD09Q1) 78

56 Bản đồ thời gian xuống giống lúa 1 vụ (ảnh MOD13A1) 78

57 Bản đồ thời gian xuống giống lúa 1 vụ (ảnh MOD13Q1) 78

58 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa 2 vụ (Hè 79

59 Bản đồ thời gian xuống giống vụ TĐ - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 80

60 Bản đồ thời gian xuống giống vụ TĐ - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 80

61 Bản đồ thời gian xuống giống vụ TĐ - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 80

62 Bản đồ thời gian xuống giống lúa vụ TĐ - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 80

63 Bản đồ thời gian xuống giống lúa vụ HT - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 81

64 Bản đồ thời gian xuống giống lúa vụ HT - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 81

65 Bản đồ thời gian xuống giống lúa vụ HT - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 82

66 Bản đồ thời gian xuống giống lúa vụ HT - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 82

67 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa lúa 2 vụ 82

68 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 83

69 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 83

70 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 83

71 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 83

72 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 84

73 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 84

74 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 84

75 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 84

76 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa 2 vụ (Đông 85

77 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 86

78 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 86

79 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 86

80 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 86

81 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 87

82 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 87

83 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 87

84 Bản đồ thời gian xuống giống vụ HT muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 87

85 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa 2 vụ (Đông 88

86 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 89

87 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 89

88 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 89

89 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 89

90 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu CV - lúa 2 vụ (ảnh MOD09A1) 90

91 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu CV - lúa 2 vụ (ảnh MOD09Q1) 90

92 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu CV - lúa 2 vụ (ảnh MOD13A1) 91

93 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu CV - lúa 2 vụ (ảnh MOD13Q1) 91

94 Một số thời vụ điển hình của vùng trồng lúa 2 vụ năm 2010 ở ĐBSCL 91

95 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa 3 vụ (Đông

Xuân sớm – Xuân Hè – Hè Thu) của 4 loại ảnh

92

96 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 93

97 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 93

98 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 93

99 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX sớm - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 93

100 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Xuân Hè - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 94

101 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Xuân Hè - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 94

102 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Xuân Hè - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 95

103 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Xuân Hè - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 95

104 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 96

105 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 96

106 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 96

107 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 96

108 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa 3 vụ (Đông

Xuân chính vụ– Hè Thu – Thu Đông) của 4 loại ảnh

97

109 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 98

110 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 98

111 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 98

112 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐXCV - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 98

113 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 101

114 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 101

115 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 102

116 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 102

117 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 101

118 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 101

119 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 101

120 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 101

121 Sự biến động giá trị NDVI theo thời gian tại những vùng lúa 3 vụ (Đông

Xuân muộn – Hè Thu – Thu Đông) của 4 loại ảnh

102

122 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 102

123 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 102

124 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 103

125 Bản đồ thời gian xuống giống vụ ĐX muộn - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 103

126 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 103

127 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 103

128 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 104

129 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Hè Thu - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 104

130 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD09A1) 104

131 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD09Q1) 104

132 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD13A1) 105

133 Bản đồ thời gian xuống giống vụ Thu Đông - lúa 3 vụ (ảnh MOD13Q1) 105

134 Một số thời vụ điển hình của vùng trồng lúa 3 vụ năm 2010 ở ĐBSCL 105

135 Bản đồ cơ cấu mùa vụ của các vùng trồng lúa ĐBSCL (ảnh MOD09A1) 106

136 Bản đồ cơ cấu mùa vụ của các vùng trồng lúa ĐBSCL (ảnh MOD09Q1) 107

137 Bản đồ cơ cấu mùa vụ của các vùng trồng lúa ĐBSCL (ảnh MOD13A1) 108

138 Bản đồ cơ cấu mùa vụ của các vùng trồng lúa ĐBSCL (ảnh MOD13Q1) 109

DANH SÁCH BẢNG

1 Các phương pháp tính toán chỉ số thực vật (Vegetation Index) 14

6 Tiêu chuẩn sử dụng đất

8 Kết quả chuyển đổi tọa độ từ hệ tọa độ lat/long sang UTM 50

9 Thông số độ phân giải không gian của các loại ảnh chuyễn toạ độ 50

11 Khoảng giá trị NDVI trước và sau khi kéo dãn 63

12 Thống kê mô tả các vùng đặc trưng của 7 nhóm đối tượng từ kết

quả phân loại không kiểm soát (ảnh chụp ngày 02/02/2010)

69

13 Diện tích (ha) xuống giống lúa 1 vụ từ 29/7/2010 đến 14/9/2010 77

14 Diện tích (ha) xuống giống lúa 2 vụ (vụ Thu Đông từ 13/9/2009

31 So sánh khác biệt về diện tích giải đoán của các loại ảnh 105

32 Đánh giá hệ số Kappa và độ chính xác toàn cục ảnh MOD09A1 111

33 Đánh giá hệ số Kappa và độ chính xác toàn cục ảnh MOD09Q1 111

34 Đánh giá hệ số Kappa và độ chính xác toàn cục ảnh MOD13A1 112

35 Đánh giá hệ số Kappa và độ chính xác toàn cục ảnh MOD13Q1 112

DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT

AVHRR Advanced Very Hign Resolutin

Radiometer

Máy quét phân giải phổ cao

CGMSF The Cropwatn crop growth

model in Finland

Hệ thống bổ sung quan sát mùa

vụ ở Phần Lan CRISP Centre for Remote Imaging,

Sensing and Processing

Trung tâm giải đoán xử lý ảnh viễn thám

DVI Difference Vegetation Index Chỉ số thực vật

ENVI The Environment for Visualizing

Images

Môi trường thể hiện ảnh

ERS Earth resource satellite Vệ tinh tài nguyên trái đất ESA European Space Agency Cơ quan Không gian châu Âu EVI Enhanced Vegetation Index Chỉ số nổi bật thực vật

GCP Ground Control Point Điểm khống chế mặt đất

GIS Geography Information System Hệ thống thông tin địa lý

GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu IDL Interactive Data Language Ngôn ngữ lập trình cấu trúc IPVI Infrared Percentage Vegetation

Index

Chỉ số thực vật phần trăm hồng ngoại

IRRI The International Rice Research

Institute

Viện nghiên cứu lúa quốc tế

LAT/LONG Latitude and Longitude Kinh độ và vĩ độ

MODIS Moderate-resolution Imaging

Spectroradiometer

Hệ thống quét ảnh đa phổ độ phân giải trung bình

MTC Maximum Temporal Change Giá trị biến đổi theo thời gian NDVI The Normalized Difference

Vegetation Index

Chỉ số khác biệt thực vật

NOAA The National Oceanic and

Atmospheric Administration

Trung tâm khí tượng hải văn quốc gia Mỹ

PVI Perpendicular Vegetation Index Chỉ số thực vật vuông góc

ROI Region Of Interest Vùng đại diện

RVI The Ratio Vegetation Index Tỉ lệ chỉ số thực vật

SAR Synthetic Aperture Radar Rada khẩu độ tổng hợp

SAVI the Soil Adjusted Vegetation

Index

Chỉ số đất có điều chỉnh bởi thực vật

SPOT Systeme Pour l’ Observation De

TVI Transformed Vegetation Index Chỉ số biến đổi thực vật

UTM Universal Transverse Mercator Hệ tọa độ chuyển đổi tổng hợp

của Mỹ VCI Vegetation condition index Chỉ số trạng thái thực vật

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

năm 1984

MỞ ĐẦU

Trong suốt giai đoạn lịch sử hàng triệu năm cách ngày nay, trước khi xuất hiện hình thức khai thác nguồn sống bằng trồng trọt và chăn nuôi, bản thân đất đai đối với con người không có giá trị, chúng chỉ như các thành phần khác của tự nhiên như rừng cây, nguồn nước, không khí…Hiện nay đất đai phục vụ cho nông nghiệp là rất quan trọng Tuy nhiên với sự bùng nổ dân số làm cho diện tích đất đai ngày càng hạn hẹp

và nhất là diện tích đất nông nghiệp giảm rất nhiều, vấn đề biến đổi khí hậu toàn cầu cũng như hiện tượng nước biển dâng cũng làm giảm đáng kể đến diện tích đất nông nghiệp Do đó phải sử dụng nguồn tài nguyên đất đai như thế nào để đảm bảo an ninh lương thực là một bài toán khó cho các nhà hoạch định chính sách

Ở Việt Nam có hai đồng bằng lớn là Đồng bằng sông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), trong đó ĐBSCL có nhiều tiềm năng và là vùng trọng điểm sản xuất lương thực phục vụ cho nhu cầu cả nước và xuất khẩu Tuy nhiên, thời gian qua việc sản xuất lúa tại ĐBSCL gặp nhiều trở ngại như sự xuất hiện nhiều loài dịch hại với mức độ bộc phát, lan truyền ngày càng cao và liên tục đã làm suy giảm đáng

kể năng suất và sản lượng lúa của toàn vùng, có những vùng bị dịch rầy nâu, vàng lùn phải huỷ bỏ cả vụ lúa Tình hình dịch hại này đang đặt ra những vấn đề cần phải giải quyết như: cần đưa ra các dự báo thời gian xuất hiện của dịch hại, thời gian xuống giống lúa phù hợp trong sản xuất lúa ĐBSCL để phòng tránh, bảo vệ mùa màng

Do đó, cần phải có bản đồ hiện trạng cơ cấu mùa vụ để lãnh đạo các địa phương quản lý một cách tốt nhất Trước đây, lập các bản đồ cơ cấu mùa vụ chủ yếu dựa vào điều tra, khảo sát thực địa, báo cáo ở các địa phương, các công việc này tốn kém về thời gian, kinh phí và độ tin cậy không cao, không kịp thời cung cấp số liệu

để đáp nhu cầu ra quyết định, hoạch định chính sách của lãnh đạo địa phương Trên thế giới và ở Việt Nam cũng có nhiều nghiên cứu ứng dụng tư liệu viễn thám trong theo dõi mùa màng nói chung và mùa vụ lúa nói riêng Việc nghiên cứu ứng dụng viễn thám, để theo dõi thời vụ xuống giống là rất cần thiết vì nó góp phần góp phần phát triển nông nghiệp để đảm bảo cho chương trình an toàn lương thực quốc gia, khu vực và thế giới Ngoài ra, có thể tiết kiệm thời gian và công sức cho việc điều tra thực tế Bên cạnh đó, với sự phát triển của hệ thống ảnh MODIS có độ phân giải cao và có thể thu thập miễn phí trực tiếp từ cơ quan hàng không vũ trụ quốc gia Hoa Kỳ (NASA), vì vậy sẽ giúp gia tăng khả năng sử dụng, khai thác Tuy nhiên, các loại ảnh này có độ phân giải không gian thấp (250m – 1km) nhưng độ phân giải

thời gian cao (8-16 ngày) nên có khả năng áp dụng trên địa bàn rộng lớn như ở ĐBSCL

Do đó đề tài: “Đánh giá khả năng sử dụng các loại ảnh MODIS trong việc xác

định cơ cấu mùa vụ các vùng đất lúa ở ĐBSCL” được thực hiện với mục tiêu :

+ Đánh giá khã năng về độ tin cậy của các loại ảnh vệ tinh MODIS trong theo dõi tiến độ xuống giống và cơ cấu mùa vụ ở ĐBSCL

+ Thành lập bản đồ hiện trạng sinh trưởng và tiến độ xuống, cơ cấu mùa vụ lúa ở ĐBSCL từ một số loại ảnh MODIS

CHƯƠNG 1 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU 1.1 Tổng quan về đất ở ĐBSCL

1.1.1 Khái quát về ĐBSCL

Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) nằm trong tiểu vùng sông MeKong, 3 mặt tiếp giáp biển, ở vào vị trí trung tâm của ASEAN, thuận lợi cho giao thương quốc tế ĐBSCL gồm 13 tỉnh thành (Long An, Bến Tre, Tiền Giang, Vĩnh Long, Trà Vinh, Đồng Tháp, An Giang, Kiên Giang, Hậu Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau và

TP Cần Thơ) ĐBSCL nằm trong vùng từ 8030’-110 vĩ độ Bắc và từ 104030’-1070kinh độ Đông, được giới hạn từ biên giới Việt Nam - Campuchia ở phía Bắc, biển Đông ở phía Nam, vịnh Kiên Giang ở phía Tây và sông Vàm Cỏ ở phía Đông với 4 triệu ha đất tự nhiên; trong đó có trên 3,8 triệu ha đất nông nghiệp (Văn Thái, 1997)

Xét về diện tích và ưu thế phát triển, ĐBSCL có diện tích tự nhiên gần 4 triệu ha, trong đó đất nông nghiệp 2,6 triệu ha; đất lâm nghiệp 253.000 ha; bãi bồi, ven sông, ven biển, đầm lầy 160.000 ha Đây là vùng đồng bằng lớn nhất nước ta và là đồng bằng lớn của Đông Nam Á và Châu Á So với các vùng khác trên cả nước, ĐBSCL

có ưu thế hơn hẳn để phát triển một nền nông nghiệp có tỷ suất hàng hóa cao theo hướng sinh thái đa dạng, phong phú về lương thực, cây ăn trái, chăn nuôi, nuôi trồng thủy sản và cả nghề rừng (Trần Thanh Cảnh, 2000)

Theo Bùi Bá Bổng (2001), phù sa bồi đắp với trầm tích biển qua các thời kỳ mực nước biển thay đổi và nguồn vật liệu hữu cơ từ rừng và rừng ngập mặn đã hình thành một đồng bằng phù sa phì nhiêu xen lẫn với các vùng nhiễm mặn Đất phù sa chiếm 1,2 triệu ha, đất phèn 1,6 triệu ha, đất mặn 0,75 triệu ha, đất than bùn 0,35 triệu ha Diện tích đất nông nghiệp là 2,4 triệu ha với cây trồng chính là lúa, cây ăn trái, bắp, đậu, mía, khóm, rừng tràm 120.000 ha chiếm 60% diện tích rừng của đồng bằng

1.1.2 Khái quát về đất ĐBSCL

ĐBSCL có các nhóm đất như: nhóm đất phù sa ven sông Tiền và sông Hậu, nhóm đất phù sa xa sông Tiền và sông Hậu, nhóm đất phèn, nhóm đất nhiễm mặn, nhóm đất phèn nhiễm mặn, nhóm đất giồng, nhóm đất xám bạc màu, nhóm đất than bùn (Ngô Ngọc Hưng, 2006)

1.1.3 Địa hình ĐBSCL

Theo Tôn Sơn (2010), ĐBSCL được hình thành do quá trình bồi đắp phù sa của sông Mekong, nên có địa hình thấp và khá bằng phẳng, độ cao trung bình khoảng

2m so với mặt nước biển Có thể nhận thấy, bề dày của lớp phù sa mới càng ra phía biển càng lớn, ở Nam châu thổ dày hơn ở phía Bắc châu thổ (20m ở Long An, 70m

ở Mỹ Tho, 110m ở Bạc Liêu, 200m ở Cà Mau…)

Địa hình bề mặt châu thổ với nhiều vùng đất trũng lầy bùn (Đồng Tháp Mười, tứ giác Long Xuyên, U Minh…) và hàng loạt các cồn cát duyên hải Các vùng trũng này thường bị ngập nước trong mùa mưa, mùa lũ thường bị ngập sâu tới 2 – 3m Về phía cực Tây (An Giang, Kiên Giang), lẻ tẻ nhô lên vài ngọn núi thấp kế tiếp với dãy Con Voi trên lãnh thổ Campuchia, tiêu biểu như: núi Cấm (705m), núi Cô Tô (614m), núi Dài (554m)…

Do có địa hình thấp và khá bằng phẳng nên ĐBSCL thoát lũ chậm vào mùa mưa, đôi khi còn làm ngập úng cả một vùng rộng lớn hàng chục nghìn km2 và gây nhiều thiệt hại cho mùa màng Ngược lại, vào mùa khô nước mặn lại có điều kiện xâm nhập sâu vào đất liền từ 20 – 65km, ảnh hưởng đến hơn một triệu hecta đất ven biển Thêm vào đó, do sự bồi tụ không đều nhau nên bề mặt đồng bằng còn có sự phân hóa thành các vùng cao thấp khác nhau như vùng trũng Đồng Tháp Mười, tứ giác Long Xuyên…và vùng đất cao giữa sông Tiền, sông Hậu

Hiện nay, bề mặt ĐBSCL vẫn còn tiếp tục được phù sa mùa lũ bồi đắp hàng năm, riêng mũi Cà Mau hàng năm lấn ra biển trung bình từ 60 – 80m Tuy nhiên, cũng cần phải nói rằng ở bờ biển ĐBSCL không phải nơi nào cũng được bồi tụ phù sa,

mà ở một số nơi bờ biển bị sạt lở do tác dụng phá hủy của sóng biển và thủy triều (tiêu biểu như ở Cà Mau từ xóm Rạch Gốc đến cửa sông Gành Hào, vùng biển Trà Vinh thuộc các huyện Cầu Ngang và huyện Duyên Hải…) Hơn nữa, cùng với việc xây dựng ngày càng nhiều các đập thủy điện lớn ở vùng thượng nguồn sông Mê Công của các quốc gia trong vùng, đã có tác dụng làm ngăn chặn và giảm bớt lượng phù sa tràn về bồi đắp cho vùng đồng bằng trù phú này Hậu quả là đất đai ngày càng bị xấu đi, môi trường sống của nhiều loài sinh vật bị hủy hoại và ảnh hưởng lớn đến các hoạt động sản xuất cũng như sinh hoạt của nhân dân trong vùng

1.1.4 Thuỷ văn

Theo Tôn Sơn (2010), ở ĐBSCL, đặc điểm thủy văn phản ánh rõ nét tính chất khí hậu nhiệt đới ẩm gió mùa, với thủy chế của sông ngòi gồm hai mùa rõ rệt (mùa cạn

và mùa lũ) tương ứng với hai mùa khô và mùa mưa của khí hậu nhiệt đới

Do có địa hình thấp và bằng phẳng, lại nằm ở hạ lưu của sông Mekong nên ĐBSCL

có mạng lưới sông ngòi, kênh rạch chằng chịch, đan xen lẫn nhau, có nguồn nước dồi dào, nhiều phù sa Đặc biệt, ở đây có một hệ thống sông lớn với diện tích lưu vực trên 10.000 km2 là hệ thống sông Mekong Đây là hệ thống sông lớn nhất Đông

Dương, diện tích lưu vực tới 795.000 km2, trong đó phần nằm trên lãnh thổ Việt Nam là 68.725 km2 (chiếm 8,64%) Chiều dài dòng chính tới 4.500 km, nhưng đoạn chảy qua nước ta chỉ có 230 km (chiếm 5,1%) nằm trong vùng hạ lưu và cửa sông Sông Mekong bắt nguồn từ cao nguyên Tây Tạng (Trung Quốc) ở độ cao khoảng 5.000m, chảy qua 6 quốc gia gồm Trung Quốc, Mianma, Lào, Thái Lan, Campuchia

và Việt Nam Ở Việt Nam, sông Mekong chảy qua vùng ĐBCSL với hai dòng chính

là sông Tiền và sông Hậu, theo hướng Tây Bắc – Đông Nam trước khi đổ ra biển Đông thông qua chín cửa nên gọi là sông Cửu Long (gồm cửa Tiểu, cửa Đại, cửa Ba Lai, Hàm Luông, Cổ Chiên, Cung Hầu, Định An, Bát Xắc và cửa Tranh Đề)

Hai nhánh sông quan trọng hơn cả là sông Tiền và sông Hậu, vì các sông này đã nhận nước của toàn bộ hệ thống sông Mekong, với tổng lượng dòng chảy hết sức phong phú, lên tới 507 tỷ m3/năm (chiếm 60,4% tổng lượng nước sông ngòi ở Việt Nam) Trong tổng lượng nước này, phần từ nước ngoài chảy vào là 451 tỷ/m3/năm (chiếm 89%), còn phần sản sinh tại Việt Nam là 56 tỷ/m3/năm (chiếm 11%) Khi chảy vào lãnh thổ Việt Nam ở ĐBSCL, lượng nước của sông Tiền tại Tân Châu chiếm gần 80%, còn của sông Hậu tại Châu Đốc chỉ có 20% Chỉ đến khi sông Tiền chia nước cho sông Hậu qua sông Vàm Nao thì lượng nước của hai sông này mới tương đương nhau, lượng nước của sông Tiền tại Mỹ Thuận là 50,52% và lượng nước của sông Hậu tại Cần Thơ tăng lên 49,48% tổng lượng nước của sông Cửu Long

Tổng lượng phù sa của sông Cửu Long rất lớn (đạt 70 triệu tấn/năm), nhưng độ đục trung bình của nó không cao, chỉ vào khoảng 100 – 150 g/m3, hệ số xâm thực đạt 76 – 100 tấn/km2/năm Khối lượng phù sa đồ sộ này vẫn không ngừng bồi đắp cho vùng đồng bằng châu thổ sông Cửu Long thêm màu mỡ và hàng năm tiến ra biển tới hàng trăm mét

Chế độ nước của sông Cửu Long đơn giản và điều hòa Mùa lũ kéo dài khoảng 5 –

6 tháng (từ tháng 7 – tháng 11,12), với lượng nước chiếm khoảng 80% tổng lượng nước cả năm, đỉnh lũ thường rơi vào tháng 9 hoặc tháng 10 Mùa cạn kéo dài 6 – 7 tháng (từ tháng 12, tháng 1 – tháng 6), chiếm khoảng 20% tổng lượng nước cả năm

và tháng kiệt nhất là tháng 3, tháng 4 Lũ trên sông Cửu Long khi lên và khi rút đều diễn ra từ từ vì lưu vực sông dài có dạng hình lông chim, diện tích lớn, độ dốc bình quân nhỏ và chủ yếu là do tác dụng điều hòa của biển Hồ tại Campuchia Điều đáng chú ý là sông Cửu Long cũng chịu tác động mạnh mẽ của thủy triều, nhất là trong các tháng mùa cạn Mức độ nhiễm mặn 10/00 có thể vào sâu trên sông Tiền đến 50

km, trên sông Hậu là 60 km; hoặc mức độ nhiễm mặn 40/00 cũng có thể vào sâu trong các sông đến 30 km

Ngoài hệ thống sông Cửu Long còn có rất nhiều sông nhỏ như sông Cái Lớn, Cái

Bé, Ông Đốc, Bẩy Hạp, Cửa Lớn, Gành Hào, Mỹ Thạnh Các sông nối với nhau bằng hệ thống kênh rạch (tự nhiên hay nhân tạo), chảy ra cả biển Đông và vịnh Thái Lan Mạng lưới kênh rạch ở ĐBSCL rất chằng chịt, giống như một “mạng nhện”, trong đó lớn nhất là các kênh Vĩnh Tế, Tri Tôn, Ba Thê, Hà Tiên – Rạch Giá, Rạch Sỏi, Cái Bè, Ô Môn, Xã Nô, Chắc Bằng, Phụng Hiệp, Cà Mau – Bạc Liêu…Hệ thống này có vai trò rất quan trọng trong việc thoát nước vào mùa lũ, tích trữ và cung cấp nước vào mùa khô, là hệ thống giao thông đường thủy, nguồn cung cấp tôm cá tự nhiên và mặt nước nuôi trồng thủy sản Đối với khí hậu, chúng có vai trò điều hòa khí hậu trong vùng, nhờ vậy mà ĐBSCL có khí hậu mát mẻ và ít khắc nghiệt hơn so với các khu vực khác trong cả nước

Như vậy, sông ngòi ở ĐBSCL có chế độ nước theo hai mùa rõ rệt, tương ứng với các mùa khí hậu Mùa lũ diễn ra từ tháng 7 đến tháng 11, trùng với thời kỳ mùa mưa; mùa cạn từ tháng 12 đến tháng 6, trùng với thời kỳ mùa khô Trong mùa lũ, nước lớn, mực nước sông dâng cao, đồng thời sông cũng vận chuyển nhiều phù sa Ngược lại vào mùa cạn, mực nước sông xuống thấp, lòng sông thu hẹp, phơi bãi cát ngổn ngang, nước trong và hàm lượng phù sa nhỏ Tuy nhiên, chế độ nước của sông ngòi ở ĐBSCL hay có những biến động thất thường, có những năm lũ về rất sớm nhưng cũng có những năm lũ xảy ra muộn, làm đảo lộn mọi sinh hoạt của một vùng nông thôn rộng lớn, mùa màng bị thất thu, nhiều nơi còn bị mất trắng, ảnh hưởng rõ rệt đến đời sống nhân dân

1.1.5 Thực trạng sử dụng đất vùng ĐBSCL trong thời gian qua

Theo Trần An Phong (1986), từ trước và sau năm 1975 sử dụng đất ở ĐBSCL như sau:

- Trước 1975: Trong lịch sử khai thác vùng ĐBSCL trước đây, thực dân Pháp đã coi nơi đây là vựa lúa của nước ta và khai thác tài nguyên vùng này, làm cho tốc độ

mở mang diện tích và dân số ở đây trong một thời gian ngắn đã tăng lên rất nhanh

Từ năm 1867- 1880, diện tích canh tác chỉ có 420.000 ha, chỉ đến năm 1930 đã lên đến 2.110,000 ha, dân số từ 1.700,000 (1880) đã tăng lên đến 4.500,000 vào năm

1930 Lịch sử khai thác sử dụng đất cho thấy ĐBSCL là vùng đất trẻ mới được khai thác, chủ yếu trong 2-3 thế kỷ nay Đặc biệt trong vòng 30 năm đầu của thế kỷ này, công cuộc khai phá tăng rất nhanh, nhưng đến 50 năm gần đây (1930 - 1984), diện tích canh tác mới tăng thêm 24 vạn ha

- Sau năm 1975: Dựa trên kết quả điều tra thống kê ruộng đất năm 1978 - 1980 và sau 4 năm (1980 - 1984) cho thấy đất trồng cây hàng năm toàn vùng chiếm 87,4%

diện tích đất nông nghiệp, trong đó tuyệt đại đa số là đất trồng lúa 81% chiếm gần 1/2 diện tích canh tác lúa của cả nước

Vào năm 2000, diện tích gieo trồng ở ĐBCSL hiện có khoảng 4 triệu ha, nếu so với năm 1995 đã tăng được 60 vạn ha, nhưng cơ cấu diện tích hàng năm hầu như không thay đổi, năm nào cây hàng năm cũng chiếm trên 91% tổng số diện tích gieo trồng, cây lương thực chiếm 86% Cây lương thực, trong đó diện tích lúa là 3,76 triệu ha năm 1998, hay diện tích lúa chiếm trên 99% diện tích cây lương thực Diện tích cây công nghiêp lâu năm và cây ăn quả có tăng khoảng 7 – 8 %, nhưng về cơ cấu diện tích thì giảm chút ít (Nguyễn Văn Luật, 2000)

Theo Lê Quang Trí (1998), áp lực lên nguồn tài nguyên đất đai của hành tinh chúng

ta sẽ gia tăng một cách đáng kể trong một vài thập niên tới Do đó, lượng đất hữu dụng để cung cấp lương thực và các nhu cầu khác của con người sẽ bị giảm Sự suy thoái đất đai gây ra bởi con người đã được tính đến trong vài thập kỷ qua Hiện tượng rõ nhất trong đất là sự mất dần chất hữu cơ và dinh dưỡng là những chất cần thiết để tạo sinh khối do quá trình quản lý đất không đúng kèm theo là những tác động ảnh hưởng của sự xói mòn bởi gió và nước Nguyên nhân chính hiện nay gây nên sự suy thoái chất lượng đất chính yếu trên bề mặt của trái đất là do: Mặn hóa, phèn hóa và gia tăng nồng độ kim loại nặng và các chất khác trong đất

1.2 Sơ lược về cây lúa và phương pháp xác định lịch thời vụ ở ĐBSCL

1.2.1 Các giai đoạn sinh trưởng của cây lúa

Theo Nguyễn Ngọc Đệ (2009), đời sống cây lúa bắt đầu từ lúc hạt nảy mầm cho đến khi lúa chín Có thể chia ra thành 3 giai đoạn chính: Giai đoạn tăng trưởng (sinh trưởng dinh dưỡng), giai đoạn sinh sản (sinh dục) và giai đoạn chín

 Giai đoạn tăng trưởng

Giai đoạn tăng trưởng bắt đầu từ khi hạt nảy mầm đến khi cây bắt đầu phân hóa đòng Giai đoạn này cây bắt đầu phát triển về thân lá, chiều cao tăng dần và ra nhiều chồi mới (nở bụi) Cây ra lá ngày càng nhiều và kích thước lá ngày càng lớn giúp cây lúa nhận nhiều ánh sáng mặt trời để quang hợp, hấp thụ dinh dưỡng, gia tăng chiều cao, nở bụi và chuẩn bị cho các giai đoạn sau Thời gian sinh trưởng của các giống lúa kéo dài hay ngắn khác nhau chủ yếu là do giai đoạn tăng trưởng này dài hay ngắn

 Giai đoạn sinh sản

Giai đoạn sinh sản bắt đầu từ lúc phân hóa đồng đến khi lúa trổ bông Giai đoạn này kéo dài khoảng 27 – 35 ngày, trung bình 30 ngày và giống lúa dài ngày hay ngắn

ngày thường không khác nhau nhiều Lúc này, số chồi vô hiệu giảm nhanh, chiều cao tăng lên rõ rệt do sự vươn dài của 5 lóng trên cùng Đòng lúa hình thành và phát triển qua nhiều giai đoạn, cuối cùng thoát ra khỏi bẹ của lá cờ - lúa trổ bông

 Giai đoạn chín

Giai đoạn chín bắt đầu từ lúc trổ bông đến lúc thu hoạch Giai đoạn này trung bình khoảng 30 ngày đối với hầu hết các giống lúa ở vùng nhiệt đới Giai đoạn này cây lúa trải qua các thời kỳ sau:

- Thời kỳ chính sữa (ngậm sữa): Các chất dự trữ trong thân lá và sản phẩm quang hợp được chuyển vào trong hạt Kích thước và trọng lượng hạt gạo tăng dần làm đầy vỏ trấu Bông lúa nặng cong xuống Hạt gạo chứa một dịch lỏng màu trắng đục như sữa, nên gọi là thời kỳ lúa ngậm sữa

- Thời kỳ chín sáp: Hạt mất nước, tự cô đặc lại, lúc bấy giờ vỏ trấu vẫn còn xanh

- Thời kỳ chín vàng: Hạt tiếp tục mất nước, gạo cứng dần, trấu chuyển sang màu vàng đặc thù của giống lúa, bắt đầu từ những hạt cuối cùng ở chót bông lan dần xuống các hạt ở phần cổ bông, lá già rụi dần

- Thời kỳ chín hoàn toàn: Hạt gạo khô cứng lại, ẩm độ hạt khoảng 20% hoặc thấp hơn, tùy ẩm độ môi trường, lá xanh chuyển vàng và rụi dần Thời điểm thu hoạch tốt nhất là khi 80% hạt lúa ngả sang màu trấu đặc trưng của giống

Một cách phân chia khác của Ngân hàng kiến thức trồng lúa (2009), nếu tính theo giai đoạn sinh trưởng thì cây lúa có 10 giai đoạn sinh trưởng:

1 Giai đoạn trương hạt

2 Giai đoạn hạt nảy mầm

3 Giai đoạn đẻ nhánh

4 Gian đoạn phát triển lóng thân

5 Giai đoạn phân hoá ra hoa

6 Giai đoạn trổ bông

7 Giai đoạn nở hoa thụ phấn, thụ tinh

8 Giai đoạn hạt chín sữa

9 Giai đoạn hạt chín sáp

10 Giai đoạn hạt chín hoàn toàn

Hình 1 : Sơ đồ phát triển cây lúa

1.2.2 Mùa vụ sản xuất lúa ở ĐBSCL

Theo Cục trồng trọt (2006) về thực trạng sản xuất lúa ở ĐBSCL như sau:

ĐBSCLvới 6 tiểu vùng sinh thái là Đồng Tháp Mười; Tứ giác Long Xuyên; Phù sa giữa sông Tiền, sông Hậu; Ven biển Nam Bộ; Bán đảo Cà Mau Từng tiểu vùng có điều kiện tự nhiên về đất đai, thời tiết, khí tượng thủy văn, hệ canh tác, kỹ thuật, tập quán canh tác… khác nhau do vậy mùa vụ canh tác lúa cũng mang tính đặc thù của từng tiểu vùng

Trong nhiều năm qua, do điều kiện tự nhiên, ưu thế của từng vùng và do sự phát triển kinh tế nông nghiệp của địa phương mà hình thành cơ cấu cây trồng và thời vụ lúa khác nhau trong năm Hệ thống mùa vụ lúa của các tỉnh ĐBSCL đã trở nên rất phức tạp

Vụ Đông Xuân: Được sản xuất hầu hết ở các tỉnh (trừ Cà Mau với diện tích chỉ có

50 ha) Thời vụ xuống giống chính từ 15/10 đến 15/01 Xuống giống sớm nhất vào đầu tháng 10 (một số vùng của Vĩnh Long, Sóc Trăng, Kiên Giang, Long An, Hậu Giang) Xuống giống muộn nhất vào giữa tháng 1 năm sau (một số diện tích của tỉnh Đồng Tháp và An Giang)

Vụ Hè Thu: Thời vụ xuống giống chính từ 01/03 đến 30/05 Một số tỉnh có diện tích xuống giống sớm hơn vào đầu tháng 02 (Tiền Giang, Đồng Tháp, Long An, Kiên Giang, Hậu Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu) có nơi gọi diện tích xuống giống sớm này là

vụ Xuân Hè, có nơi gọi là vụ Hè Thu sớm Xuống giống muộn nhất vào nửa cuối tháng 6 có các tỉnh (Bến Tre, Trà Vinh, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau) một số nơi gọi diện tích xuống giống muộn này là vụ Hè Thu muộn và thống kê vào

vụ lúa Hè Thu, có nơi thống kê vào diện tích lúa Thu Đông

Ngâm ủ hạt giống Gieo mạ Cấy lúa Phát triển lóng thân

Vụ Thu Đông: Một số tỉnh Đồng Tháp, An Giang, Tiền Giang, Vĩnh Long, Kiên Giang, Cần Thơ, Hậu Giang xuống giống phổ biến vào 15/06 đến 30/08 An Giang và Đồng Tháp có diện tích xuống giống sớm vào cuối tháng 5 kết thúc vào cuối tháng 8 Các tỉnh ven biển Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau thường bắt đầu muộn hơn vào tháng đầu tháng 8 và kết thúc vào cuối tháng 9

Vụ Mùa: Các tỉnh Đồng Tháp, Tiền Giang, Vĩnh Long, Cần Thơ và Hậu Giang đã không còn sản xuất vụ mùa Vụ mùa thường bắt đầu sạ, cấy vào đầu tháng 6 – 7 và kết thúc vào cuối tháng 9

1.2.3 Phương pháp xây dựng lịch thời vụ cho từng địa phương

Theo Cục trồng trọt (2006), lịch thời vụ được xây dựng theo các bước sau:

a Điều tra xác định hiện trạng đất đai, hệ thống thủy lợi nội đồng, chế độ thủy văn trong từng khu vực

b Điều tra cơ cấu mùa vụ hiện tại và dự kiến kế hoạch mùa vụ sắp tới

c Xác định cơ cấu cây trồng, giống cây trồng, cơ cấu mùa vụ Xây dựng lịch thời

vụ cho từng loại cây, lấy thời vụ lúa Đông Xuân và Hè Thu làm trọng tâm Các mùa

vụ và cơ cấu cây trồng khác được bố trí xoay quanh hai mùa vụ này

d Lập bản đồ xuống giống (đơn giản bằng phác thảo vùng đất), thông báo rộng rãi cho nông dân trong vùng tham khảo Lấy ý kiến nông dân và nếu có thể thì điều chỉnh cho phù hợp

e Theo dõi việc thực hiện xuống giống như kế hoạch đã dự kiến, ghi chép những thuận lợi và bất lợi trong thời điểm xuống giống, sinh trưởng của cây lúa, thu hoạch, kết hợp với việc theo dõi tình hình thời tiết, thủy văn trong thời kỳ sản xuất và điều chỉnh cho hợp lý ở những vụ sau

f Hình thành lịch thời vụ cho nhiều vụ sản xuất trong năm, điều chỉnh trong từng năm cho đến khi có được lịch thời vụ hoàn chỉnh

g Trong quá trình xây dựng lịch thời vụ cần thiết có những đề xuất với chính quyền địa phương hỗ trợ về các công trình thủy lợi phục vụ sản xuất nông nghiệp để lịch thời vụ mang tính khả thi

1.3 Tổng quan về kỹ thuật viễn thám

1.3.1 Định nghĩa viễn thám

Theo Võ Quang Minh (1999), viễn thám (Remote Sensing) được định nghĩa là sự thu thập và phân tích thông tin về các đối tượng, sự thu thập và phân tích này được

thực hiện từ một khoảng cách không gian không có sự tiếp xúc trực tiếp đến các vật thể

Phương pháp viễn thám là phương pháp sử dụng bức xạ điện từ như một phương tiện để điều tra và đo đạc đặc tính của đối tượng

1.3.2 Ưu điểm của công nghệ viễn thám

Viễn thám là phương pháp thu nhận thông tin khách quan về bề mặt Trái đất và các hiện tượng trong khí quyển nhờ các máy thu (sensor) được đặt trên máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ hoặc đặt trên các trạm quỹ đạo Công nghệ viễn thám có những

ưu việt cơ bản sau:

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

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

- Sử dụng các dải phổ đặc biệt khác nhau để quan trắc các đối tượng (ghi nhận đối tượng), nhờ khả năng này mà tư liệu viễn thám được ứng dụng cho nhiều mục đích, trong đó có nghiên cứu về khí hậu, nhiệt độ của Trái đất

- Cung cấp nhanh các tư liệu ảnh số có độ phân giải cao và siêu cao, là dữ liệu cơ bản cho việc thành lập và hiệu chỉnh hệ thống bản đồ quốc gia và hệ thống cơ sỡ dữ liệu (CSDL) địa lý quốc gia

Với những ưu điểm trên, công nghệ viễn thám đang trở thành công nghệ chủ đạo cho quản lý, giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi truờng ở nước ta hiện nay

- Nghiên cứu môi trường biển

- Thành lập bản đồ địa hình

- Xác định vị trí trong không gian của các vật thể bởi các phép đo trên ảnh

- Phân loại đất

- Giải đoán các mục đích đặc biệt trong quốc phòng, an ninh, quân sự,…

- Nghiên cứu tình hình ngập nước

- Theo dõi sự lấn chiếm của sa mạc

- Theo dõi sự di chuyển của các tảng băng ở các vùng cực

1.3.3.2 Ứng dụng công nghệ viễn thám để giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường ở Việt Nam

Theo Lê Minh và ctv (2002), ở Việt Nam, các cơ quan ứng dụng viễn thám sử dụng nhiều loại tư liệu ảnh vệ tinh, trong số đó các tư liệu vừa nêu trên là phổ biến Các

tư liệu này mới được ứng dụng cho việc điều tra nghiên cứu các đối tượng trên đất liền như để hiệu chỉnh bản đồ tại Trung tâm Viễn thám, lập bản đồ địa chất tại Cục Địa chất Việt Nam và Viện nghiên cứu Địa chất và Khoáng sản, sử dụng trong quản

lý tổng hợp vùng bờ ở Cục Bảo vệ Môi trường Tại các cơ quan ngoài Bộ, các tư liệu viễn thám được sử dụng tại các Viện nghiên cứu và một số Trường Đại học Tuy nhiên, việc ứng dụng các tư liệu này chủ yếu cho việc quan sát sử dụng đất, môi trường, đô thị Cũng có một số thí nghiệm ảnh viễn thám nghiên cứu về biển nhưng lẻ tẻ, chủ yếu tập trung ở một số địa điểm ven bờ như Hải Phòng, Quảng Ninh, Nha Trang, Vũng Tàu Có một số đề tài nghiên cứu ứng dụng ảnh MODIS nghiên cứu các thông số trường nhiệt độ, sóng nhưng mới chỉ làm ví dụ chưa được kiểm chứng nghiêm túc

Theo Lê Quang Trí và ctv (1999), ngành viễn thám đóng vai trò hết sức quan trọng

là công cụ phục vụ và hỗ trợ đắc lực cho các ngành khác nhau như: Quân sự, quốc phòng an ninh, địa chất, mõ, môi trường, bản đồ, sản xuất nông nghiệp và các ngành khoa học kỹ thuật khác

Theo Võ Quang Minh (1999), ở Việt Nam hiện nay viễn thám đã được ứng dụng trong các lĩnh vực khác như:

- Nghiên cứu ở vùng núi Ba Vì và Tam Đảo về cấu trúc địa chất trong khuôn khổ một đề án với Canada 1998

- Cuối năm 1996 ảnh Radar được chụp từ vệ tinh RADARSAT và ERS được sử dụng để nghiên cứu ngập lụt, hiện trạng cơ cấu cây trồng ở Đồng Bằng Sông Cửu Long

- Sử dụng ảnh Radar đa thời gian để theo dõi diễn biến lũ ở Đồng bằng sông Cửu Long

1.3.4 Phương pháp xử lý ảnh viễn thám

Phân loại theo mục đích sử dụng, theo Nguyễn Ngọc Thạch và ctv (1997), cho rằng quá trình xử lý thông tin ảnh viễn thám có thể chia thành 5 loại cơ bản sau:

- Phân loại: Là quá trình tách, gộp thông tin dựa trên các tính chất phổ, không gian

và thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu (lớp phủ, hiện trạng sử dụng…)

- Phát hiện biến động: Là sự phát hiện và tách các sự biến động (thay đổi) dựa trên

dữ liệu ảnh đa thời gian (biến động lớp phủ đất, thực vật, đường bờ…)

- Tách các đại lượng vật lý: Chiết tách các thông tin tự nhiên được cung cấp bởi ảnh như đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ cao của vật thể dựa trên các đặc trưng phổ hoặc thị sai của ảnh lập thể

- Tách các chỉ số: Tính toán xác định các chỉ số mới (chỉ số thực vật, độ đục của nước…) đáp ứng yêu cầu của từng lĩnh vực ứng dụng khác nhau

- Xác định các đặc điểm: Xác định thiên tai, các dấu hiệu phục vụ tìm kiếm khảo

độ sáng và độ xanh có sự khác biệt lớn nhất về giá trị DN (Digital Number) Thông thường tổng độ sáng của các band cao hay thấp liên quan đến các loại đất khác nhau, còn sự khác biệt về giá trị DN giữa band Green và gần hồng ngoại liên quan đến độ xanh Để hình dung rõ được ý nghĩa sự khác biệt đó, người ta tạo ra ảnh chỉ

số khác biệt thực vật (Normal Different Vegetation Index - NDVI)

Bất kỳ vật thể nào trên bề mặt đất và khí quyển đều có tác dụng điện từ Đồng thời, bất kỳ vật thể nào có nhiệt độ cao hơn nhiệt độ tuyệt đối đều liên tục phát ra sóng điện từ (nhiệt bức xạ) Do thành phần cấu tạo của các vật thể trên bề mặt trái đất và các thành phần vật chất trong bầu khí quyển là khác nhau nên sự hấp thu hoặc phát

xạ các sóng điện từ cũng khác nhau Dựa trên tính chất vật lý này ta có thể xác định được các đặc trưng quang phổ khác nhau của bề mặt trái đất và khí quyển bằng các

dữ liệu viễn thám Một trong những đặc trưng quang phổ quan trọng nhất của viễn thám là quang phổ thực vật, quang phổ phát xạ và phản xạ Albedo Từ những đặc trưng này ta có thể tính toán được các chỉ số thực vật, làm cơ sở cho việc phân loại, đánh giá sự biến động của lớp phủ bề mặt Có nhiều phương pháp tính toán NDVI

Bảng 1: Các phương pháp tính toán chỉ số thực vật (Vegetation Index)

NDVI (The Normalized Difference

Vegetation Index - Chỉ số khác biệt

thực vật)

NIR−RED NDVI=

NIR+ RED

Rouse et al (1973)

RVI (The Ratio Vegetation Index –

Chỉ số tỉ lệ thực vật)

NIR RVI=

Huete (1988)

TSAVI (Transformed Soil

Adjusted Vegetation Index - Chỉ số

chuyển đổi có điều chỉnh bởi thực

vật)

A (NIR−aRED−b) TSAVI=

(RED+ b/a)

Major et al (1990)

PVI (Perpendicular Vegetation

Index - Chỉ số thực vật vuông góc)

NIR−aRED−b+2a PVI=

1  a2

Richarson & Wiegand (1977)

DVI (Difference Vegetation Index

(Trong đó: RED là là phổ phản xạ của kênh đỏ; NIR là phổ phản xạ của kênh cận hồng ngoại gần; a b là các hằng số Nguồn: Halounová L et al, 2005)

1.3.5.2 Chỉ số khác biệt thực vật (The Normalized Difference Vegetation Index)

Theo Dương Văn Khảm và ctv (2007), chỉ số khác biệt thực vật được xác định :

- Các chỉ số phổ thực vật được phân tách từ các band nhìn thấy, cận hồng ngoại, hồng ngoại và dải đỏ là các tham số trung gian mà từ đó có thể thấy được các đặc tính khác nhau của thảm thực vật như: sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp các sản phẩm sinh khối theo mùa Những đặc tính đó có liên quan và phụ thuộc rất nhiều vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hoá và sâu bệnh…Công nghệ gần đúng để giám sát đặc tính các hệ sinh thái khác nhau là phép nhận dạng chuẩn và phép so sánh giữa chúng

- Có nhiều chỉ số thực vật khác nhau, nhưng chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) được trung bình hoá trong một chuỗi số liệu theo thời gian sẽ là công cụ cơ bản để giám sát sự thay đổi trạng thái lớp phủ thực vật, trên cơ sở đó biết được tác động của thời tiết, khí hậu đến sinh quyển

- Chỉ số khác biệt được tính theo công thức:

NIR−RED

NDVI =

NIR+ RED

Trong đó:

+ NIR là phổ phản xạ của kênh cận hồng ngoại gần (Near Infrared) và

+ RED là phổ phản xạ của kênh đỏ

+ -1< NDVI < 1

Từ các giá trị định lượng của NDVI ta có thể xác định được trạng thái sinh trưởng

và phát triển của thực vật nói chung và cây trồng nói riêng Giá trị NDVI càng lớn đối với những vùng có độ che phủ thực vật càng cao và càng bé đối với những vùng thực vật thưa thớt Ví dụ: nếu cây xanh tốt chỉ số khác biệt thực vật (NDVI=0,72) lớn hơn rất nhiều so với cây bị úa vàng (NDVI=0,14) Như vậy từ giá trị định lượng của NDVI có thể xác định trạng thái sinh trưởng và phát triển của của thực vật nói chung và cây trồng nói riêng

Hiện nay, ngoài việc sử dụng chỉ số NDVI còn có các thuật ngữ khác như: TVI (Transformed Vegetation Index), IPVI (Infranred Percentage Vegetation), DVI (Differece Vegetation Index) và PVI (Perpendicular Vegetation Index) Thực ra các thuật ngữ này chỉ là tên mới nhằm phù hợp cho việc tính toán nhanh hơn, tách ly được các đặc trưng cụ thể của nhiều thực vật khác nhau và chỉ ra được yêu cầu riêng của nhiều lĩnh vực ứng dụng (Võ Quang Minh, 2008)

1.3.6 Giới thiệu về phần mềm xử lý ảnh ENVI

Theo Lê Văn Trung và ctv (2006), Envi “The Environment for Visualizing Images”

là một phần mềm chuyên nghiệp và có rất nhiều chức năng xử lý ảnh viễn thám, được viết bằng ngôn ngữ IDL (Interactive Data Language) IDL là ngôn ngữ lập trình cấu trúc mạnh được dùng cho việc xử lý ảnh tổng hợp để đáp ứng nhu cầu xử

lý ảnh máy bay, ảnh vệ tinh và đáp ứng đầy đủ nhu cầu cần thiết cho việc ứng dụng viễn thám trong môi trường thân thiện và sáng tạo Hiện nay, ENVI được sử dụng phổ biến trong công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trường vì ENVI là một phần mềm được thiết kế tốt để đáp ứng cho các nhu cầu xử lý ảnh và cung cấp các công cụ cho việc hiển thị dữ liệu và phân tích ảnh ở các kích thước và các loại ảnh khác nhau trong một môi trường thân thiện với người sử dụng

Các ưu điểm của ENVI được thể hiện ở cách tiếp cận trong công tác xử lý ảnh, đó là việc kết hợp các kỹ thuật dựa trên kênh phổ và kỹ thuật dựa trên tập tin Khi dữ liệu được mở, các kênh phổ được lưu vào danh sách chờ xử lý của chương trình, hoặc khi các tập tin được mở, các kênh phổ của các tập tin được xử lý như một nhóm ENVI có tất cả các chức năng xử lý ảnh cơ bản, trong chế độ tương tác với người sử dụng về đồ họa Đặc biệt trong khi xử lý, ENVI không có giới hạn về kênh phổ được xử lý đồng thời do vậy các dữ liệu ảnh siêu phổ cũng có thể được xử lý và phân tích bằng ENVI Hiện nay, ENVI phiên bản mới có nhiều cải tiến hơn so với những phiên bản trước, có thêm nhiều chức năng và đặc biệt là tốc độ đọc và xử lý

dữ liệu nhanh hơn nhiều so với phiên bản trước (Lê Văn Trung và ctv, 2006)

1.4 Khái quát về vệ tinh MODIS

Theo John J Qu and Menas Kafatos (2005), MODIS là bộ cảm đặt trên vệ tinh TERRA được phóng vào quỹ đạo tháng 12 năm 1999 và vệ tinh AQUA được phóng vào quỹ đạo tháng 5 năm 2002 Là hai vệ tinh nghiên cứu môi trường của NASA (Hoa Kỳ), mang đầu đo quang học là MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), với mục đích quan trắc, theo dõi các thông tin về mặt đất, đại dương và khí quyển trên phạm vi tòan cầu Độ rộng của cảnh chụp MODIS là 2330

km, gồm 36 băng phổ từ bước sóng 0,4 đến 14 micromét trong các dải phổ nhìn thấy, hồng ngoại gần và sóng ngắn và kênh nhiệt với độ phân giải không gian là 250m (băng 1, 2), 500m (băng 3 đến băng 7) và 1000m (băng 8 đến băng 36), được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và tuỳ vào mục đích nghiên cứu có thể sử dụng các kênh phổ khác nhau trong số các kênh phổ này của MODIS Các dữ liệu MODIS thường được sử dụng trong công tác theo dõi mây, nghiên cứu chất lượng khí quyển, chỉ số thực vật, nhiệt độ bề mặt lục địa, nhiệt độ mặt nước biển, ngập lụt, cháy rừng

Theo Nasa, (2010), các thông số kỹ thuật của vệ tinh MODIS trình bày ở bảng 2:

Bảng 2: Các thông số kỹ thuật của vệ tinh MODIS

Độ phân giải không gian 12 bits

Độ phân giải bức xạ 250 m (kênh 1, 2)

Thời gian tồn tại trên quỹ đạo 6 năm

Vệ tinh TERRA mang đầu đo MODIS ban ngày đi từ bắc xuống nam, qua xích đạo khoảng 10h30’ giờ địa phương, thời gian bay hết một vòng quanh trái đất xấp xỉ 1h40’ Còn về ban đêm thì chiều bay của vệ tinh ngược lại Như vậy vệ tinh TERRA sẽ bay qua lãnh thổ Việt Nam một ngày hai lần vào lúc 10h30 sáng và 10h30 tối, do đó ở Việt Nam sẽ thu được ảnh MODIS hai lần trong một ngày Đặc tính chụp phủ vùng rộng lớn (2330 km), độ phân giải thời gian cao, cộng thêm nhiều kênh thiết kế chuyên, để hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển đã làm tăng khả năng sử dụng ảnh MODIS trong nghiên cứu những vùng nhiệt đới nhiều mây Bộ

dữ liệu MODIS khá lớn, hầu hết các file dữ liệu MODIS được lưu trữ với định dạng Hierarchical Data Format Earth Observing System (HDF-EOS), một định dạng tập tin lưu trữ chuẩn dựa trên đối tượng nghiên cứu được phát triển bởi The National Center for Supercomputing Applications (NCSA) của trường Đại Học Illinois Các dòng sản phẩm MODIS đất và đại dương được thể hiện trong một dạng quy chiếu bản đồ mới được gọi hệ quy chiếu Integerized Sinusoidal (ISIN) (John J Qu and Menas Kafatos (2005)) Với 16 kênh nhiệt có khả năng nghiên cứu nhiệt độ của lớp phủ mặt đất hoặc trường nhiệt mặt biển có độ chính xác bằng hoặc hơn 1% Độ chính xác này là yêu cầu của chương trình EOS/ESE Các dữ liệu này phải phụ thuộc vào bộ cảm, cho nên việc hiệu chỉnh phổ và hình học được quan tâm đặc biệt

Dữ liệu MODIS bao gồm các loại sau: (bảng 3)

1

Đơn vị đo lường về tốc độ xoay tròn của trục dĩa là RPM (Rotate Per Minuter)/ chỉ số vòng quay một phút

Bảng 3: Các kênh cuả bộ cảm MODIS

Khoanh ranh giới mây/đất

Nghiên cứu lớp phủ rừng

1

2

620-670 nm 841-876 nm

 Dữ liệu nghiên cứu mây: với độ phân giải 250 x 250m vào ban ngày và độ

phân giải 1000 x 1000m vào ban đêm

 Nồng độ tầng đối lưu và đặc tính quang học của khí quyển: với độ phân giải

5km cho vùng biển và 10km cho đất liền vào ban ngày

 Đặc tính về mây: độ dày quang học, ảnh hưởng của bán kính hạt, pha nhiệt

động học, mây ở các vùng vĩ tuyến cao, nhiệt độ mây ở độ phân giải 1 – 5km ban ngày và 5km ban đêm

 Phủ thực vật và đất: điều kiện và năng suất của lớp phủ thực vật đặc trưng

bởi chỉ số thực vật và được hiệu chỉnh tác động của khí quyển, đất, phân cực và ảnh hưởng theo hướng; phản xạ bề mặt, kiểu phủ đất và năng suất xanh của thực vật, chỉ số lá theo diện tích,…

 Phản xạ và diện tích phủ của tuyết và băng trên biển

 Đo nhiệt độ bề mặt đất: với độ phân giải 1km vào ban ngày và đêm với độ

chính xác của nhiệt độ tuyệt đối là 0,3 – 0,50 tại đại dương và mặt đất

 Màu của biển (phổ phát xạ của đại dương) dựa trên dữ liệu kênh phổ trong

dãi sóng nhìn thấy (VIS) và hồng ngoại gần

 Nồng độ chlorophyla (với 35%) từ 0,05 đến 50 mg/m3 cho nước của chlorophyla

1.5 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng viễn thám MODIS trong theo dõi hiện trạng cơ cấu mùa vụ lúa

1.5.1 Các kết quả nghiên cứu ngoài nước

Theo tác giả Liu Jiyuan và ctv, (2003) đã nghiên cứu đề tài : “ Sự thay đổi sử dụng đất ở Trung Quốc từ năm 1995 đến năm 2000 bằng ảnh vệ tinh Landsat”, (Liu, Liu, Zhuang, Zhang, & Deng, 2003) Kết quả đề tài cho thấy sự thay phát triển của đất

đô thị và diện tích nông nghiệp bị mất đi do các chính sách phát triển kinh tế liên quan; đồng thời làm nền tảng cho việc nghiên cứu sự thay đổi của hiện trạng sử dụng đất theo thời gian nói chung và về cây lúa nói riêng

Ngòai ra, theo Xiangming Xiao và cộng tác viên thuộc Viện Nghiên cứu Trái đất, đại dương và Vũ trụ, Đại học New Hampshire, Durham, NH 03824, USA đã nghiên cứu đề tài : “Lập bản đồ lúa gạo nông nghiệp ở miền nam Trung Quốc sử dụng ảnh MODIS đa thời gian độ phân giải 250m”, (2005) Bộ ảnh được chọn sử dụng là ảnh phản xạ bề mặt được tổng hợp theo chu kỳ lặp là 8 ngày (MOD09A1) Tác giả đã tính toán các loại chỉ số khác nhau để hỗ trợ cho công tác giải đoán ảnh, bao gồm:

NDVI, LSWI và EVI sử dụng các băng phổ xanh dương (Blue), đỏ (Red), NIR (841–875 nm) and SWIR (1628–1652 nm) thông qua công thức tính:

Tác giả tính toán chỉ số thực vật, che ảnh, lập bản đồ lũ lụt và bản đồ lúa gạo của 6 tỉnh miền nam Trung Quốc Sau đó tiến hành nắn chỉnh bản đồ và cắt theo ranh giới cấp tỉnh và huyện để có số liệu kết luận về diện tích lúa ở cấp tỉnh và huyện

Kết quả đề tài cho thấy khả năng ứng dụng của ảnh Modis trong việc phát hiện các giai đoạn quan trọng trong lũ lụt và giai đoạn sạ lúa thông qua sự biến thiên có tính chu kỳ của các giá trị NDVI Ứng dụng này có tiềm năng cung cấp các số liệu hữu ích về sự phân bố không gian của nông nghiệp lúa gạo ở các nước nông nghiệp chiếm ưu thế nói riêng và Châu Á nói chung (Xiangming Xiao & III, 2005)

1.5.2 Các kết quả nghiên cứu trong nước

Theo Dương Văn Khảm và ctv (2007) đã nghiên cứu về “Sử dụng tư liệu viễn thám

đa thời gian để đánh giá biến động chỉ số thực vật lớp phủ và một số phân tích về thời vụ và trạng thái sinh trưởng của cây lúa ở đồng bằng sông Hồng và ĐBSCL” Việc nghiên cứu bước đầu ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám MODIS tổ hợp 32 ngày (từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12 năm 2005) để tính toán các chỉ số thực vật (sử dụng 2 kênh phổ là kênh đỏ và cận hồng ngoại của đầu thu MODIS) và đánh giá sự biến động chỉ số thực vật NDVI, VCI và một số phân tích về thời vụ và trạng thái

sinh trưởng của cây lúa ở đồng bằng Sông Hồng và ĐBSCL Kết quả nghiên cứu cho thấy:

Biến động chỉ số thực vật ở đồng bằng Sông Hồng

Biến động chỉ số NDVI ở đồng bằng Sông Hồng được thể hiện ở hình 2 và hình 3

Chỉ số NDVI của các năm nghiên cứu đều biến động theo một đồ thị hình Sin, đạt cực đại ở hai thời điểm trong năm đó là khoảng tháng 4 - 5 và tháng 8 - 9 đây là hai thời kỳ lúa phát triển tốt trong năm tương ứng vụ lúa Đông Xuân và vụ lúa Mùa Giá trị NDVI cực tiểu xuất hiện vào hai thời điểm trong khoảng cuối năm trước đầu