Tích hợp ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý đánh giá biến động đất đai trong quá trình đô thị hóa giai đoạn 2005 2014 huyện hoài đức thành phố hà nội

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM NGUYỄN ĐẬU NAM KHÁNH TÍCH HỢP ẢNH VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI TRONG QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA GIAI ĐOẠN 2005-2014 HUYỆN

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

NGUYỄN ĐẬU NAM KHÁNH

TÍCH HỢP ẢNH VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI

TRONG QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA

GIAI ĐOẠN 2005-2014 HUYỆN HOÀI ĐỨC - THÀNH PHỐ HÀ NỘI

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả nghiên cứu nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kì công trình nào khác

Tôi xin cam đoan rằng, mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn, các thông tin trích dẫn trong luận văn đều được chỉ rõ nguồn gốc./

Hà Nội, ngày tháng năm 2016

Tác giả luận văn

Nguyễn Đậu Nam Khánh

LỜI CẢM ƠN

Sau thời gian học tập và nghiên cứu, đến nay tôi đã hoàn thành luận văn thạc sỹ

chuyên ngành Quản lý đất đai với đề tài: “Tích hợp ảnh viễn thám và hệ thống thông tin

địa lý đánh giá biến động đất đai trong quá trình đô thị hóa giai đoạn 2005-2014 huyện Hoài Đức - thành phố Hà Nội”

Trước tiên, tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc tới thầy giáo PGS.TS Đào Châu Thu

và TS Trần Quốc Vinh, là người trực tiếp hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian nghiên cứu đề tài và hoàn thiện luận văn

Tôi xin chân thành cảm ơn sự đóng góp ý kiến chân thành của các thầy giáo, cô giáo khoa Quản lý đất đai - Học viện Nông nghiệp Việt Nam

Tôi trân trọng cảm ơn sự giúp đỡ nhiệt tình của Sở Tài nguyên và Môi trường thành phố

Hà Nội, Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Hoài Đức đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong thời gian nghiên cứu thực hiện đề tài Trân trọng cảm ơn các anh chị em và bạn bè đồng nghiệp, sự động viên, tạo mọi điều kiện của gia đình và người thân đã tận tình giúp đỡ để tôi hoàn thành đề tài

Xin trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, ngày tháng năm 2016

Tác giả luận văn

Nguyễn Đậu Nam Khánh

MỤC LỤC

Lời cam đoan i

Lời cảm ơn ii

Mục lục iii

Danh mục bảng vi

Danh mục hình vii

Trích yếu luận văn viii

Thesis abstract x

Phần 1 Mở đầu 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Phạm vi nghiên cứu 2

1.4 Những đóng góp mới, ý nghĩa khoa học và thực tiễn 2

Phần 2 Tổng quan tài liệu 3

2.1 Quá trình đô thị hóa 3

2.1.1 Khái niệm về đô thị hóa 3

2.1.2 Khái niệm vùng ven đô 3

2.1.3 Phân loại đô thị hóa 4

2.1.4 Tác động của quá trình đô thị hóa: 5

2.2 Khái quát chung về biến động 6

2.2.1 Khái niệm về biến động 6

2.2.2 Yêu cầu về tư liệu để tạo ảnh biến động 6

2.2.3 Các phương pháp đánh giá biến động 6

2.3 Công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) 11

2.3.1 Khái niệm chung về công nghệ viễn thám 11

2.3.2 Phương pháp xử lý thông tin viễn thám 13

2.3.3 Các hệ thống vệ tinh viễn thám và dữ liệu ảnh vệ tinh 19

2.3.4 Khái quát chung về GIS 31

2.4 Tích hợp viễn thám và gis trong nghiên cứu biến động đất đai trên thế giới và Việt Nam 35

2.4.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 36

2.4.2 Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam 41

Phần 3 Nội dung và phương pháp nghiên cứu 44

3.1 Địa điểm nghiên cứu 44

3.2 Phạm vi nghiên cứu 44

3.3 Đối tượng nghiên cứu 44

3.4 Nội dung nghiên cứu 44

3.4.1 Nghiên cứu điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội 44

3.4.2 Tình hình quản lý sử dụng đất tại địa bàn huyện Hoài Đức - tỉnh Hà Nội 44

3.4.3 Xây dựng bản đồ sử dụng đất năm 2005 và 2014 44

3.4.4 Đánh giá biến động sử dụng đất giai đoạn 2005 -2014 44

3.5 Phương pháp nghiên cứu 45

3.5.1 Phương pháp thu thập số liệu 45

3.5.2 Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám bằng phần mềm ERDAS 45

3.5.3 Phương pháp sử dụng phần mềm ARCGIS 10 để chồng xếp bản đồ, xây dựng bản đồ biến động 46

Phần 4 Kết quả và thảo luận 47

4.1 Điều kiện tự nhiên - kinh tế, xã hội của huyện hoài đức 47

4.1.1 Điều kiện tự nhiên 47

4.1.2 Điều kiện kinh tế xã hội 51

4.1.3 Dân số, lao động, việc làm và thu nhập 56

4.1.4 Thực trạng phát triển cơ sở hạ tầng 57

4.1.5 Đánh giá chung về điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội ảnh hưởng đến việc sử dụng đất của các tổ chức kinh tế trên địa bàn huyện Hoài Đức 58

4.2 Hiện trạng quản lý, sử dụng đất đai trên địa bàn huyện Hoài Đức 59

4.2.1 Tình hình quản lý Nhà nước về đất đai 59

4.2.2 Hiện trạng sử dụng đất năm 2014 huyện Hoài Đức 63

4.2.4 Biến động đất đai giai đoạn 2005-2014 65

4.2.5 Đánh giá chung về tình hình quản lý, sử dụng đất đai 67

4.3 Lập bản đồ sử dụng đất năm 2005, 2014 huyện Hoài Đức 68

4.3.1 Thu thập tư liệu 68

4.3.2 Nhập ảnh 68

4.3.3 Tăng cường chất lượng ảnh 69

4.3.4 Nắn chỉnh tư liệu ảnh 69

4.3.5 Phân loại ảnh vệ tinh thành lập bản đồ sử dụng đất: 71

4.4 Đánh giá biến động sử dụng đất giai đoạn 2005 – 2014 81

4.4.1 Thành lập bản đồ biến động sử dụng đất giai đoạn 2005-2014 81

4.4.2 Đánh giá biến động sử dụng đất giai đoạn 2005-2014 81

4.5 Đánh giá ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tích hợp ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (gis) để xác định biến động đất đai 88

4.5.1 Ưu điểm 88

4.5.2 Nhược điểm 88

Phần 5 Kết luận và kiến nghị 89

5.1 Kết luận 89

5.2 Đề nghị 90

Tài liệu tham khảo 91

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Bảng ma trận biến động giữa hai thời gian a và b 10

Bảng 2.2 Bảng so sánh hai phương pháp giải đoán ảnh viễn thám 19

Bảng 2.3 Các hệ thống vệ tinh Landsat 19

Bảng 2.4 Các thông số kỹ thuật của các loại bộ cảm 21

Bảng 2.5 Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat-1 24

Bảng 2.6 Bảng tương quan/tương ứng giữa các band ảnh vệ tinh Landsat 5 và Landsat 8 30

Bảng 2.7 Một số tổ hợp band thường dùng cho ảnh vệ tinh Landsat 5 và Landsat 8 30

Bảng 4.1 Cơ cấu các ngành kinh tế trên địa bàn huyện giai đoạn 2010 - 2014 53

Bảng 4.2 Tốc độ tăng trưởng và cơ cấu sản xuất nghành nông nghiệp - thuỷ sản giai đoạn 2010 - 2014 54

Bảng 4.3 Diện tích, cơ cấu sử dụng đất năm 2014 64

Bảng 4.4 Biến động đất đai giai đoạn 2005-2014 huyện Hoài Đức 65

Bảng 4.5 Nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh 68

Bảng 4.6 Phân loại các loại hình sử dụng đất huyện Hoài Đức 71

Bảng 4.7 Mẫu giải đoán ảnh vệ tinh 72

Bảng 4.8 Đánh giá độ chính xác bản đồ sử dụng đất năm 2014 79

Bảng 4.9 Thống kê diện tích các loại hình sử dụng đất 81

Bảng 4.10 Biến động các loại đất giai đoạn 2005 – 2014 85

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Đô thị hóa vùng ven đô 4

Hình 2.2 Phương pháp phân loại dữ liệu đa thời gian 8

Hình 2.3 Phương pháp đánh giá biến động tạo thay đổi phổ 8

Hình 2.4 Chỉ số thực vật qua hai mùa khác nhau trong năm 9

Hình 2.5 Phương pháp đánh giá biến động sau phân loại 11

Hình 2.6 Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám 12

Hình 2.7 Hình ảnh vệ tinh Landsat 7 (a) và Landsat 8 (b) 20

Hình 2.8 Ảnh vệ tinh Landsat 8 Đại vực Grand Canyon trông giống như một vết nứt nguy hiểm trên bề mặt của Trái đất 22

Hình 2.9 Ảnh vệ tinh SPOT 6 - 2012 khu vực Baro – Pháp (a) và SPOT 7 – 2014 khu vực Sydney – Úc (b) 23

Hình 2.10 Rừng trên những dãy núi Luzon của Philippines thu được từ vệ tinh Quickbird cho thấy một số vụ lở đất dọc theo con đường Bontoc - Banaue 23

Hình 2.11 Hình ảnh vệ tinh VNREDSat-1 25

Hình 2.12 Ảnh khu vực Cầu Thanh Trì (Hà Nội) 25

Hình 2.13 Một bản đồ GIS sẽ là tổng hợp của rất nhiều lớp thông tin khác nhau 32

Hình 2.14 Thành phần chính của một hệ GIS 33

Hình 2.15 Kết quả giải đoán dữ liệu Landsat thành lập bản đồ mất rừng toàn cầu giai đoạn năm 2000 đến năm 2014 41

Hình 3.1 Sơ đồ các bước xây dựng bản đồ biến động sử dụng đất đai 46

Hình 4.1 Sơ đồ vị trí địa lý huyện Hoài Đức 47

Hình 4.2 Hiện trạng sử dụng đất huyện Hoài Đức năm 2014 63

Hình 4.3 Cộng gộp kênh ảnh Landsat 5 - 2005 69

Hình 4.4 Cộng gộp kênh ảnh Landsat 8 - 2014 69

Hình 4.5 Ảnh cắt Landsat 5 – 2005 huyện Hoài Đức 70

Hình 4.6 Ảnh cắt Landsat 8 – 2014 huyện Hoài Đức 70

Hình 4.7 Xây dựng tệp mẫu cho ảnh Landsat 8 - 2014 72

Hình 4.8 Kết quả gộp lớp cho ảnh Landsat 5 – 2005 73

Hình 4.9 Kết quả gộp lớp cho ảnh Landsat 8 - 2014 73

Hình 4.10 Kết quả phân loại và lọc nhiễu ảnh phân loại Landsat 5 – 2005 74

Hình 4.11 Kết quả lọc nhiễu ảnh phân loại Landsat 8 – 2014 75

Hình 4.12 File tọa độ đánh giá phân loại ảnh - 2014 và 2005 76

Hình 4.13 Hiển thị điểm thực địa lên ảnh phân loại Landsat 5 – 2005 77

Hình 4.14 Hiển thị điểm thực địa lên ảnh phân loại Landsat 8 – 2014 77

Hình 4.15 Kết quả đánh giá độ chính xác ảnh phân loại Landsat 8 - 2014 78

TRÍCH YẾU LUẬN VĂN

Tên tác giả: Nguyễn Đậu Nam Khánh

Tên luận văn: “Tích hợp ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý đánh giá

biến động đất đai trong quá trình đô thị hóa giai đoạn 2005-2014 huyện Hoài Đức - thành phố Hà Nội”

Ngành: Quản lý đất đai Mã số: 60 85 01 03

Tên cơ sở đào tạo: Học viện Nông nghiệp Việt Nam

Mục đích nghiên cứu của đề tài

Đánh giá biến động sử dụng đất trong quá trình đô thị hóa huyện Hoài Đức, thành

phố Hà Nội giai đoạn 2005 – 2014 bằng việc tích hợp công nghệ Viễn thám và GIS

Phương pháp nghiên cứu của đề tài

Luận văn đã sử dụng các phương pháp:

- Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp: Thu thập ảnh vệ tinh (ảnh Landsat), thu thập các tài liệu, số liệu về điều kiện tự nhiên, tình hình phát triển kinh tế - xã hội, quá trình đô thị hóa; tình hình quản lý sử dụng đất

- Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp: Sử dụng GPS cầm tay đi thực địa chọn mẫu

- Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám: Sử dụng phần mềm ERDAS giải đoán ảnh viễn thám

- Phương pháp phân tích không gian của GIS: Dùng phương pháp chồng xếp bản

đồ trong phần mềm ArcGIS để chồng xếp các bản đồ sử dụng đất, xây dựng bản đồ biến động sử dụng đất giai đoạn 2005-2014

- Phương pháp thống kê xử lý số liệu

Kết quả chính và kết luận

Huyện Hoài Đức có diện tích đất nông nghiệp chiếm tỷ lệ lớn, nhưng với tốc độ phát triển nhanh chóng của nền kinh tế - xã hội trong những năm gần đây, diện tích đất nông nghiệp bị thu hẹp dần nhường chỗ cho đất phi nông nghiệp nhằm hoàn thành mục tiêu công nghiệp hoá, hiện đại hoá vào năm 2015

Trên cơ sở ảnh Landsat 5 tại thời điểm 2005 và ảnh Landsat 8 tại thời điểm 2014 của huyện Hoài Đức xây dựng khoá giải đoán cho 4 loại hình sử dụng đất gồm: đất trồng lúa, đất trồng màu, đất xây dựng, đất mặt nước làm cơ sở cho việc giải đoán ảnh viễn thám

ở khu vực huyện Hoài Đức

Bản đồ sử dụng đất hai thời điểm năm 2005 và năm 2014 được xây dựng bằng ảnh

vệ tinh theo phương pháp xác suất cực đại Sử dụng 100 điểm điều tra thực địa để đánh giá

độ chính xác bản đồ cho thấy: bản đồ năm 2005 có độ chính xác đạt 94,3% với chỉ số Kappa tương ứng k = 0,9158, độ chính xác bản đồ năm 2014 là 92% với chỉ số Kappa tương ứng k = 0,8873 Như vậy ảnh 2 thời điểm đều có độ chính xác cao

Sử dụng giải đoán ảnh bằng phương pháp số và các chức năng phân tích không gian của GIS đã thành lập được hai bản đồ sử dụng đất năm 2005 và năm 2014, từ đó sử dụng công cụ chồng xếp thành lập được bản đồ biến động sử dụng đất của huyện Hoài Đức giai đoạn 2005 – 2014 với tỷ lệ 1/25.000

Trong giai đoạn 2005-2014 quá trình đô thị hóa tại huyện Hoài Đức diễn ra mạnh

mẽ Năm 2014, Đất trồng lúa giảm 1286,75 ha, Đất xây dựng tăng lên 534,2 ha so với năm

2005, biến động nhiều nhất ở thị trấn Trạm Trôi, xã An Khánh, Kim Chung, Di Trạch, Đức Thượng cho thấy được quá trình đô thị hóa nhanh trên địa bàn huyện Hoài Đức Diện tích đất trồng màu năm 2014 tăng 949,85 ha so với năm 2005 do toàn huyện đã triển khai các vùng trồng rau, hoa, cây ăn quả ở các xã: Song Phương, Đông La, Tiền Yên, Vân Côn, Cát Quế, Đắc Sở, Yên Sở Đơn cử như mô hình trồng nhãn chín muộn diện tích 97 ha ở các xã Song Phương, An Thượng, Đông La; 95ha trồng ở Đắc Sở; 40ha bưởi đường tại xã Cát Quế, Đông La và 71 ha trồng rau an toàn ở Tiền Yên, Vân Côn

Quá trình đô thị hóa chính là nguyên nhân biến động sử dụng đất trên địa bàn huyện Hoài Đức, thể hiện ở các khía cạnh: mức độ gia tăng dân số, quy hoạch chung xây dựng Thủ đô Hà Nội và các quy hoạch phân khu đô thị, phần lớn huyện Hoài Đức nằm trong quy hoạch trung tâm Thủ đô mở rộng; sự phát triển hạ tầng đô thị

THESIS ABSTRACT

Master candidate: Nguyen Dau Nam Khanh

Thesis title: “The integration of remote sensing and GIS to evaluate changes in

land use during urbanization of Hoai Duc district, Ha Noi city”

Major: Land management Code: 60 85 01 03

Educational organization: Vietnam National University of Agriculture (VNUA)

Research Objectives

Assessment of land use changes in the process of urbanization Hoai Duc District,

Ha Noi City phase 2005 - 2014 by the integration of Remote Sensing and GIS technology

Materials and Methods

Theses have used the method:

-The method of secondary data collection: collect satellite images (Landsat image), collect the materials, data on natural conditions, the situation of socio-economic

development, the process of urbanization; the situation of land use management

-The method of primary data collection: using portable GPS go field select the

template

-The method of remote sensing image interpretation

-The method of GIS spatial analysis: using the method stack folded map in ArcGIS software to the husband arranged the land use map, maps of land use upheaval through period 2005-2014

-Statistical methods of data processing

Main findings and conlusions

Hoai Duc district has an area of agricultural land accounts for a large proportion, but with the rapid growth of the economy - society in recent years, agricultural land being narrowed to make room for non-agricultural land now to accomplish the goal of industrialization and modernization in 2015

Based on Landsat 5 at the time of 2005, and Landsat 8 at the time of Hoai Duc district in 2014, the construction interpretation course for 4 types of land use including rice fields and vegetable land, construction land, ground water as the basis for the interpretation

of remote sensing in areas Hoai Duc district

Two land use maps of 2005 and 2014 were built in satellite images by the method

of maximum likelihood Using 100 points fieldwork to assess the accuracy of the map

shows: map in 2005 with 94.3% accuracy with a corresponding index k = 0.9158 Kappa, accurate maps in 2014 is 92% with a corresponding index k = 0.8873 Kappa Thus the same image in two time with high accuracy

Using image interpretation by numerical methods and spatial analysis functions of GIS has set up two land use scheme in 2005 and 2014, thereby using established overlay tools are diagrams volatility land use of Hoai Duc period 2005 - 2014 at the rate of 1/

25000

In the period 2005-2014 the process of urbanization in Hoai Duc district going strong In 2014, 1286.75 hectares of land for rice cultivation dropped, construction land increased 534.2 ha compared to 2005, the greatest change in Tram Troi town, An Khanh commune, Kim Chung Di Trach, to see the process of rapid urbanization in Hoai Duc district Vegatable land increased in 2014 compared to 2005, 949.85 hectares of the district have been deployed by the growing areas of vegetables, flowers and fruit trees in the communes of Song Phuong, Dong La, Tien Yen, Van Con, Cat Que, Dac So, Yen So For example, longan fruit planted 97 ha area in Song Phuong, An Thuong, Dong La Commune;

95 hectares planted in Dac So; 40 hectares grapefruit Cat Que, Dong La and 71 hectares of vegetable safety in Tien Yen, Van Con

The process of urbanization is the cause land use changes in Hoai Duc district, as indicated in the following aspects: the level of population growth, construction planning deals and zoning urban, Hoai Duc district largely in the planning center expansion capital; the development of urban infrastructure

PHẦN 1 MỞ ĐẦU

1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Đất đai là một tài nguyên thiên nhiên vô cùng quý giá, là tư liệu sản xuất đặc biệt Đất đai là môi trường sống của cả con người và sinh vật, là địa bàn phân bố dân cư, xây dựng các công trình kinh tế, văn hóa, an ninh quốc phòng

Dữ liệu viễn thám với đặc điểm đa thời gian, xử lý ngắn và phủ trùm khu vực rộng là một công cụ hữu hiệu cho việc theo dõi biến động hiện trạng sử dụng đất Cùng với đó, GIS (hệ thống thông tin địa lý) là một công cụ khá mạnh trong việc lưu trữ và diễn đạt dữ liệu đặc biệt là dữ liệu bản đồ Chúng có thể xuất ra kết quả ở những dạng khác nhau như các bản đồ, biểu đồ thống kê… GIS giúp tiết kiệm chi phí và thời gian trong việc lưu trữ dữ liệu Có thể thu thập và lưu trữ dữ liệu với số lượng lớn Số liệu lưu trữ có thể được quản lý, cập nhật, chỉnh sửa một cách dễ dàng

Ngày nay do sự tăng dân số, sự phát triển của các đô thị, sự tăng trường kinh

tế xã hội và một số vấn đề khác đã và đang tác động rất lớn tới đất đai, đặc biệt đối với một huyện có tốc độ đô thị hóa nhanh như huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội

Đặc thù huyện Hoài Đức là một huyện đang trên đà đô thị hóa nhanh cho nên biến động về đất đai trên địa bàn huyện diễn ra rất thường xuyên cả về loại đất lẫn đối tượng sử dụng Nhiều diện tích đất nông nghiệp đã, đang và sẽ chuyển sang đất phi nông nghiệp như: đất ở nông thôn, đất trụ sở cơ quan, công trình sự nghiệp, đất giao thông, đất khu công nghiệp, đất cơ sở sản xuất kinh doanh, đất an ninh quốc phòng

Trước những áp lực đó, đất đai và các lớp phủ mặt đất biến động không ngừng cùng với sự phát triển của xã hội Để nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất có nhiều phương pháp khác nhau với nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: từ các số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiểm kê, hay từ các cuộc điều tra Các phương pháp này thường tốn nhiều thời gian, kinh phí và không thể hiện được sự thay đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác của lớp phủ mặt đất và vị trí không gian của sự thay đổi đó

Nhận thức được vai trò và tầm quan trọng của việc đánh giá biến động và nhằm hiện đại hóa công tác quản lý đất đai, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Đào Châu Thu và TS Trần Quốc Vinh, tôi xin tiến hành nghiên cứu đề tài:

“Tích hợp ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý đánh giá biến động đất đai trong quá trình đô thị hóa giai đoạn 2005-2014 huyện Hoài Đức - thành phố Hà Nội”

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

- Thành lập bản đồ biến động đất đai giai đoạn 2005-2014 huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội bằng tư liệu viễn thám và GIS

- Từ kết quả nghiên cứu, đưa ra các nhận xét đánh giá biến động đất đai trong quá trình đô thị hóa giai đoạn 2005-2014 trên địa bàn huyện Hoài Đức, thành phố

- Kết quả nghiên cứu có thể làm tài liệu tham khảo trong việc xây dựng bản

đồ sử dụng đất tại huyện Hoài Đức

- Kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp hoàn thiện biện pháp kỹ thuật, định mức kinh tế kỹ thuật giải đoán ảnh vệ tinh, xây dựng bản đồ sử dụng đất

PHẦN 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

2.1 QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA

2.1.1 Khái niệm về đô thị hóa

Đô thị hóa là việc tích tụ và chuyển đổi trên diện rộng, với quy mô lớn mục đích sử dụng đất nông nghiệp sang đất ở, dịch vụ, du lịch sinh thái và các mục đích sản xuất kinh doanh phi nông nghiệp

Bên cạnh đó, khác với lý do hình thành đô thị thời cổ đại, quá trình đô thị hóa hiện đại bắt nguồn từ tiền đề công nghiệp hóa, với sự phát triển các chức năng xã hội - chính trị của những trung tâm dân cư mới, với sự phân biệt vùng

cư trú được quy định bởi sự phân công lao động xã hội Sự hình thành các trung tâm cư dân mới, khác biệt với nông thôn này ngày càng thu hút nhiều người từ nông thôn đến để tham gia vào đội ngũ làm nghề mới không phải sản xuất nông nghiệp: thủ công nghiệp phường hội, buôn bán, công nghiệp hiện đại với hy vọng có cuộc sống dễ chịu, sung túc hơn Do đó quá trình đô thị hóa còn là sự tập trung dân số, sự chuyển đổi phương cách sản xuất, lối sống và sự phát triển không gian của thành phố

Đây là quá trình tất yếu trong phát triển kinh tế - xã hội, là xu thế tích cực tạo nên động lực mới cho nền kinh tế của mỗi quốc gia

2.1.2 Khái niệm vùng ven đô

Vùng ven đô là một khái niệm, là vùng có sự tương tác giữa nông thôn và thành thị Theo đó, “vùng ven đô là một vùng nóng đang có chuyển động đô thị hóa Vùng này là điểm quá độ và vùng chuyển tiếp, là khu đệm giữa nông thôn và thành thị, giữa cái yên tĩnh và cái sôi động, giữa cái bảo thủ của nông dân và cái thoáng

mở của thành thị, là nơi chuyển đổi nhu cầu của nông dân vào đô thị và ngược lại mang lối sống của đô thị vào nông dân” Đây là chuyển động cơ bản của mối quan

hệ kinh tế, văn hóa, xã hội và là nơi chuyển dịch cơ cấu kinh tế nông nghiệp thành phi nông nghiệp

Về mặt hành chính địa giới thì vùng ven đô không chỉ được định nghĩa bao gồm các khu vực quận/huyện bao quanh nội thành thành phố Vùng ven đô được xem là các quận huyện nằm ở vị trí chuyển tiếp giữa khu vực trung tâm và ngoại thành Vùng ven đô là vùng vành đai chuyển tiếp giữa một đô thị lớn và nông thôn xung quanh, chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của văn hóa đô thị đó, nhưng vẫn còn mang trong mình nhiều yếu tố của văn hóa nông thôn, nên không hẳn là nông thôn mà cũng chưa phải là đô thị thực sự

Hình 2.1 Đô thị hóa vùng ven đô

Dù có nhiều định nghĩa theo nhiều góc độ khác nhau nhưng các nhà nghiên cứu đều có chung một quan điểm vùng ven đô là vùng đệm, vùng chuyển tiếp đang

đô thị hóa từ vùng nông thôn sang vùng đô thị là vùng giáp ranh với đô thị Như vậy, vùng ven đô là vùng đang bị đô thị hóa tác động, hình thành nên quận mới từ huyện và đang ngày càng thay đổi do tác động của đô thị hóa Ở đó diện tích đất nông nghiệp càng ngày càng bị thu hẹp

2.1.3 Phân loại đô thị hóa

Có hai cách để phân loại quá trình đô thị hóa khác nhau bao gồm phân loại theo đặc điểm của quá trình đô thị hóa và phân loại theo sự phát triển của đô thị hóa, trong đó:

Theo đặc trưng của quá trình đô thị hóa, có thể chia làm 2 loại đô thị hóa:

Đô thị hóa tăng cường: Xẩy ra ở các nước phát triển, đô thị hóa chính là công nghiệp hóa đất nước ngày càng nâng cao điều kiện sống và làm việc tạo ra các tiền

đề cho phát triển kinh tế xã hội, xóa bỏ mâu thuẫn sự khác biệt cơ bản giữa đô thị và công thôn

Đô thị hóa giả mạo: Xẩy ra ở các nước đang phát triển, đô thị hóa đặc trưng

là sự bùng nổ về dân số và sự phát triển yếu kém của ngành công nghiệp Mâu thuẫn giữa đô thị hóa và nông thôn trở nên sâu sắc do sự phát triển mất cân đối của các điểm dân cư Đặc biệt là sự phát triển độc quyền của các đô thị cực lớn tạo nên những hiện ượng tiêu cực trong quá trình phát triển đô thị

Theo lịch sử phát triển đô thị hóa, có 3 loại đô thị hóa:

Đô thị hóa thay thế: Chỉ quá trình đô thị hóa diễn ra ngay chính trong đô thị,

ở đây có sự di dân từ trung tâm ra ngoại thành hoặc vùng ven đô

Đô thị hóa cưỡng bức: Là khái niệm dùng để chỉ sự dịch chuyển dân cư

từ nông thôn về thành thị với lý do ngoài kinh tế, tức là không phải trước hết là tìm kiếm việc làm hay tìm dịch vụ tốt hơn Quá trình cưỡng bức xẩy ra có thể nông dân chuyển vào thành phố

Đô thị hóa ngược: Là khái niệm dùng để chỉ sự di dân từ đô thị lớn sang đô thị nhỏ hoặc từ đô thị trở về nông thôn Tại mỗi vùng, mỗi địa phương khác nhau sẽ

có các điều kiện kinh tế, xã hội, văn hóa và chính trị khác nhau và có thể sẽ có nhiều hình thức đô thị hóa cùng diễn ra

2.1.4 Tác động của quá trình đô thị hóa:

Đô thị hóa làm ảnh hưởng sâu sắc tới quá trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế, đến số lượng, chất lượng dân số đô thị quá trình này còn làm thay đổi nhu cầu sử dụng đất đô thị và ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế xã hội của vùng và quốc gia

Do đó, đô thị hóa gây ra nhiều tác động tích cực cũng như tiêu cực khác nhau trên quy mô vùng

a) Tác động tích cực

Kết quả của quá trình mở rộng và phát triển đô thị hóa góp phần chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng giảm tỷ trọng kinh tế ngành nông nghiệp, tăng tỷ trọng kinh tế ngành công nghiệp và dịch vụ Quá trình đô thị hóa dẫn tới tập trung các nguồn lực sản xuất, khoa học, công nghệ, văn hóa, kỹ thuật và sự tập trung các khu dân cư làm cho kinh tế đô thị tăng trưởng mạnh mẽ, trong đó GDP đầu người ở các đô thị thường cao hơn từ 3 đến 5 lần GĐP bình quân đầu người của cả nước và cao hơn nhiều lần so với khu vực nông thôn Đô thị hóa diễn ra kéo theo việc xây dựng các cơ sở hạ tầng tương ứng để đáp ứng nhu cầu phát triển của đô thị Đó là hệ thống đường giao thông, thông tin liên lạc, đầu tư cấp điện, chiếu sáng, cấp nước, thu gom xử lý chất thải

Quá trình đô thị hóa ảnh hưởng đến cơ cấu sử dụng đất được chuyển dịch theo hướng sản xuất hàng hóa, diện tích đất nông nghiệp giảm nhanh đặc biệt là diện tích đất trồng lúa; các khu đô thị mới hình thành, tỷ lệ cơ cấu ngành nghề theo hướng công nghiệp dịch vụ tăng, tạo nguồn thu quan trọng đóng góp vào ngân sách Nhà nước Đặc biệt, tạo ra được môi trường cạnh tranh nhằm thu hút đầu tư thúc

đẩy sự phát triển của thị trường bất động sản cũng như hỗ trợ, kích thích cho sự phát triển của các khu công nghiệp, dịch vụ, du lịch tạo đà và lực cho quá trình đô thị hóa cũng như chuyển dịch cơ cấu kinh tế, cơ cấu lao động trên địa bàn

b) Tác động tiêu cực

Quá trình đô thị hóa có quan hệ hữu cơ rất lớn đến công tác quản lý đất đai thể hiện qua: công tác giao đất, cho thuê đất; công tác lập, thẩm định phê duyệt quy hoạch sử dụng đất, Bên cạnh những ưu điểm, thuận lợi mà quá trình đô thị hóa đem lại còn một số khó khăn, hạn chế, vướng mắc phát sinh trong qua trình đô thị hóa có thể thấy rõ như: Việc xây dựng kế hoạch sử dụng đất dài hạn 5 năm tính khả thi không cao; chính quyền cấp cơ sở chưa thực sự chú trọng đến công tác lập và thực hiện kế hoạch sử dụng đất; vấn đề bồi thường giải phóng mặt bằng ở nhiều khu

đô thị gặp khó khăn, kéo dài; tình trạng khiếu kiện kéo dài liên quan đến bồi thường, hỗ trợ tái định cư, tình trạng chống đối không hợp tác trong công tác kiểm đếm, bồi thường và di dời, đang trở thành những điểm nóng rất cần sự vào cuộc của cả hệ thống chính trị Vấn đề quản lý, sử dụng đất của chủ đầu tư ở một số khu

đô thị còn lỏng lẻo, để người dân trở lại tái chiếm đất sản xuất, xây dựng nhà ở cũng dẫn đến sự khiếu kiện, ảnh hưởng đến an ninh trật tự tại địa phương

2.2 KHÁI QUÁT CHUNG VỀ BIẾN ĐỘNG

2.2.1 Khái niệm về biến động

Biến động là sự biến đổi, thay đổi, thay thế trạng thái này bằng một trạng thái khác liên tục của sự vật, hiện tượng tồn tại trong môi trường tự nhiên cũng như môi trường xã hội

2.2.2 Yêu cầu về tư liệu để tạo ảnh biến động

- Tư liệu cùng một khu vực

- Tư liệu phải là cùng loại hoặc có tính chất tương tự như nhau

- Ảnh phải được chụp trong các thời gian khác nhau

2.2.3 Các phương pháp đánh giá biến động

Phát hiện biến động sử dụng đất và lớp phủ bề mặt là việc làm cần thiết trong việc hiện chỉnh bản đồ lớp phủ bề mặt và trợ giúp cho việc theo dõi, quản lý tài nguyên thiên nhiên

Sự biến động thông thường được phát hiện trên cơ sở so sánh tư liệu viễn thám đa thời gian hoặc giữa bản đồ cũ và bản đồ mới được hiện chỉnh theo tư liệu viễn thám

Các biến động có thể được chia làm hai loại chính sau: biến động theo mùa

và biến động hàng năm Thông thường hai loại biến động này pha trộn với nhau rất phức tạp trong khuôn khổ một bức ảnh, do vậy người giải đoán cần sử dụng các tư liệu cùng thời gian, cùng mùa trong năm để có thể phát hiện được các biến động thực sự (Phạm Vọng Thành, 2001)

Có rất nhiều các phương pháp nghiên cứu biến động khác nhau, tuy nhiên có thể chia thành hai nhóm chính đó là: phương pháp so sánh sau phân loại (từ bản đồ

về bản đồ); phương pháp quang phổ (từ ảnh về ảnh) Việc sử dụng cách này hay cách khác phụ thuộc vào đối tượng biến động cần xác định, dữ liệu thu thập được,

độ chính xác yêu cầu

2.2.3.1 Tạo ảnh biến động từ ảnh gốc theo từng band phổ

Phương pháp chung là so sánh các giá trị độ sáng của hình ảnh (DN) của từng band giữa hai thời điểm chụp ảnh khác nhau, bằng cách tạo ảnh hiệu số của hai band đó:

DN(1,2) = DN(1) – DN(2)

Trong đó:

DN(1): Giá trị DN của pixel trong ảnh chụp ở thời gian (1)

DN(2): Giá trị DN của pixel trong ảnh chụp ở thời gian (2)

DN(1,2): Giá trị DN của pixel ảnh biến động giữa hai thời gian (1) và (2) DN sẽ có các giá trị (-), (+), hoặc bằng 0

+ Giá trị 0 là không có biến động

+ Giá trị (-), (+) là biến động theo hai hướng khác nhau Ví dụ đối với band Green (band 5 của MSS hay band 2 của TM) thì giá trị âm của DN(1,2) sẽ là biến động theo hướng tăng độ xanh, khi đó giá trị DN giảm đi Còn đối với các band khác, như band 4 của MSS hay band 1 của TM thì giá trị âm thể hiện nước biến đổi theo xu thế trong hơn, sạch hơn Đối với đất, đá thì khi DN(1,2) dương nghĩa là đất,

đá khô hơn hoặc nhiều cát hơn còn ngược lại khi DN(1,2) âm thể hiện trong thực tế nước nông hơn và bẩn hơn…

2.2.3.2 Phân loại dữ liệu đa thời gian

Tạo tổ hợp ảnh đa thời gian và phân loại chúng, khi đó những lớp biến động

sẽ có khác biệt phổ so với các lớp không biến động

Hình 2.2 Phương pháp phân loại dữ liệu đa thời gian

Trước khi phân loại ảnh người ta ghép (chồng phủ) hai ảnh có N kênh phổ để tạo nên một ảnh đa thời gian có 2N kênh phổ Kết quả phân loại ảnh chồng phủ gồm 2N kênh là một tập hợp bao gồm các lớp thay đổi và các lớp không thay đổi

Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc vào việc lấy mẫu để phân loại ảnh, sự thay đổi theo các mùa trong năm và ảnh hưởng của khí quyển

2.2.3.3 Tạo ảnh biến động từ ảnh của hai thời điểm khác nhau

Ảnh kết quả là vùng có sự thay đổi về phổ nhiều, sẽ là vùng có khả năng biến động còn vùng mà kết quả của phép trừ ảnh ít hoặc bằng 0 là vùng không có biến động

Hình 2.3 Phương pháp đánh giá biến động tạo thay đổi phổ

Từ hai ảnh viễn thám ban đầu với việc sử dụng các kỹ thuật khác nhau sẽ tạo nên một hay nhiều kênh ảnh mới có sự thay đổi phổ Sự khác biệt phổ giữa các pixel có thể được tính cho từng pixel hoặc tính trên toàn cảnh cùng với tính trên từng pixel Phương pháp này chỉ rõ những khu vực biến động và không biến động cũng như mức độ biến động

Phân loại Đánh giá

biến động

Ảnh 1

Ảnh 2

Tạo thay đổi phổ

Phân loại Đánh giá

biến động

2.2.3.5 Tạo ảnh biến động từ ảnh chỉ số thực vật

Chỉ số thực vật được dùng rất rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu

dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích và năng suất, sản lượng cây trồng…

Từ nhiều band phổ ảnh chỉ số thực vật của từng thời điểm sẽ được tạo nên theo phương pháp NDVI Công thức tính:

(NIR + Red) Trong đó:

NDVI: Chỉ số thực vật NIR: Giá trị phản xạ phổ trong vùng cận hồng ngoại Red: Giá trị phản xạ phổ trong vùng ánh sáng đỏ Tạo ảnh hiệu số từ hai ảnh NDVI sẽ cho các giá trị biến động hoặc không biến động về chỉ số thực vật Đó là biến động về sinh khối của lá, biến động về diện tích Ví dụ:

Qua ví dụ ta thấy giữa các mùa khác nhau thì chỉ số thực vật cũng khác nhau Vào mùa xuân khi lá cây xanh tốt thì chỉ số NDVI xác định được là 0,72; vào mùa thu khi lá cây chuyển sang màu vàng đỏ thì chỉ số NDVI xác định được là 0,14 Điều này chứng tỏ giữa các mùa có sự biến động về chất lượng lá

Hình 2.4 Chỉ số thực vật qua hai mùa khác nhau trong năm

2.2.3.6 Tạo ảnh biến động từ ảnh đã phân loại

Để áp dụng được phương pháp này, để có kết quả chính xác và tiện so sánh việc phân loại phải được thực hiện theo nguyên tắc hai cùng: cùng hệ thống phân loại và cùng phương pháp phân loại Nguyên tắc đánh giá sự biến động của hai ảnh

đã phân loại là dựa vào ma trận biến động (ma trận hai chiều) Ví dụ như bảng sau:

Bảng 2.1 Bảng ma trận biến động giữa hai thời gian a và b

2.2.3.7 Phương pháp phân tích Vector

Là phương pháp nghiên cứu hướng biến động của các vector thông tin của từng pixcel trên ảnh Có thể áp dụng phương pháp để nghiên cứu xu thế biến động của nhiều yếu tố tự nhiên, môi trường như rừng, nước và đất

2.2.3.8 Nghiên cứu biến động sau phân loại

Là phương pháp thông dụng nhất được áp dụng để nghiên cứu biến động Bản chất của nó là so sánh sự biến động của kết quả phân loại ảnh

Để áp dụng phương pháp này cần lựa chọn hai tư liệu ảnh ở hai thời điểm khác nhau của cùng một khu vực nghiên cứu Độ chính xác phụ thuộc vào độ chính xác của từng phương pháp phân loại do phải tiến hành phân loại độc lập các ảnh viễn thám

Hình 2.5 Phương pháp đánh giá biến động sau phân loại

2.3 CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) 2.3.1 Khái niệm chung về công nghệ viễn thám

2.3.1.1 Định nghĩa

Viễn thám (Remote sensing) là một khoa học và công nghệ mà nhờ nó các

tính chất của vật thể quan sát được xác định, đo đạc hoặc phân tích mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng Hay hiểu đơn giản viễn thám là thăm dò từ xa về một đối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng hoặc hiện tượng đó (Nguyễn Khắc Thời và nnk, 2006)

Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám như:

Viễn thám là một nghệ thuật, khoa học, nói ít nhiều về một vật không cần phải chạm vào vật đó (Ficher, 1976)

Viễn thám là quan sát về một đối tượng bằng một phương tiện cách xa vật trên một khoảng cách nhất định (Barret and Curtis, 1976)

Phương pháp viễn thám là phương pháp sử dụng năng lượng điện từ như ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn như một phương tiện để điều tra và đo đạc những đặc tính của đối tượng…(Floy Sabin, 1987)

Tuy nhiên, mọi định nghĩa đều có nét chung và nhấn mạnh rằng viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về các đối tượng, hiện tượng trên trái đất

Về bản chất viễn thám là công nghệ nhằm xác định và nhận biết các đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua các đặc trưng riêng về phản xạ hoặc bức xạ điện từ Tuy nhiên những năng lượng như từ trường, trọng trường cũng có thể được sử dụng

Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ đối tượng

được gọi là bộ cảm còn phương tiện dùng để mang các bộ cảm được gọi là “vật mang” Vật mang có thể là khinh khí cầu, máy bay hoặc vệ tinh

2.3.1.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám

Viễn thám nghiên cứu đối tượng bằng giải đoán và tách lọc thông tin bằng giải đoán tư liệu ảnh hàng không hoặc ảnh vệ tinh dạng số

Các dữ liệu dưới dạng ảnh chụp và ảnh số được thu nhận dựa trên việc ghi nhận năng lượng bức xạ và sóng phản hồi phát ra từ vật thể khi khảo sát Năng lượng phổ dưới dạng sóng điện từ, nằm trên các dải phổ khác nhau, cùng cho thông tin về một vật thể từ nhiều góc độ sẽ góp phần giải đoán đối tượng một cách chính xác hơn (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)

Hình 2.6 Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám

Giải đoán, tách lọc thông tin từ dữ liệu ảnh viễn thám được thực hiện dựa trên các cách tiếp cận khác nhau, có thể kể đến là:

- Đa phổ: Sử dụng nghiên cứu vật từ nhiều kênh phổ trong dải phổ từ nhìn thấy đến cận hồng ngoại

- Đa nguồn dữ liệu: Dữ liệu ảnh thu nhận từ các nguồn khác nhau ở các độ cao khác nhau, như ảnh chụp trên mặt đất, chụp trên khinh khí cầu, chụp từ máy bay đến các vệ tinh

- Đa thời gian: Dữ liệu ảnh thu nhận vào các thời gian khác nhau

- Đa độ phân giải: Dữ liệu ảnh có độ phân giải khác nhau về không gian, phổ

và thời gian

- Đa phương pháp: Phân tích ảnh bằng phương pháp số hoặc bằng mắt

2.3.1.3 Vấn đề thu nhận và phân tích tư liệu viễn thám

Năng lượng điện từ của ánh sáng sau khi truyền qua các cửa sổ khí quyển tương tác với các đối tượng trên bề mặt Trái đất và phản xạ lại để các thiết bị thu của viễn thám có thể ghi nhận các tín hiệu đó Quá trình này thực hiện qua 3 bước chính sau đây:

- Phát hiện: việc phát hiện các thông tin là bước rất quan trọng, bao gồm phát hiện về dải sóng, về cường độ và tính chất khác của nguồn năng lượng điện từ

- Ghi tín hiệu: Các tín hiệu phát hiện được có thể ghi dưới dạng hình ảnh hoặc các tín hiệu điện từ Khi xử lý các tín hiệu dạng hình ảnh, một số kiểu phim ảnh có phủ các lớp nhạy cảm ánh sáng để phát hiện sự khác nhau của nguồn năng lượng điện từ tạo nên hình ảnh không gian, cung cấp nhiều chi tiết trong không gian

và có thể hiệu chỉnh hình học dễ dàng Năng lượng điện từ có thể được ghi dưới dạng các tín hiệu, biểu đồ phổ hoặc dưới dạng hình ảnh số Các tín hiệu điện từ có thể ghi nhận ở dạng phim, băng từ hoặc đĩa từ và có thể hiển thị dễ dàng

- Phân tích các tín hiệu phổ: Có thể được thực hiện bằng hai phương pháp là phân tích bằng mắt và xử lý số bằng máy tính

2.3.2 Phương pháp xử lý thông tin viễn thám

2.3.2.1 Khái niệm giải đoán ảnh viễn thám

Giải đoán ảnh viễn thám là quá trình chiết tách thông tin định tính cũng như định lượng từ ảnh như hình dạng, vị trí, cấu trúc, đặc điểm, chất lượng, điều kiện…Mối quan hệ tương hỗ giữa các đối tượng dựa trên tri thức chuyên ngành hoặc kinh nghiệm của người giải đoán ảnh Việc tách thông tin trong viễn thám có thể chia thành 5 loại, cụ thể:

- Phân loại đa phổ: là quá trình tách gộp thông tin dựa trên các tính chất phổ, không gian và thời gian của đối tượng

- Phát hiện biến động: là phát hiện và tách các biến động dựa trên tư liệu ảnh

đa thời gian (ví dụ: xác định biến động thổ nhưỡng)

- Chiết tách các thông tin tự nhiên: tương ứng với việc đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ cao của vật thể dựa trên các đặc trưng phổ

- Xác định các chỉ số: là việc tính toán các chỉ số mới (ví dụ: chỉ số thực vật, chỉ số ô nhiễm)

- Xác định các đối tượng đặc biệt: là xác định các đặc tính hoặc các hiện tượng đặc biệt như thiên tai, cháy rừng, chỉ ra các đường đứt gãy, đặc điểm khảo cổ…

2.3.2.2 Giải đoán ảnh bằng mắt

Phân tích bằng mắt được thực hiện với các tư liệu dạng hình ảnh Phân tích ảnh bằng mắt có sự kết hợp nhuần nhuyễn các kiến thức chuyên môn của người phân tích để từ đó khai thác được các thông tin có trong tư liệu ảnh Do đó kết quả giải đoán phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người phân tích Hạn chế của giải đoán bằng mắt là không nhận biết được hết các đặc tính phổ của đối tượng, nguyên nhân do khả năng phân biệt sự khác biệt về phổ của mắt người hạn chế tối đa là 12-14 mức

Đoán đọc bằng mắt là sử dụng mắt thường có sự trợ giúp của các dụng cụ quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu…Cơ sở để đoán đọc là các chuẩn đoán đọc vẽ và mẫu đoán đọc

Các chuẩn đoán đọc bao gồm (Nguyễn Khắc Thời và nnk, 2006):

Chuẩn kích thước, Chuẩn hình dạng, Chuẩn bóng, Chuẩn độ đen, Chuẩn màu sắc, Chuẩn cấu trúc, Chuẩn phân bố, Chuẩn mối quan hệ tương hỗ

Để trợ giúp cho công tác đoán đọc người ta thành lập các mẫu đoán đọc Tất cả các chuẩn đoán đọc cùng với các thông tin về thời gian chụp, mùa chụp, tỷ lệ ảnh đều phải đưa vào mẫu đoán đọc Một bộ mẫu đoán đọc không chỉ gồm phần ảnh mà còn mô tả bằng lời

2.3.2.3 Giải đoán ảnh bằng công nghệ số

Xử lý ảnh số là phương pháp phân tích tư liệu phổ dưới dạng hình ảnh số (digital image) chứ không phải dạng ảnh tương tự (analogue) Ưu điểm của phương pháp là có thể phân tích các tín hiệu phổ một cách rất chi tiết (256 mức hoặc hơn) Phương pháp với sự trợ giúp của máy tính và các phần mềm chuyên dụng có thể tách chiết rất nhiều thông tin phổ của đối tượng, từ đó nhận biết các đối tượng một cách tự động Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở viễn thám Tuy nhiên, quá trình xử lý ảnh số cần có sự kết hợp nhuần nhuyễn kiến thức chuyên môn với hiểu biết về đối tượng của người phân tích

Các tư liệu thu được trong viễn thám phần lớn là ở dưới dạng số cho nên vấn

đề đoán đọc điều vẽ ảnh bằng xử lý số trong viễn thám giữ một vai trò quan trọng

và trở thành phương pháp cơ bản trong viễn thám hiện đại Phương pháp giải đoán ảnh bằng công nghệ số bao gồm các bước sau:

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

- Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: Đây là giai đoạn mà các tín hiệu số được hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng được Giai đoạn này thường được thực hiện trên các máy tính lớn tại các Trung tâm thu số liệu vệ tinh Đây là giai đoạn mà các tín hiệu số được hiệu chỉnh hệ thống, nó bao gồm các bước sau Theo Phạm Vọng Thành (2001), Công nghệ viễn thám:

+ Hiệu chỉnh bức xạ: Tất cả các tư liệu số hầu như bao giờ cũng chịu một mức độ nhiễu xạ nhất định Nhằm loại trừ các nhiễu kiểu này cần phải thực hiện một số phép tiền xử lý Khi thu các bức xạ từ mặt đất trên các vật mang trong vũ trụ, người ta thấy chúng có một số sự khác biệt so với trường hợp quan sát cùng đối tượng đó ở khoảng cách gần Điều này chứng tỏ ở những khoảng cách xa như vậy tồn tại một lượng nhiễu nhất định gây bởi ảnh hưởng của góc nghiêng và độ cao mặt trời, một số điều kiện quang học khí quyển như sự hấp thụ, tán xạ, độ mù Chính vì vậy, để bảo đảm được sự tương đồng nhất định về mặt bức xạ cần thiết phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ

+ Hiệu chỉnh khí quyển: Bức xạ mặt trời trên đường truyền xuống mặt đất bị hấp thụ, tán xạ một lượng nhất định trước khi tới được mặt đất và bức xạ phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trước khi tới được bộ cảm Do vậy, bức xạ mà

bộ cảm thu được chứa đựng không phải chỉ riêng năng lượng hữu ích mà còn nhiều thành phần nhiễu khác Hiệu chỉnh khí quyển là một công đoạn tiền xử lý nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang thông tin hữu ích

+ Hiệu chỉnh hình học: Méo hình hình học được hiểu như sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế đo được và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học lý tưởng và trong các điều kiện thu nhận lý tưởng Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng được mối tương quan giữa hệ toạ độ ảnh đo và hệ toạ độ quy chiếu chuẩn Hệ toạ độ quy chiếu chuẩn có thể là hệ toạ độ mặt đất (hệ tọa độ vuông góc hoặc hệ tọa độ địa lý) hoặc hệ toạ độ ảnh khác

- Biến đổi ảnh: Các quá trình xử lý, tăng cường chất lượng, biến đổi tuyến tính là giai đoạn tiếp theo Giai đoạn này có thể thực hiện trên các máy tính nhỏ và bao gồm các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng ảnh, biến đổi tuyến tính + Tăng cường chất lượng ảnh và chiết tách đặc tính

Tăng cường chất lượng có thể được định nghĩa như một thao tác chuyển đổi nhằm thể hiện ảnh với cường độ, độ tương phản phù hợp với thiết bị hiển thị ảnh Chiết tách đặc tính là một thao tác nhằm phân loại, sắp xếp các thông tin có sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu đưa ra dưới dạng các hàm số

Những phép tăng cường chất lượng cơ bản thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổ hợp màu, chuyển đổi màu giữa hai hệ RGB và HSI

Sau khi tăng cường chất lượng ảnh, một trong những ưu điểm của phương pháp xử lý ảnh số là có thể chọn các tổ hợp màu tuỳ ý Tổ hợp màu có nghĩa là gán

3 màu cơ bản đỏ, lục, chàm cho ba kênh phổ nào đó Có hai phương pháp trộn màu

đó là cộng màu và trừ màu

Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành 3 vùng cơ bản là đỏ, lục, chàm

và sau đó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua kính lọc đỏ, lục, chàm tương ứng ta thấy hầu hết các mầu tự nhiên đều được khôi phục lại Phương pháp tổ hợp màu này được gọi là tổ hợp mầu tự nhiên

Trong viễn thám, các kênh phổ không được chia đều trong dải sóng nhìn thấy nên không thể tái tạo lại được các mầu tự nhiên mặc dù cũng sử dụng ba mầu

cơ bản đỏ, lục, chàm Tổ hợp màu như vậy gọi là tổ hợp màu giả Tổ hợp mầu giả thông dụng nhất trong viễn thám là khi ta gán màu đỏ cho kênh hồng ngoại, màu lục cho kênh đỏ, màu chàm cho kênh lục Trong tổ hợp màu này, thực vật có màu đỏ (với mức độ khác nhau của mầu đỏ thể hiện mức độ dày đặc của thảm thực vật), đất trống thường có cường độ rất cao nên có màu trắng, nước có màu xanh là tổ hợp của hai màu chàm và màu lục

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

Mục đích của quá trình phân loại là tự động phân loại tất cả các pixel trong ảnh thành các lớp phủ đối tượng Có hai phương pháp phân loại cơ bản là phân loại không kiểm định và phân loại có kiểm định

+ Phân loại có kiểm định: Được dùng để phân loại các đối tượng theo yêu cầu của người sử dụng Trong phân loại có kiểm định người giải đoán kiểm tra quá trình phân loại pixel bằng việc quy định cụ thể theo thuật toán máy tính các mô tả bằng số các loại lớp phủ mặt đất gọi là dữ liệu mẫu Để có kết quả phân loại chính xác, dữ liệu mẫu cần phải vừa đặc trưng vừa đầy đủ Việc phân loại thường dùng ba thuật toán: thuật toán phân loại theo xác suất cực đại, thuật toán phân loại theo khoảng cách ngắn nhất, thuật toán phân loại hình hộp

+ Trong phân loại không kiểm định không sử dụng dữ liệu mẫu làm cơ sở để phân loại mà dùng các thuật toán để xem xét các pixel chưa biết trên một ảnh và kết hợp chúng thành một số loại dựa trên các nhóm tự nhiên hoặc các loại tự nhiên có trên ảnh

- Xuất kết quả: Sau khi hoàn tất các khâu xử lý cần phải xuất kết quả Ở đây, ranh giới giữa viễn thám, bản đồ máy tính, làm bản đồ số và hệ thống thông tin địa

lý bị xoá nhoà Có thể lựa chọn một cách không hạn chế các sản phẩm đầu ra Ba dạng tổng quát thường được sử dụng: các sản phẩm bản đồ đồ hoạ, các dữ liệu đưa

ra bằng bảng, các file thông tin bằng số

Theo http://vi.wikipedia.org Hiện nay có nhiều phần mềm chuyên dụng để giải đoán ảnh viễn thám nhưng hiệu quả và thông dụng nhất là hai phần mềm ENVI

và ERDAS:

- Phần mềm ENVI: ENVI (ENvironment for Visualizing Images) là bộ sản

phẩm phần mềm của hãng EXELIS Visual Information Solutions (Mỹ) – http://exelisvis.com – kết hợp các kỹ thuật chuyên sâu về xử lý dữ liệu ảnh số (bao gồm dữ liệu viễn thám, DEM và GIS/GPS) với công nghệ phân tích địa không gian nhằm khai thác những thông tin có giá trị hỗ trợ ra quyết định chính xác và kịp thời Với giao diện hiện đại, dễ sử dụng và các tính năng nổi trội trong xử lý phân tích ảnh được quy trình hóa và được phát triển nâng cấp thường xuyên, bộ phần mềm ENVI ngày càng trở thành công cụ khai thác thông tin địa không gian hiệu quả trong các ứng dụng bản đồ và tài nguyên và môi trường đa ngành Những tính năng nổi trội của bộ phần mềm ENVI bao gồm:

+ Làm việc (hiển thị và xử lý) số lượng và dung lượng ảnh lớn;

+ Đọc, hiển thị và phân tích nhiều định dạng (format) ảnh vệ tinh, ảnh thông dụng, dữ liệu raster và DEM;

+ Khai thác thông tin từ nhiều loại ảnh vệ tinh và ảnh hàng không khác nhau (VNREDSat-1, SPOT, Landsat, ASTER, QuickBird, GeoEye, WorldView, Radar, Vexcel…);

+ Trộn các dạng ảnh (ảnh quang học, ảnh radar…) nhằm hiểu rõ đặc điểm của vùng nghiên cứu;

+ Bộ công cụ xử lý ảnh đa dạng dựa trên các phương pháp khoa học đã được kiểm chứng như công cụ xử lý hình học, công cụ phân tích phổ, công cụ phân tích

dữ liệu và các công cụ nâng cao;

+ Khả năng làm việc với dữ liệu vector (các định dạng shapefile, MIF, DXF

và GPS) và kết nối trực tiếp với phần mềm ArcGIS cho phép dễ dàng tích hợp kết quả phân tích ảnh vào cơ sở dữ liệu và quy trình ứng dụng bản đồ GIS;

+ Với ngôn ngữ lập trình IDL, ENVI có khả năng tùy biến và mở rộng theo yêu cầu quy trình xử lý phân tích ảnh của khách hàng

- Phần mềm ERDAS: Bộ phần mềm chuyên dụng cho xử lý ảnh địa không

gian, cho phép bạn khai thác và chiết tách thông tin dễ dàng từ tư liệu ảnh như một chuyên gia thực thụ, không đòi hỏi bạn phải có kinh nghiệm hay trình độ chuyên môn sâu Với những công cụ xử lý ảnh mạnh và dễ sử dụng, sẽ giúp người dùng vừa đơn giản hoá công việc vừa đạt được hiệu quả sử dụng cao

ERDAS IMAGINE là một giải pháp mở với ba cấu hình và nhiều modul mở rộng, bạn có thể chọn một cách chính xác hệ thống bạn cần

Bộ sản phẩm ERDAS IMAGINE bao gồm:

- IMAGINE Essentials: Một phần mềm mạnh, giá thấp chứa các công cụ hiển thị và vẽ bản đồ ảnh cho phép nhiều loại dữ liệu địa lý khác nhau có thể tích hợp với ảnh và được tổ chức một cách nhanh chóng IMAGINE Essentials cung cấp các công cụ cơ bản cho nắn ảnh, phân tích ảnh, hiển thị và tạo bản đồ ảnh

- IMAGINE Advantage: Bộ công cụ xử lý ảnh hoàn thiện hơn IMAGINE Essentials bằng việc thêm vào các công cụ xử lý ảnh và làm bản đồ chính xác IMAGINE Advantage bao gồm một bộ đầy đủ các công cụ phân tích dữ liệu ảnh như ghép ảnh, nội suy mặt, giải đoán ảnh cao cấp và nắn ảnh trực giao

- IMAGINE Professional: Phần mềm xử lý ảnh đầy đủ nhất, IMAGINE Professional bao gồm các công cụ phân tích ảnh phức tạp, phân tích ảnh radar và phân loại ảnh cao cấp Nó cũng bao gồm công cụ mô hình hoá dữ liệu không gian, một công cụ cho phân tích dữ liệu địa lý

2.3.2.4 So sánh hai phương pháp giải đoán ảnh viễn thám

Bảng 2.2 Bảng so sánh hai phương pháp giải đoán ảnh viễn thám

- Có thể phân tích được các thông tin phân bố không gian

- Kết quả xử lý được chuẩn hoá

- Chiết xuất được các đặc tính vật

lý

- Năng suất cao, có thể đo được các chỉ số đặc trưng tự nhiên

- Rất khó ứng dụng kinh nghiệm của người điều vẽ

- Chiết xuất ít thông tin về bối cảnh

- Kết quả phân tích các thông tin kém

2.3.3 Các hệ thống vệ tinh viễn thám và dữ liệu ảnh vệ tinh

2.3.3.1 Các hệ thống vệ tinh viễn thám

a Vệ tinh Landsat

Landsat là vệ tinh thí nghiệm của Mỹ do cơ quan hàng không vũ trụ NASA

(National Aeronautics and Space Administration) quản lý Là hệ thống vệ tinh quỹ

đạo cận cực (góc mặt phẳng quỹ đạo so với mặt phẳng xích đạo là 98,20), lúc đầu có

tên là ERST (Earth Remote Sensing Satellite), sau 2 năm kể từ lúc phóng ERST - 1

đổi thành Landsat, sau đó là Landsat - TM và Landsat – ETM

Vệ tinh Landsat đầu tiên được phóng vào quỹ đạo ngày 23/07/1972 và ngừng hoạt động vào ngày 06/01/1978 có tên là Landsat 1 Đến nay đã có 8 thế hệ vệ tinh Landsat

Bảng 2.3 Các hệ thống vệ tinh Landsat

Landsat 1 23/07/1972 06/01/1978 MSS - TM Landsat 2 22/01/1975 25/02/1982 MSS - TM Landsat 3 05/03/1978 31/03/1983 MSS - TM Landsat 4 16/07/1982 15/06/2001 MSS - TM Landsat 5 01/03/1984 08/1995 MSS - TM Landsat 6 05/03/1993 Bị hỏng ngay khi phóng TM/ ETM Landsat 7 15/04/1999 Đang hoạt động ETM +

Landsat 8 11/02/2013 Đang hoạt động OLI – TIRS

(a) (b)

Hình 2.7 Hình ảnh vệ tinh Landsat 7 (a) và Landsat 8 (b)

- Bộ cảm MSS (Multi Spectral Scanner): Bộ cảm này được đặt trên các vệ

tinh Landsat 1, 2, 3 ở độ cao 919 km và Landsat 4, 5 ở độ cao 705 km, chu kỳ lặp là

18 ngày Độ phân giải của Landsat MSS là 79 x 79 m gồm 4 kênh 1, 2, 3, 4, trong

đó kênh 1, 2 nằm trong vùng nhìn thấy, kênh 3, 4 nằm trong vùng cận hồng ngoại

- Bộ cảm TM/ETM (Thematic Mapper/ Enhanced Thematic Mapper): Từ

năm 1982 vệ tinh Landsat 4 được phóng và mang thêm bộ cảm chuyên dùng để thành lập bản đồ chuyên đề là bộ cảm TM Tháng 4/1999 vệ tinh Landsat 7 phóng vào quỹ đạo với bộ cảm TM cải tiến là ETM Landsat TM/ETM có độ phân giải không gian là 30x30 m cho 6 kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 và kênh 6 hồng ngoại nhiệt có độ phân giải không gian là 120x120 m, độ cao bay là 705km, độ phủ là 185x170 km, chu kỳ lặp là 16 ngày Đây là bộ cảm quan trọng nhất trong việc nghiên cứu tài nguyên và môi trường

- ETM + (Enhanced Thematic Mapper +): Landsat ETM + có độ phân giải

không gian là 15x15m đối với kênh 8, 30x30m với các kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 và 60x60m với kênh 6, độ cao bay chụp là 900 km, chu kỳ lặp lại là 16 ngày

Bảng 2.4 Các thông số kỹ thuật của các loại bộ cảm

Loại bộ cảm Kênh phổ Bước sóng

(µm) Phổ điện từ

Độ phân giải (m)

OLI – TIRS

(Landsat 8)

Kênh 1 0,433 – 0,453 Xác định đường bờ

(Coastal aerosol) 30 Kênh 2 0,450 – 0,515 Chàm 30 Kênh 3 0,525 – 0,600 Lục 30

Kênh 5 0,845 – 0,885 Cận hồng ngoại 30 Kênh 6 1,560 – 1,660 Hồng ngoại bước sóng

Kênh 7 2,100 – 2,300 Hồng ngoại bước sóng

Kênh 8 0,500 – 0,680 Toàn sắc 15 Kênh 9 1,360 – 1,390 Phát hiện mây ti (Cirrus) 30 Kênh 10 10,3 – 11,3 Hồng ngoại nhiệt 1 100 Kênh 11 11,5 – 12,5 Hồng ngoại nhiệt 2 100

Hình 2.8 Ảnh vệ tinh Landsat 8 Đại vực Grand Canyon trông giống

như một vết nứt nguy hiểm trên bề mặt của Trái đất

- Bộ cảm OLI (Operational Land Imager – Bộ cảm thu nhận ảnh mặt đất) và

bộ cảm TIRS (Thermal Infrared Sensor - Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt): gồm 11

kênh, độ phân giải từ 15 – 100m, chu kỳ lặp lại 16 ngày

Mặc dù có 8 thế hệ vệ tinh Landsat đã bay vào quỹ đạo nhưng hiện tại chỉ

còn 2 vệ tinh đang hoạt động đó là Landsat 7 và LDCM (Landsat Data Continuity

Mission) hay còn gọi là Landsat 8

So với Landsat 7, Landsat 8 có cùng độ rộng dải chụp, cùng độ phân giải ảnh

và chu kỳ lặp lại (16 ngày) Tuy nhiên, ngoài các dải phổ tương tự Landsat 7, bộ cảm OLI thu nhận thêm dữ liệu ở 2 dải phổ mới nhằm phục vụ quan sát mây ti và quan sát chất lượng nước ở các hồ và đại dương nước nông ven biển cũng như sol khí Bộ cảm TIRS thu nhận dữ liệu ở 2 dải phổ hồng ngoại nhiệt, phục vụ theo dõi tiêu thụ nước, đặc biệt ở những vùng khô cằn thuộc miền tây nước Mỹ Điều đặc biệt là tần số quét của Landsat 8 sẽ tăng lên, nhiều hơn 150 cảnh so với Landsat 7

Ảnh Landsat được ứng dụng trong nghiên cứu của nhiều lĩnh vực từ nghiên cứu hiện trạng đến giám sát biến động và được sử dụng phổ biến nhất, với giá thành thấp

b Vệ tinh SPOT

SPOT là hệ thống vệ tinh thương mại của Pháp, hiện nay đã có 7 thế hệ vệ tinh bao gồm vệ tinh SPOT 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 Vệ tinh SPOT 6 phóng lên quỹ đạo ngày 09/09/2012, vệ tinh SPOT 7 phóng lên quỹ đạo ngày 30/06/2014 đây là hai vệ tinh sinh đôi đầu tiên trong gia đình vệ tinh SPOT với độ phân giải không gian đã được nâng lên 1,5m so với 2,5m của SPOT 5, là thế hệ mới của loạt vệ tinh quang học SPOT với nhiều cải tiến về kỹ thuật và khả năng thu nhận ảnh cũng như đơn

giản hoá việc truy cập thông tin

(a) (b)

Hình 2.9 Ảnh vệ tinh SPOT 6 - 2012 khu vực Baro – Pháp (a)

và SPOT 7 – 2014 khu vực Sydney – Úc (b)

c Vệ tinh QuickBird

Ảnh QuickBird là ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao nhất hiện nay cho ra các kênh toàn sắc có độ phân giải là 0.61m và độ phân giải của các kênh đa phổ là 2,44m, trường phủ mặt đất của ảnh là 16,5x16,5km QuickBird cho ảnh độ phân giải 0,7m ghép kênh toàn sắc tổ hợp với kênh hồng ngoại Với độ phân giả cao ảnh QuickBird được sử dụng trong nhiều lĩnh vực cần độ chính xác lớn như quy hoạch sử dụng đất, xác định chính xác các đối tượng, thành lập bản đồ giao thông

Hình 2.10 Rừng trên những dãy núi Luzon của Philippines thu được từ vệ tinh Quickbird cho thấy một số vụ lở đất dọc theo con đường Bontoc - Banaue

Hiện nay ảnh QuickBird được sử dụng phổ biến vào các lĩnh vực dân sự, an ninh, quản lý môi trường QuickBird được phóng lên ngày 18/10/2001, có độ cao

bay 450m, trọng lượng vệ tinh là 950kg Dự kiến nhiên liệu đủ bay trong 7 năm

d Vệ tinh VNREDSAT-1

Disaster-monitoring Satellite-1) là vệ tinh quang học quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt

Nam, do Công ty EADS Astrium (Pháp) thiết kế, chế tạo

Vệ tinh viễn thám VNREDSat-1 được dự kiến được phóng vào lúc 09 giờ 06 phút ngày 3/5/2013 (theo giờ Hà Nội) từ bãi phóng Kourou, Guyana thuộc Pháp Tuy nhiên, việc phóng bị hoãn do thời tiết xấu Sau đó vệ tinh được phóng thành công vào vũ trụ ngày 7/5/2013 bằng tên lửa đẩy VEGA

Hệ thống VNREDSat-1 là hệ thống viễn thám bao gồm vệ tinh quan sát trái đất VNREDSat-1, trung tâm điều khiển vệ tinh, trạm thu phát tín hiệu vệ tinh băng tần S, trạm lưu trữ dữ liệu dự phòng và trạm thu ảnh vệ tinh

VNREDSat-1 có nhiệm vụ chính là chụp ảnh bề mặt Trái đất, cung cấp một

số lượng lớn ảnh quang học có phân giải cao một cách chủ động và kịp thời cho việc giám sát tài nguyên thiên nhiên, môi trường, thiên tai, biến đổi khí hậu phục vụ phát triển kinh tế xã hội và đảm bảo an ninh quốc phòng

Bảng 2.5 Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat-1

Hình 2.11 Hình ảnh vệ tinh VNREDSat-1

Hình 2.12 Ảnh khu vực Cầu Thanh Trì (Hà Nội)

2.3.3.2 Xu hướng các quốc gia phát triển hệ thống vệ tinh riêng

a Vệ tinh riêng của các nước trên thế giới

Ngày 4 tháng 10 năm 1957, Liên Bang Xô Viết phóng thành công Sputnik 1,

vệ tinh nhân tạo đầu tiên của loài người vào quỹ đạo Trái Đất Hiện nay có khoảng

1100 vệ tinh nhân tạo còn hoạt động trên quỹ đạo Trái Đất Tuy nhiên, bạn có thể rất bất ngờ khi biết rằng có tới hơn 2600 vệ tinh đã hỏng nhưng vẫn lơ lửng đâu đó trên quỹ đạo Có những chiếc được phóng lên từ năm 1958 và nó vẫn còn ở đó Có rất nhiều loại vệ tinh và kích thước của chúng cũng rất đa dạng Có những vệ tinh to bằng một chiếc xe bus, nặng 6 tấn Phần lớn các vệ tinh đều đạt trọng lượng khoảng một vài tấn Trong khi đó có những chiếc chỉ bé như một hộp vuông cạnh 10 cm và nặng chưa đầy 1 kg

Theo Trung tâm Viễn thám Quốc gia (2002) Ứng dụng công nghệ viễn thám

để quản lý dải ven biển Các vệ tinh có thể là của các chính phủ hoặc các công ty tư nhân Có hơn 70 quốc gia sở hữu vệ tinh riêng hoặc các vệ tinh dùng chung giữa các quốc gia Mỹ là nước dẫn đầu số lượng vệ tinh với hơn 500 chiếc Nga xếp thứ

2 và vị trí thứ 3 thuộc về Trung Quốc Cả Bắc Triều Tiên và Iraq đã tuyên bố những

vụ phóng vệ tinh lên quỹ đạo nhưng điều này còn chưa được xác định Na Uy đã phóng các vệ tinh trong nước và quốc tế từ trung tâm vũ trụ của họ ở Andoya Tới năm 2006, chỉ có tám quốc gia đã phóng các vệ tinh lên quỹ đạo một cách độc lập với phương tiện phóng của chính họ chế tạo – theo thứ tự thời gian: Liên bang Xô viết, Hoa Kỳ, Pháp, Nhật Bản, Trung Quốc, Anh, Ấn Độ và Israel Khả năng phóng

vệ tinh của Anh và Pháp hiện được quy cho Liên minh châu Âu và khả năng của Liên bang Xô viết được chuyển cho Nga, làm giảm số lượng những thực thể chính trị với khả năng phóng vệ tinh thực tế xuống còn bảy cường quốc vũ trụ chính: Hoa

Kỳ, Nga, Trung Quốc, Ấn Độ, Liên minh châu Âu, Nhật Bản – và một cường quốc

vũ trụ "nhỏ": Israel Nhiều quốc gia khác như Nam Triều Tiên, Pakistan và Brasil đang ở giai đoạn đầu chương trình phát triển khả năng phóng vệ tinh ở mức độ nhỏ của họ và đang tìm cách trở thành các tiểu cường quốc vũ trụ - các nước khác có thể

có khả năng về khoa học và công nghệ, nhưng không có khả năng kinh tế hay không có tham vọng về chính trị

Ngày 25/4/2015 vừa qua, Cơ quan vũ trụ Châu Âu (ESA) đã phóng thành công vệ tinh viễn thám radar Sentinel-1 thứ hai mang tên Sentinel-1B để cung cấp thêm “tầm nhìn radar” cho chương trình môi trường Copecnicus của châu Âu Vệ tinh Sentinel-1B sẽ kết hợp với vệ tinh Sentinel-1A thành một cặp vệ tinh radar có tần suất và năng lực chụp ảnh rất cao

Sentinel-1B được phóng bằng tên lửa Soyuz từ trạm không gian của châu Âu tại Kourou, Guiana thuộc Pháp, lúc 21:02 GMT, tách ra khỏi tên lửa đẩy tầng trên Fregat 23 phút 35 giây sau đó, kết hợp với người anh em song sinh là vệ tinh viễn thám Sentinel-1A trong quỹ đạo để cung cấp thông tin cho nhiều dịch vụ, từ giám sát băng ở biển Bắc Cực đến theo dõi trồi lún mặt đất và ứng phó với thiên tai như lũ lụt

b Vệ tinh của Việt Nam

Tháng 4 năm 2008 Việt Nam đã thuê Pháp phóng thành công vệ tinh VINASAT-1 (mua của Mỹ) lên quỹ đạo địa tĩnh, với việc phóng được vệ tinh nhân tạo Việt Nam đã tiết kiệm 10 triệu USD mỗi năm Việt Nam là nước thứ 93 phóng

vệ tinh nhân tạo và là nước thứ sáu tại Đông Nam Á Theo các nguồn thông tin nước ngoài, tổng trị giá của dự án VINASAT-1 là 250 triệu USD, trong đó bao gồm chi phí mua vệ tinh và phí phóng vệ tinh, xây dựng trạm mặt đất, bảo hiểm Dự tính vệ tinh hoạt động được từ 15 đến 20 năm và được khoảng 20 công ty phụ trách Năm 2007, sau khi được thành lập, Viện Công nghệ Vũ trụ Việt Nam đã tiến hành dự án chế tạo vệ tinh nhỏ pico (10x10x10cm, 1 kg)

Năm 2008, công ty FPT thành lập Phòng nghiên cứu không gian FSpace với mục tiêu thiết kế chế tạo vệ tinh nhỏ vệ tinh nano F-1 (10x10x20cm, 2 kg)

Ngày 16-5-2012, 5g13p, tên lửa Arian 5 mang theo vệ tinh Vinasat-2 rời bãi phóng Kouru của Guyana, Nam Mỹ Sau 36 phút bay, lúc 5g49p, vệ tinh Vinasat-2 rời khỏi tên lửa Arian 5, vào quỹ đạo an toàn Vinasat-2 với nhiệm vụ và thiết kế

tương tự như Vinasat-1

2.3.3.3 Dữ liệu ảnh vệ tinh

a Các nguồn ảnh vệ tinh

Ảnh vệ tinh được xem là nguồn dữ liệu tốt nhất, đặc biệt khi ta cần tính toán

ở tầm phủ lớn Quá trình quan sát, quan trắc cần được tiến hành thường xuyên, mở rộng ở quy mô lớn để xây dựng dữ liệu nền tảng cùng xu hướng biến đổi của chúng Tuy nhiên, hầu hết vệ tinh quan sát trái đất hiện nay bị giới hạn bởi độ phủ cũng như khả năng tương thích của chúng Nguyên nhân chủ yếu do chúng được quản lý bởi nhiều chương trình không gian riêng biệt Nhiều trường hợp, người dùng phải trả một khoản tiền tương đối lớn để có dữ liệu sử dụng

May mắn thay, thực trạng thách thức này đã thay đổi Năm 2008, cơ quan khảo sát địa lý Mỹ (US Geological Survey) đã cho phép người dùng tải ảnh Landsat miễn phí Nguồn dữ liệu này bắt đầu từ năm 1979 và được đánh giá là một trong những nguồn lưu trữ lớn nhất thế giới Những bản đồ này là nguồn thông tin quý giá, giúp đánh giá biến động sử dụng đât, xu thế thay đổi ở quy mô toàn cầu Giấc

mơ quan trắc sử dụng đất theo thời gian thực đã thành sự thật

Tuy vậy, vẫn còn đó nhiều rào cản Dữ liệu Landsat tuy lớn nhưng chưa được liên tục cả về không gian và thời gian Ngoài ra, không phải nơi nào cũng có

đủ tiềm lực để trang bị những trang thiết bị đủ tầm cỡ giúp phân tích dữ liệu từ ảnh

vệ tinh Quan trọng hơn, các nhà hoạch định chính sách chưa nhận thức đủ về tầm quan trọng cũng như tính cần thiết của việc ứng dụng các công nghệ mới trong quản

lý tài nguyên

Nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách có thể cùng bắt tay để mở rộng khả năng tiếp cận với nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh, nhằm đáp ứng được nhu cầu ngày càng lớn của các chương trình hợp tác quốc tế về biến đổi khí hậu cùng giảm thiểu khí phát thải Thêm vào đó, các chính phủ nên “mở kho” dữ liệu vệ tinh đồng thời xây dựng chương trình dữ liệu vệ tinh miễn phí trong tương lai

Một ví dụ tiêu biểu trong trường hợp này là chương trình quan trắc Trái Đất với vệ tinh Landsat của USGS Chính phủ Mỹ đã phóng thế hệ Landsat đầu tiên vào năm 1972 10 năm sau, thế hệ thứ 4 của Landsat được nâng cấp với độ phân giải không gian 30m (hiện được sử dụng để hỗ trợ đánh giá đa thời gian) với các kênh phổ tại các kênh nhìn thấy, cận hồng ngoại, hồng ngoại sóng ngắn để thu nhận những tín hiệu riêng biệt của các vật thể khác nhau trên mặt đất Với thế hệ mới nhất được phóng lên quỹ đạo vào năm 2013, độ phân giải không gian từ 15-100m cùng các kênh phổ mới và được phép tải miễn phí, chúng ta có thể hy vọng vào nhiều chương trình tương tự trong tương lai không xa

Chính sách sử dụng dữ liệu cũng đã có sự thay đổi theo thời gian Năm 1980,

dữ liệu vệ tinh Landsat đang ở giai đoạn thương mại hóa Hàng ngàn đô la được chi trả cho các hoạt động nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh, tuy vậy số lượng này là hạn chế Năm 1999, khi Landsat 7 được phóng lên quỹ đạo, dữ liệu đã được thu thập, xử

lý ở quy mô toàn cầu và có tính hệ thống hơn Việc được phép chia sẻ dữ liệu đã mua giúp tăng khả năng sử dụng ở quy mô rộng hơn rất nhiều Vào năm 2008, thế giới chứng kiến sự bùng nổ trong việc tải và sử dụng ảnh Landsat khi nó được phân phối miễn phí hoàn toàn Hơn một triệu lượt tải trong năm đầu tiên đã được ghi nhận so với 25.000 lượt mua ảnh trước đó Hiện nay, số lượng ảnh được tải đã cán mốc 20 triệu và tiếp tục tăng lên hàng năm

Dữ liệu vệ tinh khổng lồ đã thúc đẩy cuộc cách mạng về kĩ thuật phân tích và

xử lý dữ liệu Ảnh bị phủ mây, hạn chế của viễn thám quang học đã có thể được vượt qua bằng cách xây dựng các ảnh tổ hợp màu Ảnh tổ hợp đa thời gian có thể khắc phục hiện tượng “điểm ảnh mù” khi ta tận dụng được điểm ảnh ở nhiều thời điểm khác nhau để xây dựng ảnh tổng hợp cho một giai đoạn nào đó Hướng tiếp cận này đang giúp thay đổi rõ rệt các chương trình quan trắc ở quy mô lục địa và toàn cầu

Chu trình thay đổi về mặt đất đã có thể được quan trắc hiệu quả nhờ sử dụng ảnh đa thời gian Chúng ta giờ có thể quan sát sự thay đổi của cánh rừng từ rừng non đến rừng già, những biến đổi rõ rệt sau một đám cháy lớn với độ tin cậy cao hơn trong các mô hình cùng hệ quy chiếu sử dụng