Hình ảnh trên không cho thông tin sử dụng đất
Chụp ảnh trên không mang lại góc nhìn từ trên cao và chi tiết cần thiết cho nghiên cứu đất đai một cách chính xác và hiệu quả Vào thập niên 1930, các nhân viên của Tennessee Valley Authority đã tiên phong trong việc sử dụng phương pháp này cho khảo sát sử dụng đất Sau đó, USGS phát triển hệ thống phân loại đặc biệt dành cho máy bay nhiếp ảnh, tạo nền tảng cho các phương pháp hiện đại áp dụng hình ảnh trên không trong khảo sát đất.
Bản đồ sử dụng đất được thiết kế ở nhiều tỷ lệ khác nhau, thường nằm trong khoảng từ 1:12.500 đến 1:25.000 Khi tỷ lệ bản đồ nhỏ hơn, thông tin trên bản đồ sẽ trở nên chi tiết và phong phú hơn.
Phân loại sử dụng đất
Việc chuẩn bị bản đồ sử dụng đất và bao phủ đất yêu cầu phân chia các khu vực ánh xạ thành những phần rời rạc, mỗi phần được gán một nhãn riêng biệt Mỗi phần cần được xác định một cách sử dụng và nhãn khác nhau trong hệ thống phân loại Thông thường, màu sắc hoặc sự kết hợp giữa màu sắc và biểu tượng được sử dụng để biểu thị các lớp đất sử dụng trên bản đồ.
Có lẽ hệ thống phân loại sử dụng nhiều nhất cho dữ liệu sử dụng đất và bao phủ đất nhận được từ ảnh chụp trên không
Hệ thống phân loại hiện tại mang lại nhiều lợi thế hơn so với các hệ thống trước đó, vì nó xem xét những đặc điểm độc đáo của hình ảnh trên không như nguồn dữ liệu về sử dụng đất và che phủ đất Trong khi hệ thống USGS của Mỹ sử dụng máy bay chụp ảnh để thu thập dữ liệu, hệ thống mới có thiết kế phân cấp với đa dạng quy mô hình ảnh và độ phân giải Cụ thể, cấp 1 được tối ưu cho quy mô rộng với hình ảnh thô và độ phân giải thấp, trong khi cấp 2 và cấp 3 cung cấp các lớp chi tiết hơn để phục vụ cho các mục đích nghiên cứu cụ thể.
Bảng 1: phân loại hệ thống sử dụng đất và che phủ đất USGS
1 Đất đô thị hoặc đất xây dựng
Nhà ở Dịch vụ thương mại Công nghiệp
Giao thông vận tải, truyền thông Công nghiệp và thương mại cuu duong than cong com
2 Đất nông nghiệp Đất trồng trọt và bãi cỏ Vườn cây ăn quả, lùm cây, vườn nho, vườn ươm Hoạt động ăn có hạn chế Đất nông nghiệp khác
3 Đất chăn thả Đất chăn thả cây cỏ Vùng đất chăn thả cây bụi Vùng đất chăn thả hỗn hợp
4 Đất rừng Đất rừng rụng lá Đất rừng cây xanh Đất rừng hỗn hợp
Bể chứ Vịnh và cửa sông
6 Đất ngập nước Đất rừng ngập nước Đất ngập nước không có rừng
7 Đất cằn cỗi Đất nhiễm mặn Bãi biển cuu duong than cong com
Khu vực có nhiều cát khác biển Đá trần
Mỏ đá, sỏi Khu vực chuyển tiếp Hỗn hợp đất cằn
8 Đài nguyên Đài nguyên cây bụi Đài nguyên cây cỏ Đất trọc Đài nguyên ẩm Đài nguyên hỗn hợp
Vùng tuyết phủ quanh năm Sông băng
Hình ảnh thể hiện về sử dụng đất và che phủ đất
Các hình ảnh thể hiện việc áp dụng các yếu tố hình ảnh để phân định các lớp phủ đất riêng biệt một cách có tổ chức và hệ thống Cách sử dụng đất được thể hiện qua việc đánh dấu ranh giới giữa các loại trên hình ảnh, thường sử dụng lớp phủ trong suốt hoặc được số hóa hiển thị trên máy tính Việc phân loại này được xác định bằng một con số (thường từ 1-3 chữ số) kết hợp với hệ thống phân loại.
Hình 4 1: bản đồ sử dụng đất và che phủ đất a) Quy mô lớn, chi tiết đẹp b) Quy mô nhỏ, chi tiết thô
Bãi cỏ (biểu tượng số 21) thường được nhận biết bởi màu xanh xám của nó, thường không có ranh giới rõ ràng
Rừng rụng lá (biểu tượng số 41) nổi bật với kết cấu thô và tông màu tối không đồng nhất Trong khi đó, đất trong quá trình chuyển đổi (biểu tượng 76) được nhận diện qua tông màu tươi sáng của đất trống, thường xuất hiện trong giai đoạn xây dựng và phác thảo Đôi khi, người ta có thể thấy các phác thảo về đường xá, tòa nhà và những công trình đang hoàn thiện một phần.
Giao thông vận tải, biểu tượng số 14, được nhận diện qua mẫu đường cắt ngang các mô hình sử dụng đất chủ yếu.
Khu dân cư (biểu tượng số 11)
Thương mại và dịch vụ, được biểu trưng bởi tông màu sáng, thường xuất hiện gần các lớp giao thông và khu vực có mật độ dân cư cao Điều này giúp tối ưu hóa không gian mặt đường, bãi đậu xe và mái nhà, tạo nên sự hấp dẫn cho các hoạt động thương mại.
Hình 4.2 : Các bước chính trong việc thể hiện sử dụng đất từ ảnh trên không
A Chỉ bức ảnh trên không
C Tượng trưng hóa cơ bản
D Ranh giới không cần bối cảnh bức ảnh
E Bản đồ với biểu tượng các lớp quan trọng cuu duong than cong com
Hình 4 3: Hình ảnh trên không thể hiện thông tin sử dụng đất và bao phủ đất nông nghiệp
Hình 4 4: Hình ảnh trên không thể hiện thông tin sử dụng đất và bao phủ đất đồng cỏ cuu duong than cong com
Hình 4 5: Hình ảnh trên không thể hiện thông tin sử dụng đất và bao phủ đất với rừng lá rụng
Hình 4.6: Hình ảnh trên không cho thông tin : đất trong quá trình chuyển đổi cuu duong than cong com
Hình 4.7: Hình ảnh trên không thể hiện thông tin: giao thông vận tải
Hình 4.8: Hình ảnh trên không thể hiện thông tin: khu dân cư cuu duong than cong com
Hình 4.9: Hình ảnh trên không thể hiện thông tin: thương mại và dịch vụ
Sử dụng đất thay đổi bởi hình ảnh thể hiện
Mô hình sử dụng đất biến đổi theo thời gian để phù hợp với yêu cầu của nền kinh tế, xã hội và môi trường, điều này là cần thiết Việc nghiên cứu sự thay đổi trong sử dụng đất giúp các nhà hoạch định và quản lý nhận diện các xu hướng dài hạn.
Viễn thám và ảnh vệ tinh là những công cụ chính giúp cập nhật bản đồ sử dụng đất Những bản đồ này đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng chính sách quản lý và sử dụng đất hiệu quả.
Sử dụng đất và thay đổi độ che phủ của đất là khái niệm đơn giản, liên quan đến việc so sánh hai bản đồ đại diện cho cùng một khu vực tại các thời điểm khác nhau Hai bản đồ này mô tả mô hình sử dụng đất và cần phải sử dụng cùng một hệ thống phân loại hoặc ít nhất là hai lớp hệ thống tương thích để tóm tắt sự khác biệt giữa hai ngày.
Hình 5.1: Sơ đồ biểu diễn các thay đổi sử dụng đất sử dụng tuần tự các hình ảnh trên không
Nếu một bản đồ chỉ đại diện cho một loại đất rừng, trong khi bản đồ thứ hai thể hiện ba lớp rừng khác nhau như rừng lá kim, rừng lá rụng và rừng hỗn hợp, thì hai bản đồ này được coi là tương thích Điều này có nghĩa là ba lớp của bản đồ thứ hai có thể được kết hợp thành một lớp rừng duy nhất, tương thích với lớp rừng trên bản đồ đầu tiên.
Sự phân tích lịch sử bề mặt đất cho phân tích môi trường
Một ứng dụng phân tích thay đổi sử dụng đất đã được phát triển nhằm xác định các mối nguy môi trường từ việc thay đổi sử dụng đất ở những khu vực có vật liệu và phế thải công nghiệp độc hại Ảnh xuyên không cung cấp cái nhìn tổng quan và thông tin lịch sử chi tiết, cho phép các nhà phân tích theo dõi và phát hiện rõ ràng các vấn đề môi trường trong bối cảnh địa chất và địa lý Phân tích hình ảnh cung cấp dữ liệu lịch sử về điều kiện và hoạt động của các khu vực cụ thể, giúp đánh giá tình hình tự nhiên và sự khắc nghiệt của điều kiện, đặc biệt khi các nguồn thông tin khác không có sẵn.
Trong nhiều thập kỷ, các chất thải nguy hiểm đã bị đổ tại nhiều khu vực công nghiệp ở Hoa Kỳ, bao gồm ao, phá và khu vực chôn lấp không an toàn Mặc dù nhiều khu vực này nằm ở vùng nông thôn ít ô nhiễm, sự phát triển đô thị đã đưa chúng lại gần các cộng đồng dân cư Hệ quả là, nhiều khu vực hiện nay gần với các vùng ô nhiễm và đã được chuyển đổi thành nhà ở, trường học và khu vui chơi Sự hư hại của các công-ten-nơ gây ra ô nhiễm đất đai và nước ngầm, lan rộng ra ngoài khu vực ban đầu Việc sử dụng các khu vực này cho việc thải loại chất thải thường không được ghi chép cẩn thận, dẫn đến khó khăn trong quá trình khắc phục do thiếu thông tin chi tiết về tình trạng ô nhiễm.
Hình ảnh xuyên không là một nguồn thông tin quý giá cho việc điều tra lịch sử sử dụng đất, đặc biệt khi gặp khó khăn trong việc xác định quá trình này và thiếu hụt dữ liệu chính thức Tại nhiều vùng ở Mỹ, tài liệu hình ảnh xuyên không có thể truy nguyên từ thập niên 30 của thế kỷ 20, cho phép hình thành chuỗi ảnh ghi lại sự thay đổi trong việc sử dụng đất qua thời gian Khi kết hợp với dữ liệu trường, tài liệu chính thức và điều tra sức khỏe, những bức ảnh này có thể nâng cao hiểu biết về diễn biến sự kiện và các nguy cơ môi trường Ngoài ra, việc sử dụng hình ảnh còn cho phép ước tính lượng phế thải hiện tại và phân loại vật liệu thông qua việc xác định loại công-ten-nơ sử dụng Phương pháp này cũng giúp nghiên cứu mối quan hệ giữa các vùng với các yếu tố dân cư, hoạt động kinh tế và các khu vực có phế thải khác.
Một chuỗi ảnh (Hình 20.14) cho thấy khả năng của phương pháp để điều tra cuu duong than cong com
Khu vực Disposal và Sunnyside Dump tại hạt Spartanburg, Nam California, được chỉ rõ trong từng bức ảnh Vùng Elomore rộng khoảng 1,5 mẫu, nằm gần khu dân cư Greer và đang được tổ chức bảo vệ môi trường EPA theo dõi chặt chẽ.
Hình 6.1 trình bày các bức ảnh xuyên không ghi lại sự thay đổi trong việc sử dụng đất tại khu vực thải phế liệu Elmore/Sunnyside, hạt Spartanburg, Nam California Những bức ảnh này, được lựa chọn từ một bộ sưu tập phong phú, thể hiện rõ nét sự chuyển mình từ vùng phế liệu vào năm 1955 (bên trái), đến khu nhà ở dân cư vào năm 1965 (ở giữa), và cuối cùng là một khu dân cư ổn định vào năm 1981 (bên phải) Qua đó, ảnh xuyên không không chỉ tái hiện lịch sử mà còn giúp giải thích rõ ràng chuỗi quá trình phát triển đã diễn ra trong quá khứ, mặc dù những dấu vết đó hiện không còn tồn tại.
Nguồn từ Tổ chức bảo vệ môi trường, Trung tâm phân tích hình ảnh môi trường
Từ năm 1975 đến 1977, khu vực này đã chứa một lượng lớn thùng chứa chất thải lỏng Năm 1977, chủ sở hữu đã ký lệnh cấp phép với bang Nam California để dọn dẹp khu vực, nhưng các quan chức môi trường và sức khỏe bang đã xác định rằng hành động này không phù hợp và yêu cầu ngừng sử dụng khu vực Từ 1981 đến 1984, các cuộc điều tra của chính quyền bang và tổ chức bảo vệ môi trường đã phát hiện ra A-sen, Cờ-rôm, kim loại nặng, cùng với nhiều hợp chất hữu cơ biến đổi (VOCs) trong đất.
Trong giai đoạn này, có từ 150 đến 300 thùng chứa chất thải, bao gồm một thùng lớn 6.000 ga lông, một phần đã được chôn dưới lòng đất, chứa các chất thải nhiễm bẩn Sau khi người sở hữu qua đời vào năm 1983, quyền sở hữu chuyển cho những người thừa kế, trong đó một người tiếp tục sử dụng khu vực và chấp nhận các thùng chứa phế thải Sau nhiều nỗ lực buộc chủ sở hữu dọn dẹp khu vực không thành công, vào năm 1986, các quan chức bang đã hoàn tất việc xử lý 5.500 tấn đất nhiễm bẩn và 16.800 pao chất thải lỏng, chuyển chúng đến nơi chứa phù hợp.
Sau khi xử lý, các giếng theo dõi nước ngầm và cuộc điều tra của Tổ chức bảo vệ môi trường năm 1991-1992 đã xác định vùng nước ngầm nhiễm bẩn mở rộng 700 feet từ phía bắc khu vực, với diện tích ước tính khoảng 6-10 mẫu Mặc dù không có giếng nước cá nhân gần đó, mạch nước ngầm vẫn chảy tới một nhánh sông Đặc biệt, đất bề mặt tại khu vực 1,25 mẫu ở đầu vùng Elmore bị nhiễm bẩn bởi chì và asen với mức độ vượt quá tiêu chuẩn sức khỏe con người Ảnh xuyên không cung cấp dữ liệu cần thiết về các sự kiện này, đồng thời cho cái nhìn tổng quát về vùng có chất thải, khu dân cư và hệ thống cống trong khu vực.
Các hệ thống phân loại sử dụng đất đai khác
Hệ thống phân loại sử dụng đất không chỉ là danh sách các nhóm mà còn cần tổ chức chúng dựa trên logic bản chất để xác định mối quan hệ giữa các nhóm Sự tổ chức này phải đảm bảo tính riêng biệt trong cái chung, với các nhóm chất tương tác và cấu thành nên cấu trúc hệ thống, như trong hệ thống Anderson Hơn nữa, sự tách biệt giữa các nhóm cần có tính ổn định, ví dụ nếu một số nhóm được xác định theo chức năng kinh tế, thì toàn bộ hệ thống phân loại phải phản ánh được logic đó.
Sự phân loại sử dụng đất mục đích chung
Hệ thống phân loại sử dụng đất Anderson được phát triển đặc biệt cho việc phân tích ảnh xuyên không và hình ảnh liên quan, là một ví dụ tiêu biểu cho các ứng dụng trong lĩnh vực này Hệ thống này được sử dụng rộng rãi và có thể được thực hiện bởi các nhà phân tích hình ảnh Mục tiêu chính của phân loại sử dụng đất chung là cung cấp một hệ thống phân loại đa năng, mặc dù không được thiết kế cho một ứng dụng cụ thể nào.
Có một vài hệ thống là tiền nhiệm của hệ thống Anderson, xét về phạm vi và mục đích
L Dudley Stamp, một nhà kinh tế người Anh, đã thực hiện một cuộc điều tra quốc gia về sử dụng đất ở Anh từ năm 1931 đến 1938 Ông thu thập thông tin từ những tình nguyện viên ghi lại việc sử dụng đất xung quanh khu vực sinh sống của họ thông qua việc lập bản đồ định vị Những thông tin này sau đó được gửi đến văn phòng trung tâm để biên tập và xuất bản trên các bản đồ tỷ lệ 1:63 360 Dù dự án bị trì hoãn do Thế chiến thứ 2, dữ liệu thu thập được vẫn có giá trị lớn trong việc lập kế hoạch tái thiết kinh tế Anh sau chiến tranh.
Tại Mỹ, các nhà phân tích hình ảnh của Thung lũng Tennessee (TVA) đã phát triển quy trình phân tích sử dụng đất từ ảnh xuyên không, tạo ra một hệ thống phân loại đất dựa trên mục đích kinh tế và đặc điểm vật lý, mặc dù hệ thống này hiện nay không còn được sử dụng.
Vào giữa thập niên 60, các nhà khoa học tại đại học Cornell đã phát triển Chương trình điều tra nguồn lực tự nhiên và việc sử dụng đất của New York (LUNR), cung cấp dữ liệu chi tiết về việc sử dụng đất trên toàn bang New York Thông tin chủ yếu được phân tích từ ảnh xuyên không với tỷ lệ 1:24000, trong đó các chuyên gia mã hóa thông tin dựa vào việc sử dụng đất trong các ô 1 km2, sử dụng 100 nhóm được xác định bởi dự án LUNR Đây là một trong những dự án đầu tiên về dữ liệu vi tính hóa thông tin đất, mở đường cho sự phát triển của các hệ thống thông tin địa lý hiện nay.
Phân loại sử dụng đất cho mục đích đặc biệt
Một phương pháp quan trọng trong phân loại sử dụng đất là phân loại cho mục đích đặc biệt Phương pháp này nhằm mục đích xác định rõ ràng các vấn đề phân loại cụ thể mà không cần mở rộng phạm vi quá rộng.
Hệ thống phân loại vùng đất ẩm của Cowardin (1979) là một ví dụ tiêu biểu về phân loại đặc biệt, có tầm quan trọng thực tiễn đối với các nhà phân tích hình ảnh Hệ thống này phản ánh mối quan tâm của các nhà khoa học trong việc làm rõ sự phân bố và phân nhánh của các vùng đất ẩm, đồng thời chỉ ra các đặc điểm quan trọng cho các nhà thủy văn và sinh thái học Khác với hệ thống Anderson, nơi phân loại vùng đất ẩm dựa trên sự khác biệt giữa có rừng và không có rừng, Cowardin phân biệt chúng theo tiêu chí thủy văn như "biển", "sông" và "thủy triều".
Bảng 2: Khảo sát sử dụng đất ở Anh (Stamp, 1995)
Rừng và đất trồng rừng
Rừng cây cao (được quy định như cây lá kim,rụng lá, hoặc hỗn hợp)
Khai thác rừng và không trồng lại
Bãi chăn gia súc và đồng cỏ Đất canh tác hoặc canh tác Đất bỏ hoang
Vùng có cây thạch lan, vùng đất hoang mọc cây thạch nan, đồng cỏ gồ ghề
Vườn cuu duong than cong com
Bảng 3: Sử dụng đất của NewYork và nguồn tài nguyên (LUNR) Phân loại bản kê tài nguyên
Diện tích sử dụng đất
W Vùng đất ngập nước (3 lớp)
N Đất không sản xuất (2 lớp)
OR Khu vui chơi giải trí ngoài trời
T Giao thông vận tải (7 lớp) Điểm dữ liệu
Nước ( 5 lớp con) Đất nông nghiệp (4 lớp) Đất chung cuu duong than cong com
Khu vui chơi ngoài trời (10 lớp)
Thông tin liên lạc (5 lớp)
Khai khoáng dưới lòng đất
Phân loại dữ liệu dân sự tuyến tính
Ranh giới phân chia dân sự
Hồ, hồ chứa, bờ biển Đường cao tốc
Kênh sà lan Đất công cộng Đường sắt cần tuân thủ các tiêu chí địa hình và sinh thái như "Rạn san hô" và "Dòng chảy" Các hệ thống mục đích đặc biệt như Cowardin có thể được coi là sự điều chỉnh chuyên biệt cho chiến lược mục đích chung, hoặc trong một số trường hợp, chúng có thể tương ứng với mức độ III hoặc IV trong hệ thống cấu trúc như hệ thống Anderson.
Việc lựa chọn hoặc thiết kế một hệ thống dữ liệu phù hợp với nhu cầu của người dùng là rất quan trọng Cần xem xét khả năng tương thích của hệ thống với các hệ thống trước đó, đặc biệt khi so sánh với dữ liệu trong quá khứ Hơn nữa, khả năng tương thích với các khu vực pháp lý và các đơn vị hành chính cũng cần được chú ý, như giữa các hệ thống bang hoặc thành phố trong trường hợp điều tra hạt, quận Điều này giúp đảm bảo rằng các nhóm có thể tích hợp và phù hợp với các bộ dữ liệu khác nhau Do đó, việc phân nhóm một cách cẩn thận để đáp ứng nhu cầu cấp cứu là rất cần thiết.
Lập bản đồ bề mặt đất đai bằng Sự phân loại hình ảnh
Bề mặt khu vực có thể được bản đồ hóa thông qua ứng dụng phân tích hình ảnh, như đã trình bày trong chương 12 về kỹ thuật số hình ảnh viễn thám Quy trình này về cơ bản rất đơn giản.
Bảng 4: Phân loại khu vực đầm lầy
2 Phần bờ biển giữa lúc triều lên và xuống
Các lớp cuu duong than cong com
6 Bờ biển không gia cố
9 Đất bụi rậm ngập nước
Rêu địa y ngập nước là một yếu tố quan trọng trong thực hành, thể hiện rõ ràng qua những sự xem xét thường xuyên.
Sự thành công trong phân loại và phân tích vùng đất phụ thuộc vào việc lựa chọn ảnh một cách tinh tế, bao gồm các yếu tố như mùa và ngày chụp.
Những thảo luận ban đầu về việc thiết lập và phân tích dữ liệu ảnh sẽ đóng vai trò quan trọng cho sự thành công của dự án Việc xác định mùa nào sẽ mang lại sự tương phản tối ưu giữa các nhóm được bản đồ hóa là cần thiết Có thể sẽ cần hai hoặc nhiều ngày hơn để phân chia các nhóm một cách có ý nghĩa.
Quá trình tiền xử lý đóng vai trò quan trọng trong việc đăng ký chính xác hình ảnh và điều chỉnh các lỗi hệ thống cũng như ảnh hưởng của khí quyển Để phân loại thành công, cần thực hiện các bước sơ bộ ban đầu, như được đề cập trong Chương 11 Việc thiết lập vùng cần được xem xét cẩn thận, theo nội dung đã thảo luận tại mục 11.7.
AMOEBA cho thấy sự chính xác trong việc phân tích các cảnh quan đồng nhất rộng lớn, như nông nghiệp ở miền trung Hoa Kỳ, cũng như những khu vực đất không đồng nhất nhỏ hơn, chẳng hạn như vùng núi Kinh nghiệm và hiểu biết địa phương thường là những yếu tố đáng tin cậy hơn trong việc lựa chọn quy trình phân loại so với các công bố rộng rãi về thành quả Mặc dù có thông tin so sánh về hiệu quả phân loại, việc đạt được sự cân bằng giữa các yếu tố như lựa chọn của người phân loại, thời gian chụp ảnh, đặc điểm cảnh quan và các yếu tố khác vẫn là một thách thức lớn.
Sự lựa chọn dữ liệu tập dượt đóng vai trò quan trọng trong phân loại ảnh, như đã đề cập trong Chương 12 Dữ liệu cho mỗi nhóm cần được kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo rằng nó được chọn lựa từ các phân nhóm quang phổ hợp lý, giúp giải thích các biến đổi về bề ngoài do bóng dâm, thành phần và các yếu tố tương tự Nhiều phòng thí nghiệm tư nhân và các nhà phát triển phần mềm phân tích hình ảnh đã sử dụng phương pháp phân loại không giám sát để xác định các vùng đồng nhất, từ đó hỗ trợ cho việc lựa chọn các phương diện và lĩnh vực tập dượt trong phân loại có giám sát.
Một thuật toán được phát triển cho phép nhà phân tích lựa chọn một pixel trong nhóm các pixel, xác định điểm trung tâm cho một địa phương và phát triển đến điểm gián đoạn Quá trình này giúp xác định vùng pixel đồng nhất, từ đó nhà phân tích có thể lựa chọn các yếu tố và lĩnh vực để tập dượt cho nhóm.
Nhiệm vụ của các nhóm quang học là rất quan trọng trong việc hỗ trợ các nhóm thông tin, đặc biệt là trong quá trình lập bản đồ chính xác một khu vực thông qua phân loại kỹ thuật số Để đạt được sự phân loại chính xác cho nhóm thông tin Rừng rụng, cần xác định nhiều phân nhóm quang học như Rừng hướng bắc, Rừng hướng nam, và Rừng rậm Sau khi hoàn thành việc phân nhóm, các phân nhóm này nên được gán một biểu tượng chung để đại diện cho nhóm thông tin đơn lẻ.
Sự trình bày và biểu tượng hóa màu sắc đóng vai trò quan trọng trong việc thể hiện thông tin bề mặt đất Dãy chuỗi màu sắc linh hoạt từ nhiệm vụ cuu duong than cong com mang đến cơ hội chưa từng có để truyền tải thông tin hiệu quả Mặc dù các lựa chọn màu sắc không truyền thống có thể mang lại hiệu quả, nhưng việc tìm kiếm sự ổn định trong biểu tượng hóa thông tin là cần thiết để người dùng có thể nhanh chóng hiểu bản đồ hoặc hình ảnh mà không cần kiểm tra chi tiết Do đó, các biểu tượng màu sắc được khuyến khích bởi Anderson et al.
Một chiến lược hiệu quả cho việc phân công màu sắc cho các nhóm là bắt chước các màu sắc được sử dụng trong bản đồ USGS 7,5-minute quadrangles, như đã chỉ dẫn trong tài liệu năm 1976.
Trong các chiến lược thông thường, việc phân công màu sắc cho các nhóm liên quan để biểu tượng hóa các mức độ thường mang lại hiệu quả cao.
Các phân nhóm đất nông nghiệp được thể hiện bằng màu nâu, trong khi vùng nước và đất ẩm được đánh dấu bằng màu xanh dương Các phân nhóm rừng được phân loại bằng màu xanh lá cây, theo chiến lược của Anderson et al.
Nghiên cứu bề mặt đất quy mô rộng
Dữ liệu AVHHRR và dữ liệu từ vệ tinh khí tượng đã cung cấp khả năng biên tập dữ liệu và bản đồ bề mặt đất trên diện rộng Điều này cho phép tạo ra hình ảnh đại diện cho toàn bộ châu lục hoặc bán cầu, dựa trên dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian ngắn từ 10 ngày đến 2 tuần Trước đây, việc thu thập dữ liệu cho các khu vực rộng lớn chỉ có thể thực hiện thông qua việc khái quát hóa thông tin chi tiết, một nhiệm vụ khó khăn và thiếu chính xác do độ phủ sóng không hoàn thiện và sự không thống nhất của nhiều bản đồ chi tiết cần thiết cho việc tạo ra các bản đồ quy mô nhỏ.
Dữ liệu từ các hệ thống Landsat và SPOT cung cấp thông tin chi tiết về các khu vực địa phương, nhưng không phù hợp cho biên soạn dữ liệu quy mô châu lục do ảnh hưởng của mây che và sự khác biệt góc chiếu mặt trời Việc tích lũy dữ liệu trong khoảng thời gian từ một tuần đến 10 ngày cho phép theo dõi mỗi pixel ít nhất một lần trong điều kiện không có mây Mặc dù góc quét thay đổi lớn, dữ liệu được thu thập thường xuyên giúp chọn vùng quan tâm từ trung tâm của mỗi khung cảnh, giảm thiểu ảnh hưởng từ mép khung cảnh.
Tucker et al (1985) đã tiến hành nghiên cứu dữ liệu AVHRR tại châu Phi thông qua các bức ảnh trong khoảng thời gian 19 tháng Họ phân tích sự thay đổi của chỉ số thảm thực vật, cụ thể là "Sự khác biệt được bình thường hóa", trong khoảng thời gian 21 ngày và đã chỉ ra rõ ràng những biến đổi khí hậu và sinh thái giữa các quần xã sinh vật Nghiên cứu cũng theo dõi sự biến đổi theo mùa của chỉ số thảm thực vật Để làm rõ hơn, họ thực hiện một phân tích thứ hai dựa trên tám phân đoạn 21 ngày được chọn từ 19 tháng dữ liệu đã thu thập.
Các thành phần chính được tính toán như một công cụ để tổng hợp nhiều biến thành một bộ dữ liệu ngắn gọn, mô tả sự biến đổi theo mùa và địa điểm trong chỉ số thảm thực vật Bản đồ bề mặt dựa trên ba thành phần chính đầu tiên thể hiện rõ các điều kiện môi trường chủ chốt trên toàn châu lục, cho thấy các vùng khí hậu và sinh học được xác định bởi tiêu chí quy ước, dù hoàn toàn độc lập với dữ liệu khí hậu thông thường Bản đồ này có sự thống nhất, chi tiết và chính xác nhờ vào việc sử dụng thảm thực vật theo quy ước và phân tích khí hậu Mặc dù chưa được đánh giá đầy đủ thông qua so sánh với quan sát thực địa, nhưng rõ ràng rằng các sản phẩm này sẽ mở ra cơ hội để kiểm tra các vùng sinh học rộng lớn ở quy mô châu lục và theo dõi những thay đổi theo mùa, hàng năm tại các khu vực đó.
Gần đây hơn, dữ liệu AVHRR đã được sử dụng để biên soạn các loại bản đồ bề mặt quy mô lớn khác, được thảo luận trong Chương 21.
Các nguồn Dữ liệu về sử dụng đất đã được biên soạn
Trong suốt các thập kỷ qua, viễn thám đã đóng góp lớn vào khả năng của các tổ chức trong việc chuẩn bị cho các cuộc điều tra bề mặt đất quy mô lớn Hình ảnh vệ tinh cung cấp sự thu thập dữ liệu gần như đồng thời, bao phủ diện rộng và chi tiết đồng nhất, cùng với nhiều tiện ích mà các nguồn khác không có Tại Mỹ, một số sáng kiến của chính phủ đã tận dụng khả năng này để thực hiện các cuộc điều tra bề mặt đất quy mô lớn.
Vấn đề sử dụng đất và bề mặt đất
Trong thập niên 1970, USGS đã phát triển chương trình thiết lập bản đồ bề mặt quốc gia dựa trên phân tích ảnh xuyên không từ độ cao lớn với tỷ lệ 1:60.000 và nhỏ hơn Các file dữ liệu của USGS về Sử dụng và Che phủ Đất (LULC) mô tả thảm thực vật, nước, bề mặt tự nhiên và các đặc điểm văn hóa của các khu vực rộng lớn ở Mỹ Chương trình này cung cấp bộ dữ liệu và bản đồ có tính liên kết, sử dụng tỷ lệ cơ sở 1:250.
Tại một số địa phương như Hawaii, bản đồ tỷ lệ 1:100.000 được sử dụng làm cơ sở Để tìm hiểu thêm chi tiết và thông tin, vui lòng truy cập vào trang web http://edc.usgs.gov/glis/hyper/guide/1_250_lulc#lulc10.
Tổ hợp đặc điểm đất đa độ phân giải (MRLC) được thành lập vào năm 1992 bởi một số tổ chức của Chính phủ Mỹ nhằm thu thập dữ liệu cảm biến từ vệ tinh phục vụ cho các chương trình giám sát môi trường Dự án này được hỗ trợ bởi USGS, U.S EPA, NOAA và U.S Forest Service, với mục tiêu tối ưu hóa chi phí thu thập dữ liệu hình ảnh MRLC tập trung vào việc lập bản đồ dựa trên dữ liệu TM và hướng tới việc thu thập dữ liệu từ Landsat 7 ETM cho tất cả 50 bang, nhằm phục vụ cho việc lập bản đồ bề mặt Để biết thêm thông tin, truy cập: www.epa.gov/mrlc/nlcd.html.
Phân tích độ chênh lệch
Tại Mỹ, một chương trình quốc gia đánh giá đa dạng sinh học dựa trên dữ liệu Landsat TM đa phổ nhằm xác định các nguy cơ đối với đa dạng sinh học Phân tích chênh lệch giúp điều tra các mẫu bề mặt để đánh giá loại bề mặt phủ, cho thấy rằng các khu vực có đa dạng sinh học cao thường liên quan đến độ cao lớn, sự khác biệt trong đặc điểm đất và sự xuất hiện của các nhóm thực vật đa dạng Qua đó, phân tích này giúp xác định ưu tiên bảo tồn, phát triển và xây dựng chính sách sử dụng đất hiệu quả (Scott và Jennings, 1998).
Mỗi bang thực hiện cuộc điều tra riêng, áp dụng phương pháp phân loại, lập bản đồ và chiến lược đánh giá được phát triển cùng với các bang lân cận Dự án quốc gia này được hỗ trợ bởi Chương trình phân tích chênh lệch quốc gia (National Gap Analysis Program) thuộc Bộ phận nguồn lực sinh học của USGS Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập: www.gap.uidaho.edu.
Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS tại Việt Nam
Công nghệ viễn thám và GIS đang trở thành giải pháp hiệu quả cho việc quản lý tài nguyên rừng, môi trường, đô thị, đất đai và khí tượng thủy văn tại Việt Nam Việc áp dụng công nghệ này đã được mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác nhau, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.
Viễn thám đóng vai trò quan trọng trong quản lý sự biến đổi môi trường, bao gồm việc điều tra sự thay đổi trong sử dụng đất và lớp phủ, vẽ bản đồ thực vật, và nghiên cứu các cuu duong than cong.