Khóa luận Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 - 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

Nội dung text: Khóa luận Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 - 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐƠ KHOA SINH HỌC ỨNG DỤNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI ỨNG DỤNG GIS VÀ VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT TRỒNG LÚA GIAI ĐOẠN 2010 – 2015 TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH HẬU GIANG SINH VIÊN THỰC HIỆN LÊ VĂN TIÊN MSSV: 13D850103103 LỚP: QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI - KHĨA 8 2017 i
2. TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐƠ KHOA SINH HỌC ỨNG DỤNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI MÃ NGÀNH 52850103 ỨNG DỤNG GIS VÀ VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT TRỒNG LÚA GIAI ĐOẠN 2010 – 2015 TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH HẬU GIANG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN SINH VIÊN THỰC HIỆN NGUYỄN QUỐC HẬU LÊ VĂN TIÊN MSSV: 13D850103103 LỚP: QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI K8 2017 ii
3. XÁC NHẬN CỦA HỘI ĐỒNG BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Luận văn: “Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang” Sinh viên thực hiện: LÊ VĂN TIÊN Lớp: ĐH QLĐĐ K8 Luận văn đã được hồn thành theo yêu cầu của cá bộ hướng dẫn và hội đồng bảo vệ luận văn tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Quản Lí Đất Đai, Khoa Sinh học ứng dụng – Đại học Tây Đơ. Cần Thơ, ngày tháng năm 2017 Xác nhận của Cán bộ hướng dẫn Sinh viên thực hiện (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) NGUYỄN QUỐC HẬU LÊ VĂN TIÊN CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG iii
4. LỜI CẢM ƠN Trong suốt quãng thời gian 4 năm học tập và rèn luyện tại trường Đại học Tây Đơ em xin gửi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu, quý Thầy Cơ, đặc biệt là quý Thầy Cơ thuộc khoa Sinh Học Ứng Dụng đã quan tâm, chỉ dạy tận tình, tạo mơi trường tốt nhất để em đạt kết quả tốt trong học tập. Cùng với sự nổ lực, cố gắn của bản thân và sự hướng dẫn nhiệt tình của quý Thầy Cơ đã giúp em hồn thành tốt luận văn tốt nghiệp này. Với lịng biết ơn sâu sắc em xin gửi lời cảm ơn đến: - Thầy Mai Linh Cảnh đã quan tâm, hỗ trợ tích cực cũng như giải đáp mọi thắc trong suốt quá trình em theo học tại trường. - Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Thầy Nguyễn Quốc Hậu, giảng viên khoa Nơng Nghệp trường Cao Đẳng Cộng Đồng Vĩnh Long đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo em để em hồn thành tốt luận văn tốt nghiệp này. - Con xin cảm ơn gia đình đã cĩ cơng nuơi dưỡng và tạo mọi điều kiện tốt nhất để con cĩ thể học tập đến ngày hơm nay. Cuối lời Cuối lời em xin gửi lời chúc sức khỏe đến tồn thể quý Thầy, Cơ trường Đại Học Tây Đơ, chúc quý Thầy Cơ thành cơng trong cơng tác giảng dạy và truyền đạt những kiến thức bổ ích cho thế hệ tiếp sau chúng em. Xin chân thành cảm ơn! Sinh viên thực hiện LÊ VĂN TIÊN i
5. TĨM TẮT Đề tài nghiên cứu “Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang” đã được tiến hành trong thời gian từ ngày 1/3/2017 đến ngày 13/7/2017. Phương pháp nghiên cứu của đề tài là ứng dụng ảnh viễn thám, cụ thể là ảnh viễn thám MODIS (MOD09Q1) và cơng nghệ GIS với mục tiêu là thành lập được bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang và từ đĩ đánh giá được khả năng ứng dụng của ảnh MODIS trong theo dõi, đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa trong giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. Từ kết quả tính tốn chỉ số NDVI của khu vực vùng nghiên cứu, thiết lập chuỗi ảnh đa phổ với 65 kênh (đối với năm 2010 và năm 2015) và 46 kênh (đối với năm 2012, 2013, 2014) đã được giải đốn các đối tượng cây trồng. Trên cơ sở đĩ tiến hành thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất lúa bằng phương pháp chuyển đổi dữ liệu từ ENVI sang MapInfo, sử dụng các chức năng tích hợp trên phần mềm MapInfo để tính tốn diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015. Từ kết quả giải đốn ảnh viễn thám, diện tích đất lúa giai đoạn 2010 – 2015 biến động chủ yếu theo chiều hướng giảm cụ thể như sau: Tổng diện tích đất lúa năm 2010 so với năm 2015 giảm 4,18% trong đĩ địa phương cĩ diện tích giảm nhiều nhất là huyện Phụng Hiệp, tổng diện tích đất lúa năm 2015 so với năm 2010 giảm 6,03%, bên cạnh các địa phương cĩ diện tích đất lúa giảm thì huyện Long Mỹ cĩ diện tích đất lúa năm 2015 tăng 9,61% so với diện tích năm 2010. Từ các ứng dụng như: Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa, tính diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh, cug cấp dữ liệu thuộc tính của từng đối tượng, việc ứng dụng cơng nghệ GIS kết hợp với cơng nghệ viễn thám đã đem lại hiệu quả cao trong theo dĩa cũng như đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. ii
6. DANH SÁCH BẢNG Bảng Nội dung Trang 2.1 Các thơng số kỹ thuật của vệ tinh MOISD 9 2.2 Đặc điểm của một số kênh phổ ảnh MODIS 9 2.3 Đặc điểm ảnh MOD09Q1 10 4.1 Khĩa giải đốn ảnh MODIS khu vực tỉnh Hậu Giang 40 4.2 Ma trận sai số phân loại ảnh 49 4.3 Các giá trị tính tổng cột và dịng theo kết quả Bảng 4.2 51 4.4 Diện tích đất trồng lúa sau khi tính tốn trên bảng đồ hiện trạng đã 53 thành lập 4.5 So sánh diện tích đất trồng lúa sau khi giải đốn ảnh so với số liệu 55 kiểm kê của sở Tài nguyên và Mơi trường tỉnh Hậu Giang năm 2015. iii
7. DANH SÁCH HÌNH Hình Nội dung Trang 2.1 Các thành phần của GIS 12 2.2 Giao diện của phần mềm ENVI 4.8 13 2.3 Giao diện phần mềm Mapinfo 10.5 14 2.4 Sự phát triển của lúa vụ Đơng xuân - Hè Thu và sự biến động chỉ số NDVI 17 (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010) 2.5 Tương quan giữa sự phát triển của lúa ở vụ Đơng xuân và Hè Thu và sự 17 biến động của chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010) 2.6 Bản đồ hành chính tỉnh Hậu Giang 19 3.1 Sơ đồ quá trình xử lý ành Modis 21 3.2 Sơ đồ các bước thực hiện đề tài 23 4.1 Ảnh MODIS09Q1 thu thập được 25 4.2 Các bước trong quá trình cắt sơ bộ vùng nghiên cứu 26 4.3 Ảnh trước khi cắt sơ bộ (a) và ảnh sau khi cắt sơ bộ (b) 26 4.4 Các bước trong quá trình cắt ảnh theo địa giới hành chính 27 4.5 Ảnh trước khi cắt theo địa giới hành chính (a) và ảnh sau khi cắt theo địa 28 giới hành chính (b) 4.6 Các bước trong quá trình hiệu chỉnh hình học 39 4.7 Trước và sau khi hiệu chỉnh hình học 30 4.8 Các bước tiến hành lọc ảnh 30 4.9 Mối quan hệ giữa chỉ số thực vật NDVI với sự hiện diện của thực vật 32 4.10 Các bước tiến hành quá trình ghép chuỗi ảnh NDVI 33 4.11 Ảnh Hậu Giang tổ hợp dựa trên các kênh phổ 6, 14 và 47 34 4.12 Các bước thực hiện quá trình che chuỗi ành NDVI 35 4.13 Bản đồ phân loại khơng kiểm sốt năm 2010 36 4.14 Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại khơng kiểm sốt năm 2010 37 4.15 Các giai đoạn phát triển của cây lúa (giai đoạn trước xạ, giai đoạn phát 37 triển, giai đoạn lúa chín và giai đoạn sau khi thu hoạch) 4.16 Bản đồ phân loại khơng kiểm sốt năm 2015 38 4.17 Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại khơng kiểm sốt 39 4.18 Các bước tiến hành khoanh ROI 41 4.19 Vị trí các điểm khảo sát 42 4.20 Các bước thực hiện để lấy giá trị NDVI 44 4.21 Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm 45 iv
8. Hình Nội dung Trang 4.22 Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm và cĩ 45 chu kỳ theo năm 4.23 Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển kém 46 4.24 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong 47 1 năm 4.25 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong 47 2 năm liên tiếp 4.26 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu 47 đơng sớm trong 1 năm 4.27 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu 48 đơng sớm trong 2 năm liên tiếp 4.28 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu 48 đơng muộn trong 1 năm 4.29 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu 48 đơng muộn trong 2 năm liên tiếp 4.30 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2010 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang 52 4.31 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang 53 4.32 Biểu đồ diện tích đất trồng lúa năm 2010 và 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu 54 Giang 4.33 Biểu đồ so sánh diện tích đất lúa năm 2010 giữa kết quả giải đốn ảnh 56 MODIS so với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT 4.34 Biểu đồ so sánh diện tích đất lúa năm 2015 giữa kết quả giải đốn ảnh 56 MODIS so với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT 4.35 Biểu đồ tương quan giữa số liệu điều tra với diện tích giải đốn ảnh 57 MODIS v
9. DANH SÁCH CÁC TỪ VẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng anh Tiếng việt GIS Geographic Information System Hệ thống thơng tin địa lý ENVI The Environment for Visualizing Mơi trường thể hiện ảnh ĐBSCL Đồng bằng sơng Cửu Long NDVI The Normalized Difference Chỉ số khác biệt thực vật Vegetation Index TN&MT Tài nguyên và Mơi trường ĐX Đơng Xuân HT Hè Thu TĐm Thu Đơng muộn MODIS Moderate-resolution Imaging Hệ thống quét ảnh đa phổ độ Spectroradiometer GPS Global Positioning System Hệ thống định vị tồn cầu UTM Universal Transverse Mercator Hệ tọa độ chuyển đổi tổng hợp WGS-84 World Geodetic Systerm 84 Hệ tọa độ thế giới xây dựng năm 1984 ROI Region Of Interest Vùng đại diện vi
10. MỤC LỤC NỘI DUNG TRANG LỜI CẢM ƠN i TĨM TẮT ii DANH SÁCH BẢNG iii DANH SÁCH HÌNH iv DANH SÁCH CÁC TỪ VẾT TẮT vi CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Mục tiêu của đề tài 1 1.3 Nội dung của đề tài 2 1.4 Ý nghĩa của đề tài 2 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU 3 2.1 Cơ sở khoa học về sử dụng đất 3 2.1.1 Khái niệm và vai trị của đất đai 3 2.1.2 Khái niệm và phân loại đất nơng nghiệp 4 2.2 Biến động hiện trạng sử dụng đất 6 2.2.1 Định nghĩa sử dụng đất. 6 2.2.2 Biến động sử dụng đất, các trường hợp và nguyên nhân của biến động đất đai. 6 2.2.3 Khái quát về bản đồ biến động sử dụng đất 6 2.3 Tổng quan về viễn thám và GIS 7 2.3.1 Khái niệm viễn thám 7 2.3.2 Nguyên lý hoạt động của viễn thám 8 2.3.3 Nguyên tắc sử dụng ảnh viễn thám theo dõi biến động 8 2.3.4 Đặc điểm ảnh viễn thám MODIS 8 2.4 Tổng quan về GIS 10 2.4.1 Khái niệm về GIS 10 2.5 Giới thiệu phần mềm xử lý ảnh ENVI 12 2.6 Giới thiệu phần mềm Mapinfo 13 2.7 Tổng quan một số đề tài nghiên cứu viễn thám và cơng nghệ GIS 15 2.8 Tồng quan về khu vực nghiên cứu 17 2.8.1 Vị trí địa lí 18 2.8.2 Điều kiện tự nhiên 18 vii
11. 2.8.3 Kinh tế - xã hội 19 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ PHƯƠNG TIỆN 21 3.1 Phương pháp nghiên cứu 21 3.2 Phương tiện nghiên cứu 22 3.2.1 Tài liệu – số liệu 22 3.2.2 Phần mềm, thiết bị 22 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 25 4.1 Kết quả thu thập ảnh viễn thám và số liệu 25 4.2 Kết quả xử lý ảnh 25 4.2.1 Cắt, che ảnh 25 4.2.2 Hiệu chỉnh hình học 28 4.2.3 Biến đổi ảnh 30 4.2.4 Phân loại khơng kiểm sốt 35 4.2.5 Phân loại cĩ kiểm sốt 40 4.2.6 Kết quả khảo sát thực tế 42 4.2.7 Kết quả phân loại cĩ kiểm sốt 43 4.2.8 Kiểm tra độ tin cậy của bản đồ hiện trạng sử dụng đất được giải đốn 49 4.3 Thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hậu Giang dựa trên dữ liệu ảnh giải đốn 52 4.4 Tình hình biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang giai đoạn 2010 – 2015 53 4.4.1 Tình hình biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 - 2015 53 4.4.2 So sánh kết quả giải đốn ảnh với số liệu thu thập từ cơ quan Nhà Nước 55 4.5 Khả năng ứng dụng của ảnh MODIS09Q1 và cơng nghệ GIS trong đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa 57 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 59 5.1 Kết luận 59 5.2 Kiến nghị 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 PHỤ LỤC 62 viii
12. CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề Đối với cơng tác quản lý đất đai thì cơng nghệ viễn thám và GIS là một trong những cơng cụ đắc lực hỗ trợ rất lớn cho các cán bộ địa chính trong việc nắm bắt tình hình sử dụng đất của khu vực mình quản lý. Trong giai đoạn hiện nay quá trình sử dụng đất luơn cĩ những biến động phức tạp và khĩ kiểm sốt, gây khĩ khăn trong thống kê, kiểm kê hiện trạng sử dụng đất. Đặc biệt đất trồng lúa là một trong những loại đất cĩ sự biến động nhiều nhất về hiện trạng sử dụng, theo kết quả thực hiện kế hoạch sử dụng đất 5 năm kỳ đầu giai đoạn 2011 – 2015 của Đồng Bằng Sơng Cửu Long diện tích đất trồng lúa của ĐBSCL thay đổi qua các năm cụ thể: Năm 2010 tổng diện tích là 4.120,18 (nghìn ha), giai đoạn cuối năm 2014, đầu năm 2015 diện tích giảm cịn 3.951,00 (nghìn ha), năm 2015 diện tích là 4.030,75 (nghìn ha) do nhiều nguyên nhân khác nhau nhưng chủ yếu là chuyển mục đích sử dụng đất, làm cho diện tích đất trồng lúa ngày càng bị suy giảm đặc biệt là khu vực ĐBSCL. Trong thời đại cơng nghệ thơng tin phát triển như hiện nay thì việc áp dụng những tiến bộ trong lĩnh vực này đem lại hiệu quả rất cao trong việc theo dõi sự biến động của hiện trạng sử dụng đất. Cơng nghệ viễn thám và GIS giúp cho cán bộ chuyên mơn cĩ thể dễ dàng nắm bắt được tình hình biến động sử dụng đất trong khu vực mình quản lý, vừa cho kết quả chính xác, vừ tiết kiệm được thời gian, chi phí. Hiện nay vấn đề sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với cơng nghệ tin học đặc biệt là cơng nghệ viễn thám và GIS trong cơng tác thành lập bản đồ đã hạn chế được rất nhiều những khĩ khăn về kinh phí cũng như thời gian thành lập bản đồ. Mặt khác, do tính chất đa thời gian của viễn thám mà thơng tin được tách chiết, từ tư liệu viễn thám cĩ khả năng phản ánh khách quan và đảm bảo tính thời sự, rất thuận lợi cho việc nghiên cứu biến động. Xuất phát từ thực tế trên, đề tài: Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang cần được nghiên cứu. 1.2 Mục tiêu của đề tài Đề tài thực hiện nhằm mục đích: Theo dõi và đánh giá được hiện trạng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa qua các năm từ đĩ so sánh với số liệu kiểm kê qua năm 2010 và năm 2015 xem độ chính xác khoảng bao nhiêu phần trăm, trên cơ sở đĩ cho thấy được khả năng áp dụng cơng nghệ viễn thám và GIS trong theo dõi sự thay đổi hiện trạng đất trồng lúa trong giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. Các mục tiêu cụ thể gồm: 1
13. - Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang; - Đánh giá sự biến động về diện tích trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015; - Đánh giá khả năng ứng dụng của ảnh viễn thám MODIS và cơng nghệ GIS trong việc theo dõi biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 của tỉnh Hậu Giang. 1.3 Nội dung của đề tài Tiến hành các bước trong quy trình xử lý ảnh viễn thám MODIS thu thập được từ phần mềm ENVI 4.8 và kết hợp với phần mềm MapInfo để thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa của tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015. Đánh giá tình hình biến động diện tích đất trồng lúa của tỉnh Hậu Giang giai đoạn 2010 – 2015 dựa trên dữ liệu ảnh giải đốn và diện tích tính được từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015. So sánh kết quả diện tích tính được từ việc giải đốn ảnh viễn thám với số liệu kiểm kê đất đai từ Sở TN&MT đánh giá được khả năng ứng dụng của ảnh viễn thám MODIS và cơng nghệ GIS trong thực tiễn. 1.4 Ý nghĩa của đề tài Đề tài “Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang” nhằm đánh giá được tình hình biến động diện tích đất trồng lúa của tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015, đồng thời đề tài cịn cho thấy khả năng ứng dụng của viễn thám và cơng nghệ GIS trong cơng tác đánh giá hiện trạng sử dụng đất thơng qua ảnh MODIS và bản đồ hiện trạng sử dụng đất. 2
14. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 Cơ sở khoa học về sử dụng đất 2.1.1 Khái niệm và vai trị của đất đai * Khái niệm đất đai Đất đai về mặt thuật ngữ khoa học được hiểu theo nghĩa rộng như sau: "đất đai là một diện tích cụ thể của bề mặt trái đất, bao gồm tất cả các cấu thành của mơi trường sinh thái ngay trên vỏ dưới bề mặt đĩ bao gồm: khí hậu, bề mặt, thổ nhưỡng, dáng địa hình, mặt nước (hồ, sơng, suối, đầm lầy). Các lớp trầm tích sát bề mặt cùng với nước ngầm và khống sản trong lịng đất, tập đồn thực vật và động vật, trạng thái định cư của con người, những kết quả của con người trong quá khứ và hiện tại để lại (san nền, hồ chứa nước hay hệ thống tiêu thốt nước, đường xá, nhà cửa)". Về quan điểm sinh thái và mơi trường của (Lê Văn Khoa, 2000) đất là một vật thể sống, một vật mang của các hệ sinh thái tồn tại trên trái đất, con người tác động vào đất cũng chính là tác động vào hệ sinh thái mà đất mang trên mình nĩ. Đất đai là tài nguyên khơng tái tạo, là vật mang của hệ sinh thái. Đất là thành phần của mơi trường thiên nhiên, của sinh quyển và cĩ mối quan hệ mật thiết với các tài nguyên thiên nhiên khác (như nước, thực vật ). Đất đai được định nghĩa là một khu vực cụ thể của bề mặt trái đất bao gồm tất cả các thuộc tính ngay ở trên và dưới bề mặt bao gồm khí hậu, thổ nhưỡng, địa hình, hệ thống thủy văn bề mặt, lớp trầm tích gần bề mặt, nước ngầm, quần thể động thực vật và mọi hoạt động của con người trong quá khứ và hiện tại, hệ thống thủy lợi, đường giao thơng, các tịa nhà (FAO 1995b). * Vai trị của đất Đất đai đĩng vai trị quyết định đến sự tồn tại và phát triển của lồi người, là cơ sở tự nhiên, là tiền đề cho mọi quá trình sản xuất. Vai trị cơ bản của đất đai trong việc hỗ trợ con người và các hệ sinh thái trên cạn khác được FAO (1995a) tổng hợp bao gồm: - Đất là nơi lưu trữ tài sản cho cá nhân, gia đình và xã hội, cung cấp khơng gian cho con người để ở, xây dựng và vui chơi giải trí; - Đất là nơi sản xuất, cung cấp thức ăn, gỗ, củi và các vật liệu sinh học khác; - Đất là mơi trường sống của mọi sinh vật: Con người, động thực vật và vi sinh vật; - Đất là yếu tố quyết định sự cân bằng năng lượng và chu trình thủy văn tồn cầu, vừa là nguồn phát vừa là bể chứa để giảm thiểu khí nhà kính; - Đất là nơi lưu giữ và vận chuyển nguồn tài nguyên nước mặt, nước ngầm, lưu trữ các nguồn tài nguyên và khống sản cho con người; - Đất là bộ đệm, bộ lọc và bến đổi hĩa học các chất ơ nhiễm. 3
15. Đất đai là một yếu tố cơ bản của sản xuất, vừa là đối tượng lao động vừa là tư liệu lao động. Đất đai là đối tượng lao động vì đĩ là nơi để con người thực hiện các hoạt động của mình để tác động vào cây trồng, vật nuơi để tạo ra sản phẩm. Đất đai cịn là tư liệu lao động trong quá trình sản xuất thơng qua việc con người đã biết lợi dụng một cách ý thức các đặc tính tự nhiên của đất như lý học, hĩa học, sinh vật học và các tính chất khác để tạo tác động và giúp cây trồng tạo nên sản phẩm. 2.1.2 Khái niệm và phân loại đất nơng nghiệp * Khái niệm nhĩm đất nơng nghiệp Nhĩm đất nơng nghiệp (ký hiệu là NNP) là đất sử dụng vào mục đích sản xuất, nghiên cứu, thí nghiệm về nơng nghiệp, lâm nghiệp, nuơi trồng thuỷ sản, làm muối và mục đích bảo vệ, phát triển rừng. Đất nơng nghiệp bao gồm đất sản xuất nơng nghiệp, đất lâm nghiệp, đất nuơi trồng thuỷ sản, đất làm muối và đất nơng nghiệp khác. * Phân loại đất nơng nghiệp a) Đất sản xuất nơng nghiệp (SXN) bao gồm đất trồng cây hằng năm và đất trồng cây lâu năm. - Đất trồng cây hằng năm (CHN): Là đất sử dụng vào mục đích trồng các loại cây cĩ thời gian sinh trưởng từ khi gieo trồng cho đến khi thu hoạch khơng quá một năm, kể cả đất đất sửdụng theo chế độ canh tác khơng thường xuyên theo chu kỳ. Đất trồng cây hằng năm bao gồm đất trồng lúa và đất trồng cây hằng năm khác. + Đất trồng lúa (LUA) là ruộng và nương rẫy trồng lúa từ một vụ trở lên hoặc trồng lúa kết hợp với các mục đích sử dụng đất khác được pháp luật cho phép nhưng trồng lúa là chính. Đất trồng lúa bao gồm đất chuyên trồng lúa nước, đất trồng lúa nước cịn lại và đất trồng lúa nương. Đất chuyên trồng lúa nước (LUC): Là ruộng trồng lúa nước (bao gồm cả ruộng bậc thang), hàng năm cấy trồng từ hai vụ trở lên, kể cả cĩ luân canh, xen canh với cây hàng năm khác hoặc cĩ khĩ khăn đột xuất mà chỉ trồng cấy được một vụ hoặc khơng sử dụng trong thơi gian khơng quá một năm. Đất trồng lúa nước cịn lại (LUK): Là ruộng trồng lúa nước (bao gồm cả ruộng bậc thang), hàng năm cấy trồng từ một vụ trở lên, kể cả trường hợp trong năm cĩ thuận lợi mà chỉ trồng thêm một vụ lúa hoặc trơng thêm cây hàng năm khác hoặc do khĩ khăn đột xuất mà khơng sử dụng trong thời gian khơng quá một năm. Đất trồng lúa nương (LUN): Là đất chuyên trồng lúa trên sườn đồi, núi dốc từ một vụ trở lên, kể cả trường hợp trồng lúa khơng thường xuyên theo chu kỳ và trường hợp cĩ luân canh, xen canh với cây hàng năm khác. + Đất trồng cây hàng năm khác (HNK): Là đất trồng các cây hàng năm (trừ đất trồng lúa), gồm chủ yếu để trồng rau, màu, cây thuốc, mía, đai, gai, cĩi, sả, dâu tằm, đất 4
16. trồng cỏ tự nhiên cĩ cải tạo để chăn nuơi gia súc. Đất trồng cây hàng năm khác bao gồm đất bằng trồng cây hàng năm khác và đất nương rẫy trồng cây hàng năm khác. Đất bằng trồng cây hàng năm khác (BHK): Là đất bằng phẳng ở đồng bằng, thung lũng, cao nguyênđể trồng cây hàng năm khác. Đất nương rẫy trồng cây hàng năm khác (NHK): Là đất trồng cây hàng năm khác trên sườn đồi, núi dốc kề cả trường hợp trồng cây hàng năm khác khơng thường xuyên nhưng theo chu kỳ. - Đất trồng cây lâu năm (CLN): Là đất trồng các loại cây cĩ thời gian sinh trưởng từ khi gieo trồng tới khi thu hoạch là trên một năm, kể cả những loại cây cĩ thời gian sinh trưởng như cây hàng năm nhưng cho thu hoạch nhiều năm như thanh long, chuối, nho Các loại cây lâu năm bao gồm: + Cây cơng nghiệp lâu năm: Gồm các cây lâu năm cĩ sản phẩm thu hoạch khơng phải là gỗ, được dùng để làm nguyên liệu cho sản xuất cơng nghiệp hoặc phải qua chế biến mới sử dụng được như chè, ca cao, cà phê, dừa, điều ; + Cây ăn quả lâu năm: Các cây lâu năm cĩ sản phẩm thu hoạch là quả để ăn tươi hoặc kết hợp với chế biến; + Vườn tạp là vườn trồng xen lẫn nhiều loại cây lâu năm hoặc cây lâu năm xen lẫn cây hàng năm mà khơng được cơng nhận là đất ở; + Các loại cây lâu năm khác khơng phải đất trồng cây cơng nghiệp lâu năm và cây ăn quả lâu năm, chủ yếu là cây lấy gỗ, lấy bĩng mát, tạo cảnh quan trong các đơ thị, khu dân cư nơng thơn. b) Đất lâm nghiệp (LNP): Là đất đang cĩ rừng (gồm rừng tự nhiên và rừng trồng) đạt tiêu chuẩn rừng theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng và đất mới được trồng rừng hoặc trồng kết hợp với khoanh nuơi tự nhiên. Đất lâm nghiệp bao gồm đất rừng sản xuất, đất rừng phịng hộ, đất rừng đặc dụng. - Đất rừng sản xuất (RSX): Là đất sử dụng vào mục đích sản xuất lâm nghiệp theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng. - Đất rừng phịng hộ (RPH): Là đất để sử dụng vào mục đích phịng hộ đầu nguồn, bảo vệ đất, bảo vệ nguồn nước, bảo vệ mơi trường sinh thái, chắn giĩ, chắn cát, chắn sĩng ven biển theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng. - Đất rừng đặc dụng (RDD): Là đất để sử dụng vào mục đích nghiên cứu, thí nghiệm khoa học, bảo tồn thiên nhiên và đa dạng sinh học, vườn quốc gia, bảo vệ di tích lịch sử, văn hĩa, danh lam thắng cảnh, bảo vệ mơi trường sinh thái theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng. c) Đất nuơi trồng thủy sản (NTS): Là đất được sử dụng chuyên vào mục đích nuơi, trồng thủy sản nước lợ, nước mặn và nước ngọt. 5
17. d) Đất làm muối (LMU): Là ruộng muối để sử dụng vào mục đích sản xuất muối e) Đất nơng nghiệp khác (NKH): Gồm đất sử dụng để xây dựng nhà kính và các loại nhà khác phục vụ mục đích trồng trọt, kể cả các hình thức trồng trọt khơng trực tiếp trên đất; xây dựng chuồng trại chăn nuơi gia súc, gia cầm và các loại động vật khác được pháp luật cho phép; đất trồng trọt, chăn nuơi, nuơi trồng thủy sản cho muc đích học tập, nghiên cứu thí nghiệm; đất ươm tạo cây giống và đất trồng hoa, cây cảnh. 2.2 Biến động hiện trạng sử dụng đất 2.2.1 Định nghĩa sử dụng đất. Sử dụng đất (Land use): Sử dụng đất là cách thức mà người ta sử dụng bề mặt trái đất. Sử dụng đất được phân loại như thành thị, nơng thơn, đất nơng nghiệp, rừng hoặc với mức phân loại cụ thể hơn cho những mục đích cụ thể. (Phùng Văn Tiến, 2009). 2.2.2 Biến động sử dụng đất, các trường hợp và nguyên nhân của biến động đất đai. * Biến động sử dụng đất Biến động sử dụng đất là sự tăng hay giảm về diện tích đối tượng nào đĩ trong một giai đoạn nhất định. (Phùng Văn Tiến, 2009). * Các trường hợp biến động đất đai - Được nhà nước giao đất, cho thuê đất. - Được nhà nước thu hồi đất, mất đất do thiên tai - Trường hợp đất bồi, đất cồn - Thay đổi mục đích sử dụng đất, thời hạn sử dụng, hình thể sử dụng. - Chuyển đổi, chuyển nhượng, cho thuê, thừa kế, thế chấp hoặc chia tách quyền sử dụng đất. * Nguyên nhân của biến động đất đai Do nhà nước: nhà nước thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất đối với các tổ chức, hộ gia đình, cá nhân trong nước và ngồi nước theo quy hoạch và kế hoạch phát triển kinh tế xã hội của đất nước. Do người sử dụng đất: Nhu cần chuyển nhượng, chuyển đổi, cho thuê, thừa kế, thể chấp theo quy định của pháp luật về các quyền của người sử dụng đất Do tự nhiên gãy, do thiên tai (bão, lũ lụt, xĩi mịn, sụp lở ) hay do đắt hồi 2.2.3 Khái quát về bản đồ biến động sử dụng đất Theo khoản 5 điều 3 Luật đất đai 2013 thì bản đồ hiện trạng sử dụng đất là bản đồ thể hiện sự phân bố các loại đất tại một thời điểm xác định, được lập theo từng đơn vị hành chính. 6
18. Để nghiên cứu biến động sử dụng đất người ta cĩ thể sử dụng nhiều phương pháp từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: Số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiểm kê hoặc từ các cuộc điều tra. Các phương pháp này cĩ độ chính xác khơng cao, tốn nhiều thời gian và kinh phí, đồng thời chúng khơng thế hiện được sự thay đổi sử dụng đất từ loại đất này sang loại đất khác và vị trí khơng gian của sự thay đổi đĩ. Thành lập bản đồ biến động sử dụng đất từ tư liệu viễn thám đa thời gian sẽ khắc phục được những nhược điểm trên. Bản đồ biến động sử dụng đất ngồi các yếu tố nội dung cơ bản của các Bản đổ chuyên đề như: bản đồ địa hình, địa vật, giao thơng, thủy văn phải thể hiện được sự biến động về sử dụng đất theo thời gian. Các thơng tin về tình hình sử dụng đất, biến động sử dụng đất kết hợp với các thơng tin cĩ liên quan là yếu tố quan trọng phục vụ cơng tác quy hoạch, kế hoạch và quản lý đất đai để đảm bảo sử dụng đất bền vững, hiệu quả, thân thiện mơi trường và quan trọng nhất là đảm bảo an ninh lương thực. Ưu điểm của bản đồ biến động sử dụng đất là thể hiện được rõ sự biến động theo khơng gian và theo thời gian. Diện tích biển động được thế hiện rõ ràng trên bản đồ, đồng thời cho chúng ta biết cĩ biến động hay khơng biến động, hay biến động từ loại đất nào sang loại đất nào. Nĩ cĩ thể được kết hợp với nhiều nguồn dữ liệu tham chiếu khác để phục vụ cĩ hiệu quả cho rất nhiều mục đích khác nhau như quản lý tài nguyên, mơi trường, thống kê, kiểm kê đất đai. Về cơ bản, bản đồ biến động sử dụng đất được thành lập trên cơ sở hai bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại hai thời điểm nghiên cứu vì vậy độ chính xác của bản đồ này phụ thuộc vào độ chính xác của các bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại hai thời điểm nghiên cứu. 2.3 Tổng quan về viễn thám và GIS 2.3.1 Khái niệm viễn thám Viễn thám là một khoa học thu nhận thơng tin của bề mặt trái đất mà khơng tiếp xúc trực tiếp với bề mặt ấy. Điều này được thực hiện nhờ vào việc quan sát và thu nhận năng lượng phản xạ, bức xạ từ đối tượng và sau đĩ phân tích, xử lý, ứng dụng những thơng tin nĩi trên (Phạm Văn Thơng, 2010). Theo Lê Quang Trí (1999) cho rằng: Viễn thám được định nghĩa là sự thu thập và phân tích thơng tin về các đối tượng, sự thu thập và phân tích thơng tin này được thực hiện từ một khoảng cách khơng gian khơng cĩ sự tiếp xúc đến các vật thể. Theo Lê Quang Trung và cộng tác viên (2000), đã định nghĩa về viễn thám và các chuyên ngành về viễn thám như sau: Viễn thám (Remote sensing): cĩ nhiều định nghĩa về viễn thám của nhiều tác giả khác nhau , nhìn chung viễn thám là sự thu thập và phân tích các thơng tin về các đối tượng, sự thu thập và phân tích này được thực hiện từ một khoảng cách khơng gian khơng cĩ sự tiếp xúc trực tiếp đến các vật thể. Máy bay hay vệ tinh là những vật mang chủ yếu phục vụ cho sự quan trắc trong viễn thám. 7
19. 2.3.2 Nguyên lý hoạt động của viễn thám Nguyên lý cơ bản của viễn thám đĩ là đặc trưng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau. Kết quả của việc giải đốn các lớp thơng tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết về mối tương quan giữa đặc trưng phản xạ phổ với bản chất, trạng thái của các đối tượng tự nhiên. Những thơng tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên sẽ cho phép các nhà chuyên mơn chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thơng tin nhất về đối tượng nghiên cứu, đồng thời đây cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối tượng, tiến tới phân loại chúng. 2.3.3 Nguyên tắc sử dụng ảnh viễn thám theo dõi biến động - Các ảnh sử dụng để theo dõi biến động một khu vực, phải ở cùng một hệ tọa độ lưới chiếu. - Ảnh phải cĩ độ phân giải như nhau. - Ảnh cĩ độ phân giải càng cao thì các tượng tượng phản xạ càng mạnh, thơng tin về các đối tượng thực phủ càng chi tiết hơn và ngược lại. Vì vậy ảnh cĩ cùng độ phân giải các đối tượng thực phủ sẽ cho phản xạ gần như nhau, và khi đĩ chồng lớp đối tượng trên hai ảnh cho kết quả biến động chính xác hơn. - Ảnh phải được phân tích giải đốn ở các bước sĩng như nhau. - Khu vực nghiên cứu của ảnh phải như nhauHai ảnh phải được chụp trên cùng một khu vực hoặc được cắt theo ranh giới hành chính của khu vực nghiên cứu. 2.3.4 Đặc điểm ảnh viễn thám MODIS * Khái quát ảnh vệ tinh MODIS MODIS là bộ cảm viễn thám chủ yếu của vệ tinh Terra được phĩng lên quỹ đạo vào ngày 18/12/1999 và vệ tinh Aqua được phĩng vào ngày 4/5/2002. Trong khoảng thời gian một ngày đêm, các bộ cảm của vệ tinh sẽ quét gần hết Trái đất trừ một số dải hẹp ở vùng xích đạo, các dải này sẽ được phủ hết vào ngày hơm sau (Viện khí tượng thủy văn và mơi trường, 2012). MODIS được thiết kế để thu thập 50 bước sĩng của ánh sáng nhưng các vệ tinh hiện đang trong quỹ đạo chỉ thu được 36 bước sĩng, bao gồm các bước sĩng từ 0.4μm đến 14.4μm. Độ phân giải của dữ liệu khoảng từ 250 đến 1000 m tùy thuộc vào bước sĩng được ghi lại. (Ruizhi Ren, 2009). Ảnh MODIS cung cấp dữ liệu về đất liền, biển và khí quyển một cách đồng thời. Tùy vào mục đích nghiên cứu mà sử dụng các kênh phổ khác nhau. Vệ tinh Terra và Aqua mang bộ cảm MODIS ban ngày đi từ Bắc xuống Nam, qua xích đạo khoảng 10h30’ và 13h30’ giờ địa phương, thời gian bay hết một vịng quanh Trái đất xấp xỉ 1h40’. Về ban đêm thì chiều bay của vệ tinh ngược lại. Như vậy vệ tinh TERRA và AQUA sẽ bay 8
20. qua lãnh thổ Việt Nam một ngày bốn lần vào khoảng 10h30’, 13h30’, 22h30’ và 1h30’, do đĩ ở Việt Nam sẽ thu được ảnh MODIS bốn lần trong một ngày. (Viện Khí tượng thủy văn và Mơi trường, 2012). Bảng 2.1: Các thơng số kỹ thuật của vệ tinh MOISD Độ cao quỹ đạo 705 km Quỹ đạo Đổng bộ mặt trời Thời gian qua xích đạo 10:30 a.m hoặc 1:30 p.m Tốc độ quét 20.3 rpm Độ phủ 2330 km Kích thước 1,0 x 1,6 x 1,0 m Trọng lượng 228,7 kg Độ phân giải bức xạ 12 bits Độ phân giải khơng gian 250 m (kênh 1-2) 500 m (kênh 3-7) 1000 m (kênh 8-36) Chu kỳ lặp 1 – 2 ngày (Nguồn: Bảng 2.2: Đặc điểm của một số kênh phổ ảnh MODIS Kênh Bước sĩng (nm) Độ phân giải khơng Lưu trữ (bit) gian (m) 1 620 – 670 250 12 2 841 – 876 250 12 3 459 – 479 500 12 4 545 – 565 500 12 5 1230 – 1250 500 12 6 1628 – 1652 500 12 7 2105 - 2155 500 12 (Nguồn: * Ứng dụng của ảnh vệ tinh MODIS Với đặc tính chụp phủ vùng rộng lớn, độ phân giải thời gian cao cộng với nhiều kênh thiết kế chuyên để tính hiệu chỉnh ảnh hƣởng khí quyển đã làm tăng khả năng sử dụng ảnh MODIS trong nghiên cứu những vùng nhiệt đới nhiều mây (Trần Hùng, 2007). Mặc dù độ phân giải khơng gian của ảnh vệ tinh MODIS khơng cao nhưng với tầm phủ rộng, thời gian quan trắc liên tục và đặc biệt là miễn phí, liệu ảnh vệ tinh MODIS là nguồn tài liệu tham khảo cĩ giá trị cao đối với các nhà khoa học trong việc thực hiện những nghiên cứu của mình. Bên cạnh đĩ, dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS cĩ độ phân giải phổ khá cao với 36 kênh phổ làm tăng tính ứng dụng của MODIS trong hầu hết các 9
21. nghiên cứu hiện nay vì độ phân giải phổ càng lớn thì khả năng phân biệt, nhận biết và giải đốn các đối tượng càng cao. Ưu điểm của dữ liệu ảnh MODIS trong xác định cơ cấu cây trồng: Mục tiêu nghiên cứu dựa trên hiện trang cơ cấu mùa vụ làm cơ sở để chuyển đổi sang hiện trạng xâm nhập mặn của khu vực nghiên cứu. Lựa chọn dữ liệu ảnh phù hợp với mục tiêu là cơng việc quyết định đến kết quả tối ưu nhận được. Ảnh MODIS được cung cấp miễn phí và đầy đủ với độ phân giải thời gian cao (hàng ngày, 8 ngày) thích hợp để nghiên cứu sự sinh trưởng và phát triển của từng loại cây trồng, kể cả ngắn ngày lẫn dài ngày. Dựa trên sự biến động của chỉ số NDVI được tính tốn từ ảnh cĩ thể giúp ta xác định được cụ thể thời gian của quá trình canh tác (thời gian gieo trồng, giai đoạn phát triển mạnh nhất cũng như thời gian thu hoạch) từ đĩ giúp xác định đối tượng cây trồng và hình thức canh tác nơng nghiệp cụ thể. Ảnh MODIS hằng ngày tuy cĩ độ phân giải thời gian cao hơn nhưng với mức độ khai thác thơng tin phục vụ cho nghiên cứu thì khơng cần thiết, sẽ tốn nhiều thời gian xử lý ảnh và giải đốn, đồng thời dung lượng lưu trữ cao cũng hơn gấp nhiều lần. Do đĩ trong nghiên cứu này sử dụng ảnh MOD09Q1, độ phân giải thời gian 8 ngày với hai kênh đỏ và hồng ngoại gần. Bảng 2.3: Đặc điểm ảnh MOD09Q1 Kênh Bước sĩng (μm) Độ phân giải thời Độ phân giải khơng gian (ngày) gian (m) RED 0,620 – 0,670 8 250 NIR 0.841 – 0,876 8 250 2.4 Tổng quan về GIS 2.4.1 Khái niệm về GIS Theo Ducker (1979) định nghĩa, GIS là một trường hợp đặc biệt của hệ thống thơng tin, ở đĩ cĩ cơ sở dữ liệu bao gồm sự quan sát các đặc trưng phân bố khơng gian, các hoạt động sự kiện cĩ thể được xác định trong khoảng khơng như đường, điểm, vùng. Theo Burrough (1986) định nghĩa, GIS là một cơng cụ mạnh dùng để lưu trữ và truy vấn, biến đổi và hiển thị dữ liệu khơng gian từ thế giới thực cho những mục tiêu khác nhau. Theo Nguyễn Kim Lợi và ctv (2009) Hệ thống thơng tin địa lý được định nghĩa như là một hệ thống thơng tin mà nĩ sử dụng dữ liệu đầu vào, các thao tác phân tích, cơ sở dữ liệu đầu ra liên quan về mặt địa lý khơng gian, nhằm hỗ trợ việc thu nhận, lưu trữ, quản lí, xử lí, phân tích và hiển thị các thơng tin khơng gian từ thế giới thực để giải quyết các vấn đề tổng hợp từ thơng tin cho các mục đích con người đặt ra. 10
22. * Các thành phần của GIS GIS bao gồm 05 thành phần: Thiết bị, phần mềm, số liệu, tổ chức và chính sách quản lý, chuyên viên. - Thiết bị: Thiết bị bao gồm máy vi tính (computer), máy vẽ (plotters), máy in (printer), bàn số hố (digitizer), thiết bị quét ảnh (scanners), các phương tiện lưu trữ số liệu (Floppy diskettes, optical cartridges, C.D ROM). - Phần mềm: là bộ não của hệ thống, phần mềm GIS rất đa dạng và cĩ thể chia làm 3 nhĩm (nhĩm phần mềm quản đồ họa, nhĩm phần mềm quản trị bản đồ và nhĩm phần mềm quản trị, phân tích khơng gian). - Số liệu: bao gồm dữ liệu khơng gian (dữ liệu bản đồ) và dữ liệu thuộc tính (dữ liệu phi khơng gian). Dữ liệu khơng gian miêu tả vị trí địa lý của đối tượng trên bề mặt Trái đất. Dữ liệu thuộc tính miêu tả các thơng tin liên quan đến đối tượng, các thơng tin này cĩ thể được định lượng hay định tính. - Tổ chức và chính sách quản lý: Ðây là hợp phần rất quan trọng để đảm bảo khả năng hoạt động của hệ thống, là yếu tố quyết định sự thành cơng của việc phát triển cơng nghệ GIS. Hệ thống GIS cần được điều hành bởi một bộ phận quản lý, bộ phận này phải được bổ nhiệm để tổ chức hoạt động hệ thống GIS một cách cĩ hiệu quả để phục vụ người sử dụng thơng tin. - Chuyên viên: Đây là một trong những hợp phần quan trọng của cơng nghệ GIS, địi hỏi những chuyên viên hướng dẫn sử dụng hệ thống để thực hiện các chức năng phân tích và xử lý các số liệu. Địi hỏi phải thơng thạo về việc lựa chọn các cơng cụ GIS để sử dụng, cĩ kiến thức về các số liệu đang được sử dụng và thơng hiểu các tiến trình đang và sẽ thực hiện. * Ứng dụng của hệ thơng tin địa lý GIS - Mơi trường - Khí tượng thủy văn - Nơng nghiệp - Giao thơng - Y tế 11
23. Hình 2.1 :Các thành phần của GIS 2.5 Giới thiệu phần mềm xử lý ảnh ENVI ENVI là viết tắt của “The Environment for Visualizing Image” , là một phần mềm xử lý tư liệu viễn thám của Research System Inc, Mỹ. ENVI được cấu trúc thành 12 Module chính, được viết bằng ngơn ngữ IDL (Interactive Data Language), một trong những ngơn ngữ lập trình cấu trúc mạnh (Lê Văn Trung, 2005) với các cơng cụ cĩ khả năng hiển thị, định vị và phân tích ảnh số với một mơi trường và giao diện thân thiện với người sử dụng, đáp ứng các thao tác thuật tốn về xử lý ảnh vệ tinh và ảnh máy bay. Theo Lê Văn Trung (2005), các ưu điểm của ENVI được thể hiện ở cách tiếp cận trong cơng tác xử lý ảnh, đĩ 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 nhĩm. ENVI cĩ 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 khơng cĩ giới hạn về kênh phổ được xử lý đồng thời do vậy các dữ liệu ảnh siêu phổ cũng cĩ thể được xử lý và phân tích bằng ENVI. * 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 thơng dụng, dữ liệu raster và DEM; - Khai thác thơng tin từ nhiều loại ảnh vệ tinh và ảnh hàng khơng khác (VNREDSat-1, SPOT, Landsat, ASTER, QuickBird, GeoEye, WorldView, ) 12
24. - Trộn các dạng ảnh (ảnh quang học, ảnh radar ) nhằm hiểu rõ đặc điểm của vùng nghiên cứu; - Bộ cơng cụ xử lý ảnh đa dạng dựa trên các phương pháp khoa học đã được kiểm chứng như cơng cụ xử lý hình học, cơng cụ phân tích phổ, cơng cụ phân tích dữ liệu và các cơng 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 ngơn ngữ lập trình IDL, ENVI cĩ khả năng tùy biến và mở rộng theo yêu cầu quy trình xử lý phân tích ảnh của khách hàng. Hình 2.2: Giao diện của phần mềm ENVI 4.8 2.6 Giới thiệu phần mềm Mapinfo MapInfo là một trong những phần mềm phục vụ cho việc xây dựng và quản lý dữ liệu hệ thống thơng tin địa lý. MapInfo trang bị khả năng xử lý dữ liệu (bao gồm cả những lệnh truy vấn SQL để chọn ra đối tượng) và các đặc tính hiển thị giá trị trên màn hình: - MapInfo cĩ khả năng mở các tập tin dữ liệu dạng DBASE hoặc FoxBASE, Lotus 1-2-3 và Microsoft Excel. Nhập vào các tập tin hình ảnh với nhiều dạng thức khác nhau. Ngồi ra, MapInfo cịn cĩ thể tự tạo tập tin dữ liệu của nĩ; - MapInfo cho phép xem thơng tin trong 3 loại cửa sổ: Map, Browser và Graph tương ứng với cửa sổ bản đồ, bảng thuộc tính và đồ thị. Kỹ thuật liên kết “nĩng” của 13
25. các loại cửa sổ cho phép xem cùng một thơng tin trên nhiều cửa sổ khác nhau. Khi thay đổi thơng tin trong một cửa sổ, sự thay đổi này sẽ được cập nhật một cách tự động sang các cửa sổ khác; - MapInfo cho phép phủ nền bản đồ bằng những tấm ảnh điểm. Khả năng này làm tăng qui mơ, giá trị của bản đồ nền. - Khả năng thực hiện những sự lựa chọn bằng ngơn ngữ SQL của MapInfo cho phép thực hiện phép chọn đối tượng nhanh chĩng và tiện lợi trên một hay nhiều bảng; - Bộ cơng cụ vẽ, hiệu chỉnh bản đồ và các hàm chức năng hồn hảo khác trợ giúp trong quá trình xây dựng bản đồ; - Cơng cụ Save Workspace cho phép lưu tất cả cửa sổ đang làm việc vào một tập tin duy nhất. Điều này giúp mở các cửa sổ cần thiết một cách nhanh chĩng, tiết kiệm thời gian, tránh sai sĩt; - MapInfo cho phép xây dựng trang in trong cửa sổ Layout với tập lệnh trợ giúp rất hữu hiệu; - MapInfo cho phép thay đổi hệ quy chiếu của các lớp bản đồ khi bắt đầu số hĩa cũng như khi hiển thị chúng. MapInfo là một phần mềm được thiết kế để hịa hợp với các phần mềm khác, người sử dụng khơng phải thay đổi cách làm việc trên máy tính, MapInfo chỉ làm thay đổi kết quả nhận được. Cĩ thể bắt đầu làm việc với MapInfo trên nguồn dữ liệu trong bảng tính Excel, bảng dữ liệu của Foxpro, các bảng vẽ CAD hoặc những dữ liệu địa lý khác. Nếu chưa cĩ sẵn nguồn dữ liệu, MapInfo cung cấp cơng cụ để tạo ra nguồn dữ liệu phù hợp. (TS. Phạm Thị Xuân Thọ - Nguyễn Xuân Bắc, Giáo trình lý thuyết và thực hành MapInfo). Hình 2.3: Giao diện phần mềm Mapinfo 10.5 14
26. 2.7 Tổng quan một số đề tài nghiên cứu viễn thám và cơng nghệ GIS Theo Nguyễn Xuân Trung Hiếu (2013), Luận văn tốt nghiệp ngành Quản lý đất đai, khoa Mơi trường và Tài nguyên, Đại học Nơng Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh với đề tài “Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế”. Đề tài này được thực hiện trong thời gian từ tháng 01/2013 đến tháng 05/2013, sử dụng cơng nghệ viễn thám kết hợp với GIS để thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế. Đề tài sử dụng ảnh Landsat ETM+, độ phân giải trung bình (30 m) nên độ chính xác khi phân loại chưa cao, tuy nhiên đề tài đã cho thấy được lớp đất rừng, lúa – hoa màu và đất trống là những lớp bị biến động mạnh (đều cĩ trên 50% diện tích bị biến đổi), bên cạnh đĩ lớp giao thơng là lớp phủ ổn định nhất (hơn 70% diện tích). Đề tài đã thành lập được bản đồ biến động lớp phủ mặt đất Thành phố Huế trong giai đoạn 2001 – 2010 ở tỷ lệ 1:60000. Về phương pháp đề tài sử dụng phương thu thập số liệu (thu thập từ 4 nguồn chính là dữ liệu viễn thám (ảnh Landsat ETM+), dữ liệu GIS (dữ liệu hành chính), dữ liệu từ điều tra thực địa (thực hiện lấy mẫu bằng máy GPS và khảo sát thực địa) và dữ liệu thống kê (báo cáo, thống kê từ các sở ngành cĩ liên quan), phương pháp sửa lỗi sọc ảnh bằng phần mềm GapFill. Kết quả nghiên cứu của đề tài phù hợp với kết quả kiểm kê đất đai năm 2012 tại thành phố Huế, tuy nhiên kết quả nghiên cứu cĩ một số mặt hạn chế như một số loại thực phủ thường bị phân loại nhầm với nhau như đất giao thơng và khu dân cư, lúa - hoa màu và khu dân cư, lúa - hoa màu và đất trống. Nguyên nhân chủ yếu dẫn đến sự phân loại nhầm lớp thực phủ là do Độ phân giải của dữ liệu ảnh viễn thám Landsat chỉ ở mức trung bình (30 m), nên một số diện tích lúa - hoa màu nhỏ lẻ, các khu tái định cư mới được xây dựng, phân bố manh mún, khơng được ghi nhận trên ảnh. Theo Kiều Thị Kim Dung (2009), Luận văn Thạc sĩ ngành Quản lý đất đai, Đại học Nơng nghiệp Hà Nội với đề tài “Ứng dụng ảnh viễn thám và cơng nghệ GIS để thành lập bản đồ biến động sử dụng đất trên địa bàn phường Khai Quang Thành phố Vĩnh Yên – tỉnh Vĩnh Phúc”. Đề tài sử dụng ảnh Viễn thám Sport, cùng với bản đồ hiện trạng sử dụng đất phường Khai Quang đề tiến hành giải đốn và chồng lắp bản đồ từ đĩ cho ra bản đồ biến động hiện trạng sử dụng đất của phường Khai Quang từ đĩ đánh giá được độ chính xác của việc sử dụng ảnh Viễn thám và cơng nghệ GIS trong thành lập bản đồ biến động sử dụng đất của Phường Khai Quang. Đề tài đã thành lập được bản đồ biến động hiện trạng sử dụng đất với độ chính xác cao, phân tích cụ thể tình hình biến động hiện trạng sử dụng đất của phường Khai Quang trong giai đoạn 2003 – 2008. Đề tài chủ yếu sử dụng phương pháp thu thập thơng tin, xử lí số liệu, xử lí ảnh và phương pháp phỏng vấn chuyên gia. Nhìn chung đề tài đã đánh giá cụ thể tình hình biến động sử dụng đất của phường Khai Quang đồng thời xây dựng được bản đồ biến động sử dụng đất với độ chính xác cao. Về mặt hạn chế, độ phân giải của ảnh cũng ảnh cũng ảnh 15
27. hưởng đến việc phân lớp đối tượng, kết quả phân loại bị nhầm lẫn giữa đất cây bụi, cỏ dại với đất với đất trồng hoa màu, đất trồng cỏ với đất trồng lúa. Theo Lê Thị Bích Liên (2013), Luận văn tốt nghiệp chuyên ngành Hệ thống thơng tin địa lý, Đại học Nơng Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh với đề tài “ứng dụng ảnh vệ tinh MODIS giám sát lũ Đồng Bằng Sơng Cửu Long năm 2012”. Đề tài sử dụng ảnh vệ tinh MODIS với độ phân giải thời gian cao, cùng việc thực hiện các quá trình phân loại nghiên cứu tiến hành đưa ra những phân tích, đánh giá cụ thể về khơng gian cũng như thời gian ngập lũ của ĐBSCL năm 2012. Nhìn chung đề tài đã đánh một cách khá cụ thể tình hình diễn biến của lũ trong năm 2012 trên khu vực Đồng Bằng Sơng Cửu Long, bên cạnh đĩ đề tài cịn xác định được diện tích ngập lũ của từng tỉnh trong khu vực Đồng Bằng Sơng cửu Long. Đặc biệt trong quá trình thực hiện, thay vì sử dụng chỉ số thực vật NDVI thì đề tài sử dụng chỉ số EVI nhằm phản ánh trạng thái thực vật ở mỗi thời điểm khác nhau trong năm, là một chỉ số quan trọng trong phân loại để đánh giá sự hiện diện của thực vật đồng thời xác định những điểm ảnh liên quan đến nước. Đặc tính của lũ là biến đổi từng ngày và khơng gian ngập lũ cũng thay đổi liên tục theo thời gian, việc theo dõi lũ thơng qua các số liệu mực nước đơn thuần chỉ xác định sự thay đổi diện tích mực mặt nước theo thời gian, tuy nhiên đề tài đã sử dụng ảnh MODIS được tổ hợp 8 ngày, qua đĩ cho thấy sự thay đổi diện tích mặt nước cả về khơng gian lẫn thời gian, cung cấp cái nhìn rõ ràng và trực quan hơn khi các đối tượng ngập nước được thể hồn tồn trên ảnh. Bên cạnh những gì đề tài nghiên cứu này đã thực hiện được thì đề tài cũng cịn một số hạn chế như sau: Đề tài đã sử dụng ảnh MODIS được tổ hợp 8 ngày nên khơng luơn luơn ghi nhận lại chính xác thời điểm bắt đầu, đạt đỉnh và kết thúc mùa lũ, việc sử dụng số liệu mực nước thủy văn chỉ đánh giá sự tương quan giữa mực nước và diện tích ngập cho thấy sự khả quan khi sử dụng ảnh MODIS trong giám sát lũ, nhưng khơng đánh giá được chính xác diện tích ngập từng tỉnh. Nên cĩ sự so sánh với số liệu diện tích được giải đốn từ ảnh cĩ độ phân giải khơng gian cao hơn, hoặc số liệu diện tích ngập được lũ thống kê để cĩ những kết luận chính xác hơn về diện tích ngập từng tỉnh của ĐBSCL. Theo Trần Thị Hiền (2010) sử dụng ảnh MODIS theo dõi chỉ số NDVI với sự phát triển cây lúa cho thấy chỉ số NDVI của vùng lúa trên ảnh thay đổi bình quân từ 0,1 đến 0,9 theo quy tắc thấp vào đầu vụ, tăng dần và đạt cao nhất vào lúc cây lúa phát triển tốt ở giai đoạn sau khi đẻ nhánh và sau đĩ giảm dần khi cây lúa bắt đầu chín và sẽ giảm đến mức thấp nhất vào cuối vụ (Hình 2.3 và 2.4). Thơng thường đối với các loại hình sử dụng như: vườn cây ăn quả, rừng, nĩi chung là các loại cây lâu năm quan sát cho thấy chỉ số NDVI ổn định và dao động trong khoảng giá trị tương đối cao từ 0,5 đến 1,0 (hoặc từ 0 – 255 cấp độ tơng màu từ tối đến sáng). Căn cứ vào quy luật biến động trên ta cĩ thể theo dõi chính xác được cơ cấu mùa vụ và ước đốn được thời gian xuống giống của những vùng trồng lúa dựa vào biểu đồ thể hiện sự biến động của giá trị NDVI. Tác giả kết luận cĩ thể ứng dụng ảnh MODIS – MOD13Q1 (độ phân giải 250m, chu kỳ lập 16 ngày) để xác định thời vụ, theo dõi tiến 16
28. độ xuống giống cấp vùng và đề nghị nên sử dụng ảnh MODIS (MOD13Q1) để theo dõi tiến độ xuống giống lúa ở cấp vùng, cấp quốc gia. Bên cạnh đĩ, cĩ thể sử dụng để theo dõi sự thay đổi của hiện trạng sử dụng đất, cơ cấu mùa vụ. Hình 2.4: Sự phát triển của lúa vụ Đơng xuân - Hè Thu và sự biến động chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010) Hình 2.5: Tương quan giữa sự phát triển của lúa ở vụ Đơng xuân và Hè Thu và sự biến động của chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010) 2.8 Tồng quan về khu vực nghiên cứu Hậu Giang là một tỉnh nằm ở Đồng Bằng Sơng Cửu Long, được thành lập vào năm 2004 do tách ra từ tỉnh Cần Thơ cũ. Tỉnh lỵ hiện nay là thành phố Vị Thanh cách Thành Phố Hồ Chí Minh 240 km về phía tây nam, cách thành phố Cần Thơ 60 km theo Quốc lộ 61 và chỉ cách 40 km theo đường nối Vị Thanh – Cần Thơ. Hậu Giang là tỉnh ở trung tâm châu thổ sơng Mê Kơng, thuộc khu vực nội địa của Đồng bằng Sơng Cửu Long. Trước năm 1976, Hậu Giang là tên gọi của sơng Hậu. Vùng đất thuộc tỉnh Hậu Giang ngày nay trước năm 1956 nằm rải rác thuộc tỉnh Cần 17
29. Thơ và tỉnh Rạch Giá. Từ năm 1957, tồn bộ vùng đất tỉnh Hậu Giang ngày nay đều thuộc về tỉnh Cần Thơ. Tháng 3 năm 1976, tỉnh Hậu Giang được thành lập trên cơ sở hợp nhất ba đơn vị hành chính cấp tỉnh ngang bằng nhau trước đĩ là tỉnh Cần Thơ, tỉnh Sĩc Trăng và thành phố Cần Thơ. Ngày 26 tháng 12 năm 1991, tình Hậu Giang được chia thành tỉnh Cần Thơ và tỉnh Sĩc Trăng. Ngày 26 tháng 11 năm 2003, tỉnh Cần Thơ được chia thành thành phố Cần Thơ trực thuộc Trung ương và tỉnh Hậu Giang ngày nay. Hậu Giang là một trong những trung tâm lúa gạo của miền Tây Nam Bộ. Tỉnh cĩ thế mạnh về cây lúa và cây ăn quả các loại, cĩ nguồn thủy sản phong phú, chủ yếu tơm cá nước ngọt và chăn nuơi gia súc. 2.8.1 Vị trí địa lí Hậu Giang là tỉnh thuộc khu vực nội địa của Đồng bằng Sơng Cửu Long. Lãnh thổ của tỉnh nằm trong tọa độ từ 9030'35 đến 10019'17 Bắc và từ 105014'03 đến 106017'57 kinh Đơng. Phía Tây giáp tỉnh Kiên Giang, phía Bắc giáp thành phố Cần Thơ và tỉnh Vĩnh Long, phía nam giáp tỉnh Bạc Liêu, phía đơng giáp tỉnh Sĩc Trăng. Tỉnh nằm ở hạ lưu sơng Hậu, giữa một mạng lưới sơng ngịi, kênh rạch chằng chịt. Tỉnh nằm kề thành phố Cần Thơ, trung tâm của vùngTây Nam Bộ. 2.8.2 Điều kiện tự nhiên Hậu Giang là tỉnh nằm ở phần cuối Đồng bằng châu thổ sơng Cửu Long, địa hình thấp, độ cao trung bình dưới 2 mét so với mực nước biển. Địa hình thấp dần từ Bắc xuống Nam và từ Đơng sang Tây. Khu vực ven sơng Hậu cao nhất, trung bình khoảng 1 - 1,5 mét, độ cao thấp dần về phía Tây. Bề mặt địa hình bị chia cắt mạnh bởi hệ thống kênh rạch nhân tạo. Tỉnh Hậu Giang nằm trong vịng đai nội chí tuyến Bắc bán cầu, gần xích đạo, cĩ khí hậu nhiệt đới giĩ mùa, chia thành hai mùa rõ rệt.Mùa mưa cĩ giĩ Tây Nam từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khơ cĩ giĩ Đơng Bắc từ tháng 12 đến tháng 4 hàng năm. Tỉnh Hậu Giang cĩ một hệ thống sơng ngịi kênh rạch chằng chịt với tổng chiều dài khoảng 2.300 km. Mật độ sơng rạch khá lớn 1,5 km/km, vùng ven sơng Hậu thuộc huyệnChâu Thành lên đến 2 km/km. Hậu Giang nằm trong vùng trũng của khu vực Đồng bằng Sơng Cửu Long. Cấu tạo của vùng cĩ thể chia thành hai vùng cấu trúc rõ rệt là Tầng cấu trúc dưới và Tầng cấu trúc bên, trong đĩ Tầng cấu trúc dưới gồm Nền đá cổ cấu tạo bằng đá Granit và các đá kết tinh khác, bên trên là đá cứng cấu tạo bằng đá trầm tích biển hoặc lục địa và các loại đá mắc ma xâm nhập hoặc phun trào. 18
30. Hình 2.6: Bản đồ hành chính tỉnh Hậu Giang 2.8.3 Kinh tế - xã hội * Kinh tế Hậu Giang cĩ diện tích tự nhiên khoảng 1.600 km2, hiện được chia ra làm 8 đơn vị hành chính. Trong đĩ, huyện Châu Thành A và Châu Thành là nơi cĩ các khu, cụm cơng nghiệp tập trung và nhiều loại cây ăn quả nhiệt đới quý hiếm; huyện Vị Thủy, Phụng Hiệp, Long Mỹ và thị xã Long Mỹ là các địa bàn tập trung vùng lúa đặc sản, nguyên liệu mía, cịn nhiều tiềm năng nuơi trồng thủy sản nước ngọt; thị xã Ngã Bảy, vị trí hợp thủy của bảy dịng kênh lớn đã hình thành chợ nổi Ngã Bảy nổi tiếng về du lịch, cây ăn quả; riêng thành phố Vị Thanh là trung tâm tỉnh lỵ Hậu Giang. Đến nay, Hậu Giang đã xây dựng được các vùng nguyên liệu nơng sản chuyên canh với quy mơ lớn, đáp ứng được nhu cầu tiêu dùng và chế biến xuất khẩu. Đĩ là vùng nguyên liệu lúa chất lượng cao 32.000 ha, bao gồm diện tích 2 cánh đồng lớn cĩ quy mơ 300-500 ha/cánh đồng lúa ở huyện Vị Thủy và Châu Thành A; vùng nguyên liệu mía 10.300ha; vùng nguyên liệu khĩm 1.500ha; vùng cây ăn trái đặc sản cĩ múi hơn 10.000ha, vùng nuơi trồng thủy sản tập trung 1.500ha. Nhiều sản phẩm nơng sản cĩ thế mạnh của tỉnh được cơng nhận nhãn hiệu, trong đĩ cĩ khơng ít sản phẩm đã khẳng định thương hiệu trên thị trường như bưởi Năm Roi Phú Thành, quýt đường Long Trị, khĩm Cầu Đúc. 19
31. Thời gian qua, trong định hướng phát triển kinh tế - xã hội, Hậu Giang luơn chú trọng tạo mọi điều kiện để phát triển sản xuất, chuyển dịch cơ cấu kinh tế, khai thác tiềm năng, lợi thế theo hướng phát triển cơng nghiệp, thương mại, dịch vụ và du lịch. Ưu tiên khuyến khích đầu tư xây dựng các khu, cụm cơng nghiệp tập trung, hồn thiện mạng lưới giao thơng thủy, bộ, cấp điện, cấp thốt nước, hạ tầng du lịch, phát triển đơ thị nhằm đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng và phát triển kinh tế. Theo đĩ, trong kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội 5 năm (2016-2020), tỉnh Hậu Giang đã xác định: Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 5 năm trên 7%/năm; GRDP bình quân đầu người đến năm 2020 đạt 2.500 USD; cơ cấu kinh tế đến năm 2020 là dịch vụ - cơng nghiệp - nơng nghiệp. * Xã hội  Giáo dục Hệ thống giáo dục tỉnh Hậu Giang bao gồm đầy đủ các cấp học, ngành học từ mầm non, tiểu học, trung học cơ sở, trung học phổ thơng, trung cấp, cao đẳng, đại học. Tiêu biểu như trường Đại học Cần Thơ (khu Hịa An), trường Đại học Võ Trường Toản, trường cao đẳng cộng đồng Hậu Giang, trường trung cấp Luật Vị Thanh, trường trung cấp nghề Hậu Giang, trường cao đẳng nghề Trần Đại Nghĩa và các trường trung học phổ thơng, trung học cơ sở, tiểu học, mầm non Giáo dục mầm non hiện nay đã cĩ các cơ sở ở tất cả các huyện thị, nhưng vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu xã hội. Tính đến ngày 30 tháng 09 năm 2008, tồn tỉnh Hậu Giang cĩ 250 trường học ở các cấp phổ thơng, đứng thứ 12 ở khu vực ĐBSCL.  Dân số Tính đến năm 2011, dân số tồn tỉnh Hậu Giang đạt gần 769.200 người, mật độ dân số đạt 480 người/km². So với các tỉnh thành của vùng đồng bằng sơng Cửu Long, chiếm 4,6% dân số của đồng bằng Sơng Cửu Long và 0,94% dân số cả nước. Trong đĩ dân số sống tại thành thị đạt gần 176.000 người, dân số sống tại nơng thơn đạt 593.200 người. Dân số nam đạt 387.600 người, trong khi đĩ nữ đạt 381.600 người. Tỷ lệ tăng tự nhiên dân số phân theo địa phương tăng 8,8 ‰. 20
32. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ PHƯƠNG TIỆN 3.1 Phương pháp nghiên cứu Điều tra thu thập số liệu: Thu thập các số liệu liên quan đến hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 - 2015, nghiên cứu các tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm, ứng dụng tình huống vào thực tế. Phỏng vấn người dân: Phỏng vấn người sử dụng đất trên địa bàn nghiên cứu về hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2015. Định vị GPS: Dùng GPS cầm tay điều tra thực địa nhằm đánh giá độ chính xác của kết quả giải đốn ảnh. Phương pháp xử lý số liệu (xử lí ảnh modis) Quá trình xử lý ảnh Modis được thực hiện theo sơ đồ sau: Thu thập ảnh Modis Hiệu chỉnh hình học Tăng cường chất lượng ảnh Phân loại khơng kiểm sốt Điều tra thực địa Phân loại cĩ kiểm sốt Bản đồ hiện trạng đất trồng lúa Hình 3.1: Sơ đồ quá trình xử lý ảnh Modis - Bước 1: Thu thập ảnh MODIS từ năm 2010 đến măm 2015, ảnh MODIS do cơ quan hàng khơng vũ trụ quốc gia Hoa Kỳ (NASA) cung cấp; - Bước 2: Từ ảnh Modis thu thập được, tiến hành hiệu chỉnh hình học. Đối với ảnh vệ tinh trong quá trình chụp ảnh do cĩ sự thay đổi về tốc độ quay của gương nên thường dẫn đến sự méo mĩ về hình học, lệch tọa độ Việc nắn chỉnh hình ảnh nhằm đưa ảnh về hình dạng thực; - Bước 3: Sau khi hiệu chỉnh hình học, tiến hành tăng cường chất lượng ảnh để tăng độ chính xác cho việc giải đốn ảnh; 21
33. - Bước 4: Tiến hành phân loại khơng kiểm sốt nhằm xác định các loại cĩ sự đồng nhất về phổ cho bởi ảnh vệ tinh bằng cách gộp các pixel cĩ các tính chất giống nhau thành một nhĩm đối tượng; - Bước 5: Khảo sát thực địa nhằm kiểm tra độ chính xác của kết quả phân loại khơng kiểm sốt và làm cơ sở cho phân loại cĩ kiểm sốt; - Bước 6: Phân loại cĩ kiểm sốt trước hết là giai đoạn kiểm tra đại diện hay các vị trí khảo sát thực địa gọi là ROI (Region Of Iterest), kiểm tra khả năng phân tách của ROI, các ROI phải tụ họp chặt chẽ với nhau và khơng được chồng lấp lên nhau; - Bước 7: Biên tập cho ra bản đồ hiện trạng sử dụng đất qua các năm từ 2010 đến 2015, tiến hành tính diện tích đất trồng lúa thơng qua bản đồ hiện trạng của năm 2010 và năm 2015. 3.2 Phương tiện nghiên cứu 3.2.1 Tài liệu – số liệu - Ảnh viễn thám MODIS của các năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015. - Bản đồ hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Hậu Giang năm 2010, 2015. - Các văn bản pháp luật để làm căn cứ, cơ sở pháp lý. 3.2.2 Phần mềm, thiết bị - Phần mềm Envi dùng để giải đốn ảnh MODIS. - Phần mềm Mapinfo dùng để biên tập bản đồ. - Phần mềm excel dùng để lưu trữ số liệu thu thập được. - Máy tính, máy in, máy GPS cầm tay, điện thoại di động. 22
34. Thu thập Số liệu Phần mềm - Ảnh MODIS năm 2010, - Envi 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 - MapInfo - Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2010 và năm 2015 Xử lý ảnh Modis (sơ đồ Hình 3.1) So Thành lập bản đồ hiện Đánh giá dựa trên số sánh trạng sử dụng đất trồng liệu thống kê, hằng lúa giai đoạn 2010 – năm hay từ các cuộc 2015 của tỉnh Hậu điều tra Giang So sánh, đối chiếu diện So sánh sự theo dõi biến động bằng tích bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa phương pháp viễn năm 2010 và năm 2015 thám và GIS so với đã thành lập để thấy phương pháp truyền được sự biến động thống Tham khảo ý Ứng dụng Đánh giá kiến người dân Khả năng ứng dụng của cơng nghệ viễn thám và GIS trong thực tiễn Hình 3.2: Sơ đồ các bước thực hiện đề tài 23
35. - Bước 1: Thu thập phần mềm và các số liệu: + Về phần mềm bao gồm: Phần mềm Envi phiên bản 4.8, và phần mềm MapInfo phiên bản 10.5 từ internet; + Về số liệu bao gồm: Ảnh MODIS của các năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015. Bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 của tỉnh Hậu Giang, số liệu kiểm kê đất đai của Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015. + Bản đồ ranh giới tỉnh và ranh giới huyện của tỉnh Hậu Giang. - Bước 2: Tiến hành xử lý ảnh MODIS (sơ đồ Hình 3.1) để thành lập được bản đổ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 của tỉnh Hậu Giang. - Bước 3: Từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 vừa thành lập được tiến hành so sánh với các số liệu thống kê hằng năm hay số liệu từ các cuộc điều tra để kiểm tra tính chính xác của bản đồ. - Bước 4: So sánh giữa hai diện tích đất trồng lúa giải đốn được của năm 2010 và năm 2015 để thấy được sự biến động. - Bước 5: Tiến hành so sánh, đối chiếu sự theo dõi biến động bằng phương pháp viễn thám và GIS so với phương pháp truyền thống. - Bước 6: Đánh giá độ chính xác của việc sử dụng ảnh viễn thám MODIS và cơng nghệ GIS trong theo dõi hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. - Bước 7: Tham khảo ý kiến, phỏng vấn người dân về hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2015 kiểm tra tính chính xác của kết quả giải đốn ảnh từ việc sử dụng ảnh viễn thám MODIS và cơng nghệ GIS. - Bước 8: Đánh giá được khả năng ứng dụng thực tiễn của ảnh viễn thám MODIS và cơng nghệ GIS trong đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. 24
36. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 4.1 Kết quả thu thập ảnh viễn thám và số liệu Quá trình thu thập dữ liêu ảnh vệ tinh MODIS từ trung tâm hàng khơng vũ trụ NASA và các số liệu từ cơ quan nhà nước bao gồm: - Bộ dữ liệu ảnh MODIS09Q1 từ năm 2010 đến năm 2016, ảnh MODIS09Q1 được phục sử dụng để phục vụ cho việc nghiên cứu của đề tài vì đây là ảnh với dữ liệu được tổng hợp 8 ngày một lần và gồm cĩ 2 kênh ảnh: Kênh 1 (đỏ) và kênh 2 (cận hồng ngoại), và độ phân giải của ành MODIS09Q1 là 250m (Hình 4.1). Hình 4.1: Ảnh MODIS09Q1 thu thập được - Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015 (Sở Tài nguyên và Mơi trường tỉnh Hậu Giang). - Số liêu thống kê, kiểm kê đất đai năm 2010 và năm 2015 của tỉnh Hậu Giang (Văn Phịng Đăng Ký Đất Đai tỉnh Hậu Giang). - Bản đồ ranh giới hành chính ĐBSCL. - Bản đồ ranh giới Tỉnh, Huyện của tỉnh Hậu Giang. 4.2 Kết quả xử lý ảnh 4.2.1 Cắt, che ảnh * Cắt sơ bộ vùng chứa khu vực nghiên cứu Mỗi ảnh MOD09Q1 thu được chứa thơng tin đầy đủ của tồn khu vực tỉnh Hậu giang, tuy nhiên ảnh thu được chứa phần diện tích phía dưới của vùng Đồng Bằng Sơng Cửu Long và một phần của đại dương, do đĩ để giảm dung lượng cần cắt bỏ đi phần nằm ngồi khu vực nghiên cứu. Sử dụng cơng cụ Basic Tools/ Resize Data để tiến hành cắt sơ bộ khu vực chứa vùng nghiên cứu, cụ thể như sau: 25
37. Hình 4.2: Các bước trong quá trình cắt sơ bộ vùng nghiên cứu Đầu tiên cần mở file ảnh Modis đã tải về để tiến hành việc cắt ảnh - Bước 1: Sau khi mở ảnh, chọn Basic tools/ Resize Data (Spactial/ Spectral), khi đĩ hộp thoại Resize Data Input File; - Bước 2: Trong hộp thoại Resize Data Input File chọn file ảnh cần cắt, sau đĩ chọn Spatial Subset; - Bước 3: Hộp thoại Select Spatial Subset xuất hiện, chọn Image; - Bước 4: Sau khi chọn lệnh Image, hộp thoại Subset by Image xuất hiện, trong hộp thoại này tại mục Samples chọn tỷ lệ ảnh cần cắt là 1600, tại mục Lines chọn tỷ lệ là 1200 để cắt ảnh, sau đĩ chọn ok; - Bước 5: Tiếp tục chọn ok cho đến khi xuất hiện hộp thoại Resize Data Parameters, tại hộp thoại này click vào file, sau đĩ chọn Choose, chọn đường dẫn để lưu file ảnh vừa cắt sơ bộ xong. (a) (b) Hình 4.3: Ảnh trước khi cắt sơ bộ (a) và ảnh sau khi cắt sơ bộ (b) 26
38. * Cắt theo địa giới hành chính của khu vực nghiên cứu Ảnh sau khi cắt sơ bộ đã chứa vùng nghiên cứu, tuy nhiên ảnh vẫn cịn chứa các đối tượng nằm ngồi vùng nghiên cứu, nhằm làm nhẹ dung lượng ảnh và đảm bảo cho việc giải đốn đạt độ chính xác cao, cần tiến hành cắt ảnh theo địa giới hành chính của vùng nghiên cứu Hình 4.4: Các bước trong quá trình cắt ảnh theo địa giới hành chính Đầu tiên, mở file ảnh đã được cắt sơ bộ, sau đĩ tiến hành các bước như sau: - Bước 1: Mở file Vector ranh giới tỉnh Hậu Giang bằng cách chọn lệnh File/ Open Vector File; - Bước 2: Chọn đường dẫn đến thư mục chứa file ranh giới hành chính của tỉnh Hậu Giang, tiến hành mở file vector này lên; - Bước 3: khi đĩ xuất hiện hộp thoại Avalable Vectors List click chọn vào Layer: Ranh giới tỉnh HG.MIF, tiếp tục click chọn Select All Layer/ Load Selected; - Bước 4: Chọn Basic Tools/ Resize Data (Spactial/ Spectral), xuất hiện hộp thoại Resize Data Input File; - Bước 5: Trong hộp thoại Resize Data Input File, click chọn vào file đã được cắt sơ bộ, chọn Spatial Subset; - Bước 6: Hộp thoại Select Spatial Subset xuất hiện, click chọn ROI/EVF, hiển thị hộp thoại Subset Image by ROI/EVF exte ; 27
39. - Bước 7: Trong hộp thoại Subset Image by ROI/EVF exte , chọn file EVF:Layer: Ranh gioi tinh HG.MIF, sau đĩ chọn OK; - Bước 8: Tiếp tục chọn OK cho đến khi xuất hiện hộp thoại Resize Data Parameters, tại hộp thoại này click vào file, sau đĩ chọn Choose, chọn đường dẫn để lưu file ảnh đã cắt theo ranh giới. (a) (b) Hình 4.5: Ảnh trước khi cắt theo địa giới hành chính (a) và ảnh sau khi cắt theo địa giới hành chính (b) 4.2.2 Hiệu chỉnh hình học Ảnh Modis thu thập được sau khi cắt gọn theo ranh giới vùng nghiên cứu vẫn ở dạng tọa độ địa lý Latitude/Longitude, ta chuyển các ảnh chuyển về hệ tọa độ UTM; datum: WGS-84; Zone: 48 North để đồng nhất với tọa độ, hệ quy chiếu của ảnh giới hạn vùng nghiên cứu nhằm thuận tiện cho việc biên tập bản đồ. Việc đăng ký tọa độ ảnh cịn giúp hiệu chỉnh sai số biến dạng của ảnh. Để cĩ thể chồng lắp bản đồ giải đốn với các bản đồ chuyên đề khác, điều đầu tiên cần phải làm đĩ chính là đưa các bản đồ giải đốn này về cùng hệ tọa độ đồng nhất, từ đĩ xây dựng mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ quy chiếu chuẩn, để gắn tọa độ ảnh với tọa độ khảo sát, kiểm tra thực địa. Ảnh sẽ được chuyển từ tọa độ ở dạng kinh độ, vĩ độ (longitude/latitude) về hệ tọa độ UTM (x,y)-zone 48N thơng qua việc sử dụng các cơng cụ của phần mềm ENVI 4.8: - Trên thanh cơng cụ của ENVI 4.8 chọn Map/ConvertMap Projection, hộp thoại ConvertMap Projection Input Image xuất hiện, ta chọn file chuyển tọa độ rồi OK. - Hộp thoại ConvertMap Projection Parameters xuất hiện, click chuột vào nút lệnh Change Proi, tại phần hệ tọa độ, ta chọn UTM, ở nút lệnh Datum chọn WGS-84, ở nút lệnh Unit chọn Meters, vị trí chữ Zone chọn 48 và check vào chữ N, sau đĩ OK để chấp nhận chuyển hệ tọa độ. Vào lệnh Choose để chọn đường dẫn và tên để lưu file ảnh xuất ra với hệ tọa độ mới, (Hình 4.6). 28
40. Hình 4.6: Các bước trong quá trình hiệu chỉnh hình học - Bước 1: Trên thanh cơng chính của phần mềm ENVI 4.8 chọn Map/ConvertMap Projection, khi đĩ hộp thoại ConvertMap Projection Input Image xuất hiện; - Bước 2: Trong hộp thoại ConvertMap Projection Input Image, chọn đường dẫn đến file ảnh cần hiệu chỉnh hình học, sau đĩ chọn OK; - Bước 3: Sau khi chọn OK, hộp thoại ConvertMap Projection Input Image xuất hiện lại, tại hộp thoại này chọn vào nút lệnh Change Proi, hộp thoại Projection Selection xuất hiện; - Bước 4: Trong hộp thoại Projection Selection tại phần hệ tọa độ, ta chọn UTM, ở nút lệnh Datum chọn WGS-84; - Bước 5: Click chọn vào nút lệnh Datum, hộp thoại Select Geographic Datum được hiển thị, tại hộp thoại này, chọn hệ tọa độ WGS84, sau đĩ chọn OK; - Bước 6: Chọn nút lệnh Units trong hộp thoại Projection Selection, trong lệnh này chọn Meter, vị trí chữ Zone chọn số 48 và click vào chữ N, sau đĩ chọn OK. Cơng đoạn hiệu chỉnh hình học đĩng vai trị rất quan trọng, từ việc hiệu chỉnh sai số của ảnh giúp cho các bản đồ giải đốn cĩ cùng hệ tọa độ với các bản đồ hiện hành, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình chồng lấp các bản đồ với nhau. 29
41. a) Trước khi hiệu chỉnh hình học b) Sau khi hiệu chỉnh hình học Hình 4.7: Trước và sau khi hiệu chỉnh hình học 4.2.3 Biến đổi ảnh * Lọc ảnh Ảnh MODIS thu được với độ phân giải 250m nên chất lượng khơng đồng nhất. Đặc biệt vào mùa mưa thường cĩ mây nên ít nhiều ảnh hưởng đến chất lượng ảnh nên cần phải tăng cường chất lượng để các đối tượng nhiễu được khơi phục giá trị đúng của nĩ, làm cho ảnh tốt hơn, dễ nhận biết và giải đốn các đơi tượng được chính xác. Giá trị của các điểm ảnh (pixel) thường đúng theo giá trị thu thập được và gần giống với giá trị của các điểm xung quanh nĩ. Tuy nhiên sai số do đường truyền làm cho giá trị đĩ khơng cịn tình chính xác cao, cĩ thể tăng cao đột ngột hoặc giảm một cách bất thường làm ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng ảnh. Một giải pháp tối ưu để cĩ thể khắc phục những sai số này, giúp tăng độ chính xác cho ảnh, đĩ chính là lọc ảnh. Để tiến hành cơng việc lọc ảnh cần tiến hành theo các cơng đoạn sau (Hình 4.8): Hình 4.8: Các bước tiến hành lọc ảnh 30
42. - Bước 1: Tiến hành mở file ảnh cần phân loại bằng cách chọn lệnh File/ Open Image File/ chọn đường dẫn đến file ảnh cần phân loại, sao đĩ chọn OK; - Bước 2: Sau khi tiến hành mở file ảnh cần phân loại, từ thanh cơng cụ chính của phần mềm ENVI chọn Filters/ Convolutions and Morphology, hộp thoại Convolutions and Mofphology Tools xuất hiện; - Bước 3: Trên hộp thoại Convolutions and Morphology chọn lệnh Convolution/ Median; - Bước 4: Sau khi chọn Median, hộp thoại Convolutions and Morphology xuất hiện lại, chọn lệnh Quick apply, hộp thoại Convolution Quick-Apply Input Band xuất hiện. - Bước 5: Chọn lại file ảnh cần lọc, sao đĩ chọn OK; - Bước 6: Kiểm tra lại kết quả sau khi lọc ảnh. Cĩ nhiều phương pháp lọc ảnh khác nhau để người sử dụng cĩ thể lựa chọn và tùy theo mục đích sử dụng để cĩ thể lựa chọn kiểu lọc ảnh phù hợp. Trong phạm vi của đề tài này, với đối tượng là ảnh MODIS với độ phân giả 250m thì phương pháp lọc Median với cửa sổ lọc 3x3 là phù hợp nhất. Tốn tử lọc này thường sử dụng trên từng kênh đơn và giá trị của từng pixel trên ảnh mới (trung tâm cửa sổ lọc) được tính từ những giá trị trung bình độ sáng lân cận của ảnh gĩc. Sau đĩ, cửa sổ dịch chuyển đi theo hàng hay cột (của ảnh gốc) 1 pixel để tính tốn và thay thế giá trị của pixel trung tâm, quá trình này tiếp tục cho đến khi tồn bộ ảnh gốc được lọc để tạo thành ảnh mới. * Tạo ảnh chỉ số thực vật (Normalized difference vegetation index NDVI) Ảnh chỉ số thực vật ảnh chứa thơng tin tiêu biểu cho việc nghiên cứu lượng chlorophyl (diệp lục tố). Theo Dương Văn Khảm (2007), 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 đĩ cĩ 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 đĩ cĩ liên quan và phụ thuộc rất nhiều vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hố và sâu bệnh Vì vậy nĩ được sử dụng 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 để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích, năng suất và sản lượng cây trồng. Cơng 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. Cĩ nhiều chỉ số thực vật khác nhau, tuy nhiên chỉ số thực vật NDVI đã được trung bình hĩa trong một chuỗi số liệu theo thời gian, do đĩ chỉ số NDVI là cơng cụ hữu ích trong việc giám sát sự thay đổi trạng thái lớp phủ thực vật. Qua đĩ giúp chúng ta nhận biết được tác động của thời tiết, khí hậu đến lớp phủ thực vật. Chỉ số thực vật NDVI được tính theo cơng thức sau: 31
43. (NIR-R) NDVI = (NIR+R) Trong đĩ: NIR: Phổ xạ cận hồng ngoại R: Kênh màu đỏ Từ các giá trị định lượng của NDVI ta cĩ thể xác định được trạng thái sinh trưởng và phát triển của thực vật nĩi chung và cây trồng nĩi riêng. Để cĩ thể tạo được dữ liệu ảnh NDVI từ ảnh Modis MOD09Q1 trước hết cần cĩ sự hỗ trợ từ một số thao tác trên phần mềm ENVI bởi các thao tác sau: từ thanh cơng cụ chọn Menu\Transform\IDVI\chọn file cần tính tốn NDVI\OK. Sau đĩ xuất hiện hộp thoại NDVI Calculation Parameters và ở mục Input File Type chọn AVHRR, ở mục Inter Output Filename click Choose và chọn đường dẫn để lưu ảnh NDVI mới tạo thành. Lưu ý nên lưu các ảnh NDVI của một năm ở cùng một thư mục để thuận tiện cho việc ghép chuỗi ảnh NDVI. Hình 4.9: Mối quan hệ giữa chỉ số thực vật NDVI với sự hiện diện của thực vật * Tạo chuỗi ảnh chỉ số thực vật(NDVI) Trạng thái phát triển của cây trồng qua mọi thời điểm đều được thể hiện trên ảnh NDVI thơng qua giá trị độ sáng của pixel của ảnh NDVI, do đĩ tất cả các ảnh NDVI được chụp trong một thời gian nhất định cần phải cĩ sự liên kết với nhau để qua đĩ cho thấy được sự thay đổi của thảm thực vật. Việc tạo chuỗi ảnh đa thời gian NDVI được thực hiện như sau: Trước tiên ta mở tất cả các ảnh NDVI cần tạo chuỗi bằng cách vào thanh menu chính của phần mềm ENVI và chọn lệnh File/Open Image File/Chọn đường dẫn đến các File ảnh NDVI cần ghép chuỗi, sau đĩ chọn Open. Để tạo được ảnh này thì các ảnh được ghép vào phải đồng nhất về số lượng pixel và tọa độ. Lưu ý khi tạo chuỗi cần chọn Reorder Files để sắp xếp trật tự các band trong chuỗi tương ứng với thứ tự ngày thu nhận vì thơng thường ảnh thu vào ngày thứ 365 sẽ được chọn lưu làm band 1 của chuỗi trong khi đúng ra là band cuối cùng. Sau khỉ mở tất cả các ảnh cần ghép chuỗi, tại thanh menu chính của 32
44. phần mềm ENVI chọn lệnh Basictool/Layer Stacking, hộp thoại Layer Stacking Parameters xuất hiện, ta chọn Import File , hộp thoại Layer Stacking Input File xuất hiện tại hộp thoại này chọn tất cả các ảnh cần ghép chuỗi, sau đĩ chọn OK. Tiếp tục chọn Reoder File , xuất hiện hộp thoại Reoder File, tại đây tiến hành sắp xếp thứ tự các band ảnh theo đúng thứ tự ngày được chụp, sau khi hồn tất việc sắp xếp chọn Choose, chọn đường dẫn để lưu chuỗi ảnh vừa ghép lại. Hình 4.10: Các bước tiến hành quá trình ghép chuỗi ảnh NDVI Sau khi hồn thành cơng đoạn ghép chuỗi, người sử dụng đã cĩ thể tiến hành mở chuỗi để bắt đầu cho cơng đoạn giải đốn ảnh. Cĩ nhiều hai cách để hiện thị các ảnh trong chuỗi NDVI: Trắng đen hoặc tổ hợp màu từ các kênh phổ trong chuỗi ảnh. Chẳng hạn Hình 4.10 minh họa cho việc mở chuỗi theo hình thức tổ hợp màu RGB theo thứ tự các kênh phổ 6, 14, 47. Nhằm tạo thuận lợi cho việc giải đốn ảnh đạt độ chính xác cao nên trong quá trình thực hiện đề tài này tiến hành ghép tồn bộ ảnh NDVI của năm 2010 và ảnh NDVI của 5 tháng đầu năm 2011, ghép tồn bộ ảnh NDVI của năm 2015 và ảnh NDVI của 5 tháng đầu năm 2016 nên tổng số lượng ảnh NDVI trong một chuỗi lên đến 65 ảnh. Để cĩ được kết quả giải đốn đạt độ chính xác cao thì việc lựa chọn các band ảnh cĩ chất lượng tốt mang yếu tố quết định. Nguyên tắc cơ bản của việc lựa chọn band ảnh là các kênh cĩ chất lượng ảnh tốt, ít bị nhiễu để tạo ra một tổ hợp với những màu sắc chuẩn, cĩ thể đại diện cho một đối tượng nào đĩ. Từ đĩ, giúp ta định hướng được các đối tượng khi phân loại cĩ kiểm sốt và khoanh vùng đại diện tại các nhĩm màu của đối tượng. 33
45. Tổ hợp màu R – G – B 6, 14, 47 Hình 4.11: Ảnh Hậu Giang tổ hợp dựa trên các kênh phổ 6, 14 và 47 * Che chuỗi ảnh chỉ số thực vật (NDVI) Sau khi tiến hành tạo chuỗi ảnh chỉ số thực vật NDVI, ta tiến hành che chuỗi ảnh này để cĩ hiển thị được ảnh chính xác của khu vực nghiên cứu đĩ chính là tỉnh Hậu Giang. Để cĩ thể che chuỗi ảnh NDVI đã tạo, ta cần tiến hành mở chuỗi ảnh NDVI đã tạo, trên thanh cơng cụ chính của phần mềm ENVI 4.8 chọn lệnh File/ Open Image File và chọn đường dẫn đến nơi chứa chuỗi ảnh NDVI cần che sau đĩ chọn Open để mở chuỗi ảnh NDVI và tiến hành mở band ảnh bất kỳ, chọn File/ Open Vector File để mở file vector ranh giới của tỉnh Hậu Giang đễ tiến hành che ảnh. Trên thanh cơng cụ chính chọn lệnh Basic Tools/ Masking/ Apply mask khi đĩ hộp thoại Apply Mask xuất hiện, chọn vào chuỗi ảnh cần che sau đĩ chọn Mask Options. Sau khi chọn lệnh Mask Options tiếp tục chọn Buil Mask , hộp thoại Mask Definition xuất hiện, tại mục Options chọn Import EVF , chọn file vector mà ta đã mở sau đĩ chọn Ok. Tại hộp thoại Select Data File Associated with EVFs chọn lại chuỗi ảnh cần che sau đĩ chọn Ok, hộp thoại Mask Definition xuất hiện, chọn Choose và chọn đưởng dẫn để lưu file mặt nạ che chuỗi ảnh lại, sau đĩ chọn Ok tiếp tục chọn Ok đến khi hộp thoại Apply Mask Parameter xuất hiện, chọn Choose để tiến hành lưu file chuỗi ảnh NDVI sau khi đã được che sau đĩ chọn Ok và đã hồn tất việc che chuỗi ành NDVI. Ưu điểm của việc che chuỗi ảnh NDVI là đỡ mất thời gian, thay vì phải che từng ảnh NDVI sau đĩ mới ghép chuỗi chúng lại với nhau do đĩ rất mất thời gian, cịn thực hiện che chuỗi ảnh NDVI chỉ cần thực hiện thao tác che ảnh một lần là cĩ thể che cho tất cả các ảnh trong chuỗi. 34
46. Hình 4.12: Các bước thực hiện quá trình che chuỗi ảnh NDVI 4.2.4 Phân loại khơng kiểm sốt Việc phân loại khơng kiểm sốt trước hết dựa vào độ sáng của ảnh và sự biến thiên của các phần tử trong chuỗi ảnh, chúng được tự động phân chia thành các đối tượng khác nhau. Quá trình phân loại khơng kiểm sốt cho thấy được sự khác biệt về các loại thực vật hiện diện trên địa bàn tỉnh Hậu Giang, dựa trên sự biến động theo chu kỳ của các phần tử tên ảnh ta cĩ thể dự đốn được một số đối tượng, tuy nhiên khơng thể xác định chính xác đĩ là đối tượng gì và tên gọi của đối tượng đĩ là gì. Đối với phạm vi đề tài, việc phân loại khơng kiểm sốt được thực hiện hồn tồn tự động bằng máy khơng lựa chọn các thơng số đầu vào và phân loại theo ISODATA, các đối tượng được phân chia dựa trên quy luật phân bố và tầng số của các phần tử trên ảnh. Tùy theo ý định của người giải đốn mà số lượng các nhĩm đối tượng được phân loại nhiều hay ít, do người giải đốn cĩ thể quy định số đối tượng được phân loại ra. Trong phạm vi đề tài này,kết quả phân loại khơng kiểm sốt là 7 đối tượng cho chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011, đối với chuỗi ành NDVI từ tháng 1 năm 2015 đến hết tháng 5 năm 2016 cũng được phân loại thành 7 đối tượng. Việc xác định các lớp chỉ mang tính tương đối, dựa vào kết quả của quá trình phân loại khơng kiểm sốt làm cơ sở để tiến hành phân loại cĩ kiểm sốt đạt độ chính xác cao. * Kết quả phân loại khơng kiểm sốt chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011. Từ kết quả phân loại khơng kiểm sốt chuỗi ảnh NDVI năm 2010 trên phần mềm ENVI 4.8, sau khi xuất dữ liệu với tệp định dạng .shp ta sử dụng các tính năng của phần mềm Mapinfo để thành lập bảng đồ phân loại khơng kiểm sốt năm 2010 của tỉnh Hậu Giang. 35
47. Hình 4.13: Bản đồ phân loại khơng kiểm sốt năm 2010 Kết quả phân loại khơng kiểm sốt chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 5 năm 2011 cho thấy được 7 đối tượng. Tuy nhiên, cĩ một đối tượng giống với đối tượng liền kề nên gĩm nhĩm hai đối tượng đĩ lại được kết quả cuối cùng là 6 đối tượng. Cụ thể các chuỗi giá trị NDVI của từng đối tượng như sau: Đối tượng 1 Đối tượng 2 Đối tượng 3 Đối tượng 4 36
48. Đối tượng 5 Đối tượng 6 Hình 4.14: Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại khơng kiểm sốt Dựa vào giá trị NDVI ở cột Z profiles và kiến thức về thực địa đã biết để xác định loại cây trồng tại các địa phương trong tỉnh. Tuy nhiên cây trồng cĩ giá trị NDVI biến động nhiều nhất là cây lúa, do cĩ sự thay đổi về chỉ số thực vật của vùng lúa ở các giai đoạn tăng trưởng, vùng canh tác lúa trong địa bàn tỉnh là canh tác lúa nước, dựa vào ba giai đoạn sau để phân biệt một mùa vụ lúa: Thời kỳ sạ-cấy, thời kỳ tăng trưởng và thời kỳ sau thu hoạch (Trần Thị Hiền 2010). Hình 4.15: Các giai đoạn phát triển của cây lúa (giai đoạn trước xạ, giai đoạn phát triển, giai đoạn lúa chín và giai đoạn sau khi thu hoạch) - Thời kỳ sạ-cấy: Cánh đồng bị ngập nước với lớp nước dày từ 2 – 15 cm; - Thời kỳ tăng trưởng: Cây lúa phát triển qua ba giai đoạn: giai đoạn sinh trưởng, giai đoạn sinh sản và giai đoạn lúa chín; - Thời kỳ sau thu hoạch: Cánh đồng trơ trụi và khơ cằn hoặc ngập nước (nếu cĩ mưa). Trên Hình 4.13, đối tượng cĩ đường biểu diễn giá trị NDVI cĩ dạng hình sin với 3 chu kỳ là lúa 3 vụ, vị trí cao nhất thể hiện lúa đang trong giai đoạn đẻ nhánh hoăc làm đồng, vị trí thấp là lúc lúa chín và đã thu hoạch xong và giá trị NDVI tăng dần lên khi bắt đầu canh tác vụ mới. Dựa trên giá trị NDVI của lúa 3 vụ ta cĩ thể biết được nơi đây cĩ ba vụ canh tác trong năm: Đối tượng 1: là Đơng Xuân – Hè Thu – Thu Đơng. 37
49. - Đối tượng 2 cĩ đường biểu diễn giá trị NDVI theo dạng hình sin tuy nhiên khoảng biến động của hình sin này với 2 chu kỳ là lúa 2 vụ, đối tượng 2 với 2 vụ canh tác là: Đơng xuân – hè thu. Trên hình giá trị NDVI của đối tượng 3 luơn ở mức cao ở khoảng 80 – 100, do vậy cĩ thể suy đốn rằng mật độ thực vật tại đây nhiều đồng nghĩa với việc đây là đối tượng cĩ cây nhiều và phần lớn là cây lâu năm. - Giá trị NDVI của đối tượng 4 chỉ cĩ một hình sin và các giai đoạn cịn lại cũng cĩ chỉ số NDVI tương đối cao, dao động trong khoảng 70 – 90, nên cĩ thể khu vực này canh tác lúa – màu. Mặt khác giá trị NDVI của đối tượng 5 cũng tương đối cao, giao động trong khoảng từ 60 – 100, cho thấy chỉ số thực vật tại đây tương đối cao, cĩ thể dự đốn khu vực này là khu vực trồng cây ăn trái. - Đối với đối tượng 6 chỉ số NDVI thấp nằm trong khoảng 30 – 50, đây là giá trị của sơng hồ, đơ thị và đơ thị khơng cĩ nhiều thực vật phát triển nên chỉ số NDVI luơn ở mức thấp và khơng cĩ biến động. * Kết quả phân loại khơng kiểm sốt chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2015 đến hết tháng 5 năm 2016. Hình 4.16: Bản đồ phân loại khơng kiểm sốt năm 2015 Kết quả phân loại khơng kiểm sốt chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2015 đến tháng 5 năm 2016 thu được kết quả cĩ 7 đối tượng, tuy nhiên cĩ 2 đối tượng cĩ giá trị NDVI tương tự nhau nên tiến hành gom nhĩm chúng lại và kết quả cuối cùng thu được 6 đối tượng sau giải đốn. Cụ thể giá trị NDVI của các đối tượng được thể hiện qua Hình 4.17 38
50. Đối tượng 1 Đối tượng 2 Đối tượng 3 Đối tượng 4 Đối tượng 5 Đối tượng 6 Hình 4.17: Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại khơng kiểm sốt Tương tự như quá trình phân loại ở chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011, chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011 được phân loại như sau: - Đối tượng 1 cĩ giá trị NDVI biến động theo dạng hình sin với 3 chu kỳ và ở chu kỳ thứ nhất thì hình sin đạt cực tiểu trong khoảng ngày 25 tháng 1 nên cĩ thể dự đốn rằng đối tượng 1 cĩ thể là lúa 3 vụ: Đơng xuân sớm - Hè Thu – Thu Đơng. Tương tự như đối tượng 1, đối tượng 2 cũng cĩ chu kỳ biến động của giá trị NDVI theo dạng hình sin với 3 chu kỳ, tuy nhiên giá trị cực tiểu của hình sin thứ nhất rơi vào khoảng cuối tháng 4 hoặc đầu tháng 5, nên cĩ thể dự đốn rằng đối tượng 2 là lúa 3 vụ theo cơ cấu 3 vụ như: Đơng Xuân muộn – Hè Thu – Thu Đơng. - Ở đối tượng 3 giá trị biến động với 2 dạng hình sin, phần cịn lại giá trị NDVI nằm ở mức khá cao và kéo dài nên cĩ thể dự đốn rằng khu vực này là khu vực canh tác với 2 vụ lúa và 1 vụ màu. - Giá trị NDVI luơn duy trì ở mức cao và cĩ xuất hiện thời điểm giá trị NDVI xuống thấp nằm trong khoảng giá trị từ 0-20, đặc biệt khi giá trị NDVI nằm trong khoảng từ 0-20 thì khu vực này khơng cĩ thực vật hoặc thực vật chỉ mới bắt đầu phát triển do 39
51. thực vật ở giai đoạn này chỉ mới được gieo sạ hoặc cấy. Đối tượng 4 là đối tượng đặc trưng cho giá trị NDVI này, thực vật ở khu vực này phát triển theo mùa vụ, cĩ thể khu vực này trồng cây màu hoặc cây ăn trái hay nĩi cách khác đây cĩ thể là vùng trồng cây hàng năm, đặc biệt là cây mía và các loại cây ăn quả ngắn ngày. - Đối tượng 5, giá trị NDVI của đối tượng này luơn nằm ở mức cao và dao động trong khoảng từ 90-100, và kéo dài liên tục, do đĩ cĩ thể khẳng định đây là khu vực cĩ mật độ thực vật dày đặt, và thực vật ở khu vực này đang trong giai đoạn phát triển tốt do đĩ giá trị NDVI luơn nằm ở mức cao và dy trì ổn định. Dựa trên giá trị của NDVI cĩ thể suy đốn rằng đây là khu vực trồng cây lâu năm. - Đối tượng 6 giá trị NDVI nằm ở mức thấp và khơng cĩ biến động, chỉ vào khoảng 0-20. Do sơng hồ, đơ thị, đường xá khơng cĩ nhiều sự hiện diện của thực vật nên do đĩ giá trị NDVI luơn nằm ở mức thấp. Kết quả phân loại khơng kiểm sốt hai chuỗi ảnh NDVI trên chỉ là các đối tượng cơ bản được giải đốn, do đĩ cần thiết tiến hành kiểm tra tính thực tế của các đối tượng để thu kết quả chính xác làm cơ sở cho phân loại cĩ kiểm định đạt kết quả chính xác cao. 4.2.5 Phân loại cĩ kiểm sốt * Xây dựng khĩa giải đốn ảnh MODIS trên địa bàn tỉnh Hậu Giang Chỉ số NDVI của đối tượng được tính tốn và tạo thành các nhĩm đối tượng phản xạ phổ, tuy nhiên việc dựa vào giá trị NDVI vẫn chưa thể xác định được chính xác đối tượng thực tế mà cần phải dựa vào các khĩa giải đốn. Bảng 4.1: Khĩa giải đốn ảnh MODIS khu vực tỉnh Hậu Giang Đối tượng Hình dạng Ảnh vệ tinh Ảnh thực địa Sa cấu NDVI Vị trí Cây lâu năm Vùng, tuyến Thơ 70 - 100 Xa sơng Cây hàng năm Tuyến, cụm Thơ 60 - 90 Xa sơng Lúa 3 vụ Ơ thửa Mịn 20 - 100 Gần sơng Lúa 3 vụ TD Ơ thửa Mịn 20 - 100 Gần sơng sớm Lúa 3 vụ TD Ơ thửa Mịn 20 - 100 Gần sơng muộn Rừng Cụm tập trung Thơ 90 - 100 Xa sơng Đất khác Tuyến Thơ 20 - 50 Gần sơng 40
52. * Quy trình tiến hành các bước phân loại cĩ kiểm sốt Để thực hiện việc phân loại cĩ kiểm sốt, trước hết phải qua giai đoạn xác định các nhĩm kiểm tra đại diện. Các nhĩm kiểm tra là tập hợp các nhĩm pixel (ROI) đại diện cho nhĩm đối tượng mà người sử dụng muốn sắp đặt ở kết quả đầu ra. Để chọn ROI ít cĩ sai số thì việc kết hợp giữa kinh nghiệm, sự hiểu biết từ kết quả khảo sát thực tế về vùng khảo sát và những cơ sở dữ liệu cĩ được là rất quan trọng. Tuy nhiên, do hiện tượng phối hợp màu trên ảnh đa phổ độ phân giải thấp nên sai số khi chọn ROI thường khơng thể tránh khỏi. (Trần Thị Hiền, 2010). Để tiến hành khoanh các ROI đại diện, cần thực hiện các bước sau: Hình 4.18: Các bước tiến hành khoanh ROI - Bước 1: Để bắt đầu việc khoanh các ROI đại diện cho đối tượng, đầu tiên từ thanh cơng cụ chính của phần mềm ENVI, chọn File/ Open Image File, hộp thoại Enter Data Filenames xuất hiện, tại hộp thoại này chọn đường dẫn đến file chuỗi ảnh NDVI cần phân loại cĩ kiểm sốt sau đĩ chọn OK; - Bước 2: Tiến hành mở 3 band ảnh của chuỗi ảnh NDVI, từ thanh cơng cụ chính chọn lệnh Basic Tools/ Region Of Interest/ ROI Tool; - Bước 3: Trên hộp thoại #1 ROI Tool, tại mục ROI name ta đặt tên cho ROI và lựa chọn màu cho ROI ở cột Color, cột Pixel sẽ hiển thị số Pixel mà ta khoanh được, click chọn vào vị trí chữ Zoom để tiến hành khoanh ROI trong cửa sổ Zoom, sau khi hồn tất việc khoanh ROI của đối tượng đầu tiên chọn New Region và tiến hành khoanh các ROI mới tương tự; 41
53. - Bước 4: Sau khi hồn tất việc khoanh các ROI cho các đối tượng, trên hộp thoại #1 ROI Tool chọn File/ Save ROI , xuất hiện hộp thoại Save ROIs to File, chọn Select All ltems để chọn lưu tất cả các ROI mà ta vừa khoanh, sau đĩ chọn Choose và chọn đường dẫn để lưu file lại, cuối cùng chọn OK. Để khoanh các ROI cĩ độ chính xác cao cần dựa vào: Kết quả phân loại khơng kiểm sốt (Phân loại khơng kiểm sốt giúp ta xác định được những địa điểm mà cĩ sự hiện diện của thực vật và biết được trạng thái phát triển của thực vật theo từng thời gian cụ thể) và bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Căn cứ vào đây ta cĩ thể phân biệt được những vùng canh tác khác nhau như vùng lúa một vụ, hai vụ, ba vụ, vùng cây ăn trái, Để đảm bảo độ chính xác cho quá trình phân loại cĩ kiểm sốt, thơng thường số pixel được khoanh để xác định cho một đối tượng phải cĩ ít nhất 100 pixel để cung cấp đặc trưng phổ của loại thơng tin. 4.2.6 Kết quả khảo sát thực tế Hình 4.19: Vị trí các điểm khảo sát Quá trình thu thập thơng tin, khảo sát hiện trạng sử dụng đất năm 2015 và các năm trước đĩ được thực hiện từ tháng 5 đến tháng 6 năm 2017 với tổng số 184 điểm khảo sát, vị trí các điểm khảo sát được ghi nhận lại bằng thiết bị GPS (trong phạm vi đề tài 42
54. sử dụng phần mềm GPS trên điện thoại di động thay cho máy GPS cầm tay) bằng cách lấy tọa độ 4 gĩc của mỗi điểm mẫu, mỗi vị trí cách nhau 250m. Kết quả phân loại khơng kiểm sốt cĩ sai sĩt nhiều về sự phân bố khơng gian ở các khu vực trong tỉnh, tuy nhiên về cơ cấu hiện trạng thì đúng so với điều tra khảo sát. Trước thực tế kết quả phân loại khơng kiểm sốt cĩ nhiều sai số do đĩ yêu cầu đặt ra là cần tiến hành phân loại cĩ kiểm sốt để thành lập được bản đồ hiện trạng năm 2010 và năm 2015, sau đĩ tiến theo dõi, đánh giá tình hình biến động sử dụng đất trồng lúa trên khu vực nghiên cứu ở hai cấp tỉnh và huyện. 4.2.7 Kết quả phân loại cĩ kiểm sốt Cĩ nhiều cách phân loại, trong đĩ kiểu phân loại gần đúng nhất (Maximun Likelihood) được sử dụng để phân loại vì nĩ phù hợp với loại ảnh sử dụng để nghiên cứu, đĩ chính là ảnh Modis với độ phân giải 250m. Phương pháp này sử dụng vector trung bình của mỗi ROI để tính khoảng cách Euclidean từ mỗi pixel chưa xác định đến vector trung bình của mỗi lớp. Tất cả các pixel đều được phân loại tới lớp ROI gần nhất. Nghiên cứu sẽ phân tích sự biến đổi chỉ số NDVI trong vịng 17 tháng (tháng 1 năm 2010 – tháng 5 năm 2011 và từ tháng 1 năm 2015 – tháng 5 năm 2016) bằng cách khoanh ROI và biểu thị sự biến đổi này, ảnh của từng năm sẽ được xử lý và giải đốn riêng. Theo nguyên tắc phân loại cĩ kiểm sốt được quy định trong ENVI thì kích thước của mỗi ROI được khoanh để phân loại phải cĩ tổng số pixel lớn hơn tổng số band của ảnh được phân loại ít nhất là 1 pixel. Theo nguyên tắc quy định trong ENVI thì các ROI được chọn phải cĩ tối thiểu là 47 pixel. Các vùng mẫu (ROI) được chọn đại diện cho các kiểu hiện trạng sử dụng khác nhau. Kết quả điều tra thực tế dựa vào tọa độ các điểm mẫu thu thập được tại vùng chứa các đối tượng, đồng thởi kết hợp với hiểu biết về thực địa cũng như thơng tin thu thập được từ người dân để biết được hiên trạng của chúng. Màu của ảnh được tổ hợp từ nhiều cách khác nhau từ các band ảnh trong chuỗi ảnh đa thời gian, mỗi band là một ảnh NDVI được chụp tại một thời điểm nhất định chính vì thế dựa vào màu của ảnh này chúng ta cĩ thể phân biệt được các đối tượng khác nhau trên ảnh. Yêu cầu cần thiết đối với việc khoanh các ROI là vị trí các ROI phải phân bố điều trên khu vự nghiên cứu, sau khi khoanh từng ROI ta tiến hành đặt tên cho vùng vừa khoanh và tiến hành khoanh các ROI tiếp theo. Dựa trên quy luật biến động giá trị NDVI của từng ROI mà ta cĩ thể xác định được đặc điểm của thực vật hiện diện tại khu vực khoanh ROI và từ đĩ cĩ thể đặt tên tương ứng cho đối tượng đĩ hoặc cĩ thể gộp chung vào một nhĩm nếu các đồi tượng cĩ cùng quy luật biến động. Để cĩ thể lấy giá trị NDVI của đối tượng, ta thực hiện các bước như sau: 43
55. Hình 4.20: Các bước thực hiện để lấy giá trị NDVI - Bước 1: Tiến hành mở chuỗi ảnh NDVI đã tạo, từ thanh cơng cụ chính của phần mềm ENVI chọn File/ Open Image File; - Bước 2: Chọn đường dẫn đến vị trí chuỗi ảnh NDVI cần lấy giá trị, chọn chuỗi ảnh, sau đĩ chọn OK; - Bước 3: Tiến hành mở 3 band ảnh cĩ chất lượng cao, để cĩ thể lấy được giá trị NDVI tốt nhất, sau khi mở ảnh, tại hộp thoại #1 (R:Mask (Layer (NDVI ( Chọn Tool/ Profiles/ Z Profile (Spectrum); - Bước 4: Hộp thoại #1 Spectral Profile xuất hiện, tại đây ta tiến hành di chuyển chuột trong cửa sổ ảnh để tiến hành chọn lựa được vị trí cĩ khoảng biến động giá trị NDVI chuẩn xác nhất; - Bước 5: Sau khi lựa chọn được vị trí cĩ giá trị NDVI biến động chuẩn xác nhất, trên hộp thoại #1 Spectral Profile chọn File/ Save Plot As/ AscII ; - Bước 6: Xuất hiện hộp thoại Output Plot to ASCII File Click chọn vào X: Y:, sau đĩ chọn Choose và chọn đường dẫn để lưu file lại sau đĩ chọn OK. Kết quả giá trị NDVI của các đối tượng thu được, được chuyển sang Excel và sử dụng giá trị trung bình (Mean) để vẽ đồ thị và tiến hành phân loại cĩ kiểm sốt. Tùy vào từng vùng canh tác mà mỗi loại cây trồng cĩ một giá trị NDVI dao dộng trong một khoảng nhất định (do trên mỗi loại đất và mỗi loại cây trồng cĩ đặc tính khác nhau, đất màu mở thì cây trồng phát triển tốt, do đĩ giá trị NDVI sẽ cao và ngược lại) 44
56. Thơng thường nếu giá trị NDVI cao (50 – 100 trong nghiên cứu này) thì đây là vùng cĩ sự hiện diện của thực vật phát triển tốt (cĩ thể là lúa trong giai đoạn đẻ nhánh, đồng trổ hoặc đây là vùng trồng cây lâu năm, các loại cây ăn trái ). Riêng đối với đối tượng khơng canh tác theo mùa vụ thì giá trị NDVI bình ổn qua các tháng trong năm. Cây lâu năm 120 100 80 60 40 Giá NDVI Giá trị 20 0 1/1 2/2 6/3 7/4 1/5 2/6 4/7 5/8 6/9 8/10 1/11 3/12 1/1 2/2 5/3 6/4 8/5 Ngày Hình 4.21: Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm. Một số đối tượng, giá trị NDVI luơn năm ở mức cao (50 – 100 trong nghiên cứu này), tuy nhiên cĩ mùa vụ theo năm, khi kết thúc mùa vụ giá trị NDVI xuống thấp ở khoảng 20 – 40 và bắt đầu tăng trở lại khi bắt đầu vụ mới (các loại cây trồng hằng năm như: Mía, khĩm, cây màu ) Cây hàng năm 120 100 80 60 40 Giá NDVI Giá trị 20 0 1/1 2/2 6/3 7/4 1/5 2/6 4/7 5/8 6/9 8/10 1/11 3/12 1/1 2/2 5/3 6/4 8/5 Ngày Hình 4.22: Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm và cĩ chu kỳ theo năm. Nếu giá trị này chỉ dao động trong khoảng thấp <50 thì đây là vùng khơng cĩ thực vất hoặc cĩ nhưng ít và là vùng thực vật phát triển kém (đất ở, đất trong giai đoạn ngập nước hoặc mới gieo xạ, đất giao thơng, hay một số thực vật khác). 45
57. Đất khác 50 45 40 35 30 25 20 15 10 Giá NDVI Giá trị 5 0 1/1 2/2 6/3 7/4 1/5 2/6 4/7 5/8 6/9 8/10 1/11 3/12 1/1 2/2 5/3 6/4 8/5 Ngày Hình 4.23: Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển kém. Đối với đối tượng canh tác theo mùa, giá trị NDVI biến động theo biểu đồ hình sin và đạt giá trị cực đại trong khoảng 80 – 100 tương ứng với giai đoạn cây phát triển tốt nhất và giảm xuống vào khoảng 20 – 40 khi kết thúc mùa vụ, sau đĩ nếu tiếp tục canh tác thì giá trị này lại bắt đầu tăng dần ở mùa vụ tiếp theo và tuân theo quy luật như trên. Trong phạm vi đề tài, đối tượng này được giải đốn là lúa do: Đề tài sử dụng ảnh Viễn thám đa phổ và khi tiến hành phân loại cĩ kiểm sốt trên phẩn mềm ENVI theo quy tắc vùng đại diện phải cĩ số pixel tối thiểu bằng số band của ảnh được phân loại cộng thêm 1 (một năm cĩ 46 band ảnh). Do đĩ mỗi vùng đại diện thì mỗi năm phải cĩ ít nhất là 47 pixel (1 pixel tương ứng với 6,25 ha ngồi thực tế), qua đây cho thấy đối tượng này phải cĩ diện tích ít nhất là 287,5 ha cĩ sự biến động tương đồng về giá trị NDVI và cĩ dạng biến động theo biểu đồ hình sin. Dựa trên thực tế và số liệu thống kê, kiểm kê đất đai của tỉnh Hậu Giang nhận thấy trên địa bàn tỉnh Hậu Giang đối tượng này chỉ cĩ thể là lúa. Căn cứ vào định nghĩa giá trị NDVI và Các nghiên cứu của Dương Văn Khảm (2007), Trần Thị Hiền (2010), Lâm Đạo Nguyên (2003). Trong một năm, tùy theo số mùa vụ mà giá trị NDVI cĩ thể đạt cực đại 1, 2, hay 3 lần (tương ứng với 1, 2 hay 3 vụ). Do cĩ sự khác nhau về thời gian mà giá trị NDVI của đối tượng đạt cực đại, vì vậy ta chia ra làm nhiều nhĩm nhỏ, mỗi nhĩm tương ứng với một cơ cấu mùa vụ nhất định. Theo Nguyễn Ngọc Đệ (2009), dựa vào khoảng thời gian từ lúc xuống giống và thu hoạch mà người ta chia mùa vụ lúa với các tên gọi: Vụ Hè Thu (HT): Từ tháng 4 đến tháng 8 dương lịch. Vụ Thu Đơng (TĐ): Từ tháng 8 – 9 đến tháng 11 – 12 dương lịch. Vụ Đơng Xuân (ĐX): Từ tháng 11 – 12 đến tháng 3 – 4 dương lịch. Nếu thời gian giao sạ trước hoặc sau thời gian bắt đầu của từng mùa vụ thì gọi tên của mùa vụ đĩ kèm với sớm hay muộn, ví dụ: Đơng Xuân sớm (ĐXs), Thu Đơng muộn (TĐm) v.v. 46
58. Trong vùng trồng lúa 3 vụ, chỉ số NDVI biến đổi theo thời gian sẽ đạt được điểm cực đại ba lần trong năm vào khoảng tháng 1, tháng 6 và tháng 10 tương ứng với giai đoạn lúa làm đồng và trổ bơng. Lúa 3 vụ Vụ ĐX Vụ HT 120 Vụ TĐ 100 80 60 40 20 Giá NDVI trị 0 1/1 2/2 6/3 7/4 1/5 2/6 4/7 5/8 6/9 8/10 1/11 3/12 Ngày Hình 4.24: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong 1 năm. Lúa 3 vụ Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐ Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐ 120 100 80 60 40 20 Giá Giá NDVI trị 0 Ngày Hình 4.25: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong 2 năm liên tiếp. Lúa 3 vụ TĐ sớm Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐs 120 100 80 60 40 20 Giá Giá NDVI trị 0 1/1 2/2 6/3 7/4 1/5 2/6 4/7 5/8 6/9 8/10 1/11 3/12 Ngày Hình 4.26: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá NDVI trị của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đơng sớm trong 1 năm. 47
59. Lúa 3 vụ TĐ sớm 120 Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐs Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐ s 100 80 60 40 NDVI Giá trị 20 0 Ngày Hình 4.27: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đơng sớm trong 2 năm liên tiếp. Lúa 3 vụ TĐ muộn 120 Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐm 100 80 60 40 20 Giá NDVI trị 0 1/1 2/2 6/3 7/4 1/5 2/6 4/7 5/8 6/9 8/10 1/11 3/12 Ngày Hình 2.28: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đơng muộn trong 1 năm. LúaLúa 3 3v ụvụ TĐ TD mu trễộn 120 Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐm Vụ ĐX Vụ HT Vụ TĐm 100 80 60 40 Giá Giá NDVI trị 20 0 Ngày Hình 2.29: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đơng muộn trong 2 năm liên tiếp. 48
60. 4.2.8 Kiểm tra độ tin cậy của bản đồ hiện trạng sử dụng đất được giải đốn Tính độ chính xác từ thơng tin điều tra thực địa. Kết quả các bước tính và cơng thức tính dựa theo sách Viễn thám của Lê Văn Trung (2005) nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh. + Độ chính xác tồn cục (T): T = (tổng các đại lượng trong đường chéo thể hiện đúng các đối tượng/ tổng các đại lượng của dịng và cột)*100. Theo dõi kết quả Bảng 4.2 ma trận sai số phân loại ảnh. + Sai số Kappa (Ќ): Ќ = (T – E)/(1 – E), trong đĩ T là độ chính xác tồn cục cho bởi ma trận sai số; E là đại lượng thể hiện sự mong muốn (kỳ vọng) phân loại chính xác cĩ thể dự đốn trước. E = tổng các đại lượng trên đường chéo/tổng tồn bộ các đại lượng theo Bảng 4.2 Việc áp dụng ma trận sai số phân loại để đánh giá thống kê kết quả phân loại cĩ ưu điểm là cho phép chúng ta thấy rõ độ chính xác tồn cục và mức độ phân loại nhầm với từng loại (tỷ lệ % sai số thực hiện và bỏ sĩt). Tuy nhiên ma trận sai số chỉ sử dụng bộ dữ liệu kiểm tra, do đĩ khơng cung cấp thơng tin trong quá trình phân loại. Bảng 4.2: Ma trận sai số phân loại ảnh Lúa 3 Lúa 3 Lúa 3 Cây Cây Rừng Đất Tổng vụ vụ TĐ vụ TĐ lâu hàng khác sớm muộn năm năm Lúa 3 vụ 28 5 2 0 1 0 0 36 Lúa 3 vụ TĐ sớm 5 34 0 0 0 0 0 39 Lúa 3 vụ TĐ muộn 0 0 12 0 0 0 0 12 Cây lâu năm 0 2 0 23 5 0 2 32 Cây hàng năm 0 2 3 4 36 1 1 47 Rừng 0 0 0 1 0 7 0 8 Đất khác 0 0 0 0 0 0 10 10 Tổng 33 43 17 28 42 8 13 184 Hệ số kappa 0.7743 Độ chính xác tồn cục (%) 81,5% 49
61. - Đối tượng lúa 3 vụ cĩ tổng số 36 điểm khảo sát , kết quả thực tế giải đốn đúng là 28 điểm, 5 điểm giải đốn nhầm sang lúa 3 vụ TĐ sớm và 2 điểm sang lúa 3 vụ TĐ muộn. Nguyên nhân gí trị NDVI của 3 đối tượng này tương đối giống nhau và chỉ khác nhau ở thời điểm bắt đầu vụ thu đơng. - Đối tượng lúa 3 vụ TĐ sớm cĩ tổng số 39 điểm khảo sát, trong đĩ tổng số điểm giải đốn đúng là 34, 5 điểm giải đốn nhầm sang lúa 3 vụ. Nguyên nhân do vùng canh tác lúa 3 vụ TĐ sớm nằm gần khu vực canh tác lúa 3 vụ và giá trị NDVI của 2 đối tượng này khá tương đồng. - Đối tượng lúa 3 vụ TĐ muộn cĩ tổng cộng 12 điểm khảo sát và tổng số điểm giải đốn đúng so với thực tế là 12. - Đối tượng cây lâu năm cĩ 32 điểm khảo sát trong đĩ tổng số điểm giải đốn đúng so với thực tế là 23, 5 điểm giải đốn nhầm sang cây hàng năm và 2 điểm nhầm sang đất khác. Nhầm sang cây hàng năm nguyên nhân do giá trị NDVI của hai đối tượng này giống nhau và luơn dao động ở mức cao và ổn định. Nhầm sang đất khác nguyên nhân do trong đối tượng đất khác cĩ chứa đối tượng cây lâu năm, tuy nhiên chúng phân bố theo vị trí của đất ở nên trong lúc giải đốn cĩ sự nhầm lẫn. - Đối tượng cây hàng năm cĩ 47 điểm khảo sát trong đĩ giải đốn đúng 36 điểm, 4 điểm giải đốn nhầm sang cây lâu năm, 1 điểm nhầm sang rừng, 1 điểm nhầm sang đất khác. Trên thực tế thì vùng trồng cây hàng năm nằm gần khu vực trồng cây lâu năm, mặt khác do giá trị NDVI của 2 đối tượng này tương đồng và luơn nằm ở mức cao nên cĩ sự nhầm lẫn. 1 điểm giải đốn nhầm sang rừng do yếu tố khách quan khách quan làm thai đổi giá trị NDVI trong một số band làm cho nĩ cĩ sự biến động tương đối giống với đối tượng rừng. Đối với điểm giải đốn nhầm sang đất khác, nguyên nhân là do khu vực trồng cây hàng năm nằm giáp ranh với khu đất ở nên do đĩ việc giải đốn khơng chính xác. - Đối tượng rừng cĩ 8 điểm khảo sát, trong đĩ cĩ 7 điểm chính xác, 1 1 điểm nhầm sang đối tượng xây lâu năm. Sở dĩ cĩ sự nhầm lẫn trên là do giá trị NDVI của rừng và cây lâu năm hầu như giống nhau, chì khác ờ khoảng biến động, mặt khác do khu vực trồng cây lâu năm nằm liền kề vối khu vực cĩ rừng nên giải đốn nhầm. - Đối tượng đất khác chủ yếu là đất đơ thị với tổng số 10 điểm khảo sát thì kết quả khơng cĩ điểm nào giải đốn nhầm Dựa trên kết quả của ma trận sai số ở Bảng 4.2, các giá trị tổng cột và tổng dịng dược tính ở Bảng 4.3 50
62. Bảng 4.3: Các giá trị tính tổng cột và dịng theo kết quả Bảng 4.2 Lúa 3 Lúa 3 Lúa 3 Cây Cây Rừng Đất Tổng vụ vụ TĐ vụ TĐ lâu hàng khác sớm muộn năm năm Lúa 3 vụ 1188 1548 612 1008 1512 288 468 Lúa 3 vụ TĐ sớm 1287 1677 663 1092 1638 312 507 Lúa 3 vụ TĐ muộn 396 516 204 336 504 96 156 Cây lâu năm 1056 1376 544 896 1344 256 416 Cây hàng năm 1551 2021 799 1316 1974 376 611 Rừng 264 344 136 224 336 64 104 Đất khác 330 430 170 280 420 80 130 Tổng giá trị đường chéo 6133 Tổng giá trị các ơ trong bảng tính 33901 Kết quả thể hiện trong Bảng 4.3 được tính theo tổng cột và dịng của các loại sử dụng đất theo thực tế và theo giải đốn tương ứng. Cụ thể đối với cột lúa 3 vụ được tính như sau: Lấy giá trị của từng ơ của cột tổng đứng (cột đứng) của Bảng 4.2 nhân (*) cho giá trị ơ lúa 3 vụ của cột tổng dịng (số 33), kết quả ghi vào cột lúa 3 vụ Bảng 4.3. Các giá trị của các cột cịn lại của Bảng 4.3 cách tính tương tự như cột lúa 3 vụ, chỉ khác là phải nhân cho số tương ứng của cột tổng dịng cần tính, cụ thể giá trị cột tổng dịng cần tính của các đối tượng cịn lại như sau: 43 (lúa 3 vụ TĐ sớm), 17 (lúa 3 vụ TĐ trễ), 28 (cây lâu năm), 42 (cây hàng năm), 8 (rừng), 13 (đất khác). + Kết quả tính độ chính xác tồn cục: T = (150/184)*100 = 81,5% E = 6133/33901 = 0.1809 + Hệ số Kappa: K = (0.8152 – 0.1809)/(1 – 0.1801) = 0.77 51
63. 4.3 Thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hậu Giang dựa trên dữ liệu ảnh giải đốn Từ kết quả phân loại khơng kiểm sốt, ta tiến hành xuất các đối tượng đã được giải đốn sang tệp với định dạng .shp, Sử dụng phần mềm Mapinfo để tiến hành thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa qua các giai đoạn trên địa bàn tỉnh Hậu Ging. Từ kết quả thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất qua các giai đoạn trên địa bàn tỉnh Hậu Giang, tiến hành tính diện tích, qua đĩ cho thấy được tình hình biến động diện tích đất trồng lúa trong giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh. Tuy nhiên do nghiên cứu sử dụng ảnh MOD09Q1 và tính tốn phân loại dựa trên giá trị NDVI nên sẽ cĩ sự phân loại nhầm đối tượng dẫn đến sai số về diện tích giải đốn so với kết quả kiểm kê đất đai năm 2010 và năm 2015 của Tỉnh. * Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 Trên cơ sở giải đốn ảnh MODIS năm 2010 và năm 2015 bằng phần mềm ENVI 4.8, sử dụng các cơng cụ tích hợp trên phần mềm MapInfo để tính tốn được diện tích và xây dựng được bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 trên địa bàng tỉnh. Hình 4.30: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2010 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang 52