Báo cáo " THÀNH LẬP TỰ ĐỘNG BẢN ĐỒ PHÂN BỐ ĐẤT ĐÔ THỊ BẰNG CHỈ SỐ IBI TỪ ẢNH LANDSAT TM: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI THÀNH PHỐ HUẾ - TỈNH THỪA THIÊN HUẾ " pptx

HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

205

THÀNH LẬP TỰ ĐỘNG BẢN ĐỒ PHÂN BỐ ĐẤT ĐÔ THỊ BẰNG
CHỈ SỐ IBI TỪ ẢNH LANDSAT TM: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN
CỨU TẠI THÀNH PHỐ HUẾ - TỈNH THỪA THIÊN HUẾ

Nguyễn Hoàng Khánh Linh
Email:

Khoa TNĐ&MTNN, trường ĐHNL Huế

Abstract: Urbanization has enormously risen in many provinces of Vietnam in recent years
due to incessantly development of economics. Therefore, the percentage of land use types was
largely changed, especially urban land use. This type of land tends to accelerate quickly in a
short time because of conversion of agricultural land use group. Understanding and
monitoring urban land use change would be useful for devising suitable development
strategies. In this term, producing a timely and accurate urban land use map from remote
satellite data has a crucial meaning. For this reason, IBI index (Index Based Built-up Index)
of Landsat TM was calculated from SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index),MNDWI (Modified
Normalized Difference Wate Index) and NDBI (Normalized Difference Built-up Index). The
results showed that IBI index helped growing up the capacity in generating urban land use
map and decreasing effectively noises; the overall accuracy achieved at 91,04%. Compared
with supervised classification method of maximum likelihood algorithm, this application is
able to serve as an alternative and effective approach.
Keywords: IBI index, Landsat TM, urban land use.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Đô thị hóa là một quá trình tất yếu xảy ra khi kinh tế tăng trưởng. Theo Masek [1], diện
tích đất đô thị tăng lên một cách nhanh chóng ở hầu hết các nước trên thế giới vì đây là nơi

tập trung các hoạt động kinh tế cũng như đầu mối giao thông quan trọng. Đất đô thị thường
được lấy từ nhóm đất nông lâm nghiệp nên việc gia tăng loại đất này ảnh hưởng trực tiếp đến
cân bằng hệ sinh thái, đa dạng sinh học đồng thời dẫn đến đến hiện tượng đảo nhiệt đô thị,
một trong những nguyên nhân làm biến đổi khí hậu. Do đó, việc cung cấp thông tin về tình
hình phân bố sử dụng đất đô thị kịp thời và chính xác có vai trò hết sức quan trọng, giúp các
nhà quản lý và quy hoạch xây dựng được chiến lược phát triển bền vữ
ng.
Thành phố Huế là một trong những trung tâm văn hóa, du lịch, giáo dục-đào tạo lớn của
miền Trung. Đồng thời, lại nằm trên hàng lang kinh tế Đông Tây giữa Thái Lan, Lào,
Myanma và Việt Nam nên những năm gần đây, tốc độ đô thị hóa trên địa bàn này diễn ra
tương đối mạnh. Thêm vào đó, thành phố Huế là nơi tập trung nhiều quần thể di tích lịch sử
đã được UNESCO công nhận là di sản văn hóa thế giới. Vì vậy, công tác quản lý và phát triển
đô thị bền vững càng được đặt ra với yêu cầu cao hơn.
Xuất phát từ những vấn đề trên, nghiên cứu này được thực hiện nhằm thành lập tự động
bản đồ phân bố đất đô thị trên địa bàn thành phố Huế thông qua các chỉ số được xác định từ
ảnh vệ tinh Landsat TM.
2. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Thành phố Huế nằm trong hệ
thống tọa độ địa lý: từ 16
o
25 đến 16
o
33 vĩ độ Bắc,
từ107
o
32 đến 107
o
38 kinh độ Đông. Ranh giới hành chính: phía Tây, Tây - Bắc và Tây - Nam
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

206
giáp huyện Hương Trà, phía Đông - Bắc giáp huyện Phú Vang, phía Nam và Đông - Nam
giáp huyện Hương Thủy. Tổng diện tích tự nhiên của thành phố Huế theo địa giới hành chính
là 70.99 km
2
; dân số năm 2010 là 338.094 người; mật độ dân số là 4,762.56 người/km
2
[2].













Hình 1: Vị trí địa lý của thành phố Huế

Thành phố Huế thuộc vùng ven biển miền Trung có dạng địa hình chuyển tiếp từ thềm
núi xuống đồng bằng ven biển. Dựa vào nguồn gốc hình thành và hình thái địa mạo, khu vực
nghiên cứu được phân thành hai kiểu địa hình là địa hình gò đồi và địa hình đồng bằng duyên
hải với độ cao giảm dần từ Nam, Tây Nam sang Bắc, Đông Bắc [3].
3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Hình 2: Tổ hợp màu giả của ảnh Landsat TM ngày 11/02/2010 (RGB:432),
khu vực thành phố Huế

Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu này là ảnh vệ tinh Landsat TM5, với số hiệu cảnh ảnh
cho khu vực nghiên cứu thành phố Huế là P = 125 và R = 49. Ảnh được thu nhận vào ngày
11/02/2010 với chất lượng thu nhận khá tốt, độ che phủ mây là 0%. Ảnh Landsat TM5 được
hiệu chỉnh khí quyển để hiệu chỉnh các thay đổi trong phản xạ phổ. Sau đó, kết quả ảnh hiệu
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

207
chỉnh khí quyển được đưa về hệ tọa độ UTM, WGS84 - 48N và nắn chỉnh hình học theo bản
đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2010, tỉ lệ 1/50.000 dựa vào phương pháp nội suy lân cận và
đa thức bậc một. Sai số bình phương trung bình RMSE (Root Mean Square Error) của việc
nắn chỉnh là 0.47. Để thuận tiện cho việc phân tích và xử lý, ảnh được đưa về kích thước (376
hàng x 403 cột) phủ trùm khu vực thành phố Huế. Quá trình phân tích và xử lý ảnh được thực
hiện trên phần mềm ENVI 4.7.

Bên cạnh ảnh viễn thám, bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Thừa thiên Huế năm 2010
(tỉ lệ 1/50.000) cũng được sử dụng làm dữ liệu tham khảo.
4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bản đồ sử dụng đất đô thị thành lập từ ảnh viễn thám có thể được xây dựng bằng nhiều
phương pháp khác nhau. Phổ biến nhất là sử dụng phương pháp phân lớp đa quang phổ. Tuy
nhiên, độ chính xác chung của phương pháp này thường chỉ đạt được trong khoảng 80% [4].
Do tính phức tạp, đồng thời do sự lẫn phản xạ phổ của bề mặt đất đô thị: đất trống với thực
vật, đất dân cư và thực vật,… ở các ảnh viễn thám có độ phân giải trung bình dẫn đến hiện
tượng điểm ảnh bị phân loại không chính xác [5].
Vì vậy, đã có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện nhằm tăng độ chính xác cho bản đồ
sử dụng đất đô thị được thành lập từ ảnh viễn thám Landsat. Ví dụ như nghiên cứu của Masek
[1], sử dụng phương pháp phân loại không kiểm định cùng với chỉ số khác biệt thực vật
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) để thành lập bản đồ sử dụng đất đô thị.
Trong khi đó, tác giả Xu [6] thực hiện phân tách lớp đất đô thị bằng phương pháp phân loại có
kiểm định kết hợp với phân tích đặc tính quang phổ của các lớp sử dụng đất. Năm 2004,
Guindon [7] đề xuất phương pháp mới bằng cách kết hợp kết quả phân loại không kiểm định
và phân mảnh lớp sử dụng đất để tăng độ chính xác cho các lớp sử dụng đất. Năm 2005, Xian
và Crane [8] sử dụng thuật toán cây hồi quy để thành lập bề mặt không thấm ở đô thị. Tuy
nhiên, độ chính xác chung của những nghiên cứu này cũng mới chỉ đạt đến khoảng 85%.
Hoặc như nghiên cứu của Zha và các đồng nghiệp [9], bản đồ sử dụng đất đô thị được
thành lập tự động từ chỉ số khác biệt xây dựng NDBI (Normalized Difference Built-up Index)
dựa trên cơ sở đất xây dựng có hệ số phản xạ ở dải sóng giữa hồng ngoại (MIR) cao hơn hẳn
so với dải sóng cận hồng ngoại (NIR). Tuy nhiên, thông tin về lớp sử dụng đất đô thị thường
bị nhiễu bởi yếu tố thực vật, đặc biệt là loại thực vật có hàm lượng nước th
ấp do khả năng
phản xạ phổ của lá cây khô trong dải sóng giữa hồng ngoại cũng rất cao [10]. Vì vậy, lớp
thông tin đất đô thị phải được lọc lại bằng chỉ số NDVI.
Có thể thấy, đô thị là một đơn vị sinh thái rất phức tạp được cấu thành từ nhiều hợp
phần khác nhau. Dẫn đến đặc điểm của đất đô thị đa dạng về hình dáng, kích thước và cấu
trúc tạo nên thách thức lớn cho việc giải đoán ảnh viễn thám. Nhằm nâng cao độ chính xác

cho giải đoán ảnh, Ridd [11] đã mô hình hóa đô thị từ ba hợp phần: cây xanh (green
Vegetation), bề mặt không thấm (Impervious surface material) và đất (exposed Soil) nhằm
đánh giá sự thay đổi của đô thị. Theo đánh giá của tác giả Xu [10], mặc dù mô hình V-I-S
được ứng dụng khá phổ biến cho nghiên cứu về đô thị, nhưng việc không tính đến hợp phần
nước sẽ gây khó khăn nhất định cho các nghiên cứu tiếp theo. Hơn nữa, nước là một thành
phần không thể thiếu của bất kỳ một hệ sinh thái nào. Vì vậy, tác giả đã đề xuất phương pháp
xây dựng bản đồ sử dụng đất đô thị dựa vào ba hợp phần: cây xanh, nước và đất xây dựng.
Căn cứ vào ba hợp phần này, lần lượt các chỉ số gồm: chỉ số thực vật SAVI (Soil Adjusted
Vegetation Index), chỉ số nước MNDWI (Modified Normalized Difference Wate Index) và
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

208
chỉ số khác biệt xây dựng NDBI (Normalized Difference Built-up Index) được tính toán từ
ảnh viễn thám Landsat.
Công thức tính các chỉ số: [9] (1)

[12] (2)

[13] (3)


Trong đó: MIR: kênh 5 của Landsat TM; NIR: kênh 4 của Landsat TM; Red: kênh 3 của
Landsat TM; Green: kênh 2 của Landsat TM; l: hệ số hiệu chỉnh có giá trị từ 0 đến 1 (l = 0 tại
nơi có mật độ thực vật cao; l = 1 tại nơi có mật độ thực vật thấp);
Trong lĩnh vực phân tích ảnh viễn thám, rất nhiều chỉ số được tạo ra từ các kênh phổ để
quan sát trạng thái của lớp phủ và lớp sử dụng đất phù hợp với từng mục đích nghiên cứu. Ví
dụ: để quan sát lớp thực vật, thông thường các nghiên cứu sử dụng chỉ số NDVI; hoặc nghiên
cứu các vấn đề liên quan đến sự thay đổi của nước thì chọn chỉ số NDWI (Normalized
Difference Wate Index). Tuy nhiên, trong trường hợp này, để thành lập bản đồ phân bố đất đô
thị, tác giả Xu đã chọn chỉ số SAVI để quan sát sự thay đổi của thực vật và chỉ số MNDVI để

quan sát sự thay đổi của nước. Vì theo nghiên cứu cho thấy, chỉ số SAVI có khả năng làm
tăng đặc tính của thực vật ngay cả ở những vùng có lớp phủ thực vật dưới 15%, trong khi đó
chỉ số NDVI chỉ đạt hiệu quả với những vùng có độ che phủ thực vật trên 30% [14]. Điều đó
có nghĩa là chỉ số SAVI có độ nhạy với thực vật lớn hơn so với chỉ số NDVI, vì vậy rất phù
hợp cho các nghiên cứu về đô thị. Với chỉ số NDWI, bằng nghiên cứu của mình, tác giả Xu
[13] đã cho thấy lớp nước được phân tách từ ảnh viễn thám thường bị nhiễu bởi lớp đất xây
dựng do cả nước và đất xây dựng đều phản xạ ở vùng sóng ánh sáng lục (kênh 2 ) nhiều hơn
so với vùng cận hồng ngoại (kênh 4). Để giải quyết vấn đề này, tác giả Xu [13] đã sử dụng
kênh hồng ngoại giữa (kênh 5) để làm tăng đặc tính nước ở vùng đô thị .
Trên cơ sở đó, tác giả Xu [10] đã thành lập công thức tính chỉ số xây dựng như sau:

(4)

5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.1. Kết quả phân lớp đất đô thị
Dựa vào các công thức được nêu ở trên, lần lượt ảnh của chỉ số thực vật SAVI, chỉ số
nước MNDWI và chỉ số xây dựng NDBI khu vực thành phố Huế được tạo ra (hình 3). Trong
đó, hệ số hiệu chỉnh l của chỉ số SAVI có giá trị bằng 0.5 trên cơ sở đánh giá tỷ lệ
thực vật
khu vực thành phố Huế từ ảnh Landsat (hình 1).




HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

209

(a) (b)













(c) (d)
Hình 3: Ảnh khu vực thành phố Huế với: a) chỉ số SAVI; b) chỉ số MNDWI; c) chỉ số NDBI;
d) tổ hợp màu giả của ba chỉ số (RGB: SAVI, MNDWI, NDBI);

Bảng 1: a) Hệ số tương quan giữa ba chỉ số NDBI, SAVI, MNDWI; b) Hệ số tương quan giữa
kênh 2, kênh 3, kênh 4 ảnh Landsat TM
(a)

Chỉ số NDBI SAVI MNDWI
NDBI 1.000
- 0.375 - 0.437
SAVI
- 0.375
1.000
- 0.650
MNDWI
- 0.437 - 0.650
1.000
(b)
Chỉ số Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4
Kênh 2 1.000
+ 0.965 + 0.200
Kênh 3
+ 0.965
1.000
+0.174
Kênh 4
+ 0.200 +0.174
1.000

Quan sát hình 3d dễ dàng nhận thấy các lớp đất xây dựng, nước và thực vật ở khu vực
thành phố Huế được phân biệt rất rõ. Để làm sáng tỏ điều này, phương pháp phân tích thành
phần chính (PCA - Principle Componetn Analysis) được sử dụng để so sánh hệ số tương quan
giữa ba chỉ số vừa được thành lập và giữa các kênh 4, 3, 2 của ảnh Landsat. Kết quả ở bảng 1
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

210
cho thấy, giữa các chỉ số SAVI, MNDWI và NDBI có mối tương quan nghịch và mạnh hơn

so với mối tương quan giữa các kênh 4, 3, 2. Do đó, ảnh mới được tạo ra từ tổ hợp ba chỉ số
SAVI, MNDWI và NDBI có khả năng giảm thông tin lặp nhiều hơn so với ảnh gốc (hình 2)
đồng thời nâng cao khả năng phân lập các loại đất trên địa bàn thành phố Huế (bảng 2).
Bảng 2: Số liệu thống kê của ba loạ
i đất chính từ tổ hợp ảnh NDBI, SAVI, MNDWI
Chỉ số Lớp đất có thực vật Lớp đất xây dựng Lớp đất có mặt nước
Giá trị
trung bình
Độ lệch
chuẩn
Giá trị
trung bình
Độ lệch
chuẩn
Giá trị
trung bình
Độ lệch
chuẩn
NDBI
-0.297655 0.093483 0.573947 0.208799 -0.377739 0.198357
SAVI
0.950153 0.165201 -0.032092 0.097082 -0.282917 0.152929
MNDWI
-0.303852 0.201422 -0.346998 0.107636 0.683277 0.122179

Căn cứ vào kết quả của ba chỉ số SAVI, MNDWI và NDBI, chỉ số xây dựng cơ sở IBI
được thiết lập theo công thức (4) và có giá trị từ -1 đến + 0.554. Kiểm tra số liệu thống kê cho
thấy, đất đô thị thường có giá trị số lớn hơn 0 (DN > 0); ngược lại, những loại đất khác có giá
trị số từ 0 đến -1 (-1 < DN ≤ 0). Để thuận lợi cho việc thành lập bản đồ sử dụng đất đô thị, chỉ
số IBI được tăng lên trong khoảng -1 đến +1. Thực hiện phân tách lớp đất đô thị với nhiều

ngưỡng khác nhau, cuối cùng ngưỡng giá trị 0.6 được lựa chọn (hình 4). Theo đó, chỉ những
điểm ảnh chứa thông tin về đất đô thị mới được hiển thị và được gán giá trị bằng 1; những
điểm ảnh còn lại không phải đất đô thị được gán giá trị bằng 0 và không được thể hiện trên
ảnh. Hình 4 cho thấy kết quả phân tách đất đô thị trên địa bàn thành phố Huế, màu trắng sáng
thể hiện nơi có mật độ xây dựng cao; trong khi đó màu xám thể hiện khu vực có mật độ xây
dựng thấp. Đất có mật độ xây dựng cao tập trung ở vùng trung tâm ở phía Bắc và phía Nam
sông Hương, ngoài ra còn phân bố rải rác ở các cụm đô thị mới và dọc đường quốc lộ 1A.

















Hình 4: Ảnh phân bố đất đô thị trên địa bàn thành phố Huế

5.2. Đánh giá độ chính xác bản đồ phân bố đất đô thị
Nhằm kiểm tra độ chính xác, 480 mẫu ngẫu nhiên từ ảnh phân lớp đất đô thị khu vực
thành phố Huế được so sánh với bản đồ hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Thừa Thiên Huế năm
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

211
2010, kết quả độ chính xác chung đạt 91.04%, chỉ số Kappa = 0.904. Kết quả ở hình 5 cho
thấy sự chồng khít giữa lớp đất đô thị đã được vectơ hóa với dữ liệu ảnh Landsat TM .


















Hình 5: Ảnh chồng ghép dữ liệu lớp đất đô thị trên tổ hợp màu giả của ảnh Landsat
(RGB: 432)

Để có cơ sở so sánh mức độ hiệu quả của phương pháp sử dụng chỉ số IBI, bản đồ phân
bố đất đô thị một lần nữa được thành lập từ ảnh Landsat TM ngày 11/02/2010 theo phương
pháp phân loại có kiểm định với thuật toán hợp lý cực đại. Mẫu giải đoán ảnh được thiết lập
bằng cách tham khảo bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Thừa Thiên Huế năm 2010 tỉ lệ
1/50.000. Kết quả cuối cùng cho thấy, độ chính xác chung của phương pháp này chỉ đạt đến

79.63%, chỉ số Kappa = 0.746.
6. KẾT LUẬN
Sự kết hợp của ba chỉ số SAVI, MNDWI và NDBI, một mặt làm giảm thông tin lặp giữa
các kênh phổ mặt khác lại làm tăng độ tương phản quang phổ của các lớp sử dụng đất nhất là
lớp thực vật, xây dựng và nước. Nên so với phương pháp phân tích đa quang phổ, b
ản đồ
phân lớp đất đô thị khu vực thành phố Huế được thành lập theo phương pháp chỉ số xây dựng
cơ bản IBI có độ chính xác cao hơn và nhanh chóng hơn đáp ứng nhu cầu cập nhật thông tin
về tình hình sử dụng đất đô thị cho công tác quản lý đất đai. Tuy nhiên, bên cạnh ưu điểm
được nêu ở trên, phương pháp sử dụng chỉ số IBI cũng có nhược điểm
đó là chỉ có thể thành
lập mỗi bản đồ cho loại đất đô thị.

Tài liệu tham khảo

[1] Masek, J.G., F.E. Linsay, and S.N. Goward, 2000. Dynamics of urban growth in the Washington
DC metropolitan area, 1973-1996, from Landsat observation. International Journal of Remote
Sensing 21(18): 3473-3486.
[2] Niên giám thống kê tỉnh Thừa Thiên Huế 2010.
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

212
[3] Nguyễn Thanh, Trần Hữu Tuyên, Đỗ Quang Thiên, 2000, Đánh giá địa chất công trình độ ổn định
vùng đồng bằng cửa sông ven biển Thuận An - Tư Hiền và đầm phá Tam Giang - Cầu Hai (Tuyển
tập báo cáo hội thảo khoa học về vùng cửa sông ven biển Thuận An và đầm phá Tam Giang -
Cầu Hai), Hà Nội 2000.
[4] Xu, H., 2007. Extraction of urban built-up land features from Landsat imagery using a thematic
oriented index combination technique. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 73 (12):
1381-1391.
[5] Dengsheng Lu, Emilio Moran, Scott Hetrick, 2011. Detection of impervious surface change with

multitemporal Landsat images in an urban-rural frontier. ISPRS Journal of Photogrammetry and
Remote Sensing, 66: 298-306
[6] Xu, H., 2002. Spatial expansion of urban/town in Fuqing and its driving force analysis. Remote
Sensing Technology and Appication, 17(2): 86-92.
[7] Guindon, B., Y. Zhang, and C. Dillabauch, 2004. Landsat urban mapping based on a combined
spectral-spatial methodology. Remote Sensing of Environment, 92(2):218-232.
[8] Xian, G., and M. Crane, 2005. Assessment of urban growth in the Tampa Bay watershed using
remote sensing data. Remote Sensing of Environment, 97(2):203-205.
[9] Zha, Y., Gao, J. and Ni, S., 2003. Use of normalized difference built-up index in automatically
mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing,
24: 583 – 594
[10] Xu, H., 2008. A new index for delineating built-up land features in satellite imagery.
International Journal of Remote Sensing, 29(14): 4269-4276.
[11] Ridd, M.K., 1995. Exploring a V-I-S (vegetation – impervious surface – soil) model for urban
ecosystem analysis through remote sensing: comparative anatomy for cities. International Jounal
of Remote Sensing, 16, pp.2165-2185.
[12] Heute, A.R., 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI), Remote Sensing of Environment,
25(3):295-309.
[13] Xu, H., 2005. A study on information extraction of water body with the Modified Normalized
Difference Water Index (MNDWI), Journal of Remote Sensing, 9(5):511-517.
[14] Ray, T. W., 1994. Vegetation in remote séning FAQs. Applications, ER, Mapper, Ltd., Perth,
unpaginated CD-ROM.