nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và gis đánh giá tác động của nhiệt độ, độ ẩm đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật (ndvi) khu vực tây nguyên

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN



PHẠM VĂN MẠNH



NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS
ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA NHIỆT ĐỘ, ĐỘ ẨM ĐẾN LỚP PHỦ
THỰC VẬT THÔNG QUA CHỈ SỐ THỰC VẬT (NDVI)
KHU VỰC TÂY NGUYÊN



LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC






Hà Nội – 2013



ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN



PHẠM VĂN MẠNH


NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS
ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA NHIỆT ĐỘ, ĐỘ ẨM ĐẾN LỚP PHỦ
THỰC VẬT THÔNG QUA CHỈ SỐ THỰC VẬT (NDVI)
KHU VỰC TÂY NGUYÊN

Chuyên ngành: Bản đồ viễn thám và Hệ thông tin địa lý
Mã số: 60440214

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS PHẠM VĂN CỰ




Hà Nội – 2013


LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn tới thầy hướng dẫn luận văn của tôi, phó
giáo sư - tiến sĩ Phạm Văn Cự, thầy đã tạo mọi điều kiện, tận tình hướng dẫn và

giúp đỡ tôi hoàn thành tốt luận văn này. Sự hiểu biết sâu sắc về khoa học, cũng
như kinh nghiệm của thầy chính là tiền đề giúp tôi đạt được những thành tựu và
kinh nghiệm quý báu.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các đồng nghiệp, cấp trên, thủ trưởng cơ
quan Cục Viễn thám quốc gia, Đài Viễn thám Trung ương đã tận tình giúp đỡ
cũng như tạo nhiều điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình nghiên cứu.
Cuối cùng tôi xin cảm ơn bạn bè và gia đình đã luôn bên tôi, cổ vũ và động
viên tôi những lúc khó khăn để có thể vượt qua và hoàn thành tốt luận văn này.
Tôi xin chân thành cảm ơn!








ii

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG DỮ LIỆU MODIS
TRONG ĐÁNH GIÁ MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT, ĐỘ ẨM
KHÔNG KHÍ VÀ LỚP PHỦ THỰC VẬT 6
1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong khu vực 6
1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước 10
CHƯƠNG 2. SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH MODIS TRONG ĐÁNH GIÁ NHIỆT ĐỘ
BỀ MẶT, ĐỘ ẨM KHÔNG KHÍ VÀ CHỈ SỐ THỰC VẬT (NDVI) CỦA LỚP PHỦ
THỰC VẬT 17
2.1. Đặc tính phổ của ảnh MODIS 17

2.1.1. Ảnh vệ tinh MODIS 17
2.1.2. Thiết bị thu nhận MODIS 19
2.2. Phương pháp tính nhiệt độ bề mặt (LST) từ dữ liệu MODIS 22
2.2.1. Cơ sở khoa học chiết xuất nhiệt độ bề mặt từ tư liệu ảnh viễn thám 22
2.2.2. Phương pháp chiết xuất nhiệt độ bề mặt từ tư liệu viễn thám 24
2.2.3. Phương pháp chiết xuất nhiệt độ bề mặt từ ảnh MODIS 27
2.3. Phương pháp tính độ ẩm không khí từ dữ liệu MODIS 28
2.3.1 Các loại độ ẩm không khí 28
2.3.2. Phương pháp tính toán độ ẩm không khí từ tư liệu viễn thám 30
2.4. Chiết xuất NDVI và Lớp phủ thực vật từ dữ liệu MODIS 31
2.4.1. Khái niệm chỉ số thực vật 31
2.4.2. Cơ sở vật lý của chỉ số thực vật 32
2.4.3. Công thức tính chỉ số NDVI 33
2.4.4. Phương pháp xử lý dữ liệu NDVI 34
iii

CHƯƠNG 3. TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ GIS PHÂN TÍCH MỐI TƯƠNG
QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT, ĐỘ ẨM KHÔNG KHÍ VÀ LỚP PHỦ THỰC
VẬT NĂM 2012 36
3.1. Vùng nghiên cứu 36
3.1.1. Vị trí địa lý 36
3.1.2. Khí hậu 37
3.1.3. Dân cư 38
3.1.4. Kinh tế, tài nguyên, xã hội và môi trường 39
3.2. Các dữ liệu sử dụng 40
3.2.1. Dữ liệu ảnh MODIS 40
3.2.2. Dữ liệu khác 42
3.3. Xây dựng tổ hợp ảnh nhiệt độ trung bình theo năm 42
3.3.1. Tạo ảnh nhiệt độ bề mặt từ ảnh MODIS – MOD11A2 42
3.3.2. Tạo ảnh tổ hợp theo tháng, ảnh tổ hợp theo mùa và ảnh tổ hợp theo năm 43

3.4. Xây dựng tổ hợp ảnh độ ẩm trung bình theo năm 46
3.4.1. Tảo ảnh chỉ số độ ẩm không khí từ ảnh MODIS - MOD07 46
3.4.2. Các ảnh tổ hợp chỉ số độ ẩm không khí theo tháng, theo mùa và ảnh chỉ số độ
ẩm theo năm 47
3.5. Xây dựng tổ hợp NDVI trung bình theo năm 50
3.5.1. Tạo ảnh chỉ số thực vật từ ảnh MODIS - MOD13A2 50
3.5.2. Các ảnh tổ hợp chỉ số thực vật NDVI theo tháng, theo mùa và theo năm 51
3.6 Xây dựng mối tương quan giữa nhiệt độ, độ ẩm và lớp phủ thực vật 54
3.6.1. Phân tích không gian trong đánh giá mối tương quan giữa nhiệt độ, độ ẩm đến
lớp phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật (NDVI) 54
3.6.2. Phân tích hồi quy 56
3.6.3. Sơ đồ khối phân tích, đánh giá tác động của nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí
đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ số NDVI 58
iv

3.6.4. Mối tương quan giữa nhiệt độ bề mặt (LST), độ ẩm không khí và chỉ số thực
vật (NDVI) 59
3.6.5. Thành lập bản đồ lớp phủ thực vật với sự tương quan giữa LST-NDVI và RH-
NDVI 65
3.7. Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ, độ ẩm và lớp phủ thực vật 70
KẾT LUẬN 71
TÀI LIỆU THAM KHẢO 72

v

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT


GIS
Geographic Information System (Hệ thống thông tin địa lý)
MODIS
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (Đầu đo ảnh viễn
thám độ phân giải trung bình gắn trên 2 vệ tinh TERRA và AQUA)
NDVI
Normalized Difference Vegetation Index (chỉ số thực vật)
LST
Land surface temperature (Nhiệt độ bề mặt)
RH
HDF-EOS
Relative humidity (Độ ẩm tương đối)
Hierarchical Data Format Earth Observing System (Định dạng ảnh

MODIS)










vi

MỤC LỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Các thông số kỹ thuật của ảnh MODIS 20
Bảng 2.2: Các ứng dụng chính của các kênh ảnh MODIS 21
Bảng 3.1: Các kênh phổ đầu tiên của MODIS 41
Bảng 3.2: Sai số của nhiệt độ bề mặt (LST) giữa số liệu các trạm quan trắc và số liệu
tính toán trên ảnh MODIS 60
Bảng 3.3: Sai số của độ ẩm không khí tương đối (RH) giữa số liệu các trạm quan trắc
và số liệu tính toán trên ảnh MODIS 63

MỤC LỤC HÌNH
Hình 1.1: Sơ đồ không gian nhiệt độ bề mặt – chỉ số thực vật và quan hệ ý niệm với sự
bay hơi, sự thoát hơi nước của cây và phần trăm lớp phủ thực vật 8
Hình 1.2: Chỉ số TVDI của một pixel ảnh [ T
s
, NDVI] được xác định như một tỷ lệ giữa
đường A = (T
s

– T
smin
) và B = (T
smax
– T
smin
) 9
Hình 1.3: Biểu đồ quan hệ T – NDVI của ảnh Landsat 2002 10
Hình 1.4: Biểu đồ quan hệ T – NDVI của ảnh Aster 2006 10
Hình 1.5: Giá trị rìa khô được sử dụng tính toán chỉ số TVDI – giá trị T
s
cực đại được
xác định cho từng khoảng NDVI nhỏ và rìa khô được xác định bằng hồi quy tuyến tính
12
Hình 1.6: Sự phân bố không gian theo chỉ số TVDI cho vùng nghiên cứu, hình chữ nhật
chỉ khu vực lấy mẫu rừng Đắc Lắk và vòng tròn chỉ khu vực khô hạn Bình Thuận 13
Hình 1.7: Đồ thị phân tán sự tương quan giữa chỉ số TVDI từ dữ liệu MODIS với chỉ số
độ ẩm từ dữ liệu Landsat ETM + kết hợp với mô hình SVAT 14
Hình 1.8: Sự thay đổi theo thời gian của chỉ số TVDI đối với khu vực rừng Đắk Lắk và
khu vực khô hạn Bình Thuận qua 3 mùa khô 2000-2001; 2001-2002 và 2002-2003 14
Hình 2.1: Đồ thị đất (Soil line) 33
vii

Hình 3.1: Vị trí hành chính Tây Nguyên trên bản đồ Việt Nam 36
Hình 3.2: Giao diện chính của phần mềm ENVI 42
Hình 3.3: Tool chọn sản phẩm LST của ảnh modis MOD11A2 43
Hình 3.4: Các thuật toán tính tổ hợp ảnh MODIS - MOD11A2 43
Hình 3.5: Các ảnh tổ hợp nhiệt độ bề mặt trong năm 2012 46
Hình 3.6: Tool chọn các sản phẩm để tính độ ẩm tương đối của ảnh MODIS - MOD07
47

Hình 3.7: Các thuật toán tính tổ hợp ảnh MODIS - MOD07 47
Hình 3.8: Các ảnh tổ hợp độ ẩm không khí tương đối trong năm 2012 50
Hình 3.9: Các thuật toán tính tổ hợp ảnh MODIS – MOD13A2 51
Hình 3.10: Các ảnh tổ hợp chỉ số thực vật NDVI trong năm 2012 53
Hình 3.11: Các mô hình vector và raster 55
Hình 3.12: Vị trí các trạm quan trắc khí tượng khu vực Tây Nguyên 59
Hình 3.13: Biểu đồ quan hệ LST - NDVI mùa khô (a); mùa mưa (b) 61
Hình 3.14: Biểu đồ quan hệ giữa LST - NDVI năm 2012 61
Hình 3.15: Biểu đồ quan hệ RH - NDVI mùa khô (c); mùa mưa (d) 64
Hình 3.16: Biểu đồ quan hệ giữa RH - NDVI năm 2012 64
Hình 3.17: Biểu đồ quan hệ (e) LST-NDVI và (f) RH-NDVI đối với các đối tượng lớp
phủ thực vật vào mùa khô 66
Hình 3.18: Biểu đồ quan hệ (g) LST-NDVI và (h) RH-NDVI đối với các đối tượng lớp
phủ thực vật vào mùa mưa 66
Hình 3.19: Biểu đồ quan hệ (i) LST-NDVI và (k) RH-NDVI đối với các đối tượng lớp
phủ thực vật năm 2012 67
Hình 3.20: Bản đồ lớp phủ thực vật Tây Nguyên mùa khô; mùa mưa năm 2012 68
Hình 3.21: Bản đồ lớp phủ thực vật khu vực Tây Nguyên năm 2012 69
1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Rừng là một trong những tài nguyên quan trọng nhất của Tây Nguyên, và trong quá
trình phát triển, rừng cũng là một trong những tài nguyên bị đe dọa tàn phá nhiều nhất.
Trong những năm gần đây, nỗ lực bảo vệ rừng ở Tây Nguyên có rất nhiều kết quả đáng
ghi nhận, từ các chủ trương tới các hành động cụ thể.
Cùng với áp lực phá rừng lấy đất trồng cây công nghiệp, các nỗ lực phát triển rừng
đã đem lại thay đổi đáng kể về diện tích và chất lượng rừng ở Tây Nguyên. Tuy vậy, cho
đến nay các đơn vị quản lý rừng vẫn chưa có một công cụ hữu hiệu hỗ trợ cho công tác
quản lý, giám sát chất lượng rừng, phản ánh chính xác sự biến động rừng trong khu vực

quản lý, đặc biệt là các khu vực trọng điểm như rừng đầu nguồn.
Với đặc thù về địa hình, khí hậu và sử dụng đất, rừng Tây Nguyên có vai trò cực
kỳ quan trọng đối với môi trường cũng như phát triển kinh tế xã hội. Với môi trường
rừng góp phần quan trọng trong việc điều hòa khí hậu, đảm bảo cân bằng sinh thái, làm
giảm nhẹ sức tàn phá khốc liệt của các thiên tai; Ngăn chặn xói mòn đất, bảo vệ mực
nước ngầm; Là nơi lưu giữ các nguồn gien động thực vật quý hiến. Với sự phát triển
kinh tế xã hội rừng là nguồn cung cấp gỗ phục vụ cho nhu cầu đời sống và sản xuất;
Cung cấp các mặt hàng lâm sản có giá trị xuất khẩu góp phần thu ngoại tệ phục vụ qua
trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước; Cung cấp các dược liệu quý có tác dụng
chữa bệnh, năng cao sức khỏe cho con người. Ngoài ra rừng Tây Nguyên đang đứng
trước những thách thức rất lớn đòi hỏi phải có những nỗ lực giám sát, quản lý thường
xuyên.
Trong điều kiện hiện nay ở Tây Nguyên, sử dụng các lực lượng hiện có chưa thể
đáp ứng các yêu cầu này nên một hệ thống có khả năng cung cấp kịp thời, liên tục các
thông tin giám sát và quản lý rừng là hết sức cần thiết.
2

Cùng với sự phát triển của công nghệ vệ tinh quan sát Trái đất, khả năng ứng dụng
công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý trong công tác giám sát rừng cho
thấy có nhiều ưu thế với điều kiện đặc thù của Tây Nguyên.
Vệ tinh TERRA và AQUA có trang bị các phổ kế tạo ảnh độ phân giải trung bình
- MODIS, đã mở ra những triển vọng mới cho các nghiên cứu mang tính toàn cầu cũng
như khu vực. Việc xác định nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí và chỉ số thực vật (NDVI)
cũng nhờ đó có thể được thực hiện với độ chính xác cao hơn nhiều lần so với các hệ
thống trước đây. Ảnh vệ tinh đa phổ, đa độ phân giải, có độ phủ trùm lớn, có chu kỳ lặp
lại theo thời gian giúp thu thập thông tin nhanh chóng, đồng bộ, khách quan rất phù hợp
cho công tác giám sát một số yếu tố ảnh hưởng lớn đến rừng ở Tây Nguyên như nhiệt độ
và độ ẩm.
Ảnh MODIS với 36 kênh phổ được thiết kế đặc biệt, việc khai thác các thông tin
từ ảnh MODIS đòi hỏi một cách thức tiếp cận mang tính đa thời gian. Với cách tiếp cận

này các phương pháp đánh giá độ ẩm và nhiệt độ bề mặt từ dữ liệu MODIS thường dựa
vào các mô hình lý thuyết cũng như thực nghiệm khác nhau. Đây cũng là một trong
những kỹ thuật còn khá xa lạ đối với người sử dụng ở Việt Nam.
Xuất phát từ thực tế nêu trên, học viên đã lựa chọn tên đề tài của luận văn thạc sĩ:
“Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đánh giá tác động của nhiệt độ,
độ ẩm đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật (NDVI) khu vực Tây Nguyên”
2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
Mục tiêu:
- Xây dựng phương pháp phát hiện vùng rừng trồng và rừng tự nhiên với ngưỡng
của NDVI bằng các tư liệu viễn thám.
- Xây dựng mối tương quan giữa nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí và lớp phủ thực
vật (rừng).
3

Nhiệm vụ nghiên cứu: Để đạt được các mục tiêu trên, trong quá trình thực hiện đề tài
cần giải quyết các nhiệm vụ sau đây:
- Nghiên cứu tổng quan điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội của khu vực nghiên
cứu.
- Thu thập, hệ thống hoá, tổng hợp và đánh giá nguồn tài liệu, số liệu từ các dự án,
đề tài, báo cáo trước đây về đánh giá mối tương quan giữa nhiệt độ, độ ẩm và lớp phủ
thông quan chỉ số thực vật (NDVI) để tìm các phương pháp tối ưu cho việc xử lý số liệu
và xây dựng tổ hợp nhiệt độ mặt đất, độ ẩm không khí và NDVI trung bình theo mùa,
theo năm tại khu vực nghiên cứu.
- Sử dụng tư liệu viễn thám quang học đa thời gian (MODIS tổ hợp 8-ngày, 16-
ngày), xây dựng tổ hợp nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí và chỉ số thực vật NDVI, phục
vụ quá trình phân tích dựa trên chuỗi dữ liệu đa thời gian nhằm xác định vùng rừng trồng
và rừng tự nhiên. Từ đó xây dựng được bản đồ vùng rừng trồng và rừng tự nhiên của
khu vực nghiên cứu.
- Xây dựng các phương trình hồi quy thể hiện mối tương quan giữa chỉ số thực vật
(NDVI) với nhiệt độ bề mặt và chỉ số thực vật (NDVI) với độ ẩm không khí.

- Phân tích đánh giá mối tương quan nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí và lớp phủ
thực vật (rừng).
3. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: Khu vực Tây Nguyên (Gia Lai, Kom Tum, Đắk Lắk, Đắk Nông,
Lâm Đồng).
Phạm vi thời gian: Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ, độ ẩm và lớp phủ thực
vật (rừng) của khu vực năm 2012.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
4

Ý nghĩa khoa học: Góp phần khẳng định và mở rộng khả năng ứng dụng phương
pháp viễn thám vào việc phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ, độ ẩm và lớp phủ thực
vật (rừng).
Ý nghĩa thực tiễn: Góp phần xây dựng phương pháp mới vào quy trình truyền thống
trong công tác phân tích đánh giá mối tương quan giữa nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không
khí và lớp phủ thực vật (rừng).
5. Tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
Tiếp cận:
- Tiếp cận hệ thống: Đối tượng nghiên cứu lớp phủ thực vật (rừng) sẽ được coi là
một chỉnh thể tự nhiên, các hiện tượng chịu ảnh hưởng của một tập hợp các yếu tố tự
nhiên.
- Tiếp cận không gian: cho phép tích hợp các dữ liệu viễn thám và GIS trong phân
tích và mô hình hoá sự thay đổi lớp phủ thực vật (rừng) với độ ẩm không khí và nhiệt độ
bề mặt.
Phương pháp nghiên cứu:
- Phương pháp viễn thám
- Phương pháp bản đồ
- Phương pháp thống kê
- Phương pháp mô hình hoá
- Phương pháp kiểm chứng điều tra khảo sát thực địa

- Phương pháp phân tích không gian sử dụng GIS
- Phương pháp chuyên gia.

5

6. Bố cục của đề tài
Mở đầu
Chương 1. Tổng quan về phương pháp sử dụng dữ liệu MODIS trong đánh giá mối
tương quan nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí và lớp phủ thực vật
Chương 2. Sử dụng dữ liệu ảnh MODIS trong đánh giá nhiệt độ bề mặt, độ ẩm
không khí và chỉ số NDVI của lớp phủ thực vật
Chương 3. Tích hợp Viễn thám và GIS phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ bề
mặt, độ ẩm không khí và lớp phủ thực vật năm 2012
Kết luận
Tài liệu tham khảo
Phụ lục











6

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG DỮ LIỆU

MODIS TRONG ĐÁNH GIÁ MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ BỀ
MẶT, ĐỘ ẨM KHÔNG KHÍ VÀ LỚP PHỦ THỰC VẬT

1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong khu vực
Sử dụng kỹ thuật viễn thám trong theo dõi lớp phủ đã được nghiên cứu trên Thế
giới từ những năm 80 của thế kỷ trước. Với sự xuất hiện ngày càng nhiều của các hệ
thống vệ tinh quan sát Trái đất, việc kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh trong nghiên cứu theo
dõi lớp phủ thực vật nói chung cũng như nghiên cứu đánh giá tác động của nhiệt độ bề
mặt, độ ẩm không khí thông qua chỉ số thực vật nói riêng cũng đã được tiến hành.
Hầu hết các tư liệu viễn thám quang học phổ biến với các chức năng quan trắc bề
mặt và lớp phủ thực vật đều được các nhà khoa học thí nghiệm đưa vào các nghiên cứu
về tác động của nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí đến lớp phủ thực vật. Mỗi loại tư liệu
viễn thám đều có những ưu điểm riêng cho từng mục đích sử dụng, nghiên cứu giám sát,
phân tích tác động của nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí đến lớp phủ thực vật thông qua
chỉ số thực vật cũng đòi hỏi những đặc tính riêng của tư liệu viễn thám sử dụng mà không
phải loại tư liệu nào cũng phù hợp.
Đặc biệt trong khoảng 10 năm trở lại đây khi ảnh vệ tinh MODIS được cung cấp
miễn phí tới mọi đối tượng, cung cấp một cách hiệu quả các thông tin đáng tin cậy phục
vụ cho việc theo dõi, đánh giá biến động của lớp phủ thực vật, nhất là trên quy mô lớn,
thông qua chỉ số thực vật.
Với sự xuất hiện của đầu thu MODIS trên vệ tinh Terra và Aqua, các nghiên cứu
tập trung khai thác các tính năng tốt hơn của đầu thu này (độ phân giải không gian, độ
phân giải phổ) trong đánh giá, phân tích nhiệt độ bề mặt, độ ẩm không khí và lớp phủ
thực vật (rừng).
7

Cơ sở khoa học và phương pháp luận nghiên cứu sử dụng ảnh MODIS trong theo
dõi diễn biến lớp phủ thực vật được xác lập dựa trên:
- Sử dụng khả năng phổ của ảnh MODIS, với đầy đủ các kênh quan trọng trong
quan sát thực vật và độ ẩm không khí cũng như các tham số môi trường.

- Sử dụng khả năng phân giải thời gian của ảnh MODIS, tần suất quan sát lớn (với
hai vệ tinh Terra và Aqua có khả năng cung cấp ít nhất 2 ảnh/ngày).
Bên cạnh đó, các sản phẩm của MODIS đã được chuẩn hóa bởi NASA cùng với
các chỉ số được các nhà khoa học trên khắp Thế giới phát triển mang lại cơ sở khoa học
và phương pháp luận quan sát lớp phủ thực vật từ ảnh MODIS hàng ngày, hàng tháng.
*) Công trình nghiên cứu của Sakamoto (2005, 2006) và Kotera (2007) ở Nhật Bản.
Dựa trên chỉ số thực vật tăng cường EVI và chỉ số nước bề mặt LSWI, Sakamoto đã sử
dụng một công cụ toán học là phép lọc WFCP (Wavelet based Filter for determining
Crop Phenology) để làm trơn xu thế biến thiên theo thời gian của các chỉ số này, loại bỏ
các thăng giáng ngẫu nhiên, qua đó những sinh trưởng và phát triển của thực vật dễ dàng
được phân tích và nhận diện.
*) Công trình nghiên cứu của Lambin và Ehrlich (1996) đã đưa ra giải thích không
gian chỉ số thực vật và nhiệt độ bề mặt đất theo khái niệm của sự bay hơi, sự thoát hơi
nước và hợp phần lớp phủ thực vật (hình 1.1) dựa vào các nghiên cứu trước đây. Theo
họ, các các thay đổi trong nhiệt độ bề mặt tương quan cao với các thay đổi hàm lượng
nước bề mặt trên đất trống. Đất trống khô – chỉ số thực vật thấp, nhiệt độ cao, đất trống
ẩm – chỉ số thực vật thấp, nhiệt độ thấp. Khi phần trăm lớp phủ thực vật tăng, nhiệt độ
bề mặt giảm theo nhiều cơ cấu sinh lý. Do đó, các ảnh của tương quan LST-NDVI cho
nhiều thông tin hơn so với từng ảnh NDVI hay nhiệt độ bề mặt riêng biệt.
8


Hình 1.1: Sơ đồ không gian nhiệt độ bề mặt – chỉ số thực vật và quan hệ ý niệm với sự
bay hơi, sự thoát hơi nước của cây và phần trăm lớp phủ thực vật
*) Theo Sandholt và n.n.k , 2002. Ts và NDVI kết hợp có thể cung cấp thông tin
về điều kiện sức khỏe thực vật và độ ẩm tại bề mặt trái đất. Khả năng chiết tách những
thông tin về cân bằng năng lượng và nước bề mặt hoặc phân loại lớp phủ thực vật thông
qua quan hệ giữa Ts và NDVI đã được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và việc nghiên
cứu sự phân tán của các pixel trong không gian nhiệt độ bề mặt – chỉ số thực vật (hình
1.2) sẽ cung cấp thông tin về điều kiện thực vật và độ ẩm bề mặt. Trong không gian [Ts,

NDVI], độ dốc của đường hồi quy liên quan đến mức bay hơi của bề mặt, đến kháng trở
của lá cây và độ ẩm trung bình của đất. Vị trí của pixel ảnh trong không gian [Ts, NDVI]
bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố như nhiệt độ, độ phủ thực vật, độ ẩm, độ bốc hơi, và
những đường đồng mức của các yếu tố chính (độ ẩm, độ bay hơi) có thể vẽ được trong
tam giác xác định nên không gian [Ts, NDVI] (hình 1.2). Với cùng điều kiện khí hậu thì
nhiệt độ bề mặt Ts sẽ nhỏ nhất tại những bề mặt có độ bay hơi cực đại do lượng nước
bão hòa – tao nên đường đáy “rìa ướt” của tam giác không gian gian [Ts, NDVI]. Ngược
lại, tại các bề mặt có độ bay hơi cực đại – tạo nên đường hạn chế trên “rìa khô” của tam
giác không gian [Ts, NDVI]. Để lượng hóa quan hệ giữa chỉ số thực vật chuẩn và nhiệt
9

độ bề mặt Ts, nhà nghiên cứu Sandholt (2002) đã đề nghị sử dụng chỉ số khô hạn nhiệt
độ - thực vật (TVDI) được xác định theo công thức:
 


(1.1)
Ở đây Ts min là nhiệt độ bề mặt cực tiểu trong tam giác xác định rìa ướt, Ts là nhiệt
độ quan sát tại pixel ảnh cần tính, NDVI là chỉ số thực vật chuẩn, Tsmax là nhiệt độ bề
mặt cực đại quan sát được cho mỗi khoảng giá trị của NDVI. Như vậy điểm mấu chốt
để tính được TDVI là xác định được đường rìa khô đối với ảnh đang nghiên cứu và
đường rìa khô được mô hình hóa như một xấp xỉ tuyến tính (Ts max = a+b*NDVI) và
từ các khoảng giá trị NDVI sẽ tính ra được những pixel với nhiệt độ bề mặt cực đại tương
ứng để tính tham số a và b. TVDI có giá trị 1 tại “rìa khô” và 0 tại “rìa ướt”.

Hình 1.2: Chỉ số TVDI của một pixel ảnh [ T
s
, NDVI] được xác định như một tỷ lệ giữa
đường A = (T
s

– T
smin
) và B = (T
smax
– T
smin
)
Bên cạnh các sản phẩm chuẩn hóa của MODIS, các nhà nghiên cưu cũng đưa ra
một số sản phẩm được tính toán từ dữ liệu MODIS như trường thực vật liên tục (VCF –
Vegetation Continuos Field) là sản phẩm ước tính tỷ lệ mỗi điểm ảnh của thảm thực vật
che phủ (Hansen et al 2003), và các phương pháp được sử dụng để tạo ra các sản phẩm
này cũng đã được mở rộng để lập bản đồ rừng hàng năm từ một chuỗi dữ liệu tổng hợp
hàng tháng của MODIS (Potapov et al 2008).
10

Như vậy, có thể thấy rằng các nghiên cứu trên Thế giới trong vòng 10 năm qua tập
trung nhiều vào việc sử dụng ảnh MODIS để theo dõi lớp phủ thực vật trên quy mô khu
vực và đã có những thành tựu đáng kể, cả về mặt lý thuyết cũng như công nghệ.
1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
*) Được kế thừa và phát triển từ nghiên cứu của tác giả Lambin và Ehrlich đã giải
thích không gian chỉ số thực vật và nhiệt độ bề mặt theo khái niệm của sự bay hơi, sự
thoát hơi nước và hợp phần lớp phủ thực vật và tìm ra mối quan hệ giữa nhiệt độ và chỉ
số thực vật mà nhóm tác giả Trần Thị Vân và Nguyễn Hằng Hải tiếp tục mở rộng phương
pháp cả về chiều sâu và tính toán bằng những nghiên cứu ở huyện Nhà Bè thuộc TP. Hồ
Chí Minh và đã có một số kết quả về mối quan hệ giữa nhiệt độ và chỉ số thực vật:

Hình 1.3: Biểu đồ quan hệ T – NDVI của ảnh Landsat 2002

Hình 1.4: Biểu đồ quan hệ T – NDVI của ảnh Aster 2006
11

Từ biểu đồ quan hệ T - NDVI hình 1.3 và hình 1.4 trong 2 ảnh là âm, ta thấy các
đối tượng thực vật có đặc điểm chung là chỉ số NDVI càng lớn thì nhiệt độ càng giảm.
Sinh khối cây xanh tăng làm tăng sự bốc thoát hơi nước, sự thoát hơi nước càng lớn và
sự truyền nhiệt tiềm ẩn càng lớn khiến cho nhiệt độ bề mặt thấp.
Nói chung, nghiên cứu của Trần Thị Vân và Nguyễn Hằng Hải là thực sự hữu ích
cho những đánh giá cấp vùng hoặc cấp quốc gia không chỉ riêng vấn đề về giám sát lớp
phủ thực vật mà còn liên quan đế vấn đề giám sát hệ thống hạn hán trong nông nghiệp
theo thời gian.
*) Dựa vào những công trình nghiên cứu của nhóm tác giả Sandholt và n.n.k, 2002.
TS. Trần Hùng đã sử dụng dữ liệu ảnh MODIS thu được từ vệ tinh Terra và Aqua bao
gồm 36 kênh trong các dải phổ nhìn thấy, hồng ngoại gần và sóng ngắn và kênh nhiệt
với độ phân giải không gian từ 250m, 500m và 1000m. Để phục vụ cho nghiên cứu này
tổng số ảnh MODIS được chọn cho 3 mùa khô là 16 cảnh cho mùa khô 10/2000 – 2/2001,
15 cảnh cho mùa khô 11/2001 – 3/2002 và 17 cảnh cho mùa khô 10/2002 – 3/2003.
Giá trị nhiệt độ bức xạ tại đầu thu MODIS cho kênh 31 và 32 được tính theo công
thức Plank:

(1.2)
Ở đây: T
i
(R
i
) – nhiệt độ bức xạ tính theo độ Kelvin cho từng pixel của kênh i; C
1
–
hằng số định cỡ (1.1910659 x 10
-5

mWm

-2
sr
-1
cm
4
); C
2
– hằng số định cỡ (1.438833
cm
0
K); v
i
– giá trị bước sóng trung tâm cho kênh i; R
i
– bức xạ phổ đã được hiệu chỉnh
cho từng pixel của kênh i. Sau đó, giá trị nhiệt độ bề mặt trái đất được tính từ nhiệt độ
bức xạ của kênh 31 và 32 (trong dải sóng 10.5 – 12.5μ m sử dụng thuật toán split-
windows cho ảnh MODIS (Wan, 1999).
12

Chỉ số NDVI được tính từ kênh 1 và kênh 2 của ảnh MODIS đã được hiệu chỉnh
theo công thức dưới đây và được chuyển về cùng độ phân giải 1km với Ts.
 


(1.3)
Đồ thị phân tán của T
s
như là một hàm số của chỉ số thực vật chuẩn NDVI được
xây dựng cho từng ảnh MODIS đã được chọn trong 3 mùa khô. Để tính chỉ số TVDI

theo công thức (1), giá trị T
smin
(đường “rìa ướt”) được xác định như giá trị nhiệt độ mặt
nước trung bình của Biển hồ Ton – Lesap (Campuchia). Tham số a và b của đường “rìa
khô” cho mỗi 1 cảnh MODIS được xác định bằng hàm hồi qui bình phương tối thiểu của
các giá trị cực đại T
s
đối với những khoảng giá trị NDVI. Hình 5 thể hiện đại diện đường
rìa khô cho 4 cảnh vào tháng 1 và 2 năm 2001 và 2002 với tham số a và b đã được xác
định và giá trị R
2
thể hiện độ chính xác cao của hàm hồi quy xấp xỉ. Với T
smin
, a và b xác
định không đổi cho từng ảnh MODIS giá trị TDVI cho từng pixel ảnh được tính theo
công thức (1.1) khi thay vào các giá trị của T
s
và NDVI tương ứng.

Hình 1.5: Giá trị rìa khô được sử dụng tính toán chỉ số TVDI – giá trị T
s
cực đại được
xác định cho từng khoảng NDVI nhỏ và rìa khô được xác định bằng hồi quy tuyến tính
13


Hình 1.6: Sự phân bố không gian theo chỉ số TVDI cho vùng nghiên cứu, hình chữ nhật
chỉ khu vực lấy mẫu rừng Đắc Lắk và vòng tròn chỉ khu vực khô hạn Bình Thuận
Giá trị chỉ số TVDI được kiểm nghiệm ban đầu với những số liệu quan trắc tại các
trạm khí tượng thủy văn trong vùng. Ngoài ra, áp dụng mô hình trao đổi năng lượng bề

mặt giữa đất - thực vật - khí quyển, gọi tắt là mô hình SVAT của trường Đại học Penn
State (Carlson 2000) kết hợp với tư liệu vệ tinh độ phân giải cao Landsat ETM+ chụp
ngày 08/1/2001, giá trị chỉ số độ ẩm Mo đã được tính cho vùng chọn mẫu Tây Ninh. Sau
khi chuyển về cùng độ phân giải không gian, thì kết quả so sánh cho thấy tương quan
nghịch giữa chỉ số độ ẩm Mo tính từ ảnh ETM+ và chỉ số mức khô hạn nhiệt độ - thực
vật tương đối cao với hệ số tương quan Pearson r = -0.8.
14


Hình 1.7: Đồ thị phân tán sự tương quan giữa chỉ số TVDI từ dữ liệu MODIS với chỉ
số độ ẩm từ dữ liệu Landsat ETM + kết hợp với mô hình SVAT

Hình 1.8: Sự thay đổi theo thời gian của chỉ số TVDI đối với khu vực rừng Đắk Lắk
và khu vực khô hạn Bình Thuận qua 3 mùa khô 2000-2001; 2001-2002; và 2002-2003
Sự thay đổi theo thời gian của chỉ số TVDI được nghiên cứu dựa theo chuỗi số
liệu thời gian cho một số vùng chọn mẫu tiêu biểu về lớp phủ rừng và đới khô hạn (Hình
1.5) để có thể theo dõi sự thay đổi của độ ẩm bề mặt. Hình 1.8 cho thấy sự thay đổi của
chỉ số TVDI theo thời gian trong 3 năm 2000-2003 tại 2 vùng chọn mẫu: khu vực rừng
15

Đắk Lắk, và khu vực khô hạn của Bình Thuận. Nhìn chung, chỉ số TVDI tại vùng trồng
trọt nông nghiệp luôn cao hơn tại vùng rừng trong mọi thời điểm và chỉ số TVDI có xu
thế tăng về cuối mỗi mùa khô. So sánh giữa các năm, chỉ số TVDI cho mùa khô 2001-
2002 cao nhiều so với 2 mùa khô 2000-2001 và 2002-2003, tương đối phù hợp với quan
trắc khí hậu tại các trạm khí tượng trong khu vực trong khoảng thời gian tương ứng. Một
số nhận định ban đầu như vậy cho thấy chỉ số TVDI có tiềm năng trong việc theo dõi
những biến đổi của khí hậu nông nghiệp và theo dõi khô hạn không chỉ trong từng mùa
mà còn trong những chu kỳ khí hậu dài hạn. Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu tích luỹ
nhiều năm của những chỉ số như vậy là cần thiết cho việc theo dõi chu kỳ khí hậu làm
cơ sở cho việc dự đoán xu thế biến đổi trong thời gian thực của những chỉ số khô hạn.

Những kết quả ban đầu sau khi tính toán và thử nghiệm cho thấy triển vọng sử dụng
chỉ số TVDI trong việc theo dõi độ ẩm bề mặt và qua đó theo dõi và dự báo hạn hán
trong nông/lâm nghiệp cấp khu vực. Một trong những ưu điểm nổi bật là việc tính toán
chỉ số TVDI tương đối đơn giản và nhanh chóng, có thể tự động hóa. Tuy nhiên, việc
kiểm nghiệm chỉ số TVDI với những số liệu quan trắc khí tượng thủy văn thực tế cần
được tiến hành bổ sung để tăng thêm độ tin cậy và hiểu sâu thêm bản chất của chỉ số
trước khi đưa chỉ số TVDI vào sử dụng trong thực tế.
Nhận xét:
Như đã trình bày ở trên, hầu hết các công trình nghiên cứu tiêu biểu của những tác
giả tiêu biểu nhất trên thế giới cũng như ở trong nước về vấn đề nghiên cứu đánh giá,
phân tích tác động của nhiệt độ, độ ẩm đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ sổ thực vật
dựa trên công nghệ viễn thám đều đã được xem xét và phân tích kĩ lưỡng. Mỗi một công
trình đều có ưu thế riêng, thích hợp với từng điều kiện và đòi hỏi riêng của từng nghiên
cứu ấy.
Trên cơ sở tổng quan và phân tích nhưng công trình đó, một số nhận xét rút ra nhằm
lựa chọn một phương pháp phù hợp nhất với khuân khổ luận văn.
16

Tư liệu viễn thám được sử dụng trong các công trình nghiên cứu nhiệt độ, độ ẩm
và lớp phủ thực vật có những ưu điểm riêng. Thứ nhất ảnh viễn thám quang học có độ
phân giải thời gian cao, các đầu đo MODIS gắn trên 2 vệ tinh Terra và Aqua có thể thu
nhận tối đa 4 ảnh trong một ngày. Ngoài ra đầu đo ảnh MODIS có những ảnh tổ hợp đa
thời gian như tổ hợp 8-ngày, tổ hợp 16-ngày, tổ hợp 32-ngày; đặc biệt là ảnh MODIS 8-
ngày đã hiệu chỉnh phần nào ảnh hưởng của mây là nguồn dữ liệu rất thuận lợi cho việc
giám sát chỉ số thực vật. Ưu thế thứ hai là ảnh quang học MODIS luôn luôn cập nhật và
được cung cấp miễn phí qua mạng. Chỉ sau tối đa 2 tuần, ảnh tổ hợp 8-ngày MODIS
được cung cấp trên mạng. Như vậy sử dụng ảnh MODIS sẽ đảm bảo tính kịp thời và rút
ngắn thời gian trong phân tích sự thay đổi của chỉ số thực vật thông qua nhiệt độ và độ
ẩm. Quá trình nghiên cứu cụ thể, chi tiết sẽ được trình bày trong các phần tiếp theo.