ứng dụng viễn thám đánh giá hạn hán tỉnh Ninh Thuận

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
KHOA MÔI TRƯỜNG

Báo cáo: Viễn Thám Và GIS Ứng Dụng
Đề tài:

ỨNG DỤNG VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ HẠN HÁN
Ở KHU VỰC TỈNH NINH THUẬN

GVHD: T.S Trần Tuấn Tú
Nguyễn Quang Long
Nhóm 1:
Nguyễn văn Bồi

1217022

Trương Thị Ngọc Hiền

1217082

Phạm Thị Diệu Ly

1217134

Tp.Hồ Chí Minh, Tháng 01, Năm 2016


MỤC LỤC
TÓM TẮT ........................................................................................................................... 7
I.

ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................................ 8

II.

TỔNG QUAN KHU VỰC NGHIÊN CỨU ............................................................... 9
1.

Vị trí địa lí và điều kiện kinh tế xã hội .................................................................. 9

2.

Địa hình và khí hậu.............................................................................................. 11

3.

Mạng lưới thủy văn ............................................................................................. 11

4.

Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................ 11

5.

Phương pháp nghiên cứu ..................................................................................... 12

6.

Lịch sử nghiên cứu. ............................................................................................. 12

III.
1.

2.

CƠ SỞ LÝ LUẬN .................................................................................................. 15
Cơ sở lý thuyết của phương pháp nghiên cứu ..................................................... 15
1.1.

Chỉ số thực vật NDVI .................................................................................... 15

1.2.

Nhiệt độ mặt đất LST

1.3.

Chỉ số khô hạn TVDI .................................................................................... 16

1.4.

Phương pháp nội suy Kriging ....................................................................... 19

Nguồn dữ liệu ...................................................................................................... 19
2.1.

IV.
1.

(Land surface temperature) .................................. 15

Đặc tính của ảnh landsat .............................................................................. 19

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ............................................................................... 21
Xử lí ảnh viễn thám .............................................................................................. 21
1.1.

Nắn chỉnh hình học ảnh ................................................................................ 21

1.2.

Cắt ảnh theo ranh giới. .................................................................................. 22

1.3.

Tăng cường độ phân giải ảnh ....................................................................... 24

2.

Tạo ảnh chỉ số thực vật NDVI ............................................................................. 24

3.

Tạo ảnh nhiệt độ mặt đất LST ............................................................................. 27

4.

3.1.

Chuyển đổi giá trị số DN sang giá trị bức xạ phổ Lλ ................................... 27

3.2.

Chuyển đổi giá trị bức xạ phổ sang nhiệt độ ................................................ 27

3.3.

Hiệu chỉnh phát xạ ........................................................................................ 28

Tạo ảnh chỉ số khô hạn TVDI và bản đồ phân vùng khô hạn ............................. 30

2


5.

Nội suy bản đồ lượng mưa .................................................................................. 35

6.

Nội suy độ cao từ ảnh DEM ................................................................................ 39
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................................................. 43

V.
1.

Kết luận ............................................................................................................... 43

2.

Kiến nghị ............................................................................................................. 43

VI.

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 44

3


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1: Tổng diện tích đất bị ảnh hưởng bởi hoang mạc hóa tại Ninh Thuận …………10
Bảng 2: Tổng hợp tình hình SXNN bị khô hạn khu vực tỉnh Ninh Thuận ....................... 10
Bảng 3: Phân cấp mức độ khô hạn đối với chỉ số TVDI .................................................. 18
Bảng 4: Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat ......................................................... 20
Bảng 5: Phần trăm diện tích vùng khô hạn tỉnh Ninh Thuận năm 2002, 2005 và 2013 ... 33
Bảng 6: Diện tích vùng không khô hạn của từng huyện qua các năm ( đơn vi :ha) ......... 34
Bảng 7: Diện tích vùng ít khô hạn của từng huyện qua các năm ( đơn vi :ha) ................. 34
Bảng 8: Diện tích vùng khô hạn trung bình của từng huyện qua các năm ( đơn vi :ha) .. 34
Bảng 9: Diện tích vùng khô hạn nặng của từng huyện qua các năm ( đơn vi :ha) ........... 34
Bảng 10: Diện tích vùng khô hạn rất nặng của từng huyện qua các năm ( đơn vi :ha) ....34

4


DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1: Bản đồ hành chính tỉnh Ninh Thuận ............................................................9
Hình 2: Không gian Nhiệt độ / NDVI ....................................................................17
Hình 3: Mối quan hệ vật lí giữa các chỉ số của TVDI ............................................18
Hình 5: Ảnh trước khi nắn chỉnh .............................................................................21
Hình 6:; Ảnh sau khi nắn chỉnh ...............................................................................22

Hình 7: Ảnh ban đầu................................................................................................23
Hình 8: Ảnh sau khi cắt theo ranh giới tỉnh Ninh Thuận ........................................23
Hình 9: Ảnh khu vực tỉnh Ninh Thuận (15x15) ......................................................24
Hình 10: Chỉ số thực vật năm 2002 .........................................................................25
Hình 11: Chỉ số thực vật NDVI năm 2005 ..............................................................26
Hình 12: Chỉ số thực vật NDVI năm 2013 ..............................................................26
Hình 13: Ảnh nhiệt năm 2002 .................................................................................29
Hình 14: Ảnh nhiệt năm 2005 .................................................................................30
Hình 2: Ảnh nhiệt năm 2013 ...................................................................................30
Hình 17: Anh chỉ số khô hạn năm 2005 ..................................................................32
Hình 18: Ảnh chỉ số khô hạn năm 2013 ..................................................................32
Hình 16: Ảnh chỉ số khô hạn năm 2002 ..................................................................32
Hình 19: Biểu đồ diễn biến khô hạn tỉnh Ninh Thuận qua các năm .......................33
Hình 20: Vị trí các trạm quan trắc khí tượng ..........................................................35
Hình 21: Bản đồ phân bố lượng mưa năm 2002 .....................................................36
Hình 22: Bản đồ phân bố lượng mưa năm 2005 .....................................................36
Hình 23: Bản đồ phân bố lượng mưa năm 2013 .....................................................37
Hình 24: Phương trình tương quan giữa TVDI và lượng mưa năm 2002...............37
Hình 25: Phương trình tương quan giữa TVDI và lượng mưa năm 2005...............38
Hình 26: Phương trình tương quan giữa TVDI và lượng mưa năm 2013...............38
Hình 27: Độ cao nôi suy từ ảnh DEM .....................................................................39
5


Hình 28: Bản đồ phân vùng khô hạn tỉnh Ninh Thuận năm 2002 ..........................40
Hình 29: bản đồ phân vùng khô hạn tỉnh Ninh Thuận năm 2005 ...........................41
Hình 30: Bản đồ phân vùng khô hạn tỉnh Ninh Thuận năm 2013 ..........................42

6

TÓM TẮT
Hạn hán và sa mạc hóa là những mối đe dọa thường xuyên cho Việt Nam gây thiệt hại
lớn cho nền kinh tế cũng như các hệ sinh thái rừng. Đặc biệt, nó gây ảnh hưởng trực tiếp
đến đời sông kinh tế, sinh hoạt của người dân. Nghiên cứu này nhằm tìm ra một phương
pháp đánh giá hạn hán mới bằng cách sử dụng chỉ số thảm thực vật khô (TVDI) với sự kết
hợp giữa nhiệt độ bề mặt đất (LST) và chỉ số thực vật chuẩn hóa (NDVI). Chỉ số khô hạn
(TVDI) được tính toán và nghiên cứu từ dữ liệu Landsat cho khu vực tỉnh Ninh Thuận
nhằm phục vụ cho việc cảnh báo nguy cơ và diễn biến hạn hán của tỉnh. Các kết quả của
TVDI được dựa trên sự tương quan giữa LST và NDVI. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sự
phân bố không gian của chỉ số TVDI xác định và đánh giá khu vực đất ẩm / thảm thực vật.
Bên cạnh đó, TVDI cũng cảnh báo nguy cơ cháy cao cho những khu vực có thực vật nhưng
nhiệt độ cao. Điều này cho thấy tính hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu Landsat để nghiên
cứu sự biến động của hạn hán và sa mạc hóa. Hơn nữa, chúng ta có thể kết hợp TVDI và
một số chỉ số hạn hán khác để nghiên cứu biến đổi khí hậu, hạn hán đánh giá và thực hiện
một cảnh báo cho cháy rừng kịp thời.
Từ Khóa: Hạn hán Ninh Thuận, chỉ số thực vật NDVI, nhiệt độ bề mặt LST, chỉ số khô
hạn TVDI, Ứng dụng viễn thám.

7


I.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Hạn hán là một hiện tượng tự nhiên gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến môi trường sống
và hoạt động sản xuất của người dân. Hạn hán được đánh giá là thiên tai gây thiệt hại nặng
nề đứng thứ ba sau lũ, bão và có xu hướng xảy ra gay gắt, khó kiểm soát hơn do tác động
của biến đổi khí hậu. Ở Việt Nam, hạn hán xảy ra ở hầu khắp cả nước với mức độ và thời

gian khác nhau, trong đó đặc biệt nghiêm trọng là khu vực miền Trung và Tây nguyên.
Hạn hán có tác động to lớn đến môi trường, kinh tế, chính trị - xã hội và sức khoẻ con
người, là nguyên nhân dẫn đến đói nghèo, bệnh tật thậm chí là chiến tranh do xung đột
nguồn nước. Hạn hán tác động đến môi trường như: huỷ hoại các loài thực vật, các loài
động vật, quần cư hoang dã, làm giảm chất lượng không khí, nước, gây cháy rừng, xói lở
đất. Các tác động này có thể kéo dài và không khôi phục được. Hạn hán tác động đến kinh
tế xã hội như giảm năng suất cây trồng, giảm diện tích gieo trồng, giảm sản lượng cây
trồng, chủ yếu là sản lượng cây lương thực. Tăng chi phí sản xuất nông nghiệp, giảm thu
nhập của lao động nông nghiệp. Tăng giá thành và giá cả các lương thực. Giảm tổng giá
trị sản phẩm chăn nuôi. Các nhà máy thuỷ điện gặp nhiều khó khăn trong quá trình vận,
đặc biệt là ảnh hưởng nguồn nước và trong sản xuất nông nghiệp. Hạn hán thường xảy ra
trên diện rộng, do vậy việc quan trắc và nghiên cứu bằng các phương pháp truyền thống
gặp rất nhiều khó khăn, và trên thực tế không thể đặt các trạm quan trắc với mật độ dày
đặc do chi phí lớn.
Dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin về bề mặt Trái Đất ở các kênh phổ khác nhau và
độ phủ trùm rộng đã được sử dụng hiệu quả trong quan trắc và giám sát hạn hán. Đã có rất
nhiều nghiên cứu trên thế giới sử dụng tư liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt trong xác định
nhiệt độ và độ ẩm đất nhằm đánh giá mức độ khô hạn của bề mặt. Ở Việt Nam, một số
nghiên cứu đã sử dụng ảnh nhiệt MODIS, NOAA/AVHRR trong xác định độ ẩm đất dựa
trên mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và các loại hình lớp phủ thực vật. Tuy nhiên, độ
phân giải không gian của ảnh MODIS, NOAA/AVHRR là rất thấp và không thích hợp cho
các nghiên cứu chi tiết. Đề tài này trình bày kết quả đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực
Tỉnh Ninh Thuận sử dụng tư liệu ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT . Ảnh hồng ngoại nhiệt
LANDSAT 8 với độ phân giải không gian trung bình (15 - 30m) cung cấp thông tin rõ
ràng hơn về sự thay đổi độ ẩm bề mặt so với ảnh MODIS, NOAA/AVHRR, do vậy có thể
được sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu và giám sát hiện tượng hạn hán. Việc sử dụng các
số liệu từ các vệ tinh quan trắc Trái đất rất có ích và rất đáng được quan tâm, các dữu liệu
vệ tính viễn thám luôn có sẵn và có thể được sử dụng để phát hiện sự khởi đầu của khô
hạn, cả về thời gian và cường độ.

8


II.

TỔNG QUAN KHU VỰC NGHIÊN CỨU
1. Vị trí địa lí và điều kiện kinh tế xã hội

Ninh Thuận là một tỉnh ven biển thuộc vùng Duyên hải Nam Trung Bộ của Việt Nam.
Ninh thuận được cả nước biết đến như là một vùng có khí hậu khắc nghiệt. Trong các tháng
về mùa khô, nắng nóng kéo dài, tình hình hạn hán, thiếu nước phục vụ sản xuất và dân
sinh diễn ra hết sức gay gắt và thường xuyên. Phần lớn dân cư trong tỉnh sinh sống chủ
yếu là sản xuất nông – lâm nghiệp và nuôi trồng thủy sản. Chính vì vậy, hạn hán có ảnh
hưởng rất lớn trực tiếp đến kinh tế và đời sống của người dân trong vùng. Đối với Việt
Nam, hạn hán là thiên tai gây tác hại đứng hàng thứ 3 sau lũ lụt và bão. Tuy nhiên ở Ninh
Thuận, là nơi bị khô hạn vào bậc nhất cả nước, hạn hán là thiên tai gây tác hại được xếp
hàng thứ nhất, trên cả lũ lụt và bão.

Hình 1: Bản đồ hành chính tỉnh Ninh Thuận

9


Tổng diện tích tự nhiên của tỉnh là 336.000ha, trong đó đất sản xuất nông nghiệp là
60.113ha, đất lâm nghiệp là 159.895ha, đất chuyên dùng là 12.673ha, đất ở là 2.880ha, còn
lại là đất chưa sử dụng, sông suối và núi đá. Theo thống kê sơ bộ của trung tâm dự báo khí
tượng thủy văn, sở nông nghiệp và phát triển nông thôn tỉnh Ninh Thuận, diện tích đất
hoang mạc hóa ở một số năm được trình bày tại bảng 1. (Lê Sâm, Nguyễn Đình Vượng.,
2008)
Bảng 1: Tổng diện tích đất bị ảnh hưởng bởi hoang mạc hóa tại Ninh Thuận

Tổng số diện tích đất hoang mạc ở Ninh Thuận là 41.021ha, chiếm 12,21% diện tích đất
tự nhiên toàn tỉnh. Và cho đến hiện nay thực trạng hoang mạc hóa vẫn tiếp tục có chiều
hướng gia tăng. Hàng năm, vào mùa khô tình trạng hạn hán, thiếu nước thường xuyên xảy
ra, làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất và các hoạt động kinh tế của địa phương.
Cũng theo kết quả số liệu điều tra của tỉnh, riêng đợt hạn năm 2005, chỉ tính thiệt hại về
sản xuất nông nghiệp là 133 tỷ 707 triệu đồng, lớn hơn mức thiệt hại do trận lũ đặc biệt
lớn xảy ra năm 2003 ở Ninh Thuận.
Bảng 2: Tổng hợp tình hình SXNN bị khô hạn khu vực tỉnh Ninh Thuận

10


2. Địa hình và khí hậu
Ninh Thuận là vùng đất cuối của dãy Trường Sơn với nhiều dãy núi đâm ra biển Đông, có
địa hình thấp dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam. Lãnh thổ tỉnh được bao bọc bởi 3 mặt núi
với 3 dạng địa hình gồm núi, đồi gò bán sơn địa và đồng bằng ven biển. Trong đó, đồi núi
chiếm 63,2% diện tích của tỉnh, chủ yếu là núi thấp, cao trung bình từ 200 – 1000 mét.
Vùng đồi gò bán sơn địa chiếm 14,4% và vùng đồng bằng ven biển chiếm 22,4% diện tích
đất tự nhiên. Khí hậu nhiệt đới gió mùa điển hình với đặc trưng khô nóng, gió nhiều, bốc
hơi mạnh. Chính vì vậy thời tiết Ninh Thuận phân hóa thành 2 mùa rõ rệt gồm mùa
mưa và mùa khô. Trong đó, mùa mưa bắt đầu từ tháng 9 đến tháng 11, mùa khô từ tháng
12 đến tháng 9 năm sau. Theo báo cáo khí tượng thủy văn của Sở tài nguyên và môi trường
tỉnh Ninh thuận thì nhiệt độ trung bình năm của khu vực là 32 – 330C, lượng mưa trung
bình năm 700–800 mm. Khi gió mùa Tây Nam mang mưa vào đồng bằng sông Cửu
Long, Đông Nam Bộ và Nam Tây Nguyên, thì hệ thống núi ở Tây Nguyên, Bình Thuận đã
làm cho những cơn gió mùa tây nam này không đến được Ninh Thuận. Cũng như cơn gió
mùa đông bắc, cơn gió mùa tây nam vào Ninh Thuận cũng bị tù túng. Cho nên trong khi
nó mang mưa đến các vùng trong nước nhưng vào Ninh Thuận thì biến thành khô hanh.
3. Mạng lưới thủy văn

Mạng lưới thuỷ văn ở Ninh Thuận khá ít và thưa thớt. Nguồn nước phân bổ không đều,
tập trung chủ yếu ở khu vực phía Bắc và trung tâm tỉnh. Nguồn nước ngầm trong địa bàn
tỉnh chỉ bằng 1/3 mức bình quân cả nước. Ninh Thuận có 3 cửa khẩu ra biển là Đông
Hải, Cà Ná, Khánh Hải, có đường bờ biển dài 105 km với vùng lãnh hải rộng trên
18.000 km2, có trên 500 loài cá, tôm. Do thuộc vùng có nhiệt độ cao, cường độ bức xạ lớn
nên Ninh Thuận có điều kiện lý tưởng để sản xuất muối công nghiệp. Khoáng sản nơi đây
tương đối phong phú về chủng loại bao gồm nhóm khoáng sản kim loại có wolfram,
molipđen, thiếc gốc. Nhóm khoáng sản phi kim loại có thạch anh tinh thể, cát thuỷ tinh,
muối khoáng thạch anh. Nguyên liệu sản xuất vật liệu xây dựng có cát kết vôi, sét phụ gia,
đá xây dựng…

-

4. Mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng mối tương quan giữa độ che phủ của rừng và nhiệt độ bề mặt, từ đó tính
toán chỉ số khô hạn cho khu vực tỉnh Ninh Thuận.
Phân loại mức độ hán hạn trong khu vực nghiên cứu và tính diện tích.
So sánh sự thay đổi của hạn hán qua 3 thời kì ảnh: năm 2002, 2005, 2013.
Nội suy lượng mưa từ số liệu mưa tại các trạm quan trắc trong khu vực và độ cao từ
ảnh DEM để xem độ cao địa hình ảnh hưởng thế nào đến hạn hán.

11


5. Phương pháp nghiên cứu
-

Tại Ninh Thuận năm 2002, 2005, 2013 được xem là những năm xảy ra hạn hán nghiêm
trọng, vì thế sử dụng ảnh Landsat 3 thời kì trên để nghiên cứu.
Sử dụng phần mềm Arcgis 10.2 để đưa ra ảnh chỉ số thực vật NDVI, ảnh nhiệt độ bề

mặt đất, tính toán chỉ số khô hạn và nội suy độ cao từ ảnh DEM.
Sử dụng phần mềm Sufer để nội suy bản đồ phân bố mưa của vùng từ số liệu mưa tại
các trạm quan trắc.
Tạo bản đồ phân vùng khô hạn tỉnh Ninh Thuận năm 2002 và 2013.
Nhận xét sự thay đổi và diễn biến hạn hán của vùng.
6. Lịch sử nghiên cứu.

Hạn hán là một vấn đề môi trường được các nhà khoa học trên thế giới nói chung và Việt
Nam nói riêng nghiên cứu rất nhiều. Bên cạnh các phương pháp khảo sát thực tế, các nhà
khoa học cũng đã ứng dụng viễn thám để phục vụ công tác nghiên cứu. Một số đề tài mà
nhóm đã tham khảo được như sau:
a. The calculation of tvdi based on the composite time of pixel and drought analysis
Lingkui Meng , Jiyuan Li , Zidan Chen , Wenjun Xi e , Deqing Chen , Hongwei Duan

“Tính toán TVDI dựa vào sự tổ hợp thời gian của pixel để phân tích hạn hán”
Bài báo sử dụng dữ liệu viễn thám và dữ liệu quan trắc. Dữ liệu viễn thám là ảnh
MODIS với độ phân giải 1km, dữ liệu quan trắc là từ tất cả các trạm thủy văn nằm ở khu
vực Trùng Khánh. Dữ liệu độ ẩm được tính toán từ dữ liệu quan trắc ở độ sâu 10cm, 20cm,
50cm. Bài báo này trình bày một phương pháp tổng hợp dữ liệu để cải thiện tính toán
TVDI. Đầu tiên, dữ liệu NDVI (Chỉ số khác biệt thực vật) được tổng hợp bằng cách sử
dụng phương pháp tổng hợp giá trị tối đa (MVC), và dữ liệu nhiệt độ bề mặt (LST) được
tổng hợp để xây dựng mối tương quan (đặc trưng không gian) NDVI-Ts. Sau đó, cạnh ướt
và cạnh khô của đặc trưng không gian NDVI-Ts được hiệu chỉnh bằng một số cách để xây
dựng chỉ số TVDI.
Sơ đồ quy trình thực hiện như sau:
Tính NDVI

Tính nhiệt
độ LST

Tính TDVI

So sánh với kết
quả quan trắc

12


b.

A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for
assessment of surface moisture status
Inge Sandholta, Kjeld Rasmussena, Jens Andersen
“Ứng dụng không gian của nhiệt độ bề mặt và chỉ số thực vật để đánh giá trạng
thái độ ẩm bề mặt”

Trong bài báo này, tác giả đã sử dụng chỉ số khô mặt đất (TVDI) để đánh giá trạng thái độ
ẩm bề mặt, chỉ số khô bề mặt đất (TVDI) được đơn giản hóa dựa trên mối quan hệ giữa
nhiệt độ bề mặt (LST) và chỉ số thực vật (NDVI). Nó dựa trên thông tin vệ tinh có nguồn
gốc vì thế tiềm năng cho các ứng dụng của hoạt động này là rất rộng lớn.
NVDI là một chỉ số khá quan trọng của tình trạng thiếu nước, tuy nhiên cây cối vẫn có thể
xanh sau khi thiếu nước ban đầu. Ngược lại, nhiệt độ bề mặt có thể tăng lên nhanh chóng
với tình trạng thiếu nước. Kết hợp Ts và NDVI có thể cung cấp thông tin về thực vật và
độ ẩm ở điều kiện bề mặt. Hệ số góc Ts / NDVI có liên quan đến tỷ lệ bốc hơi nước của
bề mặt, và đã được sử dụng để ước tính nhiệt độ không khí, đánh giá các thông tin liên
quan đến diện tích trung bình điều kiện độ ẩm của đất , liên quan đến mối quan hệ với sức
đề kháng của các lỗ khí khổng và thoát hơi nước của một khu rừng rụng lá. Từ đó, việc
tính toán chỉ số khô hạn TVDI có thể đánh giá trạng thái độ ẩm bề mặt.
Sơ đồ quy trình thực hiện như sau:
Tính NDVI

c.

Tính nhiệt
độ LST

Tính TDVI

Đánh giá trạng
thái độ ẩm bề mặt

Integrating temperature vegetation dryness index (TVDI) and regional water
stress index (RWSI) for drought assessment with the aid of LANDSAT TM/ETM+
images
Zhiqiang Gao, Wei Gao, Ni-Bin Chang

“Tích hợp chỉ số khô hạn nhiệt-thực vật (TVDI) và chỉ số áp lực nước cục bộ
(RWSI) trong việc đánh giá hạn hán với sự hỗ trợ của ảnh LANDSAT TM/ETM+”
Nghiên cứu này thể hiện một phương pháp đánh giá hạn hán mới bằng cách tích hợp chỉ
số khô hạn nhiệt – thực vật (TVDI) với chỉ số áp lực nước cục bộ (RWSI). Với sự hỗ trợ
của dữ liệu LANDSAT TM/ETM, có thể lấy ra được số liệu sử dụng đất và lớp phủ đất
(LULC), chỉ số thực vật VIs, nhiệt độ bề mặt đất (LST) để đưa ra 3 loại TVDI, bao gồm:
TVDI_SAVI, TVDI_ANDI, TVDI_MSAVI, dùng cho việc đánh giá hạn hán ở một khu

13


vực ven biển phát triển nhanh chóng, Nam Trung Quốc. Việc phân thành 4 mức độ tác
dộng của hạn hán kết hợp với giá trị RWSI cho phép lọc ra mối quan hệ về không/thời gian
giữa LST và Vis

d. Ứng dụng viễn thám đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực huyện bắc bình,

tỉnh Bình Thuận
Trịnh Lê Hùng, Đào Khánh Hoài
Công nghệ viễn thám với những ưu điểm nổi bật so với các phương pháp nghiên cứu
truyền thống đã được ứng dụng hiệu quả trong nghiên cứu, giám sát và ứng phó với hiện
tượng hạn hán. Bài báo trình bày kết quả đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực huyện Bắc
Bình (tỉnh Bình Thuận) từ tư liệu ảnh vệ tinh đa phổ LANDSAT sử dụng chỉ số khô hạn
nhiệt độ thực vật (TVDI). Kết quả nhận được có thể sử dụng trong thành lập bản đồ nguy
cơ khô hạn và giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra. Bài báo sử dụng phương pháp tương
tự như các đề tài trên.
Sơ đồ quy trình thực hiện như sau:
Tính NDVI

Tính nhiệt
độ LST

Tính TDVI

So sánh với kết
quả quan trắc

14


III. CƠ SỞ LÝ LUẬN
1. Cơ sở lý thuyết của phương pháp nghiên cứu
1.1. Chỉ số thực vật NDVI
Chỉ số thực vật NDVI ( Normalized Diffirence Vegetation Index) là hệ số lớp phủ thực vật
chênh lệch chuẩn hóa giữa hệ số phản xạ mặt ở dải sóng thị phổ và hồng ngoại.

NDVI là một tham số quan trọng trong nông nghiệp, giám sát lượng mưa, đánh giá tác
động của thời tiết tính toán sinh khối, năng suất mùa vụ và sản lượng đồng cỏ, những điều
kiện hạn hán và xác định mức sống của thực vật. NDVI là tỉ số giữa hiệu số giá trị phản
xạ phổ bề mặt ở kênh hồng ngoại (NIR) và kênh đỏ (RED) trên tổng của chúng. Chỉ số
NDVI đối với ảnh Landsat được xác định bằng công thức: (Sandholt I., Rasmussen K.,
Anderson J., 2002)
NDVI

=

𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷
𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷

Trị số của biểu thức xác định NDVI thuộc đoạn [-1,1]
Để xác định độ phát xạ trên cơ sở chỉ số NDVI yêu cầu phải biết trước độ phát xạ của đất
và thực vật. Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước khi xác định độ phát xạ của đất và thực
vật đã lấy số liệu phát xạ có sẵn thông qua kết quả đo đạc thực nghiệm trên các mẫu đại
diện. Điều này sẽ dẫn đến sai số do ở mỗi khu vực khác nhau sẽ có các bề mặt với đặc
trưng vật lí khác nhau. Cần phải có cách khắc phục vấn đề này.
Nhiệt độ mặt đất LST

1.2.

(Land surface temperature)

Theo Trần Thị Vân và ctv.(2009) để tính nhiệt độ bề mặt, giá trị số nguyên của ảnh Landsat
được chuyển về giá trị thực của bức xạ điện từ (Wm-2 μm-1). Đối với ảnh Landsat , giá trị
bức xạ được xác định như sau: (
Lλ = ML. Qcal + AL
Trong đó:

 ML, AL – hệ số chuyển đổi, được cung cấp trong file metadata ảnh Landsat
 Qcal - giá trị số của kênh ảnh
Giá trị bức xạ phổ được tính ở bước trên được dùng để tính nhiệt độ sáng (brightness
temperature) theo công thức:

15


TB =

𝐾2
𝐾
ln⁡(1+ 1 )
𝐿𝜆

Trong đó:
Các hệ số K1, K2 được cung cấp trong file metadata ảnh Landsat 8
Nhiệt độ sáng sẽ được hiệu chỉnh trên cơ sở độ phát xạ bề mặt để xác định nhiệt độ bề mặt
theo công thức:
LST =

𝑇𝐵
𝜆.𝑇𝐵
)⁡.ln 


1+(

Trong đó:
 : giá trị bước sóng trung tâm kênh hồng ngoại nhiệt

 =

ℎ.𝑐


,  : hằng số Stefan – Boltzmann( 1,38.10-23 J/K)

h – hằng số Plank ( 6,626.10 34 J.sec )
c – vận tốc ánh sáng (2,998 * 108 m/s)
ε – độ phát xạ bề mặt (surface emissivity).
1.3.

Chỉ số khô hạn TVDI

Các nghiên cứu trên thế giới cho thấy, nhiệt độ bề mặt và lớp phủ thực vật là những yếu
tố quan trọng cung cấp thông tin về độ ẩm tại bề mặt đất . Nhiệt độ có thể tăng lên rất
nhanh trong trường hợp bề mặt khô hạn hoặc cây trồng bị thiếu nước. Để đánh giá mức độ
khô hạn bề mặt, trong nghiên cứu này sử dụng chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật
(Temperature Vegetation Dryness Index – TVDI), được Saldholt I. đưa ra năm 2002 trên
cơ sở lượng hóa mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và lớp phủ .

16


Hình 2: Không gian Nhiệt độ / NDVI

Chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật TVDI được xác định theo công thức sau:
TVDI =

𝑇𝑠 −⁡𝑇𝑆𝑚𝑖𝑛

𝑇𝑆𝑚𝑎𝑥 −⁡𝑇𝑆𝑚𝑖𝑛

Trong đó:
 Ts : nhiệt độ bề mặt
 TSmax, TSmin tương ứng là nhiệt độ bề mặt cực đại và cực tiểu trong tam giác
không gian nhiệt độ/NDVI.
TSmax, TSmin được xác định bằng phương pháp hồi quy tuyến tính các giá trị nhiệt độ
cực đại tại các khoảng giá trị NDVI. Giá trị chỉ số TVDI càng cao tương ứng với nguy cơ
khô hạn càng tăng. Tại cạnh khô, chỉ số TVDI có giá trị bằng 1, trong khi đó tại cạnh ướt
giá trị của TVDI là 0.
Để tính “cạnh khô” TSmax trong không gian ‘nhiệt độ/ NDVI’, ta chia chỉ số thực vật NDVI
thành các khoảng và xác định nhiệt độ cực đại tại các khoảng này. “Cạnh ướt” TSmin được
lấy bằng giá trị nhiệt độ bề mặt (LST) thấp nhất xác định ở trên. Từ kết quả hồi quy tuyến
tính các giá trị nhiệt độ bề mặt cực đại tại các khoảng giá trị NDVI, ta xác định được “cạnh
khô” TSmax .

17


Hình 3: Mối quan hệ vật lí giữa các chỉ số của TVDI

Mức độ khô hạn được phân cấp theo chỉ số TVDI như sau :
Bảng 3: Phân cấp mức độ khô hạn đối với chỉ số TVDI

Chỉ số TVDI nhận giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Phân cấp mức độ khô hạn bề mặt đối
với chỉ số khô hạn nhiệt độ – thực vật TVDI được trình bày trong bảng 4. Trong đó, giá trị
TVDI nhỏ hơn 0,2 tương ứng với các vùng không có nguy cơ hạn hán (bề mặt nước, thực
vật tươi tốt, đất nông nghiệp ngập nước). Nếu chỉ số TVDI trong khoảng từ 0,2 đến 0,4
tương ứng với các khu vực ít có nguy cơ khô hạn (khu vực đất rừng); chỉ số TVDI trong
khoảng 0,4 – 0,6 tương ứng với các khu vực khô hạn trung bình; trong khoảng 0,6 – 0,8 –

khô hạn nặng. Nếu giá trị chỉ số TVDI lớn hơn 0,8 khu vực có mức độ khô hạn rất nặng.
(Trịnh Lê Hùng, Đào Khánh Hoài., 2015)

18


1.4.

Phương pháp nội suy Kriging

Phương pháp nội suy Kriging khảo sát mối quan hệ giữa sự biến động của dữ liệu theo vị
trí của chúng trong không gian, từ đó rút ra mô hình toán phản ánh mối quan hệ này. Nhờ
vào mô hình toán, các nhà nghiên cứu có thể dự báo trước được giá trị của dữ liệu nội suy
ở những vị trí chưa có số liệu khảo sát tực tế.
Để có thể sử dụng phương pháp nội suy Kriging, các dữ liệu khảo sát cần phải có tọa độ
địa lý tương ứng. Các bước tiến hành như sau:
-

Thu thập số liệu mưa tại các trạm quan trắc.
Xác định tọa độ của các trạm quan trắc.
Tiến hành nội suy Kriging bằng phần mềm Sufer.

2. Nguồn dữ liệu
Ở Việt Nam, một số nghiên cứu đã sử dụng ảnh nhiệt MODIS, NOAA/AVHRR trong xác
định độ ẩm đất dựa trên mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và các loại hình lớp phủ . Tuy
nhiên, độ phân giải không gian của ảnh MODIS, NOAA/AVHRR là rất thấp và không
thích hợp cho các nghiên cứu chi tiết. Đề tài này trình bày kết quả đánh giá nguy cơ hạn
hán khu vực Tây Nguyên sử dụng tư liệu ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT. Ảnh hồng
ngoại nhiệt LANDSAT với độ phân giải không gian trung bình (60 – 120m) cung cấp
thông tin rõ ràng hơn về sự thay đổi độ ẩm bề mặt so với ảnh MODIS, NOAA/AVHRR,

do vậy có thể được sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu và giám sát hiện tượng hạn hán.
2.1. Đặc tính của ảnh landsat
Landsat 5 có 7 kênh ảnh , kênh 1, 2 và 3 thuộc vùng bức xạ nhìn thấy; kênh 4, 5 và 7 thuộc
vùng hồng ngoại có độ phân giải 30 mét; kênh 6 thuộc vùng hồng ngoại nhiệt có độ phân
giải 120m.
Landsat 7 có các đặc điểm mới so với các phiên bản trước đó. Một cảnh ảnh (scene) có
kích thước 170 km phương bắc-nam x 183 km phương đông-tây. Có 7 kênh mang số thứ
tự từ 1 đến 7 và kênh toàn sắc (Panchromatic hay viết tắt là PAN). Kênh 1, 2 và 3 thuộc
vùng bức xạ nhìn thấy; kênh 4, 5 và 7 thuộc vùng hồng ngoại có độ phân giải 30 mét; kênh
6 thuộc vùng hồng ngoại nhiệt có độ phân giải 60m; và kênh Pan có độ phân giải 15m.
Landsat 8 thu nhận ảnh với tổng số 11 kênh phổ, bao gồm 9 kênh sóng ngắn và 2 kênh
nhiệt sóng dài. Hai bộ cảm này sẽ cung cấp chi tiết bề mặt Trái Đất theo mùa ở độ phân
giải không gian 30 mét (ở các kênh nhìn thấy, cận hồng ngoại, và hồng ngoại sóng ngắn);
100 mét ở kênh nhiệt và 15 mét đối với kênh toàn sắc. Dải quét của LDCM giới hạn trong
khoảng 185 km x 180 km. Độ cao vệ tinh đạt 705 km so với bề mặt trái đất. Bộ cảm OLI

19


cung cấp hai kênh phổ mới, Kênh 1 dùng để quan trắc biến động chất lượng nước vùng
ven bờ và Kênh 9 dùng để phát hiện các mật độ dày, mỏng của đám mây ti (có ý nghĩa đối
với khí tượng học), trong khi đó bộ cảm TIRS sẽ thu thập dữ liệu ở hai kênh hồng ngoại
nhiệt sóng dài (kênh 10 và 11) dùng để đo tốc độ bốc hơi nước, nhiệt độ bề mặt.
Bảng 4: Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat

Vệ tinh

Landsat 5
(Bộ cảm
MT)

Landsat 7
(Bộ cảm
ETM+)

LDCM –
Landsat 8
(Bộ cảm
OLI và
TIRs)

Kênh
Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 6
Band 7
Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 6
Band 7
Band 8
Band 1 - Coastal aerosol
Band 2 - Blue
Band 3 - Green

Band 4 - Red
Band 5 - Near Infrared
(NIR)
Band 6 - SWIR 1
Band 7 - SWIR 2
Band 8 - Panchromatic
Band 9 - Cirrus
Band 10 - Thermal Infrared
(TIR) 1
Band 11 - Thermal Infrared
(TIR) 2

0.45 – 0.52
0.52 – 0.60
0.63 – 0.69
0.76 – 0.90
1.55 – 1.75
10.40 – 12.50
2.09 – 2.35
0.45-0.52
0.52-0.60
0.63-0.69
0.77-0.90
1.55-1.75
10.40-12.50
2.09-2.35
0.52-0.90
0.433 - 0.453
0.450 - 0.515
0.525 - 0.600

0.630 - 0.680
0.845 - 0.885

Độ phân
giải
(meters)
30
30
30
30
30
120
30
30
30
30
30
30
60
60
15
30
30
30
30
30

1.560 - 1.660
2.100 - 2.300
0.500 - 0.680

1.360 - 1.390
10.3 - 11.3

30
30
15
30
30

11.5 - 12.5

30

Bước sóng
(micrometers)

20


IV.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
1. Xử lí ảnh viễn thám

1.1.

Nắn chỉnh hình học ảnh

Biến dạng hình học của ảnh được hiểu như sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế (đo
được) và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và trong

điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý
tưởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hình học. Sử dụng các lớp dữ liệu có tọa độ chính xác
như dữ liệu đường giao thông, địa danh,.. để nắn chỉnh ảnh.

Hình 5: Ảnh trước khi nắn chỉnh

Chúng ta có thể thấy được sự sai lệch của ảnh ban đầu, các đường giao thông bị
lệch so với dữ liệu đường giao thông thực tế.

21


Hình 6:; Ảnh sau khi nắn chỉnh

Sau khi nắn chính, các đường giao thông của ảnh và dữ liệu thực tế đã trừng khớp
với nhau.
1.2.

Cắt ảnh theo ranh giới.

Ảnh vệ tinh khi tải về là một ảnh có kích thước lớn bao gồm nhiều khu vực. Vì vậy
cần tiến hành cắt ảnh theo khu vực nghiên cứu để dễ quan sát cũng như dễ dàng
trong quá trình tính toán.

22


Hình 7: Ảnh ban đầu

Hình 8: Ảnh sau khi cắt theo ranh giới tỉnh Ninh Thuận

23


1.3.

Tăng cường độ phân giải ảnh

Ảnh Landsat tổ hợp màu có độ phân giải 30m. Kết hợp ảnh toàn sắc kênh 8 (có độ phân
giải 15m) với các ảnh tổ hợp màu tạo ra ảnh tăng cường vừa có độ phân giải cao của
ảnh toàn sắc, vừa có màu sắc trực quan của ảnh tổ hợp màu. Xử lý phổ bằng các phương
pháp dãn tuyến tính, điều chỉnh tương tác, đảm bảo chất lượng hình ảnh rõ nét, độ
tương phản trung bình, không thiếu màu. Độ phân giải cao phục vụ công tác nghiên
cứu được tốt hơn. Quá trình tăng cường độ phân giải được gọi là Pan-sharpening. Vậy
nên ta sử dụng công cụ Create Pan-sharpening để thực hiện.
Độ phân giải của ảnh lúc này đã được tăng lên là 15x15, tăng 2 lần so với ảnh ban đầu.

Hình 9: Ảnh khu vực tỉnh Ninh Thuận (15x15)

2. Tạo ảnh chỉ số thực vật NDVI
Trong Arcgis để tính được chỉ số thực vật NDVI, ta sử dụng bảng tính trong toolbox:
ArcToolbox  Spataial Analyst tool  Map Algebra  Raster Calculator.
Sau khi bảng tính Raster Caculator xuất hiện, nhập công thức tính NDVI vào khung tính:

24


NDVI

=

𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷
𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷

Đối với ảnh năm 2013 - Landsat 8, kênh cận hồng ngoại (NIR) ứng với kênh 5 và kênh đỏ
(RED) ứng với kênh 4 nên công thức tính NDVI sẽ là:
NDVI

=

𝑏𝑎𝑛𝑑_5−𝑏𝑎𝑛𝑑_4
𝑏𝑎𝑛𝑑_5+𝑏𝑎𝑛𝑑_4

Với ảnh năm 2002- Landsat 7 và ảnh năm 2002 – landsat 5, kênh cận hồng ngoại (NIR)
ứng với kênh 4 và kênh đỏ (RED) ứng với kênh 3 nên công thức tính NDVI sẽ là:
NDVI

=

𝑏𝑎𝑛𝑑_4−𝑏𝑎𝑛𝑑_3
𝑏𝑎𝑛𝑑_4+𝑏𝑎𝑛𝑑_3

Hình 10: Chỉ số thực vật năm 2002

25