Sử Dụng Ảnh Viễn Thám Landsat Nghiên Cứu Biến Động Thảm Che Phủ Thực Vật Tại Huyện Giao Thủy, Tỉnh Nam Định

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ERTS: Earth Resource Technology Sattellite
FAO: Food and Agriculture Organization
GIS: Geographic Information System
GPS: Global Position System
MLC: Maximum Likelihood Classifier
PC: Máy tính cá nhân
ROI: Region Of Interest
USGS: United States Geological Survey
UTM: Hệ tọa độ chuyển đổi của Mỹ

1

1


DANH MỤC BẢNG

2

2


DANH MỤC HÌNH

3

3

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Thảm thực vật là một trong những nền tảng của môi trường và tài
nguyên. Thảm thực vật có tầm quan trọng to lớn trong đời sống của con
người. Một mặt, nó cung cấp cho chúng ta các loại nguyên liệu và sản phẩm
khác nhau như: gỗ, thức ăn cho gia súc, nguyên liệu làm thuốc, cây công
nghiệp, quả và hạt. Mặt khác, nó có vai trò to lớn trong chu trình vật chất tự
nhiên, trong việc bảo vệ con người tránh được các thiên tai xảy ra như: lũ lụt,
gió bão; bảo vệ đất khỏi bị rửa trôi, điều hoà khí hậu và chế độ nước trên mặt
đất. Tuy nhiên, quá trình gia tăng dân số, đô thị hoá quá nhanh đòi hỏi con
người phải khai thác tự nhiên nhiều hơn để phục vụ cho nhu cầu phát triển đó;
điều này đã làm thay đổi nhanh chóng lớp phủ thực vật, ảnh hưởng mạnh mẽ
đến sự đa dạng sinh học. Do vậy, việc theo dõi, quản lý và bảo vệ tài nguyên
sinh vật nói chung và thảm thực vật nói riêng đã và đang được nhiều nước
trên thế giới quan tâm và đưa vào nghiên cứu. Nghiên cứu biến động thảm
thực vật cũng là một trong những công việc quan trọng đó. Qua đó, các nhà
nghiên cứu và quản lí sẽ xác định được các kiểu và đơn vị thảm thực vật phân
bố trong không gian, phục vụ cho công tác đánh giá hiện trạng, diễn biến cũng
như để cho công tác quản lý và bảo tồn thảm thực vật có hiệu quả.
Công nghệ viễn thám ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều
ngành, nhiều lĩnh vực từ khí tượng – thủy văn, địa chất, môi trường cho đến
nông – lâm – ngư nghiệp,… trong đó có theo dõi biến động các loại lớp phủ
mặt đất đất với độ chính xác khá cao, từ đó có thể giúp các nhà quản lý có
thêm nguồn tư liệu để giám sát biến động sử dụng đất. Trước yêu cầu đòi hỏi
phải cập nhật thông tin một cách đầy đủ, nhanh chóng và chính xác nhất về
các loại thảm che phủ thực vật, việc sử dụng tư liệu viễn thám kết hợp với
công nghệ GIS để xử lý ảnh và thành lập bản đồ đã trở thành một phương
pháp có ý nghĩa thực tiễn và mang tính khoa học cao. Hơn nữa; ảnh viễn thám

4

4


Landsat với những ưu điểm như: chi phí rẻ, khả năng cập nhập thông tin dễ
dàng, nhanh chóng, chính xác, diện tích vùng phủ rộng, tính chất đa thời kỳ
của tư liệu, tính chất phong phú của thông tin đa phổ, có thể chụp ảnh những
khu vực mà việc đi lại rất khó khăn như đầm lầy đã giúp việc nghiên cứu biến
động thảm che phủ đạt hiệu quả cao hơn.
Huyện Giao Thủy là một huyện ven biển thuộc tỉnh Nam Định, có đồng
bằng và vùng tiếp giáp biển với bờ biển dài hơn 30km, do đó có tiềm năng
phát triển một nền kinh tế tổng hợp nông nghiệp - lâm nghiệp - du lịch, đặc
biệt có vườn quốc gia Xuân Thủy có vai trò quan trọng trong việc phòng
chống thiên tai, gió bão, thích ứng biến đổi khí hậu, nước biển dâng và là lá
chắn an toàn để bảo vệ hệ thống đê biển, góp phần ổn định cuộc sống cho
nhân dân. Trong thời gian gần đây, do sự phát triển nhanh của kinh tế xã hội,
quá trình chuyển đổi sử dụng đất diễn ra rất nhanh trên địa bàn huyện dẫn tới
những thay đổi của thảm thực vật. Vì vậy, để bảo vệ tài nguyên đất đai một
cách có hiệu quả việc giám sát sự biến động của thảm thực vật cũng là một
nhiệm vụ quan trọng đặt ra cho huyện.
Xuất phát từ yêu cầu nêu trên, tôi tiến hành thực hiện đề tài nghiên cứu:
“Sử dụng ảnh viễn thám Landsat nghiên cứu biến động thảm che phủ thực
vật tại huyện Giao Thủy, tỉnh Nam Định”.
2. Mục đích
Mục tiêu của đề tài là thành lập bản đồ thảm thực vật huyện Giao Thủy
với tỷ lệ 1: 30.000 bằng công cụ viễn thám và GIS, có độ chính xác cao.
Phân tích biến động thảm thực vật, nguyên nhân của sự biến động thảm
thực vật tại địa phương.

3. Yêu cầu
-

Xây dựng được bộ cơ sở dữ liệu thực địa có tính đại diện cho các loại thảm
thực vật tại khu vực nghiên cứu.

-

Thu thập được bộ ảnh vệ tinh vào thời điểm thích hợp, có chất lượng cao.

5

5


-

Ảnh giải đoán ảnh vệ tinh và đánh giá độ chính xác theo phương pháp phổ
dụng.

-

Sản phẩm sau giải đoán được chuyển thành cơ sở dữ liệu GIS chuẩn.

6

6


Chương 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU

1.1. Tổng quan về nghiên cứu thảm thực vật
1.1.1. Khái niệm
Lớp phủ mặt đất (Lớp thực phủ - Land cover):
Lớp phủ mặt đất là lớp phủ vật chất quan sát được khi nhìn từ mặt đất
hoặc thông qua vệ tinh viễn thám, bao gồm thực vật (mọc tự nhiên hoặc tự
trồng cấy) và các cơ sở xây dựng của con người (nhà cửa, đường sá,…) bao
phủ bề mặt đất. Nước, băng, đá lộ hay các dải cát cũng được coi là lớp phủ
mặt đất. (The FAO AFRICOVER Progamme, 1998).
Lớp phủ thực vật che phủ trên bề mặt phản ánh hiện trạng về tài nguyên
thực vật và các nguồn tài nguyên sinh vật khác cùng tồn tại trong đó. Đặc
điểm tự nhiên của một vùng có thể được thể hiện qua chính lớp thảm thực vật
và chính lớp thảm thực vật phản ánh trở lại một phần nào đó tính chất, đặc
điểm tự nhiên của vùng đó do các mối quan hệ và tương tác của các yếu tố tự
nhiên với lớp thảm thực vật.
Thảm thực vật rừng là một trong những nền tảng của môi trường và tài
nguyên rừng. Thảm thực vật rừng còn được coi là lớp thông tin phản ánh tính
đa dạng sinh học cho một vùng, một địa phương. Lớp phủ rừng giữ vai trò
bảo vệ đất (chống sạc lở), bảo vệ nguồn nước. Hiện nay, do nạn chặt phá và
khai thác rừng một cách bừa bãi, diện tích rừng đã giảm một cách nghiêm
trọng. Kéo theo đó là lũ lụt, hạn hán các hiện tượng thời tiết cực đoan. Trong
giai đoạn hiện nay, việc phát triển bền vững phải gắn liền với quản lý, khai
thác, và bảo vệ rừng một cách hợp lý. Vì vậy việc quản lý lớp phủ rừng là một
yêu cầu cấp thiết và quan trọng. Yêu cầu phải có biện pháp và chính sách
quản lý, sử dụng một cách hợp lý.
Thảm thực vật cây trồng nông nghiệp có vai trò cung cấp lương thực cho
con người và bảo vệ môi trường, giảm thiểu sạc lở, xói mòn và rửa trôi đất.

7

7

1.1.2. Phân loại lớp phủ mặt đất
Sokal (1974) đã định nghĩa phân loại là việc sắp xếp các đối tượng theo
các nhóm hoặc các tập hợp khác nhau dựa trên mối quan hệ giữa chúng. Một
hệ thống phân loại miêu tả tên của các lớp và tiêu chuẩn phân biệt chúng.
Các hệ thống phân loại có hai định dạng cơ bản, đó là phân cấp và
không phân cấp. Một hệ thống phân cấp thường linh hoạt hơn và có khả năng
kết hợp nhiều lớp thông tin, bắt đầu từ các lớp ở quy mô lớn rồi phân chia
thành các phụ lớp cấp thấp hơn nhưng thông tin chi tiết hơn. (The FAO
AFRICOVER Progamme, 1998)
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài đã sử dụng hệ thống phân loại
phân cấp, có tham khảo theo hệ thống phân loại của FAO (Gregorio, 2000;
FAO, 2013), được tổng hợp có chọn lọc phù hợp với điều kiệu thực tiễn ở
Việt Nam của Nguyễn Ngọc Thạch (2005).

8

8


Bảng 1.1: Hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất để sử dụng
với dữ liệu viễn thám
Cấp 1

1 Đô thị hoặc
thành phố

2 Lúa - hoa màu

3 Đất bỏ hoang

4 Đất rừng

5 Mặt nước

6 Đất ướt
7 Đất hoang

9

Cấp 2
11 Khu dân cư
12 Khu thương mại và dịch vụ
13 Nhà máy công nghiệp
14 Giao thông
15 Công trình công cộng
16 Công trình phúc lợi
17 Khu giải trí thể thao
18 Khu hỗn hợp
19 Đất trống và các đất khác
21 Mùa màng và đồng cỏ
22 Cây ăn quả
23 Chuồng trại gia súc
24 Nông nghiệp khác
31 Đất đồng cỏ
32 Đất cây bụi
33 Đất hỗn tạp
41 Rừng thường xanh
42 Rừng rụng lá

43 Rừng hỗn giao
44 Rừng chặt trụi cây
45 Vùng rừng bị cháy
51 Suối và kênh
52 Hồ và hố nước
53 Bồn thu nước
54 Vịnh và cửa sông
55 Nước biển
61 Đất ướt có thực vật tạo rừng
62 Đất ướt có thực vật không tạo rừng
63 Đất ướt không có thực vật
71 Hồ bị khô
72 Bãi biển

9


(Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)
1.2. Công nghệ viễn thám và GIS
1.2.1. Cơ sở viễn thám
Theo Giáo trình Viễn thám (2011), NXB Nông nghiệp, Hà Nội - PGS.TS
Nguyễn Khắc Thời (Chủ biên): “Viễn thám là một khoa học và nghệ thuật để
thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông
qua việc phân tích tư liệu thu nhận được bằng các phương tiện mà không cần
tiếp xúc trực tiếp với đối tượng”.
Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là những nguồn tư liệu
chính trong viễn thám.
Các thiết bị dùng để thu nhận sóng điện từ bộ cảm được gọi là vật mang
(platform). Máy bay và vệ tinh là những vật mang thông dụng trong kỹ thuật
viễn.

Hình 1.1: Sơ đồ nguyên lý thu nhận hình ảnh của viễn thám
Tín hiệu điện từ thu nhận từ đối tượng nghiên cứu mang theo các thông
tin về đối tượng. Các thiết bị viễn thám thu nhận, xử lý các thông tin này, từ
các thông tin phổ nhận biết, xác định được các đối tượng.

10

10


Hình 1.2: Các giải sóng chủ yếu sử dụng trong viễn thám
Ở những vùng còn lại trong giải sóng điện từ được sử dụng trong viễn
thám, bức xạ sẽ truyền tới được bộ cảm. Do ảnh hưởng của các vật chất có
trong khí quyển như hơi nước, khí CO2, son khí (aerosol) mà độ truyền dẫn
sóng điện từ của khí quyển bị giảm thiểu ở nhiều bước sóng. Tại những vùng
đó bộ cảm trên vệ tinh sẽ không nhận được bức xạ từ bề mặt Trái Đất đồng
nghĩa với việc bộ cảm trên vệ tinh sẽ không nhận được thông tin.
Các tư liệu viễn thám được ghi nhận bởi vệ tinh trong dải sóng nhìn thấy
và giải cận hồng ngoại hoặc hồng ngoại nhiệt các bức xạ được ghi nhận thông
qua các xung phát ra từ một diện tích nhất định, tuỳ thuộc vào độ phân giải
không gian của bộ cảm. Các xung này được tách thành các bước sóng thiết kế
sẵn cho bộ cảm và tạo ra các dữ liệu đa phổ từ bề mặt này. Tất cả các vật thể
đều phản xạ, hấp thụ, phân tách và bức xạ sóng điện bằng các cách thức khác
nhau và các đặc trưng này thường được gọi là đặc trưng phổ. Đặc trưng này
sẽ được phân tích theo nhiều cách khác nhau để nhận dạng ra đối tượng trên
bề mặt đất. Kể cả đối với giải đoán bằng mắt thì việc hiểu biết về đặc trưng
phổ của các đối tượng sẽ cho phép giải thích được mối quan hệ giữa đặc trưng
phổ và sắc, tông mầu trên ảnh tổ hợp mầu để giải đoán đối tượng.
Đối với các tư liệu viễn thám được ghi nhận bởi vệ tinh trong dải sóng

nhìn thấy và dải cận hồng ngoại hoặc hồng ngoại nhiệt, các bức xạ được ghi

11

11


nhận thông qua các xung phát ra từ một diện tích nhất định, tuỳ thuộc vào độ
phân giải không gian của bộ cảm.
Dải phổ sử dụng trong viễn thám bắt đầu từ vùng cực tím (0,3 - 0,4 μm),
sóng ánh sáng (0,4 - 0,7 μm), dải sóng ngắn và hồng ngoại nhiệt. Các bước
sóng ngắn gần đây được sử dụng trong phân loại thạch học. Sóng hồng ngoại
nhiệt được sử dụng trong đo nhiệt, sóng micro mét được sử dụng trong kỹ
thuật Rada.
1.2.2. Tổng quan về GIS:
1.2.2.1. Định nghĩa
GIS là từ viết tắt của thuật ngữ Geographic Information System.
Cùng với sự hình thành và phát triển của GIS, có nhiều định nghĩa khác
nhau được đưa ra. Sau đây là một số định nghĩa tiêu biểu:
- Theo tập đoàn ESRI nghiên cứu và phát triển các phần mềm GIS nổi
tiếng, GIS là một tập hợp có tổ chức, bao gồm hệ thống phần cứng, phần mềm
máy tính, dữ liệu địa lý và con người, được thiết kế nhằm mục đích nắm bắt,
lưu trữ, cập nhật, điều khiển, phân tích và hiển thị tất cả các dạng thông tin
liên quan đến vị trí địa lý.
- Theo GS. Shunji Murai, người đã có hơn 40 năm làm việc trong lĩnh
vực viễn thám và GIS, GIS là một hệ thống thông tin được sử dụng để nhập,
lưu trữ, truy vấn, thao tác, phân tích và xuất ra các dữ liệu có tham chiếu địa
lý hoặc dữ liệu địa không gian; hỗ trợ ra quyết định trong việc quy hoạch và
quản lý về sử dụng đất, tài nguyên thiên nhiên, môi trường, giao thông, các
tiện ích đô thị và nhiều lĩnh vực quản lý khác.

- Trần Vân Anh, Nguyễn Thị Yên Giang (2011), Bài giảng Hệ thống
thông tin địa lý, Đại học Mỏ địa chất: "GIS là một hệ thống thông tin có khả
năng xây dựng, cập nhật, lưu trữ, truy vấn, xử lý, phân tích và xuất ra các dữ
liệu có liên quan tới vị trí địa lý, nhằm hỗ trợ ra quyết định trong các công
tác quy hoạch và quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường".

12

12


Từ định nghĩa, chúng ta thấy được GIS có 4 chức năng cơ bản:
- Thu thập dữ liệu: dữ liệu sử dụng trong GIS đến từ nhiều nguồn khác
nhau và GIS cung cấp công cụ để tích hợp dữ liệu thành một định dạng chung
để so sánh và phân tích.
- Quản lý dữ liệu: sau khi dữ liệu được thu thập và tích hợp, GIS cung
cấp các chức năng lưu trữ và duy trì dữ liệu.
- Phân tích không gian: là chức năng quan trọng nhất của GIS nó cung
cấp các chức năng như nội suy không gian, tạo vùng đệm, chồng lớp.
- Hiển thị kết quả: GIS có nhiều cách hiển thị thông tin khác nhau.
Phương pháp truyền thống bằng bảng biểu và đồ thị được bổ sung với bản đồ
và ảnh ba chiều. Hiển thị trực quan là một trong những khả năng đáng chú ý
nhất của GIS, cho phép người sử dụng tương tác hữu hiệu với dữ liệu.
(Nguyễn Kim Lợi và CS, 2009).
1.2.2.2. Các thành phần cơ bản của GIS
Hệ thống phần cứng, phần mềm
Hệ thống phần cứng:
Về cơ bản, hệ thống phần cứng được chia ra:
Bộ xử lý trung tâm (Central Processing Unit - CPU): có thể coi các máy
tính cá nhân PC (Personal Computer) là bộ phận này. Chúng chịu trách nhiệm

thao tác, xử lý với cơ sở dữ liệu. Tùy thuộc vào quy mô, phạm vi ứng dụng
của hệ GIS cũng như mức độ đầu tư cho hệ thống, các máy tính được sử dụng
có thể là đơn lẻ hay gồm nhiều máy tính được nối với nhau qua mạng (ví dụ,
nối bằng mạng LAN).
Các thiết bị lưu trữ dữ liệu : các đĩa CD, đĩa DVD, các ổ cứng,
…v.v
Các thiết bị ngoại vi (Peripherals):

13

13


+ Các thiết bị đầu vào (Input): sử dụng để đưa dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.
Chúng có thể là: các ổ đọc dữ liệu, bàn số hóa dùng để tạo dữ liệu vector, máy
quét ảnh dùng để tạo dữ liệu raster, các thiết bị thu nhận thông tin điện tử, …
+ Các thiết bị đầu ra (Output): sử dụng để hiển thị, trình bày và đưa ra
các kết quả xử lý dữ liệu. Ngoài các màn hình máy tính luôn đi cùng với các
PC, ở đây chúng tôi muốn nói đến các thiết bị như: các máy in, các máy vẽ,
các ổ ghi CD, các ổ ghi DVD, …v.v.
Dưới đây là sơ đồ tổng quát của hệ thống phần cứng của GIS:

Hình 1.3: Sơ đồ hệ thống phần cứng của hệ GIS
(Trần Vân Anh, Nguyễn Thị Yên Giang, 2011)
Hệ thống phần mềm:
Hiện nay có nhiều phần mềm GIS có sẵn trên thị trường. Các phần mềm
GIS thường có khả năng tổ chức cơ sở dữ liệu và làm việc với cả dữ liệu
không gian và dữ liệu thuộc tính. Chúng tôi liệt kê một số phần mềm GIS tiêu
biểu như sau: ENVI, Arc GIS (Arc/Info, ArcView); GeoMedia, MGE;
MapInfo, IDRISI, GRASS GIS, ER Mapper, ILWIS …v.v.

Các phần mềm sử dụng trong lĩnh vực GIS cần có ít nhất một trong các
chức năng sau:
-

Có khả năng thu thập và cập nhật dữ liệu (cả dữ liệu không gian và dữ

liệu thuộc tính) từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, có các chức năng cho phép
liên kết dữ liệu không gian với dữ liệu thuộc tính.

14

14


-

Phân tích không gian: phân tích dữ liệu vector, xây dựng topology, tạo

vùng đệm, chồng xếp các lớp dữ liệu không gian, phân tích mạng lưới (tìm
đường đi, …).
-

Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ và tích hợp cơ sở dữ liệu cho việc trao

đổi dữ liệu qua mạng.
-

Xây dựng các mô hình số địa hình: chồng xếp các lớp, tạo vùng đệm,

chuyển đổi raster - vector, tạo các mô hình số độ cao, phân tích hệ thống thủy

hệ, tạo bóng, …
-

Các chức năng xử lý ảnh: nâng cao chất lượng ảnh, xử lý màu, phân

loại ảnh, phân tích / đo đạc ảnh, chuyển đổi ảnh …
-

Hỗ trợ các phép toán học bản đồ như: phép chiếu bản đồ, biểu diễn đồ

họa, tạo ra các bản đồ, chuyển đổi raster - vector, …
Cơ sở dữ liệu
Chi phí để xây dựng cơ sở dữ liệu chiếm khoảng 70% (có tác giả cho
rằng tới 80% - GS. Shunji Murai) giá thành toàn hệ GIS.
Cơ sở dữ liệu của hệ GIS là tập hợp tất cả các số liệu có dạng: bản đồ số
(Digital Map), dạng ký tự (Text), dạng ảnh (Raster); được lưu trữ, xử lý và quản
lý bởi các phần mềm GIS. Nó là tập hợp của các dữ liệu đồ họa và phi đồ họa,
thể hiện sự trừu tượng hóa các đối tượng tự nhiên và mối liên hệ giữa chúng,
được tổ chức và lưu trữ theo một khuôn dạng dữ liệu nào đó của hệ thống.
Cơ sở dữ liệu, khi đã được xây dựng, cho phép người sử dụng có thể truy
vấn, phân tích nó. Kết quả được lấy ra dưới dạng các tệp văn bản, các biểu đồ
phân tích, các bản đồ số, các ảnh số, … phục vụ cho các mục đích nghiên cứu
hay quản lý khác nhau.
Cơ sở dữ liệu trong GIS phải luôn được cập nhật theo thời gian: cơ sở dữ
liệu đa thời gian.
Con người
Là những tập thể, cá nhân trực tiếp thiết kế, xây dựng và vận hành hệ
GIS. Chi phí cho việc đào tạo cán bộ, thuê chuyên gia … chiếm khoảng 10%
chi phí xây dựng toàn hệ thống.

15

15


Rõ ràng, một hệ GIS có hiệu quả hay không phụ thuộc rất nhiều vào yếu
tố con người.
1.2.3. Giới thiệu vệ tinh Landsat
Vào năm 1967, tổ chức hàng không và vệ tinh quốc gia (NASA) được
sự hỗ trợ của Bộ nội vụ Mỹ đã tiến hành chương trình nghiên cứu thăm dò tài
nguyên trái đất ERTS (ERTS - Earth Resources Technology Satellite: Vệ tinh
kỹ thuật thăm dò tài nguyên trái đất). Vệ tinh ERTS-1 được phóng vào ngày
23/6/1972. Sau đó NASA đổi tên chương trình ERTS thành Landsat, ERTS
-1 được đổi tên thành Landsat 1. Vệ tinh Landsat bay qua xích đạo lúc 9h39
phút sáng. Cho đến nay, NASA đã phóng được 8 vệ tinh trong hệ thống
Landsat.
Trong nội dung đề tài đã sử dụng các ảnh ETM+ của vệ tinh Landsat 7,8
các năm 2001 và 2015 để làm tư liệu chính phục vụ cho việc nghiên cứu và
giải đoán.
Bảng 1.2: Đặc trưng bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 7 và Landsat 8
Vệ tinh

Landsat 7

Landsat 8

16

Kênh

Bước sóng
(micrometers)
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
1.560 - 1.660
2.100 - 2.300
0.500 - 0.680
1.360 - 1.390
10.3 -11.3

Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 6
Band 7
Band 8
Band 1

Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 6
Band 7
Band 8
Band 9
Band 10

16

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

30
100


Band 11

11.5 - 12.5
100
(Theo Cơ quan Đo đạc địa chất Mỹ USGS)

Bảng 1.3: Ứng dụng chính của ảnh Landsat
Kênh phổ
Bước sóng
Xanh lam 0,45µm-0,52µm

Ứng dụng
Ứng dụng nghiên cứu đường bờ, phân biệt
thực vật và đất, lập bản đồ về rừng và xác định

Xanh lục

0,52µm-0,60µm

các đối tượng khác.
Được dùng để đo phản xạ cực đại phổ lục của
thực vật, xác định trạng thái thực vật, xác định

Đỏ

0,63µm-0,69µm

các đối tượng khác.
Dùng xác định vùng hấp phụ chlorophyll giúp
phân loại thực vật, xác định các đối tượng

Cận hồng 0,76µm-0,90µm

khác.
Dùng xác định các kiểu thực vật, trạng thái và

ngoại
Hồng

1,55µm-1,75µm

sinh khối, độ ẩm của đất.
Được sử dụng để xác định độ ẩm của đất và

ngoại

2,08µm-2,35µm

đất, nghiên cứu về đá khoáng, tách tuyết và

song ngắn
Hồng
10,4µm-12,5µm

mây.
Được dùng để xác định thời điểm thực vật bị

ngoại

sốc, độ ẩm của đất và thành lập bản đồ nhiệt.

nhiệt
Kênh toàn 0,52µm -0,9µm

Với độ phân giải thấp và giải phổ liên tục, ảnh

sắc

của kênh này được sử dụng để chồng ghép với
các kênh ảnh khác, từ đó đo vẽ chính xác các
đối tượng.
(Theo Climategis)

1.2.4. Kĩ thuật xử lí ảnh viễn thám
1.2.4.1. Hiệu chỉnh hình học ảnh

17

17


Méo hình hình học là sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế đo được và
tọa độ ảnh lý tưởng thu được từ bộ cảm có thiết kế hình học lý tưởng và trong
các điều kiện thu nhận lý tưởng. Méo hình hình học gồm méo hình nội sai và
méo hình ngoại sai. Méo hình nội sai sinh ra do tính chất hình học của bộ cảm
và méo hình ngoại sai gây ra do vị trí của vật mang và hình dáng của vật thể.

Để đưa các tọa độ ảnh thực tế về tọa độ ảnh lý tưởng phải hiệu chỉnh hình
học. Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng được mối tương quan giữa
hệ tọa độ ảnh đo và hệ tọa độ qui chiếu chuẩn. Hệ tọa độ qui chiếu chuẩn có
thể là hệ tọa độ mặt đất (hệ tọa độ vuông góc hoặc hệ tọa độ địa lý) hoặc hệ
tọa độ ảnh khác.
Các trình tự cơ bản của hiệu chỉnh hình học bao gồm :
Chọn lựa phương pháp
Phương pháp được chọn lựa phải dựa trên bản chất méo hình của tư
liệu nghiên cứu và số lượng điểm khống chế có thể được.
Xác định các tham số hiệu chỉnh
Việc xác định các tham số hiệu chỉnh thông thường dựa trên việc thiết
lập các mô hình toán học và các hệ số của mô hình này được tính theo phương
pháp bình sai trên cơ sở các điểm đã biết tọa độ ảnh và tọa độ các điểm kiểm
tra.
1.2.4.2. Tăng cường chất lượng ảnh và tổ hợp màu
Những phép tăng cường chất lượng ảnh thường được sử dụng là biến
đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổ hợp màu.
Biến đổi cấp độ xám
Biến đổi cấp độ xám là một kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh đơn
giản nhằm biến đổi khoảng giá trị cấp độ xám mà thiết bị hiển thị có khả năng
thể hiện được. Bằng cách biến đổi này hình ảnh trông sẽ rõ hơn. Có thể thực
hiện phép biến đổi này dựa theo quan hệ y = f(x). Trong đó y là giá trị cấp độ
xám sau biến đổi và x là giá trị cấp độ xám nguyên thuỷ. Hàm số f có thể là

18

18


tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Thường người ta sử dụng phép biến đổi tuyến

tính và phép biến đổi dựa vào giá trị trung bình.
Tổ hợp màu
Một bức ảnh mầu có thể được tổ hợp trên cơ sở gán 3 kênh phổ nào đó
cho 3 mầu cơ bản. Có hai phương pháp trộn mầu đó là cộng mầu và trừ mầu.
Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành 3 vùng cơ bản là đỏ, lục, chàm
và sau đó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua kính lọc đỏ, lục, chàm tương ứng
ta thấy hầu hết các mầu tự nhiên đều được khôi phục lại. Phương pháp tổ hợp
mầu đó được gọi là phương pháp tổ hợp mầu tự nhiên. Trong viễn thám, các
kênh phổ không được chia đều trong dải sóng nhìn thấy nên không thể tái tạo
lại được các mầu tự nhiên mặc dù cũng sử dụng 3 mầu cơ bản đỏ, lục, chàm.
Tổ hợp mầu như vậy được gọi là tổ hợp mầu giả. Tổ hợp mầu giả thông dụng
nhất trong viễn thám là tổ hợp mầu giả khi gán mầu đỏ cho kênh hồng ngoại,
mầu lục cho kênh đỏ và mầu chàm cho kênh lục. Trên tổ hợp mầu này các đối
tượng được thể hiện theo các gam mầu chuẩn như thực vật có mầu đỏ. Với
các mức độ khác nhau của màu đỏ thể hiện mức độ dày đặc của thảm thực
vật. Tổ hợp mầu chỉ thực hiện được trong trường hợp có 3 kênh phổ trở lên.
Trong trường hợp chỉ có một kênh phổ, để có thể thể hiện được trong không
gian màu người ta sử dụng phương pháp hiện màu giả, trong phương pháp
này ứng với một khoảng cấp độ xám nhất định sẽ được gán một màu nào đó.
Cách gán mầu như vậy không có qui luật nào cả và hoàn toàn phụ thuộc vào
người thiết kế. Thông thường cách này hay được sử dụng cho ảnh sau phân
loại, ảnh chỉ số thực vật, ảnh nhiệt.
1.2.4.3. Giải đoán ảnh viễn thám

Giải đoán ảnh bằng mắt:

19

19

Đoán đọc điều vẽ ảnh bằng mắt có thể áp dụng trong mọi điều kiện
trang thiết bị. Đoán đọc điều vẽ bằng mắt là việc sử dụng mắt người cùng với
các dụng cụ quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp mầu để xác
định các đối tượng. Cơ sở để đoán đọc điều vẽ bằng mắt là các chuẩn đoán
đọc điều vẽ và mẫu đoán đọc điều vẽ.
a. Các chuẩn đoán đọc điều vẽ ảnh vệ tinh và mẫu đoán đọc điều vẽ
Nhìn chung có thể chia các chuẩn đoán đọc điều vẽ thành 8 nhóm chính sau:
Chuẩn kích thước
Cần phải chọn một tỷ lệ ảnh phù hợp để đoán đọc điều vẽ. Kích thước
của đối tượng có thể xác định nếu lấy kích thước đo được trên ảnh nhân với
mẫu số tỷ lệ ảnh.
Chuẩn hình dạng
Hình dạng có ý nghĩa quan trọng trong đoán đọc ảnh. Hình dạng đặc
trưng cho mỗi đối tượng khi nhìn từ trên cao xuống và được coi là chuẩn đoán
đọc quan trọng.
Chuẩn bóng
Bóng của vật thể dễ dàng nhận thấy khi nguồn sáng không nằm chính
xác ở đỉnh đầu hoặc trường hợp chụp ảnh xiên. Dựa vào bóng của vật thể có
thể xác định được chiều cao của nó.
Chuẩn độ đen
Độ đen trên ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen. Mỗi vật thể được
thể hiện bằng một cấp độ sáng nhất định tỷ lệ với cường độ phản xạ ánh sáng
của nó. Ví dụ cát khô phản xạ rất mạnh ánh sáng nên bao giờ cũng có mầu
trắng, trong khi đó cát ướt do độ phản xạ kém hơn nên có mầu tối hơn trên
ảnh đen trắng. Trên ảnh hồng ngoại đen trắng do cây lá nhọn phản xạ mạnh
tia hồng ngoại nên chúng có mầu trắng và nước lại hấp thụ hầu hết bức xạ
trong dải sóng này nên bao giờ cũng có mầu đen.
Chuẩn mầu sắc

20

20


Mầu sắc là một chuẩn rất tốt trong việc xác định các đối tượng. Ví dụ
các kiểu loài thực vật có thể được phát hiện dễ dàng ngay cả cho những người
không có nhiều kinh nghiệm trong đoán đọc điều vẽ ảnh khi sử dụng ảnh
hồng ngoại mầu. Các đối tượng khác nhau cho các tông mầu khác nhau đặc
biệt khi sử dụng ảnh đa phổ tổng hợp mầu.
Chuẩn cấu trúc
Cấu trúc là một tập hợp của nhiều hình mẫu nhỏ. Ví dụ một bãi cỏ
không bị lẫn các loài cây khác cho một cấu trúc mịn trên ảnh, ngược lại rừng
hỗn giao cho một cấu trúc sần sùi.
Đương nhiên điều này còn phụ thuộc vào tỷ lệ ảnh được sử dụng.
Chuẩn phân bố
Chuẩn phân bố là một tập hợp của nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo
một quy luật nhất định trên toàn ảnh và trong mối quan hệ với đối tượng cần
nghiên cứu. Ví dụ hình ảnh của các dãy nhà, hình ảnh của ruộng lúa nước, các
đồi trồng chè... tạo ra những hình mẫu đặc trưng riêng cho các đối tượng đó.
Chuẩn mối quan hệ tương hỗ
Một tổng thể các chuẩn đoán đọc điều vẽ, môi trường xung quanh hoặc
mối liên quan của đối tượng nghiên cứu với các đối tượng khác cung cấp một
thông tin đoán đọc điều vẽ quan trọng.
Nhằm trợ giúp cho công tác đoán đọc điều vẽ người ta thành lập các
mẫu đoán đọc điều vẽ cho các đối tượng khác nhau. Mẫu đoán đọc điều vẽ là
tập hợp các chuẩn dùng để đoán đọc điều vẽ một đối tượng nhất định. Kết quả
đoán đọc điều vẽ phụ thuộc vào mẫu đoán đọc điều vẽ. Mục đích của việc sử
dụng mẫu đoán đọc điều vẽ là làm chuẩn hóa kết quả đoán đọc điều vẽ của
nhiều người khác nhau. Thông thường mẫu đoán đọc điều vẽ do những người

có nhiều kinh nghiệm và hiểu biết thành lập dựa trên những vùng nghiên cứu
thử nghiệm đã được điều tra kỹ lưỡng. Tất cả 8 chuẩn đoán đọc điều vẽ cùng
với các thông tin về thời gian chụp, mùa chụp, tỷ lệ ảnh đều phải đưa vào mẫu

21

21


đoán đọc điều vẽ. Một bộ mẫu đoán đọc điều vẽ bao gồm không chỉ phần ảnh
mà còn mô tả bằng lời nữa.
b. Ảnh tổng hợp mầu
Tư liệu ảnh vệ tinh dùng để giải đoán bằng mắt tốt nhất là các ảnh tổng
hợp mầu.
Đặc điểm cơ bản của ảnh tổng hợp mầu là sự mã hóa bằng mầu sắc các
khác biệt về phổ của các đối tượng. Ở đây chuẩn đoán đọc điều vẽ chính là độ
tương phản mầu được nhấn mạnh nhờ sự lựa chọn một cách có ý thức phương
án tổng hợp mầu. Trong trường hợp tư liệu gốc thoả mãn các điều kiện kỹ
thuật nếu sử dụng phương án tổng hợp mầu chuẩn và điều kiện xử lý hóa ảnh
chặt chẽ thì mầu là một chuẩn đoán đọc điều vẽ tương đối ổn định.
Nhờ khả năng phân biệt cao của mầu sắc mà nó có thể truyền đạt các
khác biệt về phổ của đối tượng, ảnh tổng hợp mầu có tính trực quan sinh động
hơn ảnh phổ trắng đen.
Đối với ảnh phổ chụp ở vùng hồng ngoại, ảnh tổng hợp mầu cho ta bức
tranh mầu giả không có thực trong tự nhiên.
Về mầu sắc, ảnh tổng hợp mầu so với ảnh mầu vệ tinh chụp trên phim
mầu 3 lớp có nhiều mầu sắc hơn với độ tương phản mầu cao hơn. So với ảnh
phổ thì ảnh tổng hợp mầu cũng có nhiều mầu sắc hơn và độ tương phản cao
hơn, nhưng lực phân giải lại kém hơn ảnh phổ mầu. Khả năng đoán đọc điều
vẽ các đối tượng trên ảnh tổng hợp mầu phụ thuộc vào phương án lựa chọn

mầu. Việc lựa chọn các phương án tổng hợp mầu phụ thuộc vào nhiệm vụ
đoán đọc điều vẽ, khả năng ứng dụng của ảnh tổng hợp mầu để đoán đọc điều
vẽ các đối tượng cụ thể.
Lựa chọn kênh phổ để tổng hợp mầu là một công việc quan trọng quyết
định chất lượng thông tin của kết quả tổng hợp mầu. Việc lựa chọn kênh phổ
được xác định trên cơ sở như sau:
- Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng cần đoán đọc điều vẽ.

22

22


- Nhiệm vụ đoán đọc điều vẽ.
- Yêu cầu đối với lực phân giải.
- Đặc điểm của vùng cần tổng hợp mầu...

Giải đoán ảnh theo phương pháp số:
Mục đích tổng quát của phân loại đa phổ là tự động phân loại tất cả các
pixel trong ảnh thành các lớp phủ đối tượng. Thông thường người ta sử dụng
các dữ liệu đa phổ để phân loại và tất nhiên, mẫu phổ trong cơ sở dữ liệu đối
với mỗi pixel sẽ được dùng làm cơ sở để phân loại. Có nghĩa là, các kiểu đặc
trưng khác nhau biểu thị các tổ hợp giá trị số dựa trên sự bức xạ phổ và đặc
trưng bức xạ vốn có của chúng. Vì vậy một "mẫu phổ" không nói đến tính
chất hình học mà đúng hơn, thuật ngữ "phổ" ở đây nói đến một tập hợp giá trị
đo bức xạ thu được trong các kênh phổ khác nhau đối với mỗi pixel. Việc
nhận biết mẫu phổ đề cập đến một số phương pháp phân loại có sử dụng
thông tin phổ trên các pixel làm cơ sở để tự động phân loại các lớp đối tượng.
Nhận biết mẫu phổ theo không gian bao gồm phân loại pixel hình ảnh
dựa trên cơ sở quan hệ không gian của chúng với các pixel bao quanh. Việc

phân loại không gian có thể xem xét những khía cạnh như cấu trúc của hình
ảnh tính chất gần gũi của pixel, kích thước nét, hình ảnh, tính định hướng,
tính lặp lại và bối cảnh cụ thể. Những dạng phân loại này có mục đích là tái
tạo loại hình tổng hợp theo không gian do người giải đoán tiến hành trong quá
trình đoán đọc ảnh bằng mắt. Do đó phương thức nhận biết mẫu theo không
gian có xu hướng phức tạp hơn và đòi hỏi đi sâu vào tính toán hơn.
Nhận biết mẫu theo thời gian sử dụng thời gian như một công cụ trợ
giúp trong việc nhận dạng các đặc trưng. Trong việc khảo sát các cây trồng
nông nghiệp chẳng hạn, những thay đổi khác biệt về phổ và không gian trong
một vụ canh tác có thể cho phép phân biệt trên các hình ảnh đa thời gian
nhưng không thể phân biệt được nếu chỉ cho một dữ liệu mà thôi. Chẳng hạn,
một ruộng lúa nương có thể không thể phân biệt được với đất hoang nếu vừa

23

23


mới gieo xong ở mùa đông và về phương diện phổ nó sẽ tương tự như bãi đất
hoang ở mùa xuân. Tuy nhiên nếu được phân tích từ hai dữ liệu thì ruộng lúa
nương nhận biết được, bởi vì không có lớp phủ nào khác để hoang về cuối
đông và có màu xanh lục ở cuối mùa xuân.
Với việc khôi phục lại hình ảnh và các kỹ thuật tăng cường, việc phân
loại hình ảnh có thể sử dụng kết hợp theo kiểu lai tạo. Do vậy, không có một
cách "đúng đắn" đơn lẻ nào có thể áp dụng cho việc phân loại hình ảnh. Việc
áp dụng phương pháp phân loại này hay phương pháp phân loại khác phụ
thuộc vào tính chất của dữ liệu đang phân tích và vào khả năng tính toán.
Có hai phương pháp phân loại đa phổ, đó là phương pháp phân loại có
kiểm định và phương pháp phân loại không kiểm định.
Trong phương pháp phân loại có kiểm định người giải đoán ảnh sẽ

"kiểm tra" quá trình phân loại pixel bằng việc quy định cụ thể theo thuật toán
máy tính, các chữ số mô tả bằng số các thể loại lớp phủ mặt đất khác nhau có
mặt trên một cảnh. Để làm việc này, các điểm lấy mẫu đại diện của loại lớp
phủ đã biết (gọi là các vùng mẫu) được sử dụng để biên tập thành một "khóa
giải đoán" bằng số mô tả các thuộc tính phổ cho mỗi thể loại điển hình. Sau
đó mỗi pixel trong tập hợp dữ liệu sẽ được so sánh với mỗi chủng loại trong
khóa giải đoán và được gán nhãn bằng tên của chủng loại mà nó "có vẻ giống
nhất". Bản chất của quá trình này là so sánh các pixel chưa biết với mẫu phổ
của các đối tượng được xây dựng ở giai đoạn lấy mẫu, sau đó quy các pixel
này về loại đối tượng mà chúng gần giống nhất.
Việc phân loại đa phổ trong phương pháp phân loại có kiểm định
thường dùng các thuật toán sau:
- Thuật toán phân loại theo xác suất cực đại.
- Thuật toán phân loại theo khoảng cách ngắn nhất.
- Thuật toán phân loại hình hộp.

24

24


Còn phương pháp phân loại không kiểm định không giống như phương
pháp phân loại có kiểm định, quy trình phân loại không kiểm định gồm hai
bước riêng biệt. Điểm khác biệt cơ bản giữa hai phương pháp này là ở chỗ
phương pháp phân loại có kiểm định bao gồm bước lấy mẫu và bước phân
loại, còn trong phương pháp phân loại không kiểm định, trước tiên dữ liệu
ảnh được phân loại bằng cách nhóm chúng thành các nhóm tự nhiên hoặc
thành các cụm có mặt trên cảnh. Sau đó người giải đoán ảnh sẽ xác định tính
đồng nhất của lớp phủ mặt đất của các nhóm phổ này bằng cách so sánh các
dữ liệu hình ảnh đã phân loại với các dữ liệu tham khảo mặt đất.

Trong phương pháp phân loại có kiểm định chúng ta không xem xét
đến việc lấy mẫu cho loại đối tượng bị phân loại sai. Điều đó cho thấy ưu
điểm của phương pháp phân loại không kiểm định là xác định rõ các loại khác
nhau có mặt trong dữ liệu hình ảnh. Nhiều trong số các loại này có thể đầu
tiên chưa xuất hiện đối với người giải đoán dùng phương pháp phân loại có
kiểm định. Các loại phổ trong một cảnh tượng có thể có quá nhiều làm cho ta
gặp khó khăn khi lấy mẫu cho tất cả các loại của chúng, còn trong phương
pháp phân loại không kiểm định các loại này được tự động tìm thấy.
1.3. Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS thành lập bản đồ thảm thực
vật trên Thế giới và Việt Nam
1.3.1. Trên thế giới
Từ sau năm 1972, ngay khi có được những bức ảnh của vệ tinh Landsat,
nhiều quốc gia đã thử nghiệm và sử dụng chúng cho việc lập bản đồ rừng và
các hoạt động quan trắc. Trong Hội nghị về quan sát rừng thế giới (World
Forest Watch) tại Brazil năm 1992, các nhà khoa học đã tập trung đánh giá về
các tiếp cận trong quan trắc bằng vệ tinh và đưa ra kết luận rằng, viễn thám là
sự tiến bộ về phương pháp và công nghệ có khả năng đáp ứng được hệ thống
giám sát phù hợp cả về mặt khoa học cũng như những yêu cầu về công tác
quản lý lớp phủ rừng ở các quốc gia.

25

25