Phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô viên chăn – lào, sử dụng ảnh composite landsat 8

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
---------------------

BẾ HUY DƢỠNG

PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ
CHO THỦ ĐÔ VIÊN CHĂN - LÀO,
SỬ DỤNG ẢNH COMPOSITE LANDSAT-8

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

Hà Nội - 2019


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
---------------------

BẾ HUY DƢỠNG

PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ
CHO THỦ ĐÔ VIÊN CHĂN - LÀO
SỬ DỤNG ẢNH COMPOSITE LANDSAT-8

KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN
MÃ SỐ: 8480104.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. BÙI QUANG HƢNG

Hà Nội - 2019


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng nội dung của luận văn: “Phân loại lớp phủ đô thị
cho thủ đô Viêng Chăn - Lào, sử dụng ảnh Composite Landsat 8” là nghiên
cứu của tôi đã thực hiện dƣới sự định hƣớng của Tiến sĩ Bùi Quang Hƣng và
sự hƣớng dẫn trực tiếp của NCS. Phạm Tuấn Dũng. Trong toàn bộ nội dung
của luận văn, những gì đƣợc trình bày là những gì tôi đã học hỏi đƣợc và phát
triển từ các nghiên cứu trƣớc đây. Tất cả tài liệu tham khảo đều đƣợc trích
dẫn rõ ràng và hợp pháp.
Nếu phát hiện bất kỳ sự gian lận nào, tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về
nội dung luận văn của mình.
Hà nội, ngày

tháng

năm 2019

Học viên

Bế Huy Dƣỡng


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, cho phép tôi đƣợc bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Bùi
Quang Hƣng là ngƣời đã định hƣớng, hƣớng dẫn và nhiệt tình giúp đỡ tôi
thực hiện và hoàn thành luận văn thạc sĩ này.

Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy cô giáo đã giảng dạy, truyền đạt và
giúp tôi nâng cao kiến thức về chuyên ngành trong thời gian học tập tại khoa
Công nghệ Thông tin, trƣờng Đại học Công Nghệ, ĐHQG Hà Nội, đặc biệt là
sự đào tạo, giúp đỡ của các thầy cô tại chuyên ngành Hệ thống thông tin.
Qua đây, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS. TS.
Nguyễn Thị Nhật Thanh, NCS. Phạm Tuấn Dũng, NCS. Mẫn Đức Chức, ThS.
Phan Anh, các anh chị và các nhóm nghiên cứu thuộc Trung tâm Công nghệ
tích hợp liên ngành Giám sát hiện trƣờng đã luôn ủng hộ, chia sẻ kiến thức và
hết sức tạo điều kiện giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè và đồng nghiệp
đã luôn ủng hộ, quan tâm và chia sẻ mọi khó khăn với tôi trong suốt quá trình
học tập và nghiên cứu.
Dù nhận đƣợc những sự giúp đỡ nhiệt tình nhƣng do trình độ còn hạn
chế nên luận văn chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong
nhận đƣợc sự đóng góp của quý thầy cô và các bạn đồng nghiệp để luận văn
đƣợc hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày

tháng

năm 2019

Học viên

Bế Huy Dƣỡng


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ........................................................................................................................ 1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU................................................................ 3

1. Khái quát về bài toán nghiên cứu ...............................................................3
2. Khái quát về viễn thám và phân loại lớp phủ mặt đất ................................4
3. Viễn thám ...................................................................................................8
3.1

Khái niệm viễn thám ...........................................................................8

3.2

Phân loại hệ thống viễn thám ............................................................10

3.3

Các quang phổ thƣờng đƣợc sử dụng trong hệ thống thống viễn thám
12

4. Ảnh vệ tinh ...............................................................................................13
4.1

Nhận thức chung về ảnh vệ tinh ........................................................13

4.2

Ảnh Landsat 8 ...................................................................................16

5. Google Earth Engine ................................................................................21
CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ SỬ DỤNG
ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8............................................................................................ 23
1. Các phƣơng pháp kết hợp ảnh ..................................................................23
2. Các thuật toán thƣờng đƣợc sử dụng trong phân loại lớp phủ .................25

2.1

Support Vector Machine ...................................................................26

2.2

XGBoost ............................................................................................28

3. Phƣơng pháp đánh giá kết quả phân lớp ..................................................30
CHƢƠNG 3. THỰC NGHIỆM PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ........................................... 34
CHƢƠNG 4. CHO THỦ ĐÔ VIÊNG CHĂN - LÀO VÀ KẾT QUẢ ........................ 34
1. Khu vực nghiên cứu: ................................................................................34
2. Tập dữ liệu ảnh Landsat 8 ........................................................................36
3. Tạo ảnh Composite ..................................................................................38
4. Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử ...................................................41
5. Phân loại lớp phủ đô thị ...........................................................................42
6. Kết quả .....................................................................................................43
6.1

Kết quả của quá trình kết hợp ảnh .....................................................43

6.2

Kết quả của quá trình phân lớp..........................................................46


6.3

Đánh giá kết quả ................................................................................46

KẾT LUẬN .................................................................................................................. 51
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................................ 53


DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Bảng thông tin bƣớc sóng tƣơng ứng với màu sắc ............................................. 13
Bảng 1.2 Bảng so sánh một số đặc tính của các ảnh vệ tinh .............................................. 15
Bảng 1.3 Đặc điểm ảnh vệ tinh LDCM (Landsat 8) .......................................................... 18
Bảng 2.1 Các phƣơng pháp kết hợp ảnh ............................................................................ 25
Bảng 2.2 Ví dụ về Ma trận nhầm lẫn ................................................................................. 31
Bảng 2.3 Ví dụ về Hệ số Kappa ......................................................................................... 33
Bảng 3.1 Danh sách các quận trực thuộc thủ đô Viêng Chăn - Lào .................................. 35
Bảng 3.2 Tập dữ liệu ảnh Landsat 8 .................................................................................. 37
Bảng 3.3 Tổng hợp về các chỉ số Year score, DOY score, Opacity score, Distance to
cloud/cloud shadow trong quá trình kết hợp ảnh L8SR. .................................................... 39
Bảng 3.4 Tập điểm mẫu để xây dựng tập dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử ........... 41
Bảng 3.5 Kết quả phân loại lớp phủ đô thị Viêng Chăn năm 2018. .................................. 47
Bảng 3.6 Bảng tổng hợp so sánh kết quả phân loại lớp phủ đô thị Viêng Chăn. .............. 48


DANH SÁCH HÌNH VẼ
Hình 1.1 Thủ đô Viêng Chăn - Lào............................................................................. 3
Hình 1.2 Quá trình thu nhận dữ liệu trong viễn thám. ................................................ 8
Hình 1.3 Giới thiệu về hệ thống viễn thám điển hình. ................................................ 9
Hình 1.4 Hệ thống cảm biến bị động (trái) và cảm biến chủ động (phải). ............... 10
Hình 1.5 Vệ tinh địa tĩnh (trái) và Vệ tinh quỹ đạo cực (phải) ................................. 11
Hình 1.6 Các bƣớc sóng thƣờng đƣợc sử dụng trong viễn thám .............................. 12
Hình 1.7 Ví dụ hiển thị ảnh trong viễn thám ............................................................ 14
Hình 1.8 Ví dụ hiển thị ảnh Landsat 8 kết hợp 7 kênh ảnh....................................... 15

Hình 1.9 Các thế hệ vệ tinh Landsat. ........................................................................ 16
Hình 1.10 Hình ảnh của vệ tinh Landsat 8 ................................................................ 17
Hình 1.11 Minh họa góc nhìn tạo bởi vệ tinh (Viewing Zenith Angle) và góc nhìn
tạo bởi mặt trời với phƣơng thẳng đứng (Solar Zenith Angle) ................................. 20
Hình 1.12 Ví dụ kết hợp màu tự nhiên của dữ liệu ảnh Level 1 (trái) và ảnh Surface
Reflectance (phải) ..................................................................................................... 20
Hình 1.13 Kiến trúc tổng thể của Google Earth Engine ........................................... 21
Hình 2.1 Ý tƣởng cơ bản của SVM........................................................................... 27
Hình 2.2 Ý tƣởng cơ bản của XGBoost. ................................................................... 28
Hình 3.1 Sơ đồ tổng quan cho quá trình thực nghiệm. ............................................. 34
Hình 3.2 Địa lý và thủy văn Thủ đô Viêng Chăn - Lào ............................................ 35
Hình 3.3 Hình ảnh ghép cho khu vực thủ đô Viêng Chăn - Lào .............................. 37
Hình 3.4 Sơ đồ tính NDVI Score. ............................................................................. 40
Hình 3.5 Ảnh đại diện cho DOY 15 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4) .......... 43
Hình 3.6 Ảnh đại diện cho DOY 75 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4) .......... 43
Hình 3.7 Ảnh đại diện cho DOY 135 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4) ........ 44
Hình 3.8 Ảnh đại diện cho DOY 195 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4) ........ 44
Hình 3.9 Ảnh đại diện cho DOY 255 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4) ........ 45
Hình 3.10 Ảnh đại diện cho DOY 315 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4) ...... 45
Hình 3.11 Bản đồ lớp phủ đô thị Viêng Chăn, năm 2018. ........................................ 46
Hình 3.12 Bản đồ lớp phủ Viêng Chăn 1995 ............................................................ 49
Hình 3.13 Bản đồ lớp phủ Viêng Chăn 2005 ............................................................ 50


DANH SÁCH THUẬT NGỮ TIẾNG ANH VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT
Ý nghĩa

Thuật ngữ

Viết tắt

Land use and land cover
classification

Phân lớp che phủ đất và sử dụng đất

LULCC

Geographic Information System

Hệ thống thông tin địa lý

GIS

Geostationary satellite

Vệ tinh địa tĩnh

Polar orbital satellite

Vệ tinh quỹ đạo cực

Visible Light

Ánh sáng nhìn thấy đƣợc

Near Infrared

Cận hồng ngoại

Middle Infrared

Hồng ngoại trung bình

Thermal Infrared

Hồng ngoại nhiệt

Microwave

Siêu cao tần

Pixel

Điểm ảnh

Band

Kênh ảnh

United States Geological Survey Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ

USGS

National Aeronautics and Space
Administration

Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Hoa NASA
Kỳ

Landsat Data Continuity
Mission

Vệ tinh Landsat thứ 8

LDCM

Operational Land Imager

Bộ thu nhận ảnh mặt

OLI

Thermal Infrared Sensor

Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt

TIRS

Digital Number

Dạng số nguyên

DN

Landsat Surface Reflectance

LaSRC

Code

Viewing zenith angle

Góc nhìn tạo bởi vệ tinh và phƣơng
thẳng đứng

Solar zenith angle

Góc mặt trời và phƣơng thẳng đứng

Google Earth Engine

GEE

Best-Available-Pixel

Phƣơng pháp lựa chọn điểm ảnh tốt BAP
nhất

Normalized Difference

Chỉ số khác biệt thực vật

Vegetation Index

NDVI


1

MỞ ĐẦU

Thủ đô Viêng Chăn (hay Viên Chăn, Vientiane), là thành phố thủ đô của
nƣớc Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, có tiềm năng phát triển kinh tế và dân số
lớn. Do đó, nhiều khả năng cao khu vực đô thị của thành phố này sẽ mở rộng nhanh
chóng ra các vùng ngoại ô dọc theo tuyến đƣờng huyết mạch với cơ sở hạ tầng
không đầy đủ. Điều này tạo ra một thành phố với nhiều vấn đề ngổn ngang, điều
kiện sống tồi tệ, các dịch vụ xã hội không phù hợp, đồng thời phá hỏng những gì
thiên nhiên ban tặng cho nơi đây. Trƣớc thực trạng này, chính quyền thủ đô Viêng
Chăn đã kêu gọi các chuyên gia, các nhà khoa học, các nhà nghiên cứu cùng giúp
đỡ và đóng góp vào kế hoạch phát triển thủ đô Viêng Chăn.
Để đối phó với vấn đề này, các biện pháp tính toán hợp lý cần đƣợc thực
hiện dựa trên kế hoạch phát triển đô thị toàn diện. Chính quyền thủ đô Viêng Chăn
cũng nhƣ ngƣời dân thành phố cần xem xét cẩn thận các vấn đề này và lựa chọn
đƣờng lối phát triển hợp lý nhất cho thủ đô Viêng Chăn nhằm mục đích vừa phát
triển thành phố về kinh tế, dân số, cũng nhƣ vẫn giữ gìn đƣợc những nét bản sắc
vốn có để Viêng Chăn trở thành thành phố thu hút với nhân dân Lào cũng nhƣ với
khách du lịch nƣớc ngoài.
Mục tiêu của đề tài là phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn, đồng
thời xây dựng đƣợc bản đồ lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn năm 2018. Để xây
dựng đƣợc bản đồ lớp phủ đô thị, luận văn đã áp dụng phƣơng pháp xử lý kết hợp
ảnh Landsat8 và sử dụng thuật toán phân lớp để phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô
Viêng Chăn - Lào. Việc xây dựng đƣợc bản đồ lớp phủ đô thị, đồng thời giám sát sự
thay đổi của lớp phủ đô thị qua nhiều năm sẽ giúp chính quyền địa phƣơng và ngƣời
dân nơi đây có thêm đƣợc dữ liệu và căn cứ để lựa chọn phƣơng hƣớng phát triển
toàn diện cho thủ đô Viêng Chăn trong tƣơng lai.
Luận văn này đƣợc chia làm 05 phần chính.
- Phần Mở đầu: Giới thiệu về thực trạng phát triển tại Viêng Chăn và sự cần
thiết của việc nghiên cứu phân loại lớp phủ đô thị cho Viêng Chăn.


2

- Chƣơng 1: Tổng quan về nghiên cứu. Chƣơng này, giới thiệu khái quát về
viễn thám và bài toán phân loại lớp phủ mặt đất.
- Chƣơng 2: Phƣơng pháp phân loại lớp phủ đô thị sử dụng ảnh vệ tinh
Landsat 8
- Chƣơng 3: Thực nghiệm phân loại lớp phủ cho thủ đô Viêng Chăn - Lào
và kết quả.
- Phần Kết luận: Tổng kết về các kết quả đạt đƣợc của luận văn, những khó
khăn gặp phải và định hƣớng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện kết quả cuối cùng.


3

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1. Khái quát về bài toán nghiên cứu

Hình Error! No text of specified style in document..1 Thủ đô Viêng Chăn - Lào
Nguồn ảnh: Vientiane Capital Urban Development Master Plan
Viêng Chăn là thủ đô của nƣớc Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, là thành
phố trung ƣơng duy nhất và lớn nhất ở Lào, là trung tâm văn hóa, chính trị, kinh tế,
xã hội của cả nƣớc, thủ đô Viêng Chăn hứa hẹn sẽ có tiềm năng tăng trƣởng kinh tế
và nhân khẩu cao.
Sau khi mở cửa đất nƣớc vào năm 1986, nhằm thúc đẩy sự phát triển của đất
nƣớc, chính phủ Lào đã cho phép ngƣời dân cũng nhƣ các nhà đầu tƣ nƣớc ngoài có
quyền sở hữu đất hoặc thuê đất phục vụ cho các mục đích sản xuất kinh tế, đồng thời
cũng ban hành các Luật và quy định liên quan cho vấn đề này. Các nhà đầu tƣ đã sử
dụng đất để trồng trọt, khai khoáng, sản xuất thủy điện v.v…, quá trình này góp phần
giúp ngƣời dân bản địa có thêm thu nhập, góp phần phát triển kinh tế đất nƣớc.

4

Tuy nhiên, mặt trái của nó cũng phát sinh nhiều các vấn đề. Để tập hợp đất
cho các mục đích kinh tế khác nhau, các nhà đầu tƣ cũng nhƣ chính quyền sẽ buộc
phải di chuyển một phần hoặc toàn bộ dân cƣ trong khu vực đó. Việc di chuyển dân
cƣ này sẽ làm phát sinh ra những khu vực dân cƣ mới, bao gồm các cơ sở hạ tầng
nhƣ: chợ, trƣờng học, nhà ở, đƣờng giao thông, vệ sinh, v.v… hoặc dân cƣ sẽ dồn
tập trung vào một số khu vực nhất định. Điều này góp phần tạo nên sự phát triển mở
rộng của các đô thị.
Trong nhiều năm tới, tại thành phố Viêng Chăn, nhiều khả năng khu vực đô
thị sẽ nhanh chóng mở rộng về phía ngoại ô dọc theo các tuyến đƣờng huyết mạch.
Theo đó với cơ sở hạ tầng không đầy đủ sẽ tạo ra nhiều vấn đề với đô thị ngổn
ngang, điều kiện sống tồi tệ và dịch vụ xã hội không phù hợp. Sự phát triển cơ sở hạ
tầng ồ ạt, không xác định đúng hƣớng phát triển, sẽ làm mất đi sự quyến rũ, dịu
dàng vốn có của thành phố đồng thời kéo chậm sự phát triển kinh tế và xã hội của
thành phố này. Để đối phó với vấn đề đó, kế hoạch phát triển đô thị toàn diện cùng
với các biện pháp thích hợp cần phải đƣợc các nhà hoạch định chính sách đƣa ra và
thực hiện kịp thời.
Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu về cách áp dụng phƣơng pháp xử lý kết
hợp ảnh landsat 8 (composite) sau đó sử dụng các thuật toán phân lớp để phân loại
lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn - Lào năm 2018. Việc phân loại đƣợc lớp phủ
đô thị và giám sát sự thay đổi của lớp phủ qua nhiều năm sẽ phần nào đó giúp chính
quyền địa phƣơng cùng toàn thể ngƣời dân Thủ đô Viêng Chăn xem xét và kiểm tra
cẩn thận phƣơng hƣớng phát triển cho thủ đô Viêng Chăn trong tƣơng lai.
1.2. Khái quát về viễn thám và phân loại lớp phủ mặt đất
Công nghệ viễn thám đã trở thành một trong những thành tựu khoa học vũ
trụ phát triển đến trình độ cao và ngày càng trở thành một kỹ thuật phổ biến đƣợc
ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội ở nhiều nƣớc trên toàn thế
giới. Công nghệ viễn thám đã đƣợc áp dụng trong nhiều lĩnh vực, ví dụ nhƣ: nông
nghiệp, lâm nghiệp, địa chất, thủy văn, băng biển, lập bản đồ che phủ đất, đại dƣơng

và ven biển…[1] và nhu cầu này ngày càng gia tăng. Những kết quả thu đƣợc từ


5

công nghệ viễn thám giúp các nhà khoa học, các nhà hoạch định chính sách có các
phƣơng án, kế hoạch có tính chiến lƣợc về sử dụng và quản lý tài nguyên thiên
nhiên, môi trƣờng.
Việc nghiên cứu sử dụng đất và phân lớp che phủ đất (LULCC - Land use
and land cover classification) đã đƣợc xem xét nhƣ một trong những ứng dụng
truyền thống và quan trọng nhất trong viễn thám vì các sản phẩm LULCC rất cần
thiết cho một loạt các ứng dụng liên quan đến môi trƣờng [2].
Lớp phủ đề cập đến lớp phủ trên bề mặt trái đất, có thể là thực vật, hạ tầng
đô thị, nƣớc, đất trồng hay các loại khác. Xác định, phân định và lập bản đồ lớp phủ
là rất quan trọng cho việc nghiên cứu giám sát toàn cầu, quản lý tài nguyên và các
hoạt động lập kế hoạch. Xác định lớp phủ chính là cơ sở cho các hoạt động giám sát
(phát hiện thay đổi) có thể đƣợc thực hiện, và cung cấp thông tin bao phủ mặt đất
cho các bản đồ chuyên đề cơ sở.
Các thuật ngữ “Land use” và “Land cover” thƣờng đƣợc sử dụng thay thế
cho nhau, nhƣng chúng có những ý nghĩa riêng biệt. Lớp phủ (Land cover) đề cập
đến lớp phủ trên bề mặt trái đất, có thể là thực vật, hạ tầng đô thị, nƣớc, đất trồng
hay các loại khác. Xác định, phân định và lập bản đồ lớp phủ là rất quan trọng cho
việc nghiên cứu giám sát toàn cầu, quản lý tài nguyên và các hoạt động lập kế
hoạch. Xác định lớp phủ chính là cơ sở cho các hoạt động giám sát (phát hiện thay
đổi) có thể đƣợc thực hiện, và cung cấp thông tin bao phủ mặt đất cho các bản đồ
chuyên đề cơ sở. Việc sử dụng đất (Land use) đề cập đế mục đích mà đất phục vụ,
chẳng hạn nhƣ: giải trí, môi trƣờng hoang dã hoặc nông nghiệp.
Khi sử dụng cùng nhau, cụm từ Land Use/ Land Cover đề cập đến việc phân
loại hoặc phân lớp các hoạt động của con ngƣời và các thành phần tự nhiên trong
một khung cảnh hoặc khu vực nhất định trong khoảng thời gian dựa trên các phân

tích khoa học và thống kê nguồn dữ liệu phù hợp.
Các ứng dụng của LULCC trong viễn thám[1]
- Quản lý tài nguyên thiên nhiên
- Bảo vệ môi trƣờng sống hoang dã


6

- Đầu vào cơ sở cho việc lập bản đồ thông tin địa lý (Geographic Information
System - GIS)
- Sự mở rộng lấn chiếm của đô thị
- Định tuyến và lên kế hoạch cho các hoạt động xác định địa chấn/ thăm dò/
khai thác tài nguyên
- Phác họa thiệt hại (động đất, lũ lụt, núi lửa, lốc xoáy, hỏa hoạn)
- Ranh giới pháp lý cho việc ƣớc tính thuế và tài sản
- Phát hiện mục tiêu: xác định dải hạ cánh, đƣờng, cầu, bề mặt đất/ nƣớc.
Một trong những thách thức cấp bách nhất ở hiện tại và cả tƣơng lai là sự đô
thị hóa trên toàn cầu. Đô thị hóa là quá trình phát triển kinh tế, xã hội, song song với
sự mở rộng không gian đô thị. Ở khía cạnh xã hội học, tùy thuộc vào từng quốc gia
khác nhau, định nghĩa đô thị đƣợc sử dụng khác nhau, tuy nhiên hầu hết các quốc
gia đều định nghĩa đô thị là khu vực tập trung dân cƣ với mật đột cao và phần lớn
dân cƣ hoạt động trong lĩnh vực kinh tế phi nông nghiệp. Đô thị là trung tâm chính
trị, hành chính, kinh tế, văn hóa hoặc chuyên ngành, có vai trò thúc đẩy sự phtá
triển kinh tế - xã hội của quốc gia hoặc vùng lãnh thổ, một địa phƣơng, bao gồm nội
thành, ngoại thành của thành phố; nội thị, ngoại thị của thị xã; thị trấn. [3]
Khi dân số trên toàn cầu tăng lên và nền kinh tế của các quốc gia tiếp tục phát
triển mà không còn dựa vào các hệ thống nông nghiệp, các thành phố sẽ tăng lên và mở
rộng hơn. Sự phát triển đô thị thƣờng xâm phạm đến đất trồng rừng hoặc đất nông
nghiệp. Sự tăng trƣởng thành phố là một chỉ số của công nghiệp hóa (phát triển) và
nhìn chung đều có ảnh hƣởng tiêu cực đến sức khỏe môi trƣờng của một vùng.

Việc định lƣợng cho hiện tƣợng này vẫn chƣa hoàn toàn có thể nắm đƣợc
hết. Đặc biệt, thông tin chính xác trên thế giới về vị trí và sự phân bố dân cƣ ở các
vùng đô thị và nông thôn là vẫn còn thiếu. Tỉ lệ mặt đất đƣợc bao phủ bởi diện tích
xây dựng là bao nhiêu? Tỉ lệ giữa các vùng đô thị và nông thôn là thế nào? Có bao
nhiêu thành phố trên Thế giới? [4]
Việc thay đổi mục đích sử dụng đất từ nông nghiệp sang đô thị cần đƣợc
giám sát để ƣớc tính dân số, dự đoán và hoạch định hƣớng phát triển của đô thị cho
các nhà phát triển đồng thời giám sát các mối gây hại và nguy hiểm cho môi trƣờng


7

lân cận [5]. Các khu tị nạn hoặc các thành phố tạm cƣ cũng cần đƣợc giám sát và
ƣớc tính số lƣợng dân cƣ và mật độ dân cƣ. Việc phân tích đất sử dụng cho nông
nghiệp và đô thị là rất quan trọng để đảm bảo hƣớng phát triển không xâm lấn vào
đất nông nghiệp có giá trị, và để đảm bảo nông nghiệp phát triển trên vùng đất thích
hợp và sẽ không bị ảnh hƣởng bởi hạ tầng liền kề. Có đƣợc thông tin lớp phủ đô thị
sẽ giúp những nhà hoạch định chính sách xây dựng đƣợc chiến lƣợc phát triển hợp
lý và bền vững mà vẫn có thể bảo vệ đƣợc môi trƣờng.
Với các phân tích đa thời gian, viễn thám mang đến góc nhìn riêng biệt về
cách các thành phố phát triển. Yếu tố chính để lập bản đồ thay đổi sử dụng đất từ
nông thôn sang đô thị là khả năng phân biệt giữa việc sử dụng đất ở nông thôn (nhƣ
việc sử dụng cho canh tác, các đồng cỏ cho gia súc v.v…) và sử dụng đất ở đô thị
(dân cƣ, thƣơng mại, giải trí). Phƣơng pháp viễn thám có thể đƣợc sử dụng để phân
loại các lớp phủ một cách kinh tế và lặp đi lặp lại trên các khu vực rộng lớn.
Đất đô thị là đất thuộc khu vực nội thành, nội thị xã, thị trấn đƣợc quy hoạch
sử dụng làm nhà ở, trụ sở các cơ quan tổ chức, các cơ sở sản xuất kinh doanh, các
cơ sở hạ tầng phục vụ lợi ích công cộng, quốc phòng an ninh và các mục đích khác
của xã hội. Ngoài ra theo quy định các loại đất ngoại thành, ngoại thị xã đã có quy
hoạch của cơ quan Nhà nƣớc có thẩm quyền phê duyệt để phát triển đô thị cũng

đƣợc tính vào đất đô thị.[3]
Trong viễn thám, lớp phủ đô thị sẽ đƣợc đặc trƣng bởi hỗn hợp các kiểu vật
liệu khác nhau và là các tổ hợp của các lớp phủ khác biệt nhau về phổ phản xạ. Do
tính chất không đồng nhất này, nên việc phân loại các kiểu lớp phủ đô thị thƣờng
gặp rất nhiều khó khăn. Do đó, nơi nào có xây dựng, có sự bê tông hóa bề mặt sẽ
đƣợc nhận dạng và phát hiện lớp phủ đô thị, dựa theo các đặc tính của mặt không
thấm nƣớc [4][6][7][8]. Đƣờng giao thông, các công trình nhà ở, bãi đỗ xe đƣợc phủ
bởi vật liệu không thấm nƣớc nhƣ nhựa đƣờng, đá, vật liệu xây dựng v.v… là các
mặt không thấm, dù chúng có tính chất vật lý riêng nhƣng sẽ đƣợc ghi nhận là đối
tƣợng thuộc lớp phủ đô thị. Và cũng nhƣ nhiều nghiên cứu khác, trong nghiên cứu
này, đối tƣợng mặt không thấm đƣợc xem nhƣ là đặc trƣng của đô thị và đƣợc dùng
để xác định và phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn - Lào.


8

1.3. Viễn thám
1.3.1. Khái niệm viễn thám

Hình Error! No text of specified style in document..2 Quá trình thu nhận
dữ liệu trong viễn thám.
Nguồn ảnh: Nelson Mandela University
Viễn thám đƣợc định nghĩa là khoa học và công nghệ thu nhận thông tin về
một đối tƣợng, một vùng hoặc một hiện tƣợng thông qua việc phân tích các tài liệu
thu đƣợc bởi các thiết bị chuyên dụng. Các thiết bị này không tiếp xúc trực tiếp với
các đối tƣợng, khu vực hoặc hiện tƣợng nghiên cứu [9]
Sóng điện từ đƣợc phản xạ hoặc bức xạ từ một đối tƣợng là nguồn dữ liệu
chính trong viễn thám. Một bức ảnh viễn thám cung cấp thông tin về các đối tƣợng
dƣới dạng năng lƣợng bức xạ trong các bƣớc sóng đƣợc ghi lại. Việc đo đạc và

9

phân tích quang phổ cho phép trích xuất các thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt
đất khác nhau do sự tƣơng tác giữa bức xạ điện từ và vật thể.
Các thiết bị đƣợc sử dụng để cảm nhận sóng điện từ đƣợc gọi là cảm biến.
Các cảm biến có thể là các máy ảnh hoặc máy quét đƣợc gắn trên các vật mang
khác nhau. Các vật mang này có thể là máy bay, khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ
tinh... Hình 1.1 thể hiện một sơ đồ điển hình cho việc thu nhận ảnh viễn thám. Bức
xạ mặt trời là nguồn năng lƣợng chính đƣợc sử dụng trong viễn thám. Các bƣớc
sóng điện từ đƣợc chuyển đến cảm biến nằm trên các vật mang. Thông tin từ năng
lƣợng phản xạ có thể đƣợc xử lý và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhƣ
Nông nghiệp, Lâm nghiệp, địa chất, khí tƣợng, môi trƣờng…
Một hệ thống viễn thám làm việc theo mô hình sau: đầu tiên tia sáng, có thể
phát ra từ mặt trời hoặc chính bản thân vệ tinh, gặp bề mặt Trái đất. Sau đó nó đƣợc
hấp thụ một phần, phản xạ và bức xạ trở lại bầu khí quyển. Trong bầu khí quyển tia
sáng có thể cũng bị hấp thụ, phản xạ hoặc bức xạ thêm nữa. Trên bầu trời, cảm biến
vệ tinh sẽ thu nhận tia phản xạ đến nó. Sau đó là quá trình truyền, nhận, xử lý và
chuyển đổi năng lƣợng bức xạ thành dữ liệu ảnh. Cuối cùng, công việc giải thích và
phân tích hình ành đƣợc áp dụng để có thể ứng dụng trong đời sống thực tế. Hình
1.3 mô tả các thành phần cơ bản của hệ thống viễn thám. [1]


10

Hình Error! No text of specified style in document..3 Giới thiệu về hệ thống viễn
thám điển hình.
Nguồn ảnh: Natural Resources Canada ()
Trong đó:
- A: Nguồn năng lƣợng hoặc ánh sáng

- B: Truyền năng lƣợng qua khí quyển
- C: Các vật thể đƣợc tƣơng tác
- D: Vệ tinh
- E: Hệ thống thu nhận
- F: Hệ thống phân tích hình ảnh
- G: Hệ thống ứng dụng.
1.3.2. Phân loại hệ thống viễn thám
Các hệ thống viễn thám có thể đƣợc phân loại theo các tiêu chí sau: nguồn
năng lƣợng, quỹ đạo của vệ tinh, quang phổ thu nhận, v.v… [1]
Phân loại dựa trên nguồn năng lƣợng: có hệ thống viễn thám gián tiếp và
trực tiếp, nhƣ hình 1.4.
- Hệ thống cảm biến chủ động (active): Cảm biến phát ra bức xạ hƣớng về
phía vật thể đƣợc nghiên cứu. Bức xạ phản xạ lại từ vật thể đƣợc phát hiện và đọ
đạc bởi bộ cảm biến [1]. Ví dụ nhƣ: radar.
- Hệ thống cảm biến bị động (passive): Mặt trời cung cấp nguồn năng lƣợng
rất thuận tiện cho viễn thám. Bộ cảm biến bị động chỉ có thể đƣợc sử dụng để phát
hiện ra năng lƣợng khi nguồn năng lƣợng tự nhiên có sẵn. Đối với tất cả năng lƣợng
phản xạ, cảm biến này chỉ đo đƣợc trong khoảng thời gian mặt trời chiếu sáng vào
bề mặt Trái đất.[1]


11

Hình Error! No text of specified style in document..4 Hệ thống cảm biến bị động
(trái) và cảm biến chủ động (phải).
Nguồn ảnh: Grind GIS ()
Phân loại dựa vào quỹ đạo vệ tinh: (nhƣ hình 1.5)
- Vệ tinh địa tĩnh (Geostationary satellite): Các vệ tinh có hƣớng nhìn tới
cùng một khu vực của bề mặt trái đất vào tất cả các khoảng thời gian đƣợc gọi là vệ
tinh địa tĩnh[1], các vệ tinh này có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay của trái

đất, nghĩa là vị trí tƣơng đối của vệ tinh so với trái đất là đứng yên. Các vệ tinh thời
tiết và truyền thông là những vệ tinh thuộc loại này.
- Vệ tinh quỹ đạo cực (Polar orbital satellite): các vệ tinh với mặt phẳng
quỹ đạo bay vuông góc hoặc gần nhƣ vuông góc so với mặt phẳng xích đạo của Trái
đất, nên chúng có thể lấy ảnh của mọi vùng trên trái đất vào các giờ cố định.


12

Hình Error! No text of specified style in document..5 Vệ tinh địa tĩnh (trái) và Vệ
tinh quỹ đạo cực (phải)
Nguồn ảnh: Grind GIS ()
Phân loại dựa vào quang phổ nhận đƣợc: gồm 3 loại cơ bản:
- Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy đƣợc và hồng ngoại: 0.4-0.76µm (1µm
= 1 x 10-3 mm).
- Viễn thám hồng ngoại nhiệt: bƣớc sóng từ 3-22µm
- Viễn thám siêu cao tần: 1mm-1m
1.3.3. Các quang phổ thường được sử dụng trong hệ thống thống viễn thám
Trong thực tế, có rất nhiều kiểu ánh sáng khác nhau. Tuy nhiên chỉ có một
vài kênh quang phổ đƣợc sử dụng trong viễn thám (nhƣ hình 1.6). Sau đây là những
kênh thƣờng xuyên đƣợc sử dụng:
- Ánh sáng nhìn thấy đƣợc (Visible Light): ánh sáng có bƣớc sóng trong
khoảng 0.4-0.7µm, tƣơng ứng với bƣớc sóng từ màu tím (Violet) đến màu đỏ (Red).
Các bƣớc sóng phổ biến mà chúng ta cảm nhận đƣợc nhƣ các màu sắc cụ thể từ
phần nhìn thấy đƣợc của quang phổ đƣợc liệt kê nhƣ ở hình 1.6. Và đây cũng là
phần duy nhất của quang phổ mà chúng ta có thể liên kết với khái niệm màu sắc
(phần quang phổ còn lại chúng ta không thể thấy đƣợc bằng mắt thƣờng mà phải sử


13

dụng các thiết bị chuyên dụng nhƣ cảm biến v.v…). Red, Green, Blue có thể đƣợc
gọi là các màu chính hoặc các bƣớc sóng chính, bởi vì không có màu chính nào có
thể đƣợc tạo ra từ 2 màu bất kỳ nào khác, nhƣng bất kỳ màu nào khác cũng có thể
đƣợc tạo ra từ việc kết hợp Red, Blue, Green theo các tỉ lệ khác nhau [1]. Năng
lƣợng đƣợc cung cấp bởi các kênh sóng này đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong
viễn thám.

Hình Error! No text of specified style in document..6 Các bƣớc sóng thƣờng đƣợc
sử dụng trong viễn thám
Nguồn ảnh: Introduction to Remote Sensing of Environment - R.B. Smith (2002) [9]
STT

Màu sắc

Bƣớc sóng

1

Violet

0.400 - 0.446 µm

2

Blue

0.446 - 0.500 µm

3

Green

0.500 - 0.578 µm

4

Yellow

0.578 - 0.592 µm

5

Orange

0.592 - 0.620 µm

6

Red

0.620 - 0.700 µm

Bảng Error! No text of specified style in document..1 Bảng thông tin bƣớc sóng
tƣơng ứng với màu sắc


14

- Cận hồng ngoại (Near Infrared): ánh sáng có bƣớc sóng trong khoảng 0.71.34µm.

- Hồng ngoại trung bình (Middle Infrared): ánh sáng có bƣớc sóng trong
khoảng từ 1.55-2.4µm
- Hồng ngoại nhiệt (Thermal Infrared): ánh sáng có bƣớc sóng trong khoảng
3-22µm
- Siêu cao tần (Microwave): ánh sáng có bƣớc sóng từ 1mm-1m, phần phổ
này là mối quan tâm gần đây của viễn thám. Nó bao gồm các bƣớc sóng dài nhất
dƣợc sử dụng cho viễn thám. Các bƣớc sóng ngắn hơn có các tính chất tƣơng tự nhƣ
vùng hồng ngoại nhiệt, trong khi các bƣớc sóng dài hơn đã gần tiệm cận các bƣớc
sóng đƣợc sử dụng cho phát sóng vô tuyến.
1.4. Ảnh vệ tinh
1.4.1. Nhận thức chung về ảnh vệ tinh
Ảnh vệ tinh là những ảnh về Trái đất và những hành tinh khác đƣợc thu thập
bởi các vệ tinh quan sát. Các vệ tinh này thƣờng đƣợc điều hành bởi các cơ quan
chính phủ hoặc doanh nghiệp trên thế giới.


15

Hình Error! No text of specified style in document..7 Ví dụ hiển thị ảnh trong
viễn thám
Nguồn ảnh: Natural Resources Canada [1]
Một bức ảnh có thể đƣợc thể hiện và hiển thị ở dạng kỹ thuật số bằng cách
chia bức ảnh thành các khu vực nhỏ cùng kích thƣớc và hình dạng, đƣợc gọi là các
thành phần ảnh hoặc điểm ảnh (pixel), và biểu thị độ sáng của từng khu vực với một
giá trị số hoặc số điện tử [1]. Ví dụ dƣới, ảnh đƣợc quét và chia thành các điểm ảnh
với mỗi điểm ảnh đƣợc gán một giá trị số đại diện liên quan đến độ sáng. Máy tính
hiển thị mỗi giá trị số này ở các cấp độ sáng khác nhau.
Trong viễn thám, ngƣời ta chia bƣớc sóng làm nhiều khoảng khác nhau, và
thông tin thu thập đƣợc trong mỗi khoảng bƣớc sóng này sẽ đƣợc lƣu trữ, gọi là một
kênh (band). Chúng ta có thể kết hợp và hiển thị các thông tin bằng số của kênh

bằng cách sử dụng ba màu chính (Blue, Green và Red). Dữ liệu từ mỗi kênh đƣợc
hiển thị nhƣ là một trong các màu chính và, tùy thuộc vào độ sáng tƣơng ứng của


16

mỗi điểm ảnh trong mỗi kênh, các màu chính kết hợp theo các tỉ lệ khác nhau để
hiển thị ra các màu khác nhau.

Hình Error! No text of specified style in document..8 Ví dụ hiển thị ảnh Landsat
8 kết hợp 7 kênh ảnh
Nguồn ảnh: Monde Spartial ( />Hiện nay có nhiều vệ tinh quan sát Trái đất và chúng thƣờng mang các đặc
điểm chung gồm: độ phân giải không gian, độ phân giải quang phổ, độ phân giải
phóng xạ và độ phân giải thời gian.

STT

Vệ tinh

Loại

Độ phân
giải
không
gian

Độ phân giải
quang phổ
(loại trừ kênh
Toàn sắc)

Độ phân
giải
phóng
xạ

Độ phân
giải thời
gian

1

MODIS

Quang học

250 1000m

36 kênh

12 bits

Hàng
ngày

8 bits

2-3 ngày,
phụ thuộc
vào vĩ độ

2

SPOT 5

Quang học

10m

4 kênh
(Green, Red, Near
IR, SWIR)

3

Landsat

Quang học

30m

10 kênh (Coastal -> 12 bits

16 ngày