Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực tây nguyên

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

NGUYỄN THỊ QUỲNH TRANG

NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐẤT BẰNG TƢ LIỆU ẢNH MODIS
PHỤC VỤ CẢNH BÁO HẠN HÁN KHU VỰC TÂY NGUYÊN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

HÀ NỘI – 2013


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

NGUYỄN THỊ QUỲNH TRANG

NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐẤT BẰNG TƢ LIỆU ẢNH MODIS
PHỤC VỤ CẢNH BÁO HẠN HÁN KHU VỰC TÂY NGUYÊN
Chuyên ngành: QUản lý tài nguyên môi trƣờng
Mã số: 60850101

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

HÀ NỘI – 2013


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU .............................................................................................................................. 1
1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................................. 1

2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài. .................................................................................... 2
3. Giới hạn phạm vi nghiên cứu. ........................................................................................ 3
4. Cấu trúc luận văn ........................................................................................................... 4
CHƢƠNG 1 .......................................................................................................................... 5
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH TOÁN NHIỆT
ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN ........................................................................... 5
1.1. Một số khái niệm liên quan đến nội dung nghiên cứu .................................................. 5
1.1.1. Nhiệt độ bề mặt đất .............................................................................................. 5
1.1.2. Hạn hán, chỉ số khô hạn ....................................................................................... 7
1.2. Giới thiệu chung về dữ liệu ảnh MODIS .......................................... 9_Toc377308318
1.3. Cơ sở ứng dụng tƣ liệu ảnh MODIS trong tính toán nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn
nhiệt độ - thực vật ............................................................................................................ 14
1.3.1. Sử dụng tư liệu ảnh MODIS cho tính toán nhiệt độ bề mặt ................................. 14
1.3.1.1. Cơ sở lý thuyết tính toán nhiệt độ bề mặt ......................................................... 14
1.3.1.2. Tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất từ ảnh MODIS ........................................ 18
1.3.2. Sử dụng tư liệu ảnh MODIS cho tính toán chỉ số khô hạn ................................... 23
1.3.2.1. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đất LST và chỉ số thực vật NDVI ................ 23
1.3.2.2. Cơ sở tính toán chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật ........................................... 29
1.4. Các phƣơng pháp nghiên cứu .................................................................................... 36
CHƢƠNG 2 ........................................................................................................................ 37
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ NGUY CƠ HẠN HÁN Ở
TÂY NGUYÊN................................................................................................................... 37
2.1. Các nhân tố tự nhiên ................................................................................................. 37
2.1.1. Vị trí địa lý ......................................................................................................... 37
2.1.2. Địa chất ............................................................................................................. 37
2.1.3. Địa hình - địa mạo ............................................................................................. 39
2.1.4. Khí hậu .............................................................................................................. 43
2.1.5. Thủy văn ............................................................................................................ 49
2.1.6. Thổ nhưỡng........................................................................................................ 53
2.2. Các hoạt động kinh tế xã hội ..................................................................................... 58

2.2.1. Dân tộc và chính sách phát triển kinh tế xã hội .................................................. 58
2.2.2. Phát triển nông – lâm nghiệp: ............................................................................ 60
CHƢƠNG 3 ........................................................................................................................ 65
3.1. Cơ sở dữ liệu và mô hình tính toán............................................................................ 65
3.1.1. Cơ sở dữ liệu..................................................................................................... 65
3.1.3. Quy trình tính toán ............................................................................................ 69
3.2. Tính toán nhiệt độ bề mặt khu vực Tây Nguyên ........................................................ 70
3.3. Tính toán chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên.......................................................... 75
3.3.1. Tính toán chỉ số NDVI từ MOD09A1.................................................................. 75

i


3.3.2. Tính TVDI từ LST và NDVI ................................................................................ 78
3.4. Cảnh báo nguy cơ hạn hán khu vực Tây Nguyên ................................................... 83
KẾT LUẬN......................................................................................................................... 90
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 92

ii


DANH MỤC HÌNH
Hình 1. Sơ đồ khu vực nghiên cứu
Hình 1.1. Sơ đồ phân phối các sản phẩm MODIS theo hệ thống mắt lƣới sinusoidal
Hình 1.2. Bức xạ điện từ của vật đen tuyệt đối ở các bƣớc sóng
Hình 1.3. Định luật Wien và quan hệ bƣớc sóng/ cƣờng độ nhiệt độ bức xạ
Hình 1.4. So sánh phát xạ của thạch anh với vật đen tuyệt đối
Hình 1.5. Công suất bức xạ của kim loại theo các bƣớc sóng
Hình 1.6. Cửa số khí quyển và các vùng phát xạ nhiệt
Hình 1.7. Sơ đồ không gian của nhiệt độ bề mặt - chỉ số thực vật và mối quan hệ với

sự bay hơi (evaporation), sự thoát hơi nƣớc của cây (transpiration) và phần trăm lớp
phủ thực vật
Hình 1.8. Mô phỏng về các yếu tố ảnh hƣởng tới nhiệt độ bề mặt đất. Các biến trong
đƣờng tròn có thể nhận đƣợc từ dữ liệu viễn thám
Hình 1.9. Chỉ số TVDI của một pixel ảnh (Ts, NDVI) đƣợc xác định nhƣ một tỷ lệ
giữa đƣờng A = (Ts  Ts min ) và B = (Ts max  Ts min )
Hình 1.10. Ví dụ về không gian đặc trƣng tiêu chuẩn Ts- NDVI
Hình 2.1. Bản đồ địa hình và bản đồ vờn bóng địa hình Tây Nguyên
Hình 2.2. Bản đồ địa mạo Tây Nguyên
Hình 2.3. Nhiệt độ trung bình tháng và lƣợng mƣa tháng của trạm Đà Lạt và Buôn Ma
Thuột năm 2012
Hình 2.4. Sơ đồ các trạm khí tƣợng khu vực Tây Nguyên
Hình 2.5. Bản đồ thủy văn Tây Nguyên
Hình 2.6. Bản đồ đất của Tây Nguyên
Hình 2.7. Hiện trạng lớp phủ rừng Tây Nguyên năm 2010
Hình 3.1. Quy trình tính toán chỉ số khô hạn TVDI
Hình 3.2. Bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Tây Nguyên tổ hợp 8 ngày từ
26/02/2012 đến 5/03/2012

iii


Hình 3.3. Nhiệt độ bề mặt đất tổ hợp theo tháng cho tháng 1/2013(a), 2/2013(b),
3/2013(c)
Hình 3.4. Nhiệt độ bề mặt đất tính từ ảnh MODIS và nhiệt độ bề mặt đất trung bình
tháng 2/2012 và 11/2012 tại các trạm khi tƣợng
Hình 3.5. Bản đồ chỉ số thực vật NDVI khu vực Tây Nguyên ngày 09/01/2013
Hình 3.6. Chỉ số TVDI của một pixel ảnh (Ts, NDVI) đƣợc xác định nhƣ một tỷ lệ
giữa đƣờng A = (Ts  Ts min ) và B = (Ts max  Ts min )
Hình 3.7. Lấy mẫu trên ảnh LST để xác định rìa ƣớt của tam giác TVDI

Hình 3.8. Phân ngƣỡng NDVI
Hình 3.9. Thống kê LST min cho từng lớp NDVI sau khi phân ngƣỡng
Hình 3.10. Giá trị rìa khô đƣợc sử dụng cho việc tính toán chỉ số TVDI ngày
09/01/2013 (trái) và ngày 2/12/2012 (phải)
Hình 3.11. Chuỗi bản đồ TVDI tổ hợp tháng năm 2011
Hình 3.12. Chuỗi bản đồ TVDI tổ hợp tháng năm 2012
Hình 3.13. Chuỗi bản đồ TVDI tổ hợp tháng cho 11 tháng/ 2 cho mùa khô 2011-2012
và 2012-2013
Hình 3.14. Mối quan hệ giữa lƣợng mƣa trung bình tháng tại các trạm khí tƣợng và
chỉ số khô hạn TVDI
Hình 3.15. Sơ đồ chỉ số khô hạn của hai tỉnh Gia Lai và Đăk Lăk tổ hợp tháng cho
tháng 12/2012(a), 1/2013(b), 2/2013(c)
Hình 3.16. Bản đồ lớp phủ rừng 2010 khu vực Tây Nguyên

iv


DANH MỤC BẢNG
Bảng1. Số liệu hành chính các tỉnh vùng Tây Nguyên
Bảng 1.1. Các đặc tính kỹ thuật của ảnh MODIS
Bảng 1.2. 36 kênh phổ của ảnh MODIS
Bảng 1.3. Các kênh ảnh MODIS đƣợc sử dụng để tính nhiệt độ bề mặt đất
Bảng 1.4. Hệ số phát xạ trung bình của 11 loại cây trên kênh 31, 32 của MODIS
Bảng 2.1. Nhiệt độ trung bình và lƣợng mƣa tại các trạm khí tƣợng của Tây Nguyên
Bảng 2.2. Danh sách và tọa độ các trạm khí tƣợng của Tây Nguyên
Bảng 2.3. Các loại đất chính vùng Tây Nguyên
Bảng 2.4. Hiện trạng lớp phủ rừng Tây Nguyên năm 2010
Bảng 3.1. Các đặc tính kỹ thuật của MOD11A2
Bảng 3.2. Bộ dữ liệu sản phẩm của MOD11A2
Bảng 3.3. Nhãn đánh giá chất lƣợng sản phẩm cho MOD11A2

Bảng 3.4. Các đặc tính kỹ thuật của MOD09A1
Bảng 3.5 .Bộ dữ liệu sản phẩm của MOD09A1

v


Lời cảm ơn
Trƣớc tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS. TS. Nguyễn Hiệu,
thầy đã tận tình hƣớng dẫn em hoàn thành luận văn. Nhờ có sự giúp đỡ của thầy, em
thấy mình trƣởng thành hơn rất nhiều sau luận văn thạc sỹ này.
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các anh chị đồng nghiệp thuộc phòng
Công nghệ Viễn thám, GIS và GPS, Viện Công nghệ Vũ trụ, Viện Hàn lâm khoa học
Việt Nam. Các anh chị đã chỉ bảo tận tình, định hƣớng và tạo điều kiện cho em hoàn
thành luận văn. Sau luận văn thạc sỹ, em học hỏi đƣợc rất nhiều điều cũng nhƣ kinh
nghiệm nghiên cứu, làm việc. Em xin chân thành cảm ơn đề tài TN3/T16 thuộc
chƣơng trình Khoa học và Công nghệ phục vụ phát triển kinh tế - xã hội vùng Tây
Nguyên đã hỗ trợ kinh phí và tƣ liệu để em thực hiện luận văn.
Em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trong khoa Địa lý và phòng Sau Đại học
trƣờng Đại học Tự nhiên Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong thời gian học
tập và nghiên cứu
Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, ngƣời thân và bạn bè đã giúp đỡ, động viên
khích lệ và chia sẻ cùng em trong quá trình thực hiện luận văn
Hà Nội, tháng 12 năm 2013
Tác giả

Nguyễn Thị Quỳnh Trang

vi

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Tây Nguyên là vùng cao nguyên ở Nam Trung Bộ Việt Nam có đất đai màu mỡ
với đất đỏ bazan đặc trƣng, diện tích rừng còn lại lớn với thảm sinh vật đa dạng, có
trữ lƣợng khoáng sản phong phú hầu nhƣ chƣa đƣợc khai thác và tiềm năng du lịch
cao. Tuy nhiên hiện nay, vùng đất này đang phải đối mặt với không ít nguy cơ về suy
thoái rừng cũng nhƣ suy thoái chất lƣợng đất, kéo theo những hậu quả nhƣ sụt giảm
năng suất cây trồng và nguy cơ hạn hán, nạn khô hạn đang ngày một mở rộng diện
tích. Tính đến tháng 3/2013, các tỉnh Tây Nguyên đã có trên 73.773 ha/600.000 ha
cây trồng các loại bị hạn, chủ yếu là lúa nƣớc và cà phê. Dự báo, diện tích khô hạn các
tỉnh Tây Nguyên sẽ còn tiếp tục tăng thêm 73.000 ha. Trong những năm gần đây, Tây
Nguyên liên tục là một trong những khu vực chịu hạn hán và thiếu nƣớc trầm trọng
nhất cả nƣớc. Từ đó có thể thấy những nghiên cứu về cảnh báo hạn hán là rất cần thiết
cho công tác ứng phó, cũng nhƣ quy hoạch sử dụng đất hợp lý nói riêng, và sử dụng
hợp lý tài nguyên thiên nhiên của Tây Nguyên nói chung.
Nhiệt độ lớp phủ bề mặt (Land surface temperature - LST) là một trong các chỉ
số về quá trình cân bằng năng lƣợng trên bề mặt Trái đất, là kết quả của các tƣơng tác,
trao đổi năng lƣợng giữa mặt đất – khí quyển. Nhiệt độ bề mặt đất đƣợc tính toán trên
cơ sở sự phát xạ của các đối tƣợng bề mặt (đất đai, lớp phủ thực vật, bề mặt của nhà
cửa…) và có mối liên quan mật thiết với các quá trình biến đổi của môi trƣờng đất,
đồng thời cũng phản ánh sự thay đổi của lớp phủ thực vật, đóng vai trò quan trọng với
các chỉ số cảnh báo hạn hán, ví dụ nhƣ trong điều kiện khô hạn, nhiệt độ lá cây tăng
cao là một chỉ số phản ánh sự thiếu nƣớc của thực vật. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề
mặt và các loại thực phủ sẽ góp phần tìm ra câu trả lời tốt nhất để cải thiện những vấn
đề nhƣ nạn hạn hán, sâu bệnh, cải thiện chất lƣợng môi trƣờng, từ đó làm cơ sở khoa
học cho công tác cảnh báo hạn và quy hoạch sử dụng đất.

1

Trong điều kiện hiện nay ở Tây Nguyên, sử dụng các lực lƣợng hiện có chƣa thể
đáp ứng những yêu cầu của công tác nghiên cứu, nên một hệ thống có khả năng cung
cấp kịp thời, liên tục các thông tin giám sát và quản lý rừng trên diện rộng là hết sức
cần thiết. Cùng với sự phát triển của công nghệ vệ tinh quan sát Trái đất, khả năng
ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý trong nghiên cứu lớp
phủ thực vật cho thấy có nhiều ƣu thế với điều kiện đặc thù của Tây Nguyên. Và việc
ứng dụng ảnh viễn thám, đặc biệt là ảnh MODIS (có khả năng chụp 1 – 4 ảnh/ngày)
hiện nay đáp ứng đƣợc các yêu cầu này. Ƣu điểm của ảnh MODIS là thể thu nhận
đƣợc hàng ngày, với tần suất quan sát lãnh thổ cao, độ phủ trùm lớn, giúp thu thập
thông tin nhanh chóng, đồng bộ, khách quan rất phù hợp cho công tác giám sát lớp
phủ và phát triển của rừng. Đây là ƣu điểm vƣợt trội của dữ liệu này so với ảnh vệ
tinh độ phân giải cao. Ngoài ra, ảnh MODIS cũng cung cấp những chỉ số quan trọng
về hiện trạng lớp phủ rừng nhƣ các chỉ số sinh trƣởng thực vật, chỉ số diện tích lá, độ
bốc hơi nƣớc bề mặt... Trong đó, các thông số về nhiệt độ bề mặt – LST (Land
Surface Temperature) hay chỉ số khô hạn hoàn toàn có thể tính đƣợc từ ảnh vệ tinh
MODIS phục vụ cho công tác cảnh báo hạn hán. Bên cạnh đó, trong các loại dữ liệu
vệ tinh, ảnh MODIS đƣợc đánh giá là có thể cung cấp các thông tin về nhiệt độ cho độ
chính xác cao nhất hiện nay.
Vì những lý do trên, học viên chọn đề tài : “Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư
liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên” cho luận văn tốt
nghiệp thạc sỹ của mình.
2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài.
Tính đƣợc nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên bằng tƣ liệu
ảnh MODIS phục vụ quản lý tài nguyên, môi trƣờng và cảnh báo hạn hán.
Để đạt đƣợc mục tiêu, đề tại thực hiện các nhiệm vụ và nội dung sau:
1) Tổng quan nghiên cứu tính toán nhiệt độ bề mặt đất, và chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật từ dữ liệu ảnh MODIS;

2

2) Phân tích và đánh giá các nhân tố tự nhiên, kinh tế xã hội ảnh hƣởng đến nhiệt
độ bề mặt và chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên;
3) Tính toán và lập bản đồ chỉ số nhiệt độ bề mặt đất, chỉ số khô hạn khu vực Tây
Nguyên;
4) Đánh giá nguy cơ hạn hán cho khu vực Tây Nguyên.
3. Giới hạn phạm vi nghiên cứu.
Khu vực nghiên cứu có tọa độ địa lý: 11015' đến 15030' vĩ độ Bắc 107010' đến
109005' kinh độ Đông, thuộc phạm vi hành chính của các tỉnh, xếp theo thứ tự vị trí
địa lý từ bắc xuống nam là: Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông và Lâm Đồng
(hình 1).

Hình 1. Sơ đồ khu vực nghiên cứu
Tây Nguyên có phần lớn diện tích lãnh thổ thuộc về phía Tây dãy Trƣờng Sơn.
Tây Nguyên là một tiểu vùng, cùng với vùng Duyên hải Nam Trung Bộ hợp
thành vùng Nam Trung Bộ, thuộc Trung Bộ Việt Nam. Phía Bắc khu đo giáp tỉnh
Quảng Nam và một phần tỉnh Quảng Ngãi, phía Đông giáp một phần Quảng Ngãi,
Bình Định, Phú Yên, Khánh Hoà, Ninh Thuận, phía Nam giáp Bình Thuận, Đồng Nai,

3


Bình

Phƣớc,

phía

tây

giáp

với

các

tỉnh Attapeu (Lào)và Ratanakirivà Mondulkiri (Campuchia). Trong khi Kon Tum có
biên giới phía tây giáp với cả Lào và Campuchia, thì Gia Lai, Đắk Lắk và Đắk Nông
chỉ có chung đƣờng biên giới với Campuchia. Còn Lâm Đồng không có đƣờng biên
giới quốc tế.
Bảng1: Số liệu hành chính các tỉnh thuộc Tây Nguyên năm 2010
Tỉnh

Tỉnh lỵ

Đắk Lắk

Thành phố Buôn
Ma Thuột

Thành
phố

1

Đắk Nông Thị xã Gia Nghĩa

Thị
xã

Huyện

1

13

1

7

2

14

Dân số

Diện tích

1.733.100 13.125,4 km²
492.000

Gia Lai

Thành phố Pleiku

1

Kon Tum

Thành phố Kon
Tum

1

8

432.900

Lâm
Đồng

Thành phố Đà Lạt

2

10

1.189.300

Mật độ
dân số
132
ngƣời/km²

6.515,6 km² 76 ngƣời/km²

1.277.600 15.536,9 km² 82 ngƣời/km²

9.690,5 km² 45 ngƣời/km²
9.772,2 km²

122
ngƣời/km²

Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam
4. Cấu trúc luận văn
Ngoài phần Mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn đƣợc cấu trúc thành
3 chƣơng, cụ thể nhƣ sau:
Chƣơng 1. Tổng quan nhiên cứu ứng dụng ảnh MODIS trong tính toán nhiệt độ
bề mặt và cảnh báo khô hạn
Chƣơng 2. Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến nhiệt độ bề mặt đất và nguy cơ
hạn hán ở Tây Nguyên
Chƣơng 3. Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt phục vụ cảnh báo khô hạn khu vực Tây
Nguyên bằng dữ liệu ảnh MODIS

4


CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH
TOÁN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN
1.1. Một số khái niệm liên quan đến nội dung nghiên cứu
1.1.1. Nhiệt độ bề mặt đất
Nhiệt độ bề mặt đất (Land surface temperature - LST) đƣợc định nghĩa là nhiệt
độ bề mặt trung bình bức xạ của một khu vực. Nhiệt độ bề mặt là một trong các chỉ số
vật lý về quá trình cân bằng năng lƣợng trên bề mặt trái đất, là yếu tố cơ bản, quyết
định các hiện tƣợng nhiệt trên mặt đất. Nó là kết quả tổng hợp của sự tƣơng tác và
trao đổi năng lƣợng giữa khí quyển và mặt đất, và sự cân bằng giữa bức xạ nhiệt mặt
trời với thông lƣợng khí quyển – mặt đất quy mô khu vực và trên toàn cầu. Nhiệt độ
bề mặt là một chỉ thị quan trọng của sự cân bằng năng lƣợng trên bề mặt Trái đất cũng
nhƣ của hiệu ứng nhà kính. Thông số này quyết định nhiệt độ không khí trên bề mặt

đất và các bức xạ sóng dài giữa mặt đất và khí quyển, cũng nhƣ ảnh hƣởng tới các
hiện tƣợng khác trên mặt đất, nhƣ lƣợng giáng thủy và suất phản chiếu albedo. Ngoài
ra, nó còn ảnh hƣởng đến phân vùng năng lƣợng trên mặt đất, các thông lƣợng nhiệt
bề mặt và thông lƣợng nhiệt ngầm. LST có mối liên hệ chặt chẽ với các quá trình biến
đổi của môi trƣờng đất, đồng thời cũng phản ánh sự thay đổi của thực vật. Ví dụ,
trong điều kiện khô hạn, nhiệt độ lá cây tăng cao là một chỉ số phản ánh sự thiếu nƣớc
của thực vật (Mcvicar T. R. và Jupp D.L.B 1998).
Nhiệt độ không khí trên bề mặt đất thƣờng khác đáng kể so với LST trên thực tế.
Sự khác biệt này, phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và các loại lớp phủ. Mặc dù vậy
vẫn có mối quan hệ chặt chẽ giữa nhiệt độ không khí và LST. LST khác với nhiệt độ
không khí, vì LST liên quan chặt chẽ hơn tới các hoạt động sinh lý của lá cây trong
các thảm thực vật, cũng nhƣ liên quan tới độ ẩm đất trong các vùng thƣa thớt cây.
Nhiệt độ không khí thƣờng không biến đổi theo không gian nhƣ LST nên có thể đo
đƣợc dễ dàng hơn, điều này rất hữu ích trong việc nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt

5


độ không khí và dữ liệu LST thu nhận từ dữ liệu vệ tinh. Độ chênh lệch khi đo đồng
thời LST và nhiệt độ không khí có thể lên đến 20 độ K, do LST liên quan đến những
chu trình năng lƣợng ngày đêm trên mặt đất và chịu ảnh hƣởng bới các yếu tố cảnh
quan. Do độ nhạy của LST với độ ẩm đất và lớp phủ thực vật, nên nó là thành phần
quan trọng trong rất nhiều ứng dụng nghiên cứu về khí hậu, thuỷ văn, sinh thái học và
sinh địa hoá… [29]. Các nghiên cứu [11] đã cho thấy các yếu tố ảnh hƣởng đến sự
thay đổi LST là:
- Loại lớp phủ thực vật/ loại hình sử dụng đất.
- Các điều kiện sinh lý.
- Mật độ hoạt động của con ngƣời: nhƣ sản xuất nông nghiệp, khai thác lớp phủ
đất, khai thác rừng….
- Loại cảnh quan.

Với bề mặt đất trống, LST là nhiệt độ mặt đất, với thảm thực vật dày, LST có thể
đƣợc xem nhƣ là nhiệt độ bề mặt tán của thực vật và với thảm thực vật thƣa thớt, nó là
nhiệt độ trung bình của tán thực vật, thân cây và lớp đất nằm dƣới thảm thực vật. Với
độ phân giải không gian khác nhau của các loại dữ liệu viễn thám, LST trong viễn
thám có thể được định nghĩa là nhiệt độ bề mặt trung bình của mặt đất trên quy mô
mỗi pixel là một hỗn hợp trộn lẫn giữa các loại lớp phủ khác nhau tại thời điểm chụp
ảnh.
LST đƣợc tính toán trên cơ sở phát xạ của các đối tƣợng bề mặt (đất đai, lớp phủ
thực vật, bề mặt của nhà cửa…) quan sát bởi bộ cảm tại các góc nhìn tức thời và năng
lƣợng điện từ đo đƣợc trên băng nhiệt hồng ngoại của các bộ cảm đặt trên vệ tinh. Từ
đó, nó đƣợc mô hình hóa dựa trên các đặc tính vật lý của khí quyển và các chỉ số kỹ
thuật của bộ cảm [30] Tính toán LST từ dữ liệu viễn thám là tính toán tổng hợp giữa
các hợp phần của cán cân năng lƣợng và bốc hơi trên bề mặt đất. Các sản phẩm tính
toán từ LST đƣợc sử dụng để hỗ trợ các nghiên cứu về thay đổi bề mặt đất nhƣ quá
trình đô thị hóa, sa mạc hóa và nạn phá rừng.

6


Sự so sánh trực tiếp giữa các dữ liệu từ thực địa với LST thƣờng không có ý
nghĩa mấy vì bề mặt đất thƣờng không đồng nhất mà LST là giá trị đại diện cho một
điểm ảnh, với phạm vi bao trùm lớn. Điều này gây khó khăn trong việc phát triển các
phƣơng pháp tính toán LST từ dữ liệu viễn thám và việc đánh giá các phƣơng pháp
này [21]
Ứng dụng của LST trong nghiên cứu khoa học và thƣơng mại rất đa dạng, nhƣ :
biến đổi khí hậu, nhiệt độ đô thị, kiểm định các mô hình, quan trắc mùa vụ, quản lý
nƣớc, cảnh báo cháy rừng, các ứng dụng về địa nhiệt …Nghiên cứu này sẽ tập trung
vào mối quan hệ giữa LST với hiện trạng lớp phủ rừng, và ứng dụng của nó trong
giám sát lớp phủ rừng.
1.1.2. Hạn hán, chỉ số khô hạn

Hạn hán đƣợc nhìn nhận là một trong những hiện tƣợng môi trƣờng có tính phá
hoại nghiêm trọng, gây ra sự sụt giảm sản lƣợng nông nghiệp và tăng đáng kể khả
năng cháy rừng. Thông thƣờng, hạn hán thƣờng xảy ra trên diện rộng, nên việc quan
trắc bằng các phƣơng pháp truyền thống rất khó khăn, đặc biệt ở những nƣớc đang
phát triển, với nhiều hạn chế trong việc đầu tƣ cho hệ thống quan trắc các tham số môi
trƣờng. Hạn hán gây ra nhiều tác hại rất nặng nề, hơn cả lũ lụt, vì nếu với lũ lụt, các
tác động chỉ xảy ra trong phạm vi thời gian ngắn, thì hạn hán bắt đầu trên 1 khu vực
từ vài tháng đến vài năm, sau đó kéo dài lâu hơn và chậm hơn so với lũ lụt, và rất khó
nhận biết ở giai đoạn đầu mới xuất hiện. Bản chất diễn ra âm thầm và khó quan sát
trực quan của hạn hán gây ra nhiều khó khăn trong việc đánh giá, xem xét về loại
thiên tai này. Thông thƣờng, có 4 loại hạn hán: hạn hán khí tƣợng, hạn hán nông
nghiệp, hạn hán thủy văn học và hạn hán kinh tế xã hội [23]
* Hạn hán khí tượng học
Loại hạn hán này thể hiện hoàn toàn trên cơ sở sự khô hạn và khoảng thời gian
khô hạn. Cƣờng độ và khoảng thời gian là hai yếu tố quan trọng nhất trong nghiên cứu
loại hạn hán này. Hạn hán khí tƣợng nên đƣợc định nghĩa theo từng khu vực vì điều

7


kiện khí quyển, yếu tố dẫn đến sự thiếu hụt lƣợng mƣa, lại phụ thuộc khí hậu từng
vùng.
* Hạn hán nông nghiệp
Loại hạn hán này kết hợp các tính chất khác nhau của hạn hán khí tƣợng với ảnh
hƣởng của nông nghiệp và lƣợng mƣa, sự khác nhau giữa lƣợng hơi nƣớc thoát ra
thực tế và tiềm năng, là sự thiếu hụt nƣớc trong đất và các yếu tố sinh lý khác của đất
và thực vật. Nghiên cứu hạn hán nông nghiệp thƣờng đƣợc tiến hành trên cơ sở khác
biệt về độ nhạy của các loại cây trồng trong các giai đoạn phát triển khác nhau. Khu
vực nông nghiệp là rất quan trọng trong nghiên cứu loại hạn hán này vì nó là khu vực
đầu tiên bị ảnh hƣởng nghiêm trọng bởi hạn hán.

*Hạn hán thủy văn
Loại hạn hán này liên quan đến ảnh hƣởng của những thời kỳ thiếu hụt lƣợng
mƣa trên bề mặt hoặc dƣới bề mặt cung cấp nƣớc hơn là thiếu hụt lƣợng mƣa. Hạn
hán thủy văn thƣờng xảy ra đồng thời hoặc sau hạn hán khí tƣợng và hạn hán nông
nghiệp. Không giống nhƣ hai loại hạn hán đã kể trên, hạn hán thủy văn cần nhiều thời
gian diễn ra hơn trƣớc khi sự thiếu hụt lƣợng mƣa đƣợc nhận diện trong các thành
phần khác của hệ thống thủy văn (nhƣ hồ chứa và lƣợng nƣớc ngầm).
*Hạn hán kinh tế- xã hội
Loại hạn hán này liên quan đến nguồn cung và cầu của một số hàng hóa kinh tế
hoặc dịch vụ với các yếu tố của hạn hán khí tƣợng, hạn hán thủy văn và hạn hán nông
nghiệp. Để minh họa, có thể coi nguồn cung của 1 số loại hàng hóa kinh tế nhƣ nƣớc
và thủy điện, những yếu tố phụ thuộc thời tiết. Nhu cầu đối với những hàng hóa này
luôn luôn tăng do sự tăng lên của dân số, mức tiêu thụ bình quân đầu ngƣời cũng tăng.
Hạn hán kinh tế - xã hội sẽ xuất hiện nếu cầu vƣợt quá cung.
Trong nghiên cứu này, học viên sẽ chỉ đề cập đến việc quan trắc và đánh giá
hạn hán nông nghiệp.

8


Theo phƣơng pháp quan trắc hạn hán theo điểm truyền thống, lƣợng mƣa ngắn
hạn và dài hạn thƣờng đƣợc áp dụng đồng thời để đƣa ra các miêu tả kỹ lƣỡng về mật
độ, chu kỳ, và phân bố không gian của hạn hán. Với dữ liệu viễn thám hiện nay, cung
cấp phƣơng pháp kết hợp các phát xạ từ bề mặt đất và các thông tin về nhiệt là cách
tiếp cận phù hợp và đáp ứng đƣợc yêu cầu cập nhật, và nhiều yêu cầu khác của quan
trắc hạn hán.
Dựa trên mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đất và thực trạng lớp phủ, các nhà
nghiên cứu đã sử dụng tƣ liệu ảnh viễn thám để tính toán các chỉ số phục vụ cảnh bảo
khô hạn và hạn hán nhƣ chỉ số VCI (Vegetation Condition Index – chỉ số điều kiện
thực vật), TCI (Temperature Condition Index – chỉ số điều kiện nhiệt độ), CWSI

(Crop Water Stress Index – chỉ số thiếu hụt nƣớc cho mùa vụ), TVDI (Temperature
Vegetation Dryness Index – chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật) hay VTCI (Vegetation
Temperature Condition Index – chỉ số điều kiện thực vật – nhiệt độ)... Mỗi loại chỉ số
khô hạn đều có những ƣu điểm riêng, đã và đang đƣợc áp dụng để nghiên cứu khô hạn
ở một số khu vực trên thế giới.
1.2. Giới thiệu chung về dữ liệu ảnh MODIS
Ảnh MODIS đƣợc thu từ 2 vệ tinh do NASA phóng lên quỹ đạo là vệ tinh Terra
(phóng vào tháng 12/1999) và vệ tinh Aqua (vào tháng 6/2002). Với độ phủ chụp lên
đến hơn 2.330 km, trong khoảng thời gian một ngày đêm, các đầu đo của các vệ tinh
này sẽ quét gần hết Trái đất trừ một số dải hẹp ở vùng xích đạo. Các dải này sẽ đƣợc
phủ hết vào ngày hôm sau. Các ứng dụng tiêu biểu của ảnh MODIS có thể kể đến là:
nghiên cứu khí quyển, mây, thời tiết, lớp phủ thực vật, biến động về nông nghiệp và
lâm nghiệp, cháy rừng, nhiệt độ mặt nƣớc biển và màu nƣớc biển, v.v Bên cạnh đó,
dữ liệu MODIS đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xây dựng các mô hình
tƣơng tác cho các hiện tƣợng xảy ra trên toàn bộ Trái đất. Các mô hình này cũng có
thể đƣợc sử dụng để dự báo trƣớc những biến động của môi trƣờng.

9


Ảnh MODIS gồm có 36 kênh phổ, bao gồm các kênh kế thừa từ vệ tinh LandSat
cộng thêm các kênh trong vùng cận hồng ngoại và hồng ngoại dài. Trong số bảy kênh
phổ chủ yếu đƣợc sử dụng cho lập bản đồ bề mặt đất, các kênh từ 3-7 (với độ phân
giải không gian 500 m) có bƣớc sóng trung tâm tại 648, 858, 470, 555, 1240, 1640, và
2130 nm. Kênh 1 và 2 có độ phân giải không gian 250 m đƣợc tập trung vào màu đỏ
(620-670 nm) và hồng ngoại (841-876 nm) đƣợc thiết kế để phục vụ việc tính toán sản
phẩm chỉ số thực vật chuẩn hóa (NDVI) toàn cầu. Các dải phổ trải dài từ vùng ánh
sáng nhìn thấy (VIS) đến khu vực sóng hồng ngoại dài (LWIS) của ảnh MODIS cho
phép đo một số lƣợng lớn (40-50) các thông số địa vật lý.
Ảnh MODIS có độ phân giải thời gian khá cao (trong một ngày đêm có thể thu

đƣợc 2 ảnh bên ngày và 2 ảnh ban đêm), cung cấp dữ liệu ảnh toàn cầu 2 ngày một lần
và dữ liệu đƣợc lƣu trữ ở dạng 12 bit. Ngoài ra, ảnh MODIS có đặc tính chỉnh hình
học và phổ. Phƣơng pháp chỉnh phổ kênh đối với kênh đƣợc tham chiếu cho 36 kênh
cho ra sai số ½ pixel hoặc cao hơn.
Tƣ liệu ảnh MODIS đƣợc cung cấp miễn phí trên các hệ thống máy chủ của
NASA và một số tổ chức khác trên thế giới. Để đảm bảo chất lƣợng của sản phẩm,
các điểm kiểm chứng đƣợc sử dụng để tiến hành việc kiểm chứng độ chính xác. Điều
cần lƣu ý khi sử dụng các sản phẩm MODIS là chất lƣợng mỗi pixel và đƣợc lƣu trữ
dƣới dạng số nhị phân. Vì lý do này, việc chuyển đổi giá trị điểm ảnh của metadata từ
số thập phân sang số nhị phân và giải đoán chúng dựa trên hƣớng dẫn sử dụng cho
mỗi dòng sản phẩm trƣớc khi sử dụng nó là rất cần thiết ( Nugroho , 2006).

10


Bảng 1.1. Các đặc tính kỹ thuật của ảnh MODIS[31]
Quỹ đạo

ở độ cao 705km, đồng bộ mặt trời, gần cực

Kích thƣớc dải quét

2330 km

Tốc độ truyển dữ liệu

11 Mbps (mỗi ngày đêm)

Định dạng dữ liệu

12 bits

Độ phân giải không

250m (kênh 1-2)

gian

500m (kênh 3-7)
1000m (kênh 8-36)

Tuổi thọ hoạt động

6 năm

Chu kỳ lặp

1-2 ngày

Dƣới đây là bảng liệt kê 36 kênh phổ theo độ phân giải không gian và bƣớc sóng
cùng mục đích sử dụng chính của từng kênh.
Bảng 1.2. 36 kênh phổ của ảnh MODIS [31]
1

Kênh 1 đến 19 đơn vị là nm; kênh 20 đến 36 đơn vị là µm
2

Kênh Bƣớc sóng1
1

620 - 670

Phản xạ
phổ2
21.8

2

841 - 876

24.7

3

459 - 479

35.3

4

545 - 565

29.0

5

1230 - 1250

5.4

6

1628 - 1652

7.3

7

2105 - 2155

1.0

8

405 - 420

44.9

9

438 - 448

41.9

10

483 - 493

32.1

11

526 - 536

27.9

Đơn vị phản xạ phổ là (W/m2 -µm-sr)

Mục đích sử dụng
Nghiên cứu đƣờng biên của đất/ mây/ aerosols
Nghiên cứu đặc tính của đất/ mây/ aerosols

Nghiên cứu màu nƣớc biển/ sinh vật phù du/ hóa
sinh

11


12

546 - 556

21.0

13

662 - 672

9.5

14

673 - 683

8.7

15

743 - 753

10.2

16

862 - 877

6.2

17

890 - 920

10.0

18

931 - 941

3.6

19

915 - 965

15.0

20

3.660 - 3.840

0.45(300K) Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt/ mây

21

3.929 - 3.989

2.38(335K)

22

3.929 - 3.989

0.67(300K)

23
24

4.020 - 4.080
4.433 - 4.498

0.79(300K)
0.17(250K) Nghiên cứu nhiệt độ khí quyển

25

4.482 - 4.549

0.59(275K)

26

1.360 - 1.390

6.00

27

6.535 - 6.895

1.16(240K)

28

7.175 - 7.475

2.18(250K)

29

8.400 - 8.700

9.58(300K) Nghiên cứu các đặc tính của mây

30

9.580 - 9.880

3.69(250K) Nghiên cứu tầng ozon

31

10.780 - 11.280

9.55(300K) Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt/ mây

32
33

11.770 - 12.270
13.185 - 13.485

8.94(300K)
4.52(260K) Nghiên cứu các đặc tính của mây

34

13.485 - 13.785

3.76(250K)

35

13.785 - 14.085

3.11(240K)

36

14.085 - 14.385

2.08(220K)

Nghiên cứu bốc hơi nƣớc khí quyển

Nghiên cứu mây, bốc hơi nƣớc

Hai đầu thu Terra và Aqua cung cấp 38 sản phẩm chủ yếu. Các sản phẩm này
cung cấp thông tin về đất liền, đại dƣơng và khí quyển. Với tính năng nhƣ vậy, các dữ
liệu MODIS đƣợc sử dụng ở nhiều tỷ lệ khác nhau: tỷ lệ trung bình và nhỏ, hoặc về
phƣơng diện lãnh thổ, từ quy mô cấp vùng, khu vực đến quy mô toàn cầu. Vệ tinh
TERRA mang đầu đo MODIS ban ngày đi từ bắc xuống nam, qua xích đạo khoảng

12


10h30’ giờ địa phƣơng, thời gian bay hết một vòng quanh trái đất xấp xỉ 1h40’. Vệ
tinh Aqua có chiều bay ngƣợc với chiều bay của Terra, thời gian bay qua xích đạo là
1h40 chiều, giờ địa phƣơng. Còn về ban đêm thì chiều bay của vệ tinh ngƣợc lại. Do
có độ phân giải thời gian và độ phân giải phổ cao cùng với độ phân giải không gian ở
mức trung bình nên dữ liệu ảnh MODIS nên đƣợc ứng dụng rộng rãi trong nhiều

nghiệp vụ.
Hầu hết các sản phẩm chính thức của MODIS đều đƣợc phân phối theo hệ
thống lƣới ô vuông nhƣ hình minh họa. Các ô đƣợc chia theo đơn vị 10 độ, bắt đầu từ
0 (nhƣ hình). Mức độ xử lý của ảnh MODIS: ảnh MODIS đƣợc phân phối dƣới nhiều
mức độ xử lý khác nhau, hầu hết là miễn phí. Mức độ này đƣợc chia thành: 0, 1A, 1B,
2, 2G, 3 và 4. Ảnh 0 và 1A là ảnh gốc, chƣa đƣợc hiệu chỉnh địa lý và khí quyển, ảnh
1B đã đƣợc hiệu chỉnh địa lý, ở dạng gía trị số DN. Ảnh ở mức độ 2 trở lên hầu hết đã
đƣợc hiệu chỉnh khí quyển, ngƣời dùng có thể tải trực tiếp, sử dụng công cụ thích hợp
để nắn chỉnh địa lý và tách các băng khác nhau từ ảnh tải về.

Hình 1.1. Sơ đồ phân phối các sản phẩm MODIS theo hệ thống mắt lưới
sinusoidal

13


1.3. Cơ sở ứng dụng tƣ liệu ảnh MODIS trong tính toán nhiệt độ bề mặt và chỉ số
khô hạn nhiệt độ - thực vật
1.3.1. Sử dụng tư liệu ảnh MODIS cho tính toán nhiệt độ bề mặt
1.3.1.1. Cơ sở lý thuyết tính toán nhiệt độ bề mặt
Nhƣ ta đã biết mọi vật thể ở nhiệt độ lớn hơn 0K đều phát xạ. Đặc điểm (cƣờng
độ và phổ) của bức xạ phát xạ này phụ thuộc chặt chẽ vào nhiệt độ và hệ số phát xạ
của đối tƣợng. Trong vật lý học, vật đen tuyệt đối, hay ngắn gọn là vật đen, là vật hấp
thụ hoàn toàn tất cả các bức xạ điện từ chiếu đến nó, bất kể bƣớc sóng nào. Điều này
có nghĩa là sẽ không có hiện tƣợng phản xạ hay tán xạ trên vật đó, cũng nhƣ không có
dòng bức xạ điện từ nào đi xuyên qua vật.
Năm 1879, Josef Stefan qua nhiều thí nghiệm về bức xạ nhiệt, kết hợp với những
cơ sở lý thuyết do Ludwig Boltzmann đƣa ra sau đó ít lâu, đã tổng kết thành định lý
Stefan- Boltzmann: Công suất bức xạ nhiệt của một vật thì tỷ lệ với lũy thừa bậc bốn
của nhiệt độ tuyệt đối của vật bức xạ và diện tích bề mặt vật bức xạ.

j     T 4 (1)

Trong đó:
: công suất bức xạ nhiệt .
σ: Hệ số Stefan–Boltzmann constant, có giá trị là:


2 5 k 4
 5.670400 10 8 Js 1 m 2 K 4 .
2 3
15c h

T: nhiệt độ tuyệt đối.
Với vật đen tuyệt đối, bức xạ điện từ phát ra trong trạng thái cân bằng nhiệt ở
nhiệt độ xác định đƣợc miêu tả mởi định luật Planck :
B (T ) 

2h 3
c2

1
e

h
k BT

hay B (T ) 

2hc 2

1

14



1

5

e

hc
k B T

(2)
1


(Đơn vị đo là Wm-2sr-1m-1, tức Oát trên một mét vuông diện tích, một micromet độ
dài bƣớc sóng, đo trong góc khối một radian)
Trong đó
B: bức xạ điện từ bề mặt của vật đen tuyệt đối.
T: nhiệt độ tuyệt đối của nó, ν là tần số của bức xạ phát ra.
λ : bƣớc sóng của nó,
v: số lƣợng sóng trên mỗi đơn vị khoảng cách, v= 1/ λ
kB = 1,38 x 10-23 W s K-1 ( hằng số Boltzmann)
h = 6,63 x 10-34 Ws2 (hằng số Plank),
c = 2,99 x 108 ms-1 (vận tốc ánh sáng)
Có nhiều cách để biểu diễn định luật Planck; thay vì sử dụng tần số, nó cũng có

thể đƣợc biểu diễn bằng giá trị bƣớc sóng trung tâm hoặc giá trị bƣớc sóng chính xác,

Bức xạ điện từ

hay số hạt photon phát ra tại một bƣớc sóng nhất định .

Bƣớc sóng

Hình 1.2. Bức xạ điện từ của vật đen tuyệt đối ở các bước sóng [4]

15


Hình 1.3. Định luật Wien và quan hệ bước sóng/ cường độ nhiệt độ bức xạ [4]
Đối với những vật không phải vật đen tuyệt đối, bức xạ điện từ đƣợc tính theo
công thức: nhân hàm Plank với độ phát xạ ε (λ):
L(λ, T) = ε(λ) B(λ, Ts) (3)

Hình 1.4. So sánh phát xạ của thạch anh với vật đen tuyệt đối [4]
Trong đó, () là hệ số phát xạ đặc trƣng riêng cho mỗi đối tƣợng, có giá trị từ 0
đến 1 và liên hệ với hệ số phản xạ r() theo định luật Kirchhoff bởi công thức :
    1  r   (4)

Nhƣ vậy, từ (2) và (3), có thể tính đƣợc nhiệt độ của vật thể phát xạ bằng công thức:

16


  c 3


T  c 2 / ln 1  1 (5) hay
  B


 c

T  c 2 /  ln 5 1  1 (5”) hay

  B


hc / k   2hc 2  ( )  
 ln

T
   R , T 5  

1

(5’”)

Trong đó,
c1 = 2hc2 = 3.74 x 10-16 W/m2
c2 = hc/k = 1,44 x 104 mK
Wien đã khảo sát công suất bức xạ của vật đen (=1) theo những bƣớc sóng
khác nhau ở những nhiệt độ khác nhau, và vẽ đƣợc 3 đồ thị phát xạ của kim loại ở ba
nhiệt độ khác nhau. Từ đồ thị dƣới đây, ta có thể thấy, công suất bức xạ phụ thuộc vào
bƣớc sóng và nhiệt độ tuyệt đối của vật bức xạ, giá trị cực đại của công suất bức xạ bị
lệch về phía bƣớc sóng ngắn (tần số cao gọi là vùng tử ngoại) khi nhiệt độ tuyệt đối
của vật tăng lên.

Hình 1.5. Công suất bức xạ của kim loại theo các bước sóng[5]
Trên cơ sở đó, năm 1984, Wien đã tìm ra quy luật xác định bƣớc sóng (định
luật dịch chuyển Wien) nội dung nhƣ sau: bƣớc sóng max ứng với cực đại của hàm
Plank của vật đen tuyệt đối biến thiên tỉ lệ nghịch với nhiệt độ tuyệt đối của nó:
maxT  b (6)

17