intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Đánh giá sự thay đổi diện tích bề mặt không thấm của khu vực thành phố Thanh Hóa bằng chỉ số đất xây dựng NDBI

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4

Thêm vào BST
Báo xấu
17
lượt xem 2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết này trình bày kết quả đánh giá sự thay đổi diện tích mặt không thấm khu vực thành phố Thanh Hóa giai đoạn 2015 - 2021 từ dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2 MSI. 02 cảnh ảnh vệ tinh Sentinel 2 MSI chụp ngày 21-12-2015 và 13-01-2021 được sử dụng để tính chỉ số đất xây dựng NDBI, sau đó phân loại bề mặt không thấm bằng phương pháp phân ngưỡng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá sự thay đổi diện tích bề mặt không thấm của khu vực thành phố Thanh Hóa bằng chỉ số đất xây dựng NDBI

  1. TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG ĐÁNH GIÁ SỰ THAY ĐỔI DIỆN TÍCH BỀ MẶT KHÔNG THẤM CỦA KHU VỰC THÀNH PHỐ THANH HÓA BẰNG CHỈ SỐ ĐẤT XÂY DỰNG NDBI T Quc Trung1, Lê Kim Th2 1 y ban nhân dân xã Thi Tân, huyn Thi Lai, TP Cn Th 2 Hc vin K thut quân s, Hà Ni Nhn ngày 09/04/2021, thm nh ngày 18/4/2021, chnh sa ngày 13/05/2021, chp nhn ng 15/06/2021 Tóm tt Quá trình ô th hóa và s gia tng dân s ã dn n s thay i mnh m trong s dng t khu vc ô th, trong ó có s m rng din tích b mt không thm. Bài báo này trình bày kt qu ánh giá s thay i din tích mt không thm khu vc thành ph Thanh Hóa giai on 2015 - 2021 t d liu nh v tinh Sentinel 2 MSI. 02 cnh nh v tinh Sentinel 2 MSI chp ngày 21-12-2015 và 13-01- 2021 c s dng  tính ch s t xây dng NDBI, sau ó phân loi b mt không thm bng phng pháp phân ngng. Kt qu nghiên cu ch ra rng, din tích b mt không thm ti thành ph Thanh Hóa có s gia tng nhanh chóng sau 5 nm, t 1021,89 ha lên 1840,02 ha. Kt qu nhn c trong nghiên cu cung cp ngun thông tin khách quan phc v công tác quy hoch và s dng hp lý tài nguyên t ai khu vc ô th. T khóa: mt không thm, vin thám, Sentinel 2 MSI, NDBI, thành ph Thanh Hóa. Abstract Urbanization and population growth have caused a great change in urban land use, including an expansion of impervious surface area. This paper presents the results of the assessment of the change of the impervious surface area in Thanh Hoa city in the period 2015— 2021 from Sentinel 2 MSI satellite image data. Two Sentinel 2 MSI satellite imagery in 21-12-2015 and 13-01-2021 were used to calculate the NDBI index, and then classify the impervious surface using the threshold classification method. The results show that the impervious surface area in Thanh Hoa city has a rapid increase after 5 years, from 1021.89 ha to 1840.02 ha. The results obtained in the study provide objective information for planning and rational use of urban land use/land cover. Keywords: impervious surface, remote sensing, Sentinel 2 MSI, NDBI, Thanh Hoa city. 1. M u Th Thúy Hnh (2019) [1], Trnh Lê Hùng (2020, 2021) [2, 3], B mt không thm (impervious surface) là mt ch s quan trng Nguyn Hoàng Khánh Linh (2011) [4] cng ã s dng các ch s c s dng trong ánh giá mc  ô th hóa cng nh tác ng t ô th khác nhau trong phân loi s dng t/lp ph ô th ca nó n môi trng khu vc ô th. S gia tng din tích b mt t nh vin thám quang hc nh Landsat, Sentinel 2 MSI. Các kt không thm ã dn n nhng nh hng tiêu cc n môi trng qu nhn c trong các nghiên cu trên th gii và  Vit Nam ô th nh hiu ng o nhit ô th cng nh góp phn y nhanh cho thy, phng pháp ch s t ô th có hiu qu và n gin tác ng ca bin i khí hu. ánh giá s thay i din tích b hn so vi các phng pháp phân loi truyn thng khi phân loi mt không thm tr thành mt vn  có tính cp thit, cung cp s dng t/lp ph khu vc ô th. thông tin kp thi giúp các nhà qun lý trong công tác quy hoch Bài báo này trình bày kt qu ánh giá s thay i din tích và s dng hp lý tài nguyên t ai khu vc ô th. b mt không thm khu vc thành ph Thanh Hóa bng ch s Do cu trúc b mt ô th rt phc tp, các phng pháp NDBI xác nh t nh v tinh quang hc  phân gii cao Sentinel phân loi truyn thng gp nhiu khó khn khi chit tách thông 2 MSI giai on 2015 - 2021. tin b mt không thm t d liu vin thám.  khc phc hn 2. Phng pháp nghiên cu ch này, Ridd (1995) [6] ã mô hình hóa ô th t ba hp phn D liu vin thám s dng trong bài báo là nh v tinh quang hc (V-I-S): Cây xanh (V - vegetation), b mt không thm (I - Sentinel 2 MSI. V tinh Sentinel 2 MSI, bao gm 2 v tinh có c impervious surface) và t (S - soil) nhm ánh giá s thay i ca im hoàn toàn ging nhau (Sentinel 2A (2015) và Sentinel 2B b mt ô th. Mô hình V-I-S ã c s dng rng rãi trong các (2017) cung cp nh  13 kênh ph trong di sóng nhìn thy và nghiên cu v phân loi lp ph/s dng t ô th, tuy nhiên mô hng ngoi vi chu k cp nht trong 5 ngày. nh Sentinel 2 MSI hình này cng có nhc im khi không tính n hp phn nc có  phân gii không gian t 10 — 60 m, các kênh  di sóng [5]. Zha et al. (2003) [7] ã  xut ch s t xây dng NDBI nhìn thy và cn hng ngoi có  phân gii không gian 10 m, (Normalized Difference Built - up Index) da trên c s t xây các kênh hng ngoi gia (kênh 11, 12) có  phân gii không dng có h s phn x  di sóng gia hng ngoi (SWIR) cao gian 20 m. Vi  phân gii không gian cao, thi gian cp nht hn hn so vi di sóng cn hng ngoi (NIR), iu này khác bit ngn, c cung cp min phí, nh v tinh Sentinel 2 MSI có th hoàn toàn so vi các i tng b mt khác nh thc vt, t s dng hiu qu cho các nghiên cu  quy mô cp vùng. trng hay nc mt. Mt s nghiên cu  Vit Nam nh Nguyn 03.2021 67
  2. TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG Bng 2. c im nh v tinh Sentinel 2 [ngun]. 3. Kt qu và tho lun Kênh Bc sóng (µm)  phân gii (m) Khu vc th nghim c la chn là thành ph Thanh Hóa, tnh 1 0,421 — 0,457 60 Thanh Hóa. ây là trung tâm hành chính, kinh t, vn hóa, chính 2 0,439 — 0,535 10 tr và khoa hc - k thut ca tnh Thanh Hóa, là ô th ca ngõ 3 0,537 — 0,582 10 ni vùng kinh t trng im Bc B vi Bc Trung B. Sau hn 20 4 0,646 — 0,685 10 nm k t ngày thành lp, thành ph Thanh Hóa ã phát trin mt 5 0,694 — 0,714 20 cách mnh m, tc  ô th hóa din ra nhanh chóng và tr 6 0,731 — 0,749 20 thành ô th loi I vào nm 2014. Hin nay, thành ph Thanh Hóa 7 0,768 — 0,796 20 có din tích t nhiên 153,78 km2 vi 20 phng và 17 xã, dân s hn 400 nghìn ngi và là mt trong nhng ô th có quy mô dân 8 0,767 — 0,908 10 s và din tích ln ca khu vc phía Bc. 8a 0,848 — 0,881 20 Trong nghiên cu s dng 02 cnh nh v tinh Sentinel 2 9 0,931 — 0,958 60 MSI, chp ngày 21-12-2015 và 13-01-2021. Các nh không b 10 1,338 — 1,414 60 nh hng bi iu kin thi tit (mây, sng mù) và c chp 11 1,539 — 1,681 20 vào thi im tng ng trong nm  tránh nhng nh hng 12 2,072 — 2,312 20 ca s khác bit v thi gian n lp ph b mt. D liu vin nh Sentinel 2 MSI sau khi thu thp và tin x lý c ct thám u khu vc thành ph Thanh Hóa vào  t hp màu t theo ranh gii khu vc nghiên cu. Phn x ph ti kênh hng nhiên c trình bày trên hình 1. ngoi gia và cn hng ngoi c s dng  tính ch s NDBI Do nh Sentinel 2 MSI c thu thp  mc x lý L2A (ã theo công thc sau [7]: a v giá tr phn x nh khí quyn), trong nghiên cu ch tin NDBI = ρ SWIR1 − ρ NIR (1) hành hiu chnh khí quyn và ct nh theo ranh gii khu vc ρ SWIR1 + ρ NIR thành ph Thanh Hóa. Các kênh hng ngoi gia (kênh 11) và  ây: ρSWIR1 và ρNIR là giá tr phn x ph ti các kênh cn hng ngoi (kênh 8) c s dng  tính ch s NDBI theo hng ngoi gia (kênh 11) và cn hng ngoi (kênh 8) nh v công thc (1). Kt qu tính ch s t xây dng NDBI khu vc tinh Sentinel 2 MSI. thành ph Thanh Hóa t nh v tinh Sentinel 2 MSI nm 2015 và Sau khi tính ch s NDBI, phng pháp phân ngng 2021 c trình bày trên hình 2. Trên nh ch s NDBI, các pixel (threshold) c s dng  phân loi b mt không thm vi các màu trng sáng i din cho các khu vc b mt không thm (t i tng b mt khác. Kt qu nhn c là mt nh nh phân, xây dng, mái tôn, ng bê tông…), các pixel màu xám th hin trong ó b mt ô th c phân tách thành 2 lp: b mt không các khu vc t trng, t nông nghip..., trong khi các pixel màu thm và các i tng b mt khác. Có th gán giá tr 1 cho b ti th hin nhng khu vc có b mt nc. mt không thm và giá tr 0 cho các i tng còn li. Hình 1. nh v tinh Sentinel 2 MSI ngày 21-12-2015 và 13-01-2021 khu vc thành ph Thanh Hóa  t hp màu t nhiên. 68 03.2021
  3. TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG Hình 2. Kt qu xác nh ch s NDBI t nh Sentinel 2 MSI nm 2015 và 2021. Kt qu phân loi b mt không thm khu vc thành ph Thanh Hóa bng ch s NDBI có  chính xác m bo. Bên cnh Thanh Hóa, tnh Thanh Hóa bng phng pháp phân ngng t ó, mt s khu vc t nông nghip sau khi thu hoch b phân ch s NDBI xác nh t nh v tinh quang hc Sentinel 2 MSI loi nhm ln thành b mt không thm. iu này có th lý gii c trình bày trên Hình 3. i vi khu vc thc nghim này, giá do phn x ph t cao ca t khô  kênh hng ngoi gia, tr ngng (0.12) c ly bng phng pháp chuyên gia trên c tng ng vi c im phn x ph ca b mt không thm. s phân tích lc  histogram ca nh ch s NDBI. Quá trình T kt qu nghiên cu cho thy, din tích b mt không thc hin c tin hành trên phn mm x lý nh ENVI 5.2. Trên thm khu vc thành ph Thanh Hóa nm 2021 có s gia tng khá hình 3, màu  i din cho các b mt không thm, màu trng ln so vi nm 2015. Theo kt qu phân loi, din tích b mt th hin các khu vc còn li. không thm khu vc nghiên cu nm 2015 t 1021,89 ha, trong  ánh giá  chính xác kt qu phân loi, 120 im ngu khi nm 2021 t 1840,02 ha. Nh vy, sau hn 5 nm, din tích nhiên t nh phân loi b mt không thm khu vc thành ph b mt không thm  thành ph Thanh Hóa ã tng khong hn Thanh Hóa c so sánh vi nh v tinh  phân gii cao Google 800 ha, tng ng vi 80,06 %, tng ng khong 16 Earth. Kt qu cho thy,  chính xác tng th khi phân loi b %/nm. Ngoài khu vc trung tâm thành ph, so vi nm 2015, mt không thm s dng ch s NDBI xác nh t nh Sentinel 2 các khu vc b mt không thm nm 2021 ã gia tng áng k  MSI t 88,33 %, ch s Kappa t 0,826. Nh vy, có th nhn vùng ngoi ô, nht là  phía nam khu vc nghiên cu. nh, kt qu phân loi b mt không thm khu vc thành ph Hình 3. Kt qu phân loi b mt không thm khu vc thành ph Thanh Hóa nm 2015 và 2021 s dng ch s NDBI. 03.2021 69
  4. TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG 4. Kt lun nh v tinh Sentinel 2 MSI vi  phân gii không gian cao (lên n 10 m), c cung cp hoàn toàn min phí có th s dng hiu qu trong chit tách thông tin b mt không thm khu vc ô th. Kt qu phân loi b mt không thm bng ch s NBDI xác nh t nh v tinh Sentinel 2 MSI nm 2015, 2021 cho thy, trong hn 5 nm, din tích b mt không thm  thành ph Thanh Hóa ã tng ti hn 80 %, tng ng tc  gia tng trung bình khong 16 %/nm. Kt qu nhn c trong nghiên cu cung cp thông tin u vào khách quan, kp thi, giúp các nhà qun lý trong giám sát, quy hoch và s dng bn vng tài nguyên t ai khu vc ô th. Tài liu tham kho [1] Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019). Nghiên cứu chỉ số đô thị trong chiết tách đất trống và đất xây dựng khu vực Hà Nội từ ảnh vệ tinh Landsat 8, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ-Địa chất, tập 60(4), 82-86 [2] Trịnh Lê Hùng (2020). Phân loại đất trống đô thị bằng chỉ số NDBaI trên cơ sở kết hợp ảnh vệ tinh đa độ phân giải Sentinel 2 MSI và Landsat 8, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, chuyên san Các Khoa học Trái đất và Môi trường 36(2), 68-78. [3] Trịnh Lê Hùng, Lê Thị Thu Hà, Lê Đức Lộc, Nguyễn Thanh Long (2021). Phát triển chỉ số đất đô thị EBBI (Enhanced Built-up and Bareness Index) trên cơ sở kết hợp ảnh vệ tinh đa độ phân giải Landsat 8 và Sentinel 2 MSI, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61(2), 1-10. [4] Nguyễn Hoàng Khánh Linh (2011). Thành lập tự động bản đồ phân bố đất đô thị bằng chỉ số IBI từ ảnh Landsat TM: Trường hợp nghiên cứu tại thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế. Tuyển tập hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc , 205 -212. [5] Li H., Wang C., Zhong C., Su A., Xiong C., Wang J., Liu J. (2017). Mapping urban bare land automatically from Landsat imagery with a simple index, Remote Sensing, 9(3), 249, 1-15. [6] Ridd M.K. (1994). Exploring a V-I-S (vegetation-imprevious surface-soil) model for urban ecosystem analysis through remote sensing: comparative anatomy for cities, International Journal of Remote Sensing, 16(12), 2165 - 2185 [7] Zha Y., Gao J., Ni S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery, International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583 – 594. 70 03.2021
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2428 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2