Luận văn tốt nghiệp Quản lý đất đai: Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐÔ KHOA SINH HỌC ỨNG DỤNG

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

ỨNG DỤNG GIS VÀ VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT TRỒNG LÚA GIAI ĐOẠN 2010 – 2015 TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH HẬU GIANG

SINH VIÊN THỰC HIỆN LÊ VĂN TIÊN MSSV: 13D850103103 LỚP: QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI - KHÓA 8

2017 i

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐÔ KHOA SINH HỌC ỨNG DỤNG

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI MÃ NGÀNH 52850103

ỨNG DỤNG GIS VÀ VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT TRỒNG LÚA GIAI ĐOẠN 2010 – 2015 TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH HẬU GIANG

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN NGUYỄN QUỐC HẬU

SINH VIÊN THỰC HIỆN LÊ VĂN TIÊN MSSV: 13D850103103 LỚP: QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI K8

2017

XÁC NHẬN CỦA HỘI ĐỒNG

BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

Luận văn: “Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang”

Sinh viên thực hiện: LÊ VĂN TIÊN

Lớp: ĐH QLĐĐ K8

Luận văn đã được hoàn thành theo yêu cầu của cá bộ hướng dẫn và hội đồng bảo vệ luận văn tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Quản Lí Đất Đai, Khoa Sinh học ứng dụng – Đại học Tây Đô.

Cần Thơ, ngày.....tháng.....năm 2017

Xác nhận của Cán bộ hướng dẫn Sinh viên thực hiện (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên)

NGUYỄN QUỐC HẬU LÊ VĂN TIÊN

iii

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt quãng thời gian 4 năm học tập và rèn luyện tại trường Đại học Tây Đô em xin gửi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu, quý Thầy Cô, đặc biệt là quý Thầy Cô thuộc khoa Sinh Học Ứng Dụng đã quan tâm, chỉ dạy tận tình, tạo môi trường tốt nhất để em đạt kết quả tốt trong học tập. Cùng với sự nổ lực, cố gắn của bản thân và sự hướng dẫn nhiệt tình của quý Thầy Cô đã giúp em hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp này. Với lòng biết ơn sâu sắc em xin gửi lời cảm ơn đến:

- Thầy Mai Linh Cảnh đã quan tâm, hỗ trợ tích cực cũng như giải đáp mọi thắc

trong suốt quá trình em theo học tại trường.

- Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Thầy Nguyễn Quốc Hậu, giảng viên khoa Nông Nghệp trường Cao Đẳng Cộng Đồng Vĩnh Long đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo em để em hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp này.

- Con xin cảm ơn gia đình đã có công nuôi dưỡng và tạo mọi điều kiện tốt nhất để

con có thể học tập đến ngày hôm nay.

Cuối lời Cuối lời em xin gửi lời chúc sức khỏe đến toàn thể quý Thầy, Cô trường Đại Học Tây Đô, chúc quý Thầy Cô thành công trong công tác giảng dạy và truyền đạt những kiến thức bổ ích cho thế hệ tiếp sau chúng em.

Xin chân thành cảm ơn!

Sinh viên thực hiện

LÊ VĂN TIÊN

TÓM TẮT

Đề tài nghiên cứu “Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang” đã được tiến hành trong thời gian từ ngày 1/3/2017 đến ngày 13/7/2017. Phương pháp nghiên cứu của đề tài là ứng dụng ảnh viễn thám, cụ thể là ảnh viễn thám MODIS (MOD09Q1) và công nghệ GIS với mục tiêu là thành lập được bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang và từ đó đánh giá được khả năng ứng dụng của ảnh MODIS trong theo dõi, đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa trong giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. Từ kết quả tính toán chỉ số NDVI của khu vực vùng nghiên cứu, thiết lập chuỗi ảnh đa phổ với 65 kênh (đối với năm 2010 và năm 2015) và 46 kênh (đối với năm 2012, 2013, 2014) đã được giải đoán các đối tượng cây trồng. Trên cơ sở đó tiến hành thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất lúa bằng phương pháp chuyển đổi dữ liệu từ ENVI sang MapInfo, sử dụng các chức năng tích hợp trên phần mềm MapInfo để tính toán diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015. Từ kết quả giải đoán ảnh viễn thám, diện tích đất lúa giai đoạn 2010 – 2015 biến động chủ yếu theo chiều hướng giảm cụ thể như sau: Tổng diện tích đất lúa năm 2010 so với năm 2015 giảm 4,18% trong đó địa phương có diện tích giảm nhiều nhất là huyện Phụng Hiệp, tổng diện tích đất lúa năm 2015 so với năm 2010 giảm 6,03%, bên cạnh các địa phương có diện tích đất lúa giảm thì huyện Long Mỹ có diện tích đất lúa năm 2015 tăng 9,61% so với diện tích năm 2010. Từ các ứng dụng như: Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa, tính diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh, cug cấp dữ liệu thuộc tính của từng đối tượng, việc ứng dụng công nghệ GIS kết hợp với công nghệ viễn thám đã đem lại hiệu quả cao trong theo dĩa cũng như đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

DANH SÁCH BẢNG

Bảng

Nội dung

Trang

Các thông số kỹ thuật của vệ tinh MOISD

Đặc điểm của một số kênh phổ ảnh MODIS

2.1

Đặc điểm ảnh MOD09Q1

2.2

Khóa giải đoán ảnh MODIS khu vực tỉnh Hậu Giang

2.3

Ma trận sai số phân loại ảnh

4.1

Các giá trị tính tổng cột và dòng theo kết quả Bảng 4.2

4.2

4.3

Diện tích đất trồng lúa sau khi tính toán trên bảng đồ hiện trạng đã thành lập

4.4

So sánh diện tích đất trồng lúa sau khi giải đoán ảnh so với số liệu kiểm kê của sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Hậu Giang năm 2015.

iii

4.5

DANH SÁCH HÌNH

Hình

Nội dung

Trang

2.1 Các thành phần của GIS

2.2 Giao diện của phần mềm ENVI 4.8

2.3 Giao diện phần mềm Mapinfo 10.5

2.4

Sự phát triển của lúa vụ Đông xuân - Hè Thu và sự biến động chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010)

2.5

Tương quan giữa sự phát triển của lúa ở vụ Đông xuân và Hè Thu và sự biến động của chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010)

2.6 Bản đồ hành chính tỉnh Hậu Giang

3.1

Sơ đồ quá trình xử lý ành Modis

3.2

Sơ đồ các bước thực hiện đề tài

4.1 Ảnh MODIS09Q1 thu thập được

4.2 Các bước trong quá trình cắt sơ bộ vùng nghiên cứu

4.3 Ảnh trước khi cắt sơ bộ (a) và ảnh sau khi cắt sơ bộ (b)

4.4 Các bước trong quá trình cắt ảnh theo địa giới hành chính

4.5 Ảnh trước khi cắt theo địa giới hành chính (a) và ảnh sau khi cắt theo địa

giới hành chính (b)

4.6 Các bước trong quá trình hiệu chỉnh hình học

4.7

Trước và sau khi hiệu chỉnh hình học

4.8 Các bước tiến hành lọc ảnh

4.9 Mối quan hệ giữa chỉ số thực vật NDVI với sự hiện diện của thực vật

4.10 Các bước tiến hành quá trình ghép chuỗi ảnh NDVI

4.11 Ảnh Hậu Giang tổ hợp dựa trên các kênh phổ 6, 14 và 47

4.12 Các bước thực hiện quá trình che chuỗi ành NDVI

4.13 Bản đồ phân loại không kiểm soát năm 2010

4.14 Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại không kiểm soát năm 2010

4.15 Các giai đoạn phát triển của cây lúa (giai đoạn trước xạ, giai đoạn phát

triển, giai đoạn lúa chín và giai đoạn sau khi thu hoạch)

4.16 Bản đồ phân loại không kiểm soát năm 2015

4.17 Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại không kiểm soát

4.18 Các bước tiến hành khoanh ROI

4.19 Vị trí các điểm khảo sát

4.20 Các bước thực hiện để lấy giá trị NDVI

4.21 Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm

Hình

Nội dung

Trang

4.22 Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm và có

chu kỳ theo năm

4.23 Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển kém

4.24 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong

1 năm

4.25 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong

2 năm liên tiếp

4.26 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu

đông sớm trong 1 năm

4.27 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu

đông sớm trong 2 năm liên tiếp

4.28 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu

đông muộn trong 1 năm

4.29 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu

đông muộn trong 2 năm liên tiếp

4.30 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2010 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

4.31 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

4.32 Biểu đồ diện tích đất trồng lúa năm 2010 và 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu

Giang

4.33 Biểu đồ so sánh diện tích đất lúa năm 2010 giữa kết quả giải đoán ảnh

MODIS so với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT

4.34 Biểu đồ so sánh diện tích đất lúa năm 2015 giữa kết quả giải đoán ảnh

MODIS so với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT

4.35 Biểu đồ tương quan giữa số liệu điều tra với diện tích giải đoán ảnh

MODIS

DANH SÁCH CÁC TỪ VẾT TẮT

Từ viết tắt

Tiếng anh

Tiếng việt

Geographic Information System

Hệ thống thông tin địa lý

GIS

The Environment for Visualizing Môi trường thể hiện ảnh

ENVI

Đồng bằng sông Cửu Long

ĐBSCL

NDVI

Chỉ số khác biệt thực vật

The Normalized Difference Vegetation Index

Tài nguyên và Môi trường

TN&MT

Đông Xuân

ĐX

Hè Thu

Thu Đông muộn

TĐm

MODIS

Hệ thống quét ảnh đa phổ độ

Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer

GPS

Global Positioning System

Hệ thống định vị toàn cầu

UTM

Hệ tọa độ chuyển đổi tổng hợp

WGS-84

Hệ tọa độ thế giới xây dựng năm 1984

Universal Transverse Mercator World Geodetic Systerm 84

ROI

Region Of Interest

Vùng đại diện

MỤC LỤC

NỘI DUNG TRANG

LỜI CẢM ƠN .................................................................................................................. i

TÓM TẮT ....................................................................................................................... ii

DANH SÁCH BẢNG .................................................................................................... iii

DANH SÁCH HÌNH ..................................................................................................... iv

DANH SÁCH CÁC TỪ VẾT TẮT ............................................................................... vi

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU .............................................................................................. 1

1.1 Đặt vấn đề .............................................................................................................. 1

1.2 Mục tiêu của đề tài ................................................................................................. 1

1.3 Nội dung của đề tài ................................................................................................ 2

1.4 Ý nghĩa của đề tài ................................................................................................... 2

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU ......................................................................... 3

2.1 Cơ sở khoa học về sử dụng đất .............................................................................. 3

2.1.1 Khái niệm và vai trò của đất đai ...................................................................... 3

2.1.2 Khái niệm và phân loại đất nông nghiệp ......................................................... 4

2.2 Biến động hiện trạng sử dụng đất .......................................................................... 6

2.2.1 Định nghĩa sử dụng đất. ................................................................................... 6

2.2.2 Biến động sử dụng đất, các trường hợp và nguyên nhân của biến động đất đai. ............................................................................................................................. 6

2.2.3 Khái quát về bản đồ biến động sử dụng đất..................................................... 6

2.3 Tổng quan về viễn thám và GIS ............................................................................. 7

2.3.1 Khái niệm viễn thám ........................................................................................ 7

2.3.2 Nguyên lý hoạt động của viễn thám ................................................................ 8

2.3.3 Nguyên tắc sử dụng ảnh viễn thám theo dõi biến động ................................... 8

2.3.4 Đặc điểm ảnh viễn thám MODIS .................................................................... 8

2.4 Tổng quan về GIS ................................................................................................ 10

2.4.1 Khái niệm về GIS .......................................................................................... 10

2.5 Giới thiệu phần mềm xử lý ảnh ENVI ................................................................. 12

2.6 Giới thiệu phần mềm Mapinfo ............................................................................. 13

2.7 Tổng quan một số đề tài nghiên cứu viễn thám và công nghệ GIS ..................... 15

2.8 Tồng quan về khu vực nghiên cứu ....................................................................... 17

2.8.1 Vị trí địa lí ...................................................................................................... 18

vii

2.8.2 Điều kiện tự nhiên.......................................................................................... 18

2.8.3 Kinh tế - xã hội .............................................................................................. 19

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ PHƯƠNG TIỆN .................................................. 21

3.1 Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 21

3.2 Phương tiện nghiên cứu ....................................................................................... 22

3.2.1 Tài liệu – số liệu ........................................................................................... 22

3.2.2 Phần mềm, thiết bị ........................................................................................ 22

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ................................................................ 25

4.1 Kết quả thu thập ảnh viễn thám và số liệu ........................................................... 25

4.2 Kết quả xử lý ảnh ................................................................................................. 25

4.2.1 Cắt, che ảnh.................................................................................................... 25

4.2.2 Hiệu chỉnh hình học ....................................................................................... 28

4.2.3 Biến đổi ảnh ................................................................................................... 30

4.2.4 Phân loại không kiểm soát ............................................................................. 35

4.2.5 Phân loại có kiểm soát ................................................................................... 40

4.2.6 Kết quả khảo sát thực tế ................................................................................. 42

4.2.7 Kết quả phân loại có kiểm soát ...................................................................... 43

4.2.8 Kiểm tra độ tin cậy của bản đồ hiện trạng sử dụng đất được giải đoán ........ 49

4.3 Thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hậu Giang dựa trên dữ liệu ảnh giải đoán ..................................................................................................................... 52

4.4 Tình hình biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang giai đoạn 2010 – 2015 ................................................................................................................ 53

4.4.1 Tình hình biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 - 2015 .............. 53

4.4.2 So sánh kết quả giải đoán ảnh với số liệu thu thập từ cơ quan Nhà Nước .... 55

4.5 Khả năng ứng dụng của ảnh MODIS09Q1 và công nghệ GIS trong đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa ........................................................................................ 57

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................ 59

5.1 Kết luận ................................................................................................................ 59

5.2 Kiến nghị .............................................................................................................. 59

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 60

viii

PHỤ LỤC ...................................................................................................................... 62

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

1.1 Đặt vấn đề

Đối với công tác quản lý đất đai thì công nghệ viễn thám và GIS là một trong những công cụ đắc lực hỗ trợ rất lớn cho các cán bộ địa chính trong việc nắm bắt tình hình sử dụng đất của khu vực mình quản lý.

Trong giai đoạn hiện nay quá trình sử dụng đất luôn có những biến động phức tạp và khó kiểm soát, gây khó khăn trong thống kê, kiểm kê hiện trạng sử dụng đất. Đặc biệt đất trồng lúa là một trong những loại đất có sự biến động nhiều nhất về hiện trạng sử dụng, theo kết quả thực hiện kế hoạch sử dụng đất 5 năm kỳ đầu giai đoạn 2011 – 2015 của Đồng Bằng Sông Cửu Long diện tích đất trồng lúa của ĐBSCL thay đổi qua các năm cụ thể: Năm 2010 tổng diện tích là 4.120,18 (nghìn ha), giai đoạn cuối năm 2014, đầu năm 2015 diện tích giảm còn 3.951,00 (nghìn ha), năm 2015 diện tích là 4.030,75 (nghìn ha) do nhiều nguyên nhân khác nhau nhưng chủ yếu là chuyển mục đích sử dụng đất, làm cho diện tích đất trồng lúa ngày càng bị suy giảm đặc biệt là khu vực ĐBSCL. Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển như hiện nay thì việc áp dụng những tiến bộ trong lĩnh vực này đem lại hiệu quả rất cao trong việc theo dõi sự biến động của hiện trạng sử dụng đất. Công nghệ viễn thám và GIS giúp cho cán bộ chuyên môn có thể dễ dàng nắm bắt được tình hình biến động sử dụng đất trong khu vực mình quản lý, vừa cho kết quả chính xác, vừ tiết kiệm được thời gian, chi phí.

Hiện nay vấn đề sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với công nghệ tin học đặc biệt là công nghệ viễn thám và GIS trong công tác thành lập bản đồ đã hạn chế được rất nhiều những khó khăn về kinh phí cũng như thời gian thành lập bản đồ. Mặt khác, do tính chất đa thời gian của viễn thám mà thông tin được tách chiết, từ tư liệu viễn thám có khả năng phản ánh khách quan và đảm bảo tính thời sự, rất thuận lợi cho việc nghiên cứu biến động.

Xuất phát từ thực tế trên, đề tài: Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang cần được nghiên cứu. 1.2 Mục tiêu của đề tài

Đề tài thực hiện nhằm mục đích: Theo dõi và đánh giá được hiện trạng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa qua các năm từ đó so sánh với số liệu kiểm kê qua năm 2010 và năm 2015 xem độ chính xác khoảng bao nhiêu phần trăm, trên cơ sở đó cho thấy được khả năng áp dụng công nghệ viễn thám và GIS trong theo dõi sự thay đổi hiện trạng đất trồng lúa trong giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

Các mục tiêu cụ thể gồm:

- Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa

bàn tỉnh Hậu Giang;

- Đánh giá sự biến động về diện tích trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang trong

giai đoạn 2010 – 2015;

- Đánh giá khả năng ứng dụng của ảnh viễn thám MODIS và công nghệ GIS trong việc theo dõi biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 của tỉnh Hậu Giang.

1.3 Nội dung của đề tài

Tiến hành các bước trong quy trình xử lý ảnh viễn thám MODIS thu thập được từ phần mềm ENVI 4.8 và kết hợp với phần mềm MapInfo để thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa của tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015.

Đánh giá tình hình biến động diện tích đất trồng lúa của tỉnh Hậu Giang giai đoạn 2010 – 2015 dựa trên dữ liệu ảnh giải đoán và diện tích tính được từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015.

So sánh kết quả diện tích tính được từ việc giải đoán ảnh viễn thám với số liệu kiểm kê đất đai từ Sở TN&MT đánh giá được khả năng ứng dụng của ảnh viễn thám MODIS và công nghệ GIS trong thực tiễn.

1.4 Ý nghĩa của đề tài

Đề tài “Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang” nhằm đánh giá được tình hình biến động diện tích đất trồng lúa của tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 – 2015, đồng thời đề tài còn cho thấy khả năng ứng dụng của viễn thám và công nghệ GIS trong công tác đánh giá hiện trạng sử dụng đất thông qua ảnh MODIS và bản đồ hiện trạng sử dụng đất.

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU

2.1 Cơ sở khoa học về sử dụng đất

2.1.1 Khái niệm và vai trò của đất đai

* Khái niệm đất đai

Đất đai về mặt thuật ngữ khoa học được hiểu theo nghĩa rộng như sau: "đất đai là một diện tích cụ thể của bề mặt trái đất, bao gồm tất cả các cấu thành của môi trường sinh thái ngay trên vỏ dưới bề mặt đó bao gồm: khí hậu, bề mặt, thổ nhưỡng, dáng địa hình, mặt nước (hồ, sông, suối, đầm lầy). Các lớp trầm tích sát bề mặt cùng với nước ngầm và khoáng sản trong lòng đất, tập đoàn thực vật và động vật, trạng thái định cư của con người, những kết quả của con người trong quá khứ và hiện tại để lại (san nền, hồ chứa nước hay hệ thống tiêu thoát nước, đường xá, nhà cửa)".

Về quan điểm sinh thái và môi trường của (Lê Văn Khoa, 2000) đất là một vật thể sống, một vật mang của các hệ sinh thái tồn tại trên trái đất, con người tác động vào đất cũng chính là tác động vào hệ sinh thái mà đất mang trên mình nó. Đất đai là tài nguyên không tái tạo, là vật mang của hệ sinh thái. Đất là thành phần của môi trường thiên nhiên, của sinh quyển và có mối quan hệ mật thiết với các tài nguyên thiên nhiên khác (như nước, thực vật...).

Đất đai được định nghĩa là một khu vực cụ thể của bề mặt trái đất bao gồm tất cả các thuộc tính ngay ở trên và dưới bề mặt bao gồm khí hậu, thổ nhưỡng, địa hình, hệ thống thủy văn bề mặt, lớp trầm tích gần bề mặt, nước ngầm, quần thể động thực vật và mọi hoạt động của con người trong quá khứ và hiện tại, hệ thống thủy lợi, đường giao thông, các tòa nhà.... (FAO 1995b).

* Vai trò của đất

Đất đai đóng vai trò quyết định đến sự tồn tại và phát triển của loài người, là cơ sở tự nhiên, là tiền đề cho mọi quá trình sản xuất. Vai trò cơ bản của đất đai trong việc hỗ trợ con người và các hệ sinh thái trên cạn khác được FAO (1995a) tổng hợp bao gồm:

- Đất là nơi lưu trữ tài sản cho cá nhân, gia đình và xã hội, cung cấp không gian

cho con người để ở, xây dựng và vui chơi giải trí;

- Đất là nơi sản xuất, cung cấp thức ăn, gỗ, củi và các vật liệu sinh học khác;

- Đất là môi trường sống của mọi sinh vật: Con người, động thực vật và vi sinh vật;

- Đất là yếu tố quyết định sự cân bằng năng lượng và chu trình thủy văn toàn cầu,

vừa là nguồn phát vừa là bể chứa để giảm thiểu khí nhà kính;

- Đất là nơi lưu giữ và vận chuyển nguồn tài nguyên nước mặt, nước ngầm, lưu trữ

các nguồn tài nguyên và khoáng sản cho con người;

- Đất là bộ đệm, bộ lọc và bến đổi hóa học các chất ô nhiễm.

Đất đai là một yếu tố cơ bản của sản xuất, vừa là đối tượng lao động vừa là tư liệu lao động. Đất đai là đối tượng lao động vì đó là nơi để con người thực hiện các hoạt động của mình để tác động vào cây trồng, vật nuôi để tạo ra sản phẩm. Đất đai còn là tư liệu lao động trong quá trình sản xuất thông qua việc con người đã biết lợi dụng một cách ý thức các đặc tính tự nhiên của đất như lý học, hóa học, sinh vật học và các tính chất khác để tạo tác động và giúp cây trồng tạo nên sản phẩm.

2.1.2 Khái niệm và phân loại đất nông nghiệp

* Khái niệm nhóm đất nông nghiệp

Nhóm đất nông nghiệp (ký hiệu là NNP) là đất sử dụng vào mục đích sản xuất, nghiên cứu, thí nghiệm về nông nghiệp, lâm nghiệp, nuôi trồng thuỷ sản, làm muối và mục đích bảo vệ, phát triển rừng. Đất nông nghiệp bao gồm đất sản xuất nông nghiệp, đất lâm nghiệp, đất nuôi trồng thuỷ sản, đất làm muối và đất nông nghiệp khác.

* Phân loại đất nông nghiệp

a) Đất sản xuất nông nghiệp (SXN) bao gồm đất trồng cây hằng năm và đất trồng

cây lâu năm.

- Đất trồng cây hằng năm (CHN): Là đất sử dụng vào mục đích trồng các loại cây có thời gian sinh trưởng từ khi gieo trồng cho đến khi thu hoạch không quá một năm, kể cả đất đất sửdụng theo chế độ canh tác không thường xuyên theo chu kỳ. Đất trồng cây hằng năm bao gồm đất trồng lúa và đất trồng cây hằng năm khác.

+ Đất trồng lúa (LUA) là ruộng và nương rẫy trồng lúa từ một vụ trở lên hoặc trồng lúa kết hợp với các mục đích sử dụng đất khác được pháp luật cho phép nhưng trồng lúa là chính. Đất trồng lúa bao gồm đất chuyên trồng lúa nước, đất trồng lúa nước còn lại và đất trồng lúa nương.

 Đất chuyên trồng lúa nước (LUC): Là ruộng trồng lúa nước (bao gồm cả ruộng bậc thang), hàng năm cấy trồng từ hai vụ trở lên, kể cả có luân canh, xen canh với cây hàng năm khác hoặc có khó khăn đột xuất mà chỉ trồng cấy được một vụ hoặc không sử dụng trong thơi gian không quá một năm.

 Đất trồng lúa nước còn lại (LUK): Là ruộng trồng lúa nước (bao gồm cả ruộng bậc thang), hàng năm cấy trồng từ một vụ trở lên, kể cả trường hợp trong năm có thuận lợi mà chỉ trồng thêm một vụ lúa hoặc trông thêm cây hàng năm khác hoặc do khó khăn đột xuất mà không sử dụng trong thời gian không quá một năm.

 Đất trồng lúa nương (LUN): Là đất chuyên trồng lúa trên sườn đồi, núi dốc từ một vụ trở lên, kể cả trường hợp trồng lúa không thường xuyên theo chu kỳ và trường hợp có luân canh, xen canh với cây hàng năm khác.

+ Đất trồng cây hàng năm khác (HNK): Là đất trồng các cây hàng năm (trừ đất trồng lúa), gồm chủ yếu để trồng rau, màu, cây thuốc, mía, đai, gai, cói, sả, dâu tằm, đất

trồng cỏ tự nhiên có cải tạo để chăn nuôi gia súc. Đất trồng cây hàng năm khác bao gồm đất bằng trồng cây hàng năm khác và đất nương rẫy trồng cây hàng năm khác.

 Đất bằng trồng cây hàng năm khác (BHK): Là đất bằng phẳng ở đồng

bằng, thung lũng, cao nguyênđể trồng cây hàng năm khác.

 Đất nương rẫy trồng cây hàng năm khác (NHK): Là đất trồng cây hàng năm khác trên sườn đồi, núi dốc kề cả trường hợp trồng cây hàng năm khác không thường xuyên nhưng theo chu kỳ.

- Đất trồng cây lâu năm (CLN): Là đất trồng các loại cây có thời gian sinh trưởng từ khi gieo trồng tới khi thu hoạch là trên một năm, kể cả những loại cây có thời gian sinh trưởng như cây hàng năm nhưng cho thu hoạch nhiều năm như thanh long, chuối, nho… Các loại cây lâu năm bao gồm:

+ Cây công nghiệp lâu năm: Gồm các cây lâu năm có sản phẩm thu hoạch không phải là gỗ, được dùng để làm nguyên liệu cho sản xuất công nghiệp hoặc phải qua chế biến mới sử dụng được như chè, ca cao, cà phê, dừa, điều…;

+ Cây ăn quả lâu năm: Các cây lâu năm có sản phẩm thu hoạch là quả để ăn tươi

hoặc kết hợp với chế biến;

+ Vườn tạp là vườn trồng xen lẫn nhiều loại cây lâu năm hoặc cây lâu năm xen

lẫn cây hàng năm mà không được công nhận là đất ở;

+ Các loại cây lâu năm khác không phải đất trồng cây công nghiệp lâu năm và cây ăn quả lâu năm, chủ yếu là cây lấy gỗ, lấy bóng mát, tạo cảnh quan trong các đô thị, khu dân cư nông thôn.

b) Đất lâm nghiệp (LNP): Là đất đang có rừng (gồm rừng tự nhiên và rừng trồng) đạt tiêu chuẩn rừng theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng và đất mới được trồng rừng hoặc trồng kết hợp với khoanh nuôi tự nhiên. Đất lâm nghiệp bao gồm đất rừng sản xuất, đất rừng phòng hộ, đất rừng đặc dụng.

- Đất rừng sản xuất (RSX): Là đất sử dụng vào mục đích sản xuất lâm nghiệp theo

quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng.

- Đất rừng phòng hộ (RPH): Là đất để sử dụng vào mục đích phòng hộ đầu nguồn, bảo vệ đất, bảo vệ nguồn nước, bảo vệ môi trường sinh thái, chắn gió, chắn cát, chắn sóng ven biển theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng.

- Đất rừng đặc dụng (RDD): Là đất để sử dụng vào mục đích nghiên cứu, thí nghiệm khoa học, bảo tồn thiên nhiên và đa dạng sinh học, vườn quốc gia, bảo vệ di tích lịch sử, văn hóa, danh lam thắng cảnh, bảo vệ môi trường sinh thái theo quy định của pháp luật về bảo vệ và phát triển rừng.

c) Đất nuôi trồng thủy sản (NTS): Là đất được sử dụng chuyên vào mục đích nuôi,

trồng thủy sản nước lợ, nước mặn và nước ngọt.

d) Đất làm muối (LMU): Là ruộng muối để sử dụng vào mục đích sản xuất muối

e) Đất nông nghiệp khác (NKH): Gồm đất sử dụng để xây dựng nhà kính và các loại nhà khác phục vụ mục đích trồng trọt, kể cả các hình thức trồng trọt không trực tiếp trên đất; xây dựng chuồng trại chăn nuôi gia súc, gia cầm và các loại động vật khác được pháp luật cho phép; đất trồng trọt, chăn nuôi, nuôi trồng thủy sản cho muc đích học tập, nghiên cứu thí nghiệm; đất ươm tạo cây giống và đất trồng hoa, cây cảnh.

2.2 Biến động hiện trạng sử dụng đất

2.2.1 Định nghĩa sử dụng đất.

Sử dụng đất (Land use): Sử dụng đất là cách thức mà người ta sử dụng bề mặt trái đất. Sử dụng đất được phân loại như thành thị, nông thôn, đất nông nghiệp, rừng…hoặc với mức phân loại cụ thể hơn cho những mục đích cụ thể. (Phùng Văn Tiến, 2009).

2.2.2 Biến động sử dụng đất, các trường hợp và nguyên nhân của biến động đất đai.

* Biến động sử dụng đất

Biến động sử dụng đất là sự tăng hay giảm về diện tích đối tượng nào đó trong một

giai đoạn nhất định. (Phùng Văn Tiến, 2009).

* Các trường hợp biến động đất đai

- Được nhà nước giao đất, cho thuê đất.

- Được nhà nước thu hồi đất, mất đất do thiên tai

- Trường hợp đất bồi, đất cồn

- Thay đổi mục đích sử dụng đất, thời hạn sử dụng, hình thể sử dụng.

- Chuyển đổi, chuyển nhượng, cho thuê, thừa kế, thế chấp hoặc chia tách quyền

sử dụng đất.

* Nguyên nhân của biến động đất đai

Do nhà nước: nhà nước thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất đối với các tổ chức, hộ gia đình, cá nhân trong nước và ngoài nước theo quy hoạch và kế hoạch phát triển kinh tế xã hội của đất nước.

Do người sử dụng đất: Nhu cần chuyển nhượng, chuyển đổi, cho thuê, thừa kế, thể

chấp theo quy định của pháp luật về các quyền của người sử dụng đất

Do tự nhiên gãy, do thiên tai (bão, lũ lụt, xói mòn, sụp lở…) hay do đắt hồi

2.2.3 Khái quát về bản đồ biến động sử dụng đất

Theo khoản 5 điều 3 Luật đất đai 2013 thì bản đồ hiện trạng sử dụng đất là bản đồ thể hiện sự phân bố các loại đất tại một thời điểm xác định, được lập theo từng đơn vị hành chính.

Để nghiên cứu biến động sử dụng đất người ta có thể sử dụng nhiều phương pháp từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: Số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiểm kê hoặc từ các cuộc điều tra. Các phương pháp này có độ chính xác không cao, tốn nhiều thời gian và kinh phí, đồng thời chúng không thế hiện được sự thay đổi sử dụng đất từ loại đất này sang loại đất khác và vị trí không gian của sự thay đổi đó. Thành lập bản đồ biến động sử dụng đất từ tư liệu viễn thám đa thời gian sẽ khắc phục được những nhược điểm trên.

Bản đồ biến động sử dụng đất ngoài các yếu tố nội dung cơ bản của các Bản đổ chuyên đề như: bản đồ địa hình, địa vật, giao thông, thủy văn... phải thể hiện được sự biến động về sử dụng đất theo thời gian. Các thông tin về tình hình sử dụng đất, biến động sử dụng đất kết hợp với các thông tin có liên quan là yếu tố quan trọng phục vụ công tác quy hoạch, kế hoạch và quản lý đất đai để đảm bảo sử dụng đất bền vững, hiệu quả, thân thiện môi trường và quan trọng nhất là đảm bảo an ninh lương thực. Ưu điểm của bản đồ biến động sử dụng đất là thể hiện được rõ sự biến động theo không gian và theo thời gian. Diện tích biển động được thế hiện rõ ràng trên bản đồ, đồng thời cho chúng ta biết có biến động hay không biến động, hay biến động từ loại đất nào sang loại đất nào. Nó có thể được kết hợp với nhiều nguồn dữ liệu tham chiếu khác để phục vụ có hiệu quả cho rất nhiều mục đích khác nhau như quản lý tài nguyên, môi trường, thống kê, kiểm kê đất đai. Về cơ bản, bản đồ biến động sử dụng đất được thành lập trên cơ sở hai bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại hai thời điểm nghiên cứu vì vậy độ chính xác của bản đồ này phụ thuộc vào độ chính xác của các bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại hai thời điểm nghiên cứu.

2.3 Tổng quan về viễn thám và GIS

2.3.1 Khái niệm viễn thám

Viễn thám là một khoa học thu nhận thông tin của bề mặt trái đất mà không tiếp xúc trực tiếp với bề mặt ấy. Điều này được thực hiện nhờ vào việc quan sát và thu nhận năng lượng phản xạ, bức xạ từ đối tượng và sau đó phân tích, xử lý, ứng dụng những thông tin nói trên (Phạm Văn Thông, 2010).

Theo Lê Quang Trí (1999) cho rằng: Viễn thám được định nghĩa là sự thu thập và phân tích thông tin về các đối tượng, sự thu thập và phân tích thông tin này được thực hiện từ một khoảng cách không gian không có sự tiếp xúc đến các vật thể.

Theo Lê Quang Trung và cộng tác viên (2000), đã định nghĩa về viễn thám và các chuyên ngành về viễn thám như sau: Viễn thám (Remote sensing): có nhiều định nghĩa về viễn thám của nhiều tác giả khác nhau , nhìn chung viễn thám là sự thu thập và phân tích các thông tin về các đối tượng, sự thu thập và phân tích này được thực hiện từ một khoảng cách không gian không có sự tiếp xúc trực tiếp đến các vật thể. Máy bay hay vệ tinh là những vật mang chủ yếu phục vụ cho sự quan trắc trong viễn thám.

2.3.2 Nguyên lý hoạt động của viễn thám

Nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là đặc trưng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau. Kết quả của việc giải đoán các lớp thông tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết về mối tương quan giữa đặc trưng phản xạ phổ với bản chất, trạng thái của các đối tượng tự nhiên. Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên sẽ cho phép các nhà chuyên môn chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin nhất về đối tượng nghiên cứu, đồng thời đây cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối tượng, tiến tới phân loại chúng.

2.3.3 Nguyên tắc sử dụng ảnh viễn thám theo dõi biến động

- Các ảnh sử dụng để theo dõi biến động một khu vực, phải ở cùng một hệ tọa độ

lưới chiếu.

- Ảnh phải có độ phân giải như nhau.

- Ảnh có độ phân giải càng cao thì các tượng tượng phản xạ càng mạnh, thông tin về các đối tượng thực phủ càng chi tiết hơn và ngược lại. Vì vậy ảnh có cùng độ phân giải các đối tượng thực phủ sẽ cho phản xạ gần như nhau, và khi đó chồng lớp đối tượng trên hai ảnh cho kết quả biến động chính xác hơn.

- Ảnh phải được phân tích giải đoán ở các bước sóng như nhau.

- Khu vực nghiên cứu của ảnh phải như nhauHai ảnh phải được chụp trên cùng

một khu vực hoặc được cắt theo ranh giới hành chính của khu vực nghiên cứu.

2.3.4 Đặc điểm ảnh viễn thám MODIS

* Khái quát ảnh vệ tinh MODIS

MODIS là bộ cảm viễn thám chủ yếu của vệ tinh Terra được phóng lên quỹ đạo vào ngày 18/12/1999 và vệ tinh Aqua được phóng vào ngày 4/5/2002. Trong khoảng thời gian một ngày đêm, các bộ cảm của vệ tinh sẽ quét gần hết Trái đất trừ một số dải hẹp ở vùng xích đạo, các dải này sẽ được phủ hết vào ngày hôm sau (Viện khí tượng thủy văn và môi trường, 2012).

MODIS được thiết kế để thu thập 50 bước sóng của ánh sáng nhưng các vệ tinh hiện đang trong quỹ đạo chỉ thu được 36 bước sóng, bao gồm các bước sóng từ 0.4μm đến 14.4μm. Độ phân giải của dữ liệu khoảng từ 250 đến 1000 m tùy thuộc vào bước sóng được ghi lại. (Ruizhi Ren, 2009).

Ảnh MODIS cung cấp dữ liệu về đất liền, biển và khí quyển một cách đồng thời. Tùy vào mục đích nghiên cứu mà sử dụng các kênh phổ khác nhau. Vệ tinh Terra và Aqua mang bộ cảm MODIS ban ngày đi từ Bắc xuống Nam, qua xích đạo khoảng 10h30’ và 13h30’ giờ địa phương, thời gian bay hết một vòng quanh Trái đất xấp xỉ 1h40’. Về ban đêm thì chiều bay của vệ tinh ngược lại. Như vậy vệ tinh TERRA và AQUA sẽ bay

Bảng 2.1: Các thông số kỹ thuật của vệ tinh MOISD

Độ cao quỹ đạo Quỹ đạo Thời gian qua xích đạo Tốc độ quét Độ phủ Kích thước Trọng lượng Độ phân giải bức xạ Độ phân giải không gian Chu kỳ lặp

705 km Đổng bộ mặt trời 10:30 a.m hoặc 1:30 p.m 20.3 rpm 2330 km 1,0 x 1,6 x 1,0 m 228,7 kg 12 bits 250 m (kênh 1-2) 500 m (kênh 3-7) 1000 m (kênh 8-36) 1 – 2 ngày

qua lãnh thổ Việt Nam một ngày bốn lần vào khoảng 10h30’, 13h30’, 22h30’ và 1h30’, do đó ở Việt Nam sẽ thu được ảnh MODIS bốn lần trong một ngày. (Viện Khí tượng thủy văn và Môi trường, 2012).

(Nguồn: http://modis.gsfc.nasa.gov)

Bảng 2.2: Đặc điểm của một số kênh phổ ảnh MODIS

Kênh

Bước sóng (nm)

Lưu trữ (bit)

Độ phân giải không gian (m)

620 – 670 841 – 876 459 – 479 545 – 565 1230 – 1250 1628 – 1652 2105 - 2155

250 250 500 500 500 500 500

12 12 12 12 12 12 12

1 2 3 4 5 6 7

(Nguồn: http://modis.gsfc.nasa.gov)

* Ứng dụng của ảnh vệ tinh MODIS

Với đặc tính chụp phủ vùng rộng lớn, độ phân giải thời gian cao cộng với nhiều kênh thiết kế chuyên để tính hiệu chỉnh ảnh hƣởng khí quyển đã làm tăng khả năng sử dụng ảnh MODIS trong nghiên cứu những vùng nhiệt đới nhiều mây (Trần Hùng, 2007). Mặc dù độ phân giải không gian của ảnh vệ tinh MODIS không cao nhưng với tầm phủ rộng, thời gian quan trắc liên tục và đặc biệt là miễn phí, liệu ảnh vệ tinh MODIS là nguồn tài liệu tham khảo có giá trị cao đối với các nhà khoa học trong việc thực hiện những nghiên cứu của mình. Bên cạnh đó, dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS có độ phân giải phổ khá cao với 36 kênh phổ làm tăng tính ứng dụng của MODIS trong hầu hết các

nghiên cứu hiện nay vì độ phân giải phổ càng lớn thì khả năng phân biệt, nhận biết và giải đoán các đối tượng càng cao.

 Ưu điểm của dữ liệu ảnh MODIS trong xác định cơ cấu cây trồng:

Mục tiêu nghiên cứu dựa trên hiện trang cơ cấu mùa vụ làm cơ sở để chuyển đổi sang hiện trạng xâm nhập mặn của khu vực nghiên cứu. Lựa chọn dữ liệu ảnh phù hợp với mục tiêu là công việc quyết định đến kết quả tối ưu nhận được. Ảnh MODIS được cung cấp miễn phí và đầy đủ với độ phân giải thời gian cao (hàng ngày, 8 ngày) thích hợp để nghiên cứu sự sinh trưởng và phát triển của từng loại cây trồng, kể cả ngắn ngày lẫn dài ngày. Dựa trên sự biến động của chỉ số NDVI được tính toán từ ảnh có thể giúp ta xác định được cụ thể thời gian của quá trình canh tác (thời gian gieo trồng, giai đoạn phát triển mạnh nhất cũng như thời gian thu hoạch) từ đó giúp xác định đối tượng cây trồng và hình thức canh tác nông nghiệp cụ thể. Ảnh MODIS hằng ngày tuy có độ phân giải thời gian cao hơn nhưng với mức độ khai thác thông tin phục vụ cho nghiên cứu thì không cần thiết, sẽ tốn nhiều thời gian xử lý ảnh và giải đoán, đồng thời dung lượng lưu trữ cao cũng hơn gấp nhiều lần. Do đó trong nghiên cứu này sử dụng ảnh MOD09Q1, độ phân giải thời gian 8 ngày với hai kênh đỏ và hồng ngoại gần.

Bảng 2.3: Đặc điểm ảnh MOD09Q1

Kênh

Bước sóng (μm)

Độ phân giải thời gian (ngày)

Độ phân giải không gian (m)

RED NIR

0,620 – 0,670 0.841 – 0,876

8 8

250 250

2.4 Tổng quan về GIS

2.4.1 Khái niệm về GIS

Theo Ducker (1979) định nghĩa, GIS là một trường hợp đặc biệt của hệ thống thông tin, ở đó có cơ sở dữ liệu bao gồm sự quan sát các đặc trưng phân bố không gian, các hoạt động sự kiện có thể được xác định trong khoảng không như đường, điểm, vùng. Theo Burrough (1986) định nghĩa, GIS là một công cụ mạnh dùng để lưu trữ và truy vấn, biến đổi và hiển thị dữ liệu không gian từ thế giới thực cho những mục tiêu khác nhau.

Theo Nguyễn Kim Lợi và ctv (2009) Hệ thống thông tin địa lý được định nghĩa như là một hệ thống thông tin mà nó sử dụng dữ liệu đầu vào, các thao tác phân tích, cơ sở dữ liệu đầu ra liên quan về mặt địa lý không gian, nhằm hỗ trợ việc thu nhận, lưu trữ, quản lí, xử lí, phân tích và hiển thị các thông tin không gian từ thế giới thực ñể giải quyết các vấn đề tổng hợp từ thông tin cho các mục đích con người đặt ra.

* Các thành phần của GIS

GIS bao gồm 05 thành phần: Thiết bị, phần mềm, số liệu, tổ chức và chính sách quản lý, chuyên viên.

- Thiết bị: Thiết bị bao gồm máy vi tính (computer), máy vẽ (plotters), máy in (printer), bàn số hoá (digitizer), thiết bị quét ảnh (scanners), các phương tiện lưu trữ số liệu (Floppy diskettes, optical cartridges, C.D ROM).

- Phần mềm: là bộ não của hệ thống, phần mềm GIS rất đa dạng và có thể chia làm 3 nhóm (nhóm phần mềm quản đồ họa, nhóm phần mềm quản trị bản đồ và nhóm phần mềm quản trị, phân tích không gian).

- Số liệu: bao gồm dữ liệu không gian (dữ liệu bản đồ) và dữ liệu thuộc tính (dữ liệu phi không gian). Dữ liệu không gian miêu tả vị trí địa lý của đối tượng trên bề mặt Trái đất. Dữ liệu thuộc tính miêu tả các thông tin liên quan đến đối tượng, các thông tin này có thể được định lượng hay định tính.

- Tổ chức và chính sách quản lý: Ðây là hợp phần rất quan trọng để đảm bảo khả năng hoạt động của hệ thống, là yếu tố quyết định sự thành công của việc phát triển công nghệ GIS. Hệ thống GIS cần được điều hành bởi một bộ phận quản lý, bộ phận này phải được bổ nhiệm để tổ chức hoạt động hệ thống GIS một cách có hiệu quả để phục vụ người sử dụng thông tin.

- Chuyên viên: Đây là một trong những hợp phần quan trọng của công nghệ GIS, đòi hỏi những chuyên viên hướng dẫn sử dụng hệ thống để thực hiện các chức năng phân tích và xử lý các số liệu. Đòi hỏi phải thông thạo về việc lựa chọn các công cụ GIS để sử dụng, có kiến thức về các số liệu đang được sử dụng và thông hiểu các tiến trình đang và sẽ thực hiện.

* Ứng dụng của hệ thông tin địa lý GIS

- Môi trường

- Khí tượng thủy văn

- Nông nghiệp

- Y tế

- Giao thông

Hình 2.1 :Các thành phần của GIS

2.5 Giới thiệu phần mềm xử lý ảnh ENVI

ENVI là viết tắt của “The Environment for Visualizing Image” , là một phần mềm xử lý tư liệu viễn thám của Research System Inc, Mỹ. ENVI được cấu trúc thành 12 Module chính, được viết bằng ngôn ngữ IDL (Interactive Data Language), một trong những ngôn ngữ lập trình cấu trúc mạnh (Lê Văn Trung, 2005) với các công cụ có khả năng hiển thị, định vị và phân tích ảnh số với một môi trường và giao diện thân thiện với người sử dụng, đáp ứng các thao tác thuật toán về xử lý ảnh vệ tinh và ảnh máy bay.

Theo Lê Văn Trung (2005), các ưu điểm của ENVI được thể hiện ở cách tiếp cận trong công tác xử lý ảnh, đó là việc kết hợp các kỹ thuật dựa trên kênh phổ và kỹ thuật dựa trên tập tin. Khi dữ liệu được mở, các kênh phổ được lưu vào danh sách chờ xử lý của chương trình, hoặc khi các tập tin được mở, các kênh phổ của các tập tin được xử lý như một nhóm. ENVI có tất cả các chức năng xử lý ảnh cơ bản, trong chế độ tương tác với người sử dụng về đồ họa. Đặc biệt trong khi xử lý, ENVI không có giới hạn về kênh phổ được xử lý đồng thời do vậy các dữ liệu ảnh siêu phổ cũng có thể được xử lý và phân tích bằng ENVI.

* Những tính năng nổi trội của bộ phần mềm ENVI bao gồm:

- Làm việc (hiển thị và xử lý) số lượng và dung lượng ảnh lớn;

- Đọc, hiển thị và phân tích nhiều định dạng (format) ảnh vệ tinh, ảnh thông dụng,

dữ liệu raster và DEM;

- Khai thác thông tin từ nhiều loại ảnh vệ tinh và ảnh hàng không khác

(VNREDSat-1, SPOT, Landsat, ASTER, QuickBird, GeoEye, WorldView,...)

- Trộn các dạng ảnh (ảnh quang học, ảnh radar…) nhằm hiểu rõ đặc điểm của vùng

nghiên cứu;

- Bộ công cụ xử lý ảnh đa dạng dựa trên các phương pháp khoa học đã được kiểm chứng như công cụ xử lý hình học, công cụ phân tích phổ, công cụ phân tích dữ liệu và các công cụ nâng cao;

- Khả năng làm việc với dữ liệu vector (các định dạng shapefile, MIF, DXF và GPS) và kết nối trực tiếp với phần mềm ArcGIS cho phép dễ dàng tích hợp kết quả phân tích ảnh vào cơ sở dữ liệu và quy trình ứng dụng bản đồ GIS;

- Với ngôn ngữ lập trình IDL, ENVI có khả năng tùy biến và mở rộng theo yêu

Hình 2.2: Giao diện của phần mềm ENVI 4.8

cầu quy trình xử lý phân tích ảnh của khách hàng.

2.6 Giới thiệu phần mềm Mapinfo

MapInfo là một trong những phần mềm phục vụ cho việc xây dựng và quản lý dữ

liệu hệ thống thông tin địa lý.

MapInfo trang bị khả năng xử lý dữ liệu (bao gồm cả những lệnh truy vấn SQL để

chọn ra đối tượng) và các đặc tính hiển thị giá trị trên màn hình:

- MapInfo có khả năng mở các tập tin dữ liệu dạng DBASE hoặc FoxBASE, Lotus 1-2-3 và Microsoft Excel. Nhập vào các tập tin hình ảnh với nhiều dạng thức khác nhau. Ngoài ra, MapInfo còn có thể tự tạo tập tin dữ liệu của nó;

- MapInfo cho phép xem thông tin trong 3 loại cửa sổ: Map, Browser và Graph tương ứng với cửa sổ bản đồ, bảng thuộc tính và đồ thị. Kỹ thuật liên kết “nóng” của

các loại cửa sổ cho phép xem cùng một thông tin trên nhiều cửa sổ khác nhau. Khi thay đổi thông tin trong một cửa sổ, sự thay đổi này sẽ được cập nhật một cách tự động sang các cửa sổ khác;

- MapInfo cho phép phủ nền bản đồ bằng những tấm ảnh điểm. Khả năng này

làm tăng qui mô, giá trị của bản đồ nền.

- Khả năng thực hiện những sự lựa chọn bằng ngôn ngữ SQL của MapInfo cho

phép thực hiện phép chọn đối tượng nhanh chóng và tiện lợi trên một hay nhiều bảng;

- Bộ công cụ vẽ, hiệu chỉnh bản đồ và các hàm chức năng hoàn hảo khác trợ

giúp trong quá trình xây dựng bản đồ;

- Công cụ Save Workspace cho phép lưu tất cả cửa sổ đang làm việc vào một tập tin duy nhất. Điều này giúp mở các cửa sổ cần thiết một cách nhanh chóng, tiết kiệm thời gian, tránh sai sót;

- MapInfo cho phép xây dựng trang in trong cửa sổ Layout với tập lệnh trợ giúp

rất hữu hiệu;

- MapInfo cho phép thay đổi hệ quy chiếu của các lớp bản đồ khi bắt đầu số hóa

cũng như khi hiển thị chúng.

MapInfo là một phần mềm được thiết kế để hòa hợp với các phần mềm khác, người sử dụng không phải thay đổi cách làm việc trên máy tính, MapInfo chỉ làm thay đổi kết quả nhận được. Có thể bắt đầu làm việc với MapInfo trên nguồn dữ liệu trong bảng tính Excel, bảng dữ liệu của Foxpro, các bảng vẽ CAD hoặc những dữ liệu địa lý khác. Nếu chưa có sẵn nguồn dữ liệu, MapInfo cung cấp công cụ để tạo ra nguồn dữ liệu phù hợp. (TS. Phạm Thị Xuân Thọ - Nguyễn Xuân Bắc, Giáo trình lý thuyết và thực hành MapInfo).

Hình 2.3: Giao diện phần mềm Mapinfo 10.5

2.7 Tổng quan một số đề tài nghiên cứu viễn thám và công nghệ GIS

Theo Nguyễn Xuân Trung Hiếu (2013), Luận văn tốt nghiệp ngành Quản lý đất đai, khoa Môi trường và Tài nguyên, Đại học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh với đề tài “Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế”. Đề tài này được thực hiện trong thời gian từ tháng 01/2013 ñến tháng 05/2013, sử dụng công nghệ viễn thám kết hợp với GIS để thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế. Đề tài sử dụng ảnh Landsat ETM+, độ phân giải trung bình (30 m) nên độ chính xác khi phân loại chưa cao, tuy nhiên đề tài đã cho thấy được lớp đất rừng, lúa – hoa màu và đất trống là những lớp bị biến động mạnh (đều có trên 50% diện tích bị biến đổi), bên cạnh đó lớp giao thông là lớp phủ ổn định nhất (hơn 70% diện tích). Đề tài đã thành lập được bản đồ biến động lớp phủ mặt đất Thành phố Huế trong giai đoạn 2001 – 2010 ở tỷ lệ 1:60000. Về phương pháp đề tài sử dụng phương thu thập số liệu (thu thập từ 4 nguồn chính là dữ liệu viễn thám (ảnh Landsat ETM+), dữ liệu GIS (dữ liệu hành chính), dữ liệu từ điều tra thực địa (thực hiện lấy mẫu bằng máy GPS và khảo sát thực địa) và dữ liệu thống kê (báo cáo, thống kê từ các sở ngành có liên quan), phương pháp sửa lỗi sọc ảnh bằng phần mềm GapFill. Kết quả nghiên cứu của đề tài phù hợp với kết quả kiểm kê đất đai năm 2012 tại thành phố Huế, tuy nhiên kết quả nghiên cứu có một số mặt hạn chế như một số loại thực phủ thường bị phân loại nhầm với nhau như đất giao thông và khu dân cư, lúa - hoa màu và khu dân cư, lúa - hoa màu và đất trống. Nguyên nhân chủ yếu dẫn đến sự phân loại nhầm lớp thực phủ là do Độ phân giải của dữ liệu ảnh viễn thám Landsat chỉ ở mức trung bình (30 m), nên một số diện tích lúa - hoa màu nhỏ lẻ, các khu tái định cư mới được xây dựng, phân bố manh mún,… không được ghi nhận trên ảnh.

Theo Kiều Thị Kim Dung (2009), Luận văn Thạc sĩ ngành Quản lý đất đai, Đại học Nông nghiệp Hà Nội với đề tài “Ứng dụng ảnh viễn thám và công nghệ GIS để thành lập bản đồ biến động sử dụng đất trên địa bàn phường Khai Quang Thành phố Vĩnh Yên – tỉnh Vĩnh Phúc”. Đề tài sử dụng ảnh Viễn thám Sport, cùng với bản đồ hiện trạng sử dụng đất phường Khai Quang đề tiến hành giải đoán và chồng lắp bản đồ từ đó cho ra bản đồ biến động hiện trạng sử dụng đất của phường Khai Quang từ đó đánh giá được độ chính xác của việc sử dụng ảnh Viễn thám và công nghệ GIS trong thành lập bản đồ biến động sử dụng đất của Phường Khai Quang. Đề tài đã thành lập được bản đồ biến động hiện trạng sử dụng đất với độ chính xác cao, phân tích cụ thể tình hình biến động hiện trạng sử dụng đất của phường Khai Quang trong giai đoạn 2003 – 2008. Đề tài chủ yếu sử dụng phương pháp thu thập thông tin, xử lí số liệu, xử lí ảnh và phương pháp phỏng vấn chuyên gia. Nhìn chung đề tài đã đánh giá cụ thể tình hình biến động sử dụng đất của phường Khai Quang đồng thời xây dựng được bản đồ biến động sử dụng đất với độ chính xác cao. Về mặt hạn chế, độ phân giải của ảnh cũng ảnh cũng ảnh

hưởng đến việc phân lớp đối tượng, kết quả phân loại bị nhầm lẫn giữa đất cây bụi, cỏ dại với đất với đất trồng hoa màu, đất trồng cỏ với đất trồng lúa.

Theo Lê Thị Bích Liên (2013), Luận văn tốt nghiệp chuyên ngành Hệ thống thông tin địa lý, Đại học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh với đề tài “ứng dụng ảnh vệ tinh MODIS giám sát lũ Đồng Bằng Sông Cửu Long năm 2012”. Đề tài sử dụng ảnh vệ tinh MODIS với độ phân giải thời gian cao, cùng việc thực hiện các quá trình phân loại nghiên cứu tiến hành đưa ra những phân tích, đánh giá cụ thể về không gian cũng như thời gian ngập lũ của ĐBSCL năm 2012. Nhìn chung đề tài đã đánh một cách khá cụ thể tình hình diễn biến của lũ trong năm 2012 trên khu vực Đồng Bằng Sông Cửu Long, bên cạnh đó đề tài còn xác định được diện tích ngập lũ của từng tỉnh trong khu vực Đồng Bằng Sông cửu Long. Đặc biệt trong quá trình thực hiện, thay vì sử dụng chỉ số thực vật NDVI thì đề tài sử dụng chỉ số EVI nhằm phản ánh trạng thái thực vật ở mỗi thời điểm khác nhau trong năm, là một chỉ số quan trọng trong phân loại để đánh giá sự hiện diện của thực vật đồng thời xác định những điểm ảnh liên quan đến nước. Đặc tính của lũ là biến đổi từng ngày và không gian ngập lũ cũng thay đổi liên tục theo thời gian, việc theo dõi lũ thông qua các số liệu mực nước đơn thuần chỉ xác định sự thay đổi diện tích mực mặt nước theo thời gian, tuy nhiên đề tài đã sử dụng ảnh MODIS được tổ hợp 8 ngày, qua đó cho thấy sự thay đổi diện tích mặt nước cả về không gian lẫn thời gian, cung cấp cái nhìn rõ ràng và trực quan hơn khi các đối tượng ngập nước được thể hoàn toàn trên ảnh. Bên cạnh những gì đề tài nghiên cứu này đã thực hiện được thì đề tài cũng còn một số hạn chế như sau: Đề tài đã sử dụng ảnh MODIS được tổ hợp 8 ngày nên không luôn luôn ghi nhận lại chính xác thời điểm bắt đầu, đạt đỉnh và kết thúc mùa lũ, việc sử dụng số liệu mực nước thủy văn chỉ đánh giá sự tương quan giữa mực nước và diện tích ngập cho thấy sự khả quan khi sử dụng ảnh MODIS trong giám sát lũ, nhưng không đánh giá được chính xác diện tích ngập từng tỉnh. Nên có sự so sánh với số liệu diện tích được giải đoán từ ảnh có độ phân giải không gian cao hơn, hoặc số liệu diện tích ngập được lũ thống kê để có những kết luận chính xác hơn về diện tích ngập từng tỉnh của ĐBSCL.

Theo Trần Thị Hiền (2010) sử dụng ảnh MODIS theo dõi chỉ số NDVI với sự phát triển cây lúa cho thấy chỉ số NDVI của vùng lúa trên ảnh thay đổi bình quân từ 0,1 đến 0,9 theo quy tắc thấp vào đầu vụ, tăng dần và đạt cao nhất vào lúc cây lúa phát triển tốt ở giai đoạn sau khi đẻ nhánh và sau đó giảm dần khi cây lúa bắt đầu chín và sẽ giảm đến mức thấp nhất vào cuối vụ (Hình 2.3 và 2.4). Thông thường đối với các loại hình sử dụng như: vườn cây ăn quả, rừng,…nói chung là các loại cây lâu năm quan sát cho thấy chỉ số NDVI ổn định và dao động trong khoảng giá trị tương đối cao từ 0,5 đến 1,0 (hoặc từ 0 – 255 cấp độ tông màu từ tối đến sáng).

Căn cứ vào quy luật biến động trên ta có thể theo dõi chính xác được cơ cấu mùa vụ và ước đoán được thời gian xuống giống của những vùng trồng lúa dựa vào biểu đồ thể hiện sự biến động của giá trị NDVI. Tác giả kết luận có thể ứng dụng ảnh MODIS – MOD13Q1 (độ phân giải 250m, chu kỳ lập 16 ngày) để xác định thời vụ, theo dõi tiến

độ xuống giống cấp vùng và đề nghị nên sử dụng ảnh MODIS (MOD13Q1) để theo dõi tiến độ xuống giống lúa ở cấp vùng, cấp quốc gia. Bên cạnh đó, có thể sử dụng để theo dõi sự thay đổi của hiện trạng sử dụng đất, cơ cấu mùa vụ.

Hình 2.4: Sự phát triển của lúa vụ Đông xuân - Hè Thu và sự biến động chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010)

Hình 2.5: Tương quan giữa sự phát triển của lúa ở vụ Đông xuân và Hè Thu và sự biến động của chỉ số NDVI (Nguồn: Trần Thị Hiền, 2010)

2.8 Tồng quan về khu vực nghiên cứu

Hậu Giang là một tỉnh nằm ở Đồng Bằng Sông Cửu Long, được thành lập vào năm 2004 do tách ra từ tỉnh Cần Thơ cũ. Tỉnh lỵ hiện nay là thành phố Vị Thanh cách Thành Phố Hồ Chí Minh 240 km về phía tây nam, cách thành phố Cần Thơ 60 km theo Quốc lộ 61 và chỉ cách 40 km theo đường nối Vị Thanh – Cần Thơ.

Hậu Giang là tỉnh ở trung tâm châu thổ sông Mê Kông, thuộc khu vực nội địa của Đồng bằng Sông Cửu Long. Trước năm 1976, Hậu Giang là tên gọi của sông Hậu. Vùng đất thuộc tỉnh Hậu Giang ngày nay trước năm 1956 nằm rải rác thuộc tỉnh Cần

Thơ và tỉnh Rạch Giá. Từ năm 1957, toàn bộ vùng đất tỉnh Hậu Giang ngày nay đều thuộc về tỉnh Cần Thơ. Tháng 3 năm 1976, tỉnh Hậu Giang được thành lập trên cơ sở hợp nhất ba đơn vị hành chính cấp tỉnh ngang bằng nhau trước đó là tỉnh Cần Thơ, tỉnh Sóc Trăng và thành phố Cần Thơ. Ngày 26 tháng 12 năm 1991, tình Hậu Giang được chia thành tỉnh Cần Thơ và tỉnh Sóc Trăng. Ngày 26 tháng 11 năm 2003, tỉnh Cần Thơ được chia thành thành phố Cần Thơ trực thuộc Trung ương và tỉnh Hậu Giang ngày nay. Hậu Giang là một trong những trung tâm lúa gạo của miền Tây Nam Bộ. Tỉnh có thế mạnh về cây lúa và cây ăn quả các loại, có nguồn thủy sản phong phú, chủ yếu tôm cá nước ngọt và chăn nuôi gia súc.

2.8.1 Vị trí địa lí

Hậu Giang là tỉnh thuộc khu vực nội địa của Đồng bằng Sông Cửu Long. Lãnh thổ của tỉnh nằm trong tọa độ từ 9030'35 đến 10019'17 Bắc và từ 105014'03 đến 106017'57 kinh Đông. Phía Tây giáp tỉnh Kiên Giang, phía Bắc giáp thành phố Cần Thơ và tỉnh Vĩnh Long, phía nam giáp tỉnh Bạc Liêu, phía đông giáp tỉnh Sóc Trăng. Tỉnh nằm ở hạ lưu sông Hậu, giữa một mạng lưới sông ngòi, kênh rạch chằng chịt. Tỉnh nằm kề thành phố Cần Thơ, trung tâm của vùngTây Nam Bộ.

2.8.2 Điều kiện tự nhiên

Hậu Giang là tỉnh nằm ở phần cuối Đồng bằng châu thổ sông Cửu Long, địa hình thấp, độ cao trung bình dưới 2 mét so với mực nước biển. Địa hình thấp dần từ Bắc xuống Nam và từ Đông sang Tây. Khu vực ven sông Hậu cao nhất, trung bình khoảng 1 - 1,5 mét, độ cao thấp dần về phía Tây. Bề mặt địa hình bị chia cắt mạnh bởi hệ thống kênh rạch nhân tạo.

Tỉnh Hậu Giang nằm trong vòng đai nội chí tuyến Bắc bán cầu, gần xích đạo, có khí hậu nhiệt đới gió mùa, chia thành hai mùa rõ rệt.Mùa mưa có gió Tây Nam từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khô có gió Đông Bắc từ tháng 12 đến tháng 4 hàng năm.

Tỉnh Hậu Giang có một hệ thống sông ngòi kênh rạch chằng chịt với tổng chiều dài khoảng 2.300 km. Mật độ sông rạch khá lớn 1,5 km/km, vùng ven sông Hậu thuộc huyệnChâu Thành lên đến 2 km/km. Hậu Giang nằm trong vùng trũng của khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long. Cấu tạo của vùng có thể chia thành hai vùng cấu trúc rõ rệt là Tầng cấu trúc dưới và Tầng cấu trúc bên, trong đó Tầng cấu trúc dưới gồm Nền đá cổ cấu tạo bằng đá Granit và các đá kết tinh khác, bên trên là đá cứng cấu tạo bằng đá trầm tích biển hoặc lục địa và các loại đá mắc ma xâm nhập hoặc phun trào.

Hình 2.6: Bản đồ hành chính tỉnh Hậu Giang

2.8.3 Kinh tế - xã hội

* Kinh tế

Hậu Giang có diện tích tự nhiên khoảng 1.600 km2, hiện được chia ra làm 8 đơn vị hành chính. Trong đó, huyện Châu Thành A và Châu Thành là nơi có các khu, cụm công nghiệp tập trung và nhiều loại cây ăn quả nhiệt đới quý hiếm; huyện Vị Thủy, Phụng Hiệp, Long Mỹ và thị xã Long Mỹ là các địa bàn tập trung vùng lúa đặc sản, nguyên liệu mía, còn nhiều tiềm năng nuôi trồng thủy sản nước ngọt; thị xã Ngã Bảy, vị trí hợp thủy của bảy dòng kênh lớn đã hình thành chợ nổi Ngã Bảy nổi tiếng về du lịch, cây ăn quả; riêng thành phố Vị Thanh là trung tâm tỉnh lỵ Hậu Giang.

Đến nay, Hậu Giang đã xây dựng được các vùng nguyên liệu nông sản chuyên canh với quy mô lớn, đáp ứng được nhu cầu tiêu dùng và chế biến xuất khẩu. Đó là vùng nguyên liệu lúa chất lượng cao 32.000 ha, bao gồm diện tích 2 cánh đồng lớn có quy mô 300-500 ha/cánh đồng lúa ở huyện Vị Thủy và Châu Thành A; vùng nguyên liệu mía 10.300ha; vùng nguyên liệu khóm 1.500ha; vùng cây ăn trái đặc sản có múi hơn 10.000ha, vùng nuôi trồng thủy sản tập trung 1.500ha. Nhiều sản phẩm nông sản có thế mạnh của tỉnh được công nhận nhãn hiệu, trong đó có không ít sản phẩm đã khẳng định thương hiệu trên thị trường như bưởi Năm Roi Phú Thành, quýt đường Long Trị, khóm Cầu Đúc.

Thời gian qua, trong định hướng phát triển kinh tế - xã hội, Hậu Giang luôn chú trọng tạo mọi điều kiện để phát triển sản xuất, chuyển dịch cơ cấu kinh tế, khai thác tiềm năng, lợi thế theo hướng phát triển công nghiệp, thương mại, dịch vụ và du lịch. Ưu tiên khuyến khích đầu tư xây dựng các khu, cụm công nghiệp tập trung, hoàn thiện mạng lưới giao thông thủy, bộ, cấp điện, cấp thoát nước, hạ tầng du lịch, phát triển đô thị... nhằm đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng và phát triển kinh tế. Theo đó, trong kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội 5 năm (2016-2020), tỉnh Hậu Giang đã xác định: Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 5 năm trên 7%/năm; GRDP bình quân đầu người đến năm 2020 đạt 2.500 USD; cơ cấu kinh tế đến năm 2020 là dịch vụ - công nghiệp - nông nghiệp.

* Xã hội

 Giáo dục

Hệ thống giáo dục tỉnh Hậu Giang bao gồm đầy đủ các cấp học, ngành học từ mầm non, tiểu học, trung học cơ sở, trung học phổ thông, trung cấp, cao đẳng, đại học. Tiêu biểu như trường Đại học Cần Thơ (khu Hòa An), trường Đại học Võ Trường Toản, trường cao đẳng cộng đồng Hậu Giang, trường trung cấp Luật Vị Thanh, trường trung cấp nghề Hậu Giang, trường cao đẳng nghề Trần Đại Nghĩa và các trường trung học phổ thông, trung học cơ sở, tiểu học, mầm non...Giáo dục mầm non hiện nay đã có các cơ sở ở tất cả các huyện thị, nhưng vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu xã hội. Tính đến ngày 30 tháng 09 năm 2008, toàn tỉnh Hậu Giang có 250 trường học ở các cấp phổ thông, đứng thứ 12 ở khu vực ĐBSCL.

 Dân số

Tính đến năm 2011, dân số toàn tỉnh Hậu Giang đạt gần 769.200 người, mật độ dân số đạt 480 người/km². So với các tỉnh thành của vùng đồng bằng sông Cửu Long, chiếm 4,6% dân số của đồng bằng Sông Cửu Long và 0,94% dân số cả nước. Trong đó dân số sống tại thành thị đạt gần 176.000 người, dân số sống tại nông thôn đạt 593.200 người. Dân số nam đạt 387.600 người, trong khi đó nữ đạt 381.600 người. Tỷ lệ tăng tự nhiên dân số phân theo địa phương tăng 8,8 ‰.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ PHƯƠNG TIỆN

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Điều tra thu thập số liệu: Thu thập các số liệu liên quan đến hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Hậu Giang trong giai đoạn 2010 - 2015, nghiên cứu các tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm, ứng dụng tình huống vào thực tế.

Phỏng vấn người dân: Phỏng vấn người sử dụng đất trên địa bàn nghiên cứu về

hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2015.

Định vị GPS: Dùng GPS cầm tay điều tra thực địa nhằm đánh giá độ chính xác

của kết quả giải đoán ảnh.

Phương pháp xử lý số liệu (xử lí ảnh modis)

Thu thập ảnh Modis

Hiệu chỉnh hình học

Tăng cường chất lượng ảnh

Phân loại không kiểm soát

Điều tra thực địa

Phân loại có kiểm soát

Bản đồ hiện trạng đất trồng lúa

Hình 3.1: Sơ đồ quá trình xử lý ảnh Modis

Quá trình xử lý ảnh Modis được thực hiện theo sơ đồ sau:

- Bước 1: Thu thập ảnh MODIS từ năm 2010 đến măm 2015, ảnh MODIS do cơ

quan hàng không vũ trụ quốc gia Hoa Kỳ (NASA) cung cấp;

- Bước 2: Từ ảnh Modis thu thập được, tiến hành hiệu chỉnh hình học. Đối với ảnh vệ tinh trong quá trình chụp ảnh do có sự thay đổi về tốc độ quay của gương nên thường dẫn đến sự méo mó về hình học, lệch tọa độ... Việc nắn chỉnh hình ảnh nhằm đưa ảnh về hình dạng thực;

- Bước 3: Sau khi hiệu chỉnh hình học, tiến hành tăng cường chất lượng ảnh để

tăng độ chính xác cho việc giải đoán ảnh;

- Bước 4: Tiến hành phân loại không kiểm soát nhằm xác định các loại có sự đồng nhất về phổ cho bởi ảnh vệ tinh bằng cách gộp các pixel có các tính chất giống nhau thành một nhóm đối tượng;

- Bước 5: Khảo sát thực địa nhằm kiểm tra độ chính xác của kết quả phân loại

không kiểm soát và làm cơ sở cho phân loại có kiểm soát;

- Bước 6: Phân loại có kiểm soát trước hết là giai đoạn kiểm tra đại diện hay các vị trí khảo sát thực địa gọi là ROI (Region Of Iterest), kiểm tra khả năng phân tách của ROI, các ROI phải tụ họp chặt chẽ với nhau và không được chồng lấp lên nhau;

- Bước 7: Biên tập cho ra bản đồ hiện trạng sử dụng đất qua các năm từ 2010 đến 2015, tiến hành tính diện tích đất trồng lúa thông qua bản đồ hiện trạng của năm 2010 và năm 2015.

3.2 Phương tiện nghiên cứu

3.2.1 Tài liệu – số liệu

- Ảnh viễn thám MODIS của các năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015. - Bản đồ hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Hậu Giang năm 2010, 2015. - Các văn bản pháp luật để làm căn cứ, cơ sở pháp lý.

3.2.2 Phần mềm, thiết bị

- Phần mềm Envi dùng để giải đoán ảnh MODIS. - Phần mềm Mapinfo dùng để biên tập bản đồ. - Phần mềm excel dùng để lưu trữ số liệu thu thập được. - Máy tính, máy in, máy GPS cầm tay, điện thoại di động.

Thu thập

Số liệu

Phần mềm

- Envi

- Ảnh MODIS năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015

- MapInfo

- Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2010 và năm 2015

Xử lý ảnh Modis (sơ đồ Hình 3.1)

So sánh

Đánh giá dựa trên số liệu thống kê, hằng năm hay từ các cuộc điều tra

Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 của tỉnh Hậu Giang

So sánh sự theo dõi biến động bằng phương pháp viễn thám và GIS so với phương pháp truyền thống

So sánh, đối chiếu diện tích bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 đã thành lập để thấy được sự biến động

Ứng dụng

Đánh giá

Tham khảo ý kiến người dân

Khả năng ứng dụng của công nghệ viễn thám và GIS trong thực tiễn

Hình 3.2: Sơ đồ các bước thực hiện đề tài

- Bước 1: Thu thập phần mềm và các số liệu:

+ Về phần mềm bao gồm: Phần mềm Envi phiên bản 4.8, và phần mềm MapInfo

phiên bản 10.5 từ internet;

+ Về số liệu bao gồm: Ảnh MODIS của các năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015. Bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 của tỉnh Hậu Giang, số liệu kiểm kê đất đai của Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015.

+ Bản đồ ranh giới tỉnh và ranh giới huyện của tỉnh Hậu Giang.

- Bước 2: Tiến hành xử lý ảnh MODIS (sơ đồ Hình 3.1) để thành lập được bản đổ

hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 của tỉnh Hậu Giang.

- Bước 3: Từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 vừa thành lập được tiến hành so sánh với các số liệu thống kê hằng năm hay số liệu từ các cuộc điều tra để kiểm tra tính chính xác của bản đồ.

- Bước 4: So sánh giữa hai diện tích đất trồng lúa giải đoán được của năm 2010 và

năm 2015 để thấy được sự biến động.

- Bước 5: Tiến hành so sánh, đối chiếu sự theo dõi biến động bằng phương pháp

viễn thám và GIS so với phương pháp truyền thống.

- Bước 6: Đánh giá độ chính xác của việc sử dụng ảnh viễn thám MODIS và công nghệ GIS trong theo dõi hiện trạng sử dụng đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

- Bước 7: Tham khảo ý kiến, phỏng vấn người dân về hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2015 kiểm tra tính chính xác của kết quả giải đoán ảnh từ việc sử dụng ảnh viễn thám MODIS và công nghệ GIS.

- Bước 8: Đánh giá được khả năng ứng dụng thực tiễn của ảnh viễn thám MODIS và công nghệ GIS trong đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

4.1 Kết quả thu thập ảnh viễn thám và số liệu

Quá trình thu thập dữ liêu ảnh vệ tinh MODIS từ trung tâm hàng không vũ trụ

NASA và các số liệu từ cơ quan nhà nước bao gồm:

Hình 4.1: Ảnh MODIS09Q1 thu thập được

- Bộ dữ liệu ảnh MODIS09Q1 từ năm 2010 đến năm 2016, ảnh MODIS09Q1 được phục sử dụng để phục vụ cho việc nghiên cứu của đề tài vì đây là ảnh với dữ liệu được tổng hợp 8 ngày một lần và gồm có 2 kênh ảnh: Kênh 1 (đỏ) và kênh 2 (cận hồng ngoại), và độ phân giải của ành MODIS09Q1 là 250m (Hình 4.1).

- Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015 (Sở Tài

nguyên và Môi trường tỉnh Hậu Giang).

- Số liêu thống kê, kiểm kê đất đai năm 2010 và năm 2015 của tỉnh Hậu Giang

(Văn Phòng Đăng Ký Đất Đai tỉnh Hậu Giang).

- Bản đồ ranh giới hành chính ĐBSCL.

- Bản đồ ranh giới Tỉnh, Huyện của tỉnh Hậu Giang.

4.2 Kết quả xử lý ảnh

4.2.1 Cắt, che ảnh

* Cắt sơ bộ vùng chứa khu vực nghiên cứu

Mỗi ảnh MOD09Q1 thu được chứa thông tin đầy đủ của toàn khu vực tỉnh Hậu giang, tuy nhiên ảnh thu được chứa phần diện tích phía dưới của vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long và một phần của đại dương, do đó để giảm dung lượng cần cắt bỏ đi phần nằm ngoài khu vực nghiên cứu. Sử dụng công cụ Basic Tools/ Resize Data để tiến hành cắt sơ bộ khu vực chứa vùng nghiên cứu, cụ thể như sau:

Hình 4.2: Các bước trong quá trình cắt sơ bộ vùng nghiên cứu

Đầu tiên cần mở file ảnh Modis đã tải về để tiến hành việc cắt ảnh

- Bước 1: Sau khi mở ảnh, chọn Basic tools/ Resize Data (Spactial/ Spectral), khi

đó hộp thoại Resize Data Input File;

- Bước 2: Trong hộp thoại Resize Data Input File chọn file ảnh cần cắt, sau đó

chọn Spatial Subset;

- Bước 3: Hộp thoại Select Spatial Subset xuất hiện, chọn Image;

- Bước 4: Sau khi chọn lệnh Image, hộp thoại Subset by Image xuất hiện, trong hộp thoại này tại mục Samples chọn tỷ lệ ảnh cần cắt là 1600, tại mục Lines chọn tỷ lệ là 1200 để cắt ảnh, sau đó chọn ok;

- Bước 5: Tiếp tục chọn ok cho đến khi xuất hiện hộp thoại Resize Data Parameters, tại hộp thoại này click vào file, sau đó chọn Choose, chọn đường dẫn để lưu file ảnh vừa cắt sơ bộ xong.

(a) (b)

Hình 4.3: Ảnh trước khi cắt sơ bộ (a) và ảnh sau khi cắt sơ bộ (b)

* Cắt theo địa giới hành chính của khu vực nghiên cứu

Hình 4.4: Các bước trong quá trình cắt ảnh theo địa giới hành chính

Ảnh sau khi cắt sơ bộ đã chứa vùng nghiên cứu, tuy nhiên ảnh vẫn còn chứa các đối tượng nằm ngoài vùng nghiên cứu, nhằm làm nhẹ dung lượng ảnh và đảm bảo cho việc giải đoán đạt độ chính xác cao, cần tiến hành cắt ảnh theo địa giới hành chính của vùng nghiên cứu

Đầu tiên, mở file ảnh đã được cắt sơ bộ, sau đó tiến hành các bước như sau:

- Bước 1: Mở file Vector ranh giới tỉnh Hậu Giang bằng cách chọn lệnh File/ Open

Vector File;

- Bước 2: Chọn đường dẫn đến thư mục chứa file ranh giới hành chính của tỉnh

Hậu Giang, tiến hành mở file vector này lên;

- Bước 3: khi đó xuất hiện hộp thoại Avalable Vectors List click chọn vào Layer:

Ranh giới tỉnh HG.MIF, tiếp tục click chọn Select All Layer/ Load Selected;

- Bước 4: Chọn Basic Tools/ Resize Data (Spactial/ Spectral), xuất hiện hộp thoại

Resize Data Input File;

- Bước 5: Trong hộp thoại Resize Data Input File, click chọn vào file đã được cắt

sơ bộ, chọn Spatial Subset;

- Bước 6: Hộp thoại Select Spatial Subset xuất hiện, click chọn ROI/EVF, hiển thị

hộp thoại Subset Image by ROI/EVF exte...;

- Bước 7: Trong hộp thoại Subset Image by ROI/EVF exte..., chọn file EVF:Layer:

Ranh gioi tinh HG.MIF, sau đó chọn OK;

- Bước 8: Tiếp tục chọn OK cho đến khi xuất hiện hộp thoại Resize Data Parameters, tại hộp thoại này click vào file, sau đó chọn Choose, chọn đường dẫn để lưu file ảnh đã cắt theo ranh giới.

Hình 4.5: Ảnh trước khi cắt theo địa giới hành chính (a) và ảnh sau khi cắt theo địa giới hành chính (b)

(a) (b)

4.2.2 Hiệu chỉnh hình học

Ảnh Modis thu thập được sau khi cắt gọn theo ranh giới vùng nghiên cứu vẫn ở dạng tọa độ địa lý Latitude/Longitude, ta chuyển các ảnh chuyển về hệ tọa độ UTM; datum: WGS-84; Zone: 48 North để đồng nhất với tọa độ, hệ quy chiếu của ảnh giới hạn vùng nghiên cứu nhằm thuận tiện cho việc biên tập bản đồ. Việc đăng ký tọa độ ảnh còn giúp hiệu chỉnh sai số biến dạng của ảnh. Để có thể chồng lắp bản đồ giải đoán với các bản đồ chuyên đề khác, điều đầu tiên cần phải làm đó chính là đưa các bản đồ giải đoán này về cùng hệ tọa độ đồng nhất, từ đó xây dựng mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ quy chiếu chuẩn, để gắn tọa độ ảnh với tọa độ khảo sát, kiểm tra thực địa. Ảnh sẽ được chuyển từ tọa độ ở dạng kinh độ, vĩ độ (longitude/latitude) về hệ tọa độ UTM (x,y)-zone 48N thông qua việc sử dụng các công cụ của phần mềm ENVI 4.8:

- Trên thanh công cụ của ENVI 4.8 chọn Map/ConvertMap Projection, hộp thoại

ConvertMap Projection Input Image xuất hiện, ta chọn file chuyển tọa độ rồi OK.

- Hộp thoại ConvertMap Projection Parameters xuất hiện, click chuột vào nút lệnh Change Proi, tại phần hệ tọa độ, ta chọn UTM, ở nút lệnh Datum... chọn WGS-84, ở nút lệnh Unit... chọn Meters, vị trí chữ Zone chọn 48 và check vào chữ N, sau đó OK để chấp nhận chuyển hệ tọa độ. Vào lệnh Choose để chọn đường dẫn và tên để lưu file ảnh xuất ra với hệ tọa độ mới, (Hình 4.6).

Hình 4.6: Các bước trong quá trình hiệu chỉnh hình học

- Bước 1: Trên thanh công chính của phần mềm ENVI 4.8 chọn Map/ConvertMap

Projection, khi đó hộp thoại ConvertMap Projection Input Image xuất hiện;

- Bước 2: Trong hộp thoại ConvertMap Projection Input Image, chọn đường dẫn

đến file ảnh cần hiệu chỉnh hình học, sau đó chọn OK;

- Bước 3: Sau khi chọn OK, hộp thoại ConvertMap Projection Input Image xuất hiện lại, tại hộp thoại này chọn vào nút lệnh Change Proi, hộp thoại Projection Selection xuất hiện;

- Bước 4: Trong hộp thoại Projection Selection tại phần hệ tọa độ, ta chọn UTM,

ở nút lệnh Datum... chọn WGS-84;

- Bước 5: Click chọn vào nút lệnh Datum, hộp thoại Select Geographic Datum

được hiển thị, tại hộp thoại này, chọn hệ tọa độ WGS84, sau đó chọn OK;

- Bước 6: Chọn nút lệnh Units... trong hộp thoại Projection Selection, trong lệnh

này chọn Meter, vị trí chữ Zone chọn số 48 và click vào chữ N, sau đó chọn OK.

Công đoạn hiệu chỉnh hình học đóng vai trò rất quan trọng, từ việc hiệu chỉnh sai số của ảnh giúp cho các bản đồ giải đoán có cùng hệ tọa độ với các bản đồ hiện hành, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình chồng lấp các bản đồ với nhau.

Hình 4.7: Trước và sau khi hiệu chỉnh hình học

a) Trước khi hiệu chỉnh hình học b) Sau khi hiệu chỉnh hình học

4.2.3 Biến đổi ảnh

* Lọc ảnh

Ảnh MODIS thu được với độ phân giải 250m nên chất lượng không đồng nhất. Đặc biệt vào mùa mưa thường có mây nên ít nhiều ảnh hưởng đến chất lượng ảnh nên cần phải tăng cường chất lượng để các đối tượng nhiễu được khôi phục giá trị đúng của nó, làm cho ảnh tốt hơn, dễ nhận biết và giải đoán các đôi tượng được chính xác.

Hình 4.8: Các bước tiến hành lọc ảnh

Giá trị của các điểm ảnh (pixel) thường đúng theo giá trị thu thập được và gần giống với giá trị của các điểm xung quanh nó. Tuy nhiên sai số do đường truyền làm cho giá trị đó không còn tình chính xác cao, có thể tăng cao đột ngột hoặc giảm một cách bất thường làm ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng ảnh. Một giải pháp tối ưu để có thể khắc phục những sai số này, giúp tăng độ chính xác cho ảnh, đó chính là lọc ảnh. Để tiến hành công việc lọc ảnh cần tiến hành theo các công đoạn sau (Hình 4.8):

- Bước 1: Tiến hành mở file ảnh cần phân loại bằng cách chọn lệnh File/ Open

Image File/ chọn đường dẫn đến file ảnh cần phân loại, sao đó chọn OK;

- Bước 2: Sau khi tiến hành mở file ảnh cần phân loại, từ thanh công cụ chính của phần mềm ENVI chọn Filters/ Convolutions and Morphology, hộp thoại Convolutions and Mofphology Tools xuất hiện;

- Bước 3: Trên hộp thoại Convolutions and Morphology chọn lệnh Convolution/

Median;

- Bước 4: Sau khi chọn Median, hộp thoại Convolutions and Morphology xuất hiện

lại, chọn lệnh Quick apply, hộp thoại Convolution Quick-Apply Input Band xuất hiện.

- Bước 5: Chọn lại file ảnh cần lọc, sao đó chọn OK;

- Bước 6: Kiểm tra lại kết quả sau khi lọc ảnh.

Có nhiều phương pháp lọc ảnh khác nhau để người sử dụng có thể lựa chọn và tùy theo mục đích sử dụng để có thể lựa chọn kiểu lọc ảnh phù hợp. Trong phạm vi của đề tài này, với đối tượng là ảnh MODIS với độ phân giả 250m thì phương pháp lọc Median với cửa sổ lọc 3x3 là phù hợp nhất. Toán tử lọc này thường sử dụng trên từng kênh đơn và giá trị của từng pixel trên ảnh mới (trung tâm cửa sổ lọc) được tính từ những giá trị trung bình độ sáng lân cận của ảnh góc. Sau đó, cửa sổ dịch chuyển đi theo hàng hay cột (của ảnh gốc) 1 pixel để tính toán và thay thế giá trị của pixel trung tâm, quá trình này tiếp tục cho đến khi toàn bộ ảnh gốc được lọc để tạo thành ảnh mới.

* Tạo ảnh chỉ số thực vật (Normalized difference vegetation index NDVI)

Ảnh chỉ số thực vật ảnh chứa thông tin tiêu biểu cho việc nghiên cứu lượng chlorophyl (diệp lục tố). Theo Dương Văn Khảm (2007), các chỉ số phổ thực vật được phân tách từ các band nhìn thấy, cận hồng ngoại, hồng ngoại và dải đỏ là các tham số trung gian mà từ đó có thể thấy được các đặc tính khác nhau của thảm thực vật như: Sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp các sản phẩm sinh khối theo mùa. Những đặc tính đó có liên quan và phụ thuộc rất nhiều vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hoá và sâu bệnh… Vì vậy nó được sử dụng rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích, năng suất và sản lượng cây trồng. Công nghệ gần đúng để giám sát đặc tính các hệ sinh thái khác nhau là phép nhận dạng chuẩn và phép so sánh giữa chúng.

Có nhiều chỉ số thực vật khác nhau, tuy nhiên chỉ số thực vật NDVI đã được trung bình hóa trong một chuỗi số liệu theo thời gian, do đó chỉ số NDVI là công cụ hữu ích trong việc giám sát sự thay đổi trạng thái lớp phủ thực vật. Qua đó giúp chúng ta nhận biết được tác động của thời tiết, khí hậu đến lớp phủ thực vật. Chỉ số thực vật NDVI được tính theo công thức sau:

(NIR-R)

NDVI =

(NIR+R)

Trong đó:

NIR: Phổ xạ cận hồng ngoại

R: Kênh màu đỏ

Từ các giá trị định lượng của NDVI ta có thể xác định được trạng thái sinh trưởng và phát triển của thực vật nói chung và cây trồng nói riêng.

Hình 4.9: Mối quan hệ giữa chỉ số thực vật NDVI với sự hiện diện của thực vật

Để có thể tạo được dữ liệu ảnh NDVI từ ảnh Modis MOD09Q1 trước hết cần có sự hỗ trợ từ một số thao tác trên phần mềm ENVI bởi các thao tác sau: từ thanh công cụ chọn Menu\Transform\IDVI\chọn file cần tính toán NDVI\OK. Sau đó xuất hiện hộp thoại NDVI Calculation Parameters và ở mục Input File Type chọn AVHRR, ở mục Inter Output Filename click Choose và chọn đường dẫn để lưu ảnh NDVI mới tạo thành. Lưu ý nên lưu các ảnh NDVI của một năm ở cùng một thư mục để thuận tiện cho việc ghép chuỗi ảnh NDVI.

* Tạo chuỗi ảnh chỉ số thực vật(NDVI)

Trạng thái phát triển của cây trồng qua mọi thời điểm đều được thể hiện trên ảnh NDVI thông qua giá trị độ sáng của pixel của ảnh NDVI, do đó tất cả các ảnh NDVI được chụp trong một thời gian nhất định cần phải có sự liên kết với nhau để qua đó cho thấy được sự thay đổi của thảm thực vật.

Việc tạo chuỗi ảnh đa thời gian NDVI được thực hiện như sau: Trước tiên ta mở tất cả các ảnh NDVI cần tạo chuỗi bằng cách vào thanh menu chính của phần mềm ENVI và chọn lệnh File/Open Image File/Chọn đường dẫn đến các File ảnh NDVI cần ghép chuỗi, sau đó chọn Open. Để tạo được ảnh này thì các ảnh được ghép vào phải đồng nhất về số lượng pixel và tọa độ. Lưu ý khi tạo chuỗi cần chọn Reorder Files… để sắp xếp trật tự các band trong chuỗi tương ứng với thứ tự ngày thu nhận vì thông thường ảnh thu vào ngày thứ 365 sẽ được chọn lưu làm band 1 của chuỗi trong khi đúng ra là band cuối cùng. Sau khỉ mở tất cả các ảnh cần ghép chuỗi, tại thanh menu chính của

Hình 4.10: Các bước tiến hành quá trình ghép chuỗi ảnh NDVI

phần mềm ENVI chọn lệnh Basictool/Layer Stacking, hộp thoại Layer Stacking Parameters xuất hiện, ta chọn Import File..., hộp thoại Layer Stacking Input File xuất hiện tại hộp thoại này chọn tất cả các ảnh cần ghép chuỗi, sau đó chọn OK. Tiếp tục chọn Reoder File..., xuất hiện hộp thoại Reoder File, tại đây tiến hành sắp xếp thứ tự các band ảnh theo đúng thứ tự ngày được chụp, sau khi hoàn tất việc sắp xếp chọn Choose, chọn đường dẫn để lưu chuỗi ảnh vừa ghép lại.

Sau khi hoàn thành công đoạn ghép chuỗi, người sử dụng đã có thể tiến hành mở chuỗi để bắt đầu cho công đoạn giải đoán ảnh. Có nhiều hai cách để hiện thị các ảnh trong chuỗi NDVI: Trắng đen hoặc tổ hợp màu từ các kênh phổ trong chuỗi ảnh. Chẳng hạn Hình 4.10 minh họa cho việc mở chuỗi theo hình thức tổ hợp màu RGB theo thứ tự các kênh phổ 6, 14, 47. Nhằm tạo thuận lợi cho việc giải đoán ảnh đạt độ chính xác cao nên trong quá trình thực hiện đề tài này tiến hành ghép toàn bộ ảnh NDVI của năm 2010 và ảnh NDVI của 5 tháng đầu năm 2011, ghép toàn bộ ảnh NDVI của năm 2015 và ảnh NDVI của 5 tháng đầu năm 2016 nên tổng số lượng ảnh NDVI trong một chuỗi lên đến 65 ảnh.

Để có được kết quả giải đoán đạt độ chính xác cao thì việc lựa chọn các band ảnh có chất lượng tốt mang yếu tố quết định. Nguyên tắc cơ bản của việc lựa chọn band ảnh là các kênh có chất lượng ảnh tốt, ít bị nhiễu để tạo ra một tổ hợp với những màu sắc chuẩn, có thể đại diện cho một đối tượng nào đó. Từ đó, giúp ta định hướng được các đối tượng khi phân loại có kiểm soát và khoanh vùng đại diện tại các nhóm màu của đối tượng.

Tổ hợp màu R – G – B

6, 14, 47

Hình 4.11: Ảnh Hậu Giang tổ hợp dựa trên các kênh phổ 6, 14 và 47

* Che chuỗi ảnh chỉ số thực vật (NDVI)

Sau khi tiến hành tạo chuỗi ảnh chỉ số thực vật NDVI, ta tiến hành che chuỗi ảnh này để có hiển thị được ảnh chính xác của khu vực nghiên cứu đó chính là tỉnh Hậu Giang. Để có thể che chuỗi ảnh NDVI đã tạo, ta cần tiến hành mở chuỗi ảnh NDVI đã tạo, trên thanh công cụ chính của phần mềm ENVI 4.8 chọn lệnh File/ Open Image File và chọn đường dẫn đến nơi chứa chuỗi ảnh NDVI cần che sau đó chọn Open để mở chuỗi ảnh NDVI và tiến hành mở band ảnh bất kỳ, chọn File/ Open Vector File để mở file vector ranh giới của tỉnh Hậu Giang đễ tiến hành che ảnh. Trên thanh công cụ chính chọn lệnh Basic Tools/ Masking/ Apply mask khi đó hộp thoại Apply Mask xuất hiện, chọn vào chuỗi ảnh cần che sau đó chọn Mask Options. Sau khi chọn lệnh Mask Options tiếp tục chọn Buil Mask ..., hộp thoại Mask Definition xuất hiện, tại mục Options chọn Import EVF..., chọn file vector mà ta đã mở sau đó chọn Ok. Tại hộp thoại Select Data File Associated with EVFs chọn lại chuỗi ảnh cần che sau đó chọn Ok, hộp thoại Mask Definition xuất hiện, chọn Choose và chọn đưởng dẫn để lưu file mặt nạ che chuỗi ảnh lại, sau đó chọn Ok tiếp tục chọn Ok đến khi hộp thoại Apply Mask Parameter xuất hiện, chọn Choose để tiến hành lưu file chuỗi ảnh NDVI sau khi đã được che sau đó chọn Ok và đã hoàn tất việc che chuỗi ành NDVI. Ưu điểm của việc che chuỗi ảnh NDVI là đỡ mất thời gian, thay vì phải che từng ảnh NDVI sau đó mới ghép chuỗi chúng lại với nhau do đó rất mất thời gian, còn thực hiện che chuỗi ảnh NDVI chỉ cần thực hiện thao tác che ảnh một lần là có thể che cho tất cả các ảnh trong chuỗi.

Hình 4.12: Các bước thực hiện quá trình che chuỗi ảnh NDVI

4.2.4 Phân loại không kiểm soát

Việc phân loại không kiểm soát trước hết dựa vào độ sáng của ảnh và sự biến thiên của các phần tử trong chuỗi ảnh, chúng được tự động phân chia thành các đối tượng khác nhau. Quá trình phân loại không kiểm soát cho thấy được sự khác biệt về các loại thực vật hiện diện trên địa bàn tỉnh Hậu Giang, dựa trên sự biến động theo chu kỳ của các phần tử tên ảnh ta có thể dự đoán được một số đối tượng, tuy nhiên không thể xác định chính xác đó là đối tượng gì và tên gọi của đối tượng đó là gì.

Đối với phạm vi đề tài, việc phân loại không kiểm soát được thực hiện hoàn toàn tự động bằng máy không lựa chọn các thông số đầu vào và phân loại theo ISODATA, các đối tượng được phân chia dựa trên quy luật phân bố và tầng số của các phần tử trên ảnh. Tùy theo ý định của người giải đoán mà số lượng các nhóm đối tượng được phân loại nhiều hay ít, do người giải đoán có thể quy định số đối tượng được phân loại ra. Trong phạm vi đề tài này,kết quả phân loại không kiểm soát là 7 đối tượng cho chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011, đối với chuỗi ành NDVI từ tháng 1 năm 2015 đến hết tháng 5 năm 2016 cũng được phân loại thành 7 đối tượng. Việc xác định các lớp chỉ mang tính tương đối, dựa vào kết quả của quá trình phân loại không kiểm soát làm cơ sở để tiến hành phân loại có kiểm soát đạt độ chính xác cao.

* Kết quả phân loại không kiểm soát chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010

đến hết tháng 5 năm 2011.

Từ kết quả phân loại không kiểm soát chuỗi ảnh NDVI năm 2010 trên phần mềm ENVI 4.8, sau khi xuất dữ liệu với tệp định dạng .shp ta sử dụng các tính năng của phần mềm Mapinfo để thành lập bảng đồ phân loại không kiểm soát năm 2010 của tỉnh Hậu Giang.

Hình 4.13: Bản đồ phân loại không kiểm soát năm 2010

Kết quả phân loại không kiểm soát chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 5 năm 2011 cho thấy được 7 đối tượng. Tuy nhiên, có một đối tượng giống với đối tượng liền kề nên góm nhóm hai đối tượng đó lại được kết quả cuối cùng là 6 đối tượng. Cụ thể các chuỗi giá trị NDVI của từng đối tượng như sau:

Đối tượng 1 Đối tượng 2

Đối tượng 3 Đối tượng 4

Hình 4.14: Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại không kiểm soát

Đối tượng 5 Đối tượng 6

Hình 4.15: Các giai đoạn phát triển của cây lúa (giai đoạn trước xạ, giai đoạn phát triển, giai đoạn lúa chín và giai đoạn sau khi thu hoạch)

Dựa vào giá trị NDVI ở cột Z profiles và kiến thức về thực địa đã biết để xác định loại cây trồng tại các địa phương trong tỉnh. Tuy nhiên cây trồng có giá trị NDVI biến động nhiều nhất là cây lúa, do có sự thay đổi về chỉ số thực vật của vùng lúa ở các giai đoạn tăng trưởng, vùng canh tác lúa trong địa bàn tỉnh là canh tác lúa nước, dựa vào ba giai đoạn sau để phân biệt một mùa vụ lúa: Thời kỳ sạ-cấy, thời kỳ tăng trưởng và thời kỳ sau thu hoạch (Trần Thị Hiền 2010).

- Thời kỳ sạ-cấy: Cánh đồng bị ngập nước với lớp nước dày từ 2 – 15 cm;

- Thời kỳ tăng trưởng: Cây lúa phát triển qua ba giai đoạn: giai đoạn sinh trưởng,

giai đoạn sinh sản và giai đoạn lúa chín;

- Thời kỳ sau thu hoạch: Cánh đồng trơ trụi và khô cằn hoặc ngập nước (nếu có

mưa).

Trên Hình 4.13, đối tượng có đường biểu diễn giá trị NDVI có dạng hình sin với 3 chu kỳ là lúa 3 vụ, vị trí cao nhất thể hiện lúa đang trong giai đoạn đẻ nhánh hoăc làm đồng, vị trí thấp là lúc lúa chín và đã thu hoạch xong và giá trị NDVI tăng dần lên khi bắt đầu canh tác vụ mới. Dựa trên giá trị NDVI của lúa 3 vụ ta có thể biết được nơi đây có ba vụ canh tác trong năm: Đối tượng 1: là Đông Xuân – Hè Thu – Thu Đông.

- Đối tượng 2 có đường biểu diễn giá trị NDVI theo dạng hình sin tuy nhiên khoảng biến động của hình sin này với 2 chu kỳ là lúa 2 vụ, đối tượng 2 với 2 vụ canh tác là: Đông xuân – hè thu. Trên hình giá trị NDVI của đối tượng 3 luôn ở mức cao ở khoảng 80 – 100, do vậy có thể suy đoán rằng mật độ thực vật tại đây nhiều đồng nghĩa với việc đây là đối tượng có cây nhiều và phần lớn là cây lâu năm.

- Giá trị NDVI của đối tượng 4 chỉ có một hình sin và các giai đoạn còn lại cũng có chỉ số NDVI tương đối cao, dao động trong khoảng 70 – 90, nên có thể khu vực này canh tác lúa – màu. Mặt khác giá trị NDVI của đối tượng 5 cũng tương đối cao, giao động trong khoảng từ 60 – 100, cho thấy chỉ số thực vật tại đây tương đối cao, có thể dự đoán khu vực này là khu vực trồng cây ăn trái.

- Đối với đối tượng 6 chỉ số NDVI thấp nằm trong khoảng 30 – 50, đây là giá trị của sông hồ, đô thị và đô thị không có nhiều thực vật phát triển nên chỉ số NDVI luôn ở mức thấp và không có biến động.

* Kết quả phân loại không kiểm soát chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2015

Hình 4.16: Bản đồ phân loại không kiểm soát năm 2015

đến hết tháng 5 năm 2016.

Kết quả phân loại không kiểm soát chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2015 đến tháng 5 năm 2016 thu được kết quả có 7 đối tượng, tuy nhiên có 2 đối tượng có giá trị NDVI tương tự nhau nên tiến hành gom nhóm chúng lại và kết quả cuối cùng thu được 6 đối tượng sau giải đoán. Cụ thể giá trị NDVI của các đối tượng được thể hiện qua Hình 4.17

Đối tượng 1 Đối tượng 2

Đối tượng 3 Đối tượng 4

Hình 4.17: Giá trị NDVI của 6 đối tượng được phân loại không kiểm soát

Đối tượng 5 Đối tượng 6

Tương tự như quá trình phân loại ở chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011, chuỗi ảnh NDVI từ tháng 1 năm 2010 đến hết tháng 5 năm 2011 được phân loại như sau:

- Đối tượng 1 có giá trị NDVI biến động theo dạng hình sin với 3 chu kỳ và ở chu kỳ thứ nhất thì hình sin đạt cực tiểu trong khoảng ngày 25 tháng 1 nên có thể dự đoán rằng đối tượng 1 có thể là lúa 3 vụ: Đông xuân sớm - Hè Thu – Thu Đông. Tương tự như đối tượng 1, đối tượng 2 cũng có chu kỳ biến động của giá trị NDVI theo dạng hình sin với 3 chu kỳ, tuy nhiên giá trị cực tiểu của hình sin thứ nhất rơi vào khoảng cuối tháng 4 hoặc đầu tháng 5, nên có thể dự đoán rằng đối tượng 2 là lúa 3 vụ theo cơ cấu 3 vụ như: Đông Xuân muộn – Hè Thu – Thu Đông.

- Ở đối tượng 3 giá trị biến động với 2 dạng hình sin, phần còn lại giá trị NDVI nằm ở mức khá cao và kéo dài nên có thể dự đoán rằng khu vực này là khu vực canh tác với 2 vụ lúa và 1 vụ màu.

- Giá trị NDVI luôn duy trì ở mức cao và có xuất hiện thời điểm giá trị NDVI xuống thấp nằm trong khoảng giá trị từ 0-20, đặc biệt khi giá trị NDVI nằm trong khoảng từ 0-20 thì khu vực này không có thực vật hoặc thực vật chỉ mới bắt đầu phát triển do

thực vật ở giai đoạn này chỉ mới được gieo sạ hoặc cấy. Đối tượng 4 là đối tượng đặc trưng cho giá trị NDVI này, thực vật ở khu vực này phát triển theo mùa vụ, có thể khu vực này trồng cây màu hoặc cây ăn trái hay nói cách khác đây có thể là vùng trồng cây hàng năm, đặc biệt là cây mía và các loại cây ăn quả ngắn ngày.

- Đối tượng 5, giá trị NDVI của đối tượng này luôn nằm ở mức cao và dao động trong khoảng từ 90-100, và kéo dài liên tục, do đó có thể khẳng định đây là khu vực có mật độ thực vật dày đặt, và thực vật ở khu vực này đang trong giai đoạn phát triển tốt do đó giá trị NDVI luôn nằm ở mức cao và dy trì ổn định. Dựa trên giá trị của NDVI có thể suy đoán rằng đây là khu vực trồng cây lâu năm.

- Đối tượng 6 giá trị NDVI nằm ở mức thấp và không có biến động, chỉ vào khoảng 0-20. Do sông hồ, đô thị, đường xá không có nhiều sự hiện diện của thực vật nên do đó giá trị NDVI luôn nằm ở mức thấp.

Kết quả phân loại không kiểm soát hai chuỗi ảnh NDVI trên chỉ là các đối tượng cơ bản được giải đoán, do đó cần thiết tiến hành kiểm tra tính thực tế của các đối tượng để thu kết quả chính xác làm cơ sở cho phân loại có kiểm định đạt kết quả chính xác cao.

4.2.5 Phân loại có kiểm soát

* Xây dựng khóa giải đoán ảnh MODIS trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

Bảng 4.1: Khóa giải đoán ảnh MODIS khu vực tỉnh Hậu Giang

Chỉ số NDVI của đối tượng được tính toán và tạo thành các nhóm đối tượng phản xạ phổ, tuy nhiên việc dựa vào giá trị NDVI vẫn chưa thể xác định được chính xác đối tượng thực tế mà cần phải dựa vào các khóa giải đoán.

Đối tượng

Hình dạng

Ảnh vệ tinh

Ảnh thực địa Sa cấu NDVI

Vị trí

Cây lâu năm

Vùng, tuyến

Thô

70 - 100 Xa sông

Cây hàng năm Tuyến, cụm

Thô

60 - 90 Xa sông

Lúa 3 vụ

Ô thửa

Mịn

20 - 100 Gần sông

Ô thửa

Mịn

20 - 100 Gần sông

Lúa 3 vụ TD sớm

Ô thửa

Mịn

20 - 100 Gần sông

Lúa 3 vụ TD muộn

Rừng

Cụm tập trung

Thô

90 - 100 Xa sông

Đất khác

Tuyến

Thô

20 - 50 Gần sông

* Quy trình tiến hành các bước phân loại có kiểm soát

Để thực hiện việc phân loại có kiểm soát, trước hết phải qua giai đoạn xác định các nhóm kiểm tra đại diện. Các nhóm kiểm tra là tập hợp các nhóm pixel (ROI) đại diện cho nhóm đối tượng mà người sử dụng muốn sắp đặt ở kết quả đầu ra. Để chọn ROI ít có sai số thì việc kết hợp giữa kinh nghiệm, sự hiểu biết từ kết quả khảo sát thực tế về vùng khảo sát và những cơ sở dữ liệu có được là rất quan trọng. Tuy nhiên, do hiện tượng phối hợp màu trên ảnh đa phổ độ phân giải thấp nên sai số khi chọn ROI thường không thể tránh khỏi. (Trần Thị Hiền, 2010).

Hình 4.18: Các bước tiến hành khoanh ROI

Để tiến hành khoanh các ROI đại diện, cần thực hiện các bước sau:

- Bước 1: Để bắt đầu việc khoanh các ROI đại diện cho đối tượng, đầu tiên từ thanh công cụ chính của phần mềm ENVI, chọn File/ Open Image File, hộp thoại Enter Data Filenames xuất hiện, tại hộp thoại này chọn đường dẫn đến file chuỗi ảnh NDVI cần phân loại có kiểm soát sau đó chọn OK;

- Bước 2: Tiến hành mở 3 band ảnh của chuỗi ảnh NDVI, từ thanh công cụ chính

chọn lệnh Basic Tools/ Region Of Interest/ ROI Tool;

- Bước 3: Trên hộp thoại #1 ROI Tool, tại mục ROI name ta đặt tên cho ROI và lựa chọn màu cho ROI ở cột Color, cột Pixel sẽ hiển thị số Pixel mà ta khoanh được, click chọn vào vị trí chữ Zoom để tiến hành khoanh ROI trong cửa sổ Zoom, sau khi hoàn tất việc khoanh ROI của đối tượng đầu tiên chọn New Region và tiến hành khoanh các ROI mới tương tự;

- Bước 4: Sau khi hoàn tất việc khoanh các ROI cho các đối tượng, trên hộp thoại #1 ROI Tool chọn File/ Save ROI..., xuất hiện hộp thoại Save ROIs to File, chọn Select All ltems để chọn lưu tất cả các ROI mà ta vừa khoanh, sau đó chọn Choose và chọn đường dẫn để lưu file lại, cuối cùng chọn OK.

Để khoanh các ROI có độ chính xác cao cần dựa vào: Kết quả phân loại không kiểm soát (Phân loại không kiểm soát giúp ta xác định được những địa điểm mà có sự hiện diện của thực vật và biết được trạng thái phát triển của thực vật theo từng thời gian cụ thể) và bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Căn cứ vào đây ta có thể phân biệt được những vùng canh tác khác nhau như vùng lúa một vụ, hai vụ, ba vụ, vùng cây ăn trái, …Để đảm bảo độ chính xác cho quá trình phân loại có kiểm soát, thông thường số pixel được khoanh để xác định cho một đối tượng phải có ít nhất 100 pixel để cung cấp đặc trưng phổ của loại thông tin.

Hình 4.19: Vị trí các điểm khảo sát

4.2.6 Kết quả khảo sát thực tế

Quá trình thu thập thông tin, khảo sát hiện trạng sử dụng đất năm 2015 và các năm trước đó được thực hiện từ tháng 5 đến tháng 6 năm 2017 với tổng số 184 điểm khảo sát, vị trí các điểm khảo sát được ghi nhận lại bằng thiết bị GPS (trong phạm vi đề tài

sử dụng phần mềm GPS trên điện thoại di động thay cho máy GPS cầm tay) bằng cách lấy tọa độ 4 góc của mỗi điểm mẫu, mỗi vị trí cách nhau 250m. Kết quả phân loại không kiểm soát có sai sót nhiều về sự phân bố không gian ở các khu vực trong tỉnh, tuy nhiên về cơ cấu hiện trạng thì đúng so với điều tra khảo sát. Trước thực tế kết quả phân loại không kiểm soát có nhiều sai số do đó yêu cầu đặt ra là cần tiến hành phân loại có kiểm soát để thành lập được bản đồ hiện trạng năm 2010 và năm 2015, sau đó tiến theo dõi, đánh giá tình hình biến động sử dụng đất trồng lúa trên khu vực nghiên cứu ở hai cấp tỉnh và huyện.

4.2.7 Kết quả phân loại có kiểm soát

Có nhiều cách phân loại, trong đó kiểu phân loại gần đúng nhất (Maximun Likelihood) được sử dụng để phân loại vì nó phù hợp với loại ảnh sử dụng để nghiên cứu, đó chính là ảnh Modis với độ phân giải 250m. Phương pháp này sử dụng vector trung bình của mỗi ROI để tính khoảng cách Euclidean từ mỗi pixel chưa xác định đến vector trung bình của mỗi lớp. Tất cả các pixel đều được phân loại tới lớp ROI gần nhất. Nghiên cứu sẽ phân tích sự biến đổi chỉ số NDVI trong vòng 17 tháng (tháng 1 năm 2010 – tháng 5 năm 2011 và từ tháng 1 năm 2015 – tháng 5 năm 2016) bằng cách khoanh ROI và biểu thị sự biến đổi này, ảnh của từng năm sẽ được xử lý và giải đoán riêng. Theo nguyên tắc phân loại có kiểm soát được quy định trong ENVI thì kích thước của mỗi ROI được khoanh để phân loại phải có tổng số pixel lớn hơn tổng số band của ảnh được phân loại ít nhất là 1 pixel. Theo nguyên tắc quy định trong ENVI thì các ROI được chọn phải có tối thiểu là 47 pixel. Các vùng mẫu (ROI) được chọn đại diện cho các kiểu hiện trạng sử dụng khác nhau.

Kết quả điều tra thực tế dựa vào tọa độ các điểm mẫu thu thập được tại vùng chứa các đối tượng, đồng thởi kết hợp với hiểu biết về thực địa cũng như thông tin thu thập được từ người dân để biết được hiên trạng của chúng.

Màu của ảnh được tổ hợp từ nhiều cách khác nhau từ các band ảnh trong chuỗi ảnh đa thời gian, mỗi band là một ảnh NDVI được chụp tại một thời điểm nhất định chính vì thế dựa vào màu của ảnh này chúng ta có thể phân biệt được các đối tượng khác nhau trên ảnh. Yêu cầu cần thiết đối với việc khoanh các ROI là vị trí các ROI phải phân bố điều trên khu vự nghiên cứu, sau khi khoanh từng ROI ta tiến hành đặt tên cho vùng vừa khoanh và tiến hành khoanh các ROI tiếp theo.

Dựa trên quy luật biến động giá trị NDVI của từng ROI mà ta có thể xác định được đặc điểm của thực vật hiện diện tại khu vực khoanh ROI và từ đó có thể đặt tên tương ứng cho đối tượng đó hoặc có thể gộp chung vào một nhóm nếu các đồi tượng có cùng quy luật biến động.

Để có thể lấy giá trị NDVI của đối tượng, ta thực hiện các bước như sau:

Hình 4.20: Các bước thực hiện để lấy giá trị NDVI

- Bước 1: Tiến hành mở chuỗi ảnh NDVI đã tạo, từ thanh công cụ chính của phần

mềm ENVI chọn File/ Open Image File;

- Bước 2: Chọn đường dẫn đến vị trí chuỗi ảnh NDVI cần lấy giá trị, chọn chuỗi

ảnh, sau đó chọn OK;

- Bước 3: Tiến hành mở 3 band ảnh có chất lượng cao, để có thể lấy được giá trị NDVI tốt nhất, sau khi mở ảnh, tại hộp thoại #1 (R:Mask (Layer (NDVI (... Chọn Tool/ Profiles/ Z Profile (Spectrum);

- Bước 4: Hộp thoại #1 Spectral Profile xuất hiện, tại đây ta tiến hành di chuyển chuột trong cửa sổ ảnh để tiến hành chọn lựa được vị trí có khoảng biến động giá trị NDVI chuẩn xác nhất;

- Bước 5: Sau khi lựa chọn được vị trí có giá trị NDVI biến động chuẩn xác nhất,

trên hộp thoại #1 Spectral Profile chọn File/ Save Plot As/ AscII...;

- Bước 6: Xuất hiện hộp thoại Output Plot to ASCII File Click chọn vào X: Y:, sau

đó chọn Choose và chọn đường dẫn để lưu file lại sau đó chọn OK.

Kết quả giá trị NDVI của các đối tượng thu được, được chuyển sang Excel và sử

dụng giá trị trung bình (Mean) để vẽ đồ thị và tiến hành phân loại có kiểm soát.

Tùy vào từng vùng canh tác mà mỗi loại cây trồng có một giá trị NDVI dao dộng trong một khoảng nhất định (do trên mỗi loại đất và mỗi loại cây trồng có đặc tính khác nhau, đất màu mở thì cây trồng phát triển tốt, do đó giá trị NDVI sẽ cao và ngược lại)

Thông thường nếu giá trị NDVI cao (50 – 100 trong nghiên cứu này) thì đây là vùng có sự hiện diện của thực vật phát triển tốt (có thể là lúa trong giai đoạn đẻ nhánh, đồng trổ hoặc đây là vùng trồng cây lâu năm, các loại cây ăn trái...). Riêng đối với đối tượng không canh tác theo mùa vụ thì giá trị NDVI bình ổn qua các tháng trong năm.

Cây lâu năm

100

120

I V D N

ị r t

á i G

1/1

2/2

6/3

2/6

4/7

5/8

6/9

8/10 1/11 3/12

1/1

2/2

5/3

6/4

8/5

7/4 1/5

Ngày

Hình 4.21: Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm.

Một số đối tượng, giá trị NDVI luôn năm ở mức cao (50 – 100 trong nghiên cứu này), tuy nhiên có mùa vụ theo năm, khi kết thúc mùa vụ giá trị NDVI xuống thấp ở khoảng 20 – 40 và bắt đầu tăng trở lại khi bắt đầu vụ mới (các loại cây trồng hằng năm như: Mía, khóm, cây màu...)

Cây hàng năm

120 100

I V D N

ị r t

á i G

1/1

2/2

6/3

7/4 1/5

2/6

4/7

5/8

6/9

8/10 1/11 3/12

1/1

2/2

5/3

6/4

8/5

Ngày

Hình 4.22: Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển tốt quanh năm và có chu kỳ theo năm.

Nếu giá trị này chỉ dao động trong khoảng thấp <50 thì đây là vùng không có thực vất hoặc có nhưng ít và là vùng thực vật phát triển kém (đất ở, đất trong giai đoạn ngập nước hoặc mới gieo xạ, đất giao thông, hay một số thực vật khác).

Đất khác

I V D N

ị r t

á i G

50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

1/1

2/2

6/3

7/4 1/5

2/6

4/7

5/8

6/9

8/10 1/11 3/12

1/1

2/2

5/3

6/4

8/5

Ngày

Hình 4.23: Biểu đồ biến động NDVI khu vực thực vật phát triển kém.

Đối với đối tượng canh tác theo mùa, giá trị NDVI biến động theo biểu đồ hình sin và đạt giá trị cực đại trong khoảng 80 – 100 tương ứng với giai đoạn cây phát triển tốt nhất và giảm xuống vào khoảng 20 – 40 khi kết thúc mùa vụ, sau đó nếu tiếp tục canh tác thì giá trị này lại bắt đầu tăng dần ở mùa vụ tiếp theo và tuân theo quy luật như trên. Trong phạm vi đề tài, đối tượng này được giải đoán là lúa do: Đề tài sử dụng ảnh Viễn thám đa phổ và khi tiến hành phân loại có kiểm soát trên phẩn mềm ENVI theo quy tắc vùng đại diện phải có số pixel tối thiểu bằng số band của ảnh được phân loại cộng thêm 1 (một năm có 46 band ảnh). Do đó mỗi vùng đại diện thì mỗi năm phải có ít nhất là 47 pixel (1 pixel tương ứng với 6,25 ha ngoài thực tế), qua đây cho thấy đối tượng này phải có diện tích ít nhất là 287,5 ha có sự biến động tương đồng về giá trị NDVI và có dạng biến động theo biểu đồ hình sin. Dựa trên thực tế và số liệu thống kê, kiểm kê đất đai của tỉnh Hậu Giang nhận thấy trên địa bàn tỉnh Hậu Giang đối tượng này chỉ có thể là lúa. Căn cứ vào định nghĩa giá trị NDVI và Các nghiên cứu của Dương Văn Khảm (2007), Trần Thị Hiền (2010), Lâm Đạo Nguyên (2003).

Trong một năm, tùy theo số mùa vụ mà giá trị NDVI có thể đạt cực đại 1, 2, hay 3 lần (tương ứng với 1, 2 hay 3 vụ). Do có sự khác nhau về thời gian mà giá trị NDVI của đối tượng đạt cực đại, vì vậy ta chia ra làm nhiều nhóm nhỏ, mỗi nhóm tương ứng với một cơ cấu mùa vụ nhất định.

Theo Nguyễn Ngọc Đệ (2009), dựa vào khoảng thời gian từ lúc xuống giống và

thu hoạch mà người ta chia mùa vụ lúa với các tên gọi:

 Vụ Hè Thu (HT): Từ tháng 4 đến tháng 8 dương lịch.  Vụ Thu Đông (TĐ): Từ tháng 8 – 9 đến tháng 11 – 12 dương lịch.  Vụ Đông Xuân (ĐX): Từ tháng 11 – 12 đến tháng 3 – 4 dương lịch.

Nếu thời gian giao sạ trước hoặc sau thời gian bắt đầu của từng mùa vụ thì gọi tên của mùa vụ đó kèm với sớm hay muộn, ví dụ: Đông Xuân sớm (ĐXs), Thu Đông muộn (TĐm) v.v.

Trong vùng trồng lúa 3 vụ, chỉ số NDVI biến đổi theo thời gian sẽ đạt được điểm cực đại ba lần trong năm vào khoảng tháng 1, tháng 6 và tháng 10 tương ứng với giai đoạn lúa làm đồng và trổ bông.

Vụ ĐX

Vụ HT

Vụ TĐ

Lúa 3 vụ

I V D N

ị r t

á i G

120 100 80 60 40 20 0

1/1

2/2

6/3

7/4

1/5

2/6

4/7

5/8

6/9

8/10

1/11

3/12

Ngày Hình 4.24: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong 1 năm.

Vụ ĐX

Vụ TĐ

Vụ HT

Vụ TĐ

Vụ HT

Lúa 3 vụ

I V D N

ị r t

á i G

120 100 80 60 40 20 0

Ngày

Hình 4.25: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ trong 2 năm liên tiếp. Lúa 3 vụ TĐ sớm

Vụ ĐX

Vụ HT

Vụ TĐs

120

100

I V D N

ị r t

á i G

1/1

2/2

6/3

7/4

1/5

2/6

4/7

5/8

6/9

8/10

1/11

3/12

Hình 4.26: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá NDVI trị của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đông sớm trong 1 năm.

Ngày

Vụ HT

Vụ ĐX

Vụ HT

Vụ TĐs

Vụ ĐX

120

Vụ TĐs

100

Lúa 3 vụ TĐ sớm

I V D N

ị r t

á i G

Hình 4.27: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đông sớm trong 2 năm liên tiếp.

Ngày

Vụ TĐm

Vụ ĐX

Vụ HT

120

100

Lúa 3 vụ TĐ muộn

I V D N

ị r t

á i G

1/1

2/2

6/3

7/4

1/5

2/6

4/7

5/8

6/9

8/10

1/11

3/12

Ngày

Hình 2.28: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đông muộn trong 1 năm. Lúa 3 vụ TD trễ Lúa 3 vụ TĐ muộn

120

Vụ HT

Vụ TĐm

Vụ ĐX

Vụ TĐm

100

Vụ ĐX

I V D N

ị r t

á i G

Ngày Hình 2.29: Biểu đồ thể hiện sự thay đổi giá trị NDVI của khu vực trồng lúa 3 vụ thu đông muộn trong 2 năm liên tiếp.

4.2.8 Kiểm tra độ tin cậy của bản đồ hiện trạng sử dụng đất được giải đoán

Tính độ chính xác từ thông tin điều tra thực địa. Kết quả các bước tính và công thức tính dựa theo sách Viễn thám của Lê Văn Trung (2005) nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh.

+ Độ chính xác toàn cục (T):

T = (tổng các đại lượng trong đường chéo thể hiện đúng các đối tượng/ tổng các đại lượng của dòng và cột)*100. Theo dõi kết quả Bảng 4.2 ma trận sai số phân loại ảnh.

+ Sai số Kappa (Ќ):

Ќ = (T – E)/(1 – E), trong đó T là độ chính xác toàn cục cho bởi ma trận sai số; E là đại lượng thể hiện sự mong muốn (kỳ vọng) phân loại chính xác có thể dự đoán trước.

E = tổng các đại lượng trên đường chéo/tổng toàn bộ các đại lượng theo Bảng 4.2

Việc áp dụng ma trận sai số phân loại để đánh giá thống kê kết quả phân loại có ưu điểm là cho phép chúng ta thấy rõ độ chính xác toàn cục và mức độ phân loại nhầm với từng loại (tỷ lệ % sai số thực hiện và bỏ sót). Tuy nhiên ma trận sai số chỉ sử dụng bộ dữ liệu kiểm tra, do đó không cung cấp thông tin trong quá trình phân loại.

Bảng 4.2: Ma trận sai số phân loại ảnh

Tổng

Lúa 3 vụ

Rừng Đất khác

Lúa 3 vụ TĐ sớm

Lúa 3 vụ TĐ muộn

Cây lâu năm

Cây hàng năm

Lúa 3 vụ

28 Lúa 3 vụ TĐ sớm

34 Lúa 3 vụ TĐ muộn

12 Cây lâu năm

23 Cây hàng năm

36 Rừng

7 Đất khác

10 Tổng

184 Hệ số kappa

0.7743

81,5%

Độ chính xác toàn cục (%)

- Đối tượng lúa 3 vụ có tổng số 36 điểm khảo sát , kết quả thực tế giải đoán đúng là 28 điểm, 5 điểm giải đoán nhầm sang lúa 3 vụ TĐ sớm và 2 điểm sang lúa 3 vụ TĐ muộn. Nguyên nhân gí trị NDVI của 3 đối tượng này tương đối giống nhau và chỉ khác nhau ở thời điểm bắt đầu vụ thu đông.

- Đối tượng lúa 3 vụ TĐ sớm có tổng số 39 điểm khảo sát, trong đó tổng số điểm giải đoán đúng là 34, 5 điểm giải đoán nhầm sang lúa 3 vụ. Nguyên nhân do vùng canh tác lúa 3 vụ TĐ sớm nằm gần khu vực canh tác lúa 3 vụ và giá trị NDVI của 2 đối tượng này khá tương đồng.

- Đối tượng lúa 3 vụ TĐ muộn có tổng cộng 12 điểm khảo sát và tổng số điểm giải

đoán đúng so với thực tế là 12.

- Đối tượng cây lâu năm có 32 điểm khảo sát trong đó tổng số điểm giải đoán đúng so với thực tế là 23, 5 điểm giải đoán nhầm sang cây hàng năm và 2 điểm nhầm sang đất khác. Nhầm sang cây hàng năm nguyên nhân do giá trị NDVI của hai đối tượng này giống nhau và luôn dao động ở mức cao và ổn định. Nhầm sang đất khác nguyên nhân do trong đối tượng đất khác có chứa đối tượng cây lâu năm, tuy nhiên chúng phân bố theo vị trí của đất ở nên trong lúc giải đoán có sự nhầm lẫn.

- Đối tượng cây hàng năm có 47 điểm khảo sát trong đó giải đoán đúng 36 điểm, 4 điểm giải đoán nhầm sang cây lâu năm, 1 điểm nhầm sang rừng, 1 điểm nhầm sang đất khác. Trên thực tế thì vùng trồng cây hàng năm nằm gần khu vực trồng cây lâu năm, mặt khác do giá trị NDVI của 2 đối tượng này tương đồng và luôn nằm ở mức cao nên có sự nhầm lẫn. 1 điểm giải đoán nhầm sang rừng do yếu tố khách quan khách quan làm thai đổi giá trị NDVI trong một số band làm cho nó có sự biến động tương đối giống với đối tượng rừng. Đối với điểm giải đoán nhầm sang đất khác, nguyên nhân là do khu vực trồng cây hàng năm nằm giáp ranh với khu đất ở nên do đó việc giải đoán không chính xác.

- Đối tượng rừng có 8 điểm khảo sát, trong đó có 7 điểm chính xác, 1 1 điểm nhầm sang đối tượng xây lâu năm. Sở dĩ có sự nhầm lẫn trên là do giá trị NDVI của rừng và cây lâu năm hầu như giống nhau, chì khác ờ khoảng biến động, mặt khác do khu vực trồng cây lâu năm nằm liền kề vối khu vực có rừng nên giải đoán nhầm.

- Đối tượng đất khác chủ yếu là đất đô thị với tổng số 10 điểm khảo sát thì kết quả

không có điểm nào giải đoán nhầm

Dựa trên kết quả của ma trận sai số ở Bảng 4.2, các giá trị tổng cột và tổng dòng dược tính ở Bảng 4.3

Bảng 4.3: Các giá trị tính tổng cột và dòng theo kết quả Bảng 4.2

Tổng

Lúa 3 vụ

Rừng Đất khác

Lúa 3 vụ TĐ sớm

Lúa 3 vụ TĐ muộn

Cây lâu năm

Cây hàng năm

Lúa 3 vụ

1548

612

1008

1512

288

468

1188

Lúa 3 vụ TĐ sớm

1287

1092

1638

312

507

663

1677

Lúa 3 vụ TĐ muộn

396

516

336

504

156

204

Cây lâu năm

1056

1376

544

1344

256

416

896

Cây hàng năm

1551

2021

799

1316

376

611

1974

Rừng

264

344

136

224

336

104

64

Đất khác

330

430

170

280

420

130 Tổng giá trị đường chéo

6133

Tổng giá trị các ô trong bảng tính

33901

Kết quả thể hiện trong Bảng 4.3 được tính theo tổng cột và dòng của các loại sử

dụng đất theo thực tế và theo giải đoán tương ứng.

Cụ thể đối với cột lúa 3 vụ được tính như sau: Lấy giá trị của từng ô của cột tổng đứng (cột đứng) của Bảng 4.2 nhân (*) cho giá trị ô lúa 3 vụ của cột tổng dòng (số 33), kết quả ghi vào cột lúa 3 vụ Bảng 4.3. Các giá trị của các cột còn lại của Bảng 4.3 cách tính tương tự như cột lúa 3 vụ, chỉ khác là phải nhân cho số tương ứng của cột tổng dòng cần tính, cụ thể giá trị cột tổng dòng cần tính của các đối tượng còn lại như sau: 43 (lúa 3 vụ TĐ sớm), 17 (lúa 3 vụ TĐ trễ), 28 (cây lâu năm), 42 (cây hàng năm), 8 (rừng), 13 (đất khác).

+ Kết quả tính độ chính xác toàn cục:

T = (150/184)*100

= 81,5%

E = 6133/33901

= 0.1809

+ Hệ số Kappa:

K = (0.8152 – 0.1809)/(1 – 0.1801)

= 0.77

4.3 Thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hậu Giang dựa trên dữ liệu ảnh giải đoán

Từ kết quả phân loại không kiểm soát, ta tiến hành xuất các đối tượng đã được giải đoán sang tệp với định dạng .shp, Sử dụng phần mềm Mapinfo để tiến hành thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa qua các giai đoạn trên địa bàn tỉnh Hậu Ging. Từ kết quả thành lập bảng đồ hiện trạng sử dụng đất qua các giai đoạn trên địa bàn tỉnh Hậu Giang, tiến hành tính diện tích, qua đó cho thấy được tình hình biến động diện tích đất trồng lúa trong giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàn tỉnh. Tuy nhiên do nghiên cứu sử dụng ảnh MOD09Q1 và tính toán phân loại dựa trên giá trị NDVI nên sẽ có sự phân loại nhầm đối tượng dẫn đến sai số về diện tích giải đoán so với kết quả kiểm kê đất đai năm 2010 và năm 2015 của Tỉnh.

* Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và

năm 2015

Hình 4.30: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2010 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

Trên cơ sở giải đoán ảnh MODIS năm 2010 và năm 2015 bằng phần mềm ENVI 4.8, sử dụng các công cụ tích hợp trên phần mềm MapInfo để tính toán được diện tích và xây dựng được bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 trên địa bàng tỉnh.

Hình 4.31: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang

4.4 Tình hình biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang giai đoạn 2010 – 2015

4.4.1 Tình hình biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2010 - 2015

Dựa trên dữ liệu ảnh MODIS năm 2010 và năm 2015 sau khi giải đoán và sử dụng các chức năng tích hợp trên phần mềm MapInfo để tính được diện tích đất lúa trên địa bàn tỉnh trong năm 2010 và năm 2015 (Bảng 4.4) Bảng 4.4 Diện tích đất trồng lúa sau khi tính toán trên bảng đồ hiện trạng đã thành lập Đơn vị: ha

Năm 2010

Năm 2015

Tăng (+) giảm (-)

Huyện Châu Thành Châu Thành A TX Ngã Bảy

1534,46 11574,44 2238,12

189,0 10952,0 983,65

-1345,46 - 622,44 - 1254,47

Phụng Hiệp Long Mỹ TP Vị Thanh

24847,78 31810,73 6295,56

23348,65 34896,04 4204,7

- 1499,13 + 3085,31 - 2090,86

Vị Thủy

21866,39

21593,7

- 272,69

Tổng

100367,48

96167,73

- 4199,75

Qua số liệu tính toán diện tích đất trồng lúa năm 2010 và năm 2015 thông qua bảng đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa đã thành lập cho thấy diện tích đất trồng lúa có biến động hầu như ở các huyện trong địa bàn tỉnh. Nhìn chung diện tích đất lúa biến động trong giai đoạn 2010 – 2015 diễn ra tương đối nhiều với tổng diện tích đất trồng lúa năm 2010 so với năm 2015 giảm 4199,75 ha giảm 4.18% diện tích, cụ thể diện tích đất lúa biến động nhiều nhất đối với huyện Long Mỹ (nay là huyện Long Mỹ và TX Long Mỹ) diện tích đất lúa tăng từ 31810,73 ha tăng 3058,31 ha lên 34869,04 ha (tăng 9,61% so với diện tích năm 2010) sở dĩ có sự tăng diện tích trên là do diện tích của cây hàng năm trên địa bàn giảm mạnh (năm 2015 giảm 75.3% diện tích so với năm 2010) và có thể các vùng trồng cây hàng năm trên địa bàn chuyển sang trồng lúa. Diện tích lúa giảm nhiều nhất trên địa bàn TP Vị Thanh với tổng diện tích đất trồng lúa năm giảm 33,2% từ 6295,56 ha năm 2010 giảm xuống còn 4204,7 ha năm 2015, cùng với quá trình đô thị hóa, quá trình chuyển đổi mục đích đất trồng lúa sang các loại hình canh tác khác đem lại hiệu quả kinh tế cao đặc biệt là chuyển từ đất trồng lúa sang trồng các loại cây hàng năm khác như khóm, mía đã làm cho diện tích đất trồng lúa trên địa bàn giảm mạnh trong giai đoạn 2010 – 2015.

Huyện Phụng Hiệp với diện tích đất lúa năm 2010 là 24847,78 ha giảm xuống còn 23348, 65 ha (giảm 6,03% diện tích so với năm 2010), Thị Xã Ngã Bảy diện tích đất lúa theo hiện trạng giải đoán được còn lại không nhiều chỉ vào khoảng 983,65 ha, giảm đi 1254,47 ha so với năm 2015, huyện Châu Thành A diện tích đất trồng lúa cũng giảm 622,4 ha. Nhìn chung nguyên nhân dẫn đến hiện trạng đất trồng lúa biến động nhiều như trên là do một phần trong những năm gần đây tình hình thời tiết, khí hậu biến đổi rất nhiều khiến cho quá trình canh tác lúa gặp rất nhiều khó khăn đặc biệt là tình trạng xâm nhiễm mặn diễn ra đối với vụ Đông Xuân như hiện nay nên phần nhiều diện tích đất trồng lúa đã chuyển sang các loại hình canh tác khác trong đó phần nhiều chuyển sang các loại cây ăn quả lâu năm và các loại cây trồng ngắn ngày khác. Bên cạnh đó do các loại cây ăn trái đem lại hiệu quả cao nên một phần diện tích đất lúa trong vùng đã được người dân chuyển mục đích sử dụng sang trồng các loại cây ăn quả lâu năm và một số loại cây ngắn ngày khác. Diện tích đất trồng lúa trên địa bàn huyện Vị Thủy có thể coi là bình ổn nhất với diện tích đất trồng lúa giảm tương đối thấp chỉ 273 ha. Trên các huyện còn lại diện tích đất trồng lúa đều giảm khá cao, đáng chú ý là trên địa bàn huyện Châu Thành diện tích đất trồng lúa năm 2010 là 1534,46 ha nhưng đến năm 2015 con số này chỉ còn 189 ha (giảm 87.68% so với diện tích năm 2010), đây là vùng chuyên canh cây ăn trái nên diện tích đất trồng lúa giảm mạnh là do chuyển mục đích sử dụng đất sang các loại hình sử dụng đất khác nhưng phần nhiều là chuyển sang trồng cây ăn trái.

Diện tích đất trồng lúa giảm chủ yếu do người dân chuyển đổi mục đích sử dụng đất hay do một số yếu tố khách quan như thời tiết, khí hậu và đặc biệt là tình trạng xâm nhiễm mặn diễn ra đối với vụ Đông Xuân như hiện nay. Tình hình biến động diện tích

đất trồng lúa giai đoạn 2010 – 2015 trên địa bàng tỉnh Hậu Giang được thể hiện qua biểu đồ Hình 4.32.

DIỆN TÍCH ĐẤT TRỒNG LÚA NĂM 2010 VÀ NĂM 2015

Năm 2010 Năm 2015

40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0

Vị Thủy

Châu Thành

Châu Thành A

TP Vị Thanh

TX Ngã Bảy

a h

Phụng hiệp Long Mỹ Huyện

Hình 4.32: Biểu đồ diện tích đất trồng lúa năm 2010 và 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

Từ số liệu của quá trình giải đoán ảnh trên tiến hành so sánh với số liệu thu thập

được để kiểm tra được tính chính xác của số liệu giải đoán.

4.4.2 So sánh kết quả giải đoán ảnh với số liệu thu thập từ cơ quan Nhà Nước

Bảng 4.5: So sánh diện tích đất trồng lúa sau khi giải đoán ảnh so với số liệu kiểm kê của sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Hậu Giang năm 2010 và năm 2015. Đơn vị: ha

Diện tích đất lúa được kiểm tra độ chính xác bằng cách tính tương quan diện tích đất trồng lúa theo kết quả giải đoán và số liệu kiểm kê đất đai thu thập được từ Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang. Kết quả tính tương quan được thực hiện trên phần mềm Excel và cho kết quả như Hình 4.35.

Số liệu kiểm kê

Huyện

Kết quả giải đoán năm 2010

Số liệu kiểm kê 2010

Kết quả giải đoán năm 2015

2015

Châu Thành

1534,46

2832,49

189

231

Châu Thành A

11547,44

9725,86

10952

8269

TX Ngã Bảy

2238,12

2385,03

983,65

1089

Phụng Hiệp

25847,8

21358,74

23348,65

19322

Long Mỹ

31010,74

25233,08

34896,04

28253

TP Vị Thanh

6295,6

4110,37

4204,7

3888

Vị Thủy

21866,4

16998,62

21593,7

17380

Tổng

100367,5

82644,19

96167,73

79088

Từ số liệu ở Bảng 4.5 có thể thấy rằng diện tích đất lúa sau khi giải đoán ảnh trên lệch so với số liệu kiểm kê đất đai của Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang, tuy nhiên số liệu diện tích từ ảnh giải đoán là có thể chấp nhận được, do không thể giải đoán được đối tượng sông ngòi, kênh rạch nên đề tải sử dụng số liệu diện tích sông ngòi kênh rạch theo kết quả kiểm kê đất đai. Số liệu kiểm tra độ chính xác của ảnh sau giải đoán ở bảng 4.2 cho thấy được độ chính xác toàn cục T= 81,5% và hệ số Kappa đạt 0,7743 đối với độ chính xác 81,5% (sai số 18,5%) thì kết quả giải đoán trên là chấp nhận được.

Bên cạnh đó do số liệu của Sở TN&MT Tỉnh được ghi nhận dựa trên cơ sở người dân đăng ký mục đích sử dụng đất trong khi đó kết quả giải đoán ảnh viễn thám là ghi nhận sự hiện diện của các đối tượng trên thực tế tại thời điểm chụp ảnh, tuy nhiên sai số này xảy ra tương đối ít. Ví dụ như trường hợp một thử đất rộng 6.25 ha, theo như mục đích sử dụng đất đã đăng ký của thửa đất này là cây hàng năm nhưng tại thời điểm ảnh MODIS chụp được thì người sử dụng đất đã chuyển mục đích sang trồng lúa nên dẫn đến sai sót về hiện trạng sử dụng đất.

DIỆN TÍCH ĐẤT TRỒNG LÚA TỈNH HẬU GIANG NĂM 2010

a h

5000

Châu Thành

TX Ngã Bảy

Phụng Hiệp

Long Mỹ

TP Vị Thanh

Vị Thủy

Châu Thành A

Kết quả giải đoán năm 2010 Số liệu kiểm kê 2010

35000 30000 25000 20000 15000 10000

Huyện Hình 4.33: Biểu đồ so sánh diện tích đất lúa năm 2010 giữa kết quả giải đoán ảnh MODIS so với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT.

DIỆN TÍCH ĐẤT TRỒNG LÚA TỈNH HẬU GIANG NĂM 2015

30000

25000

35000

a h

20000

15000

10000

5000

Châu Thành Châu Thành

Phụng Hiệp

Long Mỹ

Vị Thủy

TX Ngã Bảy

TP Vị Thanh

Kết quả giải đoán năm 2015

Kết quả kiểm kê 2015

Hình 4.34: Biểu đồ so sánh diện tích đất lúa năm 2015 giữa kết quả giải đoán ảnh MODIS so với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT.

Huyện

Bằng phương pháp tính tương quan giữa diện tích đất trồng lúa giải đoán được từ ảnh MODIS với số liệu kiểm kê của Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang cho thấy hai giữa hai nguồn số liệu có sự chênh lệch tuy nhiên có tính tương quan chặt chẽ với nhau (r2 = 0,9993) với độ tin cậy là 95%. Hình 4.35 cũng thể hiện rõ sự chênh lệch về diện tích giữa diện tích giải đoán năm 2010 và năm 2015 so với số liệu kiểm kê năm 2010 và năm 2015. Nguyên nhân số liệu giải đoán ảnh cho kết quả diện tích đất lúa trên địa bàn tỉnh sai số khá nhiều so với số liệu kiểm kê đất đai của Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang nguyên nhân là do đề tài sử dụng ảnh MODIS09Q1 với độ phân giải không giang thấp (250m) nghĩa là chỉ những đối tượng có sự hiện diện đồng nhất trên một vùng ít nhất là 6,25 ha ngoài thực tế thì mới được phân loại thành 1 lớp đối tượng. Do đó các diện tích canh tác không phải đất lúa phân bố rãi rác với diện tích nhỏ hơn 6,25 ha sẽ không được thể hiện thành một đối tượng trên ảnh. Chẳng hạn như ở khu vực huyện Vị Thủy do các đối tượng cây lâu năm nằm rải rác trên địa bàn huyện với diện tích nhỏ nên chỉ một phần nhỏ các đối tượng này được thể hiện, mặt khác do trên địa bàn huyện có diện tích đất trồng lúa tương đồi lớn và phân bố tập trung nên các đối tượng khác dễ bị phân loại nhầm sang đối tượng lúa.

TƯƠNG QUAN GIỮA KẾT QUẢ ĐIỀU TRA VÀ KẾT QUẢ GIẢI ĐOÁN ẢNH MODIS

120000

R2 = 0,9993

100000

a r t u ề i

80000

60000

40000

Điều tra

đ h c í t n ệ i D

20000

Giải đoán

20000

40000

60000

80000

100000

120000

Diện tích giải đoán

Hình 4.35: Biểu đồ tương quan giữa số liệu điều tra với diện tích giải đoán ảnh MODIS

4.5 Khả năng ứng dụng của ảnh MODIS09Q1 và công nghệ GIS trong đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa

Kết quả giải đoán ảnh cung cấp số liệu để theo dõi tình hình biến động diện tích đất trồng lúa và trở thành biện pháp hỗ trợ hữu ích cho quá trình theo dõi cũng như đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh bằng phương pháp thống kê số liệu truyền thống.

Kết quả so sánh cho thấy được rằng số liệu diện tích đất trồng lúa được giải đoán có sự đồng nhất tương đối với số liệu thu thập được. Điều này cho thấy có thể sử dụng ảnh MODIS để theo dõi cũng như đánh giá tình hình biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. Đặc biệt là có thể xem được sự phân bố diện tích đất trồng

lúa cũng như tình hình biến động diện tích đất trồng lúa của từng địa phương trên địa bàn tỉnh từ đó có thể đề xuất giải pháp để duy trì diện tích đất trồng lúa.

Đề tài còn cho thấy được những lợi ích từ công nghệ GIS cũng như phần mềm MapInfo mang lại. Ngoài chức năng biên tập bản đồ, việc ứng dụng công nghệ GIS kết hợp với phần mềm MapInfo còn cung cấp các chức năng khác như tính diện tích từ bảng đồ hiện trạng thành lập được, đặc biệt ta có thể truy vấn dữ liệu thuộc tính đến từng đối tượng trên bảng đồ. Từ những lợi ích trên đã cho thấy được việc áp dụng công nghệ GIS kết hợp với công nghệ viễn thám đem lại hiệu quả cao trong theo dõi cũng như đánh giá biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn Tỉnh.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Kết luận

Kết quả giải đoán ảnh MODIS (MOD09Q1) cho thấy diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang giảm dần từ năm 2010 đến năm 2015, diện tích lúa giảm được thể hiện qua 5 bản đồ hiện trạng sử dụng đất lúa năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

- Diện tích đất lúa trên địa bàn tỉnh năm 2015 giảm 4.18% diện tích so với năm

2010.

- Diện tích đất lúa trên địa bàn TP Vị Thanh giảm nhiều nhất (giảm 33,2% từ 6295,56 ha năm 2010 giảm xuống còn 4204,7 ha năm 2015) kế đến là huyện Phụng Hiệp giảm 1499,13 ha (6,03% diện tích so với năm 2010), địa bàn huyện Vị Thủy có diện tích đất lúa biến động ít nhất trên địa bàn toàn tỉnh.

- Riêng diện tích đất lúa trên địa bàn huyện Long Mỹ tăng đáng kề từ 31810,73 ha tăng 3058,31 ha lên 34869,04 ha (tăng 9,61% so với diện tích năm 2010). Còn lại các địa phương trong tỉnh diện tích đất lúa đều giảm và đặc biệt trên điạ bàn huyện Châu Thành diện tích đất lúa năm 2015 còn lại rất ít.

Diện tích đất trồng lúa được giải đoán từ ảnh có sự đồng nhất tương đối với số liệu kiểm kê đất đai của Sở TN&MT tỉnh Hậu Giang, độ chính xác của quá trình giải đoán đạt 82,5%, hệ số tương quan giữa kết quả giải đoán và số liệu thu thập được R2 = 0,9993. Điều đó cho thấy có thể sử dụng ảnh MOD09Q1 để theo dõi cũng như đánh giá sự biến động diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang.

Từ các ứng dụng như: Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa, tính diện tích đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh, cug cấp dữ liệu thuộc tính của từng đối tượng, việc ứng dụng công nghệ GIS kết hợp với công nghệ viễn thám đã đem lại hiệu quả cao trong theo dõi cũng như đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh Hậu Giang. Bên cạnh đó việc ứng dụng công nghệ GIS kết hợp với công nghệ viễn thám còn có thể ứng dụng trong các lĩnh vực khác như đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đối với đất nông nghiệp hay có thể ứng dụng để theo dõi tình hình xâm nhập mặn.

5.2 Kiến nghị

Trong thực thực trạng biến động đất đai như hiện nay cần thiết sử dụng ảnh MOD09Q1 với độ phân giải 250m và chu kỳ lặp lại là 8 ngày để theo dõi, đánh giá hiện trạng sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn tỉnh, bên cạnh đó còn có thể sử dụng để theo dõi tình hình xâm nhiễm mặn hay để theo dõi tiến độ xuống giống trên địa bàn tỉnh.

Để phục vụ cho công tác đánh giá biến động đất đai trên địa bàn Tỉnh đạt độ chính xác cao, cần kết hợp nhiều phương pháp phân loại và các loại dữ liêu ảnh viễn thám khác để giải đoán.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu Tiếng Việt

Đặng Văn Đức (2001), hệ thống thông tin địa lý NXB Khoa học và Kỹ Thuật Hà Nội.

Kiều Thị Kim Dung (2009) về “ứng dụng ảnh viễn thám và công nghệ gis để thành lập bản đồ biến động sử dụng đất trên địa bàn phường khai quang thành phố vĩnh yên – tỉnh Vĩnh Phúc”.

Lê Quang Trí, Lê Tấn Lợi, Võ Tòng Anh. (1999). Bài Giảng Viễn Thám I. Khoa Nông Nghiệp, Trường Đại Học Cần Thơ.

Lê Quang Trung và ctv (2000), định nghĩa về viễn thám và các chuyên ngành về viễn thám.

Lê Văn Khoa (200) Đất Và Môi Trường. NXB Giáo Dục.

Lê Văn Trung (2005). Viễn Thám. NXB Đại học Quốc Gia, Thành Phố Hồ Chí Minh.

Lê Văn Trung, Lâm Đạo Nguyên, Phạm Bách Việt (2006). Thực hành viễn thám, NXB Đại học Quốc Gia, TP Hồ Chí Minh.

Nguyễn Kim Lợi , Vũ Minh Tuấn (2009). Thực hành Hệ thống thông tin địa lý (MapInfo +ArcView3.3a) Nhà xuất bản Nông nghiệp.

Nguyễn Kim Lợi và ctv (2009) định nghĩa về hệ thống thông tin địa chính GIS

Nguyễn Kim Lợi, Trần Thống Nhất (2007) hệ thống thông tin địa lý, phần mềm ArcView 3.3, nhà xuất bản Nông Ngiệp, Thành Phố HCM.

Nguyễn Ngọc Đệ (2008), Giáo trình cây lúa trường Đại Học Cần Thơ.

Nguyễn Xuân Trung Hiếu (2013) về “ứng dụng viễn thám và gis thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành Phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế.”

Lê Quang Trí (2005) Giáo trình quy hoạch sử dụng đất.

Phạm Văn Thông. (2010). Ứng dụng GIS và RS trong khai thác thủy sản. Trường Đại Học Nha Trang.

Phùng Văn Tiến (2009) “Ứng dụng viễn thám giám sát biến động diện tích đất trồng lúa ở huyện Cần Đước tỉnh Long An 2000 – 2006”.

Phạm Thị Xuân Thọ, Nguyễn Xuân Bắc, giáo trình lý thuyết và thực hành MapInfo

TS. Phạm Thị Xuân Thọ, Nguyễn Xuân Bắc, giáo trình tổng quan về hệ thống thông tin địa lý và phần mềm mapinfo.

Trần Hùng (2007) ứng dụng của ảnh Modis.

Trần Hùng và Phạm Quang Lợi (2008). Tài liệu hướng dẫn thực hành xử lý và phân tích ảnh viễn thám với phần mềm ENVI. Công ty TNHH tư vấn GEOVIỆT – Hà Nội.

Trần Thị Hiền (2010). Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám MODIS trong theo dõi tiến độ xuống giống trên các vùng đất trồng lúa ở Đồng Bằng Sông Cửu Long. Luận văn Thạc sỹ. Khoa Nông nghiệp và Sinh Học Ứng Dụng. Trường Đại Học Cần Thơ.

Viện Khoa Học Khí Tượng Thủy Văn và Môi Trường, 2012. Báo cáo Thu thập, tổng hợp số liệu hiện có và xử lý ảnh viễn thám phục vụ lập dự án đầu tư công trình nạo vét tàu 5.000 – 10.000 DWT có lợi dụng thủy triều của cửa Định An và sông Hậu.

Tài liệu Tiếng Anh

FAO, 1995a. Agriculer towards the year 2010, Food and Agriculer Organization of the United Nations, Romes, Italy.

FAO, 1995b. Planning For sustainable use of land resources: Towards a new approach, Publications Division, Food and Agriculer Organization of the United Nations, Romes, Italy.

Tài liệu Website

https://wist.echo.nasa.gov/wistbin/api/ims.cgi?mode=ECHOLOGIN&EchoLoginevent = BADTID http://modis.gsfc.nasa.gov