Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:102

Thêm vào BST

Báo xấu

17
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài "Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên" là tính được nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ quản lý tài nguyên, môi trường và cảnh báo hạn hán. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ QUỲNH TRANG NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐẤT BẰNG TƢ LIỆU ẢNH MODIS PHỤC VỤ CẢNH BÁO HẠN HÁN KHU VỰC TÂY NGUYÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI – 2013
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ QUỲNH TRANG NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐẤT BẰNG TƢ LIỆU ẢNH MODIS PHỤC VỤ CẢNH BÁO HẠN HÁN KHU VỰC TÂY NGUYÊN Chuyên ngành: QUản lý tài nguyên môi trƣờng Mã số: 60850101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI – 2013
MỤC LỤC MỞ ĐẦU .............................................................................................................................. 1 1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................................. 1 2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài. .................................................................................... 2 3. Giới hạn phạm vi nghiên cứu. ........................................................................................ 3 4. Cấu trúc luận văn ........................................................................................................... 4 CHƢƠNG 1 .......................................................................................................................... 5 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH TOÁN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN ........................................................................... 5 1.1. Một số khái niệm liên quan đến nội dung nghiên cứu .................................................. 5 1.1.1. Nhiệt độ bề mặt đất .............................................................................................. 5 1.1.2. Hạn hán, chỉ số khô hạn ....................................................................................... 7 1.2. Giới thiệu chung về dữ liệu ảnh MODIS .......................................... 9_Toc377308318 1.3. Cơ sở ứng dụng tƣ liệu ảnh MODIS trong tính toán nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật ............................................................................................................ 14 1.3.1. Sử dụng tư liệu ảnh MODIS cho tính toán nhiệt độ bề mặt ................................. 14 1.3.1.1. Cơ sở lý thuyết tính toán nhiệt độ bề mặt ......................................................... 14 1.3.1.2. Tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất từ ảnh MODIS ........................................ 18 1.3.2. Sử dụng tư liệu ảnh MODIS cho tính toán chỉ số khô hạn ................................... 23 1.3.2.1. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đất LST và chỉ số thực vật NDVI ................ 23 1.3.2.2. Cơ sở tính toán chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật ........................................... 29 1.4. Các phƣơng pháp nghiên cứu .................................................................................... 36 CHƢƠNG 2 ........................................................................................................................ 37 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ NGUY CƠ HẠN HÁN Ở TÂY NGUYÊN................................................................................................................... 37 2.1. Các nhân tố tự nhiên ................................................................................................. 37 2.1.1. Vị trí địa lý ......................................................................................................... 37 2.1.2. Địa chất ............................................................................................................. 37 2.1.3. Địa hình - địa mạo ............................................................................................. 39 2.1.4. Khí hậu .............................................................................................................. 43 2.1.5. Thủy văn ............................................................................................................ 49 2.1.6. Thổ nhưỡng........................................................................................................ 53 2.2. Các hoạt động kinh tế xã hội ..................................................................................... 58 2.2.1. Dân tộc và chính sách phát triển kinh tế xã hội .................................................. 58 2.2.2. Phát triển nông – lâm nghiệp: ............................................................................ 60 CHƢƠNG 3 ........................................................................................................................ 65 3.1. Cơ sở dữ liệu và mô hình tính toán............................................................................ 65 3.1.1. Cơ sở dữ liệu..................................................................................................... 65 3.1.3. Quy trình tính toán ............................................................................................ 69 3.2. Tính toán nhiệt độ bề mặt khu vực Tây Nguyên ........................................................ 70 3.3. Tính toán chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên.......................................................... 75 3.3.1. Tính toán chỉ số NDVI từ MOD09A1.................................................................. 75 i
3.3.2. Tính TVDI từ LST và NDVI ................................................................................ 78 3.4. Cảnh báo nguy cơ hạn hán khu vực Tây Nguyên ................................................... 83 KẾT LUẬN......................................................................................................................... 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 92 ii
DANH MỤC HÌNH Hình 1. Sơ đồ khu vực nghiên cứu Hình 1.1. Sơ đồ phân phối các sản phẩm MODIS theo hệ thống mắt lƣới sinusoidal Hình 1.2. Bức xạ điện từ của vật đen tuyệt đối ở các bƣớc sóng Hình 1.3. Định luật Wien và quan hệ bƣớc sóng/ cƣờng độ nhiệt độ bức xạ Hình 1.4. So sánh phát xạ của thạch anh với vật đen tuyệt đối Hình 1.5. Công suất bức xạ của kim loại theo các bƣớc sóng Hình 1.6. Cửa số khí quyển và các vùng phát xạ nhiệt Hình 1.7. Sơ đồ không gian của nhiệt độ bề mặt - chỉ số thực vật và mối quan hệ với sự bay hơi (evaporation), sự thoát hơi nƣớc của cây (transpiration) và phần trăm lớp phủ thực vật Hình 1.8. Mô phỏng về các yếu tố ảnh hƣởng tới nhiệt độ bề mặt đất. Các biến trong đƣờng tròn có thể nhận đƣợc từ dữ liệu viễn thám Hình 1.9. Chỉ số TVDI của một pixel ảnh (Ts, NDVI) đƣợc xác định nhƣ một tỷ lệ giữa đƣờng A = (Ts  Ts min ) và B = (Ts max  Ts min ) Hình 1.10. Ví dụ về không gian đặc trƣng tiêu chuẩn Ts- NDVI Hình 2.1. Bản đồ địa hình và bản đồ vờn bóng địa hình Tây Nguyên Hình 2.2. Bản đồ địa mạo Tây Nguyên Hình 2.3. Nhiệt độ trung bình tháng và lƣợng mƣa tháng của trạm Đà Lạt và Buôn Ma Thuột năm 2012 Hình 2.4. Sơ đồ các trạm khí tƣợng khu vực Tây Nguyên Hình 2.5. Bản đồ thủy văn Tây Nguyên Hình 2.6. Bản đồ đất của Tây Nguyên Hình 2.7. Hiện trạng lớp phủ rừng Tây Nguyên năm 2010 Hình 3.1. Quy trình tính toán chỉ số khô hạn TVDI Hình 3.2. Bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Tây Nguyên tổ hợp 8 ngày từ 26/02/2012 đến 5/03/2012 iii
Hình 3.3. Nhiệt độ bề mặt đất tổ hợp theo tháng cho tháng 1/2013(a), 2/2013(b), 3/2013(c) Hình 3.4. Nhiệt độ bề mặt đất tính từ ảnh MODIS và nhiệt độ bề mặt đất trung bình tháng 2/2012 và 11/2012 tại các trạm khi tƣợng Hình 3.5. Bản đồ chỉ số thực vật NDVI khu vực Tây Nguyên ngày 09/01/2013 Hình 3.6. Chỉ số TVDI của một pixel ảnh (Ts, NDVI) đƣợc xác định nhƣ một tỷ lệ giữa đƣờng A = (Ts  Ts min ) và B = (Ts max  Ts min ) Hình 3.7. Lấy mẫu trên ảnh LST để xác định rìa ƣớt của tam giác TVDI Hình 3.8. Phân ngƣỡng NDVI Hình 3.9. Thống kê LST min cho từng lớp NDVI sau khi phân ngƣỡng Hình 3.10. Giá trị rìa khô đƣợc sử dụng cho việc tính toán chỉ số TVDI ngày 09/01/2013 (trái) và ngày 2/12/2012 (phải) Hình 3.11. Chuỗi bản đồ TVDI tổ hợp tháng năm 2011 Hình 3.12. Chuỗi bản đồ TVDI tổ hợp tháng năm 2012 Hình 3.13. Chuỗi bản đồ TVDI tổ hợp tháng cho 11 tháng/ 2 cho mùa khô 2011-2012 và 2012-2013 Hình 3.14. Mối quan hệ giữa lƣợng mƣa trung bình tháng tại các trạm khí tƣợng và chỉ số khô hạn TVDI Hình 3.15. Sơ đồ chỉ số khô hạn của hai tỉnh Gia Lai và Đăk Lăk tổ hợp tháng cho tháng 12/2012(a), 1/2013(b), 2/2013(c) Hình 3.16. Bản đồ lớp phủ rừng 2010 khu vực Tây Nguyên iv
DANH MỤC BẢNG Bảng1. Số liệu hành chính các tỉnh vùng Tây Nguyên Bảng 1.1. Các đặc tính kỹ thuật của ảnh MODIS Bảng 1.2. 36 kênh phổ của ảnh MODIS Bảng 1.3. Các kênh ảnh MODIS đƣợc sử dụng để tính nhiệt độ bề mặt đất Bảng 1.4. Hệ số phát xạ trung bình của 11 loại cây trên kênh 31, 32 của MODIS Bảng 2.1. Nhiệt độ trung bình và lƣợng mƣa tại các trạm khí tƣợng của Tây Nguyên Bảng 2.2. Danh sách và tọa độ các trạm khí tƣợng của Tây Nguyên Bảng 2.3. Các loại đất chính vùng Tây Nguyên Bảng 2.4. Hiện trạng lớp phủ rừng Tây Nguyên năm 2010 Bảng 3.1. Các đặc tính kỹ thuật của MOD11A2 Bảng 3.2. Bộ dữ liệu sản phẩm của MOD11A2 Bảng 3.3. Nhãn đánh giá chất lƣợng sản phẩm cho MOD11A2 Bảng 3.4. Các đặc tính kỹ thuật của MOD09A1 Bảng 3.5 .Bộ dữ liệu sản phẩm của MOD09A1 v
Lời cảm ơn Trƣớc tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS. TS. Nguyễn Hiệu, thầy đã tận tình hƣớng dẫn em hoàn thành luận văn. Nhờ có sự giúp đỡ của thầy, em thấy mình trƣởng thành hơn rất nhiều sau luận văn thạc sỹ này. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các anh chị đồng nghiệp thuộc phòng Công nghệ Viễn thám, GIS và GPS, Viện Công nghệ Vũ trụ, Viện Hàn lâm khoa học Việt Nam. Các anh chị đã chỉ bảo tận tình, định hƣớng và tạo điều kiện cho em hoàn thành luận văn. Sau luận văn thạc sỹ, em học hỏi đƣợc rất nhiều điều cũng nhƣ kinh nghiệm nghiên cứu, làm việc. Em xin chân thành cảm ơn đề tài TN3/T16 thuộc chƣơng trình Khoa học và Công nghệ phục vụ phát triển kinh tế - xã hội vùng Tây Nguyên đã hỗ trợ kinh phí và tƣ liệu để em thực hiện luận văn. Em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trong khoa Địa lý và phòng Sau Đại học trƣờng Đại học Tự nhiên Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong thời gian học tập và nghiên cứu Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, ngƣời thân và bạn bè đã giúp đỡ, động viên khích lệ và chia sẻ cùng em trong quá trình thực hiện luận văn Hà Nội, tháng 12 năm 2013 Tác giả Nguyễn Thị Quỳnh Trang vi
MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Tây Nguyên là vùng cao nguyên ở Nam Trung Bộ Việt Nam có đất đai màu mỡ với đất đỏ bazan đặc trƣng, diện tích rừng còn lại lớn với thảm sinh vật đa dạng, có trữ lƣợng khoáng sản phong phú hầu nhƣ chƣa đƣợc khai thác và tiềm năng du lịch cao. Tuy nhiên hiện nay, vùng đất này đang phải đối mặt với không ít nguy cơ về suy thoái rừng cũng nhƣ suy thoái chất lƣợng đất, kéo theo những hậu quả nhƣ sụt giảm năng suất cây trồng và nguy cơ hạn hán, nạn khô hạn đang ngày một mở rộng diện tích. Tính đến tháng 3/2013, các tỉnh Tây Nguyên đã có trên 73.773 ha/600.000 ha cây trồng các loại bị hạn, chủ yếu là lúa nƣớc và cà phê. Dự báo, diện tích khô hạn các tỉnh Tây Nguyên sẽ còn tiếp tục tăng thêm 73.000 ha. Trong những năm gần đây, Tây Nguyên liên tục là một trong những khu vực chịu hạn hán và thiếu nƣớc trầm trọng nhất cả nƣớc. Từ đó có thể thấy những nghiên cứu về cảnh báo hạn hán là rất cần thiết cho công tác ứng phó, cũng nhƣ quy hoạch sử dụng đất hợp lý nói riêng, và sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên của Tây Nguyên nói chung. Nhiệt độ lớp phủ bề mặt (Land surface temperature - LST) là một trong các chỉ số về quá trình cân bằng năng lƣợng trên bề mặt Trái đất, là kết quả của các tƣơng tác, trao đổi năng lƣợng giữa mặt đất – khí quyển. Nhiệt độ bề mặt đất đƣợc tính toán trên cơ sở sự phát xạ của các đối tƣợng bề mặt (đất đai, lớp phủ thực vật, bề mặt của nhà cửa…) và có mối liên quan mật thiết với các quá trình biến đổi của môi trƣờng đất, đồng thời cũng phản ánh sự thay đổi của lớp phủ thực vật, đóng vai trò quan trọng với các chỉ số cảnh báo hạn hán, ví dụ nhƣ trong điều kiện khô hạn, nhiệt độ lá cây tăng cao là một chỉ số phản ánh sự thiếu nƣớc của thực vật. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và các loại thực phủ sẽ góp phần tìm ra câu trả lời tốt nhất để cải thiện những vấn đề nhƣ nạn hạn hán, sâu bệnh, cải thiện chất lƣợng môi trƣờng, từ đó làm cơ sở khoa học cho công tác cảnh báo hạn và quy hoạch sử dụng đất. 1
Trong điều kiện hiện nay ở Tây Nguyên, sử dụng các lực lƣợng hiện có chƣa thể đáp ứng những yêu cầu của công tác nghiên cứu, nên một hệ thống có khả năng cung cấp kịp thời, liên tục các thông tin giám sát và quản lý rừng trên diện rộng là hết sức cần thiết. Cùng với sự phát triển của công nghệ vệ tinh quan sát Trái đất, khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý trong nghiên cứu lớp phủ thực vật cho thấy có nhiều ƣu thế với điều kiện đặc thù của Tây Nguyên. Và việc ứng dụng ảnh viễn thám, đặc biệt là ảnh MODIS (có khả năng chụp 1 – 4 ảnh/ngày) hiện nay đáp ứng đƣợc các yêu cầu này. Ƣu điểm của ảnh MODIS là thể thu nhận đƣợc hàng ngày, với tần suất quan sát lãnh thổ cao, độ phủ trùm lớn, giúp thu thập thông tin nhanh chóng, đồng bộ, khách quan rất phù hợp cho công tác giám sát lớp phủ và phát triển của rừng. Đây là ƣu điểm vƣợt trội của dữ liệu này so với ảnh vệ tinh độ phân giải cao. Ngoài ra, ảnh MODIS cũng cung cấp những chỉ số quan trọng về hiện trạng lớp phủ rừng nhƣ các chỉ số sinh trƣởng thực vật, chỉ số diện tích lá, độ bốc hơi nƣớc bề mặt... Trong đó, các thông số về nhiệt độ bề mặt – LST (Land Surface Temperature) hay chỉ số khô hạn hoàn toàn có thể tính đƣợc từ ảnh vệ tinh MODIS phục vụ cho công tác cảnh báo hạn hán. Bên cạnh đó, trong các loại dữ liệu vệ tinh, ảnh MODIS đƣợc đánh giá là có thể cung cấp các thông tin về nhiệt độ cho độ chính xác cao nhất hiện nay. Vì những lý do trên, học viên chọn đề tài : “Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên” cho luận văn tốt nghiệp thạc sỹ của mình. 2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài. Tính đƣợc nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên bằng tƣ liệu ảnh MODIS phục vụ quản lý tài nguyên, môi trƣờng và cảnh báo hạn hán. Để đạt đƣợc mục tiêu, đề tại thực hiện các nhiệm vụ và nội dung sau: 1) Tổng quan nghiên cứu tính toán nhiệt độ bề mặt đất, và chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật từ dữ liệu ảnh MODIS; 2
2) Phân tích và đánh giá các nhân tố tự nhiên, kinh tế xã hội ảnh hƣởng đến nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên; 3) Tính toán và lập bản đồ chỉ số nhiệt độ bề mặt đất, chỉ số khô hạn khu vực Tây Nguyên; 4) Đánh giá nguy cơ hạn hán cho khu vực Tây Nguyên. 3. Giới hạn phạm vi nghiên cứu. Khu vực nghiên cứu có tọa độ địa lý: 11015' đến 15030' vĩ độ Bắc 107010' đến 109005' kinh độ Đông, thuộc phạm vi hành chính của các tỉnh, xếp theo thứ tự vị trí địa lý từ bắc xuống nam là: Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông và Lâm Đồng (hình 1). Hình 1. Sơ đồ khu vực nghiên cứu Tây Nguyên có phần lớn diện tích lãnh thổ thuộc về phía Tây dãy Trƣờng Sơn. Tây Nguyên là một tiểu vùng, cùng với vùng Duyên hải Nam Trung Bộ hợp thành vùng Nam Trung Bộ, thuộc Trung Bộ Việt Nam. Phía Bắc khu đo giáp tỉnh Quảng Nam và một phần tỉnh Quảng Ngãi, phía Đông giáp một phần Quảng Ngãi, Bình Định, Phú Yên, Khánh Hoà, Ninh Thuận, phía Nam giáp Bình Thuận, Đồng Nai, 3
Bình Phƣớc, phía tây giáp với các tỉnh Attapeu (Lào)và Ratanakirivà Mondulkiri (Campuchia). Trong khi Kon Tum có biên giới phía tây giáp với cả Lào và Campuchia, thì Gia Lai, Đắk Lắk và Đắk Nông chỉ có chung đƣờng biên giới với Campuchia. Còn Lâm Đồng không có đƣờng biên giới quốc tế. Bảng1: Số liệu hành chính các tỉnh thuộc Tây Nguyên năm 2010 Thành Thị Mật độ Tỉnh Tỉnh lỵ Huyện Dân số Diện tích phố xã dân số Thành phố Buôn 132 Đắk Lắk 1 1 13 1.733.100 13.125,4 km² ngƣời/km² Ma Thuột Đắk Nông Thị xã Gia Nghĩa 1 7 492.000 6.515,6 km² 76 ngƣời/km² Gia Lai Thành phố Pleiku 1 2 14 1.277.600 15.536,9 km² 82 ngƣời/km² Thành phố Kon Kon Tum 1 8 432.900 9.690,5 km² 45 ngƣời/km² Tum Lâm 122 Thành phố Đà Lạt 2 10 1.189.300 9.772,2 km² ngƣời/km² Đồng Nguồn: Tổng Cục Thống kê Việt Nam 4. Cấu trúc luận văn Ngoài phần Mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn đƣợc cấu trúc thành 3 chƣơng, cụ thể nhƣ sau: Chƣơng 1. Tổng quan nhiên cứu ứng dụng ảnh MODIS trong tính toán nhiệt độ bề mặt và cảnh báo khô hạn Chƣơng 2. Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến nhiệt độ bề mặt đất và nguy cơ hạn hán ở Tây Nguyên Chƣơng 3. Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt phục vụ cảnh báo khô hạn khu vực Tây Nguyên bằng dữ liệu ảnh MODIS 4
CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH TOÁN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN 1.1. Một số khái niệm liên quan đến nội dung nghiên cứu 1.1.1. Nhiệt độ bề mặt đất Nhiệt độ bề mặt đất (Land surface temperature - LST) đƣợc định nghĩa là nhiệt độ bề mặt trung bình bức xạ của một khu vực. Nhiệt độ bề mặt là một trong các chỉ số vật lý về quá trình cân bằng năng lƣợng trên bề mặt trái đất, là yếu tố cơ bản, quyết định các hiện tƣợng nhiệt trên mặt đất. Nó là kết quả tổng hợp của sự tƣơng tác và trao đổi năng lƣợng giữa khí quyển và mặt đất, và sự cân bằng giữa bức xạ nhiệt mặt trời với thông lƣợng khí quyển – mặt đất quy mô khu vực và trên toàn cầu. Nhiệt độ bề mặt là một chỉ thị quan trọng của sự cân bằng năng lƣợng trên bề mặt Trái đất cũng nhƣ của hiệu ứng nhà kính. Thông số này quyết định nhiệt độ không khí trên bề mặt đất và các bức xạ sóng dài giữa mặt đất và khí quyển, cũng nhƣ ảnh hƣởng tới các hiện tƣợng khác trên mặt đất, nhƣ lƣợng giáng thủy và suất phản chiếu albedo. Ngoài ra, nó còn ảnh hƣởng đến phân vùng năng lƣợng trên mặt đất, các thông lƣợng nhiệt bề mặt và thông lƣợng nhiệt ngầm. LST có mối liên hệ chặt chẽ với các quá trình biến đổi của môi trƣờng đất, đồng thời cũng phản ánh sự thay đổi của thực vật. Ví dụ, trong điều kiện khô hạn, nhiệt độ lá cây tăng cao là một chỉ số phản ánh sự thiếu nƣớc của thực vật (Mcvicar T. R. và Jupp D.L.B 1998). Nhiệt độ không khí trên bề mặt đất thƣờng khác đáng kể so với LST trên thực tế. Sự khác biệt này, phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và các loại lớp phủ. Mặc dù vậy vẫn có mối quan hệ chặt chẽ giữa nhiệt độ không khí và LST. LST khác với nhiệt độ không khí, vì LST liên quan chặt chẽ hơn tới các hoạt động sinh lý của lá cây trong các thảm thực vật, cũng nhƣ liên quan tới độ ẩm đất trong các vùng thƣa thớt cây. Nhiệt độ không khí thƣờng không biến đổi theo không gian nhƣ LST nên có thể đo đƣợc dễ dàng hơn, điều này rất hữu ích trong việc nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt 5
độ không khí và dữ liệu LST thu nhận từ dữ liệu vệ tinh. Độ chênh lệch khi đo đồng thời LST và nhiệt độ không khí có thể lên đến 20 độ K, do LST liên quan đến những chu trình năng lƣợng ngày đêm trên mặt đất và chịu ảnh hƣởng bới các yếu tố cảnh quan. Do độ nhạy của LST với độ ẩm đất và lớp phủ thực vật, nên nó là thành phần quan trọng trong rất nhiều ứng dụng nghiên cứu về khí hậu, thuỷ văn, sinh thái học và sinh địa hoá… [29]. Các nghiên cứu [11] đã cho thấy các yếu tố ảnh hƣởng đến sự thay đổi LST là: - Loại lớp phủ thực vật/ loại hình sử dụng đất. - Các điều kiện sinh lý. - Mật độ hoạt động của con ngƣời: nhƣ sản xuất nông nghiệp, khai thác lớp phủ đất, khai thác rừng…. - Loại cảnh quan. Với bề mặt đất trống, LST là nhiệt độ mặt đất, với thảm thực vật dày, LST có thể đƣợc xem nhƣ là nhiệt độ bề mặt tán của thực vật và với thảm thực vật thƣa thớt, nó là nhiệt độ trung bình của tán thực vật, thân cây và lớp đất nằm dƣới thảm thực vật. Với độ phân giải không gian khác nhau của các loại dữ liệu viễn thám, LST trong viễn thám có thể được định nghĩa là nhiệt độ bề mặt trung bình của mặt đất trên quy mô mỗi pixel là một hỗn hợp trộn lẫn giữa các loại lớp phủ khác nhau tại thời điểm chụp ảnh. LST đƣợc tính toán trên cơ sở phát xạ của các đối tƣợng bề mặt (đất đai, lớp phủ thực vật, bề mặt của nhà cửa…) quan sát bởi bộ cảm tại các góc nhìn tức thời và năng lƣợng điện từ đo đƣợc trên băng nhiệt hồng ngoại của các bộ cảm đặt trên vệ tinh. Từ đó, nó đƣợc mô hình hóa dựa trên các đặc tính vật lý của khí quyển và các chỉ số kỹ thuật của bộ cảm [30] Tính toán LST từ dữ liệu viễn thám là tính toán tổng hợp giữa các hợp phần của cán cân năng lƣợng và bốc hơi trên bề mặt đất. Các sản phẩm tính toán từ LST đƣợc sử dụng để hỗ trợ các nghiên cứu về thay đổi bề mặt đất nhƣ quá trình đô thị hóa, sa mạc hóa và nạn phá rừng. 6
Sự so sánh trực tiếp giữa các dữ liệu từ thực địa với LST thƣờng không có ý nghĩa mấy vì bề mặt đất thƣờng không đồng nhất mà LST là giá trị đại diện cho một điểm ảnh, với phạm vi bao trùm lớn. Điều này gây khó khăn trong việc phát triển các phƣơng pháp tính toán LST từ dữ liệu viễn thám và việc đánh giá các phƣơng pháp này [21] Ứng dụng của LST trong nghiên cứu khoa học và thƣơng mại rất đa dạng, nhƣ : biến đổi khí hậu, nhiệt độ đô thị, kiểm định các mô hình, quan trắc mùa vụ, quản lý nƣớc, cảnh báo cháy rừng, các ứng dụng về địa nhiệt …Nghiên cứu này sẽ tập trung vào mối quan hệ giữa LST với hiện trạng lớp phủ rừng, và ứng dụng của nó trong giám sát lớp phủ rừng. 1.1.2. Hạn hán, chỉ số khô hạn Hạn hán đƣợc nhìn nhận là một trong những hiện tƣợng môi trƣờng có tính phá hoại nghiêm trọng, gây ra sự sụt giảm sản lƣợng nông nghiệp và tăng đáng kể khả năng cháy rừng. Thông thƣờng, hạn hán thƣờng xảy ra trên diện rộng, nên việc quan trắc bằng các phƣơng pháp truyền thống rất khó khăn, đặc biệt ở những nƣớc đang phát triển, với nhiều hạn chế trong việc đầu tƣ cho hệ thống quan trắc các tham số môi trƣờng. Hạn hán gây ra nhiều tác hại rất nặng nề, hơn cả lũ lụt, vì nếu với lũ lụt, các tác động chỉ xảy ra trong phạm vi thời gian ngắn, thì hạn hán bắt đầu trên 1 khu vực từ vài tháng đến vài năm, sau đó kéo dài lâu hơn và chậm hơn so với lũ lụt, và rất khó nhận biết ở giai đoạn đầu mới xuất hiện. Bản chất diễn ra âm thầm và khó quan sát trực quan của hạn hán gây ra nhiều khó khăn trong việc đánh giá, xem xét về loại thiên tai này. Thông thƣờng, có 4 loại hạn hán: hạn hán khí tƣợng, hạn hán nông nghiệp, hạn hán thủy văn học và hạn hán kinh tế xã hội [23] * Hạn hán khí tượng học Loại hạn hán này thể hiện hoàn toàn trên cơ sở sự khô hạn và khoảng thời gian khô hạn. Cƣờng độ và khoảng thời gian là hai yếu tố quan trọng nhất trong nghiên cứu loại hạn hán này. Hạn hán khí tƣợng nên đƣợc định nghĩa theo từng khu vực vì điều 7
kiện khí quyển, yếu tố dẫn đến sự thiếu hụt lƣợng mƣa, lại phụ thuộc khí hậu từng vùng. * Hạn hán nông nghiệp Loại hạn hán này kết hợp các tính chất khác nhau của hạn hán khí tƣợng với ảnh hƣởng của nông nghiệp và lƣợng mƣa, sự khác nhau giữa lƣợng hơi nƣớc thoát ra thực tế và tiềm năng, là sự thiếu hụt nƣớc trong đất và các yếu tố sinh lý khác của đất và thực vật. Nghiên cứu hạn hán nông nghiệp thƣờng đƣợc tiến hành trên cơ sở khác biệt về độ nhạy của các loại cây trồng trong các giai đoạn phát triển khác nhau. Khu vực nông nghiệp là rất quan trọng trong nghiên cứu loại hạn hán này vì nó là khu vực đầu tiên bị ảnh hƣởng nghiêm trọng bởi hạn hán. *Hạn hán thủy văn Loại hạn hán này liên quan đến ảnh hƣởng của những thời kỳ thiếu hụt lƣợng mƣa trên bề mặt hoặc dƣới bề mặt cung cấp nƣớc hơn là thiếu hụt lƣợng mƣa. Hạn hán thủy văn thƣờng xảy ra đồng thời hoặc sau hạn hán khí tƣợng và hạn hán nông nghiệp. Không giống nhƣ hai loại hạn hán đã kể trên, hạn hán thủy văn cần nhiều thời gian diễn ra hơn trƣớc khi sự thiếu hụt lƣợng mƣa đƣợc nhận diện trong các thành phần khác của hệ thống thủy văn (nhƣ hồ chứa và lƣợng nƣớc ngầm). *Hạn hán kinh tế- xã hội Loại hạn hán này liên quan đến nguồn cung và cầu của một số hàng hóa kinh tế hoặc dịch vụ với các yếu tố của hạn hán khí tƣợng, hạn hán thủy văn và hạn hán nông nghiệp. Để minh họa, có thể coi nguồn cung của 1 số loại hàng hóa kinh tế nhƣ nƣớc và thủy điện, những yếu tố phụ thuộc thời tiết. Nhu cầu đối với những hàng hóa này luôn luôn tăng do sự tăng lên của dân số, mức tiêu thụ bình quân đầu ngƣời cũng tăng. Hạn hán kinh tế - xã hội sẽ xuất hiện nếu cầu vƣợt quá cung. Trong nghiên cứu này, học viên sẽ chỉ đề cập đến việc quan trắc và đánh giá hạn hán nông nghiệp. 8
Theo phƣơng pháp quan trắc hạn hán theo điểm truyền thống, lƣợng mƣa ngắn hạn và dài hạn thƣờng đƣợc áp dụng đồng thời để đƣa ra các miêu tả kỹ lƣỡng về mật độ, chu kỳ, và phân bố không gian của hạn hán. Với dữ liệu viễn thám hiện nay, cung cấp phƣơng pháp kết hợp các phát xạ từ bề mặt đất và các thông tin về nhiệt là cách tiếp cận phù hợp và đáp ứng đƣợc yêu cầu cập nhật, và nhiều yêu cầu khác của quan trắc hạn hán. Dựa trên mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đất và thực trạng lớp phủ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng tƣ liệu ảnh viễn thám để tính toán các chỉ số phục vụ cảnh bảo khô hạn và hạn hán nhƣ chỉ số VCI (Vegetation Condition Index – chỉ số điều kiện thực vật), TCI (Temperature Condition Index – chỉ số điều kiện nhiệt độ), CWSI (Crop Water Stress Index – chỉ số thiếu hụt nƣớc cho mùa vụ), TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index – chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật) hay VTCI (Vegetation Temperature Condition Index – chỉ số điều kiện thực vật – nhiệt độ)... Mỗi loại chỉ số khô hạn đều có những ƣu điểm riêng, đã và đang đƣợc áp dụng để nghiên cứu khô hạn ở một số khu vực trên thế giới. 1.2. Giới thiệu chung về dữ liệu ảnh MODIS Ảnh MODIS đƣợc thu từ 2 vệ tinh do NASA phóng lên quỹ đạo là vệ tinh Terra (phóng vào tháng 12/1999) và vệ tinh Aqua (vào tháng 6/2002). Với độ phủ chụp lên đến hơn 2.330 km, trong khoảng thời gian một ngày đêm, các đầu đo của các vệ tinh này sẽ quét gần hết Trái đất trừ một số dải hẹp ở vùng xích đạo. Các dải này sẽ đƣợc phủ hết vào ngày hôm sau. Các ứng dụng tiêu biểu của ảnh MODIS có thể kể đến là: nghiên cứu khí quyển, mây, thời tiết, lớp phủ thực vật, biến động về nông nghiệp và lâm nghiệp, cháy rừng, nhiệt độ mặt nƣớc biển và màu nƣớc biển, v.v Bên cạnh đó, dữ liệu MODIS đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xây dựng các mô hình tƣơng tác cho các hiện tƣợng xảy ra trên toàn bộ Trái đất. Các mô hình này cũng có thể đƣợc sử dụng để dự báo trƣớc những biến động của môi trƣờng. 9
Ảnh MODIS gồm có 36 kênh phổ, bao gồm các kênh kế thừa từ vệ tinh LandSat cộng thêm các kênh trong vùng cận hồng ngoại và hồng ngoại dài. Trong số bảy kênh phổ chủ yếu đƣợc sử dụng cho lập bản đồ bề mặt đất, các kênh từ 3-7 (với độ phân giải không gian 500 m) có bƣớc sóng trung tâm tại 648, 858, 470, 555, 1240, 1640, và 2130 nm. Kênh 1 và 2 có độ phân giải không gian 250 m đƣợc tập trung vào màu đỏ (620-670 nm) và hồng ngoại (841-876 nm) đƣợc thiết kế để phục vụ việc tính toán sản phẩm chỉ số thực vật chuẩn hóa (NDVI) toàn cầu. Các dải phổ trải dài từ vùng ánh sáng nhìn thấy (VIS) đến khu vực sóng hồng ngoại dài (LWIS) của ảnh MODIS cho phép đo một số lƣợng lớn (40-50) các thông số địa vật lý. Ảnh MODIS có độ phân giải thời gian khá cao (trong một ngày đêm có thể thu đƣợc 2 ảnh bên ngày và 2 ảnh ban đêm), cung cấp dữ liệu ảnh toàn cầu 2 ngày một lần và dữ liệu đƣợc lƣu trữ ở dạng 12 bit. Ngoài ra, ảnh MODIS có đặc tính chỉnh hình học và phổ. Phƣơng pháp chỉnh phổ kênh đối với kênh đƣợc tham chiếu cho 36 kênh cho ra sai số ½ pixel hoặc cao hơn. Tƣ liệu ảnh MODIS đƣợc cung cấp miễn phí trên các hệ thống máy chủ của NASA và một số tổ chức khác trên thế giới. Để đảm bảo chất lƣợng của sản phẩm, các điểm kiểm chứng đƣợc sử dụng để tiến hành việc kiểm chứng độ chính xác. Điều cần lƣu ý khi sử dụng các sản phẩm MODIS là chất lƣợng mỗi pixel và đƣợc lƣu trữ dƣới dạng số nhị phân. Vì lý do này, việc chuyển đổi giá trị điểm ảnh của metadata từ số thập phân sang số nhị phân và giải đoán chúng dựa trên hƣớng dẫn sử dụng cho mỗi dòng sản phẩm trƣớc khi sử dụng nó là rất cần thiết ( Nugroho , 2006). 10
Bảng 1.1. Các đặc tính kỹ thuật của ảnh MODIS[31] Quỹ đạo ở độ cao 705km, đồng bộ mặt trời, gần cực Kích thƣớc dải quét 2330 km Tốc độ truyển dữ liệu 11 Mbps (mỗi ngày đêm) Định dạng dữ liệu 12 bits Độ phân giải không 250m (kênh 1-2) gian 500m (kênh 3-7) 1000m (kênh 8-36) Tuổi thọ hoạt động 6 năm Chu kỳ lặp 1-2 ngày Dƣới đây là bảng liệt kê 36 kênh phổ theo độ phân giải không gian và bƣớc sóng cùng mục đích sử dụng chính của từng kênh. Bảng 1.2. 36 kênh phổ của ảnh MODIS [31] 1 Kênh 1 đến 19 đơn vị là nm; kênh 20 đến 36 đơn vị là µm 2 Đơn vị phản xạ phổ là (W/m2 -µm-sr) Kênh Bƣớc sóng1 Phản xạ Mục đích sử dụng phổ2 1 620 - 670 21.8 Nghiên cứu đƣờng biên của đất/ mây/ aerosols 2 841 - 876 24.7 3 459 - 479 35.3 Nghiên cứu đặc tính của đất/ mây/ aerosols 4 545 - 565 29.0 5 1230 - 1250 5.4 6 1628 - 1652 7.3 7 2105 - 2155 1.0 8 405 - 420 44.9 Nghiên cứu màu nƣớc biển/ sinh vật phù du/ hóa 9 438 - 448 41.9 sinh 10 483 - 493 32.1 11 526 - 536 27.9 11
12 546 - 556 21.0 13 662 - 672 9.5 14 673 - 683 8.7 15 743 - 753 10.2 16 862 - 877 6.2 17 890 - 920 10.0 Nghiên cứu bốc hơi nƣớc khí quyển 18 931 - 941 3.6 19 915 - 965 15.0 20 3.660 - 3.840 0.45(300K) Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt/ mây 21 3.929 - 3.989 2.38(335K) 22 3.929 - 3.989 0.67(300K) 23 4.020 - 4.080 0.79(300K) 24 4.433 - 4.498 0.17(250K) Nghiên cứu nhiệt độ khí quyển 25 4.482 - 4.549 0.59(275K) 26 1.360 - 1.390 6.00 Nghiên cứu mây, bốc hơi nƣớc 27 6.535 - 6.895 1.16(240K) 28 7.175 - 7.475 2.18(250K) 29 8.400 - 8.700 9.58(300K) Nghiên cứu các đặc tính của mây 30 9.580 - 9.880 3.69(250K) Nghiên cứu tầng ozon 31 10.780 - 11.280 9.55(300K) Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt/ mây 32 11.770 - 12.270 8.94(300K) 33 13.185 - 13.485 4.52(260K) Nghiên cứu các đặc tính của mây 34 13.485 - 13.785 3.76(250K) 35 13.785 - 14.085 3.11(240K) 36 14.085 - 14.385 2.08(220K) Hai đầu thu Terra và Aqua cung cấp 38 sản phẩm chủ yếu. Các sản phẩm này cung cấp thông tin về đất liền, đại dƣơng và khí quyển. Với tính năng nhƣ vậy, các dữ liệu MODIS đƣợc sử dụng ở nhiều tỷ lệ khác nhau: tỷ lệ trung bình và nhỏ, hoặc về phƣơng diện lãnh thổ, từ quy mô cấp vùng, khu vực đến quy mô toàn cầu. Vệ tinh TERRA mang đầu đo MODIS ban ngày đi từ bắc xuống nam, qua xích đạo khoảng 12