Đồ án Monitoring sự biến động môi trường rừng ngập mặn khu vực Bãi Nhà Mạc - Đình Vũ tỉnh Hải Phòng bằng công nghệ viễn thám và GIS

§å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K481 Më ®Çu 1 TÝnh cÊp thiÕt cña ®Ò tµi: Trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y, diÔn biÕn cña hiÖu øng nhµ kÝnh ngµy cµng phøc t¹p, hiÖn t­îng biÕn ®æi khÝ hËu vµ nãng lªn toµn cÇu ®· vµ ®ang lµm cho nh÷ng khèi b¨ng khæng lå ë B¾c Cùc vµ nam Cùc tan nhanh khiÕn cho n­íc biÓn d©ng nhanh h¬n thÕ kû tr­íc nhiÒu. §©y lµ mèi ®e do¹ ®èi víi c¸c n­íc cã ®Þa h×nh thÊp. Theo ®¸nh gi¸ cña Ban Liªn chÝnh phñ vÒ biÓn ®æi khÝ hËu (IPCC) thuéc Liªn HiÖp Quèc th× ViÖt Nam vµ Bangladesh lµ hai n­íc sÏ chÞu thiÖt h¹i nÆng nÒ nhÊt do n­íc biÓn d©ng. ë ViÖt Nam, thùc tÕ cho thÊy: Khi nh÷ng c¬n b·o lín ®æ bé vµo n­íc ta trong 3 n¨m võa qua, ë nh÷ng tuyÕn ®ª tuy cã kÕt cÊu yÕu, x©y ®¾p b»ng ®Êt nÖn, nh­ng nhê cã c¸c d¶i rõng ngËp mÆn(RNM) che ch¾n ®ª vÉn ®øng v÷ng vµng tr­íc sãng giã. Trong khi ®ã, ë mét sè ®Þa ph­¬ng nh­ ë C¸t H¶i (H¶i Phßng), HËu Léc(Thanh Ho¸), nh÷ng n¬i rõng ngËp mÆn phßng hé bÞ suy tho¸i nÆng do bÞ chÆt ph¸ hoÆc bÞ chuyÓn ®æi sang c¬ cÊu kinh tÕ kh¸c, nh÷ng tuyÕn ®ª kiªn cè ®­îc x©y ®¾p b»ng bª t«ng hoÆc kÌ ®¸ ®· kh«ng chÞu ®ùng ®­îc sãng giã vµ ®· bÞ ph¸ hñy nhiÒu ®o¹n. H¶i Phßng lµ mét trong nh÷ng tØnh cã diÖn tÝch ph©n bè RNM.Tuy diÖn tÝch kh«ng nhiÒu (3.719,9 ha-n¨m 2006) nh­ng nã lµ hÖ sinh th¸i ®Æc biÖt, cã gi¸ trÞ vµ ý nghÜa to lín vÒ ®a d¹ng sinh häc ®èi víi viÖc b¶o vÖ m«i tr­êng, ®êi sèng ng­êi d©n vµ ph¸t triÓn kinh tÕ x· héi. Bªn c¹nh ®ã, RNM còng rÊt nh¹y c¶m víi t¸c ®éng cña con ng­êi vµ thiªn nhiªn (Phan Nguyªn Hång, NguyÔn Duy Minh. 2004) Mét sè n¨m tr­íc ®©y, RNM ë H¶i Phßng bÞ suy tho¸i rÊt nhiÒu do tèc ®é ph¸t triÓn nu«i trång thuû s¶n ven bê, c¸c chñ rõng ®· khoanh nu«i, ®¾p ®Çm nu«i trång thuû s¶n lµm suy gi¶m §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K482 mét phÇn hÖ sinh th¸i RNM. Sù chuyÓn ®æi c¬ cÊu s¶n xuÊt ch¹y theo lîi Ých kinh tÕ tr­íc m¾t lµ nguyªn nh©n g©y ra c¸c hËu qu¶ vÒ sinh th¸i-m«i tr­êng nh­: g©y « nhiÔm m«i tr­êng, diÖn tÝch ®Êt tho¸i ho¸ ngµy cµng nhanh, n­íc mÆn lÊn s©u vµo néi ®Þa lµm gi¶m n¨ng suÊt c©y n«ng nghiÖp, nguån gièng t«m cua gi¶m, m«i tr­êng sinh s¶n vµ ph¸t triÓn cña nhiÒu loµi h¶i s¶n bÞ suy tho¸i; b·o t¸p ph¸ ®ª, nhµ cöa, ®êi sèng cña ng­êi d©n ven biÓn bÞ ®e do¹ nghiªm träng. D÷ liÖu viÔn th¸m víi ®Æc ®iÓm ®a thêi gian vµ phủ trïm khu vực rộng là một c«ng cụ hữu hiệu cho nghiªn cứu biến động lớp phủ thực vật ngập mặn và đ· được thế giới sử dụng từ nhiều năm nay trong lĩnh vực này (Rubi Hern¸ndez Cornejo1 2000; B. Satyanarayana 2001; Martin BÐland1* 2001), F. BONN (2006) ; Macintosh, D. J., 1, et al. (1999); Ferdinand Bonn, Pham Van Cu (2001)). Ở nước ta đ· cã nhiều c«ng tr×nh ứng dụng viễn th¸m trong nghiªn cứu lớp phủ thực vật ngập mặn nh­ : (Lª Thị V©n Huế, 2001; Phạm Văn Cự, 2001; Phan Nguyªn Hồng và cộng sự, 1997; Nguyễn Hoàng TrÝ et al, UNESCO, 2004… Nghiªn cøu c¸c ph­¬ng ph¸p quan tr¾c (monitoring) sù biÕn ®éng m«i tr­êng rõng ngËp mÆn lµ thiÕt thùc gãp phÇn theo dâi, ®¸nh gi¸ hiÖn tr¹ng nh»m gi¸m s¸t vµ dù b¸o sù biÕn ®éng cña lo¹i tµi nguyªn quÝ gi¸ nµy trong quÇn thÓ sinh th¸i ven biÓn ViÖt Nam nãi chung vµ cña H¶i Phßng nãi riªng. §Ó tµi tèt nghiÖp “ Monitoring sù biÕn ®éng m«i tr­êng rõng ngËp mÆn khu vùc B·i Nhµ M¹c-§×nh Vò tØnh H¶i Phßng b»ng c«ng nghÖ viÔn th¸m vµ GIS”®­îc lùa chän lµ xuÊt ph¸t tõ yªu cÇu thùc tÕ ®ã. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K483 2. Mục tiªu vµ nhiệm vụ cña đề tài Mục tiªu chÝnh của ®Ò tµi là nghiªn cứu hiện trạng và đ¸nh gi¸ biến động lớp phủ thực vật ngập mặn bằng c«ng nghệ viễn th¸m . Để đạt được mục tiªu trªn, đề tài tËp trung giải quyết những nhiệm vụ sau: + X©y dùng tổng quan về hiÖn tr¹ng lớp phủ thực vật ngập mặn ë ViÖt Nam nãi chung vµ ë ven biÓn H¶i Phßng nãi riªng. +T×m hiểu t×nh h×nh ứng dụng viễn th¸m trong nghiªn cứu RNM trªn thế giới vµ ë Việt Nam . +Thu thập tài liệu thống kª, bản đồ và dữ liệu ảnh vệ tinh vïng nghiªn cứu + X©y dựng cơ sở dữ liệu phục vụ xử lý và đ¸nh gi¸ biến động + Xử lý c¸c dữ liệu ảnh vệ tinh của một số thời điểm chụp vïng nghiªn cứu + Thành lập bản đồ, biểu đồ về lớp phủ thực vật ngập mặn và bản đồ biến động giữa hai thời điểm ở khu vùc nghiªn cøu. + иnh gi¸ sự biến động của lớp phủ thực vật ngập mặn tại khu vực nghiªn cứu. 3. Đối tượng và phạm vi nghiªn cứu: Đố i tượng nghiªn cứu của đề tài là th¶m thực vật ngập mặn trong khu vực Đình Vũ và khu vực bãi Nhà Mạc thuộc tỉnh Hải Phòng. Phạm vi nghiªn cứu của đề tài được giới hạn: - Về nội dung: §Ò tµi tập trung nghiªn cứu đ¸nh gi¸ c¸c yếu tố nh©n tạo ảnh hưởng đến biến động lớp phủ thực vật ngập mặn.Lớp phủ thực vật ngập mặn ®­îc xem xÐt, nghiªn cøu nh­ là một đối tượng của lớp phủ bề mặt. - Về kh«ng gian: TËp trung 2 khu vùc §×nh Vò vµ b·i Nhµ M¹c ven biÓn H¶i Phßng. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K484 - Về dữ liệu: Víi môc ®Ých kh¶o s¸t sù biÕn ®éng th¶m thùc vËt ngËp mÆn, qu¸ tr×nh nghiªn cøu dùa chñ yÕu vµo t­ liÖu viÔn th¸m ®a thêi gian, bao gåm cặp t­ liÖu ¶nh Landsat chôp n¨m1989 và 2001. Một số dữ liệu bæ sung kh¸c bao gồm c¸c lo¹i b¶n ®å, số liệu thống kª, và mét sè số liệu thực địa ®· ®­îc kÕt hîp sö dông. 4. ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiªn cứu Về mặt khoa học, nghiªn cứu gãp phần gióp sinh viªn mở rộng hiểu biết về lớp phủ thực vật ngập mặn, hiện trạng và sù biến động lớp phủ thực vật ngập mặn vïng ven biển tỉnh H¶i Phßng. Bªn cạnh đã, nã cho phÐp đ¸nh gi¸ khả năng của c«ng nghệ viễn th¸m và GIS trong việc nhận biết hiện trạng và ph©n tÝch biến động của lớp phủ thực vật ngập mặn ven biển tỉnh H¶i Phßng. Về mặt thực tiễn, c¸c kết quả nghiªn cứu của ®å ¸n đưa ra c¸c số liệu biến động RNM tại khu vực nghiªn cứu của hai thời điểm c¸ch nhau 12 năm (1989 và 2001) gãp phần chỉ ra khuynh hướng biến động của RNM dưới t¸c động cña c¸c qu¸ tr×nh c«ng nghiÖp hãa vµ sù chuyÓn ®æi c¬ cÊu kinh tÕ trong khu vùc. Đ©y cã thể là tài liệu bổ Ých cho c«ng t¸c quy hoạch, quản lý diện tÝch đấ t sản xuất n«ng nghiệp, đất nu«i t«m và nghiªn cứu biện ph¸p quy hoạch bảo vệ cũng như t¸i tạo rừng ngập mặn của c¸c x· ven biển H¶i Phßng theo hướng ph¸t triển bền vững. 5. Dữ liệu, trang thiết bị và phần mềm §å ¸n nghiªn cøu ®· sö dông nh÷ng tµi liÖu sau: - B¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ 1:25 000 khu vùc nghiªn cøu - B¶n ®å hµnh chÝnh tØnh H¶i Phßng tØ lÖ 1:250 000 - B¶n ®å hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt - Tµi liÖu vÒ ®iÒu kiÖn tù nhiªn, kinh tÕ-x· héi, d÷ liÖu thèng kª. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K485 - ¶nh vÖ tinh Landsat 2 n¨m 1989-2001 - Mét sè ®Ò tµi ®· nghiªn cøu liªn quan - M¸y tÝnh, phÇn mÒm xö lý ¶nh ENVI vµ phÇn mÒm GIS. 6. Phương ph¸p nghiªn cứu Để thực hiện c¸c nhiệm vụ của đề tài đặt ra, t¸c giả đ· sử dụng kết hợp phương ph¸p viễn th¸m với GIS và cã thực địa kiểm tra. Phương ph¸p viễn th¸m được sử dụng để ph©n loại c¸c ảnh vệ tinh Landsat, c¸c chức năng ph©n tÝch kh«ng gian của GIS được sử dụng để tÝch hợp c¸c kết quả ph©n lọai ảnh vệ tinh với dữ liệu bản đồ, dữ liệu thống kª thu thập được. Việc đ¸nh gi¸ biến động được tiến hành sau ph©n loại với sự trợ gióp của c«ng cụ tÝnh bảng chÐo (crossing) trong GIS. Phương ph¸p viễn th¸m và GIS được ¸p dụng trong cả c¸c bước ph©n tÝch tổng hợp và tr×nh bày kết quả nghiªn cứu. Trªn thực địa, t¸c giả đ· thu thập c¸c th«ng tin liªn quan đến sử dụng đất trong khu vực RNM. Dữ liệu thực địa bao gồm c¸c ghi chÐp và ảnh chụp thực địa cũng được nhập và cơ sở dữ liệu trªn nền bản đồ để tiện đố i s¸nh trong qu¸ tr×nh ph©n loại ảnh vệ tinh. C¸c dữ liệu cần thiết cho đề tài đ· được thu thập từ nhiều nguồn: th«ng qua c¸c cuộc tiếp xóc, trao đổ i, hội thảo khoa học, t×m kiếm trªn mạng Internet, trªn thư viện, và c¸c chuyến khảo s¸t thực địa. 7. Bố cục của đề tài §å ¸n bao gồm ….trang, h×nh, bảng, ảnh, tài liệu tham khảo và phụ lục. C¸c phần và chương của ®å ¸n được sắp xếp theo thứ tự sau: - Mở đầu - Chương 1: Tæng quan vÒ rõng ngËp mÆn khu vùc nghiªn cøu H¶i Phßng §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K486 - Chương 2: C¬ së khoa häc viÖc sö dông c«ng nghÖ viÔn th¸m nghiªn cøu biến ®éng rõng ngËp mÆn. - Chương 3. Ứng dụng viễn th¸m trong đ¸nh gi¸ biến động lớp phủ thực vật ngập mặn ë H¶i Phßng. - Kết luận và kiến nghị - Tài liệu tham khảo. - Phụ lục §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K487 Ch­¬ng I Tæng quan vÒ rõng ngËp mÆn khu vùc nghiªn cøu 1.1 §Æc ®iÓm ®iÒu kiÖn tù nhiªn (§KTN)- kinh tÕ x· héi (KTXH) H¶i Phßng. Kh¸i qu¸t chung vÒ khu vùc nghiªn cøu 1.1.1 VÞ trÝ ®Þa lý, ®Þa h×nh: Khu vùc nghiªn cøu bao gåm toàn bộ §×nh Vũ và b·i Nhà Mạc, nằm trong täa độ 200 48’ 24” - 200 54’ 23” độ vĩ bắc và 1060 45’ 16” – 1060 49’ 47” độ kinh ®«ng, thuộc vïng cửa s«ng Bạch Đằng. Khu vực cã địa h×nh tương đối bằng phẳng, ngập triều tự nhiªn nhưng ®· được đắp bờ bao để nu«i trồng thuỷ sản. Ngoại trừ một phần nhỏ tại mỏm tận cïng của §×nh Vũ kh«ng ngập triều. 1.1.2 KhÝ hậu, thủy văn  KhÝ hậu: KhÝ hậu khu vùc thuộc chế độ nhiệt đới giã mïa, mïa mưa từ th¸ng 4 đến th¸ng 10, mïa kh« từ th¸ng 11 đến th¸ng 3. Tổng lượng bức xạ năm trong kho¶ng 115 Kcal/cm2. Nhiệt độ trung b×nh năm 23,50C, cao nhất (th¸ng 7) 29,10C, thấp nhất (th¸ng 1) là 16,30C. Lượng mưa hàng năm n»m trong kho¶ng 1500-2000 mm, trung b×nh 1589 mm (trạm Hßn Dấu). Mưa nhiều nhất vào th¸ng 8 (347mm), thấp nhất vào th¸ng 12 (18mm). Độ ẩm tương đối trung b×nh 83%. Mïa giã đ«ng nam vào c¸c th¸ng 5-9, mïa giã đ«ng bắc vào c¸c th¸ng 11-3, chuyển tiếp vào th¸ng 4 và 10. Tốc độ giã trung b×nh 3- 4m/s. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K488 Hàng năm, cã 2-5 cơn b·o ảnh hưởng và 1-2 cơn b·o đổ bộ vào khu vực, tập trung vào c¸c th¸ng 7-9. B·o g©y mưa lớn và nước d©ng khi trong kỳ triều cường.  Thủy văn Chế độ thủy triều nhật triều đều, biªn độ cực đại 4  4,5m. Mỗi th¸ng cã hai kỳ nước cường, mỗi kỳ kÐo dài 1113 ngày và hai kỳ nước kÐm, mỗi kỳ kÐo dài 34 ngày. TËp trung vào c¸c th¸ng 79 b·o g©y mưa lớn và nước d©ng khi trong kỳ triều cường. 1.2 Mét sè ®Æc ®iÓm ph©n bè thùc vËt ngËp mÆn vµ c¸c yÕu tè ¶nh h­ëng 1.2.1 Kh¸i niÖm thùc vËt ngËp mÆn, rõng ngËp mÆn §· cã nhiÒu quan ®iÓm vÒ rõng ngËp mÆn (Reforestation), nh­ng 2 kh¸i niÖm sau ®©y lµ phï hîp nhÊt trong ®iÒu kiÖn cña ViÖt Nam Thực vật ngập mặn (Mangroves) là những thực vật trong vïng triều lªn triều xuống. Chóng thÝch nghi cao ở khu vực nước biển, cã đặc điểm riªng và ph¸t triển ở nơi mà chóng cã thể tồn tại trong m«i trường khắc nghiệt (Peter J,1999). RNM ®­îc coi là một trong những loại rừng quý hiếm trªn thế giới. Hệ sinh th¸i RNM th­êng ph©n bè dọc theo bờ biển nhiệt đớ i vµ cận nhiệt đớ i. Căn cứ vào mực thuỷ triều thấp và cao, RNM là hệ sinh th¸i đất ngập nước, bao gồm c©y ngập mặn và động vật mà chóng cã thể sống khi khu vực đã bị ch×m dướ i nước biển. RNM gồm cã 2 loại chÝnh sau (theo Dr. Peter J. Bryant). - RNM ven biển – t×m thấy ở giữa đại dương và đất liền trong điều kiện mặn - RNM ven s«ng – thấy ở dọc bờ s«ng trong điều kiện nước ngọt. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K489 Do sèng trong m«i tr­êng ngËp n­íc triÒu ®Þnh kú, nªn c¸c c©y ngËp mÆn (CNM) cã mét sè c¸c ®Æc tÝnh thÝch nghi rÊt ®Æc biÖt nh­: hÖ rÔ ph¸t triÓn, ngoµi nh÷ng rÔ ë d­íi mÆt ®Êt c¸c c©y nµy cßn cã thªm nh÷ng rÔ trªn mÆt ®Êt ®¶m nhiÖm chøc n¨ng h« hÊp, vµ gióp cho c©y ®øng v÷ng trong ®Êt bïn, h¹t cña mét sè lo¹i c©y cã thÓ n¶y mÇm ngay khi qu¶ cßn ë trªn c©y mÑ. C¸c c©y ngập mặn (CNM) sống ở vïng chuyển tiếp giữa m«i trường biển và đấ t liền. T¸c động của c¸c nh©n tố sinh th¸i ảnh hưởng đến sự tồn tại và ph©n bố của chóng. Tuy nhiªn cho đến nay chưa cã ý kiến thống nhất về vai trß, mức độ t¸c động của từng nh©n tố. Một khã khăn lớn thường gặp là c¸c loài CNM cã biªn độ thÝch nghi rất rộng với khÝ hậu, đất, nước, độ mặn. Do đã khi dựa vào một khu ph©n bố cụ thể nào đã để nhận định về t¸c động của m«i trường, cã thể kh«ng ¸p dụng được ở vïng kh¸c hoặc kh«ng thể suy ra tÝnh chất chung cho thảm thực vật này (Phan Nguyªn Hồng, 1999). 1.2.2 Kh¸i qu¸t vÒ thµnh phÇn vµ sù ph©n bè cña hÖ thùc vËt trong vïng RNM khu vùc nghiªn cøu Dựa vào c¸c yếu tố địa lý, khảo s¸t thực địa và một phần kết quả ảnh viễn th¸m, P.N.Hồng (1991, 1993) đ· chia RNM Việt Nam ra làm 4 khu vực và 12 tiểu khu: Khu vực I: ven biển Đ«ng Bắc, từ mũi Ngọc đến mũi Đồ Sơn Khu vực II: ven biển đồng bằng Bắc Bộ, từ mũi Đồ Sơn đến mũi Lạch Trường Khu vực III: ven biển Trung Bộ: Từ mũi Lạch Trường đến mũi Vũng Tàu Khu vực IV: ven biển Nam Bộ, từ mũi Vũng Tàu đến mũi Nải, Hà Tiªn. Nh­ vËy khu vùc nghiªn cøu thuéc khu vùc I: ven biÓn §«ng B¾c. Bê biÓn §«ng B¾c lµ khu vùc phøc t¹p nhÊt, thÓ hiÖn trong c¸c ®Æc ®iÓm vÒ ®Þa m¹o, thuû v¨n, vµ khÝ hËu, cã nh÷ng mÆt thuËn lîi §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4810 cho sù ph©n bè cña RNM nh­ng còng cã nh÷ng nh©n tè h¹n chÕ sù sinh tr­ëng vµ møc ®é phong phó cña c¸c loµi c©y, trong ®ã nhiÖt ®é ®· cã vai trß quan träng.(LuËn ¸n TSKH: P.N.Hång-1991). MÆc dï khu vùc nµy chÞu ¶nh h­ëng m¹nh cña b·o vµ giã mïa §«ng B¾c nh­ng nhê c¸c quÇn ®¶o thuéc VÞnh B¸i Tö Long vµ VÞnh H¹ Long che ch¾n nªn t¸c ®éng cña sãng bÞ gi¶m ®¸ng kÓ. C¸c s«ng chÝnh cã ®é dèc cao, dßng ch¶y m¹nh ®· ®em phï sa ra l¾ng ®äng trong VÞnh, cöa s«ng, cßn däc trªn s«ng Ýt b·i lÇy v× toµn sái, ®¸ cuéi. §Þa h×nh: ®Þa h×nh ven bê bÞ chia c¾t phøc t¹p, cã nhiÒu ®¶o ch¾n ë ngoµi t¹o nªn c¸c vÞnh ven bê, vµ c¸c cöa s«ng h×nh phÔu, phï sa ®­îc gi÷ l¹i thuËn lîi cho c©y ngËp mÆn sinh sèng. Khu vùc nµy ®­îc chia ra lµm 3 tiÓu khu: TiÓu khu 1: Tõ Mãng C¸i ®Õn Cöa ¤ng TiÓu khu 2: Tõ Cöa ¤ng ®Õn Cöa Lôc TiÓu khu 3: Tõ Cöa Lôc ®Õn mòi §å S¬n TiÓu khu 3 cã ®é dµi kho¶ng 55km, n»m trong hÖ thèng vïng cöa s«ng h×nh phÔu, ®Þa h×nh b»ng ph¼ng, Ýt chÞu t¸c ®éng cña sãng lín nhê c¸c ®¶o ®¸ v«i ë cuèi vÞnh H¹ Long vµ c¸c ®¶o lín kh¸c ch¾n ngoµi nh­ C¸t H¶i, Phï Long. Mét phÇn hÖ thèng s«ng Th¸i B×nh gåm s«ng Chanh, B¹ch §»ng, S«ng CÊm, L¹ch Chay ch¶y ra vïng cöa s«ng h×nh phÔu ®em theo mét l­u l­îng n­íc vµ phï sa t­¬ng ®èi lín sau khi ®· tiÕp nhËn n­íc phï sa s«ng Hång qua c¸c s«ng nèi. Nh×n chung hµm l­îng phï sa tõng s«ng thÊp nh­ng cã nhiÒu s«ng tËp trung trong vïng nªn tæng l­îng phï sa kh¸ lín, thuËn lîi cho RNM ph©n bè réng. Thñy triÒu n¬i ®©y mang tÝnh nhËt triÒu ®Òu, nh­ng c­êng ®é triÒu l¹i lín nhÊt toµn d¶i ven bê ViÖt Nam, do ®ã bÞ ¶nh h­ëng cña n­íc triÒu mÆn. Ngoµi ra trÇm tÝch b·i triÒu chñ yÕu lµ bïn sÐt, tÇng mÆt mµu n©u x¸m, kh¸ phong phó nªn RNM ph¸t triÓn réng vµ kÝch th­íc t­¬ng ®èi lín. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4811 QuÇn x· c©y ngËp mÆn gåm c¸c quÇn x· chÝnh nh­: M¾m tr¾ng vµ Só ë c¸c b·i triÒu lÇy. §©ng, VÑt dï, Trang ë n¬i ngËp triÒu trung b×nh. Tra, Gi¸, V¹ng h«i trªn ®Êt ngËp triÒu cao. H­íng tõ B¾c vµo Nam nh÷ng loµi c©y n­íc lî xuÊt hiÖn ngµy cµng nhiÒu. (P.N.Hång- 2000) Vai trß vµ tiÒm n¨ng cña th¶m thùc vËt RNM a. Trong tù nhiªn : RNM lµ mét phÇn kh«ng thÓ thiÕu ®èi víi hÖ sinh th¸i biÓn. Ai còng biÕt vai trß cña RNM trong viÖc b¶o vÖ m«i tr­êng, lµ “l¸ phæi xanh” rÊt quan träng ®èi víi c¸c thµnh phè, nh­ng vai trß cña RNM cßn nhiÒu h¬n, nã cßn nh­ nh÷ng “bøc t­êng xanh” cã t¸c dông phßng hé tr­íc giã vµ sãng biÓn. Nhê cã hÖ thèng rÔ dµy ®Æc trªn mÆt ®Êt nh­ hÖ rÔ chèng cña c¸c loµi §­íc(Rhizophora sp), rÔ h×nh ®Çu gèi cña c¸c loµi vÑt (Bruguiera sp)…c¶n sãng vµ tÝch luü phï sa cïng mïn b· thùc vËt t¹i chç nªn chóng cã t¸c dông lµm chËm dßng ch¶y, h¹n chÕ sù x©m nhËp mÆn vµ b¶o vÖ n­íc ngÇm (P.N.Hång vµ cs 2007) Ngoµi ra theo nghiªn cøu cña Y.Mazda vµ cs 1997 vµ sau ®ît sãng thÇn (26/12/2004) mét sè nhµ khoa häc:Y. Mazda(2006), G.Sriskanthan(2006) vµ mét sè tæ chøc quèc tÕ nh­ IUCN(2005),UNEP(2005)…®Òu ®¸nh gi¸ cao vai trß cña RNM trong viÖc gi¶m nhÑ lùc t¸c ®éng cña sãng vµ b¶o vÖ d©n c­ còng nh­ h¹ tÇng c¬ së ven biÓn. N¬i nµo cã RNM cßn nguyªn vÑn th× thiÖt h¹i rÊt Ýt v× RNM cã thÓ lµm gi¶m 50-70% chiÒu cao cña sãng vµ 90% n¨ng l­îng cña sãng lín Kh«ng chØ lµm gi¶m c­êng ®é sãng khi ®æ bé mµ nã cßn tham gia vµo hÖ sinh th¸i rõng m­a nhiÖt ®íi, ®iÒu hoµ khÝ hËu, tham gia kiÕn t¹o b¶o vÖ c¶nh quan ven bê, chèng xãi mßn, b¶o vÖ ®ª biÓn…§Æc biÖt RNM gãp phÇn lµm s¹ch m«i tr­êng do cã thÓ lµm gi¶m hµm §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4812 l­îng kim lo¹i nÆng cã trong n­íc th¶i néi ®Þa ®æ ra vïng cöa s«ng, ven biÓn, ®ång thêi gi÷ g×n sù c©n b»ng sinh th¸i tù nhiªn cho nh÷ng vïng ®Êt bÞ ngËp n­íc. NhiÒu nhµ khoa häc trong n­íc vµ trªn thÕ giíi ®· tËp trung nghiªn cøu vÒ kh¶ n¨ng tÝch luü cacbon cña rõng ®Æc biÖt lµ rõng ngËp mÆn vµ ®· ®­a ra c¬ së khoa häc cho thÊy, vai trß cña rõng trong viÖc hÊp thô vµ tÝch luü cacbon trong sinh khèi cña c©y vµ ®Êt rõng – t¹o bÓ chøa cacbon, h¹n chÕ sù gia t¨ng cña khÝ nhµ kÝnh. Ngoµi ra, viÖc nghiªn cøu tÝch luü cacbon trong hÖ sinh th¸i RNM cßn cã ý nghÜa quan träng, cung cÊp c¸c th«ng tin vµ sè liÖu cÇn thiÕt cho viÖc n©ng cao kh¶ n¨ng qu¶n lý rõng (NguyÔn thÞ Hång H¹nh, Mai Sü TuÊn-2007). b. Vai trß cña RNM trong viÖc b¶o tån ®a d¹ng sinh häc cho ®íi biÓn ven bê Hệ sinh th¸i RNM chứa đựng mức đa dạng sinh học rất cao, chẳng kÐm g× mức đa dạng của hệ sinh th¸i san h« trong đới biển ven bờ. Dễ dàng nhận biết rằng, nơi ở trong RNM ph©n ho¸ rất mạnh: trªn kh«ng, mặt đất, trong nước với c¸c dạng đ¸y cứng, đ¸y mềm, hang trong đất, những kh«ng gian chật hẹp trong bụi c©y, bộ rễ; điều kiện sống, nhất là độ muối lại biến động thường xuyªn, phï hợp với hoạt động cã nhịp điệu của dßng nước ngọt và thuỷ triều. Sinh vật sống trong RNM kh«ng những cã số lượng loài đ«ng mà trong nội bộ mỗi loài cßn cã những biến dị phong phó dễ thÝch nghi với những nơi ở kh¸c nhau, nguồn sống kh¸c nhau và điều kiện sống biến đổ i mu«n màu. Bởi vậy RNM là nơi lưu trữ nguồn gen giàu cã và cã gi¸ trị kh«ng chỉ cho c¸c hệ sinh th¸i trªn cạn mà cho cả vïng biển ven bờ. RNM là một trong những hệ sinh th¸i quan trọng trong việc bảo tồn đa dạng sinh học cho đới biển ven bờ, đồng thời duy tr× nguồn lợi §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4813 sinh vật tiềm tàng cho sự ph¸t triển (trước hết đối với nghề c¸) l©u bền (Ph¹m thÞ Lµn-2006) c. Vai trß trong nÒn kinh tÕ C©y ngËp mÆn sèng ë vïng chuyÓn tiÕp gi÷a m«i tr­êng biÓn vµ ®Êt liÒn, cã biªn ®é thÝch nghi rÊt réng víi khÝ hËu, ®Êt n­íc, ®é mÆn(P.N.Hång-2000). Do ®ã RNM cã nguån tµi nguyªn phong phó vÒ c¶ thùc vËt vµ ®éng vËt cã gi¸ trÞ kinh tÕ cao nh­: + §éng vËt: cã T«m he, t«m só, t«m rµo, t«m hép, t«m s¾t… chóng lµ c­ d©n trong vïng nhiÖt ®íi ë cöa s«ng, ®êi sèng cña chóng rÊt g¾n bã víi m«i tr­êng RNM, nh­ c¸ch nãi cña ng­êi d©n “con t«m «m c©y ®­íc” (P.N.Hång-1999), nhiÒu loµi c¸ cã gi¸ trÞ kinh tÕ cao l¹i lµ c¸ con nh­ c¸ Hång (Lutianus), c¸ mó (Epinephelus), c¸ l­îng (Nemipterus)…chóng tham gia vµo nhiÒu bËc dinh d­ìng trong vïng, ®ång thêi còng tham gia chÝnh trong cơ cấu đàn c¸ khai th¸c ở vïng cửa s«ng ven biển (Vũ Trung Tạng, 1994). + Thùc vËt: cã nhiÒu loµi c©y cã gi¸ trÞ kinh tÕ cao nh­ gç c¸c loµi c©y §­íc, VÑt, Cãc…rÊt cøng, mÞn, bÒn dïng lµm ®å dïng gia ®×nh. Tanin chiÕt xuÊt tõ vá c¸c c©y §­íc, VÑt, Dµ cã chÊt l­îng tèt, tû lÖ cao dïng nhuém v¶i, l­íi, vµ thuéc da. Ngoµi ra chóng cßn lµm chÊt ®èt, lµm c¸c s¶n phÈm c«ng nghiÖp, thøc ¨n ®å uèng cho gia sóc, vµ lµm thuèc ch÷a bÖnh (cã ®Õn 15 loµi ë n­íc ta cã thÓ ch÷a ®­îc bÖnh).(P.N.Hång-1995) RNM kh«ng tồn tại độc lập mà liªn hệ mật thiết với c¸c hệ sinh th¸i liªn đới trong lục địa và biển. Kh«ng những thế, nã cßn duy tr× một nguồn lợi sinh vật tiềm tàng cho biển, nhất là ở vïng thềm lục địa… Nh×n chung, vai trß, chức năng của RNM đối với nu«i trồng thủy sản cã thể được tãm tắt theo sơ đồ sau: §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4814 H×nh 1. 1.Vai trß, chức năng của RNM đối với nu«i trồng thủy sản (1Kapetsky, 1986) ( Nguồn: Phan Nguyªn Hồng, 1999. Rừng ngập mặn Việt Nam. NXB N«ng Nghiệp, Trang 126) Nguyªn nh©n lµm biÕn ®æi Rõng ngËp mÆn vµ hËu qu¶ RNM H¶i Phßng bị suy tho¸i nghiªm trọng, và ph¸t triển trải qua nhiều thời kỳ kh¸c nhau. Sự biến động này do hai yếu tố chÝnh là c¸c yếu tố tự nhiªn và c¸c hoạt động kinh tế - x· hội cïng với hậu quả của nã, vấn đề này cã thể kh¸i qu¸t theo sơ đồ sau (h×nh 1.2): H×nh 1. 2. Sơ đồ c¸c yếu tố ảnh hưởng đến RNM và những biến đổi của nã §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4815 a. C¸c yÕu tè tù nhiªn Theo kÕt qu¶ nghiªn cøu vÒ sù biÕn ®æi khÝ hËu víi hÖ sinh th¸i(HST) RNM ViÖt Nam cho thÊy cã 6 yÕu tè ¶nh h­ëng trùc tiÕp ®Õn HST nh¹y c¶m nµy: nhiÖt ®é kh«ng khÝ, l­îng m­a, giã mïa ®«ng b¾c, b·o, triÒu c­êng, ho¹t ®éng cña con ng­êi. Ngoµi ra còng cã sù liªn quan gi¸n tiÕp gi÷a biÕn ®æi khÝ hËu vµ HSTRNM th«ng qua sù thay ®æi vÒ mùc n­íc biÓn. Mét sè yÕu tè cã thÓ t¸c ®éng ngay, trong lóc c¸c yÕu tè kh¸c t¸c ®éng trong t­¬ng lai nh­: giã mïa ®«ng b¾c, sù t¨ng c­êng cña dßng ch¶y s«ng, m­a lín ë ®Þa ph­¬ng, sù tÝch tô phï sa, c¸c t¸c ®éng cña con ng­êi (P.N.Hång-1993) Giã mïa ®«ng B¾c gãp phÇn quan träng lµm t¨ng mùc n­íc biÓn, Giã mïa xuÊt hiÖn vµo mïa kh« tõ th¸ng 11 ®Õn th¸ng 4 n¨m sau, vµo thêi kú thuû triÒu cao nhÊt trong n¨m (th¸ng 10 ®Õn th¸ng 12) kÕt hîp víi giã m¹nh lµm n­íc mÆn x©m nhËp s©u vµo ®Êt liÒn. Sù t¨ng dßng ch¶y cña s«ng còng lµ mét nguyªn nh©n chÝnh, nh­ng th­êng chØ x¶y ra vµo mïa m­a vµ chØ ¶nh h­ëng ng¾n h¹n. §Æc biÖt n­íc biÓn d©ng cao nhÊt trong nh÷ng ngµy cã m­a b·o kÕt hîp triÒu c­êng, g©y thiÖt h¹i to lín vÒ tµi s¶n cho céng ®ång ven biÓn, lµm cho bê biÓn bÞ xãi lë, kÓ c¶ nh÷ng vïng cã d¶i RNM phßng hé. b. C¸c ho¹t ®éng kinh tÕ – x· héi: RNM lµ hÖ sinh th¸i ®Æc biÖt, cã gi¸ trÞ vµ ý nghÜa to lín vÒ ®a d¹ng sinh häc ®èi víi viÖc b¶o vÖ m«i tr­êng vµ ph¸t triÓn kinh tÕ-x· héi. Nh­ng ®Ó ph¸t triÓn nu«i thuû s¶n, chuyÓn dÞch c¬ cÊu kinh tÕ n«ng nghiÖp tõ viÖc ph¸ RNM ®¾p ®Ëp ®Ó trång lóa, ®¾p bê c¸c ®Çm t«m trµn lan trong vïng b·i triÒu ®· ng¨n c¶n sù vËn ®éng cña thuû triÒu, qua ®ã ¶nh h­ëng lín ®Õn sù sinh tr­ëng vµ ph¸t triÓn cña c¸c loµi c©y ngËp mÆn, lµm mÊt n¬i dinh d­ìng cña h¶i s¶n vµ ®éng vËt vïng triÒu, lµm thay ®æi dßng ch¶y, gi¶m sù ph©n t¸n n­íc ë c¸c b·i triÒu vµ vïng ven biÓn. ViÖc sö dông n­íc ngÇm ®Ó ®iÒu chØnh ®é mÆn trong c¸c vïng nu«i §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4816 t«m réng lín còng nh­ sö dông l·ng phÝ n­íc trong sinh ho¹t ®· dÉn ®Õn sù suy gi¶m nghiªm träng nguån n­íc ngÇm cÇn thiÕt cho c¸c loµi c©y ngËp mÆn vµ c¸c sinh vËt sèng trong ®Êt bïn vµ ®ång thêi ¶nh h­ëng ®Õn cÊu tróc ®Þa chÊt cña vïng ven biÓn (P.N.Hång vµ cs 2007) Ngoµi ra, nguyªn nh©n ®¸ng chó ý ®ã lµ chÝnh s¸ch qu¶n lý RNM cña chÝnh quyÒn ®Þa ph­¬ng. Khi giao rõng vÒ cho c¸c ®Þa ph­¬ng qu¶n lý th× chÝnh quyÒn nhiÒu x· ch­a quan t©m, thËm chÝ cßn lµm ng¬ tr­íc sù ph¸ rõng cña ng­êi d©n. Chi côc kiÓm l©m ng­êi Ýt, ph­¬ng tiÖn kh«ng ®ñ m¹nh vµ thiÕu chÕ tµi cÇn thiÕt ®Ó xö lý c¸c vô vi ph¹m. MÆt kh¸c ch­a cã quy ho¹ch râ rµng gi÷a diÖn tÝch nu«i h¶n s¶n vµ ph¸t triÓn RNM t¹o ra nguy c¬ RNM bÞ chÆt ph¸ vµ lÊn chiÕm. ViÖc qu¶n lý vµ sö dông ®Êt ®ai t¹i b·i båi cßn bÊt cËp, chång chÐo gi÷a c¸c dù ¸n vµ môc ®Ých sö dông. Quan ®iÓm cña mét sè ng­êi lµm c«ng t¸c qu¶n lý cho r»ng RNM Ýt cã gi¸ trÞ kinh tÕ so víi lîi Ých nu«i t«m, tõ ®ã cã nh÷ng c©n nh¾c tÝnh to¸n thiªn lÖch vÒ nu«i t«m. C¸c ph­¬ng ph¸p nghiªn cøu biÕn ®éng trong tr¾c ®Þa Trong tr¾c ®Þa, nghiªn cøu biÕn ®éng cã 2 ph­¬ng ph¸p lµ: - Ph­¬ng ph¸p truyÒn thèng: §o trùc tiÕp ngoµi thùc ®Þa, hoÆc sö dông ¶nh hµng kh«ng. - øng dông c«ng nghÖ viÔn th¸m ®Ó ph©n tÝch trªn ¶nh vÖ tinh C¶ hai ph­¬ng ph¸p ®Òu cã nh÷ng ­u nh­îc ®iÓm riªng: trong ®ã ph­¬ng ph¸p truyÒn thèng cho ®é chÝnh x¸c cao, tuy nhiªn nã tèn rÊt nhiÒu thêi gian, hiÖu qu¶ kinh tÕ kh«ng cao, vµ nhiÒu ®Ò tµi nghiªn cøu phôc vô môc ®Ých riªng kh«ng cÇn kÕt qu¶ b¶n ®å biÕn ®éng víi ®é chÝnh x¸c qu¸ cao. Nªn cÇn cã gi¶i ph¸p h÷u hiÖu h¬n trong kiÓm kª, ®¸nh gi¸ t×nh tr¹ng rõng ngËp mÆn. Ngµy nay, víi sù ph¸t triÓn cña kü thuËt thu thËp d÷ liÖu tõ vÖ tinh, t×nh tr¹ng líp phñ hoÆc sö dông ®Êt cña 1 khu vùc hoµn toµn cã thÓ ®­îc ghi nhËn theo chu kú nhÊt ®Þnh (16 ngµy ®èi víi d÷ liÖu Landsat). Ph­¬ng ph¸p nghiªn cøu biÕn ®éng tõ ¶nh vÖ tinh b»ng c«ng nghÖ viÔn th¸m th× cho kÕt qu¶ kh«ng chÝnh x¸c b»ng ph­¬ng ph¸p trªn, tuy nhiªn nÕu kÕt §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4817 hîp víi ®i thùc ®Þa kiÓm tra th× cho kÕt qu¶ cã ®é chÝnh x¸c còng kh¸ cao, phôc vô tèt cho môc ®Ých sö dông, vµ kh«ng tèn nhiÒu thêi gian mµ hiÖu qu¶ kinh tÕ cao h¬n rÊt nhiÒu so víi ph­¬ng ph¸p trªn. Nh­ vËy, vÉn ®¸p øng nhu cÇu sö dông mµ cho hiÖu qu¶ kinh tÕ cao cho nªn ph­¬ng ph¸p øng dông c«ng nghÖ viÔn th¸m ph©n tÝch trªn ¶nh vÖ tinh ®Ó nghiªn cøu sù biÕn ®éng ®· trë nªn phæ biÕn hiÖn nay. Do ®ã trong ®å ¸n nµy em ®· lùa chän ph­¬ng ph¸p viÔn th¸m ®Ó thùc hiÖn ®Ò tµi. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4818 Ch­¬ng II C¬ së khoa häc viÖc sö dông c«ng nghÖ viÔn th¸m-GIS nghiªn cøu biến ®éng rõng ngËp mÆn. 2.1 T×nh h×nh øng dông c«ng nghÖ viÔn th¸m trong nghiªn cøu líp phñ thùc vËt ngËp mÆn trªn thÕ giíi vµ ViÖt Nam.  Trªn thế giới Trªn thế giới, việc sử dụng ảnh vệ tinh trong nghiªn cứu tài nguyªn thiªn Nhiªn nãi chung và RNM nãi riªng đ· được tiến hành từ những năm 1970 sau khi Mỹ phãng thành c«ng vệ tinh tài nguyªn đầu tiªn Landsat1 vào ngày 23/07/1972. Sự ph¸t triển d©n số trong khu vực đới ven bờ đang dẫn tới những thay đổi lớn về kinh tế - x· hội cã t¸c động mạnh đến lớp phủ RNM. ChÝnh v× lý do đã, c«ng t¸c quản lý đới bờ, RNM đặc biệt được quan t©m và c«ng ước đất ngập nước và C«ng ước Ramsar (Ramsar Convention) đ· được đưa ra và th«ng qua ở Iran năm 1971. Cã rất nhiều t¸c giả viết về vấn đề quản lý RNM nhưng vẫn là hành động Ýt tÝnh chất x¸c thực (Peter R.Bacon). Ở Mỹ đ· sử dụng ảnh vệ tinh Modis, Aster, Landsat 7, Ikonos, Spot 1 để ph©n tÝch và m« h×nh ho¸ trong việc quản lý RNM với lý do là hệ thống vệ tinh cung cấp nguồn th«ng tin về hiện trạng m«i trường phục vụ cho vấn đề quản lý đới bờ rất tốt (Timothy F. Donato; Victor V. Klemas, 2001). Cũng là vấn đề quản lý RNM, Shailesh Nayak sử dụng ảnh vệ tinh cho nghiªn cứu quản lý đới bờ ở Ấn Độ và đưa ra kết luận RNM là hệ sinh th¸i cã năng suất cao, hệ sinh th¸i này chịu sức Ðp gia tăng d©n số và c¸c hoạt động ven bờ, toàn cầu ho¸. Điều đã cần thiết cho vấn đề bảo vệ ph¸t triển phï hợp đới ven bờ. Ở vịnh Phang nga - tỉnh Krabi – Th¸i Lan, xấp xỉ 200 km2 với diện tÝch RNM bao phủ, Tipamat Upanol, Nitin K. Tripathi sử dụng ảnh Landsat TM/MSS cho nghiªn cứu phạm vi RNM c¸c năm và so s¸nh để thấy sự thay đổi diện tÝch rừng khu vực. Ph©n tÝch dữ liệu ảnh IRS-1C LISS3 ngày §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4819 8/03/1999 khu vực Đ«ng Bắc Ấn Độ để thành lập bản đồ sử dụng đất và bản đồ RNM bằng phương ph¸p ph©n loại cã kiểm định Maximum likelihood. Kết quả ph©n loại này được kiểm tra thực địa kết hợp với ph©n tÝch mối quan hệ giữa chỉ số thực vật cã tham số thống kª (B. Satyanarayana và nnk. 2001) Một dự ¸n thiªn về nghiªn cứu c«ng nghệ trong quản lý RNM của Mỹ năm 2003 (COCATRAM) đ· nªu rất nhiều vấn đề như hiện trạng RNM và những nh©n tố kinh tế - x· hội liªn quan đến sự ph¸t triển RMM, phương ¸n kỹ thuật m«i trường trong quản lý phï hợp RNM ở Mỹ Latin và Wider Caribea. Th«ng qua việc tổng quan một số nghiªn cứu trªn thế giới cã thể thấy tầm quan trọng của việc bảo vệ RNM và khả năng to lớn của c«ng nghệ viễn th¸m trong theo dâi biến động RNM. Cũng th«ng qua đã cã thể nhận xÐt rằng tïy vào quy m«, mục đÝch nghiªn cứu mà c¸c dữ liệu vệ tinh kh¸c nhau đ· được sử dụng. Từ c¸c dữ liệu cã độ ph©n giải trung b×nh như MODIS đến c¸c dữ liệu cã độ ph©n giải siªu cao như IKONOS và Quickbird. Với diện tÝch ph©n bố và quy m« RNM như vïng ven biển H¶i Phßng th× d÷ liÖu Landsat cã khả năng cung cấp c¸c th«ng tin đủ để theo dâi sự biến động lớp phủ thực vật ngập mặn.  Ở Việt Nam So với nhiều nước kh¸c trªn thế giới, việc sử dụng viễn th¸m trong nghiªn cứu RNM ở Việt Nam diễn ra muộn hơn và ở quy m« nhỏ hơn. Từ đầu năm 1989 Việt Nam đ· trở thành thành viªn thứ 50 trªn Thế giới và là quốc gia đầu tiªn ở Đ«ng Nam Á ký c«ng ước quốc tế về c¸c vïng đất ngập nước (C«ng ước Ramsar), Vũ Đ×nh Thảo nghiªn cứu khả năng Sử dụng ảnh vệ tinh để thành lập bản đồ ph©n bố c¸c loại h×nh đất ngập nước ở Việt Nam. Với hiện trạng năm 2003 RNM Việt Nam bị mất là 400.000 ha, đã là thiệt hại rất lớn yªu cầu c¸c nhà nghiªn cứu phải quan t©m. Theo nghiªn cứu của FAO, diện tÝch RNM ở Cần Giờ - TP Hồ ChÝ Minh giảm từ 19.800 ha năm 1980 xuống cßn 14.700 ha năm 2000, bªn cạnh dữ liệu thống kª đã, dữ liệu ảnh vệ tinh là tài liệu tốt và kh¸ch quan cho nghiªn §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4820 cứu hiện trạng RNM. Nhãm nghiªn cứu Nguyễn Hoàng Anh, Trần Triết, Huỳnh Thị Minh Hằng, Viªn Ngọc Nam, Kazuyo Hirose, Mizuhiko Syoji đ· sử dụng ảnh vệ tinh Aster, Landsat TM/ETM (1989, 1994, 1997, 2001) để so s¸nh NDVI và gi¸ trị độ x¸m cho nghiªn cứu hiện trạng RNM Cần Giờ và đưa ra giải ph¸p quản lý. Lª Thị V©n Huế nghiªn cứu những chÝnh s¸ch, những nh©n tố như sự kh¸c biệt về x· hội và c«ng t¸c quản lý RNM để thấy được c¸i ưu nhược điểm của nã. Cïng với t×nh trạng của lưu vực s«ng Th¸i B×nh, huyện Tiªn L·ng – Hải Phßng đã được Nguyễn Huy Thắng 1996 quan t©m nghiªn cứu một số hoạt động như nu«i thuỷ sản, cua, ốc, c¸ và c¸c động vật kh¸c làm ảnh hưởng tới việc tăng trưởng RNM. Nhà nghiªn cứu RNM hàng đầu của Việt Nam, Phan Nguyªn Hồng cïng c¸c cộng sự kh¸c Sarah C. Coulter, Carlos M, Mai Sü Tuấn, NguyÔn Hoàng TrÝ…đ· nghiªn cứu chuyªn s©u về thực vật học với năng suất mà thực vật ngập mặn đem lại, được thử nghiệm Gia Lu©n, Th¸i Thuỵ - Th¸i B×nh. Đồng thời với việc sử dụng phương ph¸p viễn th¸m, phương ph¸p ph©n tÝch kh«ng gian của GIS đươc c¸c t¸c giả Martin Béland, Ferdinand Bonn và Phạm Văn Cự (Martin Béland1, Kalifa Goïta1, Ferdinand Bonn, Pham Van Cu, 2001) sử dụng để chứng minh t¸c động của đầm t«m với thay đổi rừng ngập mặn năm 1986 - 2001 ở huyện Giao Thủy – Nam Định. Ngoµi nh÷ng ®Ò tµi trªn cßn rÊt nhiÒu c¸c ®Ò tµi kh¸c nghiªn cứu về biến động lớp phủ thực vật ngập mặn ven biển được rất nhiều nhà nghiªn cứu quan t©m với nhiều khÝa cạnh kh¸c nhau. 2.2 C¬ së khoa häc vÒ viÔn th¸m 2.2.1 Nguyªn lý chung của viễn th¸m Viễn th¸m ®­îc ®Þnh nghĩa nh­ một khoa häc và c«ng nghÖ thu nhận, xö lý c¸c th«ng tin vÒ ®èi t­îng mà kh«ng tiếp xóc trực tiÕp víi chóng. Sãng ®iÖn tõ ®­îc phản x¹ hoÆc bøc x¹ tõ vËt thể là những nguån t­ liÖu chÝnh trong viÔn th¸m. C¸c thiÕt bÞ dïng ®Ó thu nhận sãng ®iÖn tõ phản x¹ hoÆc ph¸t x¹ tõ vËt thÓ ®­îc gäi là c¸c bé c¶m (remote sensor). §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4821 Ph­¬ng tiÖn dïng ®Ó mang bé c¶m ®­îc gäi là vËt mang (platform). M¸y bay và vÖ tinh là những vËt mang th«ng dông nhÊt trong kü thuËt viÔn th¸m. TÝn hiÖu ®iÖn tõ thu nhËn tõ ®èi t­îng nghiªn cøu mang theo c¸c th«ng tin vÒ ®èi t­îng. ViÔn th¸m thu nhËn, xö lý c¸c th«ng tin này, tõ c¸c th«ng tin phæ nhËn biÕt, x¸c ®Þnh ®­îc c¸c ®èi t­îng. H×nh 2.1: S¬ ®å nguyªn lý thu nhận h×nh ảnh của viễn th¸m 2.2.2 Cơ sở vật lý và nguyªn lý thu nhận h×nh ảnh  Cơ sở vật lý TÝn hiệu ®iện tõ thu nhận tõ ®èi t­îng nghiªn cøu mang theo c¸c th«ng tin vÒ ®èi t­îng. Viễn th¸m thu nhËn, xö lý c¸c th«ng tin này, tõ c¸c th«ng tin phæ nhận biết, x¸c ®Þnh ®­îc c¸c ®èi t­îng. Bøc x¹ ®iện tõ truyền n¨ng l­îng ®iÖn tõ dùa trªn c¸c dao ®éng cña tr­êng ®iện tõ trong kh«ng gian còng nh­ trong lßng vËt chÊt. Qu¸ tr×nh lan truyÒn này tu©n theo ®Þnh luËt Maxwel tại c¸c giải sãng cã b­íc sãng kh¸c nhau (h×nh 3). Vệ tinh Mặt trời Khí quyển Rừng Nước Cỏ Mặt đường Công trình xây dựng, nhà cửa Hấp thụ mặt trời Bức xạ mặt trời §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4822 Bước sóng EFH SFH UFH VHF HF MF LF Tia-Y Tia-X Cực tÝm Hồng ngoại sãng cực ngắn Nh×n thÊy Sãng Radio Cực tÝm 1 2 3 4 5 6 cận hồng ngäai hồng ngoại gần hồng ngoạitrung hồng ngoại nhiệt H×nh 2.2: C¸c bước sãng điện từ Mét sè vÊn ®Ò vËt lý ¶nh : BÒ mÆt tr¸i ®Êt vµ c¸c ®Çu ®o viÔn th¸m ®­îc ng¨n c¸ch bëi bÇu khÝ quyÓn vµ chÝnh khÝ quyÓn ®ã lµm biÕn ®æi tÝn hiÖu mµ ®Çu ®o viÔn th¸m thu nhËn ®­îc tõ mÆt tr¸i ®Êt. Nguyªn nh©n g©y nªn sù biÕn ®æi nµy lµ c¸c nhiÔu lµm thay ®æi mét sè tÝnh chÊt vËt lý cña sãng ®iÖn tõ. §é lín cña c¸c nhiÔu nµy phô thuéc vµo sù hiÖn diÖn thùc tÕ cña c¸c ph©n tö khÝ vµ ph©n tö chÊt láng hoÆc chÊt r¾n cã trong khÝ quyÓn vµ g©y ra ba hiÖn t­îng : hÊp thô, t¸n x¹ vµ khóc x¹.KhÝ quyÓn cã cÊu t¹o ph©n líp do sù ph©n bè cña c¸c ph©n tö biÕn ®æi trong kh«ng gian vµ theo thêi gian. §iÒu nµy lµm khÝ quyÓn cã t¸c dông nh­ lµ mét tÊm mµng läc t¸c ®éng rÊt m¹nh ®Õn qu¸ tr×nh ghi nhËn d÷ liÖu b»ng c¸c thiÕt bÞ viÔn th¸m. Hiện tượng hấp thụ, truyền qua và c¸c cửa sổ khÝ quyển Sù hÊp thô sãng ®iÖn tõ cña khÝ quyÓn diÔn ra là do có sù biÕn ®æi tr¹ng th¸i néi t¹i cña c¸c nguyªn tö và ph©n tö trong dải sãng nh×n thÊy , hång ngo¹i gÇn và do cã sù tån t¹i cña c¸c tr¹ng th¸i quay vµ tr¹ng th¸i dao ®éng cña c¸c ph©n tö trong d¶i hång ngo¹i xa và dải sãng siªu cao tÇn. C¸c loại khÝ hÊp thô sãng ®iÖn tõ trong khÝ quyÓn bao gåm cã Oxy (O2), O z«n (O3), h¬i 0.1nm 10nm 1 m 100 m 10mm 1 m 100m 10km §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4823 n­íc (H2O), khÝ c¸cbonnic (CO2), nit¬ (N2), oxÝt c¸cbon (CO) và mªtan (CH4). Qu¸ tr×nh hÊp thô sÏ làm gi¶m tÝn hiÖu trªn ®−êng ®i cña nã. Bøc x¹ ®iÖn tõ sÏ bÞ khÝ quyÓn hÊp thô råi sau ®ã ®­îc ph¸t x¹ l¹i d­íi d¹ng bøc x¹ nhiÖt. Sù thay ®æi vÒ mÆt nhiÖt l­îng này sÏ t¹o ra sù kh¸c biÖt vÒ nhiÖt ®é và ®é Èm t­¬ng ®èi víi c¸c khèi kh«ng khÝ ë c¸c kiÓu khÝ hËu kh¸c nhau. Trong viÔn th¸m chóng ta chØ quan t©m ®Õn kh¶ n¨ng lan truyÒn và kh¶ n¨ng t¸n x¹ cña khÝ quyển v× c¸c hiÖn t­îng này sÏ t¸c ®éng m¹nh ®Õn tÝn hiÖu mà ®Çu ®o viÔn th¸m sÏ nhËn ®­îc và lµm thay ®æi th«ng tin mà c¸c tÝn hiÖu này cung cấp. KhÝ quyÓn cã mét ®Æc ®iÓm rÊt quan träng là cã phản øng kh¸c nhau ®èi víi c¸c bøc x¹ ®iÖn tõ cã b­íc sãng kh¸c nhau. ®èi víi cña tia γ, tia X và c¸c bøc x¹ ®iÖn tõ cã b­íc sãng nhá h¬n 0,35  m (tia cùc tÝm) gÇn vïng nh×n thÊy th× khÝ quyÓn là mét d¹ng vËt chÊt ch¾n s¸ng và t¹i c¸c vïng này qu¸ tr×nh lan truyÒn sÏ kh«ng thÓ x¶y ra ®−îc. Trong kho¶ng tõ 0,4  m ®Õn gÇn 14  m, qu¸ tr×nh lan truyÒn qua khÝ quyÓn l¹i cã thÓ x¶y ra ë mét sè b­íc sãng nhÊt ®Þnh n»m gi÷a hai ng­ìng này. Trong vïng tõ 14  m ®Õn 1 mm th× kh¶ n¨ng truyền qua cña khÝ quyÓn l¹i bÞ h¹n chÕ mét c¸ch ®¸ng kÓ. Cuèi cïng, hÖ sè truyÒn qua cña khÝ quyÓn l¹i t¨ng lªn ë kho¶ng tõ 1mm ®Õn 8 cm và ®¹t møc tèi ®a ë d¶i sãng siªu cao tÇn. D­íi ®©y lµ h×nh thÓ hiÖn c¸c vïng cöa sæ khÝ quyÓn, lµ nh÷ng vïng phæ mµ vÖ tinh kh«ng thu nhËn ®­îc. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4824 Cửa sổ khÝ quyển Từ bước sãng Đến bước sãng Cực tÝm và nh×n thÊy 0,35  m 0,75  m Hồng ngoại gần 0,77  m 1,0  m 1,19  m 0,91  m 1,12  m 1,34  m Hồng ngoại trung b×nh 1,55  m 2,05  m 1,75  m 2,4  m Hồng ngoại nhiệt 3,35  m 4,5  m 8,0  m 10,2 m 17,0  m 4,16  m 5,0  m 9,2  m 12,4  m 22,0  m Siªu cao tần 2,06 mm 2,22 mm 3,0 mm 7,5 mm 20,0 mm 3,75 mm 11,5 mm và dài hơn Bảng 2.1: C¸c vïng sãng cã cửa sổ khÝ quyển Vïng phæ kh«ng thu ®­îc ¶nh §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4825 Chỉ trong c¸c vïng b­íc sãng này mà ng­êi ta míi thiÕt kế c¸c b¨ng phæ cho bộ cảm 2.2.3 nguyªn lý thu nhận h×nh ảnh H×nh 2.3: C¬ chÕ thu ¶nh quang häc • BÒ mÆt quan s¸t ®­îc rêi r¹c hãa (quantumizing) thành c¸c pixel cã kÝch th­íc kh¸c nhau tïy thuéc vệ tinh • Xung ®iÖn tõ “tÝch hîp” ph¸t ra tõ tõng pixel sÏ ®i qua g­¬ng quÐt ®Ó ®Õn bé t¸ch sãng ®Ó t¹o ra tÝn hiÖu ®¬n phæ theo thiết kÕ của bé c¶m • Sau khi ®­îc khuyÕch ®¹i, tÝn hiÖu ®¬n phæ thuéc c¸c b¨ng sãng kh¸c nhau sÏ ®­îc ghi vào bé nhí cña vÖ tinh d­íi d¹ng m· nhÞ ph©n • D÷ liÖu sÏ ®­îc truyÒn vÒ Tr¹m thu ¶nh TÊt c¶ c¸c vËt thÓ ®Òu ph¶n x¹, hÊp thô, ph©n t¸ch và bøc x¹ sãng ®iÖn b»ng c¸c c¸ch thøc kh¸c nhau và c¸c ®Æc tr­ng này th­êng ®­îc gäi là ®Æc tr­ng phæ. §Æc tr­ng này sÏ ®­îc ph©n tÝch theo nhiÒu c¸ch kh¸c nhau ®Ó nhËn d¹ng ra ®èi t­îng trªn bÒ mÆt ®Êt. KÓ c¶ ®èi víi gi¶i ®o¸n b»ng m¾t th× viÖc hiÓu biÕt vÒ ®Æc tr­ng phæ cña c¸c ®èi t­îng sÏ cho phÐp gi¶i thÝch ®ù¬c mèi quan hÖ gi÷a ®Æc tr­ng phæ và s¾c, t«ng mÇu trªn ¶nh tæ hîp mÇu ®Ó gi¶i ®o¸n ®èi t­îng. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4826 2.2.4 C¸c ®Æc tÝnh ph¶n x¹ phæ cña c¸c ®èi t­îng nghiªn cøu VÒ nguyªn t¾c, vệ tinh “nh×n” ®­îc tÊt c¶ c¸c ®èi t­îng trªn bÒ mÆt Tr¸i §Êt bao gåm: ®Êt (®¸ gèc, ®­êng nhùa, bª t«ng), n­íc và thùc vËt. §Æc tr­ng phæ cña c¸c ®èi t­îng này cã thÓ ®­îc biểu diÔn nh­ trªn h×nh 2.4 d­íi ®©y: K1(0,45~0,52 m):ph©n biÖt ®Êt vµ T.VËt K2 (0,52~ 0,6  m) : ph¶n x¹ tõ thùc vËt K3 (0,63~0,69 m) : hÊp thô chlorophyll K4 (0,76~ 0,9  m): ®­êng bê n­íc K5 (1,55~ 1,75  m): ®é Èm T.vËt K7(2,08~2,35 m):plantheat tress K6(10,4~12,5 m):b¶n ®å thñy nhiÖt H×nh 2.4 : §Æc tr­ng phæ ph¶n x¹ vµ øng dông Th«ng tin thu ®­îc tõ c¸c ®èi t­îng trong qu¸ tr×nh chôp ¶nh vÖ tinh là nhê sù kh¸c biÖt cña ph¶n øng víi sãng ®iÖn tõ cña c¸c ®èi t­îng kh¸c nhau (c¸c ph¶n øng: ph¶n x¹, hÊp thô, t¸n x¹ sãng ®iện tõ). Nh÷ng ®èi t­îng trªn mÆt ®Êt cã thÓ tæng qu¸t thành ba ®èi t­îng chñ yÕu là: líp phñ thùc vËt, ®Êt trèng (c¸t, ®¸, c¸c c«ng tr×nh x©y dùng) và n­íc. Mçi lo¹i ®èi t­îng này cã møc ®é ph¶n x¹ kh¸c nhau víi sãng ®iÖn tõ t¹i c¸c b­íc sãng kh¸c nhau (h×nh 2.4). Sau ®©y tãm t¾t ®Æc ®iÓm phæ ph¶n x¹ c¸c ®èi t­îng tù nhiªn chÝnh trong ViÔn th¸m Sở dĩ cã thể ph©n biệt ®­îcc c¸c ®èi t­îng trªn là do phæ ph¶n x¹ ¸nh s¸ng §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4827 mÆt Trêi cña chóng kh¸c nhau, nghÜa là tÝn hiÖu ph¶n x¹ do vÖ tinh thu ®­îc kh¸c nhau ë tõng ®èi t­îng. V× vËy, h×nh d¹ng cña ®­êng cong phæ ph¶n x¹ phô thuéc rÊt nhiÒu vào tÝnh chÊt cña c¸c ®èi t­îng. Trong thùc tÕ, c¸c gi¸ trÞ phæ cña c¸c ®èi t­îng hay cña mét nhãm ®èi t­îng còng rÊt kh¸c nhau. Nh­ng vÒ c¬ b¶n chóng dao ®éng xung quanh gi¸ trÞ trung b×nh nh­ h×nh 2.4 n­íc s¹ch n­íc phï sa H×nh 2.5 :sù kh¸c biÖt vÒ ®é ph¶n x¹ gi÷a c¸c ®èi t­äng tù nhiªn - Thực vật : Thùc vËt khoÎ m¹nh chøa nhiÒu diÖp lôc tè (Chlorophil), ph¶n x¹ rÊt m¹nh ¸nh s¸ng cã b­íc sãng tõ 0,45 - 0,67 m (t­¬ng øng víi d¶i sãng màu lôc - Green) v× vËy ta nh×n thÊy chóng cã màu xanh lôc. Khi diÖp lôc tè gi¶m ®i, thùc vËt chuyÓn sang cã kh¶ n¨ng ph¶n x¹ ¸nh s¸ng màu ®á tréi h¬n. DÉn ®Õn l¸ c©y cã màu vàng (do tæ hîp màu Green và Red) hoÆc màu ®á h¼n, ë vïng hång ngo¹i ph¶n x¹ (tõ 0,7 -1,3  m) thùc vËt cã kh¶ n¨ng ph¶n x¹ rÊt m¹nh, khi sang vïng hång ngo¹i nhiÖt và vi sãng mét sè ®iÓm cùc trÞ ë vïng sãng dài làm t¨ng kh¶ n¨ng hÊp thô ¸nh s¸ng cña h¬i n­íc trong l¸, kh¶ n¨ng ph¶n x¹ cña chóng gi¶m ®i râ rÖt và ng­îc l¹i, kh¶ n¨ng hÊp thô ¸nh s¸ng l¹i t¨ng lªn. §Æc biÖt ®èi víi rõng cã nhiÒu tÇng l¸, kh¶ n¨ng ®ã càng t¨ng lªn. - Nước : n­íc trong chØ ph¶n x¹ m¹nh ë vïng sãng cña tia xanh l¬ (Blue) và Nước sông sạch Nước sông có phù sa Thực vật silty clay soil musky soil 20 40 60 80 0 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 Bước sóng (m) Phần trăm phản xạ §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4828 yÕu dÇn khi sang vïng tia xanh lôc (Green), triÖt tiªu ë cuèi d¶i sãng ®á (Red). Khi n­íc bÞ ®ôc, kh¶ n¨ng ph¶n x¹ t¨ng lªn do ¶nh h­ëng sù t¸n x¹ cña c¸c vËt chÊt l¬ löng. Sù thay ®æi vÒ tÝnh chÊt cña n­íc (®é ®ôc, ®é mÆn, ®é s©u, hàm l­îng Clorophyl,...) còng ®Òu ¶nh h­ëng ®Õn tÝnh chÊt phæ cña chóng - Đất kh«: ®­êng cong phæ ph¶n x¹ cña ®Êt kh« t­¬ng ®èi ®¬n gi¶n, Ýt cã nh÷ng cùc ®¹i và cùc tiÓu mét c¸ch râ ràng, lý do chÝnh là c¸c yÕu tè ảnh h­ëng ®Õn tÝnh chÊt phæ cña ®Êt kh« phøc t¹p và kh«ng râ ràng nh­ ë thùc vËt. Tuy nhiªn quy luật chung là gi¸ trị phổ phản xạ của đất tăng dần về phÝa cã bước sãng dài. C¸c cùc trÞ hÊp thô phæ do h¬i n­íc còng diÔn ra ë vïng 1,4; 1,9 và 2,7  m. Bªn c¹nh ®ã, trong mét vài tr­êng hîp nhÊt ®Þnh, kh¶ n¨ng ph¶n x¹ cña c¸c ®èi t­îng kh¸c nhau l¹i gièng nhau, ®Æc biÖt là víi c¸c ®èi t­îng thùc vËt. Khi ®ã, chóng ta rÊt khã hoÆc kh«ng thÓ ph©n biÖt ®­îc c¸c ®èi t­îng này, nghÜa là bÞ lÉn. §©y là một trong nh÷ng h¹n chÕ cña ¶nh vÖ tinh. Th«ng qua ®Æc ®iÓm vÒ ®­êng cong ph¶n x¹ phæ cña c¸c ®èi t­îng ng­êi ta thiÕt kÕ c¸c thiÕt bÞ thu nhËn sao cho t¹i kho¶ng b­íc sãng ®ã c¸c ®èi t­îng cã ®é ph¶n x¹ phæ lµ kh¸c, dÔ ph©n biÖt nhÊt vµ ë nh÷ng kho¶ng n»m trong b­íc sãng nµy sù hÊp thô cña khÝ quyÓn lµ nhá nhÊt. Mçi lo¹i vÖ tinh ®­îc thiÕt kÕ ®Ó thu nhËn ë mét sè d¶i phæ nhÊt ®Þnh hay cßn gäi lµ c¸c kªnh phæ. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4829 H×nh 2.6 : c¬ chÕ thu ¶nh quang häc 2.2.5. Dữ liệu viễn th¸m và lựa chọn tư liệu ảnh cho vïng nghiªn cøu. a. Dữ liệu viễn th¸m D÷ liÖu viÔn th¸m gåm c¸c d÷ liÖu ¶nh vÖ tinh. ViÔn th¸m vÖ tinh sö dông c¸c bé c¶m g¾n trªn vệ tinh nh©n t¹o ho¹t ®éng ë nhiÒu b­íc sãng tõ 400 nm – 25cm ®Ó thu d÷ liÖu vÒ c¸c ®èi t­îng nghiªn cøu trªn Tr¸i §Êt. Mét sè bé c¶m ho¹t ®éng trong vïng nh×n thÊy và cËn hång ngo¹i cña d¶i phæ cung cÊp c¸c th«ng sè liªn hÖ víi màu cña ®èi t­îng, th­êng liªn quan ®Õn tÝnh chÊt hãa häc hay kho¸ng vËt cña ®èi t­îng. D÷ liÖu thu ®­îc tõ c¸c bé c¶m hång ngo¹i nhiÖt cho biÕt gi¸ trÞ liªn quan ®Õn nhiÖt ®é và c¸c tÝnh chÊt nhiÖt cña ®èi t­îng. Víi nh÷ng th«ng tin vÒ ®é nh¸m bÒ mÆt và ®é Èm cã thÓ chiÕt xuÊt tõ d÷ liÖu thu ë c¸c b­íc vi sãng (radar). ¶nh vÖ tinh ngày nay càng ®a d¹ng, cung cÊp nhiÒu th«ng tin. ViÖc øng dông viÔn th¸m trong nghiªn cøu biÕn ®éng líp phñ thùc vËt nãi chung và líp phñ thùc vËt ngËp mÆn nói riªng ®ßi hái ph¶i chó ý lùa chän d÷ liÖu sao cho phù hîp. C¸c th«ng sè quan träng nhÊt ®Æc tr­ng cho th«ng tin cña mét ¶nh vÖ tinh cÇn ®­îc lùa chän cho ®èi t­îng nghiªn cøu, ®ã là ®é ph©n gi¶i kh«ng gian, ®é ph©n gi¶i phæ và ®é ph©n gi¶i thêi gian. - Độ ph©n giải kh«ng gian: ®é ph©n gi¶i kh«ng gian cña ¶nh vÖ tinh, do ®Æc §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4830 tÝnh cña ®Çu thu, phô thuéc vào tr­êng nh×n tøc th× (IFOV) ®­îc thiÕt kÕ s½n. ý nghÜa quan träng nhÊt cña ®é ph©n gi¶i kh«ng gian là nã cho biết ®èi t­îng nhá nhÊt mà cã thÓ ph©n biÖt trªn ¶nh. Nguån: Trung t©m nghiªn cøu – øng dông viÔn th¸m và GIS CARGIS Tr­êng §¹i Häc Khoa Häc Tù Nhiªn Hµ Néi H×nh 2.7: Sù kh¸c biÖt vÒ ®é ph©n gi¶i trªn ¶nh Mçi pixel cña ¶nh ph¶n ¸nh mét gi¸ trÞ ph¶n x¹ trung b×nh cña mçi vËt thÓ trong pixel 80 m MSS 30 m TM 20 m SPO T XS C©y §­êng Th¶m cá Nhµ §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4831 - Độ ph©n giải phổ: vÖ tinh thu nhËn sãng ph¶n x¹ trªn mét kho¶ng b­íc sãng nhÊt ®Þnh. §é réng hÑp cña kho¶ng b­íc sãng này là ®é ph©n gi¶i phæ cña ¶nh. Theo h×nh 2.4, khoảng b­íc sãng càng hÑp th× tÝnh chÊt ph¶n x¹ phæ cña ®èi t­îng càng ®ång nhÊt. §é ph©n gi¶i bøc x¹ (Radiometric Resolution) (®é ph©n gi¶i phæ) ®­îc thÓ hiÖn trªn h×nh sau ®©y: ¶nh 8 bit ¶nh 2 bit ¶nh 1 bit Lµ møc ®é l­îng tö hãa(quantumizing) trÞ ®o bøc x¹ t¹i mçi poxel (1 bit, 2 bit, 8 bit, 16 bit v.v.). - Độ ph©n giải thời gian: vÖ tinh viÔn th¸m chuyÓn ®éng trªn quü ®¹o và chôp ¶nh Tr¸i §Êt. Sau mét kho¶ng thêi gian nhÊt ®Þnh, nã quay l¹i và chôp l¹i vïng ®ã chôp. Kho¶ng thêi gian này gäi là ®é ph©n gi¶i thêi gian cña vÖ tinh. Víi kho¶ng thêi gian lÆp l¹i càng nhá th× th«ng tin thu thËp càng nhiÒu. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4832 Ngoài ra, sè l­îng kªnh ¶nh còng là mét yÕu tè quan träng ¶nh h­ëng ®Õn Th«ng tin thu nhËn trªn ¶nh viÔn th¸m. ¶nh thu ®­îc càng nhiÒu kªnh th× càng cã nhiÒu th«ng tin vÒ ®èi t­îng thu ®­îc. C¸c ¶nh ®a phæ th«ng th­êng thu ®­îc tõ 3 – 10 kªnh. Kh¶ n¨ng nhËn biÕt ®èi t­îng trªn ¶nh vÖ tinh phô thuéc vào ®é ph©n gi¶i. C¨n cø vào ®é ph©n gi¶i kh«ng gian cña ¶nh, ta cã thÓ chia ra thành 4 møc d÷ liÖu ¶nh viÔn th¸m: mét là, d÷ liÖu cã ®é ph©n gi¶i thÊp nh­ ¶nh NOAA, hai là, d÷ liÖu cã ®é ph©n gi¶i trung b×nh nh­ ¶nh Landsat MSS (80m)… ba là, d÷ liÖu cã ®é ph©n gi¶i cao nh­ Landsat TM (30m, 15m), Spot (20m, 10m…) Aster (15m) và bèn là, ¶nh cã ®é ph©n gi¶i siªu cao nh­ IKONOS (1 – 5m), ¶nh Quikbirb (1m). §èi víi viÖc thành lËp b¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt nãi chung và líp phñ thùc vËt ngËp mÆn nãi riªng cho khu vùc ven biÓn tØnh H¶i Phßng th× d÷ liÖu ¶nh vÖ tinh ®­îc sö dông réng r·i h¬n tÊt c¶ vµ gi¸ thành rÎ h¬n (so víi ¶nh Spot. Aster..), so víi ¶nh Landsat MSS th× ¶nh Landsat TM cã ®é ph©n gi¶i kh«ng gian cao h¬n, ®é ph©n gi¶i phæ còng cao h¬n (¶nh Landsat TM cã 7 kªnh phæ, cßn ¶nh Landsat MSS cã 4 kªnh phæ). B¶ng 2.2 sau ®©y sÏ cho biÕt c¸c øng dông chÝnh cña c¸c kªnh phæ cña Landsat TM. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4833 Bảng 2.2. Bảng ứng dụng chÝnh của c¸c kªnh phổ của Landsat TM. Dùa vào øng dông chÝnh cña c¸c kªnh phæ nªu trong b¶ng trªn, ®èi víi viÖc nghiªn cøu líp phñ thùc vËt ngËp mÆn sÏ chó ý sö dông 4 kªnh 1, 2, 3, 4. Nh×n chung, d÷ liÖu ¶nh viÔn th¸m thuËn tiÖn cho viÖc thành lËp b¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt, t¹o c¸c b¶n ®å chØ sè nh­ chØ sè thùc vËt. Dùa vào ®é ph©n gi¶i thêi gian cña ¶nh ta cã thÓ ph¸t hiÖn ra biÕn ®éng líp phñ ®Êt. S¶n phÈm cña d÷ liÖu viÔn th¸m, kÕt hîp víi d÷ liÖu GIS nh»m t¹o ra th«ng tin h÷u Ých §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4834 nh»m ®¸nh gi¸, trî gióp quyÕt ®Þnh liªn quan ®Õn tài nguyªn thiªn nhiªn nãi chung và líp phñ thùc vËt nãi riªng. b. Lựa chọn tư liệu ảnh trong nghiªn cứu biến động lớp phủ thực vật ngập mặn khu vực B·i Nhµ M¹c-§×nh Vò Trong nghiªn cứu, việc lựa chọn tư liệu ảnh phụ thuộc vào đối tượng nghiªn cứu và nguồn tư liệu ảnh sẵn cã. Theo ®¸nh gi¸ trong nhiều c«ng bố khoa học ứng dụng c«ng nghệ viễn th¸m mỗi loại ảnh thường chỉ cã gi¸ trị sử dụng cho từng đối tượng cụ thể (nguồn: Phạm Quang Sơn, 2004). Trong nghiªn cứu đường bờ, đối tượng cần ph©n biệt là vïng đất và nước. Do đã, tư liệu ảnh sử dụng là c¸c ảnh như ảnh m¸y bay (ảnh màu, ảnh đen trắng…), c¸c ảnh viễn th¸m cã độ ph©n giải cao (ảnh SPOT, ASTER, Landsat TM, và ETM) hoặc ảnh Radar như ảnh vệ tinh Radarsat,…Đối với nghiªn cứu về trường nhiệt độ bề mặt nước biển, nghiªn cứu ch¸y rừng th× kªnh ảnh được sử dụng là kªnh hồng ngoại nhiệt (Thermal IR) ở c¸c vệ tinh như NOAA, MODIS, Landsat TM, Landsat ETM. Nếu như nghiªn cứu về lớp phủ thực vật cần lưu ý chọn c¸c kªnh phổ cận hồng ngoại (Near IR) cã ở ảnh SPOT, Landsat TM, Landsat ETM, Landsat MSS, và ảnh NOAA. C¸c tư liệu ảnh cã thể bổ xung th«ng tin hoặc thay thế cho nhau. Với ba đặc điểm chÝnh của dữ liệu viễn th¸m (độ ph©n giải kh«ng gian, phổ và độ ph©n giải thời gian), chủ yếu người sử dụng chỉ quan t©m đến độ ph©n giải kh«ng gian trong việc giải đo¸n c¸c đối tượng mà kh«ng mấy chó ý đến độ ph©n giải phổ (phản xạ phổ của đối tượng) và độ ph©n giải thời gian. Ưu thế mạnh của tư liệu viễn th¸m là khả năng ph©n biệt c¸c đối tượng kh¸c nhau dựa vào mức phản xạ của chóng, và c¸ch tối ưu nhất là kết hợp cả hai yếu tố phổ phản xạ và độ ph©n giải kh«ng gian. Để ph©n biệt tốt c¸c đối tượng, phương ¸n đa số người sử dụng trong kỹ thuật xử lý ảnh số là kết hợp nhiều ảnh cã độ ph©n giải kh¸c nhau. Bªn cạnh đã, thế mạnh của tÝnh đa thời gian trong dữ liệu ảnh vệ tinh với việc bổ xung th«ng tin cho c«ng t¸c thành lập c¸c bản đồ chuyªn đề như là bản đồ lớp phủ §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4835 với một số c¸c đối tượng thay đổi theo mïa màng là kh«ng thể thiếu. Đặc biệt trong nghiªn cứu biến động, ảnh vệ tinh cung cấp th«ng tin kh¸ch quan nhất. Th«ng tin viễn th¸m được sử dụng kết hợp với th«ng tin địa lý kh¸c và tÝch hợp trªn hệ thống GIS, hai c«ng nghệ này bổ xung cho nhau để chiết suất th«ng tin theo nhiều chiều và theo một kh«ng gian địa lý phục vụ cho vấn đề nghiªn cứu. Bảng 2.3 dưới ®©y sẽ cung cấp một số th«ng tin liªn quan đến việc sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh trong nghiªn cứu c¸c đối tượng ở khu vực ven biển tỉnh H¶i Phßng nãi riªng và đồng bằng, ven biển hiện nay. Bảng 2.3. So s¸nh khả năng sử dụng th«ng tin một số ảnh vệ tinh trong nghiªn cứu đồng bằng và ven biển §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4836 C¸c ứng dụng Tªn vệ tinh Landsat Landsat Seasat Spot Nimbus NOAA ThiÕt bÞ thu MSS TTM SAR HRV CZCS AVHR a. Nghiªn cứu địa mạo - T¸ch ®­êng bê - C¶nh quan ven bê - §o ®é s©u và ®Þa h×nh ®¸y biển - §Þa h×nh ®íi ven biÓn - Cöa s«ng và ch©u thæ s«ng - §Çm lÇy ven biÓn b. Động lực vïng ven bờ - BiÕn ®æi vïng bê - §é ®ôc và bïn c¸t l¬ löng - NhiÖt ®é mÆt n­íc và dßng ch¶y - Thay ®æi ®­êng bê - Dßng sa båi ven biển - Sãng biển và vïng sãng vì c. Sinh vật biển - Hàm l­îng t¶o và sinh VËt phï du - Thùc vËt ngËp n­íc và næi - Thùc vËt trong n­íc - §iÒu tra nguån lîi c¸ d. Họat động nh©n sinh - Quy hoạch vïng ven biển - Nguån g©y « nhiÔm n­íc biÓn - Sù cè tràn dÇu 3 3 3 2 3 3 2 2 0 4 3 0 3 3 3 3 3 2 4 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 # 3 3 3 3 2 1 3 2 3 3 # # 0 0 0 0 # # 2 # # # 3 0 # 1 2 1 2 1 1 2 1 1 0 2 1 3 # 1 2 3 2 1 3 2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 0 2 0 0 3 0 3 # 4 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 3 0 3 # 4 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 3 0 3 # §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4837 Mức độ sử dụng: 1. Kh¶ n¨ng sö dông tèt nhÊt 2. Kh¶ n¨ng sö dông khá 3. Kh¶ n¨ng sö dông trung b×nh 4. Cã thÓ sö dông nh­ng h¹n chÕ 0. Kh«ng thÓ sö dông #. Ch­a cã th«ng tin chÝnh x¸c (Phạm Quang Sơn, 2004) ë Việt Nam, viÖc øng dông c«ng nghÖ viÔn th¸m và GIS trong c¸c ngành khoa häc Tr¸i §Êt trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y là mét b­íc tiÕn míi ®¸ng kÓ. Nh­ng mét khã khăn lín là vÊn ®Ò cung cÊp t­ liÖu ¶nh vÖ tinh ®é ph©n gi¶i cao. Víi ph¹m vi cña ®å ¸n tèt nghiÖp nµy, chi phÝ cho viÖc mua ¶nh càng khã kh¨n. Trong kh¶ n¨ng tài liÖu cã ®­îc cña ®å ¸n t«i ®· lùa chän ¶nh LANDSAT ®Ó làm tài liệu. 2.2.6. Chiết xuất th«ng tin trªn ảnh viễn th¸m §Ó chiÕt xuÊt th«ng tin trªn ¶nh viÔn th¸m, cã nhiÒu ph­¬ng ph¸p kh¸c nhau Nh­ng cã thể chia thành 2 nhãm chÝnh là: gi¶i ®o¸n m¾t th­êng và xö lý sè. Gi¶i ®o¸n b»ng m¾t th­êng là ph­¬ng ph¸p khoanh ®Þnh c¸c vËt thÓ còng nh­ x¸c ®Þnh tr¹ng th¸i cña chóng nhê ph©n biÖt c¸c ®Æc tÝnh thÓ hiÖn trªn ¶nh (màu s¾c, kiÕn tróc, quan hÖ víi c¸c ®èi t­îng xung quanh…). Xö lý ¶nh sè ®Ó chiÕt xuÊt th«ng tin trªn ¶nh. C¶ hai ph­¬ng ph¸p này ®Òu cã nh÷ng ­u, nh­îc ®iÓm và ®­îc øng dông tïy vào tõng yªu cÇu sö dông. Víi môc tiªu chiÕt xuÊt th«ng tin và nghiªn cøu biÕn ®éng líp phñ thùc vËt ngËp mÆn cña khu vùc, ®å ¸n lùa chän ph­¬ng ph¸p xö lý ¶nh sè nhê ­u ®iÓm lín nhÊt cña ph­¬ng ph¸p là xö lý nhanh và ®a thêi gian. Trong ph¹m vi cña ®å ¸n, xö lý ¶nh sè ®­îc sö dông ®Ó chiÕt xuÊt th«ng tin vÒ líp phñ thùc vËt ngËp mÆn khu vùc nghiªn cøu víi quy m« pixel. ë quy m« pixel, ¶nh ®­îc ph©n läai vµ tÝnh to¸n chØ sè thùc vËt, hoÆc ph©n lo¹i cã kÕt hîp víi chØ sè thùc vËt( chØ sè thùc vËt ®ãng vai trß lµ mét trong c¸c kªnh ¶nh ®­îc ph©n lo¹i) 2.2.7 Quy tr×nh xö lý ¶nh §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4838 Trong phÇn nµy c¸c b­íc xö lý ¶nh sö dông trong ®å ¸n em ®· kÕt hîp chØ sè thùc vËt trong qu¸ tr×nh ph©n lo¹i nh»m n©ng cao ®é chÝnh x¸c cña kÕt qu¶ ph©n lo¹i.V× lý do ®ã, phÇn nµy còng sÏ ®Ò cËp ®Õn c¶ c¬ së vËt lý, c«ng thøc tÝnh chØ sè thùc vËt vµ ¸p dông cho ph©n lo¹i ¶nh khu vùc nghiªn cøu. Ta cã s¬ ®å sö lý ¶nh: 2.2.7.1 HiÓn thÞ ¶nh vÖ tinh . Th«ng th­êng, khi gi¶i ®o¸n ¶nh ng­êi ta kh«ng gi¶i ®o¸n c¸c ®èi t­îng trªn c¸c kªnh ¶nh riªng rÏ mµ th­êng tæ hîp c¸c kªnh nµy thµnh mét ¶nh ®a phæ. ¶nh tæ hîp mµu sÏ lµm cho m¾t ng­êi dÔ nhËn biÕt c¸c ®èi t­îng h¬n. Ph­¬ng ph¸p tæ hîp mµu : Ng­êi ta ®· thÊy r»ng mäi mÇu trong tù nhiªn ®Òu cã thÓ ®­îc biÓu diÔn qua ba mµu lµ: ®á (red); xanh l¸ c©y (green) vµ xanh n­íc biÓn (blue). Ba mµu nµy ®­îc gäi lµ ba mµu c¬ b¶n. ViÖc kÕt hîp ba mµu nµy víi c¸c s¾c §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4839 ®é ®Ëm nh¹t kh¸c nhau t¹o thµnh tÊt c¶ c¸c mµu kh¸c. VÝ dô mµu ®en lµ tr­êng hîp c¶ ba mµu trªn ®Òu b»ng kh«ng (kh«ng cã). H×nh 2.8: Tổ hợp màu từ ba màu cơ bản Mµu tr¾ng lµ tæ hîp cña gi¸ trÞ b»ng nhau vµ cùc ®¹i cña ba mµu c¬ b¶n. Trong kü thuËt th«ng tin, gi¸ trÞ ®é ®Ëm nh¹t cña mµu c¬ b¶n ®­îc biÓu thÞ b»ng sè. NÕu mçi mµu c¬ b¶n ®­îc ghi bëi 1 byte (8 bit) th× ®é ®Ëm nh¹t cña nã cã 256 gi¸ trÞ , tõ 0 ®Õn 255. Nh­ vËy víi c¸c gi¸ trÞ kh¸c nhau cña ba mµu c¬ b¶n, ta cã thÓ biÓu thÞ ®­îc 2563 gi¸ trÞ, t­¬ng ®­¬ng víi h¬n 16 triÖu mµu. CÇn l­u ý r»ng tæ hîp mµu tõ ba mµu c¬ b¶n chØ lµ mét ph­¬ng ph¸p ®Ó biÓu diÔn c¸c mµu trong tù nhiªn. Trªn thùc tÕ, cßn nhiÒu c¸ch kh¸c ®Ó biÓu diÔn c¸c mµu trong tù nhiªn nh­ng ta kh«ng xÐt tíi ë ®©y. Sù tæ hîp mµu ¶nh vÖ tinh ®Ó hiÓn thÞ trªn m¸y tÝnh còng sö dông nguyªn lý cña viÖc tæ hîp mµu tõ ba mµu c¬ b¶n. Mçi kªnh ¶nh ®­îc l­u tr÷ ë d¹ng 8 bit (1 byte) sÏ bao gåm 256 gi¸ trÞ tõ 0 ®Õn 255. Gi¸ trÞ cña mçi ®iÓm ¶nh ®­îc coi nh­ gi¸ trÞ m· ho¸ cña mét mµu c¬ b¶n. Nh­ vËy, víi ba kªnh ¶nh, ta cã thÓ m· ho¸ chóng nh­ gi¸ trÞ cña ba mµu c¬ b¶n vµ sau ®­îc tæ hîp víi nhau t¹o thµnh ¶nh tæ hîp mµu. Th«ng th­êng, ng­êi ta tiÕn hµnh g¸n mµu ®á cho kªnh cËn hång ngo¹i, xanh l¸ c©y cho kªnh §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4840 ®á, xanh n­íc biÓn cho kªnh xanh l¸ c©y. Tæ hîp trªn ®­îc gäi lµ tæ hîp mµu gi¶ vµ th­êng ®­îc sö dông trong gi¶i ®o¸n ¶nh viÔn th¸m. Trong tr­êng hîp cña §å ¸n, em ®· sö dông tæ hîp mÇu gi¶ ®Ó hiÓn thÞ ¶nh trªn mµn h×nh ®Ó tiÕn hµnh gi¶i ®o¸n. Tõ ®Æc tÝnh ph¶n x¹ phæ cña c¸c ®èi t­îng tù nhiªn vµ quy luËt trén mµu chóng ta cã thÓ tiÕn hµnh gi¶i ®o¸n ¶nh vÖ tinh, chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin cÇn quan t©m cña c¸c ®èi t­îng ®­îc thÓ hiÖn trªn ¶nh. H×nh 2.9: Kh«ng gian mµu RGB Rõng ngËp mÆn lµ mét ®èi t­îng tù nhiªn, tu©n theo nh÷ng quy luËt ph¶n x¹ phæ cña c¸c ®èi t­îng tù nhiªn. Do ®ã, sö dông ¶nh viÔn th¸m chóng ta cã thÓ tiÕn hµnh nghiªn cøu chóng th«ng qua ®Æc tÝnh ph¶n x¹ phæ cña tõng nhãm ®èi t­îng ®­îc thÓ hiÖn trªn ¶nh. 2.2.7.2 T¨ng c­êng chÊt l­îng ¶nh. ¶nh vÖ tinh gèc, do nhiÒu yÕu tè ¶nh h­ëng kh¸c nhau nªn th­êng cã chÊt l­îng hiÓn thÞ kh«ng cao. N· th­êng cã gi¸ trÞ tËp trung trong mét kho¶ng nhá (vÝ dô tõ 50 ®Õn 150). §iÒu nµy cã nghÜa lµ nã chØ cung cÊp mét sè l­îng nhá gi¸ trÞ cho viÖc hiÓn thÞ, do ®ã c¸c ®èi t­îng trªn ¶nh kh«ng ®­îc ph©n biÖt râ rµng, ¶nh th­êng tèi. Gi·n ¶nh lµ ph­¬ng ph¸p lµm cho kho¶ng gi¸ trÞ hiÓn thÞ cña ¶nh lín h¬n, do ®ã c¸c ®èi t­îng trªn ¶nh ®­îc ph©n biÖt râ rµng h¬n, ¶nh trë nªn s¸ng h¬n vµ dÔ dµng h¬n cho viÖc gi¶i ®o¸n trªn mµn h×nh. Khi tæ hîp ë c¸c kªnh kh¸c nhau th× møc ®é x¸m ®é §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4841 cña thùc vËt, nø¬c, ®Êt lµ kh¸c nhau ( V× gi¸ trÞ tõ 0 255 thÓ hiÖn møc ®é x¸m tèi cña ¶nh). ViÖc gi·n ¶nh nµy rÊt cÇn thiÕt v× khi lµm (nh­ n¾n chØnh, lÊy mÉu...) mét sè ®èi t­îng kh«ng râ, khi ®ã ta ph¶i gi·n ra cho næi bËt ®èi t­îng lªn. ViÖc thay ®æi nµy chØ lµ thay ®æi sù hiÓn thÞ chø kh«ng liªn quan ®Õn d÷ liÖu sè. x¸m ®é pixel míi = x¸m ®é gèc. 255 minmax Do ®ã viÖc t¨ng c­êng chÊt l­îng hiÓn thÞ cña ¶nh gióp cho c«ng t¸c gi¶i ®o¸n dÔ dµng vµ chÝnh x¸c h¬n, ng­êi ta th­êng ph¶i tiÕn hµnh c¸c b­íc t¨ng c­êng chÊt l­îng ¶nh tr­íc khi gi¶i ®o¸n. a) ¶nh tr­íc khi gi·n b) ¶nh sau khi gi·n H×nh 2.10: ¶nh tr­íc vµ sau khi gi·n tuyÕn tÝnh 2.2.7.3 N¾n chØnh h×nh häc. a. Sù cÇn thiÕt cña n¾n chØnh h×nh häc §Ó d÷ liÖu ¶nh cã to¹ ®é vµ tÝch hîp víi c¸c nguån d÷ liÖu kh¸c th× viÖc n¾n chØnh h×nh häc ph¶i ®­îc tiÕn hµnh. §©y lµ viÖc v« cïng quan träng trong c«ng t¸c xö lÝ ¶nh. D÷ liÖu ¶nh tr­íc khi thùc hiÖn phÐp n¾n chØnh h×nh häc th­êng chøa ®ùng sù mÐo vÒ h×nh häc vµ kh«ng thÓ sö dông nh­ mét b¶n ®å. Cã nhiÒu nguyªn nh©n g©y ra sù mÐo ®ã nh­: ®é cao bay, t­ thÕ bay, §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4842 vËn tèc bay cña m¸y bay hoÆc vÖ tinh, hay ¶nh h­ëng cña sù quay tr¸i ®Êt, ®é cong mÆt ®Êt, khóc x¹ khÝ quyÓn, ®Þa h×nh... ViÖc n¾n chØnh h×nh häc sÏ bï l¹i c¸c nguyªn nh©n g©y ra mÐo ®ã vµ lµm cho d÷ liÖu cã ®é trung thùc vÒ h×nh häc nh­ mét b¶n ®å. b. Nguyªn nh©n g©y ra mÐo ¶nh Ng­êi ta chia nguyªn nh©n g©y ra mÐo ¶nh thµnh 2 phÇn:  MÐo hÖ thèng: Sù mÐo nµy th­êng cè ®Þnh, biÕt tr­íc vµ dÔ dµng n¾n chØnh b»ng c¸ch ¸p dông c¸c c«ng thøc to¸n häc xuÊt ph¸t tõ c¸c m« h×nh cña sù mÐo ®ã. VÝ dô: do sù chuyÓn ®éng vÒ phÝa tr­íc cña vÖ tinh trong thêi gian g­¬ng quÐt quay, nªn d¶i quÐt ë mÆt ®Êt kh«ng vu«ng gãc víi h­íng quÐt mÆt ®Êt mµ bÞ h¬i xiªn, g©y nªn sù mÐo ngang ®­êng quÐt. Khi biÕt vËn tèc cña vÖ tinh, ta cã thÓ hiÖu chØnh ®­îc sù mÐo nµy. Th«ng th­êng, c¸c d÷ liÖu tr­íc khi ®Õn tay ng­êi sö dông ®· ®­îc n¾n chØnh sù mÐo hÖ thèng tõ n¬i cung cÊp ¶nh.  MÐo ngÉu nhiªn, hay mÐo kh«ng hÖ thèng: Sù mÐo nµy kh«ng biÕt ®­îc tr­íc, do sù thay ®æi hµnh vi bay cña vÖ tinh hoÆc m¸y bay. Sù mÐo nµy ®­îc hiÖu chØnh nhê viÖc ph©n tÝch c¸c ®iÓm khèng chÕ mÆt ®Êt (Ground Control Points - GCPs). C¸c GCPs lµ c¸c th«ng tin trªn mÆt ®Êt, chóng cã thÓ ®­îc ®Þnh vÞ chÝnh x¸c trªn d÷ liÖu ¶nh bÞ mÐo vµ ®­îc gäi lµ ®iÓm khèng chÕ trªn ¶nh. C¸c ®iÓm khèng chÕ th­êng Ýt biÕn ®éng, vÝ dô nh­ ®iÓm giao nhau gi÷a c¸c ®­êng, c¸c suèi ... Nh­ vËy, cã 2 lo¹i to¹ ®é cña c¸c ®iÓm khèng chÕ. C¸c ®iÓm trªn d÷ liÖu ¶nh mÐo cã to¹ ®é thÓ hiÖn d­íi d¹ng dßng, cét (row, column), cßn trªn mÆt ®Êt, chóng theo mét hÖ to¹ ®é ®Þa lÝ nµo ®ã, th«ng th­êng lµ UTM, kinh vÜ ®é, Gauss. C¸c th«ng sè to¹ ®é ®­îc ®­a vµo ph©n tÝch håi qui b×nh ph­¬ng tèi thiÓu ®Ó x¸c ®Þnh c¸c hÖ sè cña ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi gi÷a 2 lo¹i to¹ ®é. Ph­¬ng tr×nh nµy sÏ chuyÓn d÷ liÖu ¶nh bÞ mÐo vÒ mét l­íi chiÕu b¶n ®å mong muèn. BËc cña ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi tuú thuéc vµo ®é mÐo cña ¶nh. NÕu ¶nh mÐo §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4843 nhiÒu (nh­ h×nh 2) th× yªu cÇu bËc n¾n chØnh ph¶i cao nh­ng lµm cho tèc ®é thùc hiÖn sÏ bÞ chËm. H×nh 2: BËc n¾n chØnh h×nh häc liªn quan ®Õn sù mÐo cña ¶nh BËc cña ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi ®ßi hái ph¶i cã mét sè ®iÓm khèng chÕ tèi thiÓu nh­ sau: Sè ®iÓm khèng chÕ BËc n¾n chØnh 3 1 6 2 10 3 15 4 21 5 Ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi to¹ ®é cã d¹ng: BËc 1: x'=a0+a1x+a2y y'=b0+b1y+b2y BËc 2: x'=c0+c1x+c2y+c3xy+c4x2+c5y2 y'=d0+d1x+d2y+d3xy+d4x2+d5y2 BËc3: x'=g0+g1x+g2y+g3xy+g4x2+g5y2+g6x2y+g7xy2+g8x3+g9y3 y'=h0+h1x+h2y+h3xy+h4x2+h5y2+h6x2y+h7xy2+h8x3+h9y3 ..... Víi: x', y' lµ to¹ ®é cña ¶nh ch­a n¾n §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4844 x, y lµ to¹ ®é cña ¶nh n¾n a0,..., h9 lµ c¸c hÖ sè cña ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi Sau khi cã ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi, mét qu¸ tr×nh lÊy mÉu l¹i ®­îc thùc hiÖn ®Ó x¸c ®Þnh c¸c gi¸ trÞ pixel ®­a vµo ¶nh ®­îc n¾n chØnh. Qu¸ tr×nh nµy thùc hiÖn trªn c¬ së c¸c gi¸ trÞ pixel cña ¶nh gèc (¶nh mÐo) mµ chóng ®­îc ®Þnh vÞ nhê vµo ph­¬ng tr×nh chuyÓn ®æi nãi trªn. Cã mét sè ph­¬ng ph¸p néi suy cã thÓ ®­îc ¸p dông trong qu¸ tr×nh lÊy mÉu l¹i:  Néi suy ng­êi l¸ng giÒng gÇn nhÊt (Nearest Neighbour)  Néi suy bËc 2 (Bilinear Interpolation)  Néi suy bËc 3 (Cubic Convolution) 2.2.7.4 Ph©n läai ¶nh - Ph©n lo¹i ¶nh viÔn th¸m lµ (1): + ChuyÓn c¸c gi¸ trÞ ®o sang c¸c gi¸ trÞ mang tÝnh chuyªn ®Ò + ChuyÓn d÷ liÖu thµnh th«ng tin b¶n ®å, th«ng tin thèng kª - Ph©n lo¹i ¶nh viÔn th¸m lµ (2): + TËp hîp c¸c pixel cã cïng mét sè th«ng sè thèng kª phæ thµnh mét líp cã ý nghÜa chuyªn ®Ò, + TËp hîp c¸c ®ãi t­îng cã chung mét sè thuéc tÝnh vµo mét líp cã ý nghÜa chuyªn ®Ò §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4845 Ta cã s¬ ®å c¸c b­íc ph©n lo¹i ¶nh ®· thùc hiÖn trong ®å ¸n Trong ph©n lo¹i ¶nh cã hai c¸ch ®ã lµ: - Ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh: Sö dông c¸c mÉu ph©n lo¹i - Ph©n lo¹i kh«ng kiÓm ®Þnh: chia ¶nh thµnh c¸c cluster vµ gép nhãm c¸c cluster ®ã. S¬ ®å sau thÓ hiÖn c¸c b­íc ph©n lo¹i chÝnh Chän thuËt to¸n Kh¶o s¸t c¸c ®Æc tr­ng thèng kª cña toµn c¶nh Thu thËp c¸c d÷ liÖu GIS liªn quan ®Õn khu vùc vµ chuyªn ®Ò nghiªn cøu ch¹y ch­¬ng tr×nh ph©n lo¹i §¸nh gi¸ chÊt l­îng ph©n lo¹i Xö lý sau ph©n lo¹i ChuyÓn kÕt qu¶ sang GIS §¸nh gi¸ thèng kª c¸c mÉu Chän mÉu trªn m¸y tÝnh NhËn ®Þnh kh¸i qu¸t vÒ c¸c ®èi t­îng §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4846  §èi víi ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh ¶nh  Chän mÉu cã kiÓm ®Þnh g¸n nh·n cho c¸c pixel  ®¸nh gi¸ ®é chÝnh x¸c  §èi víi ph©n lo¹i kh«ng cã kiÓm ®Þnh ¶nh Ph©n tÝch cluster  Cluster vµ gép nhãm cluster §¸nh gi¸ ®é chÝnh x¸c §Ó hiÓu râ sù kh¸c biÖt gi÷a ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh vµ kh«ng cã kiÓm ®Þnh, ta cÇn biÕt ®Õn hai kh¸i niÖm: líp th«ng tin vµ líp phæ - Líp th«ng tin (Information Class): líp ®­îc ng­êi ph©n tÝch ¶nh x¸c ®Þnh liªn quan ®Õn th«ng tin ®­îc chiÕt t¸ch - Líp phæ (Spectral Class): líp bao gåm c¸c vect¬ cã møc x¸m ®é t­¬ng tù nhau trong kh«ng gian ®a phæ. Trong nhiÖm vô chiÕt t¸ch th«ng tin mét c¸ch lý t­ëng, ta cã thÓ trùc tiÕp s¾p xÕp mét líp phæ vµo mét líp th«ng tin. VÝ dô, ta n»m trong kh«ng gian hai chiÒu gåm ba líp: n­íc, thùc vËt, vµ c¸c bÒ mÆt bª t«ng. H×nh 2.11: quan hÖ líp phæ/ líp th«ng tin trong kh«ng gian phæ §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4847 H×nh 2.12: g¸n nh·n cho líp trong qu¸ tr×nh ph©n lo¹i B»ng c¸ch x¸c ®Þnh ranh giíi gi÷a ba nhãm vect¬ x¸m ®é trong kh«ng gian hai chiÒu NIR vµ R, chóng ta cã thÓ ph©n biÖt ®­îc ba líp th«ng tin nµy. Mét trong nh÷ng kh¸c biÖt gi÷a ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh vµ kh«ng cã kiÓm ®Þnh lµ c¸c c¸ch s¾p xÕp mçi líp phæ vµo mét líp th«ng tin. Trong ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh, ta b¾t ®Çu b»ng viÖc x¸c ®Þnh mét líp th«ng tin trªn ¶nh. Khi ®ã ta sö dông mét thuËt to¸n ®Ó tãm l­îc th«ng tin ®a phæ tõ c¸c vïng x¸c ®Þnh trªn ¶nh t¹o thµnh c¸c líp dÊu hiÖu. Qu¸ tr×nh nµy ®­îc gäi lµ t¹o mÉu cã kiÓm ®Þnh. Trong khi ®ã, víi ph©n lo¹i kh«ng cã kiÓm ®Þnh, ta sö dông mét thuËt to¸n cho c¶ ¶nh tr­íc, t¹o thµnh c¸c líp phæ (cßn gäi lµ cluster). Tõ ®ã, ng­êi ph©n tÝch ¶nh sÏ s¾p xÕp líp phæ vµo líp th«ng tin cÇn t¹o. C¸c ®­êng cong t­¬ng tøng trong h×nh 1 sÏ ®­îc biÓu diÔn b»ng c¸c ®iÓm n»m kÒ nhau trong h×nh 2. (hai ®­êng cong nÐt ®øt trong h×nh 1 ®­îc biÓu diÔn lµ c¸c ®iÓm h×nh trßn rçng trong h×nh 2. Tõ h×nh 2 ta cã thÓ dÔ dµng nhËn thÊy kho¶ng c¸ch cã thÓ ®­îc sö dông lµm phÐp ®o tÝnh t­¬ng tù trong ph©n lo¹i. Hai ®iÓm cµng gÇn nhau, cµng cã kh¶ n¨ng n»m cïng mét líp. Chóng ta cã thÓ sö dông nhiÒu lo¹i kho¶ng c¸ch kh¸c nhau ®Ó tÝnh møc t­¬ng tù t¹o thµnh c¸c thuËt to¸n ph©n lo¹i nh­ ph©n lo¹i kho¶ng c¸ch nhá nhÊt, ph©n lo¹i kho¶ng c¸ch lín nhÊt... §å ¸n ®· sö dông ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh do: gi¸ trÞ phæ cña ¶nh mµ sensor thu nhËn ®­îc th«ng qua sù bøc x¹ cña c¸c ®èi t­îng líp phñ §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4848 bÒ mÆt. §«i khi nh÷ng ®èi t­îng kh¸c nhau nh­ng l¹i cho gi¸ trÞ ph¶n x¹ phæ gièng nhau, do ®ã th«ng tin nhËn ®­îc bÞ sai, ®©y lµ ®iÓm h¹n chÕ cña ¶nh vÖ tinh mµ ta cÇn kh¾c phôc. ChÝnh v× vËy ta cÇn ph¶i kiÓm tra tõ nh÷ng nguån t­ liÖu kh¸c n÷a, råi lÊy th«ng tin ®ã ®Ó chän mÉu cho c¸c ®èi t­îng. Trong ph©n läai cã kiÓm ®Þnh cã c¸c ph­¬ng ph¸p sau:  Kho¶ng c¸ch tèi thiÓu (Minnimum Distance)  Kho¶ng c¸ch Mahalanobis  Ph©n lo¹i theo h×nh hép (Parallelepiped)  Ph©n lo¹i theo x¸c suÊt lín nhÊt (Maximum likelihood) (MLC) MLC lµ ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i phæ biÕn nhÊt trong xö lý ¶nh viÔn th¸m. Trong ®å ¸n ®· sö dông ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i theo x¸c suÊt lín nhÊt ®Ó thùc hiÖn ®Ò tµi, v× vËy d­íi ®©y sÏ tr×nh bµy râ h¬n vÒ lý thuyÕt cña riªng ph­¬ng ph¸p nµy. MLC ®­îc x©y dùng dùa theo hµm ph©n t¸ch Bayesian P(Ci|x) = p(x|Ci) x P(Ci)/P(x) Gi¶ sö ta cã C = (C1, C2, ..., Cnc) lµ mét tËp hîp c¸c líp, trong ®ã nc lµ tæng sè líp. Víi mçi pixel cho tr­íc cã vector x¸m ®é x, x¸c suÊt ®Ó x thuéc vÒ líp ci lµ P (Ci|x), i = 1, 2, ... , nc. NÕu ta biÕt ®­îc x¸c suÊt P (Ci|x) cho mçi líp, ta sÏ x¸c ®Þnh ®­îc cÇn ph©n lo¹i x thuéc vÒ líp nµo. ViÖc nµy cã thÓ thùc hiÖn b»ng c¸ch so s¸nh c¸c P (Ci|x), víi i = 1, 2, ... , nc. Kªnh 3 Kªnh 1 Kªnh 2 +++ + + + + §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4849 x => ci, nếu P (Ci|x) > P (cj|x) với mọi j # i H×nh 2.13: Ngưỡng quyết định theo x¸c suất H×nh trªn ®· gi¶i thÝch rÊt râ rµng vÒ ph©n lo¹i theo x¸c suÊt lín nhÊt. Khi x ®­îc ph©n lo¹i theo x¸c suÊt p(x|Ci) x P(Ci). x1 ®­îc ph©n lo¹i vµo líp C1, x2 ®­îc ph©n lo¹i vµo líp C2. Ranh giíi líp ®­îc x¸c ®Þnh t¹i n¬i cã x¸c suÊt b»ng nhau. H×nh 2.14: Ranh giíi c¸c líp ®­îc x¸c ®Þnh theo ng­ìng quyÕt ®Þnh trªn kh«ng gian phæ Trong kh«ng gian hai chiÒu, ta kh«ng dÔ dµng x¸c ®Þnh ®­îc ranh giíi c¸c líp. Do vËy chóng ta kh«ng sö dông ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i x¸c suÊt lín nhÊt mµ thay vµo ®ã, ta so s¸nh c¸c x¸c suÊt. Thùc chÊt cña MLC (ph©n lo¹i theo x¸c suÊt lín nhÊt): Víi môc ®Ých ®¬n gi¶n tÝnh to¸n, ta th­êng tÝnh loga cña p(x|Ci).P(Ci)   ))(log()()( 2 1log 2 12log.2/)(.(log 1 iiiTiiii CPxVxVnbCpCxp    §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4850 Do : –nb/2.log2 lµ h»ng sè nªn c«ng thøc trªn cã thÓ ®­îc gi¶n l­îc thµnh: ))(log()()( 2 1log 2 1)( 1 iiiTii CPxVxVxg    Th«ng thường, ta giả thiết P(Ci) kh«ng đổi với mỗi lớp. Do đã, ta cã thể giản ước phương tr×nh: )()(log)( 1 iiTii xVxVxg    g(x) lµ hµm ph©n biÖt. Khi so s¸nh g(x)’s ta cã thÓ xÕp x vµo ®óng líp. Trong ph©n lo¹i x¸c suÊt cùc ®¹i, sai sè do ph©n lo¹i sai ch¾c ch¾n sÏ lµ nhá nhÊt nÕu p(x|Ci) ph©n bè chuÈn. Trong thùc tÕ, kh«ng ph¶i lóc nµo còng cã ph©n bè chuÈn. §Ó sö dông phÐp ph©n lo¹i x¸c suÊt cùc ®¹i h÷u Ých nhÊt, ta cÇn ph¶i ®¶m b¶o c¸c mÉu ph©n lo¹i sÏ t¹o ra ph©n bè x¸c suÊt cµng gÇn víi ph©n bè chuÈn cµng tèt. VËy, mét mÉu ph©n lo¹i cã kÝch cì nh­ thÕ nµo? Th«ng th­êng, ta cÇn 10 x nb hoÆc 100 x nb pixel cho mçi líp. (Swain vµ Davis, 1978). MLC lµ phÐp ph©n lo¹i t­¬ng ®èi m¹nh, tuy nhiªn nã còng cã h¹n chÕ khi xö lý c¸c d÷ liÖu ë thang ®Þnh danh hoÆc tØ lÖ. Møc ®é tÝnh to¸n còng sÏ phøc t¹p h¬n khi dung l­îng ¶nh t¨ng (¶nh nhiÒu kªnh, nhiÒu chiÒu). 2.3 C¸c ph­¬ng ph¸p ®¸nh gi¸ biÕn ®éng Ph¸t hiÖn biÕn ®éng lµ qu¸ tr×nh nhËn d¹ng sù kh¸c biÖt vÒ tr¹ng th¸i cña mét ®èi t­îng hay hiÖn t­îng b»ng c¸ch quan s¸t chóng t¹i nh÷ng thêi ®iÓm kh¸c nhau. TiÒn ®Ò c¬ b¶n ®Ó sö dông d÷ liÖu viÔn th¸m cho viÖc ph¸t hiÖn biÕn ®éng lµ nh÷ng sù thay ®æi vÒ líp phñ phÝa trªn bÒ mÆt ®Êt ph¶i ®­a ®Õn sù thay ®æi vÒ gi¸ trÞ bøc x¹ vµ nh÷ng sù thay ®æi vÒ bøc x¹ do sù thay ®æi líp phñ mÆt ®Êt ph¶i lín so víi nh÷ng sù thay ®æi vÒ bøc x¹ g©y ra bëi c¸c yÕu tè kh¸c, nh÷ng yÕu tè ®ã bao gåm : + sù kh¸c biÖt vÒ ®iÒu kiÖn khÝ quyÓn + Sù kh¸c biÖt vÒ gãc mÆt trêi + Sù kh¸c biÖt vÒ ®é Èm cña ®Êt ¶nh h­ëng cña c¸c yÕu tè nµy cã thÓ ®­îc gi¶m tõng phÇn b»ng c¸ch chän d÷ liÖu thÝch hîp. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4851 NhiÒu ph­¬ng ph¸p ph¸t hiÖn biÕn ®éng líp phñ sö dông d÷ liÖu sè ®· ®­îc ®Ò xuÊt, theo Singh (1989) bao gåm c¸c ph­¬ng ph¸p : + So s¸nh c¸c ph©n lo¹i líp phñ + Ph©n lo¹i ¶nh ®a thêi gian + ¶nh hiÖu hoÆc ¶nh chia + Sù kh¸c biÖt vÒ chØ sè thùc phñ + Ph©n tÝch thµnh phÇn chÝnh Hay ta cã thÓ tæng hîp thµnh hai ph­¬ng ph¸p nghiªn cøu ®¸nh gi¸ biÕn ®éng chÝnh nh­ sau: H×nh 2.15. C¸c phương ph¸p ®¸nh gi¸ biến động lớp phủ thực vật từ ảnh viễn th¸m Ph©n tÝch kÕt qu¶ thùc hiÖn tõ c¸c nghiªn cøu ®· c«ng bè cho thÊy c¸c ph­¬ng ph¸p ph¸t hiÖn biÕn ®éng kh¸c nhau t¹o ra c¸c b¶n ®å biÕn ®éng kh¸c nhau, vµ kh«ng cã ph­¬ng ph¸p nµo thùc sù v­ît tréi. Phương ph¸p 1: Ph©n tÝch sau ph©n lo¹i ViÖc tiÕn hµnh ph©n läai ®éc lËp c¸c ¶nh viÔn th¸m lµm cho ph­¬ng ph¸p nµy cã ®é chÝnh x¸c phô thuéc chÆt chÏ vµo ®é chÝnh x¸c cña tõng phÐp ph©n läai vµ do ®ã ph­¬ng ph¸p ®¬n gi¶n, dÔ thùc hiÖn nh­ng ®em l¹i ®é chÝnh x¸c kh«ng cao, ®Æc biÖt lµ víi chuçi ¶nh víi sè l­îng lín Tuy nhiªn nã còng tr¸nh ®­îc mét sè vÊn ®Ò nh­ : kh«ng ph¶i chuÈn hãa ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn vµ bé c¶m øng ®iÖn tõ trªn ¶nh chôp t¹i c¸c thêi ®iÓm kh¸c nhau, kh«ng ph¶i lÊy mÉu l¹i kÝch th­íc pixel trong tr­êng hîp d÷ liÖu ®a thêi gian kh«ng cïng ®é ph©n gi¶i kh«ng gian. MÆt kh¸c ph­¬ng ph¸p nµy còng lµ ph­¬ng ph¸p phï hîp cho viÖc chuyÓn kÕt qu¶ qua hÖ thèng th«ng tin ®Þa lý GIS ®Ó ph©n tÝch biÕn ®éng sau ph©n lo¹i. Phương ph¸p 2: Nhận biết sự thay đổi phổ §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4852 C«ng việc quan trọng nhất của phương ph¸p này là sử dụng c¸c kỹ thuật để nhận ra sự thay đổi phổ của c¸c lớp đối tượng. Loại trừ phương ph¸p trừ ảnh gốc. Về bản chất, phương ph¸p này sử dụng c¸c kỹ thuật kh¸c nhau để từ hai ảnh ban đầu ®· được nắn chỉnh h×nh học, tạo nªn một kªnh hay nhiều kªnh ảnh mới cã thể hiện sự thay đổi phổ. Sự kh¸c biệt hoặc đồng nhất về gi¸ trị phổ của c¸c pixel cã thể được tÝnh trªn theo từng pixel hoặc cũng cã thể tÝnh trªn toàn cảnh. ChÝnh v× vậy, phương ph¸p này ®ßi hỏi độ chÝnh x¸c khi nắn chỉnh h×nh học phải lớn (sai số <1pixel). Kết quả phương ph¸p này mang lại là một ảnh thể hiện tõ những khu vực cã thay đổi và kh«ng thay đổi cũng như mức độ thay đổi. Để cã được kết quả râ ràng hơn ta cần phải cã kỹ thuật xử lý tiếp theo, trong đã quan trọng nhất là kỹ thuật ph©n ngưỡng, tức là việc x¸c ®Þnh ng­ìng ph©n chia b»ng thùc nghiÖm ®Ó t¸ch c¸c pixels biÕn ®éng vµ kh«ng biÕn ®éng. Trong thùc tÕ, viÖc x¸c ®Þnh ng­ìng ph©n chia chÝnh x¸c kh«ng ph¶i lµ vÊn ®Ò ®¬n gi¶n. Tõ c¸c ph©n tÝch trªn, ph­¬ng ph¸p nghiªn cøu ®­îc ®Ò xuÊt sö dông lµ ph­¬ng ph¸p ph©n tÝch biÕn ®éng sau ph©n lo¹i. ¸p dông ph­¬ng ph¸p nµy, tËp d÷ liÖu ®a phæ cña tõng thêi ®iÓm ®­îc tiÕn hµnh ph©n lo¹i ®éc lËp ®Ó cho ra b¶n ®å Rõng NgËp MÆn t¹i mét thêi ®iÓm. Sau ®ã tiÕn hµnh ®¸nh gi¸ biÕn ®éng b»ng c¸ch so s¸nh b¶n ®å rõng ngËp mÆn thµnh lËp t¹i hai thêi ®iÓm trong GIS. 2.4 Cơ sở GIS trong nghiên cứu biến động rừng ngập mặn ViÖc sö dông kÕt hîp gi÷a RS vµ GIS cho nhiÒu môc ®Ých kh¸c nhau ®· trë nªn rÊt phæ biÕn trªn toµn thÕ giíi trong kho¶ng 30 n¨m trë l¹i ®©y. GIS b¾t ®Çu ®­îc x©y dùng ë Canada tõ nh÷ng n¨m 60 cña thÕ kØ 20 vµ ®· ®­îc øng dông ë rÊt nhiÒu lÜnh vùc kh¸c nhau trªn thÕ giíi. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4853 H×nh 2.16 Sau khi vÖ tinh quan s¸t tr¸i ®Êt Landsat ®Çu tiªn ®­îc phãng vµo n¨m 1972, c¸c d÷ liÖu viÔn th¸m ®­îc xem lµ nguån th«ng tin ®Çu vµo quan träng cña GIS nhê nh÷ng tiÕn bé vÒ kü thuËt cña nã. Ngµy nay, Tr¸i ®Êt ®­îc nghiªn cøu th«ng qua mét d¶i quang phæ réng víi nhiÒu b­íc sãng kh¸c nhau tõ d¶i sãng nh×n thÊy ®­îc ®Õn d¶i sãng hång ngo¹i nhiÖt. C¸c thÕ hÖ vÖ tinh míi ®­îc bæ sung thªm c¸c tÝnh n¨ng quan s¸t tr¸i ®Êt tèt h¬n víi nh÷ng quy m« kh«ng gian kh¸c nhau (h×nh 1). VÖ tinh cung cÊp mét l­îng th«ng tin kh«ng lå vµ phong phó vÒ c¸c ph¶n øng quang phæ cña c¸c hîp phÇn cña tr¸i ®Êt nh­: ®Êt, n­íc, thùc vËt. ChÝnh c¸c ph¶n øng nµy sau ®ã sÏ ph¶n ¸nh b¶n chÊt sinh lý cña tr¸i ®Êt vµ c¸c hiÖn t­îng diÔn ra trong tù nhiªn bao gåm c¶ c¸c ho¹t ®éng cña con ng­êi. Chñ ®Ò ph¸t triÓn chÝnh cña viÔn th¸m trong mét thêi gian dµi chÝnh lµ m«i tr­êng vµ tÇm quan träng cña nã trong lÜnh vùc nµy ®· t¨ng lªn nhanh chãng trong mét vµi n¨m gÇn ®©y (Askne, 1995). Trong khi ®ã môc tiªu chÝnh cña viÖc sö dông GIS lµ t¹o ra nh÷ng gi¸ trÞ míi cho c¸c th«ng tin hiÖn cã th«ng qua ph©n tÝch kh«ng gian - thêi gian vµ/ hoÆc m« h×nh ho¸ c¸c d÷ liÖu cã to¹ ®é. Nhê kh¶ n¨ng ph©n tÝch kh«ng gian - thêi gian vµ m« h×nh ho¸, GIS cho phÐp t¹o ra nh÷ng th«ng tin cã gi¸ trÞ gia t¨ng cho c¸c th«ng tin ®­îc triÕt xuÊt tõ d÷ liÖu vÖ tinh (Burrough vµ céng sù, 1998) §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4854 H×nh 2.17 Sù kÕt hîp gi÷a RS vµ GIS lµ sù kÕt hîp tuyÖt vêi t¹o ra nh÷ng øng dông lín trong c¸c lÜnh vùc trong cuéc sèng. Vµ mét trong nh÷ng øng dông to lín ®ã lµ nghiªn cøu vµ gi¶i quyÕt nh÷ng vÊn ®Ò m«i tr­êng. VËy GIS lµ g×? H×nh 2.18 Theo ESRI (Environmental System Reseach Institute): HÖ thèng th«ng tin ®Þa lÝ ( Geographic Information System – GIS ) " Lµ mét hÖ thèng bao §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4855 gåm phÇn cøng, phÇn mÒm, d÷ liÖu vµ con ng­êi nh»m thu thËp, l­u tr÷, cËp nhËp, xö lÝ, ph©n tÝch vµ hiÓn thÞ c¸c th«ng tin ®Þa lÝ trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt " . 2.4.1 C¸c thµnh phÇn và chức năng cña GIS? C¸c thµnh phÇn cña GIS ? GIS ®­îc kÕt hîp bëi n¨m thµnh phÇn chÝnh: phÇn cøng, phÇn mÒm, d÷ liÖu, con ng­êi vµ ph­¬ng ph¸p qu¶n lý. H×nh 2.19 Hay nãi mét c¸ch kh¸c hÖ th«ng tin ®Þa lý bao gåm 4 hîp phÇn c¬ b¶n:  PhÇn cøng  PhÇn mÒm  C¬ së d÷ liÖu,  C¬ së tri thøc. Quan hÖ cña c¸c hîp phÇn nµy cã ®­îc biÓu diÔn nh­ trong h×nh 1 d­íi ®©y. VÊn ®Ò ®Æt ra lµ hîp phÇn nµo quan träng h¬n c¶ vµ c¸c b­íc x©y dùng, kÕt nèi c¸c hîp phÇn nµy l¹i nh­ thÕ nµo? Theo quan ®iÓm cña t«i, vÊn ®Ò x©y dùng C¬ së tri thøc mang tÝnh quyÕt ®Þnh trong c¸c øng dông GIS. §©y lµ hîp phÇn chñ ®¹o cña HÖ th«ng tin ®Þa lý vµ nã ®­îc x©y dùng trªn c¬ së §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4856 c¸c ®Þnh h­íng cña nhµ qu¶n lý nh»m ®¸p øng c¸c nhu cÇu øng dông. C¸c nhµ chuyªn m«n thuéc nhiÒu ngµnh sÏ ph¶i cïng céng t¸c víi nhau ®Ó thùc hiÖn c¸c thao t¸c cña GIS: thu thËp, tæ chøc vµ ph©n tÝch d÷ liÖu theo yªu cÇu cña nhµ qu¶n lý. C¸c chuyªn gia vÒ c«ng nghÖ th«ng tin cã chøc n¨ng gióp c¸c nhµ chuyªn m«n tæ chøc d÷ liÖu vµ truyÒn t¶i c¸c kÕt qu¶ ®Õn tay ng­êi sö dông c¸c kh¶ n¨ng vÒ phÇn cøng vµ phÇn mÒm trªn nÒn tËn dông h¹ tÇng c¬ së th«ng tin hiÖn cã nh­ hÖ thèng m¹ng côc bé, Internet, Web v.v... ®Ó HÖ th«ng tin ®Þa lý cã thÓ vËn hµnh ®­îc, chóng ta cÇn tíi hîp phÇn thø hai: C¬ së d÷ liÖu. ViÖc x©y dùng c¬ së d÷ liÖu trong GIS nhÊt thiÕt ph¶i tÝnh ®Õn Ýt nhÊt lµ c¸c yÕu tè sau:  Môc tiªu cña øng dông (®­îc ®Ò ra bëi giíi qu¶n lý),  C¸c chuÈn vÒ hÖ to¹ ®é, l­íi chiÕu, cÊu tróc d÷ liÖu.  TÝnh ph¸p lý cña d÷ liÖu. PhÇn cøng PhÇn mÒm C¬ së d÷ liÖu C¬ së tri thøc Nhµ qu¶n lý Chuyªn gia c«ng nghÖ tt Chuyªn gia chuyªn ngµnh H×nh 2.20 C¸c nhu cÇu vÒ phÇn cøng, phÇn mÒm hiÖn nay cã thÓ ®­îc dÔ dµng ®¸p øng vµ v× vËy chóng kh«ng cßn mang tÝnh chi phèi m¹nh nh­ vµo thêi kú ®Çu nh÷ng n¨m 90. VÒ ®¹i thÓ HÖ th«ng tin ®Þa lý sÏ ®­îc c¬ cÊu thµnh hai khèi: Con ng­êi, d÷ liÖu vµ c¸c ph­¬ng tiÖn nh­ tr×nh bµy ë h×nh 1. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4857 VËy GIS cã chøc n¨ng nh­ thÕ nµo? Trong nh÷ng n¨m cuèi cña thÕ kû 20, nhiÒu vÊn ®Ò bøc xóc ®· ®Æt ra víi nhiÒu quèc gia vµ c¸c khu vùc trªn thÕ giíi- ®ã lµ vÊn ®Ò c¹n kiÖt tµi nguyªn, « nhiÔm m«i tr­êng, bïng næ d©n sè, thiªn tai, dÞch bÖnh v.v…Nç lùc kiÓm so¸t vµ gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò nµy ®ßi hái cÇn cã sù thu thËp, tæng hîp vµ gi¶i quyÕt c¸c th«ng tin ®Çy ®ñ, chÝnh x¸c vµ nhanh chãng. GIS ra ®êi vµ ph¸t triÓn m¹nh mÏ trong hÇu hÕt c¸c ngµnh kinh tÕ quèc d©n, mét phÇn chÝnh lµ phôc vô cho môc ®Ých ®ã: Lý do mµ c«ng nghÖ GIS ®­îc coi lµ mét hÖ thèng ­u viÖt trong qu¶n lý m«i tr­êng v× nã cã kh¶ n¨ng: * Thu thËp, l­u tr÷, kh«i phôc th«ng tin dùa trªn vÞ trÝ kh«ng gian cña chóng. * NhËn d¹ng c¸c vÞ trÝ trong c¸c m«i tr­êng víi c¸c tiªu chuÈn cô thÓ. * T×m kiÕm mèi quan hÖ gi÷a c¸c tËp d÷ liÖu trong m«i tr­êng ®ã. * Ph©n tÝch c¸c d÷ liÖu cã liªn quan vÒ mÆt kh«ng gian, hç trî cho viÖc ban hµnh quyÕt ®Þnh. * T¹o ®iÒu kiÖn cho viÖc lùa chän vµ chuyÓn giao d÷ liÖu cho c¸c m« h×nh gi¶i tÝch cã kh¶ n¨ng ®¸nh gi¸ t¸c ®éng cña ph­¬ng ¸n. * HiÓn thÞ c¸c m«i tr­êng ®­îc lùa chän d­íi d¹ng ®å thÞ hoÆc d¹ng sè tr­íc vµ sau khi ph©n tÝch. C¸c phÇn mÒm nµy ngµy cµng ®­îc hoµn thiÖn , ph¸t triÓn víi c¸c chøc n¨ng ®a d¹ng h¬n, th©n thiÖn víi ng­êi dïng h¬n vµ kh¶ n¨ng qu¶n lÝ d÷ liÖu hiÖu qu¶ h¬n . GIS Lµm viÖc nh­ thÕ nµo? GIS l­u gi÷ th«ng tin vÒ thÕ giíi thùc d­íi d¹ng tËp hîp c¸c líp chuyªn ®Ò cã thÓ liªn kÕt víi nhau nhê c¸c ®Æc ®iÓm ®Þa lý. §iÒu nµy ®¬n gi¶n nh­ng v« cïng quan träng vµ lµ mét c«ng cô ®a n¨ng ®· ®­îc chøng minh lµ rÊt cã gi¸ trÞ trong viÖc gi¶i quyÕt nhiÒu vÊn ®Ò thùc tÕ, tõ thiÕt lËp tuyÕn ®­êng §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4858 ph©n phèi cña c¸c chuyÕn xe, ®Õn lËp b¸o c¸o chi tiÕt cho c¸c øng dông quy ho¹ch, hay m« pháng sù l­u th«ng khÝ quyÓn toµn cÇu. M« h×nh d÷ liÖu cña GIS : m« h×nh ho¸ d÷ liÖu lµ ph­¬ng ph¸p ®ang ®ù¬c øng dông réng r·i trong nhiÒu lÜnh vùc.NhiÒu lo¹i phÇn mÒm m¸y tÝnh vµ c¸c thiÕt bÞ ngo¹i vi ®· trî gióp, t¹o ®iÒu kiÖn dÔ dµng vµ hiÖu qu¶ cho sù ph¸t triÓn cña m« h×nh ho¸ d÷ liÖu . Trong lÜnh vùc tæ chøc d÷ liÖu c¸c yÕu tè ®Þa lý-m«i tr­êng th× m« h×nh chång xÕp ®­îc coi lµ th«ng dông nhÊt .C¸c ®èi t­äng tù nhiªn ®­îc thÓ hiÖn nh­ mét tËp hîp c¸c líp th«ng tin riªng rÏ, t¸ch biÖt. - H×nh 2.21 2.4.2 CÊu tróc d÷ liÖu cña GIS: Mét c¬ së d÷ liÖu cña hÖ thèng th«ng tin ®Þa lý cã thÓ chia ra lµm 2 lo¹i sè liÖu c¬ b¶n: sè liÖu kh«ng gian vµ phi kh«ng gian hay cßn gäi lµ sè liÖu thuéc tÝnh. Mçi lo¹i cã nh÷ng ®Æc ®iÓm riªng vµ chóng kh¸c nhau vÒ yªu cÇu l­u gi÷ sè liÖu, hiÖu qu¶, xö lý vµ hiÓn thÞ. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4859 Sè liÖu kh«ng gian lµ nh÷ng m« t¶ cña h×nh ¶nh b¶n ®å, chóng bao gåm täa ®é, quy luËt vµ c¸c ký hiÖu dïng ®Ó x¸c ®Þnh mét h×nh ¶nh b¶n ®å cô thÓ trªn tõng b¶n ®å. HÖ thèng th«ng tin ®Þa lý dïng c¸c sè liÖu kh«ng gian ®Ó t¹o ra mét b¶n ®å hay h×nh ¶nh b¶n ®å trªn mµn h×nh hoÆc trªn giÊy th«ng qua thiÕt bÞ ngäai vi... Sè liÖu phi kh«ng gian lµ nh÷ng diÔn t¶ ®Æc tÝnh, sè l­îng, mèi quan hÖ cña c¸c h×nh ¶nh b¶n ®å víi vÞ trÝ ®Þa lý cña chóng (thÝ dô: ®é cao, chiÒu dµi, tªn gäi, gi¸ trÞ ®­îc ph©n lo¹i ...). C¸c sè liÖu phi kh«ng gian ®­îc gäi lµ d÷ liÖu thuéc tÝnh, chóng liªn quan ®Õn vÞ trÝ ®Þa lý hoÆc c¸c ®èi t­îng kh«ng gian vµ liªn kÕt chÆt chÏ víi chóng trong hÖ thèng th«ng tin ®Þa lý th«ng qua mét c¬ chÕ thèng nhÊt chung. Tuy nhiªn trong HTT§L ng­êi ta th­êng ph¶i sö dông mét ®Æc tr­ng thø ba: ®ã lµ thêi gian. H×nh 11 d­íi ®©y sÏ m« t¶ sù liªn quan cña 3 ®Æc tr­ng nµy Hình 2.22: Ba hợp phần nguyên tắc của thông ti n trong HTTÐL (theo J.Dangermon 1983) C¸c th«ng tin kh«ng gian (th«ng tin cã to¹ ®é) vµ th«ng tin thuéc tÝnh cã thÓ biÕn ®æi kh«ng phô thuéc vµo nhau t­¬ng ®èi trong thêi gian. C¸c d÷ liÖu ®Þa lý Dữ liệu không gian Dữ liệu thuộc tính täa ®é x,y vÞ trÝt­¬ng quan (topology) b i Õ n gi¸ trÞ l í p tªn m ¹ n g l ­ í i v ï n g ® ­ ê n g ® I Ó m T3 T2 T1 na iê ig hT ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4860 ThÝ dô nh­ c¸c thuéc tÝnh cã thÓ thay ®æi theo thêi gian nh­ng vÉn gi÷ nguyªn to¹ ®é cña m×nh vµ ng­îc l¹i, to¹ ®é cã thÓ thay ®æi vµ vÉn gi÷ nguyªn thuéc tÝnh cña chóng. ViÖc hiÓu râ tÝnh chÊt nµy cña mèi quan hÖ c¸c th«ng tin cho phÐp dÔ dµng ph©n tÝch c¸c hiÖn t­îng ®éng lùc trong kh«ng gian ®Þa lý. ThÝ dô: sù di chuyÓn c¸c cån c¸t lµm thay ®æi vÞ trÝ kh«ng gian cña nã nh­ng l¹i gi÷ nguyªn thuéc tÝnh - cån c¸t. HoÆc thÝ dô ng­îc l¹i: qu¸ tr×nh xãi mßn lµm thay ®æi thuéc tÝnh - ®é cao cña mét qu¶ ®åi nh­ng l¹i gi÷ nguyªn vÞ trÝ to¹ ®é cña nã v.v... Trong thùc tiÔn chóng ta cã thÓ gÆp c¸c HTT§L cã c¸ch qu¶n lý vµ biÕn ®æi d÷ liÖu theo c¸c ph­¬ng ph¸p kh¸c nhau. Cã tr­êng hîp d÷ liÖu kh«ng gian ®­îc xem nh­ thuéc tÝnh bæ sung cña c¸c ®Æc tr­ng ®Þa lý. Cã hÖ thèng l¹i qu¶n lý d÷ liÖu kh«ng gian t¸ch rêi khái thuéc tÝnh liªn quan tíi ®Æc tr­ng ®Þa lý nµy. Ph­¬ng ph¸p thø hai mÒm dÎo h¬n vµ th­êng hay ®­îc sö dông h¬n trong thùc tiÔn trong xö lý sù thay ®æi cña d÷ liÖu, ®Æc biÖt nh÷ng thay ®æi theo thêi gian (J.Dangermond 1983). Theo quan ®iÓm Topo, tÊt c¶ mäi d÷ liÖu ®Þa lý trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt ®Òu cã thÓ m« h×nh hãa theo ba thµnh phÇn c¬ b¶n ®ã lµ: ®iÓm, ®­êng, vïng. CÊu tróc d÷ liÖu lµ c¸ch tæ chøc, c¸ch cÊu tróc d÷ liÖu thµnh c¸c h×nh d¹ng cã thÓ lµm viÖc trong m¸y tÝnh. Thùc thÓ kh«ng gian cã thÓ cÊu tróc theo mét trong hai c¸ch: cÊu tróc d¹ng raster hoÆc cÊu tróc d¹ng vector CÊu tróc ra ster: §©y lµ d¹ng cÊu tróc mµ trong ®ã ®èi t­îng ®­îc thÓ hiÖn thµnh mét m¶ng gåm c¸c pixel vµ mçi pixel ®Òu mang gi¸ trÞ th«ng sè ®Æc tr­ng cho ®èi t­îng (J.Star, estes, 1990). Nã th­êng cã hai kiÓu cÊu tróc: CÊu tróc m¶ng: §©y lµ d¹ng cÊu tróc ®¬n gi¶n nhÊt trong ®ã c¸c pixel ®­îc tæ chøc thµnh m¶ng cã to¹ ®é tÝnh theo c¸c dßng, cét vµ gèc to¹ ®é n»m ë phÝa trªn, §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4861 gãc tr¸i. CÊu tróc nµy tuy ®¬n gi¶n nh­ng l¹i cã mét sè nh÷ng nh­îc ®iÓm sau H¹n chÕ vÒ kh¶ n¨ng ®Þnh vÞ chÝnh x¸c. §é chÝnh x¸c ®­îc tÝnh b»ng ®¬n vÞ pixel. Chóng ta kh«ng cã kh¶ n¨ng x¸c ®Þnh ®­îc c¸c kho¶ng c¸ch nhá h¬n mét pixel. Trong nhiÒu bµi to¸n cô thÓ ë tû lÖ lín th× ®©y sÏ lµ mét trë ng¹i. ViÖc ghÐp nèi c¸c pixel cã thÓ kh«ng ph¶i theo mét kho¶ng c¸ch ch½n. Tuú thuéc vµo mèi quan hÖ ghÐp nèi lµ 4 hay 8 liªn th«ng mµ kho¶ng c¸ch cã thÓ thay ®æi. H×nh 12 d­íi ®©y minh ho¹ cho cÊu tróc d¹ng nµy: Hình 2.23: (a) Bản đồ chuyên đề có 3 lớp 1,2,3. (b) Bản đồ chuyển thành raster. (c) Bản đồ chuyển thành raster có kích thước pixel lớn gấp 2 lần. KÝch th­íc pixel cung lµ mét yÕu tè quan träng, kÝch th­íc pixel cµng nhá th× kh¶ n¨ng thÓ hiÖn ®èi t­îng cµng chi tiÕt. Th«ng th­êng c¸c ®èi t­îng cã kÝch th­íc lín h¬n 1/2 pixel sÏ kh«ng ®­îc ghi l¹i. §iÒu nµy ®Æc biÖt quan träng cho viÖc thiÕt kÕ CSDL vµ tû lÖ b¶n ®å ë ®Çu ra. Ngoµi c¸c pixel cã h×nh ch÷ nhËt cßn cã c¸c pixel h×nh tam gi¸c , h×nh lôc gi¸c (Burt, 1980) nh­ng trªn thùc tÕ rÊt Ýt sö dông do h¹n chÕ h×nh häc. CÊu tróc ph©n cÊp (hierarchial structure): §©y lµ mét d¹ng cÊu tróc trong ®ã c¸c th«ng tin ®­îc tæ chøc thµnh nhiÒu líp víi kÝch th­íc pixel t¨ng dÇn tíi kÝch th­íc ®­îc chän lµm tèi ®a (Samet, 1984). Trong c¸c v¨n liÖu cÊu tróc d¹ng nµy th­êng cã tªn lµ cÊu tróc d¹ng th¸p hoÆc d¹ng c©y 4 nh¸nh vµ cã thÓ ®­îc minh ho¹ trong h×nh 13 d­íi ®©y. 2 1 33 33 (c) 32 1 3 333 3 3 3 3 3 3 33 3 (b)(a) 3 2 1 §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4862 Hình 1: Cấu trúc raster phân cấp (a) hình tháp, (b) cây 4 nhánh (theo H. Samet, 1984) Tobler vµ Chen (1986) cho r»ng cã thÓ m· ho¸ toµn bé bÒ mÆt tr¸i ®Êt víi hÖ thèng c©y 4 nh¸nh nµy. CÊp lín nhÊt cña c©y d÷ liÖu lµ toµn bé hµnh tinh. CÊp thø 15 sÏ cã ®é ph©n gi¶i b¼ng ®é ph©n gi¶i cña mét vÖ tinh khÝ t­îng. ë cÊp 26 ®é ph©n gi¶i sÏ t­¬ng ®­¬ng víi ¶nh m¸y bay. ë cÊp 30 c¸c pixel sÏ cã ®é ph©n gi¶i cì centimet vµ c¸c t¸c gi¶ nµy cho r»ng cÊp 36 hoµn toµn cã thÓ ®¸p øng c¸c ®iÓm khèng chÕ tr¸c ®Þa trong nhiÒu øng dông kh¸c nhau. CÊu tróc vector CÊu tróc vector lµ d¹ng cÊu tróc dùa trªn c¸c ®iÓm cã to¹ ®é ®Ó biÓu diÔn c¸c ®èi t­îng th«ng qua ®iÓm, ®­êng vµ vïng víi yÕu tè c¨n b¶n lµ ®iÓm. Trong ®ã ®­êng lµ tËp hîp c¸c ®iÓm vµ vïng lµ c¸c ®­êng khÐp kÝn (MalÐ, 1977, Peucker and Chrisman, 1975 Peuquet, 1977). HiÖn nay phæ biÕn 5 d¹ng cÊu tróc vector kh¸c nhau . CÊu tróc toµn vïng (Whole polygon) Các lớp rastor có kích thước pixel khác nhau Các nhánh theo kích thước pixel §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4863 §©y lµ mét d¹ng cÊu tróc trong ®ã mçi líp cña CSDL ®­îc chia thµnh mét nhãm c¸c vïng. Mçi vïng ®­îc m· ho¸ d­íi d¹ng mét chuçi ®Þnh vÞ (location sequence) riªng biÖt vµ ®­îc l­u tr÷ ®éc lËp trong cïng mét tÖp tin (file) víi c¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh (Star and estes, 1990). Cã thÓ biÓu diÔn cÊu tróc nµy trong h×nh 14 d­íi ®©y H×nh 2.24: CÊu tróc toµn vïng. C¸c nót x¸c ®Þnh tõng vïng ®­îc l­u tr÷ ®éc lËp trong cïng tÖp tin. Nh­ ta thÊy trong h×nh 9 mçi ®o¹n th¼ng (segment) x¸c ®Þnh vïng ®Òu ®­îc ghi lai hai lÇn vµ t­¬ng tù nh­ vËy mçi ®iÓm ®Òu ®­îc sö dông chung cho nhiÒu vïng. V× vËy, theo chóng t«i, kiÓu cÊu tróc nµy cã c¸ch biÓu ®¹t râ rµng nh­ng l¹i g©y khã kh¨n cho viÖc biªn tËp sau nµy. .CÊu tróc Cung-Nót (arc-node) §©y lµ d¹ng cÊu tróc trong ®ã c¸c ®èi t­îng ®­îc l­u tr÷ trong CSDL mét c¸ch cã ph©n cÊp vµ dùa chñ yÕu vµ c¸c cung nót. Cung lµ c¸c m¶nh (segment) ®o¹n th¼ng ®­îc x¸c ®Þnh bëi mét lo¹t c¸c cÆp to¹ ®é x, y. Nót lµ giao ®iÓm cña c¸c cung. Vïng ®­îc giíi h¹n bëi c¸c cung. C¸c nót ®­îc dïng chung cho c¶ cung lÉn vïng vµ v× vËy nã còng lµ yÕu tè c¬ b¶n ®Ó l­u 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 II II II I Vïng I Vïng II Vïng III 1,4 2,2 6,4 4,3 4,2 7,2 4,2 4,0 6,1 2,2 1,0 4,0 4,2 4,3 §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4864 tr÷ mäi ®èi t­îng (Peucker and Chrisman, 1975). Cã thÓ biÓu diÔn cÊu tróc nµy qua thÝ dô trong h×nh 15 d­íi ®©y: Nút : Số thứ tự Tọa độ X Tọa độ Y Đèn báo xanh đỏ Đăc điểm cắt nhau 1 633007.9 2345400.0 có ngã tư 2 635007.6 2345400.0 có ngã ba 3 635007.6 2343400.2 có ngã tư 4 633007.9 2343400.2 không ngõ cụt Cung : Số thứ tự Tên phố Từ nút Đến nút Độ dài Đèn chiếu sáng Cây xanh I Hàng Bột 4 1 1999.8 Rất tốt Kém II Láng Hạ 1 2 1999.5 Trung bình Tốt III Tàu Bay 2 3 1999.8 Tốt Kém IV Yên Lãng 3 4 1999.5 Kém Kém Vùng : Phường Quận Cung Chu vi Diện tích Thịnh Quang Đống Đa I,II,III,IV 7998.6 3998600.1 Hình 2.25: Cấu trúc Cung-Nút. Tệp tin chứa các thông tin đã mã hoá. Nh­ chóng ta thÊy, c¸c th«ng tin vÒ cÊu tróc kh«ng gian (topology) ®­îc l­u tr÷ b»ng c¸c cÆp to¹ ®é vµ c¸c nót ®­îc dïng ®i dïng l¹i nhiÒu lÇn theo nhu cÇu, c¸c víi cÊu tróc toµn vïng, n#i mµ c¸c nót chØ cÇn l­u mét lÇn. 1 I 4 II 2 II IV 3 §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4865 MÆt kh¸c, c¸c th«ng tin vÒ cung, nót, vïng ®­îc l­u tr÷ riªng biÖt cïng th«ng tin thuéc tÝnh cña riªng chóng. Nã kh«ng thËt thuËn tiÖn cho viÖc x©y dùng c¸c CSDL chuyªn dông khi viÖc hái ®¸p th«ng tin lµ nhu cÇu ­u tiªn. .CÊu tróc quan hÖ (relation structure) CÊu tróc nµy rÊt gièng víi cÊu tróc Cung-Nót m« t¶ ë trªn, thùc chÊt nã lµ biÕn t­íng cña cÊu tróc Cung-Nót (Star and estes, 1990), trong ®ã c¸c th«ng tin vÒ quan hÖ kh«ng gian (topology) còng ®­îc tæ chøc trong cÊu tróc Cung-Nót (xem h×nh 16). §iÓm kh¸c nhau duy nhÊt lµ ph­¬ng thøc l­u tr÷ c¸c th«ng tin thuéc tÝnh thµnh nh÷ng b¶ng d÷ liÖu quan hÖ hÖt nh­ trong CSDL quan hÖ (relational data base). Mçi b¶ng thuéc tÝnh ®i kÌm víi tõng yÕu tè quan hÖ kh«ng gian (topological element): nót, cung vµ vïng. Cã thÓ minh ho¹ c¸c b¶ng nµy vÉn th«ng qua thÝ dô cña môc 2 nh­ sau: Thuéc tÝnh c¸c nót: Số thứ tự Đèn báo xanh đỏ Đăc điểm cắt nhau 1 Có ngã tư 2 Có ngã ba 3 Có ngã tư 4 Không ngõ cụt Thuộc tính các cung: Số thứ tự cung Tên phố Độ dài Đèn chiếu sáng Cây xanh I Hàng Bột 1999.8 Rất tốt Kém II Láng Hạ 1999.5 Trung bình Tốt III Tàu Bay 1999.8 Tốt Kém IV Yên Lãng 1999.5 Kém Kém §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4866 Thuộc tính các vùng: Phường Quận Chu vi Diện tích Thịnh Quang Đống Đa 7998.6 3998600.1 Hình 2.26: Các bảng dữ liệu thuộc tính trong cấu trúc quan hệ. D¹ng cÊu tróc nµy tuy ®ßi hái nhiÒu thÓ tÝch ®Ó l­u tr÷ h¬n nh­ng do tÝnh t­¬ng thÝch cña nã víi c¸c CSDL quan hÖ phæ dông nªn nã lµ lo¹i cÊu tróc ®­îc sö dông nhiÒu nhÊt trong c¸c HTT§L hiÖn nay. Ngoµi c¸c cÊu tróc nªu trªn cßn cã mét sè kh¸c nh­ cÊu tróc DIME (Dual Independenct Map Encoding) cña Côc thèng kª liªn bang Mü hoÆc cÊu tróc DLG (Digital Line Graph) cña Côc §Þa chÊt Mü lµ nh÷ng cÊu tróc rÊt chuyªn dông, kh«ng t­¬ng thÝch víi CSDL c¸c HTT§L vµ chñ yÕu dïng ®Ó l­u tr÷ vµ chuyÓn ®æi d÷ liÖu (Star and estes, 1990) kh«ng dïng trong c¸c HTT§L. 2.5 . TÝch hîp RS - GIS trong nghiªn cøu biÕn ®éng RNM. Víi tÝnh n¨ng chuyªn nghiÖp vµ kÕt cÊu chÆt chÏ cña c«ng nghÖ RS (Remote sensing)– GIS mµ sù kÕt hîp cña nã cho nh÷ng kÕt qu¶ øng dông vµo nh÷ng môc ®Ých cô thÓ thËt tuyÖt vêi. Khi tÝch hîp d÷ liÖu vµo c¬ së d÷ liÖu GIS phôc vô cho viÖc qu¶n lý vµ gi¸m s¸t sù thay ®æi mét c¸ch liªn tôc vµ thèng nhÊt. Do vËy §å ¸n nµy còng ®· ¸p dông ®Ó nghiªn cøu biÕn ®éng rõng ngËp mÆn khu vùc B·i Nhµ M¹c-§×nh Vò thuéc tØnh H¶i Phßng. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4867 ch­¬ng 3: øng dông viÔn th¸m trong ®¸nh gi¸ biÕn ®éng líp phñ thùc vËt ngËp mÆn ë H¶i Phßng Tõ khi viÔn th¸m ra ®êi, ph©n tÝch biÕn ®éng thùc phñ ®· ®­îc øng dông m¹nh mÏ. C¸c bé c¶m biÕn ®Òu cã khuynh h­íng cã nh÷ng kªnh phæ ®á-hång ngäai gÇn nh»m môc ®Ých khai th¸c sù kh¸c biÖt m¹nh mÏ vÒ gi¸ trÞ ph¶n x¹ cña c©y trång ®Ó x¸c ®Þnh ®­îc ph©n bè kh«ng gian cña chóng trong ¶nh vÖ tinh . Do ®ã cã rÊt nhiÒu thuËt to¸n nghiªn cøu sö dông ¶nh vÖ tinh ®Ó ph©n tÝch biÕn ®éng thùc phñ. 3.1 M« t¶ d÷ liÖu 3.1.1 D÷ liÖu viÔn th¸m ¶nh vÖ tinh ®­îc sö dông trong ®å ¸n lµ cÆp ¶nh Landsat TM ®a phæ chôp khu vùc H¶i Phßng cã c¸c th«ng tin nh­ sau: T tin Tªn ¶nh Ngµy chôp §PGi¶i KG (m) Phæ Sè kªnh ¶nh ®­îc sö dông Sensor (Dataset) HÖ täa ®é 1989 23/11/1989 30 ¶nh ®a phæ 1,2,3,4,5,7 TM VN2000 Z48 2001 29/09/2001 30 ¶nh ®a phæ 1,2,3,4,5,7 ETM+ VN2000 Z48 §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4868 ¶nh n¨m 1989 ¶nh n¨m 2001 H×nh 3.1: ¶nh vÖ tinh 2 n¨m cña khu vùc nghiªn cøu 3.1.2 D÷ liÖu kh¸c : §å ¸n nghiªn cøu ®· sö dông nh÷ng tµi liÖu sau: - B¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ 1:25 000 tØnh H¶i Phßng d¹ng sè - B¶n ®å hµnh chÝnh tØnh H¶i Phßng tØ lÖ 1:250 000 d¹ng sè - B¶n ®å hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt d¹ng sè - Tµi liÖu vÒ ®iÒu kiÖn tù nhiªn, kinh tÕ-x· héi, d÷ liÖu thèng kª. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4869 3.2 S¬ ®å qu¸ tr×nh nghiªn cøu biÕn ®éng H×nh 3.2: c¸c b­íc nghiªn cøu Tõ s¬ ®å trªn ta thÊy cã thÓ sö dông b¶n ®å ®Þa h×nh ®Ó n¾n chØnh h×nh häc cho 2 c¶nh ¶nh: trong ®å ¸n nµy ¶nh 1989 ®· ®­îc n¾n theo file vect¬ cña B§§H, ¶nh n¨m 2001 n¾n theo ¶nh 1989 ®· ®­îc n¾n chØnh. Qu¸ tr×nh ph©n tÝch kÕt qu¶ biÕn ®éng ®­îc dùa trªn hai b¶n ®å hiÖn tr¹ng sau ph©n lo¹i cña 2 n¨m vµ ®­îc kÕt hîp th«ng tin cña B§§H , b¶n ®å hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt, vµ c¸c tµi liÖu kh¸c cã liªn quan ®Ó ph©n tÝch. Qu¸ tr×nh ph©n tÝch ®­îc thùc hiÖn bëi phÇn mÒm ArcGIS. Trong khu©n khæ cña ®Ò tµi ®· ®­îc giíi h¹n em kh«ng ®i s©u vµo c¸ch ph©n tÝch biÕn ®éng trong ArcGIS mµ chØ ®Ò cËp ®Õn phÇn xö lý d÷ liÖu trong EnVi. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4870 Th«ng tin vÒ líp phñ thùc vËt nãi chung vµ thùc vËt ngËp mÆn nãi riªng cã thÓ chiÕt xuÊt tõ ¶nh viÔn th¸m b»ng ph­¬ng ph¸p xö lý sè víi quy m« pixel. Quy tr×nh xö lý ¶nh vµ viÖc lùa chän c¸c th«ng sè trong c¸c b­íc xö lý ¶nh ¸p dông cho khu vùc B·i Nhµ M¹c- §×nh Vò ven biÓn tØnh H¶i Phßng ®­îc thùc hiÖn gièng nh­ phÇn 2.3.4 ch­¬ng II ®· nªu ra. Sau khi ¶nh ®­îc gi·n ra tiÕn hµnh n¾n chØnh h×nh häc, phÐp thùc hiÖn sÏ ®­îc tr×nh bµy cô thÓ ë phÇn d­íi ®©y. 3.2.1 N¾n chØnh h×nh häc. §å ¸n ®· sö dông ph­¬ng ph¸p n¾n chØnh h×nh häc dùa trªn c¸c ®iÓm khèng chÕ nh»m lo¹i bá tèi ®a c¸c biÕn d¹ng cña d÷ liÖu ¶nh vÖ tinh. C¸c ®iÓm khèng chÕ ®ã tháa m·n nh÷ng yªu cÇu sau: - §iÓm khèng chÕ ph©n bè ®Òu trªn toµn ¶nh: nh»m gi¶m sai sè cho phÐp n¾n (< 1 pixel) - VÞ trÝ c¸c ®iÓm khèng chÕ dÔ nhËn biÕt trªn ¶nh vµ trªn b¶n ®å, ®ång thêi ë n¬i Ýt thay ®æi nh­ giao nhau cña c¸c ®­êng giao th«ng. Nh­ vËy, qui tr×nh n¾n chØnh h×nh häc trªn m¸y tÝnh cã thÓ ®­îc biÓu diÔn mét c¸ch cô thÓ nh­ sau: H×nh 3.3: Quy tr×nh n¾n chØnh h×nh häc trªn m¸y tÝnh §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4871 Khi thu thËp tµi liÖu, ¶nh n¨m 1989 ®· ®­îc n¾n chuÈn theo file vect¬ cña b¶n ®å ®Þa h×nh do ®ã ¶nh n¨m 2001 cßn l¹i em tiÕn hµnh n¾n theo ¶nh n¨m 1989. ®iÓm GCPs chän trªn ¶nh n¨m 2001 C¸c ®iÓm GCPs t­¬ng øng trªn ¶nh 1989 H×nh 3.4 : ¶nh n¨m 2001 n¾n theo 1989 ¶nh chän 8 ®iÓm GCPs ®Ó n¾n víi ®é chÝnh x¸c vÞ trÝ tõng ®iÓm mét nh­ sau: B¶ng 3.1: Täa ®é vµ ®é chÝnh x¸c cña c¸c ®iÓm n¾n §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4872 B¶ng 3.2: §é chÝnh x¸c tæng hîp trªn toµn ¶nh ®é chÝnh x¸c tæng hîp trªn toµn ¶nh: lµ 0.5 pixel (hoµn toµn ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c n¾n chØnh h×nh häc) N¾n chØnh h×nh häc sö dông hµm ®a thøc bËc 2, ph­¬ng ph¸p néi suy ®­îc lµ Nearest Neighbor. ph­¬ng ph¸p nµy x¸c ®Þnh gi¸ trÞ x¸m ®é tõ 1 pixel gÇn nhÊt cña ¶nh gèc vµ g¸n gi¸ trÞ ®ã cho ¶nh míi (¶nh n¾n chØnh). Ph­¬ng ph¸p nµy cã ­u ®iÓm lµ thêi gian tÝnh to¸n nhanh, b¶o tån gi¸ trÞ x¸m ®é cña ¶nh, vµ nªn sö dông ph­¬ng ph¸p nµy nÕu ¶nh sau khi n¾n chØnh ®­îc sö dông ®Ó ph©n lo¹i. Tuy nhiªn ¶nh kÕt qu¶ sÏ kh«ng mÞn, nÕu ¶nh gèc bÞ mÐo nhiÒu. B¶ng 3.3: Lùa chän ph­¬ng ph¸p n¾n vµ bËc n¾n chØnh §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4873 III.3.4 Ph©n läai ¶nh Theo lý thuyÕt vÒ trén mµu nh­ tr×nh bµy ë trªn, ®å ¸n cña em sö dông tæ hîp mµu gi¶, do ®ã mµu cña thùc vËt lµ mµu ®á( kªnh 4: cËn hång ngo¹i) theo nh­ kÕt qu¶ lÊy mÉu, thèng kª mÉu, dùa vµo tµi liÖu tham kh¶o, kÕt hîp víi kiÓm tra thùc ®Þa em ®­a ra mét sè mÉu khãa ¶nh cho khu vùc nµy nh­ sau: STT Tªn ®èi t­îng MÉu ¶nh vÖ tinh n¨m 1989 M« t¶ ®èi t­îng n¨m 1989 ¶nh n¨m 2001 M« t¶ ®èi t­îngn¨m 2001 ¶nh thùc ®Þa 1 N­íc biÓn cã mµu xanh thÉm, mÉu kh¸ mÞn Mµu xanh rªu, h¬i lÉn víi n­íc phï sa 2 N­íc phï sa cã mµu xanh nh¹t, mÉu kh¸ ®ång nhÊt Mµu xanh nh¹t, mÉu kh¸ mÞn 3 N­íc thñy s¶n Mµu xËm, mÉu kh¸ mÞn Mµu xËm ®en, 1 sè n¬i trång xen RNM nªn s¸ng h¬n chót 4 ®Êt Mµu tr¾ng, mÉu kh«ng ®­îc mÞn l¾m Mµu tr¾ng 5 Rõng ngËp mÆn Mµu ®á t­¬i, mÉu mÞn Mµu ®á thÉm 6 M©y Kh«ng cã m©y Cã mµu xanh nh¹t, mÉu kh¸ mÞn B¶ng 3.4: C¸c mÉu khãa ¶nh cña 2 n¨m §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4874 Bªn c¹nh ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i th«ng th­êng chØ dùa vµo gi¸ trÞ phæ cña c¸c ®èi t­îng trªn c¸c kªnh, nghiªn cøu líp phñ thùc vËt nãi chung vµ thùc vËt ngËp mÆn nãi riªng khi ph©n lo¹i cã kÕt hîp chØ sè NDVI sÏ cho ta kÕt qu¶ tèt h¬n.  TÝnh chØ sè thùc vËt phôc vô n©ng cao chÊt l­îng ph©n lo¹i ¶nh cho vïng nghiªn cøu. 1) Mét sè kh¸i niÖm chung ChØ sè thùc vËt lµ mét trong c¸c chØ sè vËt lý mµ ta cã thÓ tÝnh tõ c¸c b¨ng phæ ¶nh viÔn th¸m. ChØ sè thùc vËt ®­îc dïng vµo nhiÒu môc ®Ých øng dông kh¸c nhau nh­ ®¸nh gi¸ ®é che phñ cña thùc vËt, ®¸nh gi¸ sinh khèi, dù b¸o mïa mµng, dù b¸o kh« h¹n c¸c øng dông ®ßi ®¸nh gi¸ mét sè ®Æc tr­ng cña líp phñ thùc vËt t¹i mét thêi ®iÓm nhÊt ®Þnh. Cã nh÷ng øng dông l¹i cÇn theo dâi diÔn biÕn cña líp phñ thùc vËt trªn mét qu·ng thêi gian liªn tôc ®Ó th«ng qua ®ã ®¸nh gi¸ c¸c yÕu tè ¶nh h­ëng ®Õn líp phñ thùc vËt. Trong mét sè nghiªn cøu kh¸c, chØ sè thùc vËt th­êng ®­îc sö dông nh­ mét th«ng tin bæ sung cho c¸c th«ng tin chiÕt xuÊt tõ c¸c b¨ng phæ ¶nh gèc nh»m ®Ó t¨ng c­êng ®é chÝnh x¸c cña c¸c phÐp ph©n lo¹i, hoÆc t¨ng ®é t¸ch biÖt c¸c ®èi t­îng mµ ta cÇn ph©n biÖt trªn t­ liÖu ¶nh vÖ tinh. 2) C¬ së vËt lý cña chØ sè thùc vËt HiÖn nay, cã rÊt nhiÒu chØ sè thùc vËt trong c¸c tµi liÖu vÒ viÔn th¸m. §ã lµ kÕt qu¶ cña c¸c nghiªn cøu cã môc ®Ých kh¸c nhau víi c¸c c«ng thøc tÝnh kh¸c nhau rÊt phøc t¹p ®­îc x©y dùng qua thùc nghiÖm. Tuy nhiªn, mäi c¸ch tÝnh ®Òu dùa vµo c¸c ®Æc tÝnh phæ cña thùc vËt, vµo ph­¬ng thøc thu nhËn c¸c d¶i phæ cña bé c¶m trªn vÖ tinh vµ tÝnh ®Õn ®Õn ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn ®Õn qu¸ tr×nh thu nhËn ¶nh cña vÖ tinh. VÒ c¬ b¶n, c¸c c«ng thøc tÝnh chØ sè thùc vËt ®Òu dùa vµo ®Æc tr­ng phæ cña thùc vËt ë d¶i sãng mµu ®á vµ d¶i cËn hång ngo¹i nh­ ta thÊy trªn h×nh 2.1. Nh­ chóng ta ®· biÕt, thùc vËt ph¶n x¹ yÕu trong d¶i sãng mµu lam. V× vËy, ng­êi ta kh«ng dïng b¨ng phæ ¶nh nµy ®Ó tÝnh chØ sè thùc vËt. Trong khi ®ã, ph¶n x¹ cña thùc vËt trong d¶i sãng mµu lôc l¹i m¹nh h¬n rÊt nhiÒu vµ t¹o nªn kh¶ n¨ng t¸ch biÖt thùc vËt. §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4875 Tuy nhiªn, b¨ng phæ ¶nh thuéc d¶i sãng nµy còng Ýt khi ®­îc dïng ®Ó tÝnh chØ sè thùc vËt do ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn ë d¶i sãng nµy lµ kh¸ lín. C¸c b¨ng phæ ¶nh ë d¶i sãng mµu ®á vµ cËn hång ngo¹i míi lµ c¸c b¨ng phæ ®­îc sö dông ®Ó tÝnh chØ sè thùc vËt. T¹i c¸c d¶i sãng nµy, bøc x¹ Ýt chÞu ¶nh h­ëng cña ®iÒu kiÖn khÝ quyÓn, d¶i sãng mµu ®á trïng víi vïng hÊp thô m¹nh. Ng­îc l¹i, d¶i cËn hång ngo¹i l¹i ph¶n x¹ rÊt m¹nh. Nhê sù kh¸c biÖt vÒ tÝnh chÊt ph¶n x¹ nµy, mµ d¶i sãng mµu ®á vµ cËn hång ngo¹i cho phÐp n©ng cao ®¸ng kÓ kh¶ n¨ng t¸ch biÖt thùc vËt. Mét ®èi t­îng quan träng liªn quan ®Õn thùc vËt ta cã thÓ dïng ®å thÞ ®Êt lµm ®­êng c¬ së ®Ó ®èi chiÕu, biÕn ®æi c¸c chØ sè thùc vËt. §Æc biÖt, mét khi ®é Èm cña ®Êt trë thay ®æi vµ thµnh mét yÕu tè ¶nh h­íng ®Õn chØ sè thùc vËt. Gi¸ trÞ x¸m ®é ph¶n ¶nh ph¶n x¹ cña ®Êt gi¶m dÇn khi ®é Èm hoÆc hµm l­îng h÷u c¬ trong ®Êt t¨ng lªn vµ øng víi c¸c pixel n»m ë s¸t víi gèc hÖ to¹ ®é phæ. Gãc dèc cña ®­êng ®å thÞ ®Êt phô thuéc chñ yÕu vµo c¸c ®iÒu kiÖn khÝ quyÓn lóc vÖ tinh thu ¶nh, 3) Ph©n lo¹i c¸c chØ sè thùc vËt ChØ sè thùc vËt gåm cã nhiÒu lo¹i kh¸c nhau, nh­ng ®Òu cã chung b¶n chÊt lµ lµm næi râ th«ng tin vÒ thùc vËt dùa vµo quan hÖ ph¶n x¹ phæ gi÷a c¸c kªnh, Vµ cã thÓ chia theo 4 nhãm sau (Rondeaux vµ nnk,, 1996): - ChØ sè thùc vËt kh«ng hiÖu chØnh ¶nh h­ëng cña ®Êt - ChØ sè thùc vËt cã hiÖu chØnh ¶nh h­ëng cña ®Êt - ChØ sè thùc vËt cã hiÖu chØnh ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn - ChØ sè thùc vËt cã hiÖu chØnh c¶ ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn lÉn ¶nh h­ëng cña ®Êt ViÖc tÝnh to¸n hiÖu chØnh ¶nh h­ëng khÝ quyÓn chØ nªn lµm khi nµo cÇn so s¸nh c¸c chØ sè cña nhiÒu thêi ®iÓm kh¸c nhau. Trong ®ã, viÖc hiÖu chØnh ¶nh h­ëng cña ®Êt gióp ta cã thÓ t¸ch c¸c tÝn hiÖu do thùc vËt t¹o ra mét c¸ch chÝnh x¸c h¬n n÷a.Theo Bannari vµ nnk (1999) ®· tãm t¾t mét sè chØ sè thùc vËt th­êng hay ®­îc sö dông trong c¸c nghiªn cøu hiÖn nay trong b¶ng 3.5 d­íi ®©y §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4876 B¶ng 3.5: Mét sè chØ sè thùc vËt hay dïng d. VÝ dô minh chøng cho ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i ¶nh cã kÕt hîp chØ sè thùc vËt (NDVI) Trong ®å ¸n nµy t«i chän mét mÈu ¶nh nhá thuéc khu vùc §×nh Vò ®Ó gióp xö lý nhanh. ¶nh PL cã NDVI PL kh«ng cãNDVI H×nh 3.5: Sù kh¸c biÖt khi cã NDVI tham gia ph©n lo¹i ¶nh Nh×n vµo ®èi t­îng RNM trªn ¶nh vµ kÕt hîp víi viÖc kiÓm tra thùc ®Þa ta thÊy râ rµng ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã kÕt hîp kªnh NDVI cho kÕt qu¶ tèt §å ¸n tèt nghiÖp Tr­êng §H Má-§Þa ChÊt SV: TrÇn ThÞ BÝch Thñy Líp: Tr¾c §Þa B - K4877 h¬n