Tôi cũng xin được phó giáo sư Tiến sĩ. Xin cảm ơn Nguyễn Kim Lợi và các thầy cô bộ môn Hệ thống thông tin và Tài nguyên địa lý cũng như toàn thể các thầy cô trường Đại học Nông Lâm TP.HCM đã tận tình giảng dạy trong thời gian qua. . Tôi xin chân thành cảm ơn các đồng nghiệp ở Khoa Hệ thống Thông tin và Tài nguyên Địa lý và các bạn lớp DH09GI đã luôn nhiệt tình giúp đỡ, động viên tôi trong suốt 4 năm qua. Luận án “Ứng dụng viễn thám và GIS xây dựng bản đồ diễn biến thảm thực vật ở Thành phố Huế - tỉnh Thừa Thiên Huế” được thực hiện từ tháng 1 năm 2013 đến tháng 5 năm 2013.
ĐẶT VẤN ĐỀ
Tính cấp thiết của ñề tài
Mục tiêu ñề tài
- Mục tiêu chung
- Mục tiêu cụ thể
Giới hạn ñề tài
- Về không gian
- Về thời gian
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
- Khu vực nghiên cứu
- Điều kiện tự nhiên
- Điều kiện kinh tế - xã hội
- Tổng quan về viễn thám
- Khái niệm
- Nguyên lý hoạt ñộng
- Tổng quan về GIS
- Định nghĩa
- Chức năng của GIS
- Các khái niệm
- Lớp phủ mặt ñất (Lớp thực phủ - Land cover)
- Phân loại lớp phủ mặt ñất
- Giới thiệu vệ tinh Landsat
- Một số nghiên cứu có liên quan trong và ngoài nước
- Những nghiên cứu tại Việt Nam
- Những nghiên cứu trên thế giới
Trong nghiên cứu “Sử dụng viễn thám và GIS xây dựng bản đồ thảm phủ khu vực Chân Mây, huyện Phú Lộc, tỉnh Thừa Thiên Huế” (Nguyễn Huy Anh, Đinh Thanh Kiên, 2012), tác giả đã sử dụng phương pháp phân loại Closest to 10 m Độ phân giải Dữ liệu ảnh Landsat TM, kết hợp với lấy mẫu thực địa để phân loại 13 loại thảm phủ mặt đất với độ chính xác tương đối cao. Trên địa bàn thành phố Huế, vẫn chưa có dự án nào sử dụng công cụ viễn thám và GIS để đánh giá diễn biến lớp phủ mặt đất. Trên toàn thế giới, các dự án nghiên cứu thay đổi sử dụng đất để phân tích, đánh giá và dự đoán sự phát triển đã được sử dụng rộng rãi.
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu thu thập
Phương pháp nghiên cứu
- Khảo sát thực ñịa
- Phương pháp sửa lỗi sọc ảnh
- Hệ thống phân loại thực phủ cho khu vực nghiên cứu
- Lựa chọn phương pháp phân loại ảnh
- Xử lý dữ liệu ảnh
- Chỉ số thực vật NDVI
- Giải ñoán ảnh
- Đánh giá ñộ chính xác và xử lý ảnh sau phân loại
- Thành lập bản ñồ
Quá trình giải đoán ảnh dựa trên sự kết hợp giữa dữ liệu ảnh vệ tinh và kết quả khảo sát thực địa để đưa ra bộ mẫu huấn luyện chính xác nhất, góp phần nâng cao kết quả phân loại ảnh. Sau khi phân loại hình ảnh, thực hiện xử lý sau phân loại (phân tích đa số/thiểu số, hợp nhất lớp, v.v.) và tổng hợp kết quả. Hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất là danh sách các lớp che phủ đất có trong khu vực nghiên cứu có thể được xác định đầy đủ và đầy đủ từ hình ảnh vệ tinh.
Việc phân loại lớp phủ mặt đất có thành công hay không phần lớn phụ thuộc vào tính hợp lý của hệ thống phân loại. Tất cả các lớp trong hệ thống phân loại phải được xác định rõ ràng để tránh nhầm lẫn và thường được nhóm theo thứ bậc để tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập bản đồ. Một trong những hệ thống phổ biến nhất là Hoa Kỳ. Hệ thống che phủ/sử dụng đất khảo sát địa chất, được phát triển bởi Anderson và cộng sự.
Dựa trên đặc điểm của khu vực nghiên cứu và mục tiêu của dự án, hệ thống phân loại lớp phủ đất đã được xây dựng cho khu vực thành phố Huế, dựa trên hệ thống phân loại sử dụng đất và sử dụng đất của Mỹ do Anderson và cộng sự phát hiện. Phân loại khả năng tối đa (MLC) được sử dụng rộng rãi và được coi là thuật toán tiêu chuẩn để so sánh với các thuật toán khác được sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám (Lê Văn Trung, 2010). , phương pháp này được các nhà phân loại học sử dụng chủ yếu trong các dự án nghiên cứu lớp phủ mặt đất (Hoàng Xuân Thành, 2006). E – đại lượng thể hiện mong muốn (kỳ vọng) về việc phân loại đúng có thể dự đoán được, nghĩa là E góp phần đánh giá khả năng phân loại đúng trong quá trình phân loại thực tế.
Ngoài hệ số Kappa, độ chính xác trong phân loại số còn được đánh giá dựa trên ma trận lỗi hoặc ma trận nhầm lẫn. Sau khi phân loại, hình ảnh phải được xử lý sau phân loại để tạo ra các lớp có thể xuất ra bản đồ bằng cách khái quát hóa thông tin. Một bước nữa trong quá trình xử lý ảnh sau phân loại là Class Statistic, cho phép tính toán thống kê ảnh dựa trên các lớp kết quả phân loại nhằm phục vụ công việc tổng hợp, đánh giá, phân loại ảnh.
KẾT QUẢ - THẢO LUẬN
Kết quả
- Kết quả quá trình sửa lỗi ảnh
- Kết quả tính toán chỉ số thực vật
- Kết quả quá trình phân loại ảnh và xử lý sau phân loại
- Kết quả ñánh giá ñộ chính xác và thống kê biến ñộng
- Bản ñồ thực phủ
- Bản ñồ biến ñộng thực phủ
Qua kết quả tính toán chỉ số thực vật (NDVI), có thể thấy, khu vực có chỉ số NDVI cao (NDVI > 0,55) là khu vực phía Nam và Tây Nam thành phố (phường An). Tây, Thủy Xuân, Thủy Biều và một phần phường An Cựu), khu vực có chỉ số NDVI thấp hơn (NDVI từ 0,15 – 0,55) là vùng sản xuất nông nghiệp trọng điểm của thành phố (thuộc khu vực Hương Long). , phường Kim Long, Hương Sở). Kết quả tính toán chỉ số NDVI đánh giá chính xác hiện trạng của chính phủ. Đây là một trong những nguồn thông tin bổ sung cho kết quả đánh giá độ chính xác của kết quả giải đoán hình ảnh.
Áp dụng phương pháp phân loại gần đúng nhất (MLC) dựa trên các mẫu đào tạo đã chọn và áp dụng nó vào miền nghiên cứu để thu được kết quả phân loại. Loại thảm thực vật có diện tích thấp nhất là vùng dân cư và vùng nước, chiếm diện tích lần lượt là 277 ha và 691 ha. Diện tích thấp nhất là khu dân cư (gần 7% tổng diện tích tự nhiên).
Kết quả đánh giá độ chính xác của các lớp phủ đất được thể hiện cụ thể ở bảng 4.1 và 4.2. Dựa vào kết quả này, có thể thấy, giao thông là lớp ổn định nhất (hơn 70% diện tích) không thay đổi, trong khi đất rừng, lúa - hoa màu và đất trống là các lớp có biến động mạnh (đều có trên 50 ) % diện tích thay đổi). Diện tích rừng tăng lên chủ yếu là rừng trồng và diện tích này chỉ chiếm một phần nhỏ diện tích rừng bị mất.
Tuy nhiên, so với tổng diện tích, lớp cây lúa vẫn ổn định, do một diện tích đáng kể đất rừng, đất trống đã được chuyển đổi thành đất sản xuất nông nghiệp. Đối với diện tích trống, diện tích đang giảm nhanh do phần lớn đất bị bỏ hoang và cằn cỗi được chuyển thành đất nông nghiệp (22%), trong khi khoảng 15% trong số đó được chuyển thành đất giao thông. Kết quả phân loại cho thấy sự phân bố không gian của các kiểu thảm thực vật.
Thảo luận
Đất nông nghiệp (chủ yếu là đất trồng lúa) cũng có một số biến động nhỏ do chuyển thành khu dân cư khi thực hiện dự án Khu quy hoạch An Văn Dương (tại huyện An Đông) và Khu quy hoạch tái định cư, thuộc huyện An Hòa. Một số loại đất thường bị phân loại nhầm với nhau như đất giao thông và đất ở, đất trồng lúa và đất ở, đất trồng lúa và đất trống. Độ phân giải của dữ liệu ảnh viễn thám Landsat chỉ ở mức trung bình (30 m) nên một số diện tích lúa có diện tích nhỏ và các khu tái định cư mới được xây dựng, phân tán.
Do sai sót trong quá trình lấy mẫu là quá trình sử dụng kết hợp nhiều phương pháp khác nhau như nghiên cứu thực địa, lấy mẫu, diễn giải, thống kê,… nên trong quá trình xử lý vẫn còn những sai sót, thiếu sót ngoài ý muốn. Do sự khác biệt về thời gian giữa dữ liệu hình ảnh nghiên cứu và thời gian lấy mẫu. Số liệu thống kê của Cục Tài nguyên và Môi trường được ghi trên cơ sở mục đích sử dụng đất chuyên dụng; Trong khi đó, kết quả giải đoán ảnh viễn thám ghi lại hình dáng của vật thể trên mặt đất tại thời điểm ảnh được chụp.
KẾT LUẬN – ĐỀ NGHỊ
Kết luận
Đề nghị
Nguyễn Duy Liêm, 2011, Ứng dụng công nghệ viễn thám, hệ thống thông tin địa lý và mô hình toán học tính toán cân bằng nước lưu vực sông Bé, Luận văn tốt nghiệp, Đại học Nông Lâm TP.HCM. Nguyễn Kim Lợi, Lê Cảnh Định, Trần Thống Nhất, 2009, Hệ thống thông tin địa lý nâng cao, Nhà xuất bản Nông nghiệp. Trần Hưng, Phạm Quang Lợi, 2008, Hướng dẫn thực hành: Xử lý và phân tích dữ liệu viễn thám bằng phần mềm ENVI, Công ty TNHH Tư vấn GeoViệt.
Bjorn Prenzel, 2003, Remote sensing-based quantification of land cover and land use change for planning, Department of Geography, York University, Canada. James R.Anderson et al., 1976, A land use and land cover classification system for use with remote sensing data. Robert A., Schowengerdt, 2007, Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, Edition 3, Oxford University, UK.
Selcuk Reis, 2008, Analysis of Land Use/Land Cover Chang Using Remote Sensing and GIS in Rize, Northeast Turkey, Aksaray University, Turkey. Tayyebi và nnk., 2008, Monitoring land use changes using multi-temporal landsat remote sensing imager, University of Tehran, Iran.
