Tải bản đầy đủ

luận văn thạc sĩ phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô viên chăn – lào, sử dụng ảnh composite landsat 8

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
---------------------

BẾ HUY DƯỠNG

PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ CHO THỦ
ĐÔ VIÊN CHĂN - LÀO, SỬ DỤNG ẢNH
COMPOSITE LANDSAT-8

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

Hà Nội - 2019


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
---------------------

BẾ HUY DƯỠNG


PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ CHO THỦ
ĐÔ VIÊN CHĂN - LÀO SỬ DỤNG ẢNH
COMPOSITE LANDSAT-8

KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN
MÃ SỐ: 8480104.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. BÙI QUANG HƯNG

Hà Nội - 2019


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng nội dung của luận văn: “Phân loại lớp phủ đô thị
cho thủ đô Viêng Chăn - Lào, sử dụng ảnh Composite Landsat 8” là nghiên
cứu của tôi đã thực hiện dưới sự định hướng của Tiến sĩ Bùi Quang Hưng và
sự hướng dẫn trực tiếp của NCS. Phạm Tuấn Dũng. Trong toàn bộ nội dung
của luận văn, những gì được trình bày là những gì tôi đã học hỏi được và phát
triển từ các nghiên cứu trước đây. Tất cả tài liệu tham khảo đều được trích dẫn
rõ ràng và hợp pháp.
Nếu phát hiện bất kỳ sự gian lận nào, tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về
nội dung luận văn của mình.
Hà nội, ngày

tháng năm 2019

Học viên

Bế Huy Dưỡng


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, cho phép tôi được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Bùi
Quang Hưng là người đã định hướng, hướng dẫn và nhiệt tình giúp đỡ tôi thực
hiện và hoàn thành luận văn thạc sĩ này.
Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy cô giáo đã giảng dạy, truyền đạt và
giúp tôi nâng cao kiến thức về chuyên ngành trong thời gian học tập tại khoa


Công nghệ Thông tin, trường Đại học Công Nghệ, ĐHQG Hà Nội, đặc biệt là
sự đào tạo, giúp đỡ của các thầy cô tại chuyên ngành Hệ thống thông tin.
Qua đây, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS. TS.
Nguyễn Thị Nhật Thanh, NCS. Phạm Tuấn Dũng, NCS. Mẫn Đức Chức, ThS.
Phan Anh, các anh chị và các nhóm nghiên cứu thuộc Trung tâm Công nghệ
tích hợp liên ngành Giám sát hiện trường đã luôn ủng hộ, chia sẻ kiến thức và
hết sức tạo điều kiện giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè và đồng nghiệp
đã luôn ủng hộ, quan tâm và chia sẻ mọi khó khăn với tôi trong suốt quá trình
học tập và nghiên cứu.
Dù nhận được những sự giúp đỡ nhiệt tình nhưng do trình độ còn hạn
chế nên luận văn chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong
nhận được sự đóng góp của quý thầy cô và các bạn đồng nghiệp để luận văn
được hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày

tháng năm 2019

Học viên

Bế Huy Dưỡng


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ....................................................... 3
1. Khái quát về bài toán nghiên cứu................................................................... 3
2. Khái quát về viễn thám và phân loại lớp phủ mặt đất ................................... 4
3. Viễn thám ....................................................................................................... 8
3.1 Khái niệm viễn thám ............................................................................... 8
3.2 Phân loại hệ thống viễn thám ................................................................ 10
3.3 Các quang phổ thường được sử dụng trong hệ thống thống viễn thám 12
4. Ảnh vệ tinh ................................................................................................... 13
4.1 Nhận thức chung về ảnh vệ tinh ............................................................ 13
4.2 Ảnh Landsat 8 ........................................................................................ 16
5. Google Earth Engine .................................................................................... 21
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ SỬ DỤNG
ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8................................................................................... 23
1. Các phương pháp kết hợp ảnh...................................................................... 23
2. Các thuật toán thường được sử dụng trong phân loại lớp phủ ..................... 25
2.1 Support Vector Machine........................................................................ 26
2.2 XGBoost ................................................................................................ 28
3. Phương pháp đánh giá kết quả phân lớp ...................................................... 30
CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM PHÂN LOẠI LỚP PHỦ .................................. 34
CHO THỦ ĐÔ VIÊNG CHĂN - LÀO VÀ KẾT QUẢ...................................... 34
1. Khu vực nghiên cứu: .................................................................................... 34
2. Tập dữ liệu ảnh Landsat 8 ............................................................................ 36
3. Tạo ảnh Composite ...................................................................................... 38
4. Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử ....................................................... 41
5. Phân loại lớp phủ đô thị ............................................................................... 42
6. Kết quả ......................................................................................................... 43
6.1 Kết quả của quá trình kết hợp ảnh ......................................................... 43
6.2 Kết quả của quá trình phân lớp .............................................................. 46


6.3 Đánh giá kết quả................................................................................... 46
KẾT LUẬN....................................................................................................... 51
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................. 53


DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Bảng thông tin bước sóng tương ứng với màu sắc...................................13
Bảng 1.2 Bảng so sánh một số đặc tính của các ảnh vệ tinh....................................15
Bảng 1.3 Đặc điểm ảnh vệ tinh LDCM (Landsat 8)................................................ 18
Bảng 2.1 Các phương pháp kết hợp ảnh.................................................................. 25
Bảng 2.2 Ví dụ về Ma trận nhầm lẫn....................................................................... 31
Bảng 2.3 Ví dụ về Hệ số Kappa............................................................................... 33
Bảng 3.1 Danh sách các quận trực thuộc thủ đô Viêng Chăn - Lào.........................35
Bảng 3.2 Tập dữ liệu ảnh Landsat 8........................................................................ 37
Bảng 3.3 Tổng hợp về các chỉ số Year score, DOY score, Opacity score, Distance to
cloud/cloud shadow trong quá trình kết hợp ảnh L8SR........................................... 39
Bảng 3.4 Tập điểm mẫu để xây dựng tập dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử .. 41

Bảng 3.5 Kết quả phân loại lớp phủ đô thị Viêng Chăn năm 2018..........................47
Bảng 3.6 Bảng tổng hợp so sánh kết quả phân loại lớp phủ đô thị Viêng Chăn.......48


DANH SÁCH HÌNH VẼ
Hình 1.1 Thủ đô Viêng Chăn - Lào...........................................................................3
Hình 1.2 Quá trình thu nhận dữ liệu trong viễn thám................................................8
Hình 1.3 Giới thiệu về hệ thống viễn thám điển hình................................................9
Hình 1.4 Hệ thống cảm biến bị động (trái) và cảm biến chủ động (phải)................10
Hình 1.5 Vệ tinh địa tĩnh (trái) và Vệ tinh quỹ đạo cực (phải)................................. 11
Hình 1.6 Các bước sóng thường được sử dụng trong viễn thám..............................12
Hình 1.7 Ví dụ hiển thị ảnh trong viễn thám............................................................ 14
Hình 1.8 Ví dụ hiển thị ảnh Landsat 8 kết hợp 7 kênh ảnh...................................... 15
Hình 1.9 Các thế hệ vệ tinh Landsat........................................................................ 16
Hình 1.10 Hình ảnh của vệ tinh Landsat 8............................................................... 17
Hình 1.11 Minh họa góc nhìn tạo bởi vệ tinh (Viewing Zenith Angle) và góc nhìn
tạo bởi mặt trời với phương thẳng đứng (Solar Zenith Angle)................................. 20
Hình 1.12 Ví dụ kết hợp màu tự nhiên của dữ liệu ảnh Level 1 (trái) và ảnh Surface
Reflectance (phải).................................................................................................... 20
Hình 1.13 Kiến trúc tổng thể của Google Earth Engine........................................... 21
Hình 2.1 Ý tưởng cơ bản của SVM......................................................................... 27
Hình 2.2 Ý tưởng cơ bản của XGBoost................................................................... 28
Hình 3.1 Sơ đồ tổng quan cho quá trình thực nghiệm.............................................. 34
Hình 3.2 Địa lý và thủy văn Thủ đô Viêng Chăn - Lào............................................ 35
Hình 3.3 Hình ảnh ghép cho khu vực thủ đô Viêng Chăn - Lào..............................37
Hình 3.4 Sơ đồ tính NDVI Score............................................................................. 40
Hình 3.5 Ảnh đại diện cho DOY 15 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4)..........43
Hình 3.6 Ảnh đại diện cho DOY 75 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4)..........43
Hình 3.7 Ảnh đại diện cho DOY 135 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4)........44
Hình 3.8 Ảnh đại diện cho DOY 195 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4)........44
Hình 3.9 Ảnh đại diện cho DOY 255 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4)........45
Hình 3.10 Ảnh đại diện cho DOY 315 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 7-6-4)......45
Hình 3.11 Bản đồ lớp phủ đô thị Viêng Chăn, năm 2018........................................46
Hình 3.12 Bản đồ lớp phủ Viêng Chăn 1995........................................................... 49
Hình 3.13 Bản đồ lớp phủ Viêng Chăn 2005........................................................... 50


DANH SÁCH THUẬT NGỮ TIẾNG ANH VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT
Thuật ngữ

Ý nghĩa

Viết tắt

Land use and land cover
classification

Phân lớp che phủ đất và sử dụng đất

LULCC

Geographic Information System

Hệ thống thông tin địa lý

GIS

Geostationary satellite

Vệ tinh địa tĩnh

Polar orbital satellite

Vệ tinh quỹ đạo cực

Visible Light

Ánh sáng nhìn thấy được

Near Infrared

Cận hồng ngoại

Middle Infrared

Hồng ngoại trung bình

Thermal Infrared

Hồng ngoại nhiệt

Microwave

Siêu cao tần

Pixel

Điểm ảnh

Band

Kênh ảnh

United States Geological Survey

Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ

USGS

National Aeronautics and Space
Administration

Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Hoa
Kỳ

NASA

Landsat Data Continuity
Mission

Vệ tinh Landsat thứ 8

LDCM

Operational Land Imager

Bộ thu nhận ảnh mặt

OLI

Thermal Infrared Sensor

Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt

TIRS

Digital Number

Dạng số nguyên

DN

Landsat Surface Reflectance
Code

LaSRC

Viewing zenith angle

Góc nhìn tạo bởi vệ tinh và phương
thẳng đứng

Solar zenith angle

Góc mặt trời và phương thẳng đứng

Google Earth Engine

GEE

Best-Available-Pixel

Phương pháp lựa chọn điểm ảnh tốt
nhất

BAP

Normalized Difference
Vegetation Index

Chỉ số khác biệt thực vật

NDVI


1

MỞ ĐẦU
Thủ đô Viêng Chăn (hay Viên Chăn, Vientiane), là thành phố thủ đô của
nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, có tiềm năng phát triển kinh tế và dân số
lớn. Do đó, nhiều khả năng cao khu vực đô thị của thành phố này sẽ mở rộng nhanh
chóng ra các vùng ngoại ô dọc theo tuyến đường huyết mạch với cơ sở hạ tầng
không đầy đủ. Điều này tạo ra một thành phố với nhiều vấn đề ngổn ngang, điều
kiện sống tồi tệ, các dịch vụ xã hội không phù hợp, đồng thời phá hỏng những gì
thiên nhiên ban tặng cho nơi đây. Trước thực trạng này, chính quyền thủ đô Viêng
Chăn đã kêu gọi các chuyên gia, các nhà khoa học, các nhà nghiên cứu cùng giúp
đỡ và đóng góp vào kế hoạch phát triển thủ đô Viêng Chăn.
Để đối phó với vấn đề này, các biện pháp tính toán hợp lý cần được thực hiện
dựa trên kế hoạch phát triển đô thị toàn diện. Chính quyền thủ đô Viêng Chăn cũng
như người dân thành phố cần xem xét cẩn thận các vấn đề này và lựa chọn đường
lối phát triển hợp lý nhất cho thủ đô Viêng Chăn nhằm mục đích vừa phát triển
thành phố về kinh tế, dân số, cũng như vẫn giữ gìn được những nét bản sắc vốn có
để Viêng Chăn trở thành thành phố thu hút với nhân dân Lào cũng như với khách du
lịch nước ngoài.
Mục tiêu của đề tài là phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn, đồng
thời xây dựng được bản đồ lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn năm 2018. Để xây
dựng được bản đồ lớp phủ đô thị, luận văn đã áp dụng phương pháp xử lý kết hợp
ảnh Landsat8 và sử dụng thuật toán phân lớp để phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô
Viêng Chăn - Lào. Việc xây dựng được bản đồ lớp phủ đô thị, đồng thời giám sát sự
thay đổi của lớp phủ đô thị qua nhiều năm sẽ giúp chính quyền địa phương và người
dân nơi đây có thêm được dữ liệu và căn cứ để lựa chọn phương hướng phát triển
toàn diện cho thủ đô Viêng Chăn trong tương lai.
Luận văn này được chia làm 05 phần chính.
-

Phần Mở đầu: Giới thiệu về thực trạng phát triển tại Viêng Chăn và sự cần

thiết của việc nghiên cứu phân loại lớp phủ đô thị cho Viêng Chăn.


2

- Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu. Chương này, giới thiệu khái quát về
viễn thám và bài toán phân loại lớp phủ mặt đất.
- Chương 2: Phương pháp phân loại lớp phủ đô thị sử dụng ảnh vệ tinh
Landsat 8
- Chương 3: Thực nghiệm phân loại lớp phủ cho thủ đô Viêng Chăn - Lào
và kết quả.
- Phần Kết luận: Tổng kết về các kết quả đạt được của luận văn, những khó
khăn gặp phải và định hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện kết quả cuối cùng.


3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1. Khái quát về bài toán nghiên cứu

Hình Error! No text of specified style in document..1 Thủ đô Viêng Chăn - Lào
Nguồn ảnh: Vientiane Capital Urban Development Master Plan
Viêng Chăn là thủ đô của nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, là thành
phố trung ương duy nhất và lớn nhất ở Lào, là trung tâm văn hóa, chính trị, kinh tế,
xã hội của cả nước, thủ đô Viêng Chăn hứa hẹn sẽ có tiềm năng tăng trưởng kinh tế
và nhân khẩu cao.
Sau khi mở cửa đất nước vào năm 1986, nhằm thúc đẩy sự phát triển của đất
nước, chính phủ Lào đã cho phép người dân cũng như các nhà đầu tư nước ngoài có
quyền sở hữu đất hoặc thuê đất phục vụ cho các mục đích sản xuất kinh tế, đồng thời
cũng ban hành các Luật và quy định liên quan cho vấn đề này. Các nhà đầu tư đã sử
dụng đất để trồng trọt, khai khoáng, sản xuất thủy điện v.v…, quá trình này góp phần
giúp người dân bản địa có thêm thu nhập, góp phần phát triển kinh tế đất nước.


4

Tuy nhiên, mặt trái của nó cũng phát sinh nhiều các vấn đề. Để tập hợp đất
cho các mục đích kinh tế khác nhau, các nhà đầu tư cũng như chính quyền sẽ buộc
phải di chuyển một phần hoặc toàn bộ dân cư trong khu vực đó. Việc di chuyển dân
cư này sẽ làm phát sinh ra những khu vực dân cư mới, bao gồm các cơ sở hạ tầng
như: chợ, trường học, nhà ở, đường giao thông, vệ sinh, v.v… hoặc dân cư sẽ dồn
tập trung vào một số khu vực nhất định. Điều này góp phần tạo nên sự phát triển mở
rộng của các đô thị.
Trong nhiều năm tới, tại thành phố Viêng Chăn, nhiều khả năng khu vực đô
thị sẽ nhanh chóng mở rộng về phía ngoại ô dọc theo các tuyến đường huyết mạch.
Theo đó với cơ sở hạ tầng không đầy đủ sẽ tạo ra nhiều vấn đề với đô thị ngổn
ngang, điều kiện sống tồi tệ và dịch vụ xã hội không phù hợp. Sự phát triển cơ sở hạ
tầng ồ ạt, không xác định đúng hướng phát triển, sẽ làm mất đi sự quyến rũ, dịu
dàng vốn có của thành phố đồng thời kéo chậm sự phát triển kinh tế và xã hội của
thành phố này. Để đối phó với vấn đề đó, kế hoạch phát triển đô thị toàn diện cùng
với các biện pháp thích hợp cần phải được các nhà hoạch định chính sách đưa ra và
thực hiện kịp thời.
Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu về cách áp dụng phương pháp xử lý kết
hợp ảnh landsat 8 (composite) sau đó sử dụng các thuật toán phân lớp để phân loại
lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn - Lào năm 2018. Việc phân loại được lớp phủ
đô thị và giám sát sự thay đổi của lớp phủ qua nhiều năm sẽ phần nào đó giúp chính
quyền địa phương cùng toàn thể người dân Thủ đô Viêng Chăn xem xét và kiểm tra
cẩn thận phương hướng phát triển cho thủ đô Viêng Chăn trong tương lai.
1.2. Khái quát về viễn thám và phân loại lớp phủ mặt đất
Công nghệ viễn thám đã trở thành một trong những thành tựu khoa học vũ
trụ phát triển đến trình độ cao và ngày càng trở thành một kỹ thuật phổ biến được
ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội ở nhiều nước trên toàn thế
giới. Công nghệ viễn thám đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, ví dụ như: nông
nghiệp, lâm nghiệp, địa chất, thủy văn, băng biển, lập bản đồ che phủ đất, đại dương
và ven biển…[1] và nhu cầu này ngày càng gia tăng. Những kết quả thu được từ


5

công nghệ viễn thám giúp các nhà khoa học, các nhà hoạch định chính sách có các
phương án, kế hoạch có tính chiến lược về sử dụng và quản lý tài nguyên thiên
nhiên, môi trường.
Việc nghiên cứu sử dụng đất và phân lớp che phủ đất (LULCC - Land use
and land cover classification) đã được xem xét như một trong những ứng dụng
truyền thống và quan trọng nhất trong viễn thám vì các sản phẩm LULCC rất cần
thiết cho một loạt các ứng dụng liên quan đến môi trường [2].
Lớp phủ đề cập đến lớp phủ trên bề mặt trái đất, có thể là thực vật, hạ tầng đô
thị, nước, đất trồng hay các loại khác. Xác định, phân định và lập bản đồ lớp phủ là
rất quan trọng cho việc nghiên cứu giám sát toàn cầu, quản lý tài nguyên và các hoạt
động lập kế hoạch. Xác định lớp phủ chính là cơ sở cho các hoạt động giám sát
(phát hiện thay đổi) có thể được thực hiện, và cung cấp thông tin bao phủ mặt đất
cho các bản đồ chuyên đề cơ sở.
Các thuật ngữ “Land use” và “Land cover” thường được sử dụng thay thế
cho nhau, nhưng chúng có những ý nghĩa riêng biệt. Lớp phủ (Land cover) đề cập
đến lớp phủ trên bề mặt trái đất, có thể là thực vật, hạ tầng đô thị, nước, đất trồng
hay các loại khác. Xác định, phân định và lập bản đồ lớp phủ là rất quan trọng cho
việc nghiên cứu giám sát toàn cầu, quản lý tài nguyên và các hoạt động lập kế
hoạch. Xác định lớp phủ chính là cơ sở cho các hoạt động giám sát (phát hiện thay
đổi) có thể được thực hiện, và cung cấp thông tin bao phủ mặt đất cho các bản đồ
chuyên đề cơ sở. Việc sử dụng đất (Land use) đề cập đế mục đích mà đất phục vụ,
chẳng hạn như: giải trí, môi trường hoang dã hoặc nông nghiệp.
Khi sử dụng cùng nhau, cụm từ Land Use/ Land Cover đề cập đến việc phân
loại hoặc phân lớp các hoạt động của con người và các thành phần tự nhiên trong
một khung cảnh hoặc khu vực nhất định trong khoảng thời gian dựa trên các phân
tích khoa học và thống kê nguồn dữ liệu phù hợp.
Các ứng dụng của LULCC trong viễn thám[1]
- Quản lý tài nguyên thiên nhiên
- Bảo vệ môi trường sống hoang dã


6

- Đầu vào cơ sở cho việc lập bản đồ thông tin địa lý (Geographic Information
System - GIS)
- Sự mở rộng lấn chiếm của đô thị
- Định tuyến và lên kế hoạch cho các hoạt động xác định địa chấn/ thăm dò/
khai thác tài nguyên
- Phác họa thiệt hại (động đất, lũ lụt, núi lửa, lốc xoáy, hỏa hoạn)
- Ranh giới pháp lý cho việc ước tính thuế và tài sản
- Phát hiện mục tiêu: xác định dải hạ cánh, đường, cầu, bề mặt đất/ nước.
Một trong những thách thức cấp bách nhất ở hiện tại và cả tương lai là sự đô
thị hóa trên toàn cầu. Đô thị hóa là quá trình phát triển kinh tế, xã hội, song song với
sự mở rộng không gian đô thị. Ở khía cạnh xã hội học, tùy thuộc vào từng quốc gia
khác nhau, định nghĩa đô thị được sử dụng khác nhau, tuy nhiên hầu hết các quốc
gia đều định nghĩa đô thị là khu vực tập trung dân cư với mật đột cao và phần lớn
dân cư hoạt động trong lĩnh vực kinh tế phi nông nghiệp. Đô thị là trung tâm chính
trị, hành chính, kinh tế, văn hóa hoặc chuyên ngành, có vai trò thúc đẩy sự phtá triển
kinh tế - xã hội của quốc gia hoặc vùng lãnh thổ, một địa phương, bao gồm nội
thành, ngoại thành của thành phố; nội thị, ngoại thị của thị xã; thị trấn. [3]
Khi dân số trên toàn cầu tăng lên và nền kinh tế của các quốc gia tiếp tục phát
triển mà không còn dựa vào các hệ thống nông nghiệp, các thành phố sẽ tăng lên và mở
rộng hơn. Sự phát triển đô thị thường xâm phạm đến đất trồng rừng hoặc đất nông
nghiệp. Sự tăng trưởng thành phố là một chỉ số của công nghiệp hóa (phát triển) và
nhìn chung đều có ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe môi trường của một vùng.

Việc định lượng cho hiện tượng này vẫn chưa hoàn toàn có thể nắm được hết.
Đặc biệt, thông tin chính xác trên thế giới về vị trí và sự phân bố dân cư ở các vùng
đô thị và nông thôn là vẫn còn thiếu. Tỉ lệ mặt đất được bao phủ bởi diện tích xây
dựng là bao nhiêu? Tỉ lệ giữa các vùng đô thị và nông thôn là thế nào? Có bao nhiêu
thành phố trên Thế giới? [4]
Việc thay đổi mục đích sử dụng đất từ nông nghiệp sang đô thị cần được
giám sát để ước tính dân số, dự đoán và hoạch định hướng phát triển của đô thị cho
các nhà phát triển đồng thời giám sát các mối gây hại và nguy hiểm cho môi trường


7

lân cận [5]. Các khu tị nạn hoặc các thành phố tạm cư cũng cần được giám sát và
ước tính số lượng dân cư và mật độ dân cư. Việc phân tích đất sử dụng cho nông
nghiệp và đô thị là rất quan trọng để đảm bảo hướng phát triển không xâm lấn vào
đất nông nghiệp có giá trị, và để đảm bảo nông nghiệp phát triển trên vùng đất thích
hợp và sẽ không bị ảnh hưởng bởi hạ tầng liền kề. Có được thông tin lớp phủ đô thị
sẽ giúp những nhà hoạch định chính sách xây dựng được chiến lược phát triển hợp
lý và bền vững mà vẫn có thể bảo vệ được môi trường.
Với các phân tích đa thời gian, viễn thám mang đến góc nhìn riêng biệt về
cách các thành phố phát triển. Yếu tố chính để lập bản đồ thay đổi sử dụng đất từ
nông thôn sang đô thị là khả năng phân biệt giữa việc sử dụng đất ở nông thôn (như
việc sử dụng cho canh tác, các đồng cỏ cho gia súc v.v…) và sử dụng đất ở đô thị
(dân cư, thương mại, giải trí). Phương pháp viễn thám có thể được sử dụng để phân
loại các lớp phủ một cách kinh tế và lặp đi lặp lại trên các khu vực rộng lớn.
Đất đô thị là đất thuộc khu vực nội thành, nội thị xã, thị trấn được quy hoạch
sử dụng làm nhà ở, trụ sở các cơ quan tổ chức, các cơ sở sản xuất kinh doanh, các
cơ sở hạ tầng phục vụ lợi ích công cộng, quốc phòng an ninh và các mục đích khác
của xã hội. Ngoài ra theo quy định các loại đất ngoại thành, ngoại thị xã đã có quy
hoạch của cơ quan Nhà nước có thẩm quyền phê duyệt để phát triển đô thị cũng
được tính vào đất đô thị.[3]
Trong viễn thám, lớp phủ đô thị sẽ được đặc trưng bởi hỗn hợp các kiểu vật
liệu khác nhau và là các tổ hợp của các lớp phủ khác biệt nhau về phổ phản xạ. Do
tính chất không đồng nhất này, nên việc phân loại các kiểu lớp phủ đô thị thường
gặp rất nhiều khó khăn. Do đó, nơi nào có xây dựng, có sự bê tông hóa bề mặt sẽ
được nhận dạng và phát hiện lớp phủ đô thị, dựa theo các đặc tính của mặt không
thấm nước [4][6][7][8]. Đường giao thông, các công trình nhà ở, bãi đỗ xe được phủ
bởi vật liệu không thấm nước như nhựa đường, đá, vật liệu xây dựng v.v… là các
mặt không thấm, dù chúng có tính chất vật lý riêng nhưng sẽ được ghi nhận là đối
tượng thuộc lớp phủ đô thị. Và cũng như nhiều nghiên cứu khác, trong nghiên cứu
này, đối tượng mặt không thấm được xem như là đặc trưng của đô thị và được dùng
để xác định và phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô Viêng Chăn - Lào.


8

1.3. Viễn thám
1.3.1. Khái niệm viễn thám

Hình Error! No text of specified style in document..2 Quá trình thu nhận
dữ liệu trong viễn thám.
Nguồn ảnh: Nelson Mandela University
Viễn thám được định nghĩa là khoa học và công nghệ thu nhận thông tin về
một đối tượng, một vùng hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích các tài liệu
thu được bởi các thiết bị chuyên dụng. Các thiết bị này không tiếp xúc trực tiếp với
các đối tượng, khu vực hoặc hiện tượng nghiên cứu [9]
Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ một đối tượng là nguồn dữ liệu
chính trong viễn thám. Một bức ảnh viễn thám cung cấp thông tin về các đối tượng
dưới dạng năng lượng bức xạ trong các bước sóng được ghi lại. Việc đo đạc và


9

phân tích quang phổ cho phép trích xuất các thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt
đất khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể.
Các thiết bị được sử dụng để cảm nhận sóng điện từ được gọi là cảm biến.
Các cảm biến có thể là các máy ảnh hoặc máy quét được gắn trên các vật mang khác
nhau. Các vật mang này có thể là máy bay, khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ
tinh... Hình 1.1 thể hiện một sơ đồ điển hình cho việc thu nhận ảnh viễn thám. Bức
xạ mặt trời là nguồn năng lượng chính được sử dụng trong viễn thám. Các bước
sóng điện từ được chuyển đến cảm biến nằm trên các vật mang. Thông tin từ năng
lượng phản xạ có thể được xử lý và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như
Nông nghiệp, Lâm nghiệp, địa chất, khí tượng, môi trường…
Một hệ thống viễn thám làm việc theo mô hình sau: đầu tiên tia sáng, có thể
phát ra từ mặt trời hoặc chính bản thân vệ tinh, gặp bề mặt Trái đất. Sau đó nó được
hấp thụ một phần, phản xạ và bức xạ trở lại bầu khí quyển. Trong bầu khí quyển tia
sáng có thể cũng bị hấp thụ, phản xạ hoặc bức xạ thêm nữa. Trên bầu trời, cảm biến
vệ tinh sẽ thu nhận tia phản xạ đến nó. Sau đó là quá trình truyền, nhận, xử lý và
chuyển đổi năng lượng bức xạ thành dữ liệu ảnh. Cuối cùng, công việc giải thích và
phân tích hình ành được áp dụng để có thể ứng dụng trong đời sống thực tế. Hình
1.3 mô tả các thành phần cơ bản của hệ thống viễn thám. [1]


10

Hình Error! No text of specified style in document..3 Giới thiệu về hệ thống viễn
thám điển hình.
Nguồn ảnh: Natural Resources Canada (https://www.nrcan.gc.ca)
Trong đó:
- A: Nguồn năng lượng hoặc ánh sáng
- B: Truyền năng lượng qua khí quyển
- C: Các vật thể được tương tác
- D: Vệ tinh
- E: Hệ thống thu nhận
- F: Hệ thống phân tích hình ảnh
- G: Hệ thống ứng dụng.
1.3.2. Phân loại hệ thống viễn thám
Các hệ thống viễn thám có thể được phân loại theo các tiêu chí sau: nguồn
năng lượng, quỹ đạo của vệ tinh, quang phổ thu nhận, v.v… [1]
Phân loại dựa trên nguồn năng lượng: có hệ thống viễn thám gián tiếp và
trực tiếp, như hình 1.4.
- Hệ thống cảm biến chủ động (active): Cảm biến phát ra bức xạ hướng về
phía vật thể được nghiên cứu. Bức xạ phản xạ lại từ vật thể được phát hiện và đọ
đạc bởi bộ cảm biến [1]. Ví dụ như: radar.
- Hệ thống cảm biến bị động (passive): Mặt trời cung cấp nguồn năng lượng
rất thuận tiện cho viễn thám. Bộ cảm biến bị động chỉ có thể được sử dụng để phát
hiện ra năng lượng khi nguồn năng lượng tự nhiên có sẵn. Đối với tất cả năng lượng
phản xạ, cảm biến này chỉ đo được trong khoảng thời gian mặt trời chiếu sáng vào
bề mặt Trái đất.[1]


11

Hình Error! No text of specified style in document..4 Hệ thống cảm biến bị động
(trái) và cảm biến chủ động (phải).
Nguồn ảnh: Grind GIS (https://grindgis.com)
Phân loại dựa vào quỹ đạo vệ tinh: (như hình 1.5)
- Vệ tinh địa tĩnh (Geostationary satellite): Các vệ tinh có hướng nhìn tới
cùng một khu vực của bề mặt trái đất vào tất cả các khoảng thời gian được gọi là vệ
tinh địa tĩnh[1], các vệ tinh này có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay của trái
đất, nghĩa là vị trí tương đối của vệ tinh so với trái đất là đứng yên. Các vệ tinh thời
tiết và truyền thông là những vệ tinh thuộc loại này.
- Vệ tinh quỹ đạo cực (Polar orbital satellite): các vệ tinh với mặt phẳng
quỹ đạo bay vuông góc hoặc gần như vuông góc so với mặt phẳng xích đạo của Trái
đất, nên chúng có thể lấy ảnh của mọi vùng trên trái đất vào các giờ cố định.


12

Hình Error! No text of specified style in document..5 Vệ tinh địa tĩnh (trái) và Vệ
tinh quỹ đạo cực (phải)
Nguồn ảnh: Grind GIS (https://grindgis.com)
Phân loại dựa vào quang phổ nhận được: gồm 3 loại cơ bản:
- Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy được và hồng ngoại: 0.4-0.76µm (1µm
-3

= 1 x 10 mm).
- Viễn thám hồng ngoại nhiệt: bước sóng từ 3-22µm
- Viễn thám siêu cao tần: 1mm-1m
1.3.3. Các quang phổ thường được sử dụng trong hệ thống thống viễn thám

Trong thực tế, có rất nhiều kiểu ánh sáng khác nhau. Tuy nhiên chỉ có một
vài kênh quang phổ được sử dụng trong viễn thám (như hình 1.6). Sau đây là những
kênh thường xuyên được sử dụng:
- Ánh sáng nhìn thấy được (Visible Light): ánh sáng có bước sóng trong
khoảng 0.4-0.7µm, tương ứng với bước sóng từ màu tím (Violet) đến màu đỏ (Red).
Các bước sóng phổ biến mà chúng ta cảm nhận được như các màu sắc cụ thể từ
phần nhìn thấy được của quang phổ được liệt kê như ở hình 1.6. Và đây cũng là
phần duy nhất của quang phổ mà chúng ta có thể liên kết với khái niệm màu sắc
(phần quang phổ còn lại chúng ta không thể thấy được bằng mắt thường mà phải sử


13

dụng các thiết bị chuyên dụng như cảm biến v.v…). Red, Green, Blue có thể được
gọi là các màu chính hoặc các bước sóng chính, bởi vì không có màu chính nào có
thể được tạo ra từ 2 màu bất kỳ nào khác, nhưng bất kỳ màu nào khác cũng có thể
được tạo ra từ việc kết hợp Red, Blue, Green theo các tỉ lệ khác nhau [1]. Năng
lượng được cung cấp bởi các kênh sóng này đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong
viễn thám.

Hình Error! No text of specified style in document..6 Các bước sóng thường được
sử dụng trong viễn thám
Nguồn ảnh: Introduction to Remote Sensing of Environment - R.B. Smith (2002) [9]

STT

Màu sắc

Bước sóng

1

Violet

0.400 - 0.446 µm

2

Blue

0.446 - 0.500 µm

3

Green

0.500 - 0.578 µm

4

Yellow

0.578 - 0.592 µm

5

Orange

0.592 - 0.620 µm

6

Red

0.620 - 0.700 µm

Bảng Error! No text of specified style in document..1 Bảng thông tin bước sóng
tương ứng với màu sắc


14

- Cận hồng ngoại (Near Infrared): ánh sáng có bước sóng trong khoảng 0.71.34µm.
- Hồng ngoại trung bình (Middle Infrared): ánh sáng có bước sóng trong
khoảng từ 1.55-2.4µm
- Hồng ngoại nhiệt (Thermal Infrared): ánh sáng có bước sóng trong khoảng
3-22µm
- Siêu cao tần (Microwave): ánh sáng có bước sóng từ 1mm-1m, phần phổ
này là mối quan tâm gần đây của viễn thám. Nó bao gồm các bước sóng dài nhất
dược sử dụng cho viễn thám. Các bước sóng ngắn hơn có các tính chất tương tự như
vùng hồng ngoại nhiệt, trong khi các bước sóng dài hơn đã gần tiệm cận các bước
sóng được sử dụng cho phát sóng vô tuyến.
1.4. Ảnh vệ tinh
1.4.1. Nhận thức chung về ảnh vệ tinh
Ảnh vệ tinh là những ảnh về Trái đất và những hành tinh khác được thu thập
bởi các vệ tinh quan sát. Các vệ tinh này thường được điều hành bởi các cơ quan
chính phủ hoặc doanh nghiệp trên thế giới.


15

Hình Error! No text of specified style in document..7 Ví dụ hiển thị ảnh trong
viễn thám
Nguồn ảnh: Natural Resources Canada [1]
Một bức ảnh có thể được thể hiện và hiển thị ở dạng kỹ thuật số bằng cách
chia bức ảnh thành các khu vực nhỏ cùng kích thước và hình dạng, được gọi là các
thành phần ảnh hoặc điểm ảnh (pixel), và biểu thị độ sáng của từng khu vực với một
giá trị số hoặc số điện tử [1]. Ví dụ dưới, ảnh được quét và chia thành các điểm ảnh
với mỗi điểm ảnh được gán một giá trị số đại diện liên quan đến độ sáng. Máy tính
hiển thị mỗi giá trị số này ở các cấp độ sáng khác nhau.
Trong viễn thám, người ta chia bước sóng làm nhiều khoảng khác nhau, và
thông tin thu thập được trong mỗi khoảng bước sóng này sẽ được lưu trữ, gọi là một
kênh (band). Chúng ta có thể kết hợp và hiển thị các thông tin bằng số của kênh
bằng cách sử dụng ba màu chính (Blue, Green và Red). Dữ liệu từ mỗi kênh được
hiển thị như là một trong các màu chính và, tùy thuộc vào độ sáng tương ứng của


16

mỗi điểm ảnh trong mỗi kênh, các màu chính kết hợp theo các tỉ lệ khác nhau để
hiển thị ra các màu khác nhau.

Hình Error! No text of specified style in document..8 Ví dụ hiển thị ảnh Landsat 8
kết hợp 7 kênh ảnh
Nguồn ảnh: Monde Spartial (https://www.mondegeospatial.com/2017/12/bandcombinations-for-landsat-8.html)

Hiện nay có nhiều vệ tinh quan sát Trái đất và chúng thường mang các đặc
điểm chung gồm: độ phân giải không gian, độ phân giải quang phổ, độ phân giải
phóng xạ và độ phân giải thời gian.

STT

Vệ tinh

Loại

1

MODIS

Quang học

Độ phân
giải
không
gian

Độ phân giải
quang phổ
(loại trừ kênh
Toàn sắc)

Độ phân
giải
phóng
xạ

Độ phân

250 1000m

36 kênh

12 bits

Hàng
ngày

2

SPOT 5

Quang học

10m

3

Landsat

Quang học

30m

4 kênh
(Green, Red, Near
IR, SWIR)

8 bits

10 kênh (Coastal -> 12 bits

giải thời
gian

2-3 ngày,
phụ thuộc
vào vĩ độ
16 ngày


Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×