Mục lục
Mục lục 1
Hình 1.1. Sơ đồ đường bay chụp của vệ tinh MODIS 3
Lời cảm ơn 5
MỞ ĐẦU 6
1. Tính cấp thiết của đề tài 6
2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài 8
3. Giới hạn phạm vi nghiên cứu 9
4. Cấu trúc luận văn 10
CHƯƠNG 1 10
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH TOÁN NHIỆT
ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN 10
1.1. Một số khái niệm liên quan 10
1.1.1. Nhiệt độ bề mặt đất 10
1.1.2. Hạn hán, chỉ số khô hạn 12
1.2. Giới thiệu chung về dữ liệu ảnh MODIS 15
Hình 1.1. Sơ đồ đường bay chụp của vệ tinh MODIS 19
1.3. Cơ sở ứng dụng tư liệu ảnh MODIS trong tính toán nhiệt độ bề mặt và chỉ số khô hạn
nhiệt độ - thực vật 19
1.3.1. Tính toán nhiệt độ bề mặt 19
1.3.1.1. Cơ sở lý thuyết tính toán nhiệt độ bề mặt 19
1.3.1.2. Tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất từ ảnh MODIS 24
1.3.2. Tính toán chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật 30
1.4. Các phương pháp và quy trình nghiên cứu 43
1.4.1. Phương pháp nghiên cứu 43
1.4.2. Quy trình nghiên cứu 44
CHƯƠNG 2 46
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ NGUY CƠ
HẠN HÁN Ở TÂY NGUYÊN 46
2.1. Các nhân tố tự nhiên 46
2.1.1. Vị trí địa lý 46

Hình 1.8: Sơ đồ không gian của nhiệt độ bề mặt - chỉ số thực vật và mối quan hệ với
sự bay hơi (evaporation), sự thoát hơi nước của cây (transpiration) và phần trăm lớp
phủ thực vật
Hình 1.9. Mô phỏng về các yếu tố ảnh hưởng tới nhiệt độ bề mặt đất. Các biến trong
đường tròn có thể nhận được từ dữ liệu viễn thám
Hình 1.10. Chỉ số TVDI của một pixel ảnh (Ts, NDVI) được xác định như một tỷ lệ
giữa đường A =
min
( )
s s
T T−
và B =
max min
( )
s s
T T−
Hình 1.11. Ví dụ về không gian đặc trưng tiêu chuẩn Ts- NDVI
Hình 1.12. Quy trình nghiên cứu hạn hán
Hình 2.1: Bản đồ vùng Tây Nguyên
HÌnh 2.2. Bản đồ địa hình Tây Nguyên
Hình 2.3. Bản đồ địa chất Tây Nguyên
Hình 2.4 . Nhiệt độ trung bình tháng và lượng mưa tháng của trạm Đà Lạt và Buôn
Ma Thuật năm 2012
Hình 2.5. Sơ đồ các trạm khí tượng khu vực Tây Nguyên
Hình 2.6. Bản đồ thủy văn Tây Nguyên
Hình 2.7 : Bản đồ đất của Tây Nguyên
Hình 2.8. Hiện trạng lớp phủ rừng Tây Nguyên năm 2010
Hình 2.9 : Vườn Quốc Gia Cát Tiên
Hình 3.1. Mô hình tính toán chỉ số khô hạn TVDI
Hình 3.2. Các bước tính toán nhiệt độ bề mặt đất LST

Hình 3.19. Mối quan hệ giữa lượng mưa trung bình tháng tại các trạm khí tượng và
chỉ số khô hạn TVDI
Danh mục bảng
Bảng1: Số liệu hành chính các tỉnh vùng Tây Nguyên
Bảng 1.1. Các đặc tính kỹ thuật của ảnh MODIS
Bảng 1.2. 36 kênh phổ của ảnh MODIS
Bảng 1.3. Các kênh ảnh MODIS được sử dụng để tính nhiệt độ bề mặt đất
Bảng 1.4. Hệ số phát xạ trung bình của 13 cấu trúc lá trên kênh 31, 32 của MODIS
Bảng 2.1 : Nhiệt độ trung bình và lượng mưa tại các trạm khí tượng của Tây Nguyên
Bảng 2.2. Danh sách và tọa độ các trạm khí tượng của Tây Nguyên
Bảng 2.3. Các loại đất chính vùng Tây Nguyên
Bảng 2.4: Hiện trạng lớp phủ rừng Tây Nguyên năm 2010
Bảng 3.1. Các đặc tính kỹ thuật của MOD11A2
Bảng 3.2. Bộ dữ liệu sản phẩm của MOD11A2
Bảng 3.3. Nhãn đánh giá chất lượng sản phẩm cho MOD11A2
Bảng 3.4. Các đặc tính kỹ thuật của MOD09A1
Bảng 3.5 .Bộ dữ liệu sản phẩm của MOD09A1
Lời cảm ơn
Trước tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS. TS. Nguyễn Hiệu,
thầy đã tận tình hướng dẫn em hoàn thành luận văn. Nhờ có sự giúp đỡ của thầy, em
thấy mình trưởng thành hơn rất nhiều sau luận văn thạc sỹ này
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các anh chị đồng nghiệp thuộc phòng
Công nghệ Viễn thám, GIS và GPS, Viện Công nghệ Vũ trụ, Viện Hàn lâm khoa học
Việt Nam. Các anh chị đã chỉ bảo tận tình, định hướng và tạo điều kiện cho em hoàn
thành luận văn. Sau luận văn thạc sỹ này, em học hỏi được rất nhiều điều cũng như
kinh nghiệm nghiên cứu, làm việc. Em xin gửi lời cảm ơn tới chương trình Tây
Nguyên 3, đã tạo điều kiện về dữ liệu cũng như khảo sát thực địa, là phần rất quan
trọng đối với luận văn của em.
Em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy các cô trong khoa Địa lý và phòng Sau Đại
học trường Đại học Tự nhiên Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong thời gian

trả lời tốt nhất để cải thiện những vấn đề như nạn hạn hán, sâu bệnh, cải thiện chất
lượng môi trường, từ đó làm cơ sở khoa học cho công tác cảnh báo hạn và quy hoạch
sử dụng đất
Trong điều kiện hiện nay ở Tây Nguyên, sử dụng các lực lượng hiện có chưa thể
đáp ứng những yêu cầu của công tác nghiên cứu, nên một hệ thống có khả năng cung
cấp kịp thời, liên tục các thông tin giám sát và quản lý rừng trên diện rộng là hết sức
cần thiết. Cùng với sự phát triển của công nghệ vệ tinh quan sát Trái đất, khả năng
ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý trong nghiên cứu lớp
phủ thực vật cho thấy có nhiều ưu thế với điều kiện đặc thù của Tây Nguyên. Và việc
ứng dụng ảnh viễn thám, đặc biệt là ảnh MODIS (có khả năng chụp 1 – 4 ảnh/ngày)
hiện nay đáp ứng được các yêu cầu này. Ưu điểm của ảnh MODIS là thể thu nhận
được hàng ngày, với tần suất quan sát lãnh thổ cao, độ phủ trùm lớn, giúp thu thập
thông tin nhanh chóng, đồng bộ, khách quan rất phù hợp cho công tác giám sát lớp
phủ và phát triển của rừng ở các tỉnh Tây Nguyên. Đây là ưu điểm vượt trội của dữ
liệu này so với ảnh vệ tinh độ phân giải cao. Ngoài ra, ảnh MODIS cũng cung cấp
những chỉ số quan trọng về hiện trạng lớp phủ rừng như các chỉ số sinh trưởng thực
vật, chỉ số diện tích lá, độ bốc hơi nước bề mặt Trong đó, các thông số về nhiệt độ
bề mặt – LST (Land Surface Temperature) hay chỉ số khô hạn hoàn toàn có thể tính
được từ ảnh vệ tinh MODIS phục vụ cho công tác cảnh báo hạn hán. Bên cạnh đó,
trong các loại dữ liệu vệ tinh, thì ảnh MODIS được đánh giá là cung cấp các thông tin
về nhiệt độ cho độ chính xác cao nhất hiện nay.
Vì những lý do trên, học viên chọn đề tài : “Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư
liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên” cho luận văn tốt
nghiệp thạc sỹ của mình
2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài.
- Tính toán được nhiệt độ bề mặt khu vực Tây Nguyên từ tư liệu ảnh MODIS và
tính được chỉ số mức khô hạn nhiệt độ - thực vật để xây dựng bản đồ cảnh báo hạn
hán khu vực Tây Nguyên
Để đạt được mục tiêu, đề tại thực hiện các nhiệm vụ và nội dung sau:
1) Tổng quan tài liệu, các nghiên cứu về tính toán nhiệt độ bề mặt đất, và cách tính

132
người/km²
Đắk Nông Thị xã Gia Nghĩa 1 7 492.000
6.515,6 km²
76
người/km²
Gia Lai Thành phố Pleiku 1 2 14 1.277.600
15.536,9 km²
82
người/km²
Kon Tum
Thành phố Kon
Tum
1 8 432.900
9.690,5 km²
45
người/km²
Tỉnh Tỉnh lỵ
Thành
phố
Thị xã Huyện Dân số Diện tích
Mật độ
dân số
Lâm Đồng Thành phố Đà Lạt 2 10 1.189.300
9.772,2 km²
122
người/km²
Tổng Cục Thống kê Việt Nam
Các chỉ số về nhiệt độ bề mặt đất và chỉ số khô hạn được tính toán cho khu vực
nghiên cứu từ năm 2011, 2012 và 2013. Các số liệu thực tế cũng được thu thập với

đổi của môi trường đất, đồng thời cũng phản ánh sự thay đổi của thực vật. Ví dụ,
trong điều kiện khô hạn, nhiệt độ lá cây tăng cao là một chỉ số phản ánh sự thiếu nước
của thực vật (Mcvicar T. R. và Jupp D.L.B 1998).
Nhiệt độ không khí trên bề mặt đất thường khác đáng kể so với LST trên thực tế.
Sự khác biệt này, phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và các loại lớp phủ. Mặc dù vậy
vẫn có mối quan hệ chặt chẽ giữa nhiệt độ không khí và LST. LST khác với nhiệt độ
không khí, vì LST liên quan chặt chẽ hơn tới các hoạt động sinh lý của lá cây trong
các thảm thực vật, cũng như liên quan tới độ ẩm đất trong các vùng thưa thớt cây.
Nhiệt độ không khí thường không biến đổi theo không gian như LST nên có thể đo
được dễ dàng hơn, điều này rất hữu ích trong việc nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt
độ không khí và dữ liệu LST thu nhận từ dữ liệu vệ tinh. Độ chênh lệch khi đo đồng
thời LST và nhiệt độ không khí có thể lên đến 20 độ K, do LST liên quan đến những
chu trình năng lượng ngày đêm trên mặt đất và chịu ảnh hưởng bới các yếu tố cảnh
quan. Do độ nhạy của LST với độ ẩm đất và lớp phủ thực vật, nên nó là thành phần
quan trọng trong rất nhiều ứng dụng nghiên cứu về khí hậu, thuỷ văn, sinh thái học và
sinh địa hoá… [29]. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi LST là [3]:
- Loại lớp phủ thực vật/ loại hình sử dụng đất
- Các điều kiện sinh lý
- Mật độ hoạt động của con người
- Loại cảnh quan
Với bề mặt đất trống, LST là nhiệt độ mặt đất, với thảm thực vật dày, LST có thể
được xem như là nhiệt độ bề mặt tán của thực vật và với thảm thực vật thưa thớt, nó là
nhiệt độ trung bình của tán thực vật, thân cây và lớp đất nằm dưới thảm thực vật. Với
độ phân giải không gian khác nhau của các loại dữ liệu viễn thám, LST trong viễn
thám có thể được định nghĩa là nhiệt độ bề mặt trung bình của mặt đất trên quy mô
mỗi pixel là một hỗn hợp trộn lẫn giữa các loại lớp phủ khác nhau.
LST được tính toán trên cơ sở phát xạ của các đối tượng bề mặt (đất đai, lớp phủ
thực vật, bề mặt của nhà cửa…) quan sát bởi bộ cảm tại các góc nhìn tức thời và năng
lượng điện từ đo được trên băng nhiệt hồng ngoại của các bộ cảm đặt trên vệ tinh. Từ
đó, nó được mô hình hóa dựa trên các đặc tính vật lý của khí quyển và các chỉ số kỹ

cứu loại hạn hán này. Hạn hán khí tượng nên được định nghĩa theo từng khu vực vì
điều kiện khí quyển, yếu tố dẫn đến sự thiếu hụt lượng mưa, lại phụ thuộc khí hậu
từng vùng
* Hạn hán nông nghiệp
Loại hạn hán này kết hợp các tính chất khác nhau của hạn hán khí tượng với ảnh
hưởng của nông nghiệp, chủ trọng và lượng mưa, sự khác nhau giữa lượng hơi nước
thoát ra thực tế và tiềm năng, thiếu hụt nước trong đất và các yếu tố sinh lý khác của
đất và thực vật. Nghiên cứu hạn hán nông nghiệp thường được tiến hành trên cơ sở
khác biệt về độ nhạy của các loại cây trồng trong các giai đoạn phát triển khác nhau.
Khu vực nông nghiệp là rất quan trọng trong nghiên cứu loại hạn hán này vì nó là khu
vực đầu tiên bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi hạn hán
*Hạn hán thủy văn
Loại hạn hán này liên quan đến ảnh hưởng của những thời kỳ thiếu hụt lượng
mưa trên bề mặt hoặc dưới bề mặt cung cấp nước hơn là thiếu hụt lượng mưa. Hạn
hán thủy văn thường xảy ra đồng thời hoặc sau hạn hán khí tượng và hạn hán nông
nghiệp. Không giống như hai loại hạn hán đã kể trên, hạn hán thủy văn cần nhiều thời
gian diễn ra hơn trước khi sự thiếu hụt lượng mưa được nhận diện trong các thành
phần khác của hệ thống thủy văn (như hồ chứa và lượng nước ngầm)
*Hạn hán kinh tế- xã hội
Loại hạn hán này liên quan đến nguồn cung và cầu của một số hàng hóa kinh tế
hoặc dịch vụ với các yếu tố của hạn hán khí tượng, hạn hán thủy văn và hạn hán nông
nghiệp. Để minh họa, có thể coi nguồn cung của 1 số loại hàng hóa kinh tế như nước
và thủy điện, những yếu tố phụ thuộc thời tiết. Nhu cầu đối với những hàng hóa này
luôn luôn tăng do sự tăng lên của dân số, mức tiêu thụ bình quân đầu người cũng tăng.
Hạn hán kinh tế - xã hội sẽ xuất hiện nếu cầu vượt quá cung
Trong nghiên cứu này, học viên sẽ chỉ đề cập đến việc quan trắc và đánh giá hạn
hán nông nghiệp.
Theo phương pháp quan trắc hạn hán theo điểm truyền thống, lượng mưa ngắn
hạn và dài hạn thường được áp dụng đồng thời để đưa ra các miêu tả kỹ lưỡng về mật
độ, chu kỳ, và phân bố không gian của hạn hán. Với dữ liệu viễn thám hiện nay, cung

sáng nhìn thấy (VIS) đến khu vực sóng hồng ngoại dài (LWIS) của ảnh MODIS cho
phép đo một số lượng lớn (40-50) các thông số địa vật lý.
Ảnh MODIS có độ phân giải thời gian khá cao (có khả năng chụp 1 – 4
ảnh/ngày), cung cấp dữ liệu ảnh toàn cầu 2 ngày một lần và dữ liệu được lưu trữ ở
dạng 12 bit. Ngoài ra, ảnh MODIS có đặc tính chỉnh hình học và phổ. Phương pháp
chỉnh phổ kênh đối với kênh được tham chiếu cho 36 kênh cho ra sai số ½ pixel hoặc
cao hơn.
Các nhà khoa học thiết kế và chịu trách nhiệm phát triển MODIS cung cấp sản
phẩn tiêu chuẩn miễn phí cho người sử dụng. Để đảm bảo chất lượng của sản phẩm,
các điểm kiểm chứng được sử dụng để tiến hành việc kiểm chứng độ chính xác. Điều
cần lưu ý khi sử dụng các sản phẩm MODIS là chất lượng mỗi pixel và được lưu trữ
dưới dạng số nhị phân. Vì lý do này, việc chuyển đổi giá trị pixel của metadata từ số
thập phân sang số nhị phân và giải đoán chúng dựa trên hướng dẫn sử dụng cho mỗi
dòng sản phẩm trước khi sử dụng nó là rất cần thiết ( Nugroho , 2006).
Bảng 1.1. Các đặc tính kỹ thuật của ảnh MODIS[31]
Quỹ đạo ở độ cao 705km, quỹ đạo bay xuống (Terra) - 10.30
a.m, quỹ đạo bay lên (Aqua) - 1.30 p.m, đồng bộ mặt
trời, gần cực
Kích thước dải quét 2330 km
Tốc độ truyển dữ liệu 11 Mbps (mỗi ngày đêm)
Định dạng dữ liệu 12 bits
Độ phân giải không gian 250m (kênh 1-2)
500m (kênh 3-7)
1000m (kênh 8-36)
Tuổi thọ hoạt động 6 năm
Chu kỳ lặp 1-2 ngày
Dưới đây là bảng liệt kê 36 kênh phổ theo độ phân giải không gian và bước sóng
cùng mục đích sử dụng chính của từng kênh.
Bảng 1.2. 36 kênh phổ của ảnh MODIS [31]
Mục đích sử dụng Kênh Bước sóng

25 4.482 - 4.549 0.59(275K)
Nghiên cứu mây, bốc hơi nước 26 1.360 - 1.390 6.00
27 6.535 - 6.895 1.16(240K)
28 7.175 - 7.475 2.18(250K)
Nghiên cứu các đặc tính của mây 29 8.400 - 8.700 9.58(300K)
Nghiên cứu tầng ozon 30 9.580 - 9.880 3.69(250K)
Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt/ mây 31 10.780 -
11.280
9.55(300K)
32
11.770 -
12.270
8.94(300K)
Nghiên cứu các đặc tính của mây
33
13.185 -
13.485
4.52(260K)
34
13.485 -
13.785
3.76(250K)
35
13.785 -
14.085
3.11(240K)
36
14.085 -
14.385
2.08(220K)

Như ta đã biết mọi vật thể ở nhiệt độ lớn hơn 0°K đều phát xạ. Đặc điểm (cường
độ và phổ) của bức xạ phát xạ này phụ thuộc chặt chẽ vào nhiệt độ và hệ số phát xạ
của đối tượng. Trong vật lý học, vật đen tuyệt đối, hay ngắn gọn là vật đen, là vật hấp
thụ hoàn toàn tất cả các bức xạ điện từ chiếu đến nó, bất kể bước sóng nào. Điều này
có nghĩa là sẽ không có hiện tượng phản xạ hay tán xạ trên vật đó, cũng như không có
dòng bức xạ điện từ nào đi xuyên qua vật.
Năm 1879, Josef Stefan qua nhiều thí nghiệm về bức xạ nhiệt, kết hợp với những
cơ sở lý thuyết do Ludwig Boltzmann đưa ra sau đó ít lâu, đã tổng kết thành định lý
Stefan- Boltzmann: Công suất bứïc xạ nhiệt của một vật thì tỷ lệ với lũy thừa bậc bốn
của nhiệt độ tuyệt đối của vật bức xạ và diện tích bề mặt vật bức xạ.
4
Tj ×=
∗
σ
(1)
Trong đó:
σ: Hệ số Stefan–Boltzmann constant, có giá trị là:
4218
32
45
10670400.5
15
2
−−−−
×== KmJs
hc
k
π
σ
T: nhiệt độ tuyệt đối

B
e
hc
TB
λ
λ
λ
(2)
(Đơn vị đo là Wm
-2
sr
-1
µm
-1
, tức Oát trên một mét vuông diện tích, một micromet độ
dài bước sóng, đo trong góc khối một radian)
Trong đó
B: bức xạ điện từ bề mặt của vật đen tuyệt đối
T: nhiệt độ tuyệt đối của nó, ν là tần số của bức xạ phát ra
λ : bước sóng của nó,
v: số lượng sóng trên mỗi đơn vị khoảng cách, v= 1/ λ
kB = 1,38 x 10
-23
W s K
-1
( hằng số Boltzmann)
h = 6,63 x 10
-34
Ws
2















+= 1ln/
3
1
2
ν
ν
ν
B
c
cT
(5) hay






−
















=
λλπ
λεπ
λ
TR
hckhc
T
(5’”)
Trong đó,
c
1
= 2
π

λ
(6)
Trong đó : b = 2,897,768.5(51) nm·K.
=>
λ
max
= 0.2897/ T (cm) (6’)
Từ giới hạn về nhiệt độ tuyệt đối của các đối tượng trên mặt đất (dao động xung
quanh gía trị 300
o
K), cực đại của quang phổ bức xạ rơi vào quãng 9,6 µm, vì thế theo
lý thuyết, bức xạ nhiệt của các đối tượng bề mặt có thể thu được bằng cách sử dụng
các kênh thu được ở bước sóng khoảng 10 µm. Mặt khác, đặc điểm quang phổ của khí
quyển cho thấy cửa sổ khí quyển trong vùng phổ 8-14 µm (hình 1.6), nơi hấp thụ khí
quyển ít nhất và thông qua đó các nguồn năng lượng của mặt đất có thể truyền qua với
ít thất thoát nhất. Vì thế, vùng phổ này (gọi là bước sóng quang phổ nhiệt) thường
được chọn để xác định nhiệt độ của các đối tượng mặt đất. Tuy nhiên đây lại là vùng
mà hơi nước có khả năng hấp thụ rất lớn nên trong viễn thám người ta phải giới hạn
vùng phổ sử dụng vào hai cửa sổ của khí quyển ở các dải sóng: 3,7-4,2µm và 8,4-
13,4µm.
Hình 1.6. Cửa số khí quyển và các vùng phát xạ nhiệt[16]
1.3.1.2. Tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất từ ảnh MODIS
Quang phổ phát xạ của mặt đất thường được đo bằng một bộ cảm được đặt trong
một máy bay hoặc vệ tinh cách xa mặt đất, do đó, việc truyền tải quang phổ phát xạ
qua khí quyển tới bộ cảm bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố, khiến cho việc thu nhận
nhiệt độ bề mặt đất từ các dữ liệu viễn thám khá phức tạp.
Ảnh MODIS cung cấp các kênh nhiệt hồng ngoại 20, 22, 23, 29, 31, và 32
trong 2 cửa sổ 3,7-4,2µm và 8,4-13,4µm để hiệu chỉnh các ảnh hưởng của khí quyển,
tính toán phát xạ và nhiệt độ bề mặt (bảng 1.2). Kênh 21 mặc dù cũng nằm trong vùng
này nhưng do được thiết kế riêng để phát hiện cháy nên có khoảng đo rộng, độ nhạy

5 31 10.780 - 11.280 12 1000 9.55(300K) 0.05
6 32 11.770 - 12.270 12 1000 8.94(300K) 0.05
Ảnh hưởng của nhiệt độ và độ phát xạ liên quan chặt chẽ đến nhau, vì thế việc
tách biệt chúng từ các phép đo là rất khó. Nguyên nhân là do đa số các đối tượng tự
nhiên có hệ số phát xạ phụ thuộc vào bước sóng, trên mỗi kênh ảnh ta có một hệ số
phát xạ riêng của đối tượng, nên với N kênh ảnh, luôn có N phương trình với N+1 ẩn