BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO
TRƯỜNG ðẠI HỌC NÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
----------





----------

TRẦN QUỐC KHÁNH

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP TƯ LIỆU VIỄN THÁM
VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ðỊA LÝ (GIS) LẬP BẢN ðỒ
HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ðẤT NĂM 2010
HUYỆN CHƯ PRÔNG - TỈNH GIA LAI

LUẬN VĂN THẠC SĨ NÔNG NGHIỆP


iiLỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc ñối với Phó giáo sư, Tiến sỹ Phạm Vọng
Thành - Người ñã hết lòng tận tụy hướng dẫn, giúp ñỡ tôi trong quá trình thực hiện
Luận văn này.
Tôi xin cảm ơn PGS, TS Nguyễn Khắc Thời, các Thầy, Cô giáo trong Khoa Tài
nguyên và Môi trường – Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội, ñặc biệt là các Thầy,
Cô thuộc Bộ môn Quản lý ðất ñai ñã hướng dẫn, giúp ñỡ tôi hoàn thành Luận văn.
Tôi xin cảm ơn các Thầy, Cô giáo và cán bộ thuộc Viện ðào tạo sau ñại học
– Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội ñã tạo mọi ñiều kiện thuận lợi và giúp ñỡ tôi
thực hiện hoàn thành Luận văn.
Tôi xin cảm ơn các cơ quan chức năng và cá nhân có liên quan thuộc tỉnh
Gia Lai ñã cung cấp tài liệu và giúp ñỡ tôi trong quá trình thực hiện nghiên cứu ñề
tài; xin cảm ơn các anh, chị ñồng nghiệp ñang công tác tại Sở Tài nguyên và Môi
trường tỉnh Gia Lai và các bạn học viên Cao học ngành Quản lý ñất ñai Khóa 17
Tây Nguyên ñã giúp ñỡ tôi trong quá trình thực hiện Luận văn; xin cảm ơn bạn bè
tôi, những người thân trong gia ñình tôi ñã luôn cổ vũ, ñộng viên và giúp ñỡ tôi
trong suốt quá trình thực hiện Luận văn này.
Một lần nữa, tôi xin chân thành cảm ơn!
Tác giả Trần Quốc Khánh

Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
iii

4.2 Mô tả tư liệu sử dụng trong nghiên cứu 70
4.2.1 Tư liệu viễn thám 70
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
iv4.2.2 Về bản ñồ 71
4.2.3 Về thông tin ñịa lý 71
4.3 Thành lập bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất 71
4.3.1 Thành lập bản ñồ nền 71
4.3.2 Nhập dữ liệu, nắn ảnh, cắt ảnh 71
4.3.3 Xử lý ảnh 73
4.3.4 Suy giải ảnh số bằng mắt 75
4.3.5 Biên tập bản ñồ 76
4.3.6 Sản phẩm tạo ra trong quá trình thực nghiệm 79
4.4 Kết quả kiểm kê ñất ñai (ñược lập bằng phần mềm TK-05) 80
4.4.1 Cơ cấu sử dụng ñất 81
4.4.2 Cơ cấu diện tích theo ñối tượng sử dụng, quản lý ñất 81
4.4.3 So sánh ñộ chính xác giữa phương pháp ñề xuất và phương pháp
truyền thống 83
4.5 Phân tích ñánh giá hiệu quả 85
5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 87
5.1 Kết luận 87
5.2 Kiến nghị 88
TÀI LIỆU THAM KHẢO 89
PHỤ LỤC 92


2.3 Diện tích trên bản ñồ theo quy ñịnh 40
2.4 Thống kê tổng hợp về khả năng sử dụng ảnh vệ tinh SPOT 5 cho mục
ñích giải ñoán các ñối tượng nội dung bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất 51
4.1 Tọa ñộ và sai số của các ñiểm nắn ảnh 72
4.2 Hiện trạng, cơ cấu sử dụng ñất năm 2010 82
4.3 So sánh ñộ chính xác với phương pháp truyền thống 84

Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
viiDANH MỤC HÌNH ẢNH

STT Tên hình Trang
2.1 Các kênh sử dụng trong viễn thám 4
2.2 Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám 5
2.3 ðặc ñiểm phản xạ phổ trên các kênh ảnh SPOT 6
2.4 Khả năng phản xạ và hấp thụ của nước 8
2.5 ðặc tính phản xạ phổ của thổ nhưỡng 9
2.6 Các thông số cơ bản của hệ thống vệ tinh SPOT 12
2.7 Mô hình trộn màu cơ bản 14
2.8 Hiện ảnh theo màu thực và bảng mã màu 17
2.9 Một bản ñồ GIS sẽ là tổng hợp của rất nhiều lớp thông tin khác nhau 18
2.10 Cấu trúc hệ thống thông tin ñịa lý GIS 19
2.11 Vai trò của viễn thám trong việc xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu
GIS 27
2.12 ðộ chính xác của ảnh vệ tinh và yêu cầu cập nhật dữ liệu 28
2.13 Vai trò của GIS và viễn thám trong việc hỗ trợ ra quyết ñịnh 29
2.14 Mẫu suy giải một số loại hình HTSDð trên ảnh vệ tinh SPOT 58
2.15 Quy trình công nghệ thành lập bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất 60

chế về ñộ chính xác, tốn kém về nhân lực, thời gian, kinh phí, khó khăn trong việc
lưu trữ dữ liệu… Với tình trạng biến ñộng ñất ñai như hiện nay, việc quản lý ñất ñai
bằng sổ sách và bản ñồ giấy không thể ñáp ứng ñược nhu cầu cập nhật kịp thời
những thông tin về biến ñộng ñất ñai. Cho nên công tác xây dựng và hiện chỉnh bản
ñồ hiện trạng sử dụng ñất là một hoạt ñộng lớn của ngành. Nó ñòi hỏi sự phối hợp
ñồng bộ và nỗ lực to lớn của tất cả các cấp quản lý cũng như nghiệp vụ kỹ thuật
trong toàn ngành. ðể ñưa công tác hiện chỉnh và xây dựng bản ñồ hiện trạng sử
dụng ñất ở tất cả các cấp theo ñịnh kỳ hàng năm và năm năm vào nề nếp, việc ứng
dụng công nghệ hiện ñại vào trong công tác xây dựng bản ñồ HTSDð là ñiều cần
thiết nhằm ñáp ứng ñược yêu cầu về tính thời sự và ñộ chính xác mà công tác quản
lý ñất ñai ñòi hỏi.
Cùng với sự phát triển của công nghệ tin học, công nghệ viễn thám ñã có
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
2những bước phát triển mạnh mẽ mang lại hiệu quả cao trong việc hiện chỉnh và thành
lập các loại bản ñồ chuyên ngành khác nhau, trong ñó có bản ñồ HTSDð. Với những
ưu thế vượt trội như khả năng cập nhật thông tin, tính ña thời kỳ của tư liệu, tính
phong phú của thông tin ña phổ, tính ña dạng của tư liệu: băng từ, phim, ảnh, ñĩa từ…
tư liệu viễn thám ñược áp dụng ñể thành lập bản ñồ HTSDð cho nhiều khu vực mà
phương pháp truyền thống khó thực hiện…
Chư Prông là huyện miền núi của tỉnh Gia Lai với tổng diện tích tự nhiên lớn
169.551,56 ha ñiều kiện ñi lại khó khăn, ñịa hình phức tạp, do ñó, việc nghiên cứu:
“Ứng dụng công nghệ tích hợp tư liệu Viễn thám và Hệ thống thông tin ñịa lý (GIS)
lập bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất năm 2010 huyện Chư Prông - tỉnh Gia Lai” là
một việc làm cấp thiết có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao.
1.2. Mục ñích, yêu cầu của ñề tài
1.2.1. Mục ñích
Khẳng ñịnh tính ưu việt của việc sử dụng tư liệu viễn thám và GIS trong

máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ.
Sự phát triển của viễn thám gắn liền với sự phát triển của phương pháp chụp
ảnh và thu nhận thông tin các ñối tượng trên mặt ñất. Từ năm 1858 người ta ñã bắt
ñầu sử dụng khinh khí cầu ñể chụp ảnh nhằm mục ñích thành lập bản ñồ ñịa hình.
Những bức ảnh hàng không ñầu tiên chụp từ máy bay ñược Wilbur Wright thực
hiện năm 1909 trên vùng Centocalli, Italia. Từ ñó ñến nay, phương pháp ño ñạc ảnh
hàng không là phương pháp ñược sử dụng rộng rãi nhất. Trên thế giới, việc phân
tích ảnh hàng không ñã góp phần ñáng kể trong việc phát hiện nhiều mỏ dầu và
khoáng sản trầm tích.
Vào giữa những năm 1930, người ta ñã có thể chụp ảnh màu và ñồng thời
thực hiện nhiều cuộc nghiên cứu nhằm tạo ra các lớp cảm quang nhạy với bức xạ
gần hồng ngoại có tác dụng hữu hiệu trong việc loại bỏ ảnh hưởng tán xạ và mù của
khí quyển. Từ năm 1960, sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật cho phép thu ñược hình
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
4ảnh ở các dải sóng khác nhau bao gồm cả dải sóng hồng ngoại và sóng cực ngắn.
Sau ñó sự thành công trong việc chế tạo các bộ cảm biến và các tàu vũ trụ, các vệ
tinh nhân tạo ñã cung cấp khả năng thu nhận hình ảnh của trái ñất từ trên quỹ ñạo
góp phần hữu ích cho việc nghiên cứu lớp phủ thực vật, biến ñộng sử dụng ñất, cấu
trúc ñịa mạo, nhiệt ñộ, gió trên bề mặt ñại dương…
Viễn thám có thể phân loại làm 3 loại cơ bản theo bước sóng sử dụng:
- Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại;
- Viễn thám hồng ngoại nhiệt;
- Viễn thám siêu cao tần.


quan trọng nhất trong viễn thám. Do các thông tin viễn thám có liên quan trực tiếp
ñến năng lượng phản xạ từ các ñối tượng nên việc nghiên cứu các ñặc trưng phản xạ
phổ của các ñối tượng tự nhiên ñóng vai trò hết sức quan trọng trong việc ứng dụng
hiệu quả phương pháp viễn thám.
ðặc ñiểm phản xạ phổ của các ñối tượng trên bề mặt trái ñất là thông số quan
trọng nhất trong viễn thám. ðộ phản xạ phổ ñược tính theo công thức:
ER (λ) Năng lượng của bước sóng λ phản xạ từ ñối tượng
ρλ= -------- = ------------------------------------------------------------ x 100
EI (λ) Năng lượng của bước sóng λ rơi vào ñối tượng
ρ là ñộ phản xạ phổ, ñó là tỷ lệ % của năng lượng rơi xuống và ñược phản xạ trở lại
Rừng
Nước
Cỏ
ðất ðường
Nhà
Vệ tinh
Mặt trời
Hấp thụ
mặt trời
Bức xạ mặt trời
Khí quyển
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
6 Trong lĩnh vực viễn thám, kết quả giải ñoán các thông tin phụ thuộc rất nhiều
vào sự hiểu biết mối tương quan giữa các ñặc trưng phản xạ phổ với bản chất và
trạng thái các ñối tượng tự nhiên. ðồng thời ñó cũng là cơ sở dữ liệu ñể phân tích
các tính chất của ñối tượng tiến tới phân loại ñối tượng ñó.
ðặc trưng phản xạ phổ của các ñối tượng tự nhiên là hàm của nhiều yếu tố.

ta nhìn thấy chúng có màu xanh lục. Khi diệp lục tố giảm ñi thực vật chuyển sang có
khả năng phản xạ ánh sáng màu ñỏ trội hơn dẫn ñến lá cây có màu vàng ñỏ (do tổ
hợp màu lục và ñỏ) hoặc màu ñỏ.
Ở vùng hồng ngoại, thực vật có khả năng phản xạ rất mạnh. Khi sang vùng
hồng ngoại nhiệt và vi sóng một số ñiểm cực trị ở vùng sóng dài làm tăng khả năng
hấp thụ ánh sáng của nước trong lá, khả năng phản xạ của chúng giảm ñi rõ rệt và
ngược lại khả năng hấp thụ ánh sáng lại tăng lên. Khả năng phản xạ phổ của mỗi
loại thực vật khác nhau không như nhau và ñặc tính chung nhất về khả năng phản
xạ phổ của thực vật là:
- Ở vùng ánh sáng nhìn thấy, cận hồng ngoại và hồng ngoại khả năng phản
xạ phổ khác biệt rõ rệt;
- Ở vùng ánh sáng nhìn thấy phần lớn năng lượng hấp thụ bởi diệp lục tố
trong lá cây, một phần nhỏ thấu qua lá còn lại phản xạ;
- Ở vùng cận hồng ngoại cấu trúc lá ảnh hưởng lớn ñến khả năng phản xạ
phổ của lá, ở ñây khả năng phản xạ phổ tăng lên rõ rệt;
- Ở vùng hồng ngoại nhân tố ảnh hưởng lớn ñến khả năng phản xạ phổ của lá
là hàm lượng nước. Khi ñộ ẩm trong lá cao thì năng lượng hấp thụ là cực ñại.
Thực vật nói chung khả năng phản xạ của chúng phụ thuộc vào giống loại,
giai ñoạn sinh trưởng và trạng thái phát triển của cây.
b. ðặc trưng phản xạ phổ của nước
ðặc tính chung nhất của nước là khả năng phản xạ phổ của nước giảm dần
theo chiều dài bước sóng.
Khả năng phản xạ phổ của nước thay ñổi theo bước sóng của bức xạ chiếu
tới và thành phần vật chất có trong nước. Khả năng phản xạ phổ còn phụ thuộc vào
bề mặt nước và trạng thái của nước. Trên kênh hồng ngoại và cận hồng ngoại ñường
bờ nước ñược phát hiện ra rất dễ dàng, còn một số ñặc tính của nước cần phải sử
dụng dải sóng nhìn thấy ñể nhận biết.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
8



1. HÊp thô
2. Ph¶n x¹
20
10
30
40
50
0.4 0.5 0.6 0.7
2
1
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
9nước ở bước sóng có màu xanh lá cây.
Ngoài ra, một số yếu tố khác có ảnh hưởng lớn ñến khả năng phản xạ phổ
của nước nhưng cũng có nhiều ñặc tính quan trọng khác của nước không thể hiện
ñược rõ qua sự khác biệt về phổ như ñộ mặn của nước biển, hàm lượng khí mêtan,
ôxi, nitơ, cacbonic…
c. ðặc trưng phản xạ phổ của thổ nhưỡng
ðặc tính chung nhất của thổ nhưỡng là khả năng phản xạ phổ tăng theo ñộ
dài bước sóng, sự khác nhau về khả năng phản xạ phổ thấy rõ nhất ở khoảng phổ
hẹp màu ñỏ.
Thổ nhưỡng chỉ có năng lượng hấp thụ và năng lượng phản xạ mà không có
năng lượng thấu quang. Các loại ñất có thành phần cấu tạo, các chất hữu cơ và vô
cơ khác nhau thì khả năng phản xạ phổ sẽ khác nhau.
Hình dưới chỉ ra khả năng phản xạ phổ của 3 loại ñất khô là ñất mùn, ñất bụi
và ñất cát.


hưởng lớn ñến khả năng phản xạ phổ của chúng.
Khi ñộ ẩm tăng, khả năng phản xạ phổ cũng sẽ bị giảm do vậy khi hạt nước
rơi vào cát khô ta sẽ thấy cát bị thẫm hơn.
Một yếu tố nữa ảnh hưởng ñến khả năng phản xạ phổ là hợp chất hữu cơ
trong ñất. Với hàm lượng hữu cơ từ 0,5% – 5,0% ñất có màu nâu sẫm. Nếu hàm
lượng hữu cơ thấp hơn ñất sẽ có màu nâu sáng.
Ôxít sắt cũng ảnh hưởng tới khả năng phản xạ phổ của ñất. Khả năng phản
xạ phổ tăng khi hàm lượng ôxít sắt giảm xuống nhất là ở vùng phổ nhìn thấy (có thể
làm giảm tới 40% khả năng phản xạ phổ khi hàm lượng ôxít sắt tăng lên). Khi loại
bỏ ôxít sắt ra khỏi ñất thì khả năng phản xạ phổ của ñất tăng lên rõ rệt ở dải sóng từ
0,5µm – 1,1µm.
Như trên ñã nói có nhiều yếu tố ảnh hưởng ñến khả năng phản xạ phổ của
ñất, tuy nhiên chúng có liên quan chặt chẽ với nhau. Cấu trúc, ñộ ẩm, ñộ mịn bề
mặt, hàm lượng chất hữu cơ và ôxít sắt là những yếu tố quan trọng. Vùng phản xạ
và bức xạ phổ có thể sử dụng ñể ghi nhận thông tin hữu ích về ñất còn hình ảnh ở
hai vùng phổ này là dấu hiệu ñể ñoán ñọc, ñiều vẽ các ñặc tính của ñất.
2.1.2. Vệ tinh viễn thám và tư liệu dùng trong viễn thám
2.1.2.1. Vệ tinh viễn thám
a. Vệ tinh Landsat
Vệ tinh Landsat là vệ tinh tài nguyên của Hoa Kỳ ñược phóng lên quỹ ñạo
lần ñầu tiên vào năm 1972, cho ñến nay ñã có 7 thế hệ vệ tinh Landsat ñược phóng
lên quỹ ñạo. ðộ cao bay 705 km, góc nghiêng mặt phẳng quỹ ñạo 98
0
, quỹ ñạo
ñồng bộ mặt trời, chu kỳ lặp 18 ngày, bề rộng tuyến chụp 185 km.
Hai bộ cảm của vệ tinh Landsat ñều là máy quét quang cơ: bộ cảm ña phổ MSS
(Multispectral scanner) và bộ cảm chuyên ñề TM (Thematic mapper).
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
11


.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
12 Hình 2.6 Các thông số cơ bản của hệ thống vệ tinh SPOT
Vệ tinh SPOT 5, phóng lên quỹ ñạo ngày 03 tháng 5 năm 2002, ñược trang
bị một cặp Sensors HRG (High Resolution Geometric). Mỗi một Sensor HRG có
thể thu ñược ảnh với ñộ phân giải 5 m ñen - trắng và 10 m màu. Với kỹ thuật xử lý
ảnh ñặc biệt, có thể ñạt ñược ảnh ñộ phân giải 2,5 m, trong khi ñó dải chụp phủ mặt
ñất của ảnh vẫn ñạt 60 km - 80 km. ðây chính là ưu ñiểm của ảnh SPOT, ñiều mà các
loại ảnh vệ tinh cùng thời khác ở ñộ phân giải này ñều không ñạt ñược. Kỹ thuật thu
ảnh HRG (High Resolution Geometric) cho phép ñịnh vị ảnh với ñộ chính xác trên
50m nhờ hệ thống ñịnh vị vệ tinh DORIS và STARTRACKER lắp ñặt trên vệ tinh.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
13Trên vệ tinh có máy chụp ảnh mang tên VEGETATION, hàng ngày chụp
ảnh mặt ñất trên một dải rộng 2.250 km với kích thước pixel (1x1) km trong 4 kênh
phổ. Ảnh VEGETATION ñược sử dụng rất hữu hiệu cho mục ñích theo dõi biến
ñộng ñịa cầu và ño vẽ bản ñồ hiện trạng ñất. Vệ tinh SPOT 4 và SPOT 5 có thêm
kênh phổ chụp SWIR, nhờ vậy rất thuận lợi cho nghiên cứu về ñộ ẩm và lớp phủ
thực vật, ñã tạo ra nhiều ứng dụng trong nông nghiệp, nghiên cứu hiện trạng ñất và
quản lý tài nguyên thiên nhiên.
Vệ tinh SPOT 5 là một phần của hệ thống 3 vệ tinh trong gia ñình SPOT,
ñó là SPOT 2, SPOT 4 và SPOT 5, hiện 2 vệ tinh SPOT 1 và SPOT 3 không còn

tư liệu viễn thám ña phổ ta có thể sử dụng 3 kênh phổ gán vào 3 màu cơ bản và như
vậy ta sẽ ñược một ảnh tổ hợp màu. Hình 2.7 Mô hình trộn màu cơ bản
Hệ thống cộng màu thường ñược sử dụng ñể hiện ảnh trên màn hình máy
tính. Ngược lại hệ thống trừ màu thường ñược áp dụng cho việc in ảnh.
ðối với tư liệu viễn thám ña phổ có số kênh phổ nhiều hơn 3 thì việc hiện ảnh tổ
hợp màu chỉ có thể ñược thực hiện tuần tự cho từng tổ hợp 3 kênh một.
Trong các hệ xử lý ảnh việc hiện các tư liệu ảnh số ñược thực hiện thông qua
hệ thống hiện ảnh với các thành phần gồm: bộ nhớ trung gian, bảng màu, hệ thống
chuyển ñổi tín hiệu số/tương tự (D/A) và màn hình. Trong máy tính có 2 hệ thống
hiện ảnh màu ñó là hệ thống ðLC (ñỏ, lục, chàm) và hệ thống mã màu. Hệ thống
ðLC cho phép thể hiện số lượng màu không hạn chế, còn với hệ thống mã màu chỉ
cho phép thể hiện một số hữu hạn các màu.
Với công nghệ ảnh viễn thám, thông thường ñể giải ñoán, xác ñịnh các ñối
tượng trên ảnh, chúng ta sử dụng bình ñồ ảnh và bộ khóa giải ñoán ảnh số. Tuy
nhiên với ñặc tính ña phổ của ảnh vệ tinh SPOT 5, dự án ñã ñưa ra một số sản phẩm
ảnh dẫn xuất cho phép hỗ trợ, tăng cường khả năng nhận dạng, xác ñịnh các loại
hình hiện trạng sử dụng ñất.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
15Áp dụng kỹ thuật trộn ảnh (fusion image) trong các phần mềm xử lý ảnh vệ
tinh, qua ñó chúng ta có thể ñưa ra thêm một dạng sản phẩm ảnh trực giao là ảnh ña
phổ, hoặc ảnh màu tự nhiên, hoặc giả màu tự nhiên nhưng có ñộ phân giải bằng ñộ
phân giải ảnh toàn sắc (Panchromatic), giúp cho công tác phân biệt, nhận dạng và
ño vẽ ñối tượng trên ảnh hiệu quả hơn rất nhiều. Nhờ ñó, việc xác ñịnh ranh giới
các yếu tố dạng vùng, dạng tuyến cũng chính xác hơn so với việc chỉ sử dụng ảnh

index)
 Băng chỉ số thực vật ñược hiệu chỉnh từ ñất SAVI (soil adjusted
vegetation index)
 Băng chỉ số (ñất) ñô thị UI (urban index)
 Băng chỉ số ñất trống BI (bare soil index)
Các sản phẩm ảnh tạo ra từ xử lý các tỷ số băng. Việc tính chuyển tỷ số băng
có thể ñược áp dụng nhằm giảm ảnh hưởng của môi trường. Các tỷ số (băng) cho
thông tin duy nhất và ñộ nhạy phản xạ phổ, hoặc chênh khác về màu giữa các vật
liệu bề mặt mà chúng thường khó phát hiện trên ảnh tiêu chuẩn. Tỷ số băng cũng rất
hữu dụng cho nghiên cứu về ñất và thực vật. Sau ñây là một số sản phẩm có thể tạo
ra từ ảnh vệ tinh:
 Tỷ số băng Red/NIR
 Tỷ số băng NIR/Red
 Tỷ số băng Green/Red
 Tỷ số băng Red/Green
 Tỷ số băng NIR/SWIR
 Tỷ số băng SWIR/NIR
 Tỷ số băng Red/SWIR
Từ các sản phẩm ảnh theo tỷ số băng, chúng ta có thể tạo ra các sản phẩm ảnh
tổ hợp màu theo các tỷ số băng như sau:
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ nông nghiệp ............
17 Tổ hợp màu giả: SWIR/NIR (Red)–NIR/Red (Green)–NIR/SWIR (Blue)
 Tổ hợp màu giả: SWIR/Red (Red)–SWIR/NIR (Green)–Red/NIR/ (Blue)
 Tổ hợp màu giả: Red/NIR/ (Red)–SWIR/Red (Green)–Red/SWIR (Blue)
 Tổ hợp màu giả: Red/Green (Red)–NIR/SWIR (Green)–Red/SWIR (Blue)
 Tổ hợp màu giả: NIR/SWIR (Red)–NIR/Red (Green)–Red/NIR (Blue)
 Tổ hợp màu giả: NIR/Red (Red)–SWIR/NIR (Green)–SWIR/Red (Blue)