BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO
TRƯỜNG ðẠI HỌC NÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
----------------------------
TĂNG QUANG HUY
ỨNG DỤNG TƯ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG
THÔNG TIN ðỊA LÝ (GIS) ðỂ XÁC ðỊNH BIẾN ðỘNG ðẤT
ðAI TRÊN ðỊA BÀN QUẬN LONG BIÊN, THÀNH PHỐ HÀ NỘI
GIAI ðOẠN 2005 - 2010 LUẬN VĂN THẠC SĨ NÔNG NGHIỆP Chuyên ngành: QUẢN LÝ ðẤT ðAI
Mã số : 60.62.16
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
ii
LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập và thực hiện ñề tài, tôi ñã nhận ñược sự
giúp ñỡ, những ý kiến ñóng góp, chỉ bảo quý báu của các thầy giáo, cô giáo
trong Viện ñào tạo sau ñại học, Khoa Tài nguyên và Môi trường, trường ðại
học Nông nghiệp Hà Nội.
ðể có ñược kết quả nghiên cứu này, ngoài sự cố gắng và nỗ lực của bản
thân, tôi còn nhận ñược sự hướng dẫn chu ñáo, tận tình của PGS.TS. Nguyễn
Khắc Thời là người hướng dẫn trực tiếp tôi trong suốt thời gian nghiên cứu ñề
tài và viết luận văn.
Tôi cũng nhận ñược sự giúp ñỡ, tạo ñiều kiện của UBND quận Long
Biên, Phòng Tài nguyên và Môi trường, UBND các phường thuộc quận, các
anh chị em và bạn bè ñồng nghiệp, sự ñộng viên, tạo mọi ñiều kiện của gia
ñình và người thân.
Với tấm lòng biết ơn, tôi xin chân thành cảm ơn mọi sự giúp ñỡ quý
báu ñó!
Hà Nội, ngày tháng năm 2011
Tác giả
Tăng Quang Huy
2.5.1 Khái niệm về biến ñộng 40
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
iv
2.5.2 Yêu cầu về tư liệu ñể tạo ảnh biến ñộng 40
2.5.3 Các phương pháp ñánh giá biến ñộng 40
3. ðỐI TƯỢNG, ðỊA ðIỂM, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU 46
3.1 ðối tượng và phạm vi nghiên cứu 46
3.1.1 ðối tượng nghiên cứu 46
3.1.2 Phạm vi nghiên cứu 46
3.2 Nội dung nghiên cứu 46
3.3 Phương pháp nghiên cứu 46
3.3.1 Phương pháp kế thừa các tư liệu có sẵn 46
3.3.2 Phương pháp thống kê xử lý số liệu 47
3.3.3 Phương pháp ñiều tra, khảo sát thực ñịa 47
3.3.4 Phương pháp minh hoạ trên bản ñồ, biểu ñồ 47
3.3.5 Phương pháp giải ñoán ảnh viễn thám bằng công nghệ bán tự
ñộng 47
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 49
4.1 ðiều kiện tự nhiên - kinh tế xã hội 49
4.1.1 ðiều kiện tự nhiên 49
4.1.1.1 Vị trí ñịa lý 49
4.1.1.2 ðịa hình, ñịa mạo 49
4.1.1.3 Khí hậu, thuỷ văn 49
4.1.1.4 Thực trạng về môi trường 50
4.1.2 ðiều kiện kinh tế - xã hội 50
4.1.2.1 Thực trạng phát triển kinh tế 50
4.1.2.2 Dân số, lao ñộng, việc làm và thu nhập 53
4.1.2.3 Thực trạng của hệ thống hạ tầng kỹ thuật 54
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
vi
DANH MỤC CÁC BẢNG
STT Tên bảng Trang
2.1 Bảng so sánh hai phương pháp giải ñoán ảnh viễn thám 12
2.2 Bảng ma trận biến ñộng giữa hai thời gian a và b 44
4.1 Tình hình phát triển kinh tế giai ñoạn 2005 - 2010 53
4.3 Biến ñộng ñất ñai giai ñoạn 2005-2010 quận Long Biên 60
4.4 Mô tả các loại ñất 66
4.5 Giá trị khác biệt phổ giữa các mẫu phân loại ảnh năm 2005 67
4.6 Mẫu giải ñoán ảnh vệ tinh 68
4.7 Ma trận sai số phân loại ảnh năm 2005 71
4.8 ðộ chính xác phân loại ảnh năm 2005 72
4.9 Ma trận sai số phân loại ảnh năm 2010 73
4.10 ðộ chính xác phân loại ảnh năm 2005 74
4.11 Thống kê diện tích các loại ñất sau giải ñoán qua các năm 77
4.12 Chênh lệch diện tích năm 2005 77
4.13 Chênh lệch diện tích năm 2010 78
4.14 Biến ñộng các loại ñất giai ñoạn 2005 - 2010 78
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
vii
DANH MỤC CÁC HÌNH
STT Tên hình Trang
2.1 Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám 4
2.2 Nguồn dữ liệu viễn thám 5
STT Tên biểu ñồ, sơ ñồ Trang
Sơ ñồ 2.1. Phương pháp phân loại dữ liệu ña thời gian 42
Sơ ñồ 2.2. Phương pháp ñánh giá biến ñộng tạo thay ñổi phổ 42
Sơ ñồ 2.3. Phương pháp ñánh giá biến ñộng sau phân loại 45
Sơ ñồ 3.1. Quy trình giải ñoán ảnh vệ tinh theo phương pháp số 48
Biểu ñồ 4.1. Cơ cấu kinh tế của quận Long Biên năm 2010. 51
Biểu ñồ 4.2. Cơ cấu sử dụng các loại ñất chính năm 2010 57
Sơ ñồ 4.1. Hiện trạng sử dụng ñất năm 2005 75
Sơ ñồ 4.2. Hiện trạng sử dụng ñất năm 2010 76
Sơ ñồ 4.3. Biến ñộng ñất ñai giai ñoạn 2005-2010 79
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
1
1. MỞ ðẦU
1.1 Tính cấp thiết của ñề tài
ðất ñai là nguồn tài nguyên có hạn, là cơ sở không gian của mọi quá
trình sản xuất. ðất ñai là một trong những nguồn tài nguyên thiên nhiên quý
giá của các quốc gia. Trong quá trình ñô thị hóa, công nghiệp hóa và dưới sức
ép của gia tăng dân số thì ñất ñai ñã trở thành vấn ñề sống còn của mỗi quốc
gia, mỗi dân tộc, việc xác ñịnh biến ñộng ñất ñai càng trở nên cấp thiết nhằm
sử dụng ñất hợp lý, tiết kiệm và có hiệu quả.
Trong công tác quản lý nhà nước về ñất ñai, một trong những yếu tố
không thể thiếu là các loại bản ñồ, trong ñó có bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất.
Bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất thể hiện sự phân bố các loại ñất tại một thời
ñiểm xác ñịnh, phản ánh trung thực hiện trạng sử dụng các loại ñất theo mục
ñích sử dụng. Xây dựng bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất giúp chúng ta nắm rõ
cơ cấu các loại ñất, vị trí và diện tích các loại ñất. Từ ñó giúp các cấp lãnh ñạo
có căn cứ khoa học ñể ñưa ra chính sách phù hợp giúp cho việc quản lý ñất
ñai ñạt hiệu quả hơn, nâng cao mức sống cho người dân, tìm ra biện pháp giải
1.3 Yêu cầu của ñề tài
- Nắm vững công nghệ giải ñoán ảnh viễn thám, tích hợp tư liệu viễn
thám và GIS.
- Nắm ñược tình hình quản lý và sử dụng ñất ñai trên ñịa bàn quận
Long Biên giai ñoạn 2005-2010.
- Các số liệu ñiều tra phải ñược thu thập chính xác, ñầy ñủ và phải phản
ánh ñược một cách trung thực, khách quan.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
3
2. TỔNG QUAN VỀ VẤN ðỀ NGHIÊN CỨU
2.1 Công nghệ viễn thám
2.1.1 Khái niệm chung về công nghệ viễn thám
2.1.1.1 ðịnh nghĩa
Viễn thám (Remote sensing) là một khoa học và công nghệ mà nhờ nó
các tính chất của vật thể quan sát ñược xác ñịnh, ño ñạc hoặc phân tích mà
không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng. Hay hiểu ñơn giản viễn thám là thăm
dò từ xa về một ñối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với ñối tượng
hoặc hiện tượng ñó [13].
Có rất nhiều ñịnh nghĩa khác nhau về viễn thám như:
Theo Ficher và nnk,1976: Viễn thám là một nghệ thuật, khoa học, nói ít
nhiều về một vật không cần phải chạm vào vật ñó.
Theo Barret và Curtis, 1976: Viễn thám là quan sát về một ñối tượng
bằng một phương tiện cách xa vật trên một khoảng cách nhất ñịnh.
Theo Floy Sabin 1987: Phương pháp viễn thám là phương pháp sử
dụng năng lượng ñiện từ như ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn như một phương
Hình 2.1. Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám
Giải ñoán, tách lọc thông tin từ dữ liệu ảnh viễn thám ñược thực hiện
dựa trên các cách tiếp cận khác nhau, có thể kể ñến là:
- ða phổ: Sử dụng nghiên cứu vật từ nhiều kênh phổ trong dải phổ từ
nhìn thấy ñến cận hồng ngoại.
- ða nguồn dữ liệu: Dữ liệu ảnh thu nhận từ các nguồn khác nhau ở các
ñộ cao khác nhau, như ảnh chụp trên mặt ñất, chụp trên khinh khí cầu, chụp từ
máy bay ñến các vệ tinh.
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 khoa học nông nghiệp ……………………….
5
Hình 2.2. Nguồn dữ liệu viễn thám
- ða thời gian: Dữ liệu ảnh thu nhận vào các thời gian khác nhau.
- ða ñộ phân giải: Dữ liệu ảnh có ñộ phân giải khác nhau về không
gian, phổ và thời gian.
phổ, không gian và thời gian của ñối tượng.
- Phát hiện biến ñộng: là phát hiện và tách các biến ñộng dựa trên tư
liệu ảnh ña thời gian (ví dụ: xác ñịnh biến ñộng thổ nhưỡng).
- Chiết tách các thông tin tự nhiên: tương ứng với việc ño nhiệt ñộ,
trạng thái khí quyển, ñộ cao của vật thể dựa trên các ñặc trưng phổ.
- Xác ñịnh các chỉ số: là việc tính toán các chỉ số mới (ví dụ: chỉ số
thực vật, chỉ số ô nhiễm).
- Xác ñịnh các ñối tượng ñặc biệt: là xác ñịnh các ñặc tính hoặc các
hiện tượng ñặc biệt như thiên tai, cháy rừng, chỉ ra các ñường ñứt gãy, ñặc
ñiểm khảo cổ…
2.1.2.2 Giải ñoán ảnh bằng mắt
Phân tích bằng mắt ñược thực hiện với các tư liệu dạng hình ảnh. Phân
tích ảnh bằng mắt có sự kết hợp nhuần nhuyễn các kiến thức chuyên môn của
người phân tích ñể từ ñó khai thác ñược các thông tin có trong tư liệu ảnh. Do
ñó kết quả giải ñoán phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người phân tích.
Hạn chế của giải ñoán bằng mắt là không nhận biết ñược hết các ñặc tính phổ
của ñối tượng, nguyên nhân do khả năng phân biệt sự khác biệt về phổ của
mắt người hạn chế tối ña là 12-14 mức.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
7
ðoán ñọc bằng mắt là sử dụng mắt thường có sự trợ giúp của các dụng
cụ quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu…Cơ sở ñể ñoán ñọc
là các chuẩn ñoán ñọc vẽ và mẫu ñoán ñọc.
Các chuẩn ñoán ñọc bao gồm [13]:
Chuẩn kích thước: Kích thước của một ñối tượng ñược xác ñịnh theo tỷ
lệ ảnh và kích thước ño ñược trên ảnh. Dựa vào thông tin này cũng có thể
phân biệt ñược các ñối tượng trên ảnh.
Chuẩn hình dạng: Hình dạng là những ñặc trưng bên ngoài tiêu biểu
cho từng ñối tượng vì vậy nó có ý nghĩa quan trọng trong ñoán ñọc. Ví dụ hồ
2.1.2.3 Giải ñoán ảnh bằng công nghệ số
Xử lý ảnh số là phương pháp phân tích tư liệu phổ dưới dạng hình ảnh
số (digital image) chứ không phải dạng ảnh tương tự (analogue). Ưu ñiểm của
phương pháp là có thể phân tích các tín hiệu phổ một cách rất chi tiết (256
mức hoặc hơn). Phương pháp với sự trợ giúp của máy tính và các phần mềm
chuyên dụng có thể tách chiết rất nhiều thông tin phổ của ñối tượng, từ ñó
nhận biết các ñối tượng một cách tự ñộng [11]. Tuy nhiên, quá trình xử lý ảnh
số cần có sự kết hợp nhuần nhuyễn kiến thức chuyên môn với hiểu biết về ñối
tượng của người phân tích.
Các tư liệu thu ñược trong viễn thám phần lớn là ở dưới dạng số cho
nên vấn ñề ñoán ñọc ñiều vẽ ảnh bằng xử lý số trong viễn thám giữ một vai
trò quan trọng và trở thành phương pháp cơ bản trong viễn thám hiện ñại.
Phương pháp giải ñoán ảnh bằng công nghệ số bao gồm các bước sau:
- Nhập số liệu: Có hai nguồn tư liệu chính ñó là ảnh tương tự do các
máy chụp ảnh cung cấp và ảnh số do các máy quét cung cấp. Trong trường
hợp ảnh số thì tư liệu ảnh ñược chuyển từ các băng từ lưu trữ mật ñộ cao
HDDT và các băng từ CCT. Ở dạng này máy tính nào cũng ñọc ñược số liệu.
Các ảnh tương tự cũng ñược chuyển thành dạng số thông qua các máy quét.
- Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: ðây là giai ñoạn mà các tín hiệu số
ñược hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng ñược.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
9
Giai ñoạn này thường ñược thực hiện trên các máy tính lớn tại các Trung
tâm thu số liệu vệ tinh. ðây là giai ñoạn mà các tín hiệu số ñược hiệu chỉnh
hệ thống, nó bao gồm các bước sau [12]:
+ Hiệu chỉnh bức xạ: Tất cả các tư liệu số hầu như bao giờ cũng chịu
một mức ñộ nhiễu xạ nhất ñịnh. Nhằm loại trừ các nhiễu kiểu này cần phải
thực hiện một số phép tiền xử lý. Khi thu các bức xạ từ mặt ñất trên các vật
mang trong vũ trụ, người ta thấy chúng có một số sự khác biệt so với trường
bị hiển thị ảnh. Chiết tách ñặc tính là một thao tác nhằm phân loại, sắp xếp
các thông tin có sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu ñưa ra dưới dạng
các hàm số.
Những phép tăng cường chất lượng cơ bản thường ñược sử dụng là
biến ñổi cấp ñộ xám, biến ñổi histogram, tổ hợp màu, chuyển ñổi màu giữa
hai hệ RGB và HSI...
Sau khi tăng cường chất lượng ảnh, một trong những ưu ñiểm của
phương pháp xử lý ảnh số là có thể chọn các tổ hợp màu tuỳ ý. Tổ hợp màu
có nghĩa là gán 3 màu cơ bản ñỏ, lục, chàm cho ba kênh phổ nào ñó [3]. Có
hai phương pháp trộn màu ñó là cộng màu và trừ màu.
Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành 3 vùng cơ bản là ñỏ, lục,
chàm và sau ñó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua kính lọc ñỏ, lục, chàm
tương ứng ta thấy hầu hết các mầu tự nhiên ñều ñược khôi phục lại. Phương
pháp tổ hợp màu này ñược gọi là tổ hợp mầu tự nhiên.
Trong viễn thám, các kênh phổ không ñược chia ñều trong dải sóng
nhìn thấy nên không thể tái tạo lại ñược các mầu tự nhiên mặc dù cũng sử
dụng ba mầu cơ bản ñỏ, lục, chàm. Tổ hợp màu như vậy gọi là tổ hợp màu
giả. Tổ hợp mầu giả thông dụng nhất trong viễn thám là khi ta gán màu ñỏ
cho kênh hồng ngoại, màu lục cho kênh ñỏ, màu chàm cho kênh lục. Trong tổ
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
11
hợp màu này, thực vật có màu ñỏ (với mức ñộ khác nhau của mầu ñỏ thể hiện
mức ñộ dày ñặc của thảm thực vật), ñất trống thường có cường ñộ rất cao nên
có màu trắng, nước có màu xanh là tổ hợp của hai màu chàm và màu lục.
- Phân loại ña phổ: Nhằm tách các thông tin cần thiết phục vụ theo dõi
các ñối tượng hay lập bản ñồ chuyên ñề là khâu then chốt của việc khai thác
tư liệu viễn thám.
Mục ñích của quá trình phân loại là tự ñộng phân loại tất cả các pixel
trong ảnh thành các lớp phủ ñối tượng. Có hai phương pháp phân loại cơ bản
hợp tốt hơn.
- Có thể phân tích ñược các thông
tin phân bố không gian.
- Tốn thời gian.
- ðòi hỏi người có hiểu biết,
kinh nghiệm ñể ñiều vẽ.
- Kết quả thu ñược không
ñồng nhất.
Giải ñoán bằng
công nghệ số
- Thời gian xử lý ngắn.
- Kết quả xử lý ñược chuẩn hoá.
- Chiết xuất ñược các ñặc tính
vật lý.
- Năng suất cao, có thể ño ñược
các chỉ số ñặc trưng tự nhiên.
- Rất khó ứng dụng kinh
nghiệm của người ñiều vẽ.
- Chiết xuất ít thông tin về bối
cảnh.
- Kết quả phân tích các thông
tin kém.
2.1.3 Ứng dụng công nghệ viễn thám
Công nghệ viễn thám, một trong những thành tựu khoa học vũ trụ ñã
ñạt ñến trình ñộ cao và trở thành kỹ thuật phổ biến ñược ứng dụng rộng rãi
trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, ñặc biệt có hiệu quả cao trong ứng dụng
ñối với lĩnh vực khí tượng thuỷ văn và tài nguyên môi trường ở nhiều nước
trên thế giới [2]. Nhu cầu ứng dụng công nghệ viễn thám trong lĩnh vực ñiều
tra nghiên cứu, khai thác, sử dụng, quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi
14
- Ứng dụng trong khai khoáng và khai thác dầu.
- ðiều tra khảo sát nước ngầm, ñiều tra ñịa chất công trình...
2.1.3.2 Nghiên cứu môi trường
Viễn thám là phương tiện hữu hiệu ñể nghiên cứu môi trường và sự
biến ñổi môi trường bao gồm: ñiều tra về sự biến ñổi sử dụng ñất và lớp
phủ; vẽ bản ñồ thực vật; nghiên cứu các quá trình sa mạc hoá và phá rừng;
giám sát thiên tai (hạn hán, cháy rừng, bão, mưa ñá...); nghiên cứu ô nhiễm
nước và không khí; nghiên cứu môi trường biển (ño nhiệt ñộ, màu nước
biển, gió sóng)...
Những năm gần ñây việc ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên
cứu môi trường toàn cầu cũng như môi trường khu vực, các thảm hoạ thiên tai
như lũ lụt, cháy rừng, hiệu ứng nhà kính...ñã trở nên phổ biến và có hiệu quả
cao. Trong nghiên cứu các thảm hoạ do lụt lội gây ra ñã có nhiều công trình
ñược công bố, ñặc biệt từ năm 1997 trở lại ñây. Các nghiên cứu chỉ ra, ñể
thành lập bản ñồ sâu ngập lụt và tần số xuất hiện ngập lụt, việc tích hợp thông
tin từ các bản ñồ lớp phủ ñất, bản ñồ ñịa chất, bản ñồ hệ thống thoát nước và
bản ñồ ñịa văn là tổ hợp tốt nhất.
Hình 2.5. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu sóng thần
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….
15
2.1.3.3 Phân loại lớp phủ bề mặt, phát hiện biến ñộng lớp phủ bề mặt
Lập bản ñồ hiện trạng lớp phủ bề mặt là một trong những ứng dụng
quan trọng nhất và tiêu biểu nhất của viễn thám. Lớp phủ bề mặt phản ánh các
ñiều kiện và trạng thái tự nhiên trên bề mặt trái ñất (ví dụ: ñất có rừng, trảng
cỏ, xa mạc...).
Trong việc hiệu chỉnh bản ñồ lớp phủ bề mặt, theo dõi quản lý tài
Hình 2.7. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu
biến ñộng tầng ô zôn
Hình 2.8. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu nhiệt ñộ bề mặt
ðánh giá nhiệt ñộ bề mặt ñất từ số liệu viễn thám là vấn ñề tổng hợp
của việc tính toán các thành phần của năng lượng và bốc thoát hơi. ðo nhiệt
ñộ bề mặt có ý nghĩa quan trọng trong giám sát cháy rừng.
2.1.3.5 Nghiên cứu thực vật, rừng
Viễn thám cung cấp ảnh có diện phủ toàn cầu nghiên cứu thực phủ theo
ngày, vụ, mùa vụ, năm, tháng và theo giai ñoạn; ðiều tra phân loại rừng, diễn
biến của rừng; Nghiên cứu về côn trùng và sâu bệnh phá hoại rừng...Thực vật
Copyright: Tài liệu đại học ©