Sử dụng tư liệu ảnh viễn thám so sánh và đánh giá hai chỉ số LAI và NDVI trong việc phân loại lớp phủ thực vật cho một khu vực nghiên cứu

SỬ DỤNG TƯ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ HAI CHỈ SỐ LAI VÀ NDVI TRONG VIỆC PHÂN LOẠI LỚP PHỦ THỰC VẬTCHO MỘT KHU VỰC NGHIÊN CỨU Nguyễn Cẩm Vân1 Tóm tắt: Một trong những ứng dụng rất cơ bản của viễn thám là nghiên cứu lớp phủ thực vật (LPTV) thông qua các chỉ số thực vật. Các loại thực vật khác nhau sẽ được phân biệt dựa trên các thành tố như hình dạng và kích thước của lá, lượng nước chứa trong lá… Chỉ số LAI và NDVI, được tính toán trên ảnh vệ tinh, là hai trong số các thông số quan trọng để phân loại LPTV. Bài báo này sẽ so sánh và đánh giá độ chính xác khi phân loại LPTV với LAI và với NDVI tính toán từ ảnh Landsat5 TM trên khu vực đất trồng lúa, ngô và hoa màu của huyện Thường Tín, Hà Nội, để tìm ra chỉ số phù hợp cho việc phân loại LPTV cho khu vực. Kết quả cho thấy chỉ số LAI thay đổi rất ít từ mùa khô sang mùa mưa, trong khi đó NDVI lại thay đổi rõ rệt. Hơn nữa, vì khu vực nghiên cứu là đồng bằng, nên chỉ số NDVI không bị ảnh hưởng nhiều bởi địa hình và bóng. Vì vậy, để phân loại LPTV ở khu vực nghiên cứu, chỉ số NDVI phù hợp hơn chỉ số LAI. Từ khóa: Thường Tín, LAI, NDVI, EVI, Landsat5 TM, Lớp phủ thực vật 1. Đặt vấn đề1 Với nhu cầu ngày càng cao về thông tin chi tiết, thường xuyên của các vùng khó tiếp cận từ các nhà quản lý và nghiên cứu tài nguyên thiên nhiên, viễn thám đã được ứng dụng và trở thành công cụ không thể thiếu. Một trong những ứng dụng rất cơ bản của viễn thám là nghiên cứu lớp phủ thực vật (LPTV) thông qua các chỉ số thực vật. Bằng cách sử dụng dữ liệu viễn thám, LPTV có thể được phân biệt với các loại lớp phủ khác nhờ sự hấp thụ năng lượng ở dải sóng đỏ (0.63-0.69 µm),xanh lục (0.52- 0.60 µm), và sự phản xạ mạnh với dải cận hồng ngoại (near infrared 0.76-0.90 µm). Các loại thực vật khác nhau sẽ được phân biệt dựa trên các thành tố như hình dạng và kích thước của lá, lượng nước chứa trong lá… Chỉ số LAI và NDVI, được tính toán từ thông tin của các thành tố trên trong ảnh vệ tinh, là hai trong số các thông số quan trọng để phân biệt các loại nhiều trong và ngoài nước. Ở Việt Nam, nhóm tác giả Dương Văn Khảm, Bùi Đức Giang, Chu Minh Thu, Nguyễn Thị Huyền đã tính toán chỉ số NDVI – công cụ cơ bản để giám sát sự thay đổi trạng thái lớp phủ thực vật, trên cơ sở đó biết được tác động của thời tiết, khí hậu đến sinh quyển [1]. Các tác giả Bùi Nguyễn Lâm Hà, Lê Văn Trung, Bùi Thị Nga, trong bài báo [2], đã đề cập đến việc sử dụng chỉ số LAI để ước tính sinh khối. Các nghiên cứu này cho thấy LAI và NDVI có thể dùng để phân loại LPTV. Vì vậy, bài báo này sẽ so sánh và đánh giá độ chính xác khi phân loại LPTV với LAI và với NDVI trên một khu vực nghiên cứu cụ thể để tìm ra chỉ số phù hợp cho việc phân loại LPTV cho khu vực đó. 2. Tính toán chỉ số LAI và NDVI 2.1. Chỉ số LAI LAI là thuật ngữ viết tắt của từ Leaf Area Index – chỉ số diện tích lá, được định nghĩa là diện tích lá xanh trên một đơn vị diện tích mặt LPTV. Hai chỉ số này cũng được dùng để xác đất. LAI là biến quan trọng trong việc ước định độ che phủ của thảm thực vật, thể hiện sự thay đổi của các phân vùng đất bốc hơi và đất thoát hơi nước thực vật, đây là yếu tố quan trọng đánh giá sự biến đổikhí hậu. Chỉ số LAI và NDVI đã được nghiên cứu 1 Bộ môn Trắc địa, Trung tâm Địa Tin học lượng sự bốc hơi nước và theo dõi quá trình sinh trưởng và phát triển của cây trồng. Chỉ số LAI có thể xác định bằng các máy đo mặt đất. Tuy nhiên, việc xác định như vậy tốn nhiều thời gian và tiền của. Tính toán chỉ số LAI trên ảnh viễn thám giúp xác định một cách nhanh chóng và đỡ tốn nhân công hơn. KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 43 (12/2013) 143 Một trong những phương pháp phổ biến để 3. Khu vực và tư liệu nghiên cứu tính chỉ số LAI là mô hình thực nghiệm. 3.1. Khu vực nghiên cứu Phương pháp này dựa vào sự tương quan giữa phép đo chỉ số LAI mặt đất và các chỉ số thực vật khác. Phương pháp mô hình thực nghiệm cho phép tối đa hóa độ nhạy của các chỉ số thực vật để tính LAI. Trong bài báo này, chỉ số thực vật EVI (Enhanced Vegetation Index - chỉ số nâng cao sự khác biệt thực vật) được dùng để tính toán chỉ số LAI. EVI là chỉ số được tối ưu hóa để hạn chế nhiễu gây ra bởi các aerosol trong khí quyển, giúp phân biệt các thảm thực vật dễ hơn. Điểm khác biệt cơ bản giữa NDVI và EVI là ở cấu trúc phản xạ của tán thực vật. NDVI dựa chủ yếu phản xạ từ các sắc tố diệp lục;trong khi đó, EVI liên quan chặt chẽ đến cấu trúc của thảm thực vật, bao gồm cả chỉ số LAI, bề mặt lá. Từ năm 2000 trở lại đây, EVI được sử dụng đặc biệt rộng rãi do những lợi ích nó mang lại. EVI có thể loại bỏ tốt hơn những tín hiệu gây nhiễu từ khí quyển so với chỉ số NDVI. Ngoài ra, với tần số quan trắc dày, chúng ta có thể tổ hợp ảnh theo tháng, giúp tránh được những dữ liệu hỏng do mây, hoặc nhiễu từ khí quyển. Chỉ số EVI được tính theo công thức: EVI = 2.5* (TM4- TM3)/(1+(TM4+6*TM3-7.5*TM1)) LAI= 3.618*EVI- 0.118 2.2. Chỉ số NDVI Hình 1. Bản đồ khu vực nghiên cứu Thường Tín là một huyện nằm ở phía nam thủ đô Hà Nội, thuộc vùng đồng bằng châu thổ sông Hồng. Huyện gồm 28 xã và 1 thị trấn, với vị thế là cửa ngõ phía Nam của thủ đô Hà Nội, huyện có nhiều lợi thế cho việc vận chuyển giao lưu hàng hóa. Huyện có địa hình đồng bằng NDVI (Nomarlized Difference Vegetation tương đối bằng phẳng và thấp, có độ dốc tự Index – chỉ số khác biệt thực vật chuẩn hóa) dùng để xác định độ che phủ thực vật trên bề mặt trái đất ở diện rộng. Chỉ số này thường được dùng để giám sát sự phát triển cây trồng và để cảnh báo sớm tình trạng hạn hán. Nó được tính dựa trên sự khác biệt phản xạ của ánh sáng cận hồng ngoại và ánh sáng đỏ. Dựa trên sự hấp thụ với dải sóng màu đỏ và phản xạ mạnh với ánh sáng cận hồng ngoại, NDVI được tính toán trên công thức: NDVI= (NIR-R)/(NIR+R) Với NIR là băng phổ cận hồng ngoại (Near Infrared) R là băng phổ thuộc bước sóng màu đỏ (Red) nhiên theo hướng Bắc tới Nam. Bảng 1: Hiện trạng phân bố và sử dụng đất năm 2008, 2009 (Đơn vị : ha) [x] Loại đất Năm Năm 2008 2009 I.Đấtnông nghiệp 7992,88 6783,1 Đấttrồng trọt 7392,47 6120,3 II. Đất phinông nghiệp 4437,45 5053,92 II.1.Đấtở 1273,33 1342,84 II.2.Đấtchuyên dùng 2163,63 3711,08 II.2.1. Đất sản xuất kinh doanh 433,45 753,55 phinông nghiệp III.Đấtchưa sử dụng 298,97 892,28 144 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 43 (12/2013) Do quá trình đô thị hóa, phát triển các khu, cụm, điểm công nghiệp, diện tích đất nông nghiệp (NN) của huyện đã giảm đáng kể, trong đó đất trồng cây hàng năm giảm trung bình 359,61 ha. Tuy nhiên, nhìn chung huyện vẫn còn là 1 huyện NN, diện tích đất dùng sản xuất NN vẫn là chủ yếu. Ngành NN chủ yếu là ngành trồng trọt, trong đó trồng lúa chiếm 82,59% đất trồng trọt, ngành chăn nuôi chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ. Khả năng mở rộng quy mô sản xuất ngành NN của huyện còn hạn chế do diện tích đất NN ngày càng giảm và diện tích đất NN bình quân trên đầu người thấp: theo số liệu năm 2005 là 298 km2/người, quá thấp so với bình quân chung của tỉnh Hà Tây (cũ) là 509m2 /người.Mấy năm gần đây có sự chuyển dịch cơ cấu cây trồng do diện tích đất trồng lúa giảm hơn nhiều so với diện tích trồng cây hoa màu, cây ngắn ngày. 3.2. Tư liệu nghiên cứu Trong nghiên cứu viễn thám, việc lựa chọn tư liệu ảnh phụ thuộc vào đối tượng nghiên cứu và nguồn tư liệu ảnh sẵn có. Để nghiên cứu về LPTV cần lưu ý chọn các kênh phổ cận hồng ngoại có ở ảnh SPOT, Landsat TM, ETM, Landsat MSS, và ảnh NOAA. Dữ liệu được sử dụng trong đề tài là ảnh Landsat5 TM được chụp ở hai thời kỳ là ngày 01/06/2009 và 05/11/2010 ứng với mùa mưa và mùa khô. 4. Sơ đồ quy trình Sơ đồ quy trình được trình bày trong hình 2. Thu thậpdữ liệu: Xác định vấnđề -Tư liệuảnhvệ tinh -Tư liệu khác Tư liệu ảnh vệtinh LandsatTM 2009,2010 Tưliệu bản đồđịa hình Nắnchỉnh hình học Cắtảnhtheo khu vực nghiêncứu 01/06/2009 05/11/2010 Khảosátthực địa Tínhtoánchỉ số LAI và NDVI Hình 3. Kết quả tính toán chỉ số NDVI của hai thời kỳ 5.2. Kết quả tính toán chỉ số LAI của hai thời kỳ Sosánh XuấtvàInkếtquả Hình 2. Sơ đồ quy trình 5. Kết quả Trong bài báo này, đối tượng được phân loại chỉ hạn chế trong 3 loại cây trồng: cây lúa, hoa màu, và ngô. 5.1. Kết quả tính toán chỉ số NDVI của hai thời kỳ 01/06/2009 05/11/2010 Hình 3. Kết quả tính toán chỉ số LAI của hai thời kỳ KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 43 (12/2013) 145 Bảng 2: Kết quả tính toán các chỉ số với các loại cây khác nhau LAI NDVI 01/06/ 05/11/ 01/06/ 05/11/ 2009 2010 2009 2010 Cây Lúa 0.6-0.9 0.2-0.3 0.13- 0.30 0.07-0.18 Hoa Màu 0.7-1.8 0.9-2.0 0.37-0.42 0.37-0.42 Ngô 1.2-1.8 1-2 0.15-0.30 0.31- 0.54 Nhận xét Ở bảng 2, chỉ số NDVI biến thiên giữa hai thời kỳ, với thời kỳ tháng 06/2009 thì lúa đang ở thời điểm đầu của vụ chiêm chỉ số NDVI lớn hơn so với chỉ số NDVI tương ứng tháng 11/2010, lúc đó hầu như tất cả đất trồng lúa trở thành đất trống. Chỉ số NDVI đối với đất trồng ngô vào tháng 11/2010 lớn hơn nhiều so với chỉ số NDVI đối với đất trồng ngô tháng 06/2009. Chỉ số NDVI với các loại hoa màu hầu như không thay đổi.Cũng trong hai thời kỳ trên, chỉ số LAI hầu như không thay đổi. Điều này có thể giải thích như sau: LAI phụ thuộc nhiều vào cấu trúc vòm lá, nhưng cấu trúc vòm lá thay đổi rất ít trong 2 thời kỳ trên. 6.Kết luận Bài báo này đã tiến hành so sánh và đánh giá sự thay đổi của hai chỉ số LAI và NDVI đối với các vùng đất nông nghiệp trồng lúa, ngô và hoa màu. Tư liệu sử dụng là ảnh viễn thám Landsat5 TM của 2 thời kỳ: tháng 6/2009 và tháng 11/2010. Kết quả cho thấy chỉ số LAI thay đổi rất ít giữa 2 thời kỳ, trong khi đó NDVI lại thay đổi rõ rệt. Hơn nữa, vì khu vực nghiên cứu là đồng bằng, nên chỉ số NDVI không bị ảnh hưởng nhiều bởi địa hình và bóng. Vì vậy, NDVI có thể dùng để phân loại LPTV trên khu vực nghiên cứu. Tóm lại, để phân loại LPTV ở khu vực nghiên cứu thì chỉ số LAI là không cần thiết và chỉ số NDVI nên được sử dụng.Tuy nhiên, với những khu vực khác, chẳng hạn như rừng, nơi cấu trúc vòm lá thay đổi rõ rệt theo thời gian, thì chỉ số LAI có thể cũng sẽ thay đổi nhiều theo thời gian, vì vậy có thể dùng chỉ số LAI cho việc phân loại LPTV. Tài liệu tham khảo 1. Dương Văn Khảm, Bùi Đức Giang, Chu Minh Thu, Nguyễn Thị Huyền, “Sử dụng tư liệu ảnh viễn thám đa thời gian để đánh giá biến động chỉ số thực vật lớp phủ và một số phân tích về thời vụ và trạng thái sinh trưởng của cây lúa ở đồng bằng sông Hồng và sông Cửu Long”, Website: http://www.imh.ac.vn/b_tintuc_sukien/bc_hoinghi_hoithao/L555-thumuccuoi/mlfolder.2007-04-13.0236405440/24%20DVKham2.pdf (truy nhập ngày 29/8/2013). 2. Bùi Nguyễn Lâm Hà, Lê Văn Trung, Bùi Thị Nga , “Ước tính sinh khối trong bề mặt tán rừng sử dụng ảnh vệ tinh ALOS AVNIR-2”, Kỷ yếu Ứng dụng GIS toàn quốc, 2011. Website: http://gisnetwork.vn/wp-content/uploads/2012/04/GIS2011_BAI6.swf (truy nhập ngày 29/8/2013). 3. Niên giám thống kê huyện Thường Tín, Uỷ ban Nhân dân huyện Thường Tín, Hà Nội, 2009. Abstract LAI AND NDVI COMPARISON AND EVALUATION IN LAND COVER CLASSIFICATION FOR A SPECIFIC REGION USING REMOTE SENSING DATA One of the most important applications of remote sensing is to classify vegetation based on the vegetation indices. Vegetation is classified according to the components such as the shape and the size of leaf, the amount of water inside the leaf… LAI and NDVI, which are calculated from the satellite image, are two of the important indices for vegetation classification. This paper will compare and evaluate the precision of the vegetation classification with LAI and NDVI deriving from Landsat5 TM satellite image on the region of Thuong Tin district, Hanoi, Vietnam, where rice, corn and other agricultural vegetation are planted. The result shows that the value of LAI changes very little from the dry to rainy season, while the value of NDVI is clearly different. Furthermore, because the interested region is a plain region, NDVI is not affected by topography and shape. Consequently, in order to classify the vegetation in the interested region, NDVI should be used rather than LAI. Keywords: Thuong Tin, LAI, NDVI, EVI, Landsat5 TM, Land cover Người phản biện: ThS. Đặng Tuyết Minh 146 BBT nhận bài: 3/10/2013 Phản biện xong: 1/12/2013 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 43 (12/2013) ... - tailieumienphi.vn