- Trang Chủ
- Năng lượng
- ỨNG DỤNG ẢNH VIỄN THÁM SIÊU PHỔ (HYPERSPECTRAL) VÀO VIỆC THEO DÕI QUÁ TRÌNH SA MẠC HOÁ
Xem mẫu
- Vietnam Journal of Soil Science, 5, 34-38
NG D NG NH VI N THÁM SIÊU PH (HYPERSPECTRAL) VÀO VI C THEO
DÕI QUÁ TRÌNH SA M C HOÁ. NGHIÊN C U TH NGHI M T I TABERNAS,
TÂY BAN NHA
Hoàng Vi t Anh
Trung Tâm Nghiên c u Sinh thái và Môi trư ng r ng
Vi n Khoa h c Lâm nghi p Vi t Nam
Summary
Hyperspectral sensing and its application for desertification monitoring – Case study in
Tabernas, Spain.
Many studies showed that conventional Remote sensing image such as SPOT and Landsat can
be use to map land use/land cover as well as to predict salinity level, nutrient status of the soil.
However, those conventional image with a few spectral bands may over smooth the
reflectance characteristic of the surface. Hyperspectral remote sensing is a promising data
source to over come this problem . A general introduction of hyperspectral remote sensing ,
its principle, characteristic, typical sensor, and application has been presented. Case study on
desertification monitoring in Terbernas, Spain, showed that hyperspectral image can be used
to map desertification feature with the accuracy of 71%.
1. Gi i thi u
Trong ba th p k qua, công ngh vi n thám ã có nh ng thành t u h t s c to l n trong lĩnh
v c nghiên c u trái t và tr thành m t công c quan tr ng cho vi c ánh giá và qu n lý tài
nguyên thiên nhiên. Ngành vi n thám ã m ra kh năng cho nh ng nghiên c u v môi
trư ng m c toàn c u, cung c p các d li u chính xác và k p th i cho các nhà qu n lý.
T i Vi t nam, các lo i nh vi n thám truy n th ng như LandSat, SPOT và nh máy bay ã
ư c s d ng khá r ng rãi trong vi c xây d ng b n a hình, a ch t, hi n tr ng r ng.
Tuy nhiên nh ng lo i nh này có như c i m là s băng t n ít (LandSat 7 băng, SPOT 5
băng) nên lư ng thông tin mang l i còn b h n ch . Hi n ã có m t lo i nh m i, nh vi n
thám siêu ph (hyperspectral), có hơn 100 băng t n. Do s băng t n nhi u hơn, nh vi n thám
siêu ph (VTSP) cho phép gi i oán nh ng y u t h t s c chi ti t mà trên nh vi n thám
truy n th ng không th nh n bi t ư c, ví d các lo i t, các khoáng b t, các lo i th c v t
khác nhau
Bài báo này nh m m c ích gi i thi u nh vi n thám siêu ph , các tính c i m k thu t c a
lo i nh này và m t s ng d ng c a nó trong lĩnh v c nghiên c u môi trư ng. Bài báo ư c
chia làm 2 ph n: i). gi i thi u các khái ni m cơ b n v VTSP và m t s ng d ng c a nó; ii).
trình b y k t qu m t nghiên c u ng d ng VTSP cho theo dõi sa m c hoá Tây Ban Nha.
Công trình này ư c trích t lu n án Th c s c a tác gi , th c hi n t i Vi n NC Vi n Thám
Hà lan (ITC), 2001.
2. Cơ s vi n thám siêu ph và các ng d ng trong qu n lý
môi trư ng
nh vi n thám băng t n r ng truy n th ng (ví d : nh LandSat 7 băng, nh SPOT 5 băng) t
lâu ã ư c ng d ng thành công cho vi c xây d ng b n hi n tr ng, và theo dõi các bi n
i môi trư ng. Tuy nhiên các k thu t m i ã ch ra r ng, bên c nh nh ng ưu i m như d
s d ng, ư c n n ch nh t t, ư c nhi u ph n m m x lý nh h tr , nh vi n thám băng t n
r ng cũng có nh ng h n ch nh t nh. Do s băng t n ít và r ng c a m i băng t n là r t
l n, nên trên nh vi n thám truy n th ng, nhi u thông tin quan tr ng b tr n l n v i nhau.
1
- Vietnam Journal of Soil Science, 5, 34-38
Trên nh vi n thám, giá tr quang ph phát x R (radiation value) do sensor nh n ư c là m t
hàm s (f) gi a v trí (x), th i gian (t), dài bư c sóng (λ), và góc ch p (θ)
R=f(x,t,λ,θ)
Qua hàm s này ta th y: có thêm thông tin t nh, hay nói cách khác tăng ư c giá tr
R, ít nh t m t trong các bi n x,t,λ,θ ph i có s bi n i. N u chú ý t i y u t dài bư c
sóng ta s th y t i m i bư c sóng các v t th s có cư ng ph n x khác nhau. Nhi u i
tư ng có ph n x c trưng (spectral signature) giúp chúng ta phân bi t ư c chúng v i
nh ng i tư ng khác, và ph n l n nh ng i m c trưng này n m nh ng bư c sóng r t
h p. oán c nh ng i m c trưng này, chúng ta c n nh ng nh có bư c sóng h p. Vi n
thám siêu ph ra i nh m ph c v cho m c ích nói trên.
VTSP1 là thu t ng dùng ch các h th ng thu nh n nh r t nhi u băng t n h p và liên
ti p nhau t gi i ph nhìn th y, c n h ng ngo i, h ng ngo i trung, t i h ng ngo i nhi t. M t
h th ng VTSP i n hình thư ng thu nh n trên 200 band d li u, qua ó cho phép xây d ng
m t quang ph ph n x liên ti p (countinous reflectance spectrum) cho t ng i m nh (pixel).
VTSP cho phép phân bi t ư c các y u t m t t có quang ph chu n oán n m trong nh ng
bư c sóng h p, mà h th ng nh a ph truy n th ng ko phát hi n ư c. Hình 1 bi u th
quang ph ph n x c a 1 s khoáng v t trong kho ng 200 t i 250-nm. Trên nh siêu ph
HyMap ta có th th y m i khoáng ch t có m t ư ng quang ph khác bi t v i các nh h p
th và ph n x t i nh ng bư c sóng nh t nh. Trong khi ó band 7 nh Landsat TM
kho ng sóng này ch cho ta 1 i m d li u duy nh t do ó không th phân bi t ư c các
khoáng v t này.
Hình 1. Quang ph ph n x c a m t s khoáng v t trên nh HyMap
Thi t b VTSP u tiên là Fluorescence Line Image (FLI), và Airborne Imaging Spectrometer
(AIS) do NASA ch t o năm 1981 và 1983. Thi t b này thu th p 128 band d li u trong
kho ng 1200 n 2400 nm, r ng c a m i băng là 9.3 nm. Năm 1987 NASA ã c i ti n h
th ng AIS thành h th ng Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS).
AVIRIS ư c thi t k v i các ch c năng n n ch nh tiên ti n ph c v cho các nghiên c u
a ngành. Hi n nay VTSP ư c ng d ng trong m t s nghiên c u v : khoáng v t b m t,
ch t lư ng nư c, o sâu, xác nh xói mòn t, xác nh lo i th c v t, hàm lư ng nư c
trong lá ...vv. Nhi u t ch c vi n thám và các công ty tư nhân ã s n xu t nhi u lo i thi t b
1
Hyperspectral sensing là m t k thu t tương i m i, do chưa tìm th y thu t ng tương ương trong
các tài li u v vi n thám Vi t nam nên chúng tôi t m d ch là vi n thám siêu ph có s liên h
tương i v i thu t ng vi n thám a ph (multispectral)
2
- Vietnam Journal of Soil Science, 5, 34-38
VTSP khác nhau, danh sách và c tính k thu t chi ti t c a các h th ng VTSP hi n hành có
th tham kh o Van de Meer, 1999
3. ng d ng VTSP vào vi c theo dõi quá trình sa m c hoá
Tây Ban Nha là qu c gia duy nh t châu Âu ch u nh hư ng c a sa m c hoá t i hơn m t n a
di n tích t nông nghi p. i u ki n môi trư ng kh c nghi t v i 10 tháng mùa khô, mùa mưa
ng n v i lũ l n, a hình chia c t m nh, và t ng t m ng làm cho quá trình xói mòn x y ra
h t s c m nh m . Vùng Tebernas thu c t nh Almeria là vùng b sa m c hoá nghiêm tr ng nh t
mi n ông Nam Tây Ban Nha. Vi c xác nh và ki m soát quá trình này là h t s c c n thi t
không nh ng cho Tây Ban Nha mà cho c nh ng qu c gia khác ang ph i i u v i v n
sa m c hoá. Tuy nhiên các lo i nh vi n thám truy n th ng như LandSat, SPOT l i không
phân gi i oán c các lo i hi n tr ng sa m c hoá như, t xói món trơ s i á, t b
nhi m m n ...vv. M c tiêu nghiên c u c a tài t ra là ng d ng k thu t VTSP theo dõi
quá trình này.
Vùng nghiên c u, d li u và phưng pháp
Thung lũng Tabernas n m phía ông nam Tây Ban Nha, v i khí h u nóng và khô i n hình
c a vùng a Trung H i. Lư ng mưa hàng năm r t th p (220-mm/năm), và các tr n mưa
thư ng t p trung trong vòng 30 ngày c a tháng 11 t o ra các tr n lũ l n. Do m t t h u như
không có th c v t che ph nên quá trình xói mòn x y ra m nh. T t c các i u ki n trên c ng
v i khí h u khô nóng và i u ki n a ch t c bi t ã y nhanh quá trình sa m c hóa và t o
ra b n lo i t sau: t nhi m m n, t xói mòn trơ s i á, t có hàm lư ng calci cao, và t
có hàm lư ng th ch cao cao.
D li u vi n thám s d ng cho nghiên c u này là nh HyMap ch p tháng 7/1999. nh
HyMap thu th p d li u trong kho ng bư c sóng 400-2500-nm, chia làm 128 band v i
r ng c a m i band là 16-nm. phân gi i m t t (pixel size) là 7×7-m.
Do nh VTSP có s band d li u r t l n nên các phương pháp phân lo i nh truy n th ng như
Nearest Neighbourhood ho c Maximumlikelyhood không phù h p vì s t n r t nhi u th i
gian tính toán. Phương pháp áp d ng cho nghiên c u này là Linear Spectral Unmixing (LSU).
ây là m t phương pháp m i ang ư c th nghi m trong lĩnh v c phân lo i nh vi n thám.
Nguyên lý c a phương pháp này có th mô t tóm t t như sau:
- Ngư i ta th y r ng trong di n tích c a 1 pixel thư ng có nhi u y u t khác nhau: ví d
30% là nư c, 30% là lúa, 40% là t tr ng. M i y u t ư c g i là 1 endmember.
- Quang ph ph n x c a m i m t pixel trên nh là trung bình c ng quang ph c a t ng
endmember nhân v i tr ng s là % di n tích c a endmember ó (xem hình 2)
- Vì v y khi bi t giá tr quang ph c a 1 pixel và bi t ư c giá tr quang ph c a các
endmember, ta có th tính ư c di n tích c a t ng endmember thông qua thu t toán h i quy.
3
- Vietnam Journal of Soil Science, 5, 34-38
Hình 2. Linear Spectral Unmixing cho 1 pixel (ngu n: Boardman 1993)
Trong nghiên c u này, quang ph c a các endmember ư c xác nh b ng cách: i). o tr c
ti p trên th c a; ii). sau ó ti n hành n n ch nh (calibration) d a trên d li u nh. Ph n
m m s d ng cho phân lo i nh là Envi 3.0. K t qu phân lo i nh HyMap ư c trình b y
hình 3.
Hình 3. nh phân lo i các y u t sa m c hoá.
K t qu và th o lu n
chính xác c a nh phân lo i ư c ki m tra b ng 200 i m i ch ng trên th c a. K t
qu cho th y Gypsifereous soil ( t ch a th ch cao) t chính xác 93%, Saline soil ( t
nhi m m n): 75%, Calcareous soil ( t ch a Calxi): 70%, Desert pavement (xói mòn trơ s i
á) 60%, Shrub in hilland (cây b i): 60%. chính xác chung t 71%.
4
- Vietnam Journal of Soil Science, 5, 34-38
So v i v i chính xác tiêu chu n trong gi i oán nh truy n th ng, thư ng là 80%, chính
xác này chưa ph i là cao. Tuy nhiên c n chú ý r ng, 80% là tiêu chu n t ra cho vi c phân
lo i b n hi n tr ng, v i các i tư ng khác nhau r t rõ r t, ví d gi a m t nư c và ư ng
xá, gi a t tr ng và t có r ng. Trong khi các i tư ng trong nghiên c u này u là t
tr ng, h u như không th phân bi t ư c trên nh hàng không và nh LandSat. Nhìn t góc
này thì chính xác 71% trên nh Hyperspectral là cao và r t có ý nghĩa.
Trong nh ng năm t i, nh VTSP v i các ưu i m c a mình ch c ch n s tr thành m t xu th
m i c a i u tra vi n thám. T i Vi t nam, VTSPcó th ng d ng cho nh ng lĩnh v c sau: xây
d ng b n m n hoá vùng ven bi n, sa m c hoá vùng ven bi n mi n Trung, phân lo i th m
th c v t, o khô c a tán r ng ph c v d báo cháy r ng, ánh giá ch t lư ng nư c. Chúng
ta c n xúc ti n nghiên c u VTSP b t k p các ti n b v k thu t này khi nh vi n thám
Hyperspectral ư c thương m i hoá vào năm 2004-2005.
Tài li u tham kh o
1. Boardman J.W (1993). Automated spectral unmixing AVIRIS data using convex
geometry concepts. Fourth JPL Airborn Geosience Workshop, JPL publication.
2. Coleman, T.L. (1993). Spectral differntiation of surface soil and soil properties: Is it
possible from space platfroms?. Soil science 155 (4) 283-293
3. Rao. UR. (1993). Space and environment, 44th congress of the International Astronautical
federation, 1993, Graz, Austria
4. ENV 3.2 (1999). The Environment for Visualizing Images: User's Guide. Colorado,
Limited Liability Company.
5. Van Der Meer (1999). Camera and Multispectral scanning system in Remote sensing as
apply for geology. ITC lecture note, No RSD 10
5
nguon tai.lieu . vn
