Xem mẫu
- Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0
ỨNG DỤNG VIỄN THÁM THÀNH LẬP BẢN ĐỒ GIÁM SÁT
THỜI GIAN SINH TRƯỞNG CÂY LÚA
Nguyễn Anh Hùng1, Lê Hải Trung2
1
Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, email: anhhungbk81@gmail.com
2
Trường Đại học Thủy lợi
1. ĐẶT VẤN ĐỀ cũng rất cao với R2 = 0,9 và RMSE = 18%
(162 g·m-2) với phương pháp RF [4].
Trong những năm gần đây biến đổi khí hậu
Phần lớn các công bố tập trung vào việc
diễn biến theo chiều hướng khó lường, hạn
thành lập bản đồ lúa cho cả vụ. Thuật toán
hán xảy ra nhiều hơn và gay gắt hơn ở một số
vùng của Việt Nam. Hiện tượng này đặc biệt xác định thời gian sinh trưởng cây lúa không
nghiêm trọng ở đồng bằng sông Cửu Long khả thi khi thực hiện trên phạm vi một tỉnh
(ĐBSCL), nơi đóng góp tới 60% sản lượng hay cả nước trong thời gian ngắn. Chính vì
lúa của cả nước hàng năm. Việc xác định nhu vậy, bài báo trình bày việc sử dụng tư liệu
cầu nước tưới phù hợp với diện tích và giai ảnh Sentinel-1 để xác định giai đoạn sinh
đoạn sinh trưởng của cây lúa là nhu cầu cấp trưởng hiện tại của các vùng trồng lúa, áp
thiết trong điều kiện nguồn nước tưới đang có dụng cho tỉnh An Giang.
xu hướng giảm dần mỗi năm.
2. PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU
Công nghệ viễn thám và GIS đã được ứng
dụng trong xây dựng bản đồ thực vật, cây lúa Chúng tôi thu thập tư liệu ảnh radar khẩu
và đạt nhiều thành tựu đáng kể. Ảnh quang độ mở tổng hợp Sentinel-1, kênh C, chế độ
học bị ảnh hưởng bởi mây che phủ nên ảnh thu nhận ảnh Interferometric wide-swath
radar thường được sử dụng để thành lập bản mode, 250 km, độ phân giải 5×20 mở mức 1
đồ lúa và xác định thời gian sinh trưởng của Ground Range Detected (GRD) tại địa chỉ
cây lúa. Ví dụ, mô phỏng Monte Carlo được scihub.copernicus.eu/dhus/. Ảnh được thu
áp dụng với dữ liệu RADARSAT để dự đoán thập trong các năm 2019, 2020, 2021 cho
giai đoạn sinh trưởng cây lúa [1]; dữ liệu tỉnh An Giang. Ví dụ, Hình 1 là ảnh ngày
ENVISAT/ASAR được sử dụng để lập bản 26/4/2020. Phương pháp thực hiện gồm 2
đồ lúa gạo cho ĐBSCL với độ chính xác tổng công đoạn lớn đó là tiền xử lý và giải đoán
thể là 85,3% và hệ số kappa là 0,74 [2, 3]. ảnh Sentinel-1 để thành lập bản đồ lúa.
Ngoài ra, nhiều nghiên cứu khác sử dụng ảnh
vệ tinh radar để lập bản đồ phân bố lúa.
Một nhóm tác giả sử dụng các thuật toán
học máy trên dữ liệu Sentinel-1 để xác định
lúa, năng suất và chiều cao cây lúa ở
Camargue, Pháp. Chiều cao và sinh khối cây
lúa dựa trên dữ liệu Sentinel-1 được huấn
luyện bởi các thuật toán học máy Multiple
Linear Regression (MLR), Support Vector
Regression (SVR) và Random Forest (RF).
Kết quả đã chứng minh được mối tương quan
giữa phân cực VH Sentinel-1 với sinh khối Hình 1. Ảnh Sentinel-1 ngày 26/4/2020
468
- Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0
2.1. Tiền xử lý ảnh vệ tinh nhiễu đốm. Do vậy, khả năng theo dõi chuỗi
giá trị VH trong một vụ lúa để tìm ra quy luật
Sau khi tải về từ kho dữ liệu, ảnh được
của cây lúa là không khả thi.
hiệu chỉnh phổ phản xạ, hiệu chỉnh ảnh
Trong một vụ lúa, cặp điểm giá trị trục X
hưởng của địa hình. Vùng nghiên cứu được là thời điểm chụp ảnh và trục Y là giá trị tán
xác định là tỉnh An Giang (Hình 2) và tính xạ ngược VH của ảnh được chụp. Điểm đầu
chuyển giá trị tán xạ từ tuyến tính về decibel. là thời điểm bắt đầu gieo sạ/ cấy và điểm cuối
là các thời điểm chụp sau đó. Như vậy, ta có
thể xác định được một loạt các đoạn thẳng có
dạng y = a x + b. Phương pháp hồi quy tuyến
tính được dùng để xác định a và b.
Giả sử chúng ta có n chu kỳ ảnh từ 0 đến
n-1; kết hợp chu kỳ 0 với 1 được đoạn thẳng
y1 = a1x+b1; kết hợp chu kỳ 0 với 2 được
y2 = a2x+b2… cứ như vậy; kết hợp chu kỳ 0
với n-1 được yn-1 = an-1x+bn-1. Hệ số a thể
hiện mối quan hệ biến thiên giữa sự thay đổi
giá trị tán xạ ngược VH - đại diện cho sự thay
đổi chiều cao cây lúa (y) và sự thay đổi về
thời gian sinh trưởng (x). Với mỗi một điểm
ảnh sẽ có một chuỗi các giá trị a1, a2, …, an-1
tương ứng các kênh ảnh là Slope1, Slope2, …,
Hình 2. Ảnh đã qua tiền xử lý, cắt vùng Slopen-1. Chuỗi giá trị Slope này đại diện cho
nghiên cứu, ngày 26/4/2020 hình ảnh cây lúa từ lúc gieo cấy đến lúc thu
hoạch. Tổ hợp các điều kiện trên chúng ta sẽ
2.2. Giải đoán ảnh Sentinel-1 thành lập
ra được bản đồ lúa tại từng thời điểm thu
bản đồ lúa
nhận ảnh.
Ảnh Sentinel-1 cung cấp hai tán xạ ngược
là VV và VH. Trong nghiên cứu này chúng 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
tôi sử dụng tán xạ ngược VH là loại tán xạ Hình 3 thể hiện kết quả xử lý xác định thời
nhạy cảm với chiều cao của cây trồng. Các điểm bắt đầu mùa vụ ngày 26/4/2020. Đa số
bước thực hiện được miêu tả sau đây: các pixel có giá trị VH -18,5 (nhận giá trị
- Bước 1: xét chuỗi dữ liệu từ 1/ 2019 đến tán xạ ngược từ mặt nước) thể hiện thời điểm
4/ 2021; các chuỗi có giá trị điểm đầu -18,5 xuống nước vào ruộng. Sau khi làm đất, gieo/
là thời điểm ruộng có nước. cấy, cây lúa sẽ phát triển. Ảnh xử lý ở các
- Bước 2: phát hiện và loại bỏ bóng địa ngày thứ 24, 48 và 72, thể hiện ở cấp độ xám
hình nếu chuỗi có nhiều hơn 1 giá trị -18,5 thay đổi (VH > -18,5). Điều này dẫn tới khả
trong khi lúa thì chỉ có 1 thời điểm. năng nhận diện nước giảm xuống do cây lúa
- Bước 3: loại bỏ các ruộng ngập nước cao hơn che lấp nước. Do đó, các ngày 20/5,
không trồng lúa có cỏ dại và lúa chét mọc; 13/6 và 7/7 phân cực VH nhận giá trị tán xạ
trường hợp này rất dễ bị lẫn nên cần dựa vào ngược từ cây lúa. Hình 4 là ảnh giải đoán
giá trị độ dốc của tán xạ ngược để loại bỏ. nước trên ruộng ngày 26/4/2020.
- Bước 4: tính độ dốc chuỗi VH. Phương pháp mới cho phép tự động xác
Giá trị tán xạ ngược VH của ảnh radar có định được hiện trạng ruộng lúa tại thời điểm
giá trị khác nhau, bị ảnh hưởng bởi giống lúa thu nhận ảnh. Kết quả là bản đồ lúa và thời
khác nhau, năng suất lúa của từng vùng, địa điểm trên bề mặt ruộng có nước, ứng với giai
hình của vùng trồng lúa và ảnh hưởng của đoạn làm đất đến gieo/ cấy lúa.
469
- Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0
Hình 3. Thời điểm xuống nước vào ruộng và hiện trạng ở các ngày 20/5, 13/6 và 7/7
Chúng tôi đã lập trình bằng Java cho toàn để lập bản đồ phân bố lúa và tiến độ gieo cấy.
bộ diện tích lúa tỉnh An Giang. Máy tính sử Nghiên cứu đã đưa ra được mối quan hệ giữa
dụng có cấu hình bộ vi xử lý Intel Xeon CPU kênh VH của Sentinel-1 với sự tăng trưởng
E3-1505M v5 2.80GHz, bộ nhớ 32GB RAM. chiều cao cây lúa. Từ tổ hợp các điều kiện
Thời gian để thu được kết quả nhỏ hơn 5 phút, phát hiện bóng địa hình, phát hiện các ruộng
không kể thời gian tải ảnh và tiền xử lý ảnh. nước để cỏ mọc, lúa chét, độ dốc của đường
Như vậy, phương pháp và kỹ thuật này hoàn thẳng giữa giá trị tán xạ ngược VH và thời
toàn có thể triển khai áp dụng cho các vùng gian sinh trưởng của cây lúa để đưa ra bản đồ
trồng lúa trên cả nước. cây lúa tại mỗi thời điểm thu nhận ảnh.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Wang, L.-F. & nnk 2005. Electromagnetic
scattering model for rice canopy based on
monte carlo simulation. Prog. Electromagn.
Res. 2005, 52, 153-171;
[2] Bouvet, A. & LeToan, T. 2011. Use of
ENVISAT/ASAR wide-swath data for
timely rice fields mapping in the Mekong
River Delta. Remote Sens. Environ. 2011,
115, 1090–1101;
[3] Nguyen, D. & nnk 2015. Mapping Rice
Hình 4. Kết quả giải đoán nước trên ruộng Seasonality in the Mekong Delta with
ngày 26/4/2020 Multi-Year Envisat ASAR WSM Data.
Remote Sens. 2015, 7, 15868-15893;
4. KẾT LUẬN [4] Emile, N., & nnk 2018. Estimation of Rice
Height and Biomass Using Multitemporal
Bài viết đã trình bày phương pháp và kết SAR Sentinel-1 for Camargue, Southern
quả xử lý và giải đoán ảnh vệ tinh Sentinel-1 France. Remote Sens. 2018, 10, 1394.
470
nguon tai.lieu . vn
