Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Tài nguyên nước mặt giữ vai trò thiết yếu trong việc duy trì cân bằng hệ sinh thái và phục vụ các hoạt động dân sinh, sản xuất nông nghiệp cũng như công nghiệp. Trên quy mô toàn cầu, nước ngọt chỉ chiếm khoảng 3% tổng trữ lượng nước (với hơn 2/3 tồn tại ở dạng băng ở các cực và phần lớn còn lại là nước ngầm), khiến nguồn nước mặt trở thành tài nguyên vô cùng quý giá nhưng dễ bị tổn thương. Tại Việt Nam, mạng lưới sông ngòi dày đặc với hơn 2.360 con sông, suối dài trên 10 km cùng hàng nghìn ao, hồ, đầm lầy đang chịu áp lực lớn từ tốc độ đô thị hóa, gia tăng dân số và sự phát triển của các khu công nghiệp, làng nghề. Tình trạng suy thoái, ô nhiễm nguồn nước và biến động dòng chảy đang đe dọa trực tiếp đến môi trường sống và sức khỏe cộng đồng.
Huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội là khu vực chuyển tiếp giữa vùng đồng bằng sông Hồng và bán sơn địa Tây Bắc, có hệ thống thủy văn phức tạp bao gồm các sông chính như sông Đáy, sông Bùi, sông Tích cùng các hồ chứa nhân tạo lớn (Đồng Sương, Văn Sơn, Miêu). Khu vực này thường xuyên chịu tác động tiêu cực của các hiện tượng thời tiết cực đoan: ngập úng nghiêm trọng vào mùa mưa tại vùng tả ngạn sông Bùi và khan hiếm nước vào mùa khô. Đồng thời, sự phát triển của 01 khu công nghiệp, 09 cụm công nghiệp và hơn 10.000 cơ sở sản xuất tiểu thủ công nghiệp đã làm thay đổi đáng kể hiện trạng lớp phủ và gia tăng nguy cơ ô nhiễm nguồn nước mặt. Các phương pháp quan trắc, điều tra truyền thống trên thực địa thường tốn kém kinh phí, thời gian và khó cung cấp cái nhìn đồng bộ, đa thời gian trên toàn vùng. Do đó, việc ứng dụng công nghệ viễn thám quang học độ phân giải cao được xem là giải pháp khả thi để theo dõi biến động diện tích mặt nước.
Khóa luận tốt nghiệp "Sử dụng tư liệu viễn thám đa thời gian đánh giá biến động tài nguyên nước mặt tại huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội" do sinh viên Nguyễn Đình Dương thực hiện (ngành Quản lý Tài nguyên & Môi trường, Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam, năm 2022) dưới sự hướng dẫn của PGS. Nguyễn Hải Hòa, đã xác lập các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu sau:
- Mục tiêu chung: Đóng góp cơ sở khoa học cho việc sử dụng các nguồn tư liệu ảnh viễn thám miễn phí trong công tác theo dõi, giám sát và đánh giá tài nguyên nước mặt tại thành phố Hà Nội.
- Mục tiêu cụ thể:
- Đánh giá thực trạng tài nguyên nước mặt khu vực huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội.
- Xây dựng bản đồ biến động tài nguyên nước bề mặt và xác định nguyên nhân thay đổi giai đoạn 2016 – 2022.
- Xác định các nguyên nhân dẫn đến biến động tài nguyên nước bề mặt khu vực nghiên cứu.
- Đề xuất giải pháp quản lý hiệu quả tài nguyên nước mặt tại khu vực nghiên cứu.
- Đối tượng nghiên cứu: Nguồn tài nguyên nước mặt trên địa bàn huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội.
- Phạm vi nghiên cứu:
- Không gian: Toàn bộ địa giới hành chính của huyện Chương Mỹ bao gồm 32 đơn vị hành chính cấp xã (30 xã và 2 thị trấn: Chúc Sơn, Xuân Mai) với diện tích tự nhiên 237,48 km² (23.747,7 ha).
- Thời gian: Chuỗi số liệu và tư liệu viễn thám giai đoạn 2016 – 2022.
- Nội dung: Tập trung đánh giá sự phân bố không gian và biến động diện tích che phủ bởi nước mặt qua các mốc thời gian, kết hợp khảo sát nguyên nhân tự nhiên và nhân sinh.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu dựa trên cơ sở vật lý của viễn thám quang học phản xạ: nước hấp thụ mạnh bức xạ điện từ ở bước sóng cận hồng ngoại (NIR) và hồng ngoại sóng ngắn (SWIR), trong khi phản xạ mạnh hơn ở vùng ánh sáng nhìn thấy (đặc biệt là kênh xanh lá cây - Green). Dựa vào đặc tính phổ này, các chỉ số viễn thám chuẩn hóa được thiết lập để phân tách ranh giới giữa mặt nước và các đối tượng lớp phủ khác (đất trống, thảm thực vật, bề mặt nhân tạo).
Khóa luận khai thác tư liệu ảnh từ vệ tinh Sentinel-2 (gồm Sentinel-2A và Sentinel-2B) thuộc chương trình Copernicus của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA). Vệ tinh mang đầu thu đa phổ MSI (MultiSpectral Instrument) với 13 kênh quang phổ, độ phân giải không gian từ 10 m đến 60 m và chu kỳ lặp lại 5 ngày khi vận hành cả cặp vệ tinh.
| Kênh phổ (Band) | Bước sóng trung tâm (nm) | Độ phân giải không gian (m) | Mô tả quang phổ |
|---|---|---|---|
| Band 1 | 443 | 60 | Ultra Blue (Ven biển và khí quyển) |
| Band 2 | 490 | 10 | Blue (Xanh lam) |
| Band 3 | 560 | 10 | Green (Xanh lá cây) |
| Band 4 | 665 | 10 | Red (Đỏ) |
| Band 5 | 705 | 20 | VNIR (Rìa đỏ 1) |
| Band 6 | 740 | 20 | VNIR (Rìa đỏ 2) |
| Band 7 | 783 | 20 | VNIR (Rìa đỏ 3) |
| Band 8 | 842 | 10 | VNIR (Cận hồng ngoại rộng) |
| Band 8a | 865 | 20 | VNIR (Cận hồng ngoại hẹp) |
| Band 9 | 940 | 60 | SWIR (Hơi nước) |
| Band 10 | 1375 | 60 | SWIR (Mây Cirrus) |
| Band 11 | 1610 | 20 | SWIR (Hồng ngoại sóng ngắn 1) |
| Band 12 | 2190 | 20 | SWIR (Hồng ngoại sóng ngắn 2) |
Dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian được tải từ cổng thông tin earthexplorer.usgs.gov gồm 7 cảnh ảnh cấp độ L1C với độ phân giải 10 m:
| Năm | Mã ảnh vệ tinh Sentinel-2 | Ngày chụp | Độ phân giải (m) |
|---|---|---|---|
| 2016 | S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20160110T130017_R018_V20160110T034517 | 10/01/2016 | 10 |
| 2017 | S2A_MSIL1C_20170603T034151_N0205_R018_T48QWJ_20170603T034152 | 03/06/2017 | 10 |
| 2018 | S2A_MSIL1C_20180608T032541_N0206_R018_T48QWJ_20180608T070411 | 08/06/2018 | 10 |
| 2019 | S2B_MSIL1C_20190419T032539_N0207_R018_T48QWJ_20190419T080321 | 19/04/2019 | 10 |
| 2020 | S2B_MSIL1C_20200622T032539_N0209_R018_T48QWJ_20200622T070335 | 22/06/2020 | 10 |
| 2021 | S2B_MSIL1C_20210617T032539_N0300_R018_T48QWJ_20210617T061037 | 17/06/2021 | 10 |
| 2022 | S2A_MSIL1C_20220408T032541_N0400_R018_T48QWJ_20220408T061032 | 08/04/2022 | 10 |
Quy trình xử lý dữ liệu và phương pháp kỹ thuật được tác giả thực hiện trên phần mềm ArcGIS/ArcMap:
- Tổ hợp băng phổ (Composite Bands): Ghép 4 kênh có độ phân giải 10 m gồm Band 2 (Blue), Band 3 (Green), Band 4 (Red) và Band 8 (NIR) thành ảnh đa phổ tổ hợp phục vụ giải đoán.
- Cắt ảnh (Clip Raster): Sử dụng ranh giới hành chính số hóa của huyện Chương Mỹ để giới hạn không gian tính toán.
- Chiết tách đối tượng nước qua chỉ số NDWI: Sử dụng công thức tính chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa (McFeeters): $$\text{NDWI} = \frac{\text{Band 3} - \text{Band 8}}{\text{Band 3} + \text{Band 8}}$$ Qua hiệu chỉnh và thử nghiệm thực tế với mẫu kiểm chứng tại địa bàn, tác giả xác lập ngưỡng phân loại: đối tượng nước mặt có giá trị $\text{NDWI} < -0,3$ và đối tượng khác có giá trị $\text{NDWI} > -0,3$.
- Đánh giá độ chính xác phân loại: Thiết lập ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) trên tập mẫu kiểm chứng gồm 400 điểm khảo sát thực địa kết hợp kiểm chứng qua Google Earth (300 điểm nước mặt, 100 điểm đối tượng khác) cho từng năm; tính toán chỉ số Độ chính xác người dùng (User's Accuracy), Độ chính xác nhà sản xuất (Producer's Accuracy), Độ chính xác tổng thể (Overall Accuracy) và Hệ số Kappa ($\hat{K}$).
- Phát hiện biến động không gian (Change Detection): Chuyển đổi bản đồ phân loại sang dạng nhị phân, sau đó sử dụng công cụ Raster Calculator để chồng xếp hai thời điểm theo nguyên tắc đại số raster:
- Giá trị = 0: Khu vực không có nước ở cả hai thời kỳ.
- Giá trị = 1: Khu vực nước bị suy giảm (có nước ở kỳ đầu nhưng mất đi ở kỳ sau).
- Giá trị = 10: Khu vực nước mở rộng/tăng thêm (kỳ đầu không có, kỳ sau xuất hiện nước).
- Giá trị = 11: Khu vực diện tích nước duy trì ổn định qua hai thời kỳ. Diện tích từng loại biến động được tính toán tự động qua công cụ Field Calculator dựa trên kích thước ô pixel ($10\text{ m} \times 10\text{ m} = 100\text{ m}^2$).
- Xác định nguyên nhân: Kết hợp phương pháp kế thừa số liệu khí tượng thủy văn, quy hoạch sử dụng đất và phương pháp phỏng vấn bán cấu trúc điều tra xã hội học (lấy mẫu ngẫu nhiên 10 hộ/xã tại 32 xã, thị trấn, ưu tiên cư dân lâu năm và cán bộ địa phương).
Nội dung chính theo từng chương
Chương I: Đặt vấn đề
Tác giả dẫn nhập về tầm quan trọng sống còn của tài nguyên nước đối với sự phát triển kinh tế và an sinh xã hội, đồng thời chỉ ra tính cấp bách của công tác quan trắc môi trường trong bối cảnh các nguồn nước mặt chịu sức ép nặng nề từ hoạt động công nghiệp hóa, đô thị hóa. Chương này khẳng định ưu thế vượt trội của tư liệu viễn thám đa thời gian (đặc biệt là dòng vệ tinh miễn phí Sentinel-2 với độ phân giải 10 m) so với điều tra thực địa truyền thống trong việc phát hiện nhanh biến động mặt nước qua các chỉ số chuyên dụng như NDWI, MNDWI. Trên cơ sở đó, tác giả luận giải tính cần thiết của đề tài nghiên cứu đối với huyện Chương Mỹ.
Chương II: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Chương II hệ thống hóa cơ sở lý luận về chu trình thủy văn, nguồn gốc hình thành và các tác nhân gây ô nhiễm nước mặt tại Việt Nam (suy thoái nguồn nước mặt do nước thải từ KCN Việt Trì, KCN Biên Hòa, lưu vực sông Nhuệ - Đáy, sông Tô Lịch, chất lượng nước sông Hồng qua Phú Thọ xấp xỉ ngưỡng B1 của QCVN 08:2008/BTNMT). Tiếp đó, chương phân tích nguyên lý viễn thám, 7 thành phần của hệ thống viễn thám, cơ chế tương tác bức xạ điện từ và đặc tính quỹ đạo vệ tinh. Tác giả tổng hợp các công trình quốc tế (Rudong Xu và Jin Liu, Bijeesh, Chalise, Erban) và trong nước (Doãn Thị Nội, Lê Văn Trung, Dinh Nhat Quang). Đáng chú ý, tác giả điểm luận nghiên cứu của Nguyễn Khắc Mạnh (2021) tại huyện Chương Mỹ, chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về độ chính xác và tính liên tục đa thời gian để làm tiền đề cho đề tài.
Chương III: Mục tiêu, nội dung và phương pháp nghiên cứu
Nội dung chương trình bày chi tiết cây mục tiêu, phạm vi đối tượng và quy trình kỹ thuật 6 bước thực hiện đề tài. Tác giả công bố bảng thông số kỹ thuật 7 cảnh ảnh vệ tinh Sentinel-2A/B thu thập từ năm 2016 đến 2022, mô tả chi tiết các thuật toán tiền xử lý, phương thức gộp kênh phổ (composite), phép cắt ranh giới hành chính, công thức toán học tính chỉ số NDWI và công thức đánh giá độ chính xác phân loại. Chương này cũng chuẩn hóa thuật toán ma trận chồng xếp raster để tính toán 4 trạng thái biến động diện tích và thiết kế khung mẫu phiếu điều tra xã hội học 10 hộ/xã trên 32 đơn vị hành chính.
Chương IV: Điều kiện tự nhiên – kinh tế - xã hội huyện Chương Mỹ
Chương IV phân tích toàn diện địa bàn nghiên cứu:
- Vị trí và địa hình: Huyện nằm ở phía Tây Hà Nội (tọa độ 20°23' đến 20°45' vĩ độ Bắc; 105°30' đến 105°45' kinh độ Đông), diện tích tự nhiên 237,48 km² chia thành 3 vùng đặc trưng: Vùng Đồi gò phía Tây (đất phong hóa, sỏi ong, trũng lầy ngập úng mùa mưa); Vùng "Núi sót" Phụng Châu - Tiên Phương (cụm di tích Tử Trầm Sơn, chùa Trầm, chùa Trăm Gian); Vùng đồng bằng tả ngạn sông Bùi (đất phù sa không bồi, địa hình trũng thấp thường xuyên chịu lũ úng rừng ngang).
- Khí hậu thủy văn: Khí hậu nhiệt đới gió mùa, lượng mưa trung bình năm 1.500 – 1.700 mm (trong đó mùa mưa tập trung 84% lượng mưa từ tháng 5 đến tháng 10); mạng lưới sông suối gồm sông Bùi (dài 23 km), sông Tích (5 km), sông Đáy (28 km) và 3 hồ chứa lớn gồm hồ Đồng Sương, hồ Văn Sơn, hồ Miêu.
- Kinh tế - xã hội: Tốc độ tăng trưởng kinh tế giai đoạn 2016 – 2020 đạt 11,6%/năm; cơ cấu chuyển dịch sang công nghiệp - xây dựng (58,1%) và dịch vụ (25,2%), nông nghiệp giảm còn 16,7%; toàn huyện có 30/30 xã đạt chuẩn nông thôn mới nhưng đặt ra sức ép lớn lên hệ thống tiêu thoát nước tự nhiên.
Chương V: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương V là trọng tâm thực nghiệm của khóa luận, phản ánh:
- Độ chính xác phân loại: Bảng ma trận nhầm lẫn qua 7 năm cho thấy độ chính xác tổng thể đạt từ 91,85% đến 97,85%, chỉ số Kappa đạt từ 0,81 đến 0,92.
- Bản đồ hiện trạng phân bố: Bộ 7 bản đồ chuyên đề phân bố nước mặt các năm 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022 cho thấy nước mặt dạng ao hồ, sông ngòi cơ bản ổn định, trong khi diện tích ngập nước tại các vùng đồng trũng, đất nông nghiệp biến động mạnh.
- Thống kê biến động diện tích: Phân tích sự sụt giảm và phục hồi của diện tích nước mặt qua từng chu kỳ hai năm (2016 – 2018, 2018 – 2020, 2020 – 2022).
- Nguyên nhân và giải pháp: Xác định các nhóm nguyên nhân tự nhiên (mùa khô thiếu nước, mùa mưa úng ngập) và nhân tạo (nước thải sinh hoạt, công nghiệp xả trực tiếp, lấn chiếm dòng chảy) và đề xuất hệ thống giải pháp quản lý bền vững.
Phần VI: Kết luận, tồn tại và kiến nghị
Tổng kết các kết quả đạt được về mặt phương pháp và số liệu; nêu rõ các mặt hạn chế của tư liệu ảnh quang học (ảnh hưởng của mây mù, thời tiết, tính thời điểm của ảnh tải về) và đưa ra các kiến nghị đối với chính quyền địa phương trong việc bảo vệ hành lang thoát lũ và xử lý nguồn thải.
Kết quả và đóng góp
Kết quả định lượng chính
Khóa luận đã kiểm chứng độ tin cậy của thuật toán phân loại nước mặt bằng chỉ số NDWI trên ảnh vệ tinh Sentinel-2A/B qua bộ mẫu kiểm chứng 400 điểm mỗi năm:
| Năm | Độ chính xác tổng thể (%) | Hệ số Kappa ($\hat{K}$) | Đánh giá độ tin cậy |
|---|---|---|---|
| 2016 | 91,85 | 0,85 | Rất cao |
| 2017 | 94,85 | 0,86 | Rất cao |
| 2018 | 94,50 | 0,88 | Rất cao |
| 2019 | 94,00 | 0,85 | Rất cao |
| 2020 | 97,85 | 0,92 | Cao nhất trong chuỗi |
| 2021 | 93,65 | 0,83 | Rất cao |
| 2022 | 92,30 | 0,81 | Rất cao |
Quá trình bóc tách diện tích che phủ mặt nước trên toàn huyện Chương Mỹ (tổng diện tích tính toán 23.833,22 ha) ghi nhận sự dao động mạnh qua chuỗi thời gian 7 năm:
| Năm | Diện tích nước mặt (ha) | Tỷ lệ che phủ nước mặt (%) | Diện tích đối tượng khác (ha) | Tổng diện tích (ha) |
|---|---|---|---|---|
| 2016 | 9.692,66 | 40,67 | 14.140,56 | 23.833,22 |
| 2017 | 4.690,41 | 19,68 | 19.142,81 | 23.833,22 |
| 2018 | 7.816,59 | 32,80 | 16.016,63 | 23.833,22 |
| 2019 | 7.075,17 | 29,69 | 16.758,05 | 23.833,22 |
| 2020 | 9.512,37 | 39,91 | 14.320,85 | 23.833,22 |
| 2021 | 9.581,32 | 40,20 | 14.251,90 | 23.833,22 |
| 2022 | 6.337,47 | 26,59 | 17.495,75 | 23.833,22 |
Số liệu cho thấy diện tích nước mặt đạt mức cực đại vào năm 2016 (9.692,66 ha) và năm 2021 (9.581,32 ha), trong khi mức thấp nhất rơi vào năm 2017 (4.690,41 ha). Theo phân tích của tác giả, sự chênh lệch này chủ yếu xảy ra tại các vùng đất trũng thấp ngập nước theo mùa vụ và ruộng lúa một vụ sau các đợt mưa lớn, trong khi diện tích các thủy vực cố định (sông Bùi, sông Đáy, các hồ thủy lợi lớn như Đồng Sương, Văn Sơn) giữ tính ổn định tương đối.
Giải pháp và kiến nghị của tác giả
- Quản lý không gian thoát nước tự nhiên: Giữ gìn và nạo vét hệ thống kênh mương nội đồng, khơi thông dòng chảy các nhánh sông tiêu thoát lũ chính (sông Bùi, sông Tích) nhằm giảm thiểu thiệt hại do ngập úng mùa mưa.
- Kiểm soát nguồn xả thải: Xây dựng trạm xử lý nước thải tập trung cho khu công nghiệp Phú Nghĩa, 9 cụm công nghiệp và các làng nghề; chấm dứt tình trạng xả trực tiếp nước thải chưa qua xử lý ra các nhánh sông mặt.
- Tăng cường giám sát viễn thám định kỳ: Tích hợp tư liệu viễn thám đa thời gian miễn phí Sentinel-2 vào quy trình công tác thường xuyên của phòng Tài nguyên và Môi trường huyện để kịp thời phát hiện các hành vi lấn chiếm ao hồ, san lấp mặt nước trái phép.
Đóng góp so với các nghiên cứu trước
Khắc phục được hạn chế trong nghiên cứu của Nguyễn Khắc Mạnh (2021) vốn chỉ đánh giá cục bộ một thời điểm với độ chính xác vừa phải, khóa luận này đã xây dựng được chuỗi dữ liệu liên tục 7 năm (2016 – 2022), xác lập được ngưỡng phân loại tối ưu ($\text{NDWI} < -0,3$) cho ảnh Sentinel-2 tại khu vực bán sơn địa Hà Nội, đạt độ chính xác phân loại tổng thể trung bình trên 94,14% và hệ số Kappa trên 0,85.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế được văn bản đề cập:
- Độ phân giải và ảnh hưởng thời tiết: Do sử dụng tư liệu ảnh viễn thám quang học độ phân giải 10 m $\times$ 10 m, các thủy vực nhỏ hẹp dưới 10 m (mương máng nhỏ, ao xen kẹt khu dân cư) dễ bị bỏ sót hoặc xảy ra hiện tượng pixel hỗn hợp (mixed pixel). Bên cạnh đó, chất lượng ảnh quang học phụ thuộc nhiều vào điều kiện mây mù và thời tiết, khiến việc chọn ảnh không mây tại cùng một thời điểm cố định trong năm gặp khó khăn.
- Tính đồng nhất về mùa vụ của ảnh: Các cảnh ảnh thu thập nằm ở các tháng khác nhau trong năm (tháng 1, tháng 4, tháng 6), dẫn đến việc biến động diện tích mặt nước phản ánh cả yếu tố mùa vụ khí hậu (mùa khô tháng 1, tháng 4 đối chiếu mùa mưa lũ tháng 6) xen lẫn với biến động thực tế của lớp phủ.
- Hướng nghiên cứu tiếp:
- Kết hợp dữ liệu ảnh quang học Sentinel-2 với dữ liệu ảnh Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) Sentinel-1 nhằm loại bỏ hoàn toàn ảnh hưởng của mây và theo dõi ngập úng liên tục trong mùa mưa.
- Nghiên cứu thử nghiệm thêm các chỉ số nước biến tính như MNDWI kết hợp ảnh có độ phân giải không gian cao hơn để bóc tách mạng lưới mương máng nội đồng chi tiết.
Giá trị tham khảo
Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên khảo có giá trị đối với:
- Sinh viên, học viên ngành Quản lý Tài nguyên và Môi trường, Lâm nghiệp, Địa lý, GIS và Viễn thám: Cung cấp quy trình từng bước rõ ràng từ khâu xử lý ảnh đa phổ Sentinel-2 (tổ hợp kênh, cắt raster, tính NDWI trên Raster Calculator, đánh giá ma trận nhầm lẫn qua chỉ số Kappa) đến cách thiết lập thuật toán phát hiện biến động nhị phân.
- Cơ quan quản lý nhà nước tại địa phương: Cung cấp bộ số liệu thực trạng và tập bản đồ chuyên đề biến động mặt nước giai đoạn 2016 – 2022 cho Ủy ban nhân dân huyện Chương Mỹ, Phòng Tài nguyên và Môi trường, Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn trong việc lập quy hoạch sử dụng đất và xây dựng phương án tiêu úng vùng hữu Đáy, tả Bùi.
Câu hỏi thường gặp
1. Chỉ số viễn thám nào được sử dụng để nhận biết mặt nước trong khóa luận và công thức tính cụ thể ra sao?
Khóa luận sử dụng chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa (NDWI - Normalised Difference Water Index) áp dụng cho ảnh Sentinel-2 với công thức:
$$\text{NDWI} = \frac{\text{Band 3} - \text{Band 8}}{\text{Band 3} + \text{Band 8}}$$
Trong đó Band 3 là kênh xanh lá cây (Green, bước sóng trung tâm 560 nm) và Band 8 là kênh cận hồng ngoại (NIR, bước sóng trung tâm 842 nm).
2. Tác giả đã xác định ngưỡng giá trị NDWI nào để phân tách nước mặt và đối tượng khác tại huyện Chương Mỹ?
Theo kết quả thử nghiệm và đánh giá độ chính xác trong khóa luận, ngưỡng phân loại được tác giả xác định là: đối tượng nước mặt có giá trị $\text{NDWI} < -0,3$ và các đối tượng khác (không phải nước mặt) có giá trị $\text{NDWI} > -0,3$.
3. Độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa trong phân loại nước mặt đạt mức cao nhất vào năm nào?
Độ chính xác phân loại đạt giá trị cao nhất vào năm 2020, với Độ chính xác tổng thể đạt 97,85% và Hệ số Kappa đạt 0,92 (kiểm chứng trên tập 400 mẫu khảo sát thực địa và ảnh kiểm chứng).
4. Diện tích che phủ bởi nước mặt tại huyện Chương Mỹ biến động như thế nào giữa các năm 2016, 2017 và 2022?
Diện tích che phủ nước mặt biến động rất mạnh: năm 2016 đạt 9.692,66 ha (chiếm 40,67% diện tích toàn huyện), năm 2017 giảm mạnh xuống mức thấp nhất là 4.690,41 ha (chiếm 19,68%), sau đó tăng trở lại trong các năm 2020 – 2021 và đến năm 2022 ghi nhận ở mức 6.337,47 ha (chiếm 26,59%).
5. Thuật toán chồng xếp bản đồ raster được thực hiện theo nguyên tắc nào để nhận diện biến động?
Tác giả mã hóa bản đồ phân lớp nhị phân rồi sử dụng công cụ Raster Calculator để cộng đại số các lớp ảnh qua hai thời điểm: Giá trị 0 tương ứng khu vực không có nước; Giá trị 1 là diện tích nước giảm đi; Giá trị 10 là diện tích nước tăng lên; Giá trị 11 là diện tích nước ổn định không thay đổi.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Đình Dương đã ứng dụng hiệu quả công nghệ viễn thám đa thời gian Sentinel-2 và hệ thông tin địa lý (ArcGIS) để lượng hóa biến động tài nguyên nước mặt huyện Chương Mỹ giai đoạn 2016 – 2022. Với độ chính xác phân loại tổng thể vượt 91% và hệ số Kappa luôn trên 0,80, nghiên cứu đã minh chứng năng lực giám sát mặt nước đáng tin cậy của ảnh vệ tinh miễn phí độ phân giải 10 m. Kết quả phân tích không gian và chuỗi số liệu diện tích là cơ sở khoa học xác thực phục vụ công tác quy hoạch tài nguyên nước, quản lý hành lang thoát lũ và giảm thiểu rủi ro môi trường trên địa bàn huyện Chương Mỹ.