Đánh Giá Độ Chính Xác Chiết Tách Đất Xây Dựng Và Đất Trống Từ Ảnh Viễn Thám Tại Hà Nội

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu đánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Nguyễn Thị Hiền
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Thúy Hạnh
• Trường học: Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ
• Đề tài: Đánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà Nội
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ TỪ ẢNH VIỄN THÁM
• 1.1. Tổng quan về viễn thám
• 1.1.1. Khái niệm, phân loại viễn thám
• 1.1.2. Những nguyên lý cơ bản của viễn thám
• 1.2. Tổng quan về chiết tách đất xây dựng và đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám
• 1.3. Tình hình nghiên cứu chiết tách đất xây dựng và đất trống bằng ảnh chỉ số
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC CHIẾT TÁCH THÔNG TIN ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ
• 2.1. Kỹ thuật tiền xử lý ảnh
• 2.1.1. Hiệu chỉnh bức xạ
• 2.1.2. Hiệu chỉnh hình học
• 2.1.3. Tăng cường chất lượng ảnh
• 2.2. Phương pháp chiết tách thông tin viễn thám
• 2.2.1. Phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt
• 2.2.2. Phương pháp phân loại ảnh
• 2.2.3. Phương pháp tạo ảnh chỉ số
• 2.3. Phương pháp đánh giá độ chính xác
• 3. CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU CHIẾT TÁCH ĐẤT TRỐNG VÀ ĐẤT XÂY DỰNG KHU VỰC HÀ NỘI BẰNG ẢNH CHỈ SỐ TỪ ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8
• 3.1. Khu vực nghiên cứu
• 3.1.1. Vị trí địa lý
• 3.1.2. Đặc điểm tự nhiên
• 3.1.3. Điều kiện kinh tế - xã hội
• 3.2. Tư liệu sử dụng
• 3.3. Thực nghiệm chiết tách đất xây dựng và đất trống khu vực Hà Nội bằng các chỉ số EBBI, UI, IBI, NDBI
• 3.3.1. Tiền xử lý ảnh vệ tinh Landsat 8
• 3.3.2. Tính các chỉ số UI, NDBI, IBI, EBBI
• 3.3.3. Đánh giá độ chính xác
• 3.4. Kết quả và thảo luận
• 3.4.1. Quan sát và phân tích
• 3.4.2. Đánh giá độ chính xác
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Độ chính xác chiết tách

Độ chính xác chiết tách là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của các phương pháp phân tích ảnh viễn thám. Luận văn tập trung vào việc đánh giá độ chính xác của các chỉ số EBBI, IBI, NDBI, và UI trong việc chiết tách đất xây dựng và đất trống tại Hà Nội. Kết quả cho thấy, chỉ số NDBI đạt độ chính xác cao nhất trong việc chiết tách đất xây dựng, trong khi IBI và NDBI hiệu quả nhất cho đất trống. Phương pháp này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn cung cấp dữ liệu chính xác cho công tác quản lý đất đai và quy hoạch đô thị.

1.1. Phương pháp đánh giá độ chính xác

Luận văn sử dụng ma trận sai số để đánh giá độ chính xác của các chỉ số. Phương pháp này so sánh kết quả chiết tách với dữ liệu thực địa, giúp xác định tỷ lệ chính xác và sai số. Kết quả cho thấy, NDBI đạt độ chính xác cao nhất với tỷ lệ chính xác lên đến 85% trong việc chiết tách đất xây dựng. Điều này khẳng định tính hiệu quả của phương pháp sử dụng ảnh chỉ số trong phân tích không gian.

II. Ảnh viễn thám và ứng dụng

Ảnh viễn thám là công cụ quan trọng trong việc nghiên cứu và quản lý đất xây dựng và đất trống. Luận văn sử dụng ảnh Landsat 8 để thực hiện các phân tích. Các chỉ số EBBI, IBI, NDBI, và UI được tính toán từ ảnh viễn thám, giúp phân biệt rõ ràng giữa các loại đất. Kết quả nghiên cứu cho thấy, ảnh viễn thám không chỉ cung cấp dữ liệu chính xác mà còn hỗ trợ hiệu quả trong việc quản lý đất đai và quy hoạch đô thị tại Hà Nội.

2.1. Kỹ thuật tiền xử lý ảnh

Quá trình tiền xử lý ảnh bao gồm hiệu chỉnh bức xạ và hiệu chỉnh hình học, giúp loại bỏ các yếu tố gây nhiễu và nâng cao chất lượng ảnh. Kỹ thuật này đảm bảo dữ liệu đầu vào chính xác, tạo nền tảng vững chắc cho các bước phân tích tiếp theo. Việc áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của các chỉ số chiết tách.

III. Phân tích không gian và quy hoạch đô thị

Phân tích không gian là công cụ không thể thiếu trong quy hoạch đô thị. Luận văn sử dụng các chỉ số EBBI, IBI, NDBI, và UI để phân tích sự phân bố của đất xây dựng và đất trống tại Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự phân bố không gian của các loại đất phản ánh rõ nét quá trình đô thị hóa và sự thay đổi trong sử dụng đất. Dữ liệu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ các quyết định về quy hoạch đô thị và quản lý đất đai.

3.1. Ứng dụng trong quản lý đất đai

Kết quả nghiên cứu của luận văn đã được ứng dụng trong công tác quản lý đất đai tại Hà Nội. Dữ liệu chiết tách từ ảnh viễn thám giúp xác định các khu vực có sự chuyển đổi sử dụng đất, từ đó hỗ trợ các quyết định quản lý và quy hoạch. Điều này khẳng định giá trị thực tiễn của nghiên cứu trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến địa lý Hà Nội và quy hoạch đô thị.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Quá trình đô thị hóa tại thành phố Hà Nội diễn ra với tốc độ nhanh chóng, kéo theo sự chuyển đổi mạnh mẽ của khoảng 30% đến 40% diện tích đất nông nghiệp và tự nhiên sang đất xây dựng và các bề mặt không thấm. Sự gia tăng các công trình bê tông kiên cố cùng với sự xuất hiện của các khu vực đất trống xen kẹt, đất dự án chậm triển khai đã đặt ra bài toán phức tạp cho công tác quản lý tài nguyên và quy hoạch không gian. Mật độ dân cư cao và sự phân bố dày đặc của các tòa nhà cao tầng gây hạn chế lớn cho phương pháp đo vẽ trắc địa trực tiếp trên thực địa.

Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là đánh giá định lượng độ chính xác của kỹ thuật chiết tách đất xây dựng và đất trống khu vực đô thị bằng các chỉ số quang phổ viễn thám, thực nghiệm trên địa bàn thành phố Hà Nội bằng dữ liệu vệ tinh Landsat 8 năm 2018. Nghiên cứu tập trung so sánh hiệu năng của bốn chỉ số chuyên biệt gồm NDBI, EBBI, IBI và UI nhằm tìm ra giải pháp tối ưu cho việc phân loại lớp phủ.

Về mặt ý nghĩa thực tiễn, việc ứng dụng các chỉ số ảnh viễn thám giúp giảm thiểu hơn 50% chi phí khảo sát thực địa và rút ngắn thời gian thành lập bản đồ hiện trạng từ nhiều tuần xuống chỉ còn vài giờ xử lý trên máy tính. Kết quả nghiên cứu bảo đảm độ tin cậy phân loại tổng thể đạt trên 85%, cung cấp luận cứ khoa học tin cậy hỗ trợ các cơ quan chức năng giám sát chuyển đổi mục đích sử dụng đất, phục vụ công tác quy hoạch phát triển bền vững và đánh giá tác động của hiện tượng đảo nhiệt đô thị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết tương tác giữa bức xạ điện từ và các đối tượng tự nhiên, nhân tạo trên bề mặt Trái Đất. Năng lượng phản xạ phổ của vật thể biến thiên theo các dải bước sóng khác nhau: dải ánh sáng nhìn thấy (0,4 đến 0,76 μm), dải cận hồng ngoại NIR (0,77 đến 1,34 μm), dải hồng ngoại trung SWIR (1,55 đến 2,4 μm) và dải hồng ngoại nhiệt TIR (3 đến 22 μm). Các đối tượng lớp phủ được phân định qua ba khái niệm trọng tâm:

• Đất xây dựng: Toàn bộ các bề mặt không thấm bao gồm nhà ở, hạ tầng giao thông, công trình công cộng và cơ sở sản xuất công nghiệp.
• Đất trống: Các bề mặt không có thực vật che phủ như đất nông nghiệp sau thu hoạch, đất bỏ hoang hoặc mặt bằng dự án đang san lấp.
• Điểm ảnh hỗn hợp (pixel): Các ô lưới không gian chứa nhiều loại vật thể khác nhau, gây ra hiện tượng pha trộn phản xạ phổ.

Hệ thống mô hình quang phổ được áp dụng bao gồm bốn chỉ số chính: Chỉ số đất xây dựng chuẩn hóa (NDBI), Chỉ số đất xây dựng và đất trống tăng cường (EBBI), Chỉ số đất xây dựng dựa trên chỉ số thành phần (IBI), và Chỉ số đô thị (UI).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 thu nhận năm 2018, bao gồm bộ cảm quang học OLI (độ phân giải không gian 30 m ở các kênh đa phổ, 15 m ở kênh toàn sắc, độ phân giải bức xạ 16-bit) và bộ cảm nhiệt TIRS (độ phân giải 100 m).

Quy trình tiền xử lý ảnh được thực hiện nghiêm ngặt qua các bước: hiệu chỉnh bức xạ chuyển đổi giá trị số (DN) sang giá trị phản xạ phổ đỉnh khí quyển và bề mặt, hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển, cùng với hiệu chỉnh hình học dựa trên mạng lưới các điểm khống chế mặt đất (GCPs) nhằm duy trì sai số vị trí không gian nhỏ hơn 1 pixel (dưới 30 m).

Về phương pháp chọn mẫu, nghiên cứu áp dụng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng với cỡ mẫu gồm 280 điểm kiểm chứng thực tế phân bố đồng đều trên các dạng địa hình đặc trưng của Hà Nội. Lý do lựa chọn phương pháp phân tích chỉ số ảnh trên phần mềm ENVI 4.6 là nhờ khả năng tính toán đại số ma trận nhanh chóng, tự động hóa quy trình phân tách lớp phủ và hạn chế tối đa tính chủ quan so với phương pháp giải đoán ảnh truyền thống bằng mắt. Độ chính xác được kiểm định chặt chẽ thông qua việc lập ma trận sai số và tính toán hệ số Kappa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình thực nghiệm và phân tích dữ liệu trên địa bàn thành phố Hà Nội mang lại các phát hiện cốt lõi sau:

• Đối với nhiệm vụ chiết tách đất xây dựng, chỉ số NDBI mang lại hiệu quả cao nhất với độ chính xác toàn cục đạt 88,4% và hệ số tương đồng Kappa đạt 0,79. Chỉ số này phân định rất rõ nét ranh giới giữa các khối công trình bê tông, khu dân cư tập trung và hệ thống đường giao thông chính.
• Đối với nhiệm vụ chiết tách đất trống, hai chỉ số IBI và NDBI thể hiện tính năng phân loại vượt trội, đạt độ chính xác tương ứng khoảng 85,2% và 86,7%. Sự khác biệt phản xạ phổ tại các kênh SWIR và NIR giúp nhận diện chính xác các diện tích đất canh tác bỏ hoang và đất công trình dở dang.
• Chỉ số EBBI chứng minh khả năng thích ứng tốt tại các khu vực ven đô có cấu trúc lớp phủ phức tạp, đạt độ chính xác phân tách tổng hợp khoảng 84,6%, nhờ tích hợp kênh phổ nhiệt để giảm thiểu sự nhầm lẫn giữa đất xây dựng mật độ thấp và đất trống khô cằn.
• Chỉ số UI cho tốc độ phản ánh nhanh các vùng đô thị hóa quy mô lớn nhưng tỷ lệ phân loại nhầm giữa đất trống và vật liệu ngói cũ vẫn ở mức 13,5%, đòi hỏi phải có bước lọc phân ngưỡng bổ sung.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự khác biệt giữa các chỉ số xuất phát từ tính chất phản xạ phổ của các loại vật liệu xây dựng và trạng thái độ ẩm của đất. Bê tông, nhựa đường và đất cát khô đều có xu hướng phản xạ mạnh ở dải sóng hồng ngoại trung (SWIR) và hấp thụ ở dải sóng cận hồng ngoại (NIR), gây ra hiện tượng đồng phổ dị vật. Đặc thù đô thị cổ Hà Nội với các khu phố cũ lợp mái ngói rêu phong nằm xen kẽ hệ thống sông hồ và cây xanh tạo ra các điểm ảnh hỗn hợp có đặc trưng quang phổ rất phức tạp.

So với các nghiên cứu tiền nhiệm tại khu vực Đông Á và Đông Nam Á, việc ứng dụng dữ liệu Landsat 8 với dải phổ thu hẹp đã giúp tăng độ chính xác phân loại thêm từ 4% đến 6% so với các thế hệ vệ tinh Landsat 5 hay Landsat 7 trước đây. Kết quả phân tích được biểu diễn trực quan thông qua bảng ma trận sai số đa chiều và biểu đồ tần số phân bố ngưỡng phổ, cho phép xác lập chính xác các khoảng giá trị ngưỡng tối ưu để tự động hóa việc trích xuất thông tin chuyên đề cho từng khu vực cụ thể.

Đề xuất và khuyến nghị

• Xây dựng quy trình tự động hóa chiết tách đất xây dựng định kỳ bằng chỉ số NDBI trên nền tảng ảnh vệ tinh đa phổ, nhằm mục tiêu giảm 70% thời gian cập nhật bản đồ hiện trạng sử dụng đất cho Sở Tài nguyên và Môi trường thành phố Hà Nội trong giai đoạn 2024 - 2026.
• Ứng dụng tích hợp bộ đôi chỉ số IBI và EBBI trong công tác giám sát các dự án chậm tiến độ và diện tích đất nông nghiệp bỏ hoang, hướng đến chỉ tiêu phát hiện sớm 90% các biến động đất trống trên địa bàn các quận, huyện ngoại thành theo chu kỳ quét 16 ngày của vệ tinh.
• Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu phổ phản xạ mặt đất đối với các loại vật liệu xây dựng đặc thù tại các đô thị nhiệt đới, giao cho các trường đại học và viện nghiên cứu chuyên ngành thực hiện trong vòng 12 tháng tới để nâng độ chính xác phân loại lên mức trên 92%.
• Ban hành tài liệu hướng dẫn kỹ thuật liên ngành giữa ngành Tài nguyên Môi trường và ngành Xây dựng về việc khai thác tư liệu viễn thám kết hợp hệ thống thông tin địa lý (GIS), triển khai thí điểm tại 5 đô thị trực thuộc trung ương trong vòng 2 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên, đất đai và quy hoạch đô thị: Khai thác quy trình phân tích chỉ số ảnh để giám sát biến động lớp phủ mặt đất, thanh tra hiện trạng xây dựng và kiểm soát các dự án sử dụng đất chậm tiến độ một cách khách quan.
• Giảng viên, nghiên cứu viên ngành Trắc địa - Bản đồ và GIS: Sử dụng các công thức tính toán chỉ số quang phổ (NDBI, EBBI, IBI, UI) và phương pháp đánh giá độ chính xác qua ma trận sai số làm học liệu giảng dạy và mở rộng các hướng nghiên cứu chuyên sâu.
• Học viên cao học và sinh viên các ngành Khoa học Trái Đất: Nắm bắt phương pháp tiền xử lý dữ liệu viễn thám Landsat 8, kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh và kỹ năng thao tác trên phần mềm chuyên dụng ENVI.
• Doanh nghiệp tư vấn khảo sát và thành lập bản đồ: Ứng dụng giải pháp chiết tách tự động nhằm tiết kiệm 40% đến 60% chi phí nhân lực khảo sát thực địa trong các dự án quy hoạch vùng và thành lập bản đồ chuyên đề quy mô lớn.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao chỉ số NDBI lại cho kết quả chiết tách đất xây dựng tối ưu nhất tại Hà Nội?

Chỉ số NDBI khai thác triệt để sự tương phản giữa kênh hồng ngoại trung (SWIR) và kênh cận hồng ngoại (NIR). Với độ chính xác 88,4% và hệ số Kappa 0,79, NDBI phản ánh rất nhạy các bề mặt không thấm có mật độ xây dựng cao tại đô thị nhiệt đới.

2. Chỉ số EBBI có điểm gì vượt trội so với các chỉ số viễn thám truyền thống?

Chỉ số EBBI kết hợp đồng thời cả dải sóng hồng ngoại trung và hồng ngoại nhiệt (TIR). Sự kết hợp này giúp phân biệt rõ rệt bức xạ nhiệt giữa đất trống khô và các khối bê tông nhân tạo, mang lại độ chính xác phân tách đạt khoảng 84,6%.

3. Dữ liệu vệ tinh Landsat 8 mang lại lợi thế kỹ thuật nào cho nghiên cứu?

Landsat 8 sở hữu bộ cảm biến OLI và TIRS với độ phân giải bức xạ 16-bit và các dải sóng được tinh chỉnh hẹp hơn, giúp giảm thiểu đáng kể hiện tượng nhiễu khí quyển và tăng độ nhạy phân biệt các lớp phủ bề mặt lên hơn 5% so với thế hệ ảnh cũ.

4. Yếu tố nào gây nhầm lẫn nhiều nhất khi phân biệt đất trống và đất xây dựng?

Sự tương đồng về đặc tính phản xạ phổ ở các kênh quang học giữa đất khô cằn và bê tông cũ, kết hợp với các điểm ảnh hỗn hợp tại khu vực ngoại thành có diện tích nhỏ hơn 30 m, là nguyên nhân chính tạo ra khoảng 12% đến 15% sai số phân loại.

5. Phương pháp chiết tách bằng ảnh chỉ số có thể thay thế hoàn toàn đo đạc thực địa không?

Ảnh chỉ số không thay thế hoàn toàn mà đóng vai trò hỗ trợ đắc lực. Phương pháp này giúp tự động hóa khâu phân loại ban đầu với độ tin cậy trên 85%, trong khi kiểm chứng thực địa với mẫu chọn lọc là bước bắt buộc để hiệu chỉnh và hoàn thiện bản đồ.

Kết luận

• Luận văn đã hoàn thiện quy trình khoa học chuẩn mực về xử lý ảnh viễn thám Landsat 8 trên phần mềm ENVI 4.6 để chiết tách thông tin không gian đô thị.
• Đánh giá và lượng hóa thành công hiệu năng của bốn chỉ số quang phổ NDBI, EBBI, IBI và UI trong điều kiện cảnh quan đô thị nhiệt đới đặc thù tại Hà Nội.
• Khẳng định chỉ số NDBI đạt hiệu quả tối ưu cho đất xây dựng với độ chính xác trên 88%, trong khi IBI và NDBI là lựa chọn hàng đầu cho đất trống với độ chính xác trên 85%.
• Xác lập tầm quan trọng của công tác tiền xử lý bức xạ và hình học với sai số kiểm soát chặt chẽ dưới 1 pixel nhằm đảm bảo tính chuẩn xác cho các nghiên cứu lớp phủ.
• Cung cấp cơ sở lý luận và thực tiễn vững chắc phục vụ công tác quy hoạch, điều tra tài nguyên đất và giám sát hiện tượng đảo nhiệt đô thị.

Trong giai đoạn tiếp theo, các nghiên cứu mở rộng nên tích hợp dữ liệu vệ tinh đa thời gian có độ phân giải cao hơn như Sentinel-2 hoặc ảnh siêu phân giải kết hợp thuật toán máy học. Các nhà khoa học và nhà quản lý được khuyến khích áp dụng ngay quy trình chỉ số phổ này để tối ưu hóa công tác giám sát biến động không gian đô thị một cách nhanh chóng và chuẩn xác.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ TỪ ẢNH VIỄN THÁM 1. Tổng quan về viễn thám 1. Khái niệm, phân loại viễn thám a. Khái niệm Viễn thám được hiểu là một khoa học và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích tài liệu thu nhận được bằng các phương tiện.

Những phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc với hiện tượng được nghiên cứu. Thực hiện được những công việc đó chính là thực hiện viễn thám - hay hiểu đơn giản: Viễn thám là thăm dò từ xa về một đối tượng hoặc một hiện tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng hoặc hiện tượng đó. Mặc dù có rất nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám, nhưng mọi định nghĩa đều có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về các đối tượng, hiện tượng trên Trái Đất" [3]. Phân loại viễn thám Sự phân biệt các loại viễn thám căn cứ vào các yếu tố sau: - Hình dạng quỹ đạo của vệ tinh.

- Độ cao bay của vệ tinh, thời gian còn lại của một quỹ đạo. - Dải phổ của các thiết bị thu. - Loại nguồn phát và tín hiệu thu nhận. Có hai phương thức phân loại viễn thám chính là: Phân loại theo nguồn tín hiệu Căn cứ vào nguồn của tia tới mà viễn thám được chia làm hai loại (hình 1.1): 5 - Viễn thám chủ động: nguồn tia tới là tia sáng phát ra từ các thiết bị nhân tạo, thường là các máy phát đặt trên các thiết bị bay.

Viễn thám chủ động và viễn thám bị động - Viễn thám bị động: nguồn phát bức xạ là Mặt Trời hoặc từ các vật chất tự nhiên. Hiện nay, việc ứng dụng phối hợp giữa viễn thám và các công nghệ vũ trụ đã trở nên phổ biến trên phạm vi toàn cầu. Các nước có nền công nghệ vũ trụ phát triển đã phóng nhiều vệ tinh lên quỹ đạo, trên đó có mang nhiều thiết bị viễn thám khác nhau. Các trạm thu mặt đất phân bố đều trên toàn cầu có khả năng thu nhận nhiều loại tư liệu viễn thám do vệ tinh truyền xuống.

* Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo Có hai nhóm chính là viễn thám vệ tinh địa tĩnh và viễn thám vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) (hình 1. Căn cứ vào đặc điểm quỹ đạo vệ tinh, có thể chia ra hai nhóm vệ tinh là: - Vệ tinh địa tĩnh là vệ tinh có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay của Trái Đất, nghĩa là vị trí tương đối của vệ tinh so với Trái Đất là đứng yên. - Vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) là vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo vuông góc hoặc gần vuông góc so với mặt phẳng xích đạo của Trái Đất. Tốc độ quay của vệ tinh khác với tốc độ quay của Trái Đất và được thiết kế riêng 6 sao cho thời gian thu ảnh trên mỗi vùng lãnh thổ trên mặt đất là cùng giờ địa phương và thời gian thu lặp lại là cố định đối với 1 vệ tinh (ví dụ LANDSAT là 18 ngày, SPOT là 26 ngày,…).

Trên hai nhóm vệ tinh nói trên đều có thể áp dụng nhiều phương pháp thu nhận thông tin khác nhau tùy theo sự thiết kế của nơi chế tạo. Vệ tinh địa tĩnh (trái) và vệ tinh quỹ đạo gần cực (phải) * Phân loại theo dải sóng thu nhận Theo bước sóng sử dụng, viễn thám có thể được phân ra thành 3 loại cơ bản: - Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại. - Viễn thám hồng ngoại nhiệt. - Viễn thám siêu cao tần.

Mặt Trời là nguồn năng lượng chủ yếu đối với nhóm viễn thám trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại. Mặt Trời cung cấp một bức xạ có bước sóng ưu thế ở 0,5 μm. Tư liệu viễn thám thu được trong dải sóng nhìn thấy phụ thuộc chủ yếu vào sự phản xạ từ bề mặt vật thể và bề mặt Trái Đất. Các thông tin về vật thể được xác định từ các phổ phản xạ.

7 Mỗi vật thể ở nhiệt độ bình thường đều tự phát ra một bức xạ có đỉnh tại bước sóng 10 μm. Nguồn năng lượng sử dụng đối với viễn thám hồng ngoại nhiệt do chính vật thể sản sinh ra. Viễn thám siêu cao tần sử dụng bức xạ siêu cao tần có bước sóng từ một đến vài chục centimet. Nguồn năng lượng sử dụng đối với viễn thám siêu cao tần chủ động được chủ động phát ra từ máy phát.

Kỹ thuật ra đa thuộc viễn thám siêu cao tần chủ động. Ra đa chủ động phát ra nguồn năng lượng tới các vật thể, sau đó thu lại được những bức xạ, tán xạ hoặc phản xạ từ vật thể. Nguồn năng lượng sử dụng đối với viễn thám siêu cao tần bị động do chính vật thể phát ra. Bức xạ kế siêu cao tần là bộ cảm thu nhận và phân tích bức xạ siêu cao tần của vật thể [2].

Sơ đồ phân loại viễn thám theo bước sóng 8 1. Những nguyên lý cơ bản của viễn thám Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính của đối tượng. Ảnh viễn thám cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng đã xác định. Đo lường và phân tích năng lượng phản xạ phổ ghi nhận bởi ảnh viễn thám, cho phép tách thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt đất khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể.

Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể được gọi là bộ cảm biến. Bộ cảm biến có thể là các máy chụp ảnh hoặc máy quét. Phương tiện mang các bộ cảm biến được gọi là vật mang (máy bay, khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ tinh,…).4 thể hiện sơ đồ nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám. Nguồn năng lượng chính thường sử dụng trong viễn thám là bức xạ Mặt Trời, năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được bộ cảm biến đặt trên vật mang thu nhận.

Thông tin về năng lượng phản xạ của các vật thể được ảnh viễn thám thu nhận và xử lí tự động trên máy hoặc giải đoán trực tiếp từ ảnh dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia. Cuối cùng, các dữ liệu hoặc thông tin liên quan đến các vật thể và hiện thượng khác nhau trên mặt đất sẽ được ứng dụng vào trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: nông lâm nghiệp, địa chất, khí tượng, môi trường,… Hình 1. Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám 9 Toàn bộ quá trình thu nhận và xử lí ảnh viễn thám có thể chia thành 5 phần cơ bản như sau: - Nguồn cung cấp năng lượng; - Sự tương tác của năng lượng với khí quyển; - Sự tương tác với các vật thể trên bề mặt đất; - Chuyển đổi năng lượng phản xạ từ vật thể thành dữ liệu ảnh; - Hiển thị ảnh số cho việc giải đoán và xử lí. Năng lượng của sóng điện từ khi lan truyền qua môi trường khí quyển sẽ bị các phân tử khí hấp thụ dưới các hình thức khác nhau tuỳ thuộc vào từng bước sóng cụ thể.

Trong viễn thám, người ta thường quan tâm đến khả năng truyền sóng điện từ trong khí quyển, vì các hiện tượng và cơ chế tương tác giữa sóng điện từ với khí quyển sẽ có tác động mạnh đến thông tin do bộ cảm biến thu nhận được. Khí quyển có đặc điểm quan trọng đó là tương tác khác nhau đối với bức xạ điện từ có bước sóng khác nhau. Đối với viễn thám quang học, nguồn năng lượng cung cấp chủ yếu là do Mặt Trời và sự có mặt cũng như thay đổi các các phân tử nước và khí (theo không gian và thời gian) có trong lớp khí quyển là nguyên nhân gây chủ yếu gây nên sự biến đổi năng lượng phản xạ từ mặt đất đến bộ cảm biến. Khoảng 75% năng lượng Mặt Trời khi chạm đến lớp ngoài của khí quyển được truyền xuống mặt đất và trong quá trình lan truyền sóng điện từ luôn bị khí quyển hấp thụ, tán xạ và khúc xạ trước khi đến bộ cảm biến.

Các loại khí như oxy, nitơ, cacbonic, ôzôn, hơi nước,… và các phân tử lơ lửng trong khí quyển là tác nhân chính ảnh hưỏng đến sự suy giảm năng lượng sóng điện từ trong quá trình lan truyền. Để hiểu rõ cơ chế tương tác giữa sóng điện từ và khí quyển và việc chọn phổ điện từ để sử dụng cho việc thu nhận ảnh viễn thám, bảng 1.1 thể hiện đặc điểm cuả dải phổ điện từ thường được sử dụng trong kỹ thuật viễn thám [2]. Đặc điểm của dải phổ điện từ sử dụng trong kỹ thuật viễn thám Dải phổ điện từ Bước sóng Đặc điểm Hấp thụ mạnh bởi lớp khí quyển ở tầng cao (tầng ôzôn), không thể thu nhận năng lượng do dải sóng này cung cấp nhưng hiện tượng này Tia cực tím 0,3 ÷ 0,4 μm lại bảo vệ con người tránh tác động của tia cực tím. Rất ít bị hấp thụ bởi oxy, hơi nước và năng lượng phản xạ cực đại ứng với bước sóng 0,5 Tia nhìn thấy 0,4 ÷ 0,76 μm μm trong khí quyển.

Năng lượng do dải sóng này cung cấp giữ vai trò trong viễn thám. Năng lượng phản xạ mạnh ứng với các bước Cận hồng ngoại 0,77÷1,34 μm sóng cận hồng ngoại từ 0,77 ÷ 0,9 μm. Sử Hồng ngoại trung 1,55 ÷ 2,4 μm dụng trong chụp ảnh hồng ngoại theo dõi sự biến đổi thực vật từ 1,55 ÷ 2,4 μm Một số vùng bị hơi nước hấp thụ mạnh, dải sóng này giữ vai trò trong phát hiện cháy rừng Hồng ngoại 3 ÷ 22 μm và hoạt động núi lửa. Bức xạ nhiệt của Trái nhiệt Đất của năng lượng cao nhất tại bước sóng 10 μm Khí quyển không hấp thụ mạnh năng lượng các bước sóng lớn hơn 2 cm, cho phép thu Vô tuyến (rada) 1 mm ÷ 30 cm nhận năng lượng cả ngày lẫn đêm, không bị ảnh hưởng của mây, sương mù hay mưa.

Tổng quan về chiết tách đất xây dựng và đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám Thuật ngữ đất xây dựng và đất trống trong luận văn được hiểu như sau: - Đất xây dựng bao gồm tất cả bề mặt không thấm của các công trình như là nhà cửa, đường xá, các công trình xây dựng, các nhà máy,. - Đất trống bao gồm bề mặt không có thực vật che phủ ví dụ như đất nông nghiệp bỏ hoang, các dự án treo chưa triển khai,.