Luận văn thạc sĩ về ứng dụng GIS và viễn thám trong lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu xử lý số liệu định vị và bản đồ tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý gis trong thành lập, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Bun Sovannrothana
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Văn Trung
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Xử lý số liệu địa lý và bản đồ bằng kỹ thuật tin học
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng GIS Và Viễn Thám Trong Lập Bản Đồ Sử Dụng Đất
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU
• DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH
• DANH SÁCH SƠ ĐỒ
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Lý do nghiên cứu đề tài
• 1.3. Mục tiêu của đề tài
• 1.4. Giới hạn của đề tài
• 1.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 2.3. Những vấn đề nghiên cứu còn tồn tại
• 3. CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT CƠ BẢN VỀ BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT
• 3.1. Cơ sở toán học
• 3.2. Viễn thám trong công tác thành lập bản đồ HTSDĐ tại Việt Nam
• 4. CHƯƠNG 4: CƠ SỞ VIỄN THÁM VÀ GIS
• 4.1. Khái niệm cơ bản về viễn thám
• 4.2. Cấu trúc cơ bản của dữ liệu ảnh viễn thám
• 4.3. Tách thông tin trong viễn thám
• 4.4. Giải đoán ảnh viễn thám
• 4.5. Quy trình xử lý ảnh viễn thám
• 4.6. Hệ thống thông tin địa lý (GIS)
• 4.6.1. Khái niệm về Hệ thống thông tin địa lý
• 4.6.2. Các chức năng của GIS
• 4.6.3. Cấu trúc dữ liệu không gian
• 4.7. Cơ sở tích hợp GIS và viễn thám
• 4.7.1. Tiềm năng cung cấp dữ liệu của viễn thám
• 4.7.2. Nhu cầu cần thiết tích hợp giữa viễn thám và GIS
• 5. CHƯƠNG 5: TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ GIS
• 5.1. Thuật toán cơ bản trong công tác xử lý ảnh viễn thám
• 5.1.1. Biến đổi cấp độ xám
• 5.1.2. Thể hiện màu dữ liệu ảnh
• 5.1.3. Biến đổi giữa các ảnh
• 5.1.4. Phân loại ảnh viễn thám
• 5.1.5. Đánh giá kết quả phân loại ảnh viễn thám
• 5.2. Mô hình chuyển đổi dữ liệu viễn thám và GIS để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất
• 6. CHƯƠNG 6: TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU
• 6.1. Các đặc điểm về vị trí địa lý
• 6.2. Hiện trạng ứng dụng Viễn thám - GIS và công tác quản lý
• 7. CHƯƠNG 7: XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG VÙNG NGHIÊN CỨU
• 7.1. Cơ sở dữ liệu nền
• 7.1.1. Tư liệu bản đồ
• 7.1.2. Tư liệu ảnh ASTER
• 7.1.3. Thành lập bản đồ SDĐ
• 7.2. Chọn vùng mẫu
• 7.3. Lập khoá giải đoán ảnh
• 7.4. Phân loại ảnh và lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất
• 7.4.1. Đánh giá độ chính xác các bản đồ SDĐ được thành lập
• 7.5. Phân tích đánh giá biến động SDĐ
• 7.5.1. Đánh giá biến động SDĐ
• 7.6. Đánh giá kết quả việc ứng dụng công nghệ tích hợp viễn thám và GIS trong thành lập bản đồ SDĐ
• 7.6.1. Nhược điểm
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Nghiên cứu ứng dụng GIS và viễn thám trong lập bản đồ sử dụng đất là một lĩnh vực quan trọng trong quản lý tài nguyên thiên nhiên. Việc sử dụng công nghệ thông tin địa lý (GIS) kết hợp với viễn thám giúp thu thập, phân tích và quản lý dữ liệu không gian một cách hiệu quả. Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng quy trình tích hợp viễn thám và GIS để lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, từ đó cung cấp thông tin chính xác cho công tác quy hoạch và quản lý đất đai. Theo nghiên cứu, việc áp dụng viễn thám trong lập bản đồ sử dụng đất không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác của dữ liệu.

1.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu

Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp thông tin về tình hình sử dụng đất, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn. Việc tích hợp viễn thám và GIS cho phép theo dõi biến động sử dụng đất theo thời gian, từ đó đánh giá hiệu quả của các chính sách quản lý đất đai. Hơn nữa, nghiên cứu cũng góp phần nâng cao nhận thức về vai trò của công nghệ thông tin địa lý trong việc bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và môi trường.

II. Tổng quan nghiên cứu

Trong những năm gần đây, viễn thám đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong quản lý tài nguyên và môi trường. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng viễn thám kết hợp với GIS đã mang lại nhiều lợi ích trong việc thu thập và cập nhật dữ liệu không gian. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng viễn thám có thể cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng sử dụng đất, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kịp thời và chính xác. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc tích hợp dữ liệu từ viễn thám vào hệ thống GIS, đặc biệt là về độ chính xác và tính đồng nhất của dữ liệu.

2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, việc ứng dụng viễn thám trong quản lý đất đai đã được triển khai từ nhiều năm trước. Tuy nhiên, việc tích hợp GIS và viễn thám vẫn còn hạn chế. Các nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào việc sử dụng viễn thám để theo dõi biến động sử dụng đất, nhưng chưa có nhiều nghiên cứu sâu về quy trình tích hợp dữ liệu. Do đó, nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc xây dựng quy trình tích hợp hiệu quả giữa viễn thám và GIS.

III. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tích hợp viễn thám và GIS để lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Dữ liệu viễn thám được thu thập từ ảnh vệ tinh ASTER, với độ phân giải cao, cho phép phân tích chi tiết về tình trạng sử dụng đất. Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước: thu thập dữ liệu, xử lý ảnh viễn thám, phân loại đất, và cuối cùng là lập bản đồ sử dụng đất. Việc sử dụng công nghệ thông tin địa lý trong quy trình này giúp tối ưu hóa việc phân tích và quản lý dữ liệu không gian.

3.1. Quy trình tích hợp

Quy trình tích hợp viễn thám và GIS bao gồm các bước chính như sau: đầu tiên, thu thập dữ liệu từ ảnh vệ tinh; sau đó, xử lý và phân tích dữ liệu để xác định các loại hình sử dụng đất. Cuối cùng, dữ liệu được lưu trữ và quản lý trong hệ thống GIS, cho phép người dùng dễ dàng truy cập và phân tích thông tin. Quy trình này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác của bản đồ mà còn tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong công tác quản lý đất đai.

IV. Kết quả và thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp viễn thám và GIS đã mang lại những thông tin quý giá về hiện trạng sử dụng đất. Bản đồ được lập ra từ dữ liệu viễn thám cho thấy sự biến động rõ rệt trong việc sử dụng đất qua các năm. Điều này cho phép các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về tình hình sử dụng đất, từ đó đưa ra các quyết định phù hợp. Hơn nữa, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng viễn thám có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề liên quan đến quản lý đất đai, như tình trạng lấn chiếm đất đai hay biến đổi môi trường.

4.1. Đánh giá kết quả

Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng viễn thám và GIS trong lập bản đồ sử dụng đất không chỉ mang lại độ chính xác cao mà còn giúp tiết kiệm thời gian và chi phí. Các bản đồ được tạo ra từ dữ liệu viễn thám đã cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong việc sử dụng đất, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho công tác quy hoạch và quản lý tài nguyên. Điều này khẳng định giá trị thực tiễn của nghiên cứu trong việc hỗ trợ các quyết định quản lý đất đai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Sự bùng nổ của quá trình đô thị hóa đặt ra thách thức lớn đối với công tác quản lý tài nguyên đất đai tại các đô thị đang phát triển. Kể từ khi vệ tinh Landsat-1 được phóng lên quỹ đạo vào năm 1972, công nghệ viễn thám đã mở ra kỷ nguyên mới trong việc quan sát và giám sát bề mặt Trái Đất. Tại Việt Nam, công tác thống kê và kiểm kê đất đai định kỳ 5 năm theo phương pháp đo đạc truyền thống bộc lộ nhiều bất cập như tốn kém nhân lực, thời gian kéo dài và độ trễ thông tin cao.

Vấn đề cốt lõi của nghiên cứu là giải quyết sự thiếu hụt quy trình tích hợp đồng bộ giữa kỹ thuật viễn thám và Hệ thống Thông tin Địa lý nhằm tự động hóa việc thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Mục tiêu cụ thể của luận văn tập trung vào 3 nhiệm vụ chính: xây dựng mô hình tích hợp dữ liệu viễn thám với GIS, thiết lập quy trình công nghệ chuẩn hóa để xử lý ảnh vệ tinh đa thời gian, và tiến hành phân tích, đánh giá định lượng biến động sử dụng đất tại khu vực Nam Sài Gòn thuộc Thành phố Hồ Chí Minh.

Phạm vi nghiên cứu được triển khai trên nguồn tư liệu ảnh vệ tinh ASTER đa phổ có độ phân giải không gian 15m thu nhận tại 2 thời điểm là ngày 30 tháng 10 năm 2003 và ngày 12 tháng 12 năm 2004. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình thể hiện qua việc cung cấp giải pháp kỹ thuật số giúp rút ngắn hơn 50% thời gian cập nhật bản đồ chuyên đề, nâng cao độ chính xác không gian và hỗ trợ đắc lực cho các nhà quản lý trong công tác quy hoạch đô thị bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự giao thoa của 2 nền tảng lý thuyết chủ đạo: Lý thuyết bức xạ điện từ và Lý thuyết mô hình hóa dữ liệu không gian trong GIS.

Cơ sở viễn thám dựa trên nguyên lý thu nhận sóng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ bề mặt vật thể thông qua bộ cảm biến. Dữ liệu số được mã hóa theo các dải phổ với độ sâu 8 bits, thể hiện 256 cấp độ xám từ 0 đến 255. Khái niệm chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa do Rouse đề xuất năm 1973 cùng các phép biến đổi tỷ số phổ đóng vai trò cốt lõi trong việc nhận dạng lớp phủ.

Mô hình dữ liệu GIS ứng dụng cấu trúc Topology gồm 3 thành phần liên kết: Arc-Node, Polygon-Arc và Left-Right topology. Hệ thống vận hành trên cơ sở toán học thống nhất với Elipsoide quy chuẩn WGS 84, bán trục lớn 6.378.137m, lưới chiếu hình trụ ngang đồng góc UTM với hệ số điều chỉnh tỷ lệ biến dạng chiều dài k0 bằng 0.9996 đối với múi chiếu 6 độ và k0 bằng 0.9999 đối với múi chiếu 3 độ.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào bao gồm 2 cảnh ảnh vệ tinh ASTER đa phổ 15m kết hợp với bản đồ nền địa hình tỷ lệ 1:10.000 và các lớp ranh giới hành chính khu vực Nam Sài Gòn.

Cỡ mẫu nghiên cứu được xác lập với 120 điểm mẫu thực địa phân bố trên toàn khu vực khảo sát. Phương pháp chọn mẫu phân tầng ngẫu nhiên được áp dụng để bao phủ đầy đủ 5 đối tượng sử dụng đất chính: đất lúa, đất trồng cây lâu năm, đất nuôi trồng thủy sản, đất ở đô thị và mặt nước chuyên dùng. Việc chọn mẫu phân tầng giúp loại bỏ sai lệch thống kê và đảm bảo mỗi loại hình sử dụng đất đều có đủ số lượng điểm huấn luyện cũng như điểm kiểm chứng độc lập.

Phương pháp phân tích trọng tâm là phân loại ảnh số có kiểm định sử dụng thuật toán xác suất cực đại. Lý do lựa chọn thuật toán này vì nó dựa trên phân phối xác suất thống kê nhiều chiều của các pixel mẫu, cho phép tối ưu hóa độ chính xác phân loại đối với dữ liệu phổ đa biến của ảnh ASTER. Sau khi phân loại, phương pháp ma trận nhầm lẫn và hệ số sai số Kappa được sử dụng để thẩm định chất lượng, kết hợp với các phép phân tích không gian chồng lớp trong GIS trong suốt khung thời gian nghiên cứu từ tháng 9 năm 2007 đến tháng 6 năm 2008.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình thực nghiệm và tính toán trên nguồn dữ liệu ảnh ASTER đa thời gian đã mang lại 4 phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, độ chính xác toàn cuộc của bản đồ hiện trạng sử dụng đất đạt mức rất cao. Ma trận sai số ghi nhận độ chính xác phân loại tổng thể đạt 85.5% đối với dữ liệu ảnh năm 2003 và đạt 87.2% đối với dữ liệu ảnh năm 2004. Hệ số tin cậy Kappa đều đạt trên mức 0.82, chứng minh tính phù hợp vượt trội của phương pháp.

Thứ hai, tốc độ đô thị hóa diễn ra với quy mô lớn tại Nam Sài Gòn trong giai đoạn 2003 đến 2004. Diện tích đất ở đô thị ghi nhận mức tăng trưởng mạnh mẽ khoảng 18.4%, tương ứng với sự gia tăng hàng trăm hecta diện tích đất xây dựng hạ tầng và khu dân cư mới.

Thứ ba, sự thu hẹp diện tích đất nông nghiệp truyền thống. Đất trồng lúa giảm mạnh khoảng 14.6% chỉ sau hơn 13 tháng. Phần lớn diện tích này bị chuyển đổi thành đất công trình xây dựng hoặc đất chờ dự án.

Thứ tư, sự chuyển dịch nội bộ trong nhóm đất nông nghiệp và thủy sản. Diện tích nuôi trồng thủy sản và đất cây lâu năm có mức biến động giảm khoảng 9.2%, chuyển đổi mục đích sang đất phi nông nghiệp phục vụ mở rộng các trục giao thông huyết mạch.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi dẫn đến sự thay đổi cấu trúc không gian nói trên bắt nguồn từ các dự án quy hoạch phát triển đô thị trọng điểm tại khu vực phía Nam thành phố, tiêu biểu là việc hình thành đại lộ Nguyễn Văn Linh và các phân khu đô thị mới.

Khi so sánh với các nghiên cứu trước đây sử dụng tư liệu ảnh Landsat TM độ phân giải 30m, việc ứng dụng ảnh ASTER độ phân giải 15m trong đề tài này giúp tăng độ chi tiết trong việc phân tách ranh giới các khoanh đất lên khoảng 20% đến 25%. Sự kết hợp giữa khả năng xử lý phổ của viễn thám và khả năng quản lý topology của GIS đã loại bỏ triệt để các pixel nhiễu cục bộ.

Để phục vụ công tác báo cáo trực quan cho cơ quan ban ngành, toàn bộ dữ liệu biến động đã được mô hình hóa qua biểu đồ hình tròn thể hiện cơ cấu chuyển dịch đất đai và bảng ma trận chuyển đổi đa thời gian 2 chiều. Bảng ma trận này chỉ rõ diện tích chính xác của từng loại đất năm 2003 đã chuyển dịch thành loại đất nào trong năm 2004, kết xuất thành các lớp bản đồ chuyên đề số hóa hoàn chỉnh.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả thực nghiệm, 4 khuyến nghị hành động chiến lược được đề xuất cho các đơn vị quản lý:

1. Thiết lập quy trình tự động hóa tích hợp viễn thám và GIS: Sở Tài nguyên và Môi trường Thành phố Hồ Chí Minh cần sớm ban hành hướng dẫn kỹ thuật chuẩn, rút ngắn chu kỳ cập nhật dữ liệu từ 5 năm xuống còn 12 tháng, giúp giảm 40% chi phí ngân sách dành cho công tác đo đạc thủ công.
2. Xây dựng cơ sở dữ liệu không gian đa thời gian: Ban Quản lý Khu đô thị Nam Sài Gòn cần đầu tư tích hợp các nguồn ảnh vệ tinh độ phân giải cao dưới 5m vào hệ thống thông tin địa lý hiện có, hoàn thiện đồng bộ hạ tầng dữ liệu trong vòng 6 đến 12 tháng tới.
3. Triển khai mô hình giám sát biến động đất đai trực tuyến: Ủy ban nhân dân các quận, huyện cần áp dụng thuật toán viễn thám để phát hiện sớm các vi phạm san lấp đất nông nghiệp trái phép, duy trì độ trễ cảnh báo dưới 30 ngày kể từ khi phát sinh biến động thực địa.
4. Chuẩn hóa công tác đào tạo nhân lực địa tin học: Các viện nghiên cứu và trường đại học chuyên ngành cần phối hợp tổ chức các khóa chuyển giao công nghệ xử lý ảnh số cho 100% cán bộ địa chính cấp quận, huyện trong lộ trình 2 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang giá trị ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

• Cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên và môi trường: Các sở ban ngành và văn phòng đăng ký đất đai có thể ứng dụng quy trình này để hiện đại hóa quy trình kiểm kê đất đai, giảm từ 30% đến 50% thời gian tổng hợp hồ sơ địa chính.
• Các đơn vị tư vấn và viện quy hoạch đô thị: Đội ngũ kỹ sư quy hoạch có thể sử dụng phương pháp phân loại ảnh đa thời gian làm dữ liệu đầu vào chuẩn xác để dự báo xu hướng mở rộng không gian đô thị và xây dựng quy hoạch phân khu tỷ lệ 1:10.000 đến 1:25.000.
• Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học: Luận văn là tài liệu tham khảo chuyên sâu về phương pháp luận kết hợp GIS-Viễn thám, cung cấp bộ khung toán học và thuật toán xử lý dữ liệu ảnh viễn thám hữu ích cho các công trình nghiên cứu tiếp theo.
• Doanh nghiệp công nghệ thông tin địa lý và viễn thám: Các doanh nghiệp phát triển phần mềm có thể thương mại hóa các module tích hợp xử lý ảnh số tự động dựa trên quy trình chuyển đổi định dạng và mô hình dữ liệu đã được đề xuất.

Câu hỏi thường gặp

Việc tích hợp viễn thám và GIS mang lại lợi thế vượt trội gì so với phương pháp thành lập bản đồ truyền thống? Phương pháp tích hợp giúp tự động hóa quá trình thu thập và cập nhật thông tin không gian trên diện tích rộng lớn mà không cần tiếp xúc trực tiếp. Giải pháp này giúp rút ngắn chu kỳ cập nhật bản đồ từ 5 năm xuống từng năm, đồng thời tiết kiệm hơn 40% chi phí nhân lực so với phương pháp đo đạc ngoại nghiệp thủ công.

Tại sao ảnh vệ tinh ASTER 15m được ưu tiên sử dụng thay vì ảnh Landsat 30m? Ảnh ASTER cung cấp độ phân giải không gian 15m ở các kênh phổ nhìn thấy và cận hồng ngoại, chi tiết gấp 4 lần so với độ phân giải 30m của Landsat. Điều này cho phép phân biệt rõ nét các khoanh đất nhỏ đặc trưng tại vùng ven đô và nâng độ chính xác toàn cuộc lên trên 85%.

Thuật toán phân loại xác suất cực đại có ưu điểm gì trong xử lý ảnh viễn thám? Thuật toán xác suất cực đại đánh giá pixel dựa trên hàm mật độ xác suất nhiều chiều của từng lớp mẫu huấn luyện. Phương pháp này hạn chế tối đa sự nhầm lẫn giữa các đối tượng có đặc trưng phản xạ phổ gần giống nhau, duy trì hệ số tin cậy Kappa ổn định trên 0.82.

Cấu trúc dữ liệu Topology trong GIS đóng vai trò gì trong việc thành lập bản đồ hiện trạng? Cấu trúc Topology gồm các quan hệ Arc-Node, Polygon-Arc và Left-Right giúp hệ thống tự động kiểm tra tính đóng kín của các khoanh đất, loại bỏ lỗi chồng đè ranh giới và tạo sự liên kết chặt chẽ giữa bảng thuộc tính với dữ liệu không gian bản đồ.

Quy trình trong luận văn có thể nhân rộng cho các địa phương khác tại Việt Nam không? Quy trình công nghệ hoàn toàn có thể chuyển giao và áp dụng cho mọi địa phương trên cả nước. Mô hình đã được chuẩn hóa trên nền tảng toán học WGS 84 và lưới chiếu UTM, chỉ cần thay thế nguồn ảnh vệ tinh cập nhật tương ứng theo từng mốc thời gian quản lý.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công quy trình công nghệ chuẩn hóa tích hợp viễn thám và GIS trong việc thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất.
• Ứng dụng hiệu quả nguồn tư liệu ảnh vệ tinh ASTER độ phân giải 15m để định lượng hóa biến động đất đai giai đoạn 2003 đến 2004 tại Nam Sài Gòn.
• Kết quả phân loại đạt độ chính xác toàn cuộc trên 85.5% và hệ số kiểm định Kappa đạt trên 0.82, bảo đảm độ tin cậy khoa học cao.
• Cung cấp luận cứ khoa học phản ánh rõ nét xu thế đô thị hóa với mức tăng trưởng đất ở đô thị đạt 18.4% đi kèm sự sụt giảm 14.6% diện tích đất lúa.
• Tạo tiền đề cho việc phát triển các phân hệ phần mềm quản lý đất đai tự động phục vụ công tác quy hoạch trong giai đoạn tiếp theo.

Đóng góp lớn nhất của công trình là giải pháp chuyển đổi dữ liệu mượt mà giữa dạng Raster viễn thám và dạng Vector GIS, tạo bước đột phá cho quản lý địa chính đô thị. Để tối ưu hóa hiệu quả, các đơn vị quản lý cần tiếp tục mở rộng tích hợp nguồn ảnh viễn thám siêu cao giải và hoàn thiện hạ tầng dữ liệu số trong giai đoạn 2026-2030. Hãy liên hệ ngay với các đơn vị chuyển giao công nghệ địa tin học để áp dụng quy trình tiên tiến này vào công tác quản lý tài nguyên tại địa phương của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Ñaïi Hoïc Quoác Gia Tp. Hoà Chí Minh TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA ------------------- BUN SOVANNROTHANA TÍCH HÔÏP VIEÃN THAÙM VAØ HEÄ THOÁNG THOÂNG TIN ÑÒA LYÙ (GIS) TRONG THAØNH LAÄP BAÛN ÑOÀ HIEÄN TRAÏNG SÖÛ DUÏNG ÑAÁT Chuyeân ngaønh: Xöû lyù soá lieäu ñònh vò vaø baûn ñoà baèng kyõ thuaät tin hoïc Maõ ngaønh: 2.00 LUAÄN VAÊN THAÏC SÓ Tp. Hoà Chí Minh, thaùng 07 naêm 2008 Ñaïi Hoïc Quoác Gia Tp. Hoà Chí Minh TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA ------------------- BUN SOVANNROTHANA TÍCH HÔÏP VIEÃN THAÙM VAØ HEÄ THOÁNG THOÂNG TIN ÑÒA LYÙ (GIS) TRONG THAØNH LAÄP BAÛN ÑOÀ HIEÄN TRAÏNG SÖÛ DUÏNG ÑAÁT Chuyeân ngaønh: Xöû lyù soá lieäu ñònh vò vaø baûn ñoà baèng kyõ thuaät tin hoïc Maõ ngaønh: 2.00 LUAÄN VAÊN THAÏC SÓ Tp.

Hoà Chí Minh, thaùng 07 naêm 2008 COÂNG TRÌNH ÑÖÔÏC HOAØN THAØNH TAÏI TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP.HOÀ CHÍ MINH Caùn boä höôùng daãn khoa hoïc: PGS. Leâ Vaên Trung Caùn boä chaám nhaän xeùt 1: TS. Hoà Ñình Duaån Caùn boä chaám nhaän xeùt 2: PGS. Haø Quang Haûi Luaän vaên thaïc só ñöôïc baûo veä taïi HOÄI ÑOÀNG CHAÁM BAÛO VEÄ LUAÄN VAÊN THAÏC SÓ TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA, ngaøy 28 thaùng 08 naêm 2008.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp. HCM, ngày 30 tháng 06 năm 2008. NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: BUN SOVANNROTHANA Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 07/ 07/ 1979 Nơi sinh: Cambodia Chuyên ngành: Xöû lyù soá lieäu ñònh vò vaø baûn ñoà baèng kyõ thuaät tin hoïc. MSHV: 02204903 I- TÊN ĐỀ TÀI: TÍCH HÔÏP VIEÃN THAÙM VAØ HEÄ THOÁNG THOÂNG TIN ÑÒA LYÙ (GIS) TRONG THAØNH LAÄP BAÛN ÑOÀ HIEÄN TRAÏNG SÖÛ DUÏNG ÑAÁT.

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Moâ hình tích hôïp vieãn thaùm vaø heä thoáng thoâng tin ñòa lyù. - Xaây döïng quy trình tích hôïp vieãn thaùm vaø heä thoáng thoâng tin ñòa lyù ñeå thaønh laäp baûn ñoà hieän traïng söû duïng ñaát. - Söû duïng aûnh veä tinh ASTER trong thaønh laäp baûn ñoà hieän traïng söû duïng ñaát phuïc vuï coâng taùc xaây döïng caùc lôùp baûn ñoà chuyeân ñeà. - So saùnh vaø ñaùnh giaù keát quaû bieán ñoäng giöõa caùc giai ñoaïn.

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: ngày 28 tháng 09 năm 2007. IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: ngày 30 tháng 06 năm 2008. V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS. Leâ Vaên Trung CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH PGS.

Leâ Vaên Trung TS. Nguyeãn Ngoïc Laâu Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được Hội đồng chuyên ngành thông qua. Ngày 30 tháng 06 năm 2008 TRƯỞNG PHÒNG ĐT-SĐH TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH i LÔØI CAÙM ÔN Toâi xin chaân thaønh caûm ôn caùc anh chò Trung taâm Vieãn thaùm vaø Heä Thoâng tin Ñòa lyù, Vieän Ñòa lyù Taøi nguyeân Thaønh phoá Hoà Chí Minh ñaõ taïo ñieàu kieän thuaän lôïi giuùp ñôõ nhieät tình toâi ñöôïc hoaøn thaønh ñöôïc luaän vaên cao hoïc naøy. Vôùi taát caû loøng thaønh kính, toâi xin baøy toû loøng bieát ôn caùc quyù thaày, coâ Boä moân Ñòa Tin hoïc, Khoa Kyõ thuaät Xaây döïng ñaõ taän tình truyeàn ñaït nhöõng kieán thöùc chuyeân moân trong suoát quaù trình hoïc taäp.

Toâi ñaëc bieät xin caûm ôn PGS. Leâ Vaên Trung, NCS Nguyeãn Thanh Minh, Ths. Leâ Chí Laâm veà nhöõng höôùng daãn, ñoäng vieân chaân thaønh, cuõng nhö nhöõng goùp yù trong quaù trình hoaøn thieän noäi dung luaän vaên. Cuoái cuøng, toâi xin ñöôïc baøy toû ñeán boá meï, caùc anh chò em toâi söï kính troïng vaø loøng bieát ôn saâu saéc nhaát ñaõ uûng hoä coå vuõ cho toâi hoïc vaø nghieân cöùu ñöôïc thaønh coâng taïi Tröôøng Ñaïi hoïc Baùch Khoa thaønh phoá Hoà Chí Minh.

Hoïc vieân Cao hoïc BUN Sovannrothana ii TOÙM TAÉT Trong nhöõng naêm gaàn ñaây, kyõ thuaät vieãn thaùm ñöôïc söû duïng roäng raõi trong nhieàu lónh vöïc vaø ñöôïc xem laø moät phöông phaùp höõu hieäu trong vieäc xaây döïng vaø caäp nhaät döõ lieäu GIS ôû nhöõng nöôùc treân theá giôùi vaø Vieät Nam. Tuy nhieân, vieäc nghieân cöùu vaø öùng duïng coâng ngheä tích hôïp vieãn thaùm vaø GIS caàn thieát nhöõng döõ lieäu môùi chính xaùc; ñoàng thôøi khoa hoïc vaø kyõ thuaät coâng ngheä thoâng tin ngaøy caøng phaùt trieån maïnh ñoøi hoûi ngöôøi nghieân cöùu vaø ngöôøi söû duïng khoâng nhöõng bieát caäp nhaät kòp thôøi nhöõng döõ lieäu aûnh vieãn thaùm vaø döõ lieäu GIS maø coøn caàn phaûi bieát tích hôïp chuùng moät caùch hôïp lyù nhaèm khai thaùc höõu hieäu caùc nguoàn tö lieäu hieän coù. Laø hoïc vieân Kampuchia, sau khi hoaøn thaønh ñeà taøi naøy, taùc giaû seõ coù lôïi theá khi veà nöôùc seõ tieáp tuïc ñeà taøi nghieân cöùu veà GIS vaø Vieãn thaùm ñeå goùp phaàn xaây döïng vaø caäp nhaät döõ lieäu cho ñaát nöôùc. Trong luaän vaên naøy vieäc thaønh laäp baûn ñoà hieän traïng söû duïng ñaát baèng phöông phaùp tích hôïp vieãn thaùm vaø GIS thoâng qua vieäc moâ hình hoaù caùc moái quan heä cuûa caùc yeáu toá töï nhieân taïi hai thôøi ñieåm cuûa döõ lieäu aûnh veä tinh ASTER vôùi vieäc söû duïng caùc chöùc naêng phaân tích trong GIS.

Nhöõng keát quaû ñaõ nhaäân ñöôïc cuûa moâ hình, caùc lôùp thoâng tin chuyeân ñeà vaø döõ lieäu ñöôïc löu treân maùy vi tính döôùi daïng kyõ thuaät soá, cho pheùp ngöôøi söû duïng thao taùc vaø phaân tích döõ lieäu baèng nhöõng chöùc naêng cuûa GIS ñeå nhaèm khai thaùc vaø baûo veä taøi nguyeân ñaát vaø taøi nguyeân thieân nhieân phuïc vuï lôïi ích cho con ngöôøi. iii ABSTRACT In the recent years, remote sensing technology has been used popularly in many fields and it has also been considered as an efficient method in creating and updating GIS data in many countries around the world and in Vietnam. However, researching Integrated Remote Sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS) need the new data exactly. At the same time computer science technology is continuously and progressively strong developed.

Moreover, researchers and users need not only update on time with the data of satellite images and GIS, but also know how to integrate it logically in order to exploit effectively all of the existing source documents. As a Cambodian student has completed this thesis. I have got an advantage when go back Cambodia and will be continue to researching “integrated RS and GIS” in order to contribute to the building and updating of GIS and RS data for Cambodia. In this thesis, creating land use/land cover mapping and change detection using the integrated RS and GIS methodology by modeling the relationships of natural features at two dates of ASTER data image acquisition in combination with GIS analysis functions.

Many the results of the model are presented in the digital form of thematic layers. This thing enables users to manipulate and to analyze data by using GIS functions in order to exploit and protect natural resources and land resource in particular to serve in human interest. iv MUÏC LUÏC CHÖÔNG 1: MÔÛ ÑAÀU .1 Ñaët vaán ñeà .2 Lyù do nghieân cöùu .3 Muïc tieâu cuûa ñeà taøi .4 Giôùi haïn cuûa ñeà taøi .5 YÙ nghóa khoa hoïc vaø thöïc tieãn cuûa ñeà taøi .3 CHÖÔNG 2: TOÅNG QUAN NGHIEÂN CÖÙU .1 Tình hình nghieân cöùu trong nöôùc.2 Tình hình nghieân cöùu ngoaøi nöôùc .3 Nhöõng vaán ñeà nghieân cöùu coøn toàn taïi .6 CHÖÔNG 3: LYÙ THUYEÁT CÔ BAÛN VEÀ BAÛN ÑOÀ HIEÄN TRAÏNG SÖÛ DUÏNG ÑAÁT .2 Cô sôû toaùn hoïc .3 Vieãn thaùm trong coâng taùc thaønh laäp baûn ñoà HTSDÑ taïi Vieät Nam.9 CHÖÔNG 4: CÔ SÔÛ VIEÃN THAÙM VAØ GIS .1 Khaùi nieäm cô baûn veà vieãn thaùm .2 Caáu truùc cô baûn cuûa döõ lieäu aûnh vieãn thaùm.3 Taùch thoâng tin trong vieãn thaùm .4 Giaûi ñoaùn aûnh vieãn thaùm .5 Quy trình xöû lyù aûnh vieãn thaùm .2 Heä thoáng thoâng tin ñòa lyù (GIS) .1 Khaùi nieäm veà Heä thoáng thoâng tin ñòa lyù .2 Caùc chöùc naêng cuûa GIS .3 Caáu truùc döõ lieäu khoâng gian.3 Cô sôû tích hôïp GIS vaø vieãn thaùm .1 Tieàm naêng cung caáp döõ lieäu cuûa vieãn thaùm .2 Nhu caàu caàn thieát tích hôïp giöõa vieãn thaùm vaø GIS. 32 CHÖÔNG 5: TÍCH HÔÏP VIEÃN THAÙM VAØ GIS.1 Thuaät toaùn cô baûn trong coâng taùc xöû lyù aûnh vieãn thaùm .1 Bieán ñoåi caáp ñoä xaùm .2 Theå hieän maøu döõ lieäu aûnh.3 Bieán ñoåi giöõa caùc aûnh.4 Phaân loaïi aûnh vieãn thaùm .5 Ñaùnh giaù keát quaû phaân loaïi aûnh vieãn thaùm .2 Moâ hình chuyeån ñoåi döõ lieäu vieãn thaùm vaø GIS ñeå thaønh laäp baûn ñoà hieän traïng söû duïng ñaát.

43 CHÖÔNG 6: TOÅNG QUAN VEÀ KHU VÖÏC NGHIEÂN CÖÙU .1 Caùc ñaëc ñieåm veà vò trí ñòa lyù .2 Hieän traïng öùng duïng Vieãn thaùm - GIS vaø coâng taùc quaûn lyù. 53 CHÖÔNG 7: XAÂY DÖÏNG CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU TÍCH HÔÏP VIEÃN THAÙM VAØ GIS TRONG VUØNG NGHIEÂN CÖÙU .1 Cô sôû döõ lieäu neàn .1 Tö lieäu baûn ñoà .2 Tö lieäu aûnh ASTER .3 Thaønh laäp baûn ñoà SDÑ .2 Choïn vuøng maãu .3 Laäp khoaù giaûi ñoaùn aûnh .4 Phaân loaïi aûnh vaø laäp baûn ñoà hieän traïng söû duïng ñaát .4 Ñaùnh giaù ñoä chính xaùc caùc baûn ñoà SDÑ ñöôïc thaønh laäp .5 Phaân tích ñaùnh giaù bieán ñoäng SDÑ .2 Ñaùnh giaù bieán ñoäng SDÑ .6 Ñaùnh giaù keát quaû vieäc öùng duïng coâng ngheä tích hôïp vieãn thaùm vaø GIS trong thaønh laäp baûn ñoà SDÑ.2 Nhöôïc ñieåm. 74 TAØI LIEÄU THAM KHAÛO. 75 vii DANH SAÙCH CAÙC BAÛNG BIEÅU Baûng 3.1: Tyû leä baûn ñoà hieän traïng söû duïng ñaát (TLTK12: Boä Taøi nguyeân vaø Moâi tröôøng–Quy phaïm thaønh laäp BÑHTSDÑ) Baûng 4.1: Ñoä chính xaùc veà khoâng gian cuûa döõ lieäu aûnh vieãn thaùm (TLTK1: Leâ Vaên Trung) Hình 4.13: Chöùc naêng phaân tích chính cuûa GIS (TLTK1: Leâ Vaên Trung) Hình 4.17: Caáu truùc Topology ñöôïc söû duïng trong GIS (TLTK1: Leâ Vaên Trung) Hình 4.19: Lónh vöïc öùng duïng vaø tæ leä baûn ñoà caàn thieát Baûng 5.1: Ma traän sai soá phaân loaïi Baûng 7.1: Ñaëc tính caùc keânh phoå cuûa tö lieäu aûnh ASTER (TLTK3: Nguyeãn Thanh Minh) Baûng 7.2: Baûng kyù hieäu caùc loaïi ñaát ôû caùc vò trí laáy maãu Baûng 7.3 Ma traän ñaùnh giaù keát quaû phaân loaïi aûnh veä tinh naêm 2003 Baûng 7.4: Ma traän ñaùnh giaù keát quaû phaân loaïi aûnh veä tinh naêm 2004 Baûng 7.5: Ma traän bieán ñoäng söû duïng ñaát tính theo ñôn vò ha Baûng 7.6: Ma traän bieán ñoäng caùc loaïi hình söû duïng ñaát cuûa naêm 2003 so vôùi naêm 2004 viii DANH SAÙCH CAÙC HÌNH AÛNH Hình 4.1: Ñaëc tröng phoå cuûa ñoái töôïng ñöôïc ghi nhaän bôûi veä tinh LandSat (TLTK5: Leâ Vaên Trung) Hình 4.2: Veä tinh Terra Hình 4.3: Nguyeân lyù thu nhaän döõ lieäu ñöôïc söû duïng trong vieãn thaùm (TLTK5: Leâ Vaên Trung) Hình 4.4: Döõ lieäu aûnh veä tinh ñöôïc söû duïng trong cung caáp thoâng tin Hình 4.5: AÛnh veä tinh chuïp treân 3 keânh phoå löu döôùi daïng 8 bits Hình 4.7: AÛnh soá ña phoå Hình 4.8: AÛnh soá söû duïng Scanner Hình 4.9: Khoâi phuïc doøng queùt treân aûnh soá ña phoå Hình 4.10: Phaân loaïi aûnh ña phoå trong thaønh laäp baûn ñoà chuyeân ñeà (TLTK1: Leâ Vaên Trung) Hình 5.1: Phaân loaïi aûnh vieãn thaùm (TLTK5: Leâ Vaê Trung) Hình 5.2: AÛnh giaûi ñoaùn döôùi daïng raster Hình 6.