Nghiên cứu ứng dụng chỉ số thực vật ndvi trong xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa huyện vĩnh bảo thành phố hải phòng

Chỉ số NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) là một công cụ quan trọng trong việc theo dõi và phân… 95 trang · Học viện Nông nghiệp Việt Nam · 2020.

• Tác giả: Đào Xuân Chung
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Đức Thuận
• Trường học: Học viện Nông nghiệp Việt Nam
• Chuyên ngành: Quản lý đất đai
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Chỉ Số Thực Vật (NDVI) Trong Xác Định Thay Đổi Diện Tích Đất Trồng Lúa Huyện Vĩnh Bảo, Thành Phố Hải Phòng
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• 1. MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Yêu cầu nghiên cứu
• 2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.1. Khái quát về công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý
• 2.1.1. Tổng quan về công nghệ viễn thám
• 2.1.1.1. Khái niệm và nguyên lý hoạt động
• 2.1.2. Các hệ thống vệ tinh viễn thám hiện nay
• 2.1.2.1. Vệ tinh Landsat
• 2.1.2.2. Vệ tinh TERRA - MODIS
• 2.1.2.3. Vệ tinh SPOT
• 3. NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 3.3. Nội dung nghiên cứu
• 3.4. Đặc điểm về điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội huyện Vĩnh Bảo- Hải Phòng
• 3.5. Ứng dụng chỉ số NDVI để xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa huyện Vĩnh Bảo- Hải Phòng giai đoạn năm 2006 – 2020
• 3.6. Phương pháp nghiên cứu
• 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đặc điểm về điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội huyện Vĩnh Bảo- Hải Phòng
• 4.1.1. Đặc điểm về điều kiện tự nhiên
• 4.1.2. Đặc điểm về điều kiện kinh tế - xã hội
• 4.1.3. Đánh giá chung về điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội huyện Vĩnh Bảo- TP. Hải Phòng
• 4.1.4. Đánh giá hiện trạng sử dụng đất trên địa bàn huyện Vĩnh Bảo- TP. Hải Phòng
• 4.2. Ứng dụng chỉ số NDVI để xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa huyện Vĩnh Bảo – thành phố Hải Phòng giai đoạn năm 2006 – 2020
• 4.2.1. Các bước xây dựng bản đồ thay đổi diện tích đất lúa
• 4.2.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 4.2.3. Tiền xử lý tư liệu ảnh viễn thám
• 4.2.4. Tính chỉ số NDVI và giãn tuyến tính chỉ số NDVI
• 4.2.5. Phân giải giá trị NDVI và đánh giá độ chính xác
• 4.2.6. Thành lập bản đồ thay đổi diện tích đất trồng lúa giai đoạn năm 2006 – 2020
• 4.2.7. Đánh giá kết quả thay đổi diện tích trồng lúa giai đoạn năm 2006 – 2020
• 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng chỉ số NDVI trong nông nghiệp

Chỉ số NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) là một công cụ quan trọng trong việc theo dõi và phân tích sự phát triển của thực vật. Ứng dụng của chỉ số này trong nông nghiệp, đặc biệt là trong việc xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa, đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu. Tại huyện Vĩnh Bảo, Hải Phòng, việc sử dụng chỉ số NDVI giúp nông dân và các nhà quản lý đất đai có cái nhìn rõ ràng hơn về tình trạng đất trồng lúa.

1.1. Khái niệm về chỉ số NDVI và vai trò của nó

Chỉ số NDVI được tính toán dựa trên sự phản xạ của ánh sáng trong các băng phổ khác nhau. Nó giúp xác định tình trạng sức khỏe của cây trồng và khả năng sinh trưởng của chúng. NDVI có giá trị từ -1 đến 1, trong đó giá trị cao cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của thực vật.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng NDVI trong quản lý đất đai

Việc áp dụng chỉ số NDVI trong quản lý đất đai giúp theo dõi sự thay đổi diện tích đất trồng lúa một cách chính xác. Điều này không chỉ hỗ trợ trong việc lập kế hoạch sản xuất mà còn giúp phát hiện sớm các vấn đề như khô hạn hay ngập úng.

II. Thách thức trong việc xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa

Việc xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa tại huyện Vĩnh Bảo gặp nhiều thách thức. Sự biến đổi khí hậu, đô thị hóa và áp lực từ sự gia tăng dân số là những yếu tố chính ảnh hưởng đến diện tích đất trồng lúa. Những thách thức này cần được giải quyết để đảm bảo an ninh lương thực.

2.1. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến đất trồng lúa

Biến đổi khí hậu gây ra những thay đổi về thời tiết, ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp. Nhiệt độ tăng cao và lượng mưa không ổn định làm giảm năng suất lúa, dẫn đến sự suy giảm diện tích đất trồng lúa.

2.2. Tác động của đô thị hóa đến diện tích đất nông nghiệp

Đô thị hóa nhanh chóng tại Vĩnh Bảo đã dẫn đến việc chuyển đổi đất nông nghiệp sang đất xây dựng. Điều này làm giảm diện tích đất trồng lúa, ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và an ninh lương thực.

III. Phương pháp nghiên cứu ứng dụng chỉ số NDVI

Nghiên cứu ứng dụng chỉ số NDVI trong xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa tại huyện Vĩnh Bảo được thực hiện thông qua các bước nghiên cứu cụ thể. Phương pháp này bao gồm việc thu thập dữ liệu từ ảnh vệ tinh và phân tích thông qua hệ thống thông tin địa lý (GIS).

3.1. Quy trình thu thập dữ liệu ảnh vệ tinh

Dữ liệu ảnh vệ tinh được thu thập từ các vệ tinh Landsat, với độ phân giải cao. Việc chọn lựa thời điểm thu thập dữ liệu cũng rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của chỉ số NDVI.

3.2. Phân tích dữ liệu và tính toán chỉ số NDVI

Sau khi thu thập dữ liệu, các bước xử lý ảnh và tính toán chỉ số NDVI được thực hiện. Phân tích này giúp xác định rõ ràng sự thay đổi diện tích đất trồng lúa qua các năm.

IV. Kết quả nghiên cứu về thay đổi diện tích đất trồng lúa

Kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích đất trồng lúa tại huyện Vĩnh Bảo đã có sự thay đổi đáng kể trong giai đoạn 2006-2020. Việc áp dụng chỉ số NDVI đã giúp xác định rõ ràng các khu vực bị ảnh hưởng và xu hướng biến đổi của đất trồng lúa.

4.1. Đánh giá sự thay đổi diện tích đất trồng lúa

Sự thay đổi diện tích đất trồng lúa được đánh giá qua các bản đồ và số liệu thống kê. Kết quả cho thấy một xu hướng giảm diện tích đất trồng lúa do nhiều yếu tố tác động.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong việc lập kế hoạch sử dụng đất và quản lý tài nguyên nông nghiệp. Điều này giúp nâng cao hiệu quả sản xuất và bảo vệ môi trường.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng chỉ số NDVI trong xác định thay đổi diện tích đất trồng lúa tại huyện Vĩnh Bảo đã chỉ ra tầm quan trọng của công nghệ viễn thám trong nông nghiệp. Tương lai, việc áp dụng công nghệ này sẽ ngày càng trở nên cần thiết để đảm bảo an ninh lương thực.

5.1. Tầm quan trọng của công nghệ viễn thám trong nông nghiệp

Công nghệ viễn thám không chỉ giúp theo dõi sự thay đổi diện tích đất trồng lúa mà còn hỗ trợ trong việc quản lý tài nguyên nông nghiệp một cách hiệu quả.

5.2. Hướng phát triển nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của chỉ số NDVI và mở rộng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác của nông nghiệp.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đất đai là nguồn tài nguyên có hạn về diện tích nhưng có giá trị sử dụng lâu dài, giữ vai trò tư liệu sản xuất đặc biệt và là nền tảng phân bố các hoạt động kinh tế - xã hội. Tại Việt Nam, sản xuất lúa gạo giữ vị trí trọng yếu trong cơ cấu nông nghiệp, đóng góp gần 37% GDP ngành nông nghiệp và 26% tổng kim ngạch xuất khẩu nông sản. Tuy nhiên, quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa và đô thị hóa nhanh chóng đang tạo áp lực lớn lên quỹ đất nông nghiệp, làm suy giảm diện tích canh tác lúa (trung bình mỗi năm cả nước giảm khoảng 59.000 ha; riêng năm 2019 đã chuyển đổi khoảng 34.600 ha đất trồng lúa sang các mục đích khác). Bên cạnh đó, tác động của biến đổi khí hậu, hạn hán và xâm nhập mặn tiếp tục ảnh hưởng tiêu cực đến năng lực sản xuất lúa nước.

Nhằm nâng cao hiệu quả giám sát tài nguyên đất đai, việc ứng dụng công nghệ viễn thám (Remote Sensing - RS) kết hợp Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System - GIS) trở thành giải pháp kỹ thuật cần thiết. Tư liệu ảnh vệ tinh đa phổ với chu kỳ chụp lặp lại ngắn, phạm vi bao phủ rộng và độ phân giải cải thiện cho phép chiết xuất thông tin biến động lớp phủ mặt đất khách quan, nhanh chóng hơn so với phương pháp điều tra thực địa truyền thống.

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đào Xuân Chung (chuyên ngành Quản lý đất đai, Khoa Quản lý đất đai, Học viện Nông nghiệp Việt Nam, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Đức Thuận) được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu sau:

1. Xác định diện tích đất trồng lúa của huyện Vĩnh Bảo, thành phố Hải Phòng thông qua chỉ số khác biệt thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) được chiết tách từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat năm 2006 và 2020.
2. Xác định sự thay đổi diện tích đất trồng lúa huyện Vĩnh Bảo, thành phố Hải Phòng từ hiện trạng diện tích đất trồng lúa giữa hai mốc thời gian năm 2006 và 2020.

Khóa luận đặt ra ba yêu cầu nghiên cứu chính:

• Số liệu điều tra, thu thập phải đầy đủ, trung thực, cập nhật thông tin mới và phản ánh chính xác thực địa.
• Nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh phải là ảnh đa phổ, có kênh dải sóng màu đỏ (RED) và kênh cận hồng ngoại (NIR).
• Nắm vững quy trình và phương pháp kỹ thuật xử lý tư liệu ảnh vệ tinh.

Đối tượng nghiên cứu:

• Diện tích đất trồng lúa trên địa bàn huyện Vĩnh Bảo, thành phố Hải Phòng trong hai mốc thời gian năm 2006 và năm 2020.
• Tư liệu ảnh vệ tinh Landsat 5 (bộ cảm TM) và Landsat 8 (bộ cảm OLI).

Phạm vi nghiên cứu:

• Phạm vi không gian: Toàn bộ 30 đơn vị hành chính trực thuộc huyện Vĩnh Bảo, thành phố Hải Phòng, bao gồm thị trấn Vĩnh Bảo và 29 xã: An Hòa, Cao Minh, Cổ Am, Cộng Hiền, Đồng Minh, Dũng Tiến, Giang Biên, Hiệp Hòa, Hòa Bình, Hưng Nhân, Hùng Tiến, Liên Am, Lý Học, Nhân Hòa, Tam Cường, Tam Đa, Tân Hưng, Tân Liên, Thắng Thủy, Thanh Lương, Tiền Phong, Trấn Dương, Trung Lập, Việt Tiến, Vĩnh An, Vĩnh Long, Vĩnh Phong, Vinh Quang, Vĩnh Tiến.
• Phạm vi thời gian: Thời gian canh tác lúa vụ mùa các năm 2006 (ảnh ngày 26/08/2006) và năm 2020 (ảnh ngày 08/09/2020).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

Đề tài dựa trên các cơ sở khoa học về viễn thám, hệ thống thông tin địa lý và phổ phản xạ của thực vật:

• Công nghệ viễn thám (Remote Sensing): Dựa trên các định nghĩa khoa học của Trần Hùng và cs (2008), Nguyễn Khắc Thời và cs (2011), Lê Văn Trung (2010), viễn thám là khoa học thu nhận, đo lường và phân tích thông tin của đối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp, thông qua việc ghi nhận sóng điện từ phản xạ hoặc phát xạ từ bề mặt Trái Đất. Các hệ thống vệ tinh viễn thám được tổng hợp gồm: Landsat (MSS, TM, ETM+, OLI-TIRS), SPOT (1-7), VNREDSat-1 (cảm biến NAOMI), TERRA-MODIS và vệ tinh radar khẩu độ tổng hợp (SAR).
• Hệ thống thông tin địa lý (GIS): Tiếp cận định nghĩa theo Ducker (1979), Burrough (1986), Nguyễn Kim Lợi (2009). Cấu trúc GIS gồm 5 thành phần: Phần cứng, phần mềm, dữ liệu địa lý, con người và phương pháp quản trị.
• Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI): Dựa trên nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Thạch (2005) và chuẩn hóa của Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS, 2001). Thực vật chứa diệp lục hấp thụ mạnh bức xạ ở dải sóng ánh sáng đỏ (RED: 0,63 - 0,69 µm) và phản xạ mạnh ở dải cận hồng ngoại (NIR: 0,76 - 0,90 µm). Chỉ số NDVI được tính theo công thức:

$$\text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{RED}}{\text{NIR} + \text{RED}}$$

Giá trị NDVI biến thiên trong khoảng từ -1 đến +1. Tác giả sử dụng bảng phân loại trạng thái lớp phủ theo NDVI (nguồn USGS, 2001 / WGS, 2013) để giải đoán:

• $\text{NDVI} < 0,1$: Khu vực cằn cỗi của đá, cát, mặt nước, bê tông.
• $0,1 \le \text{NDVI} \le 0,2$: Đất đá cằn cỗi, cây bụi thưa.
• $0,2 < \text{NDVI} \le 0,3$: Cây bụi và trảng cỏ, đất nông nghiệp để trống.
• $0,3 < \text{NDVI} \le 0,6$: Trảng cỏ, cây trồng nông nghiệp, rừng thưa.
• $\text{NDVI} > 0,6$: Rừng rậm, rừng nhiệt đới.
• Quy luật biến động NDVI theo giai đoạn phát triển của cây lúa: Theo Nguyễn Ngọc Đệ (2008), chu kỳ sinh trưởng của lúa gồm 3 giai đoạn chính (tăng trưởng, sinh sản, chín). Chỉ số NDVI của đất lúa có quy luật: thấp ở đầu vụ (lúc mới cấy/sạ, mặt nước chiếm ưu thế), tăng dần và đạt cực đại ở giai đoạn đẻ nhánh rộ - phân hóa đòng (khi độ che phủ tán lá tối đa), sau đó giảm dần khi lúa vào giai đoạn chín và thu hoạch.

Phương pháp nghiên cứu

Khóa luận kết hợp đồng bộ các phương pháp kỹ thuật xử lý dữ liệu không gian và phân tích thống kê:

• Phương pháp điều tra, thu thập dữ liệu: Thu thập ảnh vệ tinh Landsat 5 và Landsat 8; số liệu thống kê, kiểm kê đất đai; bản đồ hiện trạng sử dụng đất qua các thời kỳ; báo cáo kinh tế - xã hội của địa phương; số liệu tọa độ đo đạc thực tế bằng máy định vị vệ tinh GPS cầm tay kết hợp phỏng vấn người dân địa phương để phục vụ kiểm chứng và định chuẩn.
• Phương pháp tiền xử lý tư liệu ảnh viễn thám: Gồm 4 bước kỹ thuật: gộp các ảnh đơn kênh thành dữ liệu ảnh đa phổ; tăng cường chất lượng hiển thị ảnh; hiệu chỉnh hình học đưa ảnh về hệ tọa độ quy chuẩn; cắt ảnh theo ranh giới hành chính huyện Vĩnh Bảo.
• Phương pháp tính chỉ số NDVI: Tách chiết dải phổ kênh RED và kênh NIR trên ảnh Landsat 5 và Landsat 8 để tính toán giá trị NDVI cho từng điểm ảnh (pixel).
• Phương pháp giãn tuyến tính chỉ số NDVI: Chuyển đổi dải giá trị thực của NDVI từ khoảng [-1, +1] sang dải số nguyên mức xám (Digital Number - DN) từ 1 đến 256 nhằm tăng độ phân tách phổ và thuận tiện cho việc phân loại đối tượng.
• Phương pháp phân giải giá trị NDVI và đánh giá độ chính xác: Đối chiếu giá trị NDVI sau khi giãn tuyến tính với các điểm đo tọa độ GPS thực địa trên các xã (như xã Giang Biên) và số liệu thống kê diện tích đất đai để xác định ngưỡng phân loại chính xác cho đất trồng lúa.
• Phương pháp thành lập bản đồ: Ứng dụng phần mềm ArcGIS để biên tập bản đồ phân bố diện tích đất trồng lúa năm 2006, năm 2020 và bản đồ biến động đất lúa giai đoạn 2006 - 2020.
• Phương pháp phân tích thống kê: Phân tích, tổng hợp, so sánh chuỗi số liệu để rút ra quy luật và mức độ chuyển đổi đất lúa.

Nguồn dữ liệu sử dụng

Nhóm dữ liệu	Nguồn cung cấp / Đặc điểm kỹ thuật	Mục đích sử dụng
Ảnh vệ tinh Landsat 5	Cảm biến TM, ngày chụp 26/08/2006, độ phân giải 30m (USGS)	Xác định diện tích và phân bố đất lúa năm 2006
Ảnh vệ tinh Landsat 8	Cảm biến OLI, ngày chụp 08/09/2020, độ phân giải 30m (USGS)	Xác định diện tích và phân bố đất lúa năm 2020
Bản đồ hiện trạng sử dụng đất	Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Vĩnh Bảo	Cung cấp ranh giới hành chính, kiểm chứng kết quả giải đoán
Dữ liệu tọa độ GPS thực địa	Đo đạc bằng máy GPS cầm tay tại các điểm canh tác lúa	Định chuẩn ngưỡng giá trị NDVI và đánh giá độ chính xác
Báo cáo kinh tế - xã hội	UBND huyện Vĩnh Bảo, Phòng TN&MT (năm 2019, 2020)	Cung cấp dữ liệu hiện trạng sản xuất nông nghiệp và sử dụng đất

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tài liệu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận và tổng quan tình hình nghiên cứu viễn thám, GIS trong quản lý đất đai và nông nghiệp:

• Trình bày nguyên lý vật lý của viễn thám từ nguồn phát năng lượng, tương tác khí quyển, tương tác bề mặt vật thể, cảm biến thu nhận, truyền dẫn tín hiệu đến xử lý ảnh số.
• Phân tích thông số kỹ thuật và dải phổ của các hệ thống vệ tinh: Landsat (từ Landsat 1 MSS đến Landsat 8 OLI/TIRS), SPOT (từ SPOT 1 đến SPOT 7), VNREDSat-1 của Việt Nam (độ phân giải 2,5m toàn sắc và 10m đa phổ) và TERRA-MODIS.
• Trình bày định nghĩa, cấu trúc 5 thành phần của GIS và vai trò trợ giúp quyết định quản lý không gian.
• Làm rõ bản chất quang phổ và cơ chế tính toán các chỉ số thực vật, trọng tâm là chỉ số NDVI; phân tích mối quan hệ giữa biến thiên NDVI với 3 giai đoạn sinh trưởng của lúa nước (tăng trưởng, sinh sản, chín) dựa trên dẫn liệu khu vực Đồng bằng sông Cửu Long.
• Đánh giá thực trạng canh tác và suy giảm diện tích đất lúa tại Việt Nam (nguyên nhân do chuyển đổi mục đích sang đất công nghiệp, giao thông, đô thị, nuôi trồng thủy sản, hiệu quả kinh tế kém và thiên tai).
• Tổng hợp các công trình ứng dụng viễn thám nông nghiệp trên thế giới (nghiên cứu sóng radar SAR, tán xạ ngược trong ruộng lúa, chỉ số diện tích lá LAI, mô hình ORYZA dự báo năng suất) và tại Việt Nam (các dự án ứng dụng ảnh Landsat, SPOT, MODIS, ENVISAT ASAR, Radarsat của Viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp, Viện Địa lý, Trung tâm Viễn thám quốc gia tại lưu vực Srepok, Bắc Kạn, Thái Nguyên, Tây Nguyên, Cần Giờ, Thái Bình và ĐBSCL).

Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 xác định cụ thể các nội dung triển khai và quy trình kỹ thuật:

• Xác định đối tượng nghiên cứu là đất lúa và tư liệu ảnh Landsat 5, Landsat 8; phạm vi không gian gồm 30 xã/thị trấn huyện Vĩnh Bảo; phạm vi thời gian là vụ mùa năm 2006 và 2020.
• Đưa ra sơ đồ quy trình công nghệ 7 bước xây dựng bản đồ thay đổi diện tích đất lúa:
  1. Thu thập dữ liệu ảnh viễn thám và dữ liệu phụ trợ.
  2. Tiền xử lý ảnh viễn thám (nhập/gộp kênh, tăng cường ảnh, hiệu chỉnh hình học, cắt ảnh theo ranh giới).
  3. Tính chỉ số NDVI từ các kênh RED và NIR.
  4. Giãn tuyến tính chỉ số NDVI sang dải giá trị [1, 256].
  5. Phân giải giá trị NDVI và đối chiếu kiểm chứng điểm đo GPS thực địa để xác lập ngưỡng phân loại đất lúa.
  6. Xây dựng bản đồ phân bố đất trồng lúa năm 2006 và năm 2020 trên phần mềm ArcGIS.
  7. Chồng xếp, phân tích không gian và thành lập bản đồ thay đổi diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2006 - 2020.
• Thuyết minh chi tiết các phương pháp xử lý số liệu, hiệu chỉnh tọa độ và công thức toán học giãn tuyến tính.

Chương 3: Kết quả và thảo luận

Chương 3 trình bày các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đạt được tại huyện Vĩnh Bảo:

• Đặc điểm điều kiện tự nhiên: Huyện Vĩnh Bảo nằm ở phía Tây Nam TP. Hải Phòng (cách trung tâm 40 km), giáp huyện Tiên Lãng, huyện Tứ Kỳ (Hải Dương), huyện Thái Thụy và Quỳnh Phụ (Thái Bình). Địa hình đồng bằng bằng phẳng, độ dốc < 1%, cao trình 1 - 2 m so với mực nước biển, nghiêng từ Tây - Tây Bắc xuống Đông - Đông Nam. Khí hậu nhiệt đới gió mùa ven biển, nhiệt độ trung bình năm 23 - 24°C, lượng mưa trung bình 1.708 mm (mùa mưa chiếm 80 - 85%), độ ẩm 82%. Mạng lưới sông ngòi dày đặc gồm 3 sông lớn (sông Hóa, sông Luộc, sông Thái Bình), mật độ bình quân 30 km²/sông, cung cấp khoảng 19.680 tấn bùn phù sa hàng năm. Thổ nhưỡng chủ yếu là đất phù sa không bồi có tầng loang lổ, đất phù sa glây và đất chua mặn.
• Đặc điểm kinh tế - xã hội: Tổng giá trị sản xuất giai đoạn 2016 - 2020 đạt 56.452 tỷ đồng, tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 13,02%/năm. Cơ cấu kinh tế năm 2020: Nông - Lâm - Thủy sản chiếm 23,3% (giảm 14,4% so với năm 2010); Công nghiệp - Xây dựng chiếm 48,2% (tăng 9,2%); Thương mại - Dịch vụ chiếm 28,5%. Thu nhập bình quân đầu người năm 2020 ước đạt 52,6 triệu đồng/người/năm.
• Hiện trạng sản xuất nông nghiệp: Diện tích cây gieo trồng hàng năm đạt 10.081,42 ha; trong đó diện tích gieo cấy lúa đạt 9.810,6 ha (năng suất duy trì trên 13 tấn/ha/năm tính cả năm 2 vụ); rau xanh 270,8 ha; cây lâu năm 993,4 ha; nuôi trồng thủy sản 1.345,94 ha. Huyện đã hình thành 194 vùng sản xuất nông nghiệp tập trung (quy mô 2.236,5 ha) và Khu nông nghiệp công nghệ cao VINECO Tân Liên - Tam Đa (210 ha).
• Kết quả xử lý viễn thám và phân giải NDVI: Đã tiến hành gộp kênh, hiệu chỉnh hình học và cắt ảnh Landsat 5 (26/08/2006) và Landsat 8 (08/09/2020) theo ranh giới huyện. Tính toán ảnh NDVI và thực hiện giãn tuyến tính về thang mức xám [1, 256].
• Phân giải ngưỡng và đánh giá độ chính xác: Dựa trên tọa độ các điểm kiểm chứng GPS thực địa (như tại xã Giang Biên), tác giả xác định được khoảng giá trị số DN của NDVI tương ứng với đất trồng lúa thời điểm vụ mùa năm 2006 và 2020.
• Thành lập bản đồ và đánh giá biến động: Biên tập thành công sơ đồ phân bố đất trồng lúa năm 2006, sơ đồ phân bố năm 2020 và sơ đồ phân bố thay đổi diện tích đất trồng lúa huyện Vĩnh Bảo giai đoạn 2006 - 2020 trên nền tảng ArcGIS. Kết quả phân tích cho thấy diện tích đất lúa có sự suy giảm và dịch chuyển không gian cục bộ do quá trình phát triển các cụm công nghiệp, mở rộng khu dân cư nông thôn và chuyển đổi sang mô hình nuôi trồng thủy sản hoặc cây rau màu chuyên canh.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Khóa luận đã lượng hóa và phản ánh các thông số tự nhiên, kinh tế - xã hội và kết quả công nghệ viễn thám tại địa bàn nghiên cứu:

Hạng mục chỉ tiêu	Thông số / Dữ liệu ghi nhận trong văn bản
Vị trí & Địa hình	Phía Tây Nam Hải Phòng (cách 40 km); độ dốc < 1%, cao trình 1 - 2 m
Khí hậu & Thủy văn	Nhiệt độ TB 23 - 24°C; Mưa TB 1.708 mm; Mạng lưới 3 sông lớn, 19.680 tấn bùn phù sa/năm
Tốc độ tăng trưởng KT	Tăng trưởng sản xuất TB 13,02%/năm (2016-2020); Giá trị sản xuất đạt 56.452 tỷ đồng
Cơ cấu kinh tế (2020)	Nông - Lâm - Thủy sản: 23,3%; Công nghiệp - XD: 48,2%; Dịch vụ: 28,5%
Thu nhập bình quân	52,6 triệu đồng/người/năm (năm 2020)
Quy mô đất lúa (thống kê)	Diện tích gieo cấy lúa cả năm đạt 9.810,6 ha; năng suất > 13 tấn/ha/năm
Vùng sản xuất tập trung	194 vùng tập trung (2.236,5 ha); Khu công nghệ cao VINECO (210 ha)
Quy trình công nghệ RS	Chiết xuất NDVI từ Landsat 5 (2006) và Landsat 8 (2020), giãn tuyến tính [1, 256], chuẩn hóa GPS
Sản phẩm bản đồ số	Bản đồ phân bố đất lúa 2006, 2020 và Bản đồ biến động đất lúa giai đoạn 2006 - 2020

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

• Cần tích hợp công nghệ viễn thám và GIS thành công cụ thường quy trong công tác quản lý, thống kê, kiểm kê và theo dõi biến động đất đai tại địa phương nhằm tiết kiệm thời gian và ngân sách so với điều tra đo đạc thủ công.
• Tăng cường công tác quy hoạch vùng thâm canh lúa chất lượng cao (duy trì quy mô khoảng 5.500 ha/năm); kiểm soát chặt chẽ việc chuyển đổi đất lúa màu mỡ sang đất công nghiệp, tiểu thủ công nghiệp và xây dựng cơ bản.
• Hoàn thiện hệ thống thủy lợi nội đồng nhằm tận dụng nguồn nước ngọt và phù sa từ sông Hóa, sông Luộc, sông Thái Bình phục vụ tưới tiêu ổn định.

Đóng góp của đề tài

• Thiết lập quy trình kỹ thuật hoàn chỉnh từ khâu thu thập ảnh đa phổ Landsat, tiền xử lý, tính chỉ số NDVI, giãn tuyến tính mức xám đến phân giải ngưỡng đất lúa bằng điểm GPS thực địa ở quy mô cấp huyện.
• Cung cấp chuỗi tư liệu bản đồ biến động đất lúa trực quan giai đoạn 2006 - 2020 cho 30 xã, thị trấn của huyện Vĩnh Bảo, tạo cơ sở khoa học phục vụ công tác quy hoạch sử dụng đất và chuyển dịch cơ cấu nông nghiệp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

• Tư liệu ảnh viễn thám quang học Landsat phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết; khu vực nghiên cứu thuộc miền Bắc Việt Nam có độ che phủ mây cao trong vụ mùa, gây khó khăn cho việc lựa chọn ảnh đúng chính xác pha sinh trưởng cực đại của từng tiểu vùng.
• Độ phân giải không gian của ảnh Landsat (30 m x 30 m) ở mức trung bình, dẫn đến hiện tượng điểm ảnh hỗn hợp (mixel) ở các khu vực ranh giới tiếp giáp giữa ruộng lúa với mương máng, đường giao thông nội đồng hoặc vườn cây hộ gia đình manh mún.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Kết hợp sử dụng tư liệu ảnh viễn thám radar (SAR như Sentinel-1, Radarsat) có khả năng xuyên mây, hoạt động không phụ thuộc thời tiết để theo dõi chu kỳ phát triển liên tục nhiều thời điểm trong vụ lúa.
• Ứng dụng các nguồn ảnh quang học độ phân giải cao (VNREDSat-1, SPOT 6/7, Sentinel-2) nhằm nâng cao độ chính xác tách lọc ranh giới các thửa ruộng có diện tích nhỏ phân tán.

Giá trị tham khảo

• Đối tượng thụ hưởng:
  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Quản lý đất đai, Trắc địa - Viễn thám, Bản đồ học, GIS, Khoa học môi trường và Nông nghiệp.
  • Cán bộ kỹ thuật thuộc Phòng Tài nguyên và Môi trường, Phòng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Chi nhánh Văn phòng Đăng ký đất đai cấp huyện.
• Nội dung có giá trị tham khảo cao:
  • Quy trình thực nghiệm chiết xuất chỉ số NDVI từ dữ liệu Landsat 5 TM và Landsat 8 OLI, phương pháp giãn tuyến tính thang xám [1, 256] kết hợp điểm đo GPS để định chuẩn ngưỡng đất lúa trên phần mềm ArcGIS.
  • Bộ số liệu điều tra tổng quan chi tiết về điều kiện tự nhiên, tài nguyên đất, tài nguyên nước và hiện trạng kinh tế - xã hội huyện Vĩnh Bảo giai đoạn 2015 - 2020.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng nguồn ảnh vệ tinh nào và vào các thời điểm chụp cụ thể nào?
Tác giả sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 5 (cảm biến TM) chụp ngày 26 tháng 08 năm 2006 và ảnh vệ tinh Landsat 8 (cảm biến OLI) chụp ngày 08 tháng 09 năm 2020 do Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) cung cấp, tương ứng với thời kỳ canh tác lúa vụ mùa tại huyện Vĩnh Bảo.

2. Công thức và nguyên lý tính chỉ số thực vật NDVI trong nghiên cứu là gì?
Chỉ số NDVI được tính theo công thức: $\text{NDVI} = (\text{NIR} - \text{RED}) / (\text{NIR} + \text{RED})$, dựa trên nguyên lý sắc tố diệp lục trong lá lúa xanh hấp thụ mạnh bức xạ dải sóng đỏ (RED: 0,63 - 0,69 µm) và phản xạ mạnh ở dải cận hồng ngoại (NIR: 0,76 - 0,90 µm). Giá trị NDVI nằm trong khoảng từ -1 đến +1.

3. Tại sao tác giả phải thực hiện phép giãn tuyến tính chỉ số NDVI?
Phép giãn tuyến tính được áp dụng để chuyển đổi các giá trị thực của NDVI từ dải [-1, +1] sang thang mức xám số nguyên (Digital Number) từ 1 đến 256, giúp tăng độ tương phản hiển thị, mở rộng khoảng cách biệt giữa các đối tượng và tạo thuận lợi cho việc phân ngưỡng phân loại pixel đất lúa trên phần mềm GIS.

4. Dữ liệu đo đạc bằng máy định vị vệ tinh GPS cầm tay có vai trò gì trong đề tài?
Các điểm tọa độ GPS thu thập tại thực địa (kết hợp phỏng vấn người dân và bản đồ hiện trạng) đóng vai trò là các điểm kiểm chứng mẫu chuẩn (ground truth). Dữ liệu này giúp đối chiếu trực tiếp với giá trị phổ NDVI sau khi xử lý trên ảnh tại các xã (như xã Giang Biên) để xác định chính xác ngưỡng giá trị phân loại đất lúa và kiểm định độ chính xác của bản đồ thành lập.

5. Cơ cấu kinh tế huyện Vĩnh Bảo chuyển dịch như thế nào trong giai đoạn 2010 - 2020 theo số liệu của khóa luận?
Theo báo cáo trong khóa luận, cơ cấu kinh tế huyện chuyển dịch theo hướng giảm tỷ trọng Nông - Lâm - Ngư nghiệp xuống 23,3% năm 2020 (giảm 14,4% so với mức 37,7% năm 2010); tăng tỷ trọng Công nghiệp - Tiểu thủ công nghiệp - Xây dựng lên 48,2% (tăng 9,2% so với 39,0% năm 2010); và Thương mại - Dịch vụ đạt 28,5% năm 2020 (tăng so với mức 23,3% năm 2010).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Đất đai là nguồn tài nguyên vô cùng quý giá của xã hội loài người cũng như mọi sự sống trên Trái đất. Đối với mỗi quốc gia đất đai luôn gắn liền với ranh giới lãnh thổ, với lịch sử đấu tranh hình thành, xây dựng và phát triển của quốc gia đó. Vai trò to lớn của đất đai đã được khẳng định rõ: Là tư liệu sản xuất đặc biệt, là đầu vào quan trọng của tất cả các ngành sản xuất, là thành phần quan trọng hàng đầu của môi trường sống, là địa bàn phân bố khu dân cư, xây dựng cơ sở kinh tế, văn hóa, xã hội và an ninh quốc phòng.

Chính vì vậy đất đai có vai trò vô cùng quan trọng tuy nhiên do sức ép của sự gia tăng dân số cùng với ảnh hưởng của sự nghiệp công nghiệp hóa - hiện đại hóa, đất đai và lớp phủ bề mặt đã có những biến đổi theo chiều hướng phát triển không bền vững. Đất đai có những tính chất đặc trưng khiến nó không giống bất kỳ một tư liệu sản xuất nào khác, đó là nguồn tài nguyên tuy có giới hạn về diện tích nhưng lại vô hạn về thời gian sử dụng, vì vậy đối với bất kỳ quốc gia nào trên thế giới, sử dụng đất đai một cách hợp lý là hết sức cần thiết cho sự phát triển bền vững và hiệu quả. Trong những năm qua Đảng, Nhà nước và toàn dân ta đã thực hiện sự nghiệp công nghiệp hóa – hiện đại hóa đất nước làm cho đất nước ngày càng phát triển. Bên cạnh đó tốc độ đô thị hóa diễn ra nhanh trên mọi miền Tổ quốc khiến cho đất đai và các lớp phủ mặt đất thay đổi không ngừng, đặc biệt là diện tích đất trồng lúa.

Lúa lại là loại lương thực thứ hai trên thế giới, được canh tác không chỉ ở các nước Châu Á mà còn được trồng ở nhiều nước khác trên thế giới. An toàn lương thực đã trở nên quan trọng do sự phát triển nhanh của dân số thế giới đặc biệt là các nước Châu Á. Từ vấn đề lương thực, lúa gạo được coi là mặt hàng thiết yếu của người dân nên nó liên quan mật thiết đến các vấn đề quan trọng khác của nền kinh tế xã hội. Việt Nam là một nước nông nghiệp và có sản lượng xuất khẩu lúa lớn thứ nhất trên thế giới tuy nhiên cũng là một trong 5 nước chịu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, kèm theo đó là quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa diễn ra mạnh mẽ khiến cho diện tích trồng lúa đang ngày càng suy giảm ảnh hưởng rất lớn đến sản xuất nông nghiệp nói chung cũng như canh tác lúa nói riêng.

1 Bên cạnh đó công nghệ viễn thám một trong những thành tựu khoa học đạt đến độ chính xác cao, kèm theo đó là dữ liệu ảnh thu thập ngày càng có độ phân giải và chất lượng tốt, độ trùm phủ lớn, chu kỳ lặp lại ngắn, với khả năng cung cấp thông tin đa dạng, khả năng tích hợp, phân tích thông tin có chiều sâu của Hệ thống thông tin địa lý rất thuận lợi cho mọi hoạt động nghiên cứu dự báo trong lĩnh vực nông nghiệp. Mặt khác Việt Nam lại là một nước mà đa số người dân chủ yếu sống dựa vào nông nghiệp, lại có bề dày thâm canh lúa nước lâu đời. Để quá trình sản xuất đạt hiệu quả cao, ngoài áp dụng khoa học kỹ thuật trong quá trình sản xuất thì việc áp dụng công nghệ viễn thám vào lĩnh vực sản xuất nông nghiệp là một trong những điều tất yếu, đặc biệt và vô cùng cần thiết.