Ứng dụng GIS và viễn thám trong việc xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt tại thành phố Sơn La, Việt Nam

Nghiên cứu chuyên sâu Ứng dụng GIS và viễn thám xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt Sơn La góp phần nâng cao kiến thức chuyên ngành và ứng dụng

• Tác giả: Nguyễn Thị Luyến
• Người hướng dẫn: PTS. Nguyễn Hải Hòa
• Trường học: Trường Đại học Lâm nghiệp
• Chuyên ngành: Ứng dụng GIS và viễn thám
• Đề tài: Ứng dụng GIS và viễn thám để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất tại thành phố Sơn La
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• 1. PHẦN I: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Viễn thám và hệ th ng thông tin địa lý (GIS)
• 1.2. Khái quát chung về hệ th ng thông tin địa lý
• 1.3. Khái quát chung về viễn thám
• 1.4. Ứng dụng GIS và viễn thám trong các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam
• 1.5. Tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu
• 2. PHẦN II: MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 2.1.1. Mục tiêu chung
• 2.1.2. Mục tiêu cụ thể
• 2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 2.2.1. Phạm vi về phƣơng pháp
• 2.3. Nội dung nghiên cứu
• 2.3.1. Nghiên cứu thực trạng nhiệt độ bề mặt đất tại thành ph Sơn La, tỉnh Sơn La
• 2.3.2. Xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất tại khu vực nghiên cứu
• 2.3.3. Xác định nguyên nhân và ảnh hƣởng gia tăng nhiệt độ đến môi trƣờng xung quanh
• 2.3.4. Nghiên cứu đề xuất giải pháp giảm sự biến động nhiệt tại khu vực nghiên cứu
• 2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
• 2.4.1. Thực trạng nhiệt độ bề mặt đất tại thành ph Sơn La , tỉnh Sơn La
• 2.4.2. Xây dựng bản đồ biến động nhiệt độ bề mặt đất tại khu vực nghiên cứu
• 2.4.3. Nguyên nhân gây nên vấn đề về chất lƣợng không khí và công tác quản lí môi trƣờng tại khu vực nghiên cứu
• 2.4.4. Giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý chất lƣợng môi trƣờng không khí tại khu vực nghiên cứu
• 3. PHẦN III: ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ XÃ HỘI KHU VỰC NGHIÊN CỨU
• 3.1. Điều kiện môi trƣờng tự nhiên
• 3.1.1. Điều kiện về địa lý, địa chất
• 3.1.2. Điều kiện về khí hậu, khí tƣợng
• 3.1.3. Điều kiện thủy văn
• 3.1.4. Hiện trạng tài nguyên sinh học
• 3.2. Điều kiện kinh tế- đời s ng xã hội
• 3.2.1. Điều kiện về kinh tế
• 3.2.2. Điều kiện xã hội
• 4. PHẦN IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thực trạng và hoạt động quản lý chất lƣợng môi trƣờng TP Sơn La, tỉnh Sơn La
• 4.1.1. Thực trạng chất lƣợng môi trƣờng tại thành ph Sơn La
• 4.1.2. Thực trạng vấn đề môi trƣờng nhiệt độ khu vực nghiên cứu
• 4.1.3. Hoạt động quản lý chất lƣợng môi trƣờng
• 4.2. Giá trị nhiệt độ bề mặt đất từ dữ liệu ảnh viễn thám
• 4.3. Nguyên nhân và tác động của gia tăng nhiệt đến môi trƣờng khu vực nghiên cứu
• 4.3.1. Nguyên nhân gia tăng nhiệt độ
• 4.3.2. Tác động của gia tăng nhiệt độ đến môi trƣờng xung quanh
• 4.4. Giải pháp giải thiểu tác động của gia tăng nhiệt độ đến chất lƣợng môi trƣờng
• 5. CHƢƠNG V: KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. GIS Viễn thám Chìa khóa lập bản đồ nhiệt độ Sơn La

Việc giám sát và phân tích sự biến đổi nhiệt độ có vai trò thiết yếu trong bối cảnh đô thị hóa và biến đổi khí hậu đang diễn ra mạnh mẽ tại các thành phố như Sơn La. Nhiệt độ bề mặt đất (LST) không chỉ là một chỉ số quan trọng phản ánh tình trạng môi trường mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người, tiêu thụ năng lượng và hệ sinh thái đô thị. Phương pháp đo đạc truyền thống tại các trạm khí tượng, dù chính xác, nhưng chỉ cung cấp dữ liệu tại một vài điểm cục bộ, không thể hiện được bức tranh toàn cảnh và sự phân bố không gian của nhiệt độ trên toàn thành phố. Chính vì vậy, việc ứng dụng công nghệ hiện đại là một yêu cầu cấp thiết để có được cái nhìn tổng thể và chi tiết. Hệ thống thông tin địa lý GIS và công nghệ viễn thám (Remote Sensing) nổi lên như một giải pháp đột phá, cho phép thu thập và phân tích dữ liệu trên một khu vực rộng lớn một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh Landsat, các nhà khoa học có thể trích xuất thông tin từ các kênh phổ khác nhau, đặc biệt là kênh hồng ngoại nhiệt, để xây dựng bản đồ chuyên đề về nhiệt độ bề mặt đất. Sự kết hợp giữa khả năng phân tích không gian của GIS và nguồn dữ liệu phong phú từ viễn thám mở ra một hướng đi mới trong công tác quản lý môi trường đô thị, giúp các nhà quy hoạch và quản lý đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng khoa học xác thực, từ đó xây dựng các chiến lược phát triển bền vững cho thành phố Sơn La.

1.1. Tầm quan trọng của giám sát nhiệt độ bề mặt đất LST

Nhiệt độ bề mặt đất (LST) là một thông số vật lý then chốt trong các nghiên cứu về môi trường và khí hậu học. Nó phản ánh sự cân bằng năng lượng trên bề mặt Trái Đất và có mối liên hệ mật thiết với các quá trình như bốc hơi nước, trao đổi nhiệt giữa mặt đất và khí quyển. Tại các khu vực đô thị, LST chịu ảnh hưởng lớn bởi các loại lớp phủ bề mặt. Các bề mặt nhân tạo như bê tông, nhựa đường có xu hướng hấp thụ và giữ nhiệt nhiều hơn so với thảm thực vật và mặt nước, gây ra hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI). Giám sát LST giúp xác định các "điểm nóng" nhiệt trong thành phố, đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến môi trường nhiệt, và là cơ sở khoa học để đề xuất các giải pháp quy hoạch, kiến trúc nhằm cải thiện chất lượng không khí và giảm thiểu hiệu ứng nhà kính.

1.2. Giới thiệu công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

Công nghệ viễn thám (Remote Sensing) là khoa học và nghệ thuật thu thập thông tin về một đối tượng hoặc hiện tượng mà không cần tiếp xúc trực tiếp. Công nghệ này sử dụng các bộ cảm biến đặt trên vệ tinh hoặc máy bay để ghi nhận năng lượng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ bề mặt Trái Đất. Trong khi đó, hệ thống thông tin địa lý GIS là một công cụ mạnh mẽ dựa trên máy tính để thu thập, lưu trữ, quản lý, phân tích và trình bày tất cả các loại dữ liệu không gian. Khi tích hợp, viễn thám cung cấp nguồn dữ liệu raster đầu vào phong phú, còn GIS cung cấp nền tảng để phân tích, truy vấn và trực quan hóa dữ liệu đó, tạo ra các sản phẩm thông tin hữu ích như bản đồ phân bố LST. Sự kết hợp này là công cụ không thể thiếu trong quản lý tài nguyên và giám sát môi trường hiện đại.

II. Thách thức từ đảo nhiệt đô thị và biến đổi khí hậu Sơn La

Thành phố Sơn La, giống như nhiều đô thị đang phát triển khác tại Việt Nam, đang đối mặt với những thách thức kép từ quá trình đô thị hóa nhanh chóng và tác động ngày càng rõ rệt của biến đổi khí hậu. Sự gia tăng dân số và phát triển kinh tế kéo theo việc mở rộng các công trình xây dựng, khu công nghiệp và hạ tầng giao thông. Quá trình này làm thay đổi mạnh mẽ lớp phủ bề mặt, thay thế các không gian xanh và mặt nước bằng các bề mặt không thấm nước như bê tông và nhựa đường. Hậu quả trực tiếp là sự hình thành và ngày càng nghiêm trọng của hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI), tức là khu vực trung tâm thành phố có nhiệt độ cao hơn đáng kể so với các vùng nông thôn, ngoại ô xung quanh. Theo nghiên cứu, các khu vực như cổng Bệnh viện Đa khoa tỉnh, khu vực đang thi công quảng trường, và các trục giao thông chính tại Sơn La ghi nhận mức nhiệt cao hơn hẳn. Hiện tượng này không chỉ làm tăng nhu cầu sử dụng năng lượng cho việc làm mát, mà còn gây ra các vấn đề về sức khỏe cộng đồng và làm trầm trọng thêm tình trạng ô nhiễm không khí. Đối mặt với thực trạng này, việc xây dựng một hệ thống giám sát nhiệt độ hiệu quả là vô cùng cần thiết cho công tác quy hoạch đô thị Sơn La và quản lý môi trường đô thị, nhằm đưa ra các giải pháp can thiệp kịp thời và phù hợp.

2.1. Hiện tượng đảo nhiệt đô thị UHI và các tác động tiêu cực

Hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI) xảy ra khi một khu vực đô thị có nhiệt độ không khí và bề mặt cao hơn đáng kể so với các khu vực nông thôn xung quanh. Nguyên nhân chính là do sự thay đổi lớp phủ bề mặt từ tự nhiên sang nhân tạo, làm giảm khả năng thoát hơi nước và tăng khả năng hấp thụ bức xạ mặt trời. Các tòa nhà cao tầng cũng cản trở sự lưu thông của gió, giữ lại nhiệt lượng trong thành phố. Tác động tiêu cực của UHI rất đa dạng, bao gồm việc tăng chi phí năng lượng cho điều hòa không khí, gia tăng các bệnh liên quan đến nhiệt, và thúc đẩy sự hình thành các chất ô nhiễm không khí thứ cấp như ozone tầng đối lưu. Đối với Sơn La, một thành phố miền núi với đặc trưng khí hậu riêng, UHI có thể làm thay đổi các chu trình khí tượng địa phương, ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và đa dạng sinh học.

2.2. Hạn chế của phương pháp quan trắc nhiệt độ truyền thống

Phương pháp truyền thống để đo nhiệt độ là sử dụng các trạm quan trắc khí tượng đặt tại các vị trí cố định. Mặc dù cung cấp dữ liệu chuỗi thời gian chính xác và đáng tin cậy tại điểm đo, phương pháp này có những hạn chế lớn khi áp dụng cho việc nghiên cứu không gian đô thị. Thứ nhất, mật độ các trạm quan trắc thường rất thưa, không đủ để bao phủ toàn bộ sự biến thiên phức tạp của nhiệt độ trong một thành phố. Thứ hai, chi phí lắp đặt và bảo trì một mạng lưới trạm quan trắc dày đặc là rất tốn kém. Do đó, dữ liệu thu được chỉ mang tính đại diện cho một khu vực nhỏ xung quanh trạm và không thể phản ánh chính xác sự phân bố nhiệt độ trên toàn bộ không gian, đặc biệt là các "điểm nóng" cục bộ. Điều này làm hạn chế khả năng của các nhà quản lý trong việc xác định các khu vực ưu tiên cần can thiệp để giảm thiểu tác động của nhiệt độ cao.

III. Hướng dẫn thu thập và xử lý ảnh vệ tinh Landsat chuyên sâu

Để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất, bước đầu tiên và quan trọng nhất là thu thập và xử lý ảnh vệ tinh Landsat. Dữ liệu từ vệ tinh Landsat, đặc biệt là Landsat 8 với bộ cảm biến OLI (Operational Land Imager) và TIRS (Thermal Infrared Sensor), cung cấp thông tin đa phổ và hồng ngoại nhiệt với độ phân giải không gian phù hợp cho các nghiên cứu cấp đô thị. Quá trình xử lý ảnh viễn thám bắt đầu bằng việc lựa chọn và tải các ảnh không mây hoặc ít mây bao phủ khu vực nghiên cứu từ các cổng dữ liệu mở như USGS EarthExplorer. Sau khi tải về, các ảnh thô ở dạng giá trị số (Digital Number - DN) cần trải qua các bước tiền xử lý quan trọng. Hiệu chỉnh bức xạ là bước chuyển đổi giá trị DN sang giá trị bức xạ phổ (radiance) tại đỉnh khí quyển (TOA). Công thức chuyển đổi, theo tài liệu kỹ thuật của Landsat, được áp dụng cho từng kênh phổ. Tiếp theo là hiệu chỉnh khí quyển để loại bỏ ảnh hưởng của hơi nước và các hạt aerosol, nhằm thu được giá trị phản xạ bề mặt thực. Quá trình này đảm bảo dữ liệu đầu vào cho các bước phân tích sau này có độ chính xác cao, là nền tảng vững chắc để tính toán các chỉ số như NDVI và cuối cùng là nhiệt độ bề mặt đất (LST) một cách đáng tin cậy. Các công cụ chuyên dụng như phần mềm ArcGIS hay phần mềm QGIS được sử dụng để tự động hóa và thực hiện các quy trình phức tạp này.

3.1. Quy trình lựa chọn và tiền xử lý dữ liệu ảnh viễn thám

Việc lựa chọn ảnh vệ tinh phù hợp là yếu tố quyết định đến chất lượng của kết quả nghiên cứu. Các tiêu chí lựa chọn bao gồm: thời gian chụp ảnh (thường vào mùa khô để giảm ảnh hưởng của mây), độ che phủ mây (dưới 10%), và loại vệ tinh (Landsat 8 được ưu tiên do chất lượng dữ liệu nhiệt tốt hơn). Sau khi lựa chọn, bước tiền xử lý bao gồm hiệu chỉnh hình học để đảm bảo ảnh khớp với hệ tọa độ thực tế trên mặt đất và cắt ảnh theo ranh giới hành chính của thành phố Sơn La. Đối với các ảnh Landsat 7 ETM+, một bước xử lý sọc ảnh (SLC-off) là bắt buộc để lấp đầy các khoảng trống dữ liệu do lỗi kỹ thuật của bộ cảm biến từ năm 2003. Các bước này giúp chuẩn hóa dữ liệu raster, tạo điều kiện thuận lợi cho các phân tích không gian tiếp theo.

3.2. Chuyển đổi giá trị số DN sang giá trị bức xạ phổ Radiance

Ảnh vệ tinh thô lưu trữ dữ liệu dưới dạng giá trị số (DN), là một giá trị không có đơn vị vật lý. Để sử dụng cho các tính toán khoa học, DN phải được chuyển đổi thành giá trị bức xạ phổ (radiance), có đơn vị là W/(m² * sr * µm). Quá trình này sử dụng các hệ số nhân (multiplicative scaling factor) và hệ số cộng (additive scaling factor) được cung cấp trong tệp siêu dữ liệu (metadata file) đi kèm với mỗi cảnh ảnh. Công thức chung cho Landsat 8 là: Lλ = ML * Qcal + AL, trong đó Lλ là bức xạ phổ, ML là hệ số nhân, Qcal là giá trị DN, và AL là hệ số cộng. Việc chuyển đổi này là bước nền tảng, vì giá trị bức xạ phổ của kênh nhiệt (kênh 10 và 11 của Landsat 8) là đầu vào trực tiếp cho thuật toán tính LST.

IV. Phương pháp tính LST từ ảnh viễn thám và chỉ số NDVI

Sau khi hoàn tất quá trình tiền xử lý, bước tiếp theo là áp dụng thuật toán tính LST từ dữ liệu bức xạ của kênh nhiệt. Đây là giai đoạn cốt lõi của việc ứng dụng công nghệ viễn thám để lập bản đồ nhiệt. Một trong những phương pháp phổ biến nhất là sử dụng phương trình truyền bức xạ, yêu cầu tính toán một số tham số quan trọng, trong đó có độ phát xạ bề mặt (Land Surface Emissivity - LSE). LSE là khả năng của một vật liệu phát ra năng lượng nhiệt, và nó thay đổi tùy theo loại lớp phủ bề mặt. Để ước tính LSE, người ta thường dựa vào chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). NDVI được tính từ kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh đỏ (Red), phản ánh mật độ và sức khỏe của thảm thực vật. Các khu vực có chỉ số NDVI cao (thực vật dày đặc) có độ phát xạ cao, trong khi các khu vực có NDVI thấp (đất trống, khu đô thị) có độ phát xạ thấp hơn. Từ giá trị LSE và giá trị bức xạ của kênh nhiệt, nhiệt độ sáng tại vệ tinh (Brightness Temperature) được tính toán. Cuối cùng, nhiệt độ sáng này được hiệu chỉnh với độ phát xạ bề mặt để cho ra giá trị nhiệt độ bề mặt đất (LST) cuối cùng. Toàn bộ quy trình phân tích không gian này được thực hiện hiệu quả trên các nền tảng như phần mềm ArcGIS hoặc phần mềm QGIS, cho phép xây dựng một bản đồ chuyên đề chi tiết về sự phân bố nhiệt tại thành phố Sơn La.

4.1. Tính toán chỉ số thực vật NDVI và độ phát xạ bề mặt

Chỉ số thực vật NDVI là một chỉ số quan trọng để phân loại lớp phủ bề mặt. Công thức tính là NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red). Đối với Landsat 8, kênh NIR là Band 5 và kênh Red là Band 4. Giá trị NDVI dao động từ -1 đến +1. Giá trị dương cao biểu thị thảm thực vật rậm rạp, giá trị gần 0 biểu thị đất trống hoặc khu vực đô thị, và giá trị âm thường là mặt nước. Dựa trên NDVI, độ phát xạ bề mặt (LSE) có thể được ước tính. Các mô hình thực nghiệm đã được phát triển để liên kết tỷ lệ thực vật (tính từ NDVI) với giá trị LSE, cho phép tạo ra một bản đồ độ phát xạ chi tiết cho toàn bộ khu vực nghiên cứu, một yếu tố đầu vào không thể thiếu để tính toán LST chính xác.

4.2. Áp dụng thuật toán chuyển đổi bức xạ nhiệt sang LST

Có nhiều thuật toán tính LST khác nhau, nhưng phương pháp đơn kênh (Single-Channel Algorithm) thường được áp dụng cho dữ liệu Landsat. Đầu tiên, giá trị bức xạ phổ (radiance) của kênh nhiệt (ví dụ, Band 10 của Landsat 8) được chuyển đổi thành nhiệt độ sáng (Brightness Temperature - BT) bằng cách sử dụng công thức đảo ngược của định luật Planck. Sau đó, giá trị BT được hiệu chỉnh dựa trên độ phát xạ bề mặt (LSE) đã tính toán ở bước trước để thu được giá trị LST cuối cùng. Công thức hiệu chỉnh này tính đến sự khác biệt giữa nhiệt độ của một vật thể đen lý tưởng và nhiệt độ của bề mặt thực tế. Kết quả là một dữ liệu raster, trong đó mỗi pixel chứa một giá trị nhiệt độ bề mặt tính bằng độ Kelvin, sau đó có thể dễ dàng chuyển đổi sang độ C để phân tích và trình bày.

V. Kết quả bản đồ nhiệt độ bề mặt đất TP

Kết quả của quá trình ứng dụng GIS và viễn thám là một bộ bản đồ chuyên đề thể hiện rõ nét sự phân bố nhiệt độ bề mặt đất (LST) tại thành phố Sơn La qua các năm. Các bản đồ này không chỉ là những hình ảnh trực quan mà còn là nguồn dữ liệu khoa học quý giá, cung cấp một cái nhìn toàn cảnh về môi trường nhiệt của đô thị. Qua phân tích không gian, các bản đồ đã chỉ ra sự chênh lệch nhiệt độ đáng kể giữa các khu vực khác nhau. Các "điểm nóng" nhiệt độ, với LST cao hơn mức trung bình từ 3-5°C, được xác định rõ ràng tại các khu vực có mật độ xây dựng cao, các khu công nghiệp, trung tâm thương mại, các trục đường giao thông lớn và bến xe. Ngược lại, những khu vực có nhiệt độ mát mẻ hơn thường tập trung ở những nơi có nhiều không gian xanh như công viên, vùng ven đô với thảm thực vật phong phú, và các khu vực gần sông suối. Để kiểm chứng độ chính xác, kết quả LST từ ảnh vệ tinh Landsat đã được so sánh với dữ liệu đo đạc tại các điểm quan trắc thực địa. Theo nghiên cứu, sự sai khác giữa hai nguồn dữ liệu là không lớn, cho thấy mức độ tin cậy cao của phương pháp viễn thám. Những kết quả này cung cấp bằng chứng khoa học vững chắc, là cơ sở quan trọng cho công tác quy hoạch đô thị Sơn La và quản lý môi trường đô thị, giúp các nhà chức trách xác định các khu vực cần ưu tiên can thiệp để giảm thiểu hiện tượng đảo nhiệt đô thị.

5.1. Phân tích không gian và nhận diện các điểm nóng nhiệt độ

Bản đồ LST cho phép thực hiện các phép phân tích không gian để nhận diện các cụm nhiệt (hot spots). Các khu vực như Khu công nghiệp Chiềng Sinh, Trung tâm thương mại Vincom, khu vực Bệnh viện Đa khoa tỉnh, Ngã tư Cầu Trắng và Bến xe Sơn La luôn thể hiện nhiệt độ bề mặt cao vượt trội. Phân tích cho thấy mối tương quan mạnh mẽ giữa LST và lớp phủ bề mặt: nhiệt độ cao nhất ở các khu vực có chỉ số đô thị NDBI (Normalized Difference Built-up Index) cao và chỉ số thực vật NDVI thấp. Việc xác định chính xác vị trí và quy mô của các "điểm nóng" này giúp các nhà quy hoạch tập trung nguồn lực để triển khai các giải pháp hạ nhiệt cục bộ như trồng thêm cây xanh, xây dựng hồ nước, hoặc sử dụng các vật liệu xây dựng có khả năng phản xạ nhiệt tốt.

5.2. Ứng dụng bản đồ LST trong quy hoạch và quản lý đô thị

Bản đồ chuyên đề về LST là một công cụ hỗ trợ ra quyết định mạnh mẽ. Trong quy hoạch đô thị Sơn La, nó có thể được sử dụng để đánh giá tác động môi trường của các dự án phát triển mới, đảm bảo rằng các khu đô thị mới được thiết kế với đủ không gian xanh để điều hòa vi khí hậu. Trong quản lý môi trường đô thị, bản đồ giúp theo dõi sự thay đổi nhiệt độ theo thời gian, đánh giá hiệu quả của các chính sách đã triển khai và cảnh báo sớm các nguy cơ về sức khỏe cộng đồng trong các đợt nắng nóng. Hơn nữa, việc lồng ghép dữ liệu LST với các dữ liệu kinh tế-xã hội khác trong môi trường hệ thống thông tin địa lý GIS có thể giúp xác định các nhóm dân cư dễ bị tổn thương nhất do tác động của nhiệt độ cao, từ đó xây dựng các chương trình hỗ trợ phù hợp.

VI. Tương lai GIS và viễn thám trong quản lý môi trường đô thị

Việc ứng dụng thành công GIS và viễn thám để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất (LST) tại Sơn La đã khẳng định tiềm năng to lớn của công nghệ này trong lĩnh vực quản lý môi trường đô thị. Hướng tiếp cận này cung cấp một phương pháp hiệu quả, khách quan và có hệ thống để giám sát một trong những thách thức lớn nhất của các đô thị hiện đại: hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI). Trong tương lai, công nghệ này sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò ngày càng quan trọng hơn. Sự ra đời của các thế hệ vệ tinh mới như ảnh vệ tinh Sentinel của châu Âu, với độ phân giải không gian và thời gian cao hơn, sẽ cho phép các nhà khoa học và quản lý thực hiện những phân tích chi tiết và chính xác hơn nữa. Dữ liệu LST có thể được tích hợp với các mô hình dự báo thời tiết và biến đổi khí hậu để xây dựng các kịch bản phát triển đô thị, giúp các nhà hoạch định chính sách lựa chọn phương án tối ưu nhất cho sự phát triển bền vững. Hơn nữa, việc kết hợp phân tích không gian với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) có thể tự động hóa quá trình nhận diện các mô hình nhiệt phức tạp và dự báo sự thay đổi của chúng. Cuối cùng, việc xây dựng các nền tảng GIS trực tuyến, nơi công chúng có thể truy cập và tương tác với bản đồ nhiệt, sẽ góp phần nâng cao nhận thức cộng đồng và thúc đẩy sự tham gia của người dân vào việc xây dựng một thành phố xanh, sạch và mát mẻ hơn.

6.1. Đề xuất các giải pháp quy hoạch giảm thiểu đảo nhiệt đô thị

Dựa trên kết quả phân tích bản đồ LST, một số giải pháp chiến lược có thể được đề xuất cho quy hoạch đô thị Sơn La. Thứ nhất, tăng cường không gian xanh bằng cách bảo vệ các khu vực cây xanh hiện có và phát triển các công viên, vườn hoa, hành lang xanh mới, đặc biệt tại các "điểm nóng" đã được xác định. Thứ hai, khuyến khích áp dụng các giải pháp "mái nhà xanh" và "tường xanh" cho các tòa nhà. Thứ ba, ưu tiên sử dụng các vật liệu xây dựng có suất phản xạ cao (albedo cao) cho mặt đường, vỉa hè và mái nhà để giảm hấp thụ nhiệt. Cuối cùng, bảo tồn và phát triển các mặt nước như hồ, ao, sông suối vì chúng có tác dụng điều hòa nhiệt độ rất hiệu quả. Những giải pháp này cần được tích hợp vào các quy hoạch sử dụng đất và quy chế quản lý kiến trúc của thành phố.

6.2. Định hướng nghiên cứu và phát triển công nghệ trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán tính LST tiên tiến hơn, có khả năng hiệu chỉnh tốt hơn các yếu tố ảnh hưởng như địa hình phức tạp của vùng núi Sơn La. Việc kết hợp dữ liệu từ nhiều loại vệ tinh khác nhau (ví dụ: Landsat và MODIS) có thể cải thiện độ phân giải thời gian, cho phép theo dõi sự biến đổi nhiệt độ trong ngày. Ngoài ra, cần đẩy mạnh các nghiên cứu về mối quan hệ định lượng giữa LST và các yếu tố kinh tế - xã hội khác như mật độ dân số, mức tiêu thụ năng lượng và các chỉ số sức khỏe. Việc xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm dựa trên dữ liệu LST thời gian thực cũng là một hướng đi đầy hứa hẹn, giúp thành phố chủ động ứng phó với các đợt nắng nóng cực đoan, bảo vệ sức khỏe và tính mạng của người dân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang tác động sâu sắc đến môi trường sinh thái và đời sống nhân quyển tại Việt Nam. Theo chuỗi số liệu quan trắc khí tượng trong 50 năm qua, nhiệt độ trung bình năm trên toàn quốc đã gia tăng khoảng 0,7°C, với dự báo có thể tăng thêm 2,0°C vào năm 2050 và chạm ngưỡng 3,0°C vào năm 2100. Cùng với tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân đạt 5,7%/năm, tiến trình đô thị hóa nhanh chóng và sự gia tăng của các bề mặt không thấm đã làm trầm trọng thêm sự biến đổi nhiệt độ bề mặt đất tại các vùng thung lũng miền núi.

Thành phố Sơn La, nằm ở độ cao trung bình từ 700 m đến 800 m so với mực nước biển với cấu trúc địa hình Karst chia cắt mạnh, đang đối mặt với nguy cơ gia tăng nhiệt độ bề mặt do sự mở rộng cơ sở hạ tầng, các công trình xây dựng và hoạt động giao thông trục Quốc lộ 6. Các phương pháp quan trắc mặt đất truyền thống bộc lộ rõ hạn chế do tính gián đoạn về không gian và không phản ánh liên tục diễn biến nhiệt của toàn đô thị.

Luận văn thạc sĩ tập trung vào mục tiêu ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý để giải đoán dữ liệu ảnh nhiệt, thành lập bản đồ phân bố nhiệt độ bề mặt đất, phân tích nguyên nhân tác động và đề xuất giải pháp giảm thiểu hiệu ứng nhiệt cho thành phố Sơn La trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2018. Kết quả nghiên cứu tạo lập cơ sở dữ liệu không gian nhiệt độ với độ phân giải 30 m, giúp giảm thiểu sai số dự báo cục bộ xuống dưới 10%, đóng góp công cụ khoa học chuẩn xác phục vụ trực tiếp công tác quy hoạch phát triển đô thị bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết truyền bức xạ nhiệt hồng ngoại và lý thuyết môi trường nhiệt đô thị. Các mô hình nhiệt bề mặt dựa trên định luật bức xạ Planck, cho phép chuyển đổi bức xạ phổ đo được từ các bộ cảm biến nhiệt trên vệ tinh thành nhiệt độ độ sáng và nhiệt độ thực tế của lớp phủ mặt đất.

Bên cạnh đó, nghiên cứu tích hợp lý thuyết hệ thống thông tin địa lý và mô hình phân tích không gian đa tầng. Các khái niệm then chốt được chuẩn hóa bao gồm:

• Nhiệt độ bề mặt đất (Land Surface Temperature - LST): Nhiệt độ lớp vỏ ngoài cùng của bề mặt Trái Đất tiếp xúc trực tiếp với khí quyển.
• Bức xạ tại đỉnh khí quyển (TOA Radiance): Năng lượng bức xạ phổ đo được trực tiếp tại cảm biến vệ tinh trước khi qua xử lý khí quyển.
• Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI): Chỉ số đánh giá độ bao phủ sinh khối xanh dựa trên tỷ lệ phản xạ giữa kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ.
• Độ phát xạ bề mặt: Khả năng bức xạ nhiệt tương đối của vật thể so với vật đen tuyệt đối ở cùng nhiệt độ.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm ảnh vệ tinh Landsat 7 ETM+ (năm 2007, 2009) và Landsat 8 OLI/TIRS (năm 2016, 2017, 2018, 2019) do Cơ quan Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) cung cấp ở độ phân giải không gian 30 m, kết hợp cùng số liệu khí tượng và nhật ký quan trắc thực địa.

Quy trình chọn mẫu kiểm chứng được thực hiện bài bản với cỡ mẫu gồm 40 điểm quan trắc mặt đất đại diện cho các trạng thái bề mặt đô thị. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên không gian thông qua công cụ Random Points Creation trong môi trường phần mềm ArcGIS 10.2, kết hợp định vị vệ tinh GPS cầm tay và thiết bị đo nhiệt độ bề mặt chuyên dụng qua 3 đợt khảo sát, thu thập đồng bộ 11 thông số môi trường.

Lý do lựa chọn phương pháp viễn thám kết hợp phân tích GIS nằm ở khả năng bao quát không gian rộng lớn, tính đồng bộ thời gian cao và chi phí tối ưu so với việc thiết lập mạng lưới trạm đo mặt đất dày đặc. Quy trình xử lý gồm: hiệu chỉnh hình học, bù lấp sọc ảnh SLC-off của Landsat 7, chuyển đổi giá trị số sang bức xạ vật lý, tính toán chỉ số thực vật NDVI để ước tính độ phát xạ, và giải đoán nhiệt độ bề mặt đất qua thuật toán kênh đơn đối với kênh hồng ngoại nhiệt 10 và 11. Timeline nghiên cứu tập trung xử lý dữ liệu giai đoạn 2013-2018 và mở rộng đánh giá thực nghiệm đến năm 2019.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, kết quả giải đoán ảnh viễn thám cho thấy sự phân hóa nhiệt độ bề mặt đất rõ rệt giữa khu vực nội thị và ngoại vi. Các điểm tập trung nhiệt độ cao xuất hiện cục bộ tại các nút giao thông lớn, công trường xây dựng và trung tâm y tế: cổng Bệnh viện Đa khoa tỉnh ghi nhận 32,5°C, khu vực Dốc két nước đạt 32,0°C, và Khu hành chính công đạt trên 30,5°C, cao hơn khu vực cây xanh xung quanh từ 3,0°C đến 5,0°C.

Thứ hai, trong chuỗi thời gian 3 năm liên tiếp, nền nhiệt độ bề mặt thành phố ghi nhận xu hướng tăng khoảng 0,6°C đến 0,8°C. Các vùng có nhiệt độ dao động trong khoảng 34,0°C đến 37,0°C trên bản đồ viễn thám có xu hướng mở rộng diện tích vào mùa khô nóng.

Thứ ba, nghiên cứu chứng minh mối tương quan nghịch chặt chẽ giữa chỉ số thực vật NDVI và nhiệt độ bề mặt LST. Những khu vực có mật độ bê tông hóa cao như Khu công nghiệp Chiềng Sinh, Ngã tư Cầu Trắng hay Bến xe Sơn La sở hữu chỉ số NDVI rất thấp nhưng lại có nhiệt độ bề mặt cao nhất toàn thành phố. Ngược lại, các xã ngoại thành như Chiềng Đen và Chiềng Xôm có độ che phủ thực vật dày duy trì nhiệt độ thấp hơn từ 15% đến 20%.

Thứ tư, kết quả kiểm định giữa dữ liệu viễn thám và 40 điểm đo thực địa cho thấy độ sai lệch tuyệt đối chỉ dao động từ 2,0°C đến 4,0°C, sai số tương đối nằm trong khoảng chấp nhận được dưới 10%, khẳng định độ tin cậy của thuật toán tách chiết nhiệt độ.

Thảo luận kết quả

Sự gia tăng nhiệt độ bề mặt tại thành phố Sơn La bắt nguồn từ hai nhóm nguyên nhân chính:

• Yếu tố nhân sinh: Cơ cấu kinh tế chuyển dịch mạnh mẽ với công nghiệp - xây dựng chiếm 48,60% và dịch vụ chiếm 39,42% vào năm 2016. Mật độ dân số tập trung rất cao tại các phường lõi như Chiềng Lề (4.603 người/km2), Tô Hiệu (4.326 người/km2) và Quyết Tâm (3.451 người/km2), kéo theo mật độ xây dựng và phương tiện giao thông vận tải trọng tải lớn trên Quốc lộ 6 thải lượng nhiệt lớn.
• Yếu tố tự nhiên: Địa hình thung lũng Karst khép kín bao quanh bởi núi đá vôi khiến luồng không khí nóng khó đối lưu và phát tán, hình thành bẫy nhiệt cục bộ.

So sánh với các nghiên cứu tương tự tại Hà Nội hay Thành phố Hồ Chí Minh, hiệu ứng nhiệt độ tại Sơn La mang tính chất đô thị miền núi đặc thù, phụ thuộc lớn vào địa hình lòng chảo và lưu vực suối Nậm La (diện tích 446,5 km2).

Toàn bộ hệ thống dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan qua chuỗi bản đồ chuyên đề nhiệt độ bề mặt đất các năm 2015, 2016, 2017, 2018, 2019 và bảng đối chiếu sai số đo đạc thực tế, giúp các cơ quan quản lý dễ dàng nhận diện các vùng cảnh báo nhiệt.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, đẩy mạnh giải pháp quy hoạch hạ tầng xanh đô thị. UBND Thành phố Sơn La phối hợp với Sở Xây dựng cần phát triển vành đai xanh sinh thái dọc lưu vực suối Nậm La và trồng mới hơn 150.000 cây xanh bóng mát đô thị bản địa, phấn đấu hạ nhiệt độ bề mặt cục bộ từ 1,5°C đến 2,0°C tại các điểm nóng trước năm 2026.

Thứ hai, áp dụng tiêu chuẩn kỹ thuật vật liệu xây dựng thân thiện môi trường. Ban Quản lý các Khu công nghiệp và chủ đầu tư dự án cần sử dụng vật liệu lát có độ phản xạ nhiệt cao, tăng diện tích mái xanh tại Khu công nghiệp Chiềng Sinh và các cụm công trình công cộng, hướng tới mục tiêu giảm 10% đến 15% lượng nhiệt hấp thụ trên các bề mặt bê tông trong giai đoạn 3 năm tới.

Thứ ba, hoàn thiện mạng lưới quan trắc và kiểm soát khí thải. Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Sơn La cần tích hợp dữ liệu viễn thám Landsat vào hệ thống quan trắc định kỳ, đồng thời thực hiện nghiêm túc Kế hoạch số 101/KH-UBND về quản lý chất thải và kiểm soát tiêu chuẩn khí thải đối với các phương tiện vận tải lưu thông trên các trục đường chính.

Thứ tư, thúc đẩy các biện pháp kinh tế - xã hội và tuyên truyền cộng đồng. Chính quyền các phường nội thành Chiềng Lề, Tô Hiệu, Quyết Tâm cần tuyên truyền nâng cao ý thức của 100% tổ dân phố về tiết kiệm năng lượng, hạn chế sử dụng thiết bị làm mát phát nhiệt trực tiếp ra môi trường và tham gia phong trào phủ xanh khuôn viên nhà ở.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Cán bộ quản lý nhà nước tại Sở Tài nguyên và Môi trường, Sở Xây dựng, UBND tỉnh Sơn La: Sử dụng luận văn như tài liệu khoa học để thẩm định quy hoạch không gian đô thị, phân vùng kiểm soát vi khí hậu và bảo vệ môi trường sinh thái.
• Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Quản lý tài nguyên, Môi trường, Lâm nghiệp và Trắc địa - Viễn thám: Tham khảo khung phương pháp luận xử lý ảnh nhiệt Landsat 7/8, thuật toán chuyển đổi bức xạ và kỹ thuật đánh giá tương quan không gian giữa NDVI và LST.
• Kỹ sư GIS và chuyên viên phân tích không gian tại các viện nghiên cứu, doanh nghiệp tư vấn môi trường: Khai thác quy trình tự động hóa nắn chỉnh ảnh, xử lý sọc ảnh SLC-off và thành lập bản đồ chuyên đề phục vụ các báo cáo đánh giá tác động môi trường (ĐTM).
• Các tổ chức phi chính phủ và cơ quan tài trợ dự án ứng phó biến đổi khí hậu: Tiếp cận bộ số liệu thực chứng vùng núi Tây Bắc để xây dựng các mô hình thích ứng sinh kế và giảm nhẹ phát thải khí nhà kính tại khu vực địa hình Karst.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao ảnh nhiệt Landsat 8 lại là lựa chọn tối ưu để thành lập bản đồ nhiệt độ bề mặt đất?

Ảnh vệ tinh Landsat 8 mang bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt TIRS với hai kênh sóng dài 10 và 11 ở độ phân giải nhiệt 100 m (được nội suy về 30 m), cung cấp dữ liệu miễn phí, liên tục theo chu kỳ, giúp bao quát toàn bộ diện tích đô thị mà không tốn chi phí vận hành trạm đo.

Mức độ sai số giữa nhiệt độ vệ tinh và nhiệt độ đo thực địa là bao nhiêu?

Qua đối chiếu tại 40 điểm kiểm chứng thực địa ngoài hiện trường, sai khác nhiệt độ giữa ảnh viễn thám và thiết bị đo trực tiếp dao động từ 2,0°C đến 4,0°C, tương đương sai số dưới 10%, hoàn toàn đáp ứng tiêu chuẩn nghiên cứu vi khí hậu đô thị.

Hiệu ứng gia tăng nhiệt độ bề mặt tại thành phố Sơn La có điểm gì khác biệt so với các đô thị đồng bằng?

Tại Sơn La, nhiệt độ bề mặt chịu sự tương tác kép giữa quá trình đô thị hóa nhanh và địa hình thung lũng Karst khép kín ở độ cao 700 m đến 800 m, tạo nên các túi nhiệt cục bộ khó thoát nhiệt thay vì phân tán đều như địa hình đồng bằng.

Chỉ số thực vật NDVI ảnh hưởng như thế nào đến quá trình tính toán nhiệt độ bề mặt?

Chỉ số NDVI đóng vai trò quyết định trong việc tính toán tỷ lệ che phủ thực vật và xác định hệ số phát xạ bề mặt cho từng điểm ảnh. Khu vực có NDVI càng cao thì hệ số bức xạ càng lớn và nhiệt độ bề mặt đất giải đoán được càng giảm.

Giải pháp kỹ thuật nào được ưu tiên hàng đầu để giảm nhiệt độ tại các điểm nóng đô thị?

Giải pháp cấp bách nhất là thiết lập hành lang sinh thái xanh dọc suối Nậm La kết hợp phủ xanh công viên và thay thế vật liệu lát đường bằng bê tông thoát nước, giúp hạ nhiệt độ bề mặt từ 1,5°C đến 2,0°C tại các phường trung tâm.

Kết luận

• Ứng dụng thành công công nghệ GIS và viễn thám Landsat 7/8 để xây dựng bộ bản đồ nhiệt độ bề mặt đất thành phố Sơn La giai đoạn 2013-2018 với độ phân giải 30 m.
• Xác thực độ chính xác cao của mô hình nhiệt viễn thám thông qua 40 điểm kiểm chứng thực địa với độ lệch chỉ từ 2,0°C đến 4,0°C.
• Phân tích chi tiết mối quan hệ nghịch đảo giữa chỉ số thực vật NDVI và nền nhiệt LST, xác định các điểm nóng nhiệt độ từ 32,0°C đến 37,0°C.
• Làm rõ nguyên nhân nhiệt độ gia tăng do tốc độ đô thị hóa nhanh (công nghiệp - xây dựng chiếm 48,60%), áp lực giao thông và hình thái thung lũng Karst.
• Xây dựng hệ thống 4 nhóm giải pháp đồng bộ từ quy hoạch cảnh quan, đổi mới vật liệu đến chính sách quản lý tài nguyên môi trường.

Về lộ trình tiếp theo, các cơ quan chuyên môn cần tiếp tục duy trì cập nhật chuỗi dữ liệu ảnh viễn thám thế hệ mới giai đoạn 2025-2030 và mở rộng tích hợp cảm biến IoT thời gian thực. Hãy kết nối với tác giả hoặc truy cập kho dữ liệu học thuật của Trường Đại học Lâm nghiệp để tham khảo toàn văn công trình nghiên cứu và ứng dụng quy trình phân tích không gian này vào thực tiễn địa phương.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những năm qua, với xu thế đổi mới và hội nhập, Việt Nam đã tạo đƣợc những xung lực mới cho quá trình phát triển, vƣợt qua tác động của suy thoái toàn cầu và duy trì tỷ lệ tăng trƣởng kinh tế hàng năm với mức bình quân 5,7% / năm. Tuy nhiên, nƣớc ta vẫn đang phải đ i mặt với rất nhiều thách thức, trong đó có vấn đề thay đổi nhiệt độ bề mặt cũng làm ảnh hƣởng nghiêm trong đến cuộc s ng đến con ngƣời và sinh vật. Không những thế còn tác động vào các yếu t khí tƣợng khác nhƣ độ ẩm, lƣợng mƣa, .và các vấn đề thiên tai cũng bị ảnh hƣởng. Đây cũng là hệ quả của biến đổi khí hậu mà Việt Nam là 1 trong những nƣớc chịu ảnh hƣởng nặng nhất.

Theo s liệu quan trắc nhiệt độ tại Việt Nam có những điểm đáng lƣu ý sau: Trong khoảng 50 năm qua (1951 - 2000), nhiệt độ trung bình năm (TBN) ở Việt Nam đã tăng lên 0,70C. Nhiệt độ TBN của 4 thập kỷ gần đây (1961 - 2000) cao hơn TBN của 3 thập kỷ trƣớc đó (1931 - 1960). Nhiệt độ TBN của thập kỷ 1991 – 2000 ở Hà Nội, Đà Nẵng, TP. Hồ Chí Minh đều cao hơn trung bình (TB) của thập kỷ 1931 – 1940 lần lƣợt là 0,8; 0,4 và 0,6ºC.

Năm 2007, nhiệt độ TBN ở cả 3 nơi trên đều cao hơn TB của thập kỷ 1931 – 1940 là 0,8 – 1,3ºC và cao hơn thập kỷ 1991 – 2000 là 0,4 – 0,5ºC. Và xu thế là trên các khu vực, nhiệt độ TBN có thể tăng lên 2ºC vào năm 2050. Dự tính đến năm 2100 nhiệt độ sẽ tăng lên 3ºC. Hiên nay trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về sự biến động nhiệt trên bề mặt trái đất, làm tiền đề, cơ sở khoa học để phát triển.Việt Nam những năm gần đây đã bƣớc đầu nghiên cứu sử dụng ảnh hồng ngoại nhiệt để tính nhiệt độ bề mặt nhƣng phần lớn mới chỉ sử dụng các phƣơng pháp ƣớc tính nhiệt độ đơn giản để cho kết quả nhanh.

Một s nghiên cứu sử dụng công thức Plank để ƣớc tính nhiệt độ bề mặt chỉ từ duy nhất kênh hồng ngoại nhiệt và không sử dụng độ phát xạ bề mặt, hoặc sử dụng độ phát xạ là hằng s chung cho các đ i tƣợng lớp phủ điển hình của toàn khu vực. Đã có nhiều nghiên cứu đƣợc diễn ra tại thành ph Sơn La tuy nhiên vẫn có nhiều hạn chế. 1 Hiện nay vấn đề gia tăng nhiệt độ đang ảnh hƣởng rất nghiêm trọng đến việc phát triển kinh tế xã hội và các vấn đề môi trƣờng khác trong đó thành ph Sơn La cũng không ngoại lệ. Khu vực này còn tập trung phát triển nhiều loại hình kinh tế nhƣ nông nghiệp, công nghiệp,… trong đó có nhiều sự án thủy điện đang đƣợc đẩy mạnh phát triển chủ đạo nên vấn đề thay đổi nhiệt độ ảnh hƣởng rất nhiều.

Nên việc “Ứng dụng GIS và viễn thám để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất tại thành phố Sơn La” là rất cần thiết để cung cấp cơ sở khoa học để đƣa ra đƣợc các biện pháp khắc phục. 2 PHẦN I TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) 1. Khái quát chung về hệ thống thông tin địa lý Hệ th ng thông tin địa lý (Geographic Information System ) đã bắt đầu đƣợc sử dụng rộng rãi ở các nƣớc phát triểm hơn một thập niên qua, đâu là 1 dạng ứng dụng công nghệ tin học nhằm mô tả thế giới thực mà loài đang s ng, tìm hiểu, khai thác.

Với những tính năng ƣu việt, kĩ thuật GIS ngày nay đã đƣợc ứng dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu và quản lí, đặc biệt là trong quản lí và quy hoạch sử dụng, khai thác các nguồn tài nguyên một cách bền vững và hợp lí. Khái niệm hệ thống thông tin địa lý: Hệ th ng thông tin địa lý (GIS) là một nghành khoa học khá mới nên cũng có nhiều định nghĩa khác nhau về GIS. Theo Ducke (1979) định nghĩa, GIS là một hệ th ng thông tin, ở đó cơ sở dữ liệu bao gồm sự quan sát các đặc trƣng phân b không gian, các hoạt động sự kiện có thể xác định trong khoảng không nhƣ điểm, đƣờng, vùng. Sự ra đời của hệ thống thông tin địa lý: Lĩnh vực hệ th ng thông tin địa lý (GIS) bắt đầu vào những năm 1960 khi các máy tính và các khái niệm ban đầu về địa lý định lƣợng và tính toán xuất hiện.

Công việc GIS ban đầu bao gồm nghiên cứu quan trọng của cộng đồng học thuật. Sau đó, Trung tâm Dữ liệu và Phân tích Địa lý Qu c gia do Michael Goodchild dẫn đầu đã chính thức nghiên cứu các chủ đề khoa học về thông tin địa lý chủ ch t nhƣ phân tích không gian và hình dung. Những nỗ lực này đã thúc đẩy cuộc cách mạng định lƣợng trong thế giới khoa học địa lý và đặt nền móng cho GIS. Tác phẩm tiên phong của Roger Tomlinson để khởi xƣớng, lên kế hoạch và phát triển hệ th ng thông tin địa lý Canada đã dẫn tới GIS đầu tiên trên thế giới vào năm 1963.

Chính phủ Canada đã ủy quyền cho Tomlinson tạo ra một bản kiểm kê có thể quản lý các nguồn tài nguyên thiên nhiên của 3 nó. Ông đã hình dung việc sử dụng máy vi tính để kết hợp dữ liệu tài nguyên thiên nhiên từ tất cả các tỉnh. Tomlinson đã tạo ra thiết kế cho máy tính tự động để lƣu giữ và xử lý s lƣợng lớn dữ liệu, cho phép Canada bắt đầu chƣơng trình quản lý sử dụng đất qu c gia. Ông cũng đƣa ra tên của GIS.

Khi máy tính trở nên mạnh hơn, Esri đã cải tiến các công cụ phần mềm. Làm việc về các dự án giải quyết các vấn đề thực tế đã khiến công ty phải đổi mới và phát triển các công cụ và phƣơng pháp GIS mạnh mẽ có thể đƣợc sử dụng rộng rãi. Tác phẩm của Esri đã đƣợc công nhận bởi cộng đồng hàn lâm nhƣ là một cách mới để phân tích không gian và lập kế hoạch. Esri đã phát triển ARC / INFO - sản phẩm GIS thƣơng mại đầu tiên cần phải phân tích s lƣợng dự án ngày càng tăng.

Công nghệ này đƣợc phát hành vào năm 1981 và bắt đầu sự phát triển của Esri thành một công ty phần mềm. Các thành phần cơ bản của hệ thống thông tin địa lý: Hệ th ng thông tin địa lí gồm 5 thành phần chính: Hình 1. Các thành phần của GIS. Phần cứng: bao gồm máy tính và các thiết bị ngoại vi.

Phần mềm: là bộ não của hệ th ng, phần mềm GIS rất đa dạng và có thể chia làm 3 nhóm (nhóm phần mềm quản đồ họa, nhóm phần mềm quản trị bản đồ và nhóm phần mềm quản trị, phân tích không gian). Dữ liệu: bao gồm dữ liệu không gian (dữ liệu bản đồ) và dữ liệu thuộc tính (dữ liệu phi không gian). Dữ liệu không gian miêu tả vị trí địa lý của đ i tƣợng trên bề mặt Trái đất. Dữ liệu thuộc tính miêu tả các thông tin liên quan đến đ i tƣợng, các thông tin này có thể đƣợc định lƣợng hay định tính.

4 Phƣơng pháp: một phần quan trọng để đảm bảo sự hoạt động liên tục và có hiệu quả của hệ th ng phục vụ cho mục đích của ngƣời sử dụng. Con ngƣời: Trong GIS, thành phần con ngƣời là thành phần quan trọng nhất bởi con ngƣời tham gia vào mọi hoạt động của hệ th ng GIS (từ việc xây dựng cơ sở dữ liệu, việc tìm kiếm, phân tích dữ liệu …). Có 2 nhóm ngƣời quan trọng là ngƣời sử dụng và ngƣời quản lý GIS. Cơ sở dữ liệu: Cơ sở dữ liệu là các thông tin đƣợc lƣu dƣới dạng s theo một khuôn dạng nào đó mà máy tính có thể hiểu và đọc đƣợc.

Dữ liệu thông tin đƣợc định vị địa lýlà chìa khóa của sự khác nhau giữa GIS và các hệ thông tin khác. GIS lƣu thông tin về thế giới nhƣ 1 tập các lớp theo chủ đề đƣợc liên kết với nhau bởi địa lý. Cách này tuy đơn giản nhƣng rất linh hoạt và rất mạnh đƣợc chứngminh là vô giá trong việc giải quyết các vấn đề của thế giới thực từ việc theo vết lƣu chuyển xe cộ, lƣu chi tiết của ứng dụng quy hoạch, đến việc mô hình sự tuần hoàncủa khí quyển. Cách tiếp cận những lớp (layer) cho phép chúng ta tổ chức thế giớiphức tạp thành dạng đơn giản hơn, giúp chúng ta dễ dàng hiểu m i quan hệ giữa cácthành phần tự nhiên.

Các kiểu dữ liệu: Kiểu dữ liệu cơ bản trong GIS phản ảnh dữ liệu truyền th ng xuất hiện trên bản đồ. GIS sử dụng 2 dạng cơ bản của dữ liệu. Dữ liệu không gian: mô tả vị trí tƣơng đ i và tuyệt đ i của 1 đặc tính địa lý. Dữ liệu phi không gian (thuộc tính): mô tả các thông tin về đặc tính của các hình ảnh bản đồ.

Chúng đƣợc liên kết với các hình ảnh không gian thông qua các chỉ s xác định chung, thông thƣờng gọi là mã địa lý (GeoCode) đƣợc lƣu trữ trong cả hai bản ghi không gian và phi không gian. S liệu thuộc tính phi không gian bao gồm các định tính và s liệu hình ảnh, điểm, đƣờng, vùng hoặc mạng lƣới lƣu trữ trong các cơ sở dữ liệu. Hệ th ng thông tin địa lý có thể xử lý các thông tin thuộc tính riêng rẽ và tạo ra các bản đồ trên cơ sở các giá trị thuộc tính. 5 Phần lớn các phần mềm thông tin địa lý cũng có thể hiển thị các thông tin thuộc tính nhƣ là các ghi chú trên bản đồ hoặc là các tham s điều khiển cho việc lựa chọn hiển thị các ký hiệu bản đồ.

M i quan hệ giữa dữ liệu phi không gian và không gian: Bản đồ không chỉ thể hiện các lớp các đ i tƣợng hình học mà mỗi đ i tƣợng này còn đƣợc gắn với một tập các thuộc tính dữ liệu th ng kê khác. Ví dụ: vị trí tọa độ của rừng là dữ liệu không gian, còn những tính chất nhƣ những loài động vật, chiều cao… là những dữ liệu thuộc tính. Mỗi đ i tƣợng hình học có một mã nhận diện dùng để liên kết với một bản ghi trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Các dữ liệu địa lý đƣợc tổ chức nhờ mô hình quan hệ địa lý và Topo.

Lớp các vùng (layer), đƣờng (line), điểm (point) liên kết với các thuộc tính tƣơng ứng. Những mô hình liên kết đó thể hiện cách quản lý vị trí, quan hệ không gian của các đặc trƣng điểm, đƣờng và vùng.