TỔNG QUAN
Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam về các vấn đề liên quan
Công nghệ GIS-Viễn thám và Mô hình hóa đã được nghiên cứu và phát triển trong vài thập kỷ qua, đóng góp quan trọng vào quản lý môi trường toàn cầu Ứng dụng của các công nghệ này trong việc giám sát hiện tượng tự nhiên như sạt lở bờ sông, ngập lụt và cháy rừng đã được nghiên cứu sâu rộng Ngoài ra, việc tính toán và đánh giá sự thay đổi nhiệt độ bề mặt trái đất cũng đang được chú trọng, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang tác động mạnh mẽ đến sự nóng lên của hành tinh.
Trong luận văn Thạc sĩ của D J Twigt tại Đại học Kỹ thuật Delft (2006) mang tên “Mô hình nhiệt độ 3D cho Biển Đông sử dụng dữ liệu viễn thám”, tác giả nghiên cứu hai vấn đề chính là nhiệt độ và độ mặn bề mặt biển theo dạng 3 chiều ở quy mô lớn Luận văn cũng phát triển mô hình để thể hiện diễn biến của các quá trình này, trong đó mô hình Delft3D được ứng dụng để tính toán nhiệt độ và độ mặn bề mặt biển, sử dụng dữ liệu đo đạc và xử lý ảnh viễn thám.
Nghiên cứu "Phân tích các quan sát nhiệt độ Alberta và ước lượng bởi các mô hình khí hậu toàn cầu" (2000) của Phân viện Khoa học và Công nghệ - Phòng Khoa học Môi trường Alberta đã khảo sát sự biến đổi nhiệt độ đô thị tại tỉnh Alberta theo không gian và thời gian Nghiên cứu này so sánh dữ liệu đo đạc với kết quả từ các mô hình khí hậu toàn cầu, tập trung vào xu hướng thay đổi nhiệt độ trong khu vực.
- “Database System for Archiving and Managing Remote Sensing Images”
Nghiên cứu năm 2009 của nhóm tác giả Jianting Shi, Yinan Chen và Chunyuan Liu tập trung vào việc xây dựng và quản lý cơ sở dữ liệu ảnh viễn thám Hệ thống áp dụng công nghệ Oracle để lưu trữ dữ liệu GIS và ảnh viễn thám, sử dụng ArcGIS Server để phát triển các dịch vụ Web, và ArcSDE để quản lý dữ liệu không gian hiệu quả.
Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về nhiệt độ bề mặt nước biển và bề mặt đô thị; tuy nhiên, rất ít nghiên cứu đồng thời tính toán nhiệt độ và xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ cho việc phân tích, đánh giá và giám sát các vấn đề môi trường.
Việt Nam Ở Việt Nam hiện có một vài nhóm ngiên cứu về vấn đề nhiệt độ đô thị như:
Nghiên cứu của nhóm tác giả Huỳnh Thị Thu Hương, Trương Chí Quang và Trần Thanh Dân từ trường Đại học Cần Thơ (2012) đã ứng dụng ảnh vệ tinh MOD11A2 để theo dõi sự thay đổi nhiệt độ bề mặt đất và tình hình khô hạn tại đồng bằng sông Cửu Long Sử dụng dữ liệu từ năm 2000 đến 2010 với độ phân giải 1km và chu kỳ 8 ngày, nghiên cứu đã tính toán và đánh giá nhiệt độ bề mặt đất cùng chỉ số khô hạn vùng này Qua đó, kết quả đã xây dựng qui trình hoàn chỉnh để tính toán nhiệt độ bề mặt đất và chỉ số khô hạn thực vật TVDI từ ảnh MODIS cho vùng ĐBSCL.
Luận án tiến sĩ của TS Trần Thị Vân tại Viện Môi trường và Tài nguyên – ĐHQG TPHCM (2011) đã tiến hành nghiên cứu biến đổi nhiệt độ đô thị do tác động của quá trình đô thị hóa, sử dụng phương pháp viễn thám và GIS Nghiên cứu tập trung vào khu vực TPHCM, phân tích mối tương quan giữa sự thay đổi nhiệt độ bề mặt và quá trình đô thị hóa Tác giả đã sử dụng hai loại ảnh viễn thám là Aster và Landsat, với dữ liệu từ các năm 1989 và 1998 để thực hiện phân tích toàn diện về biến đổi nhiệt độ trong khu vực này.
2002, 2006 Đối với 19 quận trong nội thành, tác giả sử dụng thêm ảnh của 6 năm:
1993, 1994, 1999, 2001, 2003, 2004 Tất cả ảnh viễn thám đều chụp trong mùa khô để nghiên cứu về sự thay đổi nhiệt độ đô thị TPHCM
Luận án này nghiên cứu việc xử lý ảnh viễn thám nhằm xác định nhiệt độ trung bình tại các khu vực khác nhau như khu công nghiệp, đô thị, nội thành, nông thôn, đất nông nghiệp, rừng và mặt nước Bên cạnh đó, nghiên cứu còn so sánh sự khác biệt về nhiệt độ giữa các khu vực này và phân tích các yếu tố ảnh hưởng như lớp phủ thực vật và bề mặt không thoát nước.
Đánh giá kết quả các công trình nghiên cứu đã công bố - Những tồn tại cần giải quyết
Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt đất và mặt biển, cũng như các chỉ số khô hạn, trên thế giới và Việt Nam chủ yếu tập trung vào xử lý ảnh viễn thám và đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến sự thay đổi nhiệt độ Tuy nhiên, việc xác định nhiệt độ trung bình tại từng khu vực thường được thực hiện thủ công bởi các chuyên gia, dẫn đến thiếu thông tin chi tiết về nhiệt độ ở những khu vực quan tâm Điều này gây khó khăn cho việc phân tích thông tin do thiếu dữ liệu chi tiết theo thời gian và không gian Mặc dù có nhiều nghiên cứu về mô hình hóa dự báo nhiệt độ đô thị, nhưng việc tích hợp xử lý ảnh viễn thám, mô hình hóa và phần mềm quản lý dữ liệu để phân tích và cung cấp thông tin trực quan cho người dùng vẫn còn hạn chế, ảnh hưởng đến công tác giám sát môi trường của các nhà quản lý.
Lý do thực hiện đề tài
Thành phố Hồ Chí Minh (HCM) là trung tâm kinh tế lớn của miền Nam Việt Nam, với sự phát triển nhanh chóng về dân số và doanh nghiệp Sự mở rộng của HCM ra các khu vực ngoại vi đã dẫn đến mật độ đô thị tăng cao và sự gia tăng bề mặt không thấm (MKT) Điều này đã làm thay đổi các đặc tính nhiệt của đất và quỹ năng lượng bề mặt, cũng như ảnh hưởng đến tuần hoàn khí quyển Hệ quả là một lượng lớn nhiệt thải từ hoạt động nhân sinh, gây ra nhiều biến đổi trong hệ thống môi trường đô thị.
Quá trình đô thị hóa tại thành phố Hồ Chí Minh trong những năm gần đây đã tác động mạnh mẽ đến biến động lớp phủ đất và sự thay đổi nhiệt độ bề mặt, đặc biệt là ở các khu vực trung tâm Những ảnh hưởng này dẫn đến hiện tượng "Đảo nhiệt đô thị", gây ra những vấn đề liên quan đến nhu cầu năng lượng, sức khỏe cộng đồng và điều kiện môi trường.
Sự nóng lên toàn cầu, kết hợp với xu hướng tăng nhiệt độ và quá trình đô thị hóa, đang khiến nhiệt độ tại TP.HCM tăng nhanh chóng, ảnh hưởng đến sinh hoạt và sức khỏe của cư dân Trong 50 năm qua, nhiệt độ trung bình của thành phố đã có xu hướng gia tăng, trong khi nhiệt độ trung bình thấp nhất cũng đang tăng lên Bên cạnh đó, tình hình biến động về mưa và áp thấp nhiệt đới trở nên phức tạp hơn.
Biến đổi khí hậu sẽ gây ra nhiều tác động tiêu cực đến Thành phố Hồ Chí Minh trong tương lai, với lượng mưa giảm trong mùa khô và tăng trong mùa mưa Nhiệt độ trung bình dự báo sẽ tăng 1 độ C vào năm 2050 và 2,6 độ C vào năm 2100, trong khi mực nước biển có thể tăng 30cm vào năm 2050 và 65-100cm vào năm 2100 Những yếu tố này sẽ dẫn đến nhiệt độ cao hơn, suy giảm chất lượng không khí và nguồn nước, cũng như gia tăng nguy cơ ngập lụt và nhiễm mặn Sự gia tăng lượng mưa trong mùa mưa sẽ tạo ra tình trạng ngập úng nhiều hơn, làm gia tăng tần suất và mức độ nghiêm trọng của các sự cố vỡ đê bao Để ứng phó hiệu quả với biến đổi khí hậu, cần có sự phối hợp giữa nhiều ban ngành và sự tham gia của toàn xã hội, từ ứng dụng khoa học kỹ thuật đến ý thức bảo vệ môi trường của người dân.
Đề tài nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng quy trình công nghệ GIS-Viễn thám và mô hình hóa để phát triển ứng dụng quản lý dữ liệu, phân tích thông tin dự báo nhiệt độ đô thị Nghiên cứu điển hình tại TPHCM nhằm hỗ trợ các nhà quản lý giám sát môi trường và cung cấp thông tin trực quan về sự thay đổi nhiệt độ cho người dân, từ đó giúp họ có biện pháp thích ứng và đảm bảo sức khỏe.
Công nghệ GIS và viễn thám đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá và phân tích các hiện tượng tự nhiên trên bề mặt trái đất, đặc biệt là xác định nhiệt độ bề mặt Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng ảnh hưởng sâu sắc đến TPHCM, việc sử dụng ảnh viễn thám để đánh giá nhiệt độ đô thị là rất cần thiết Giải đoán ảnh vệ tinh sẽ hỗ trợ hiệu quả trong việc giám sát biến đổi thời tiết, đặc biệt là nhiệt độ đô thị, cũng như các yếu tố tác động đến nhiệt độ này.
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là khám phá các công nghệ GIS, viễn thám và mô hình hóa, đồng thời phát triển phương pháp xây dựng hệ thống thông tin tích hợp nhằm phân tích vấn đề nhiệt độ đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể (Đề tài dự kiến sẽ giải-quyết-được-vấn-đề-cụ-thể nào?) Để đạt được mục tiêu chính, đề tài sẽ nghiên cứu công nghệ GIS-Viễn thám để giải đoán nhiệt độ đô thị và lớp phủ thực vật tại TPHCM Ngoài ra, đề tài cũng sẽ xác định những yếu tố khác ảnh hưởng đến sự thay đổi nhiệt độ đô thị như bề mặt không thấm, kênh rạch,… để làm tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo tiếp tục phát triển Bên cạnh đó, đề tài nghiên cứu ứng dụng Mô hình hóa để dự báo nhiệt độ đô thị Đề tài sẽ xây dựng các quy trình xử lý ảnh viễn thám và mô hình hóa phục vụ nhà nghiên cứu và người sử dụng hệ thống Từ đó, xây dựng hệ thống tích hợp các công nghệ trên để quản lý dữ liệu, phân tích thông tin về sự gia tăng nhiệt độ tại TPHCM
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Nội dung 1: Khảo sát và thu thập dữ liệu ảnh viễn thám
Nhiệt độ bề mặt đô thị bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm hiện tượng bức xạ nhiệt, sự suy giảm lớp phủ thực vật và việc thay thế bề mặt đất bằng các vật liệu không thấm, dẫn đến lượng nước bay hơi vào khí quyển giảm so với bề mặt tự nhiên Các MKT thu nhận bức xạ Mặt Trời tại bề mặt, có khả năng tối thiểu hóa việc chuyển tải năng lượng theo các hướng khác nhau: lên trên qua phản xạ và đối lưu, xuống dưới qua truyền dẫn, hoặc ngang qua bình lưu và truyền dẫn Hiệu ứng này bắt nguồn gần bề mặt Trái Đất và lan tỏa lên không khí, làm cho nhiệt độ bề mặt (NĐBM) trở thành tham số quan trọng trong việc đặc trưng hóa sự trao đổi năng lượng giữa bề mặt đất và khí quyển.
Dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin về bề mặt trái đất, bao gồm cả những khu vực khó tiếp cận Qua việc thu thập ảnh viễn thám trong nhiều năm, nghiên cứu sẽ phân tích mối quan hệ giữa sự thay đổi nhiệt độ và quá trình đô thị hóa tại thành phố Hồ Chí Minh.
- Thu thập, khảo sát thông tin các ảnh viễn thám trong nhiều năm để đánh giá nhiệt độ đô thị, lớp phủ thực vật tại TPHCM
- Tiển xử lý ảnh viễn thám cho phù hợp mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
2.1.3 Các chỉ tiêu theo dõi
- Nhiệt độ bề mặt: thể hiện nhiệt độ bề mặt đô thị tại TPHCM
- Chỉ số thực vật NDVI: thể hiện độ phủ thực vật tại TPHCM
Sản phẩm là bộ dữ liệu ảnh viễn thám trong nhiều năm đủ để đánh giá sự thay đổi nhiệt độ bề mặt tại TPHCM
2.1.5.1 CHUYÊN ĐỀ 1: TỔNG QUAN VỀ THU THẬP DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM
Tổng quan về Viễn thám
Viễn thám (Remote Sensing) là một lĩnh vực khoa học chuyên thu thập thông tin về hình dáng, kích thước và tính chất của các đối tượng từ xa mà không cần tiếp xúc trực tiếp.
Các thiết bị viễn thám chủ yếu là vệ tinh nhân tạo được phóng lên không trung, với nhiều vệ tinh nổi bật như Landsat của Mỹ, SPOT của Pháp, IKONOS và VNREDSAT-1 của Việt Nam Những vệ tinh này được trang bị các thiết bị như tấm pin năng lượng Mặt Trời, bộ phát sóng điện từ (đối với viễn thám chủ động), bộ cảm biến và máy quét camera, giúp thực hiện nhiệm vụ viễn thám hiệu quả.
Thực chất của quá trình viễn thám là quá trình thu nhận sóng điện từ
Năng lượng sóng điện từ khi di chuyển qua khí quyển sẽ bị hấp thụ bởi các phân tử khí theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào bước sóng cụ thể Trong lĩnh vực viễn thám, khả năng truyền sóng điện từ trong khí quyển là yếu tố quan trọng, vì các hiện tượng và cơ chế tương tác này ảnh hưởng mạnh mẽ đến thông tin mà bộ cảm biến thu thập được Khí quyển có đặc điểm nổi bật là tương tác khác nhau với bức xạ điện từ tùy thuộc vào bước sóng.
Các loại khí như oxy, nitơ, cacbonic, ozôn và hơi nước, cùng với các phân tử lơ lửng trong khí quyển, đóng vai trò quan trọng trong việc suy giảm năng lượng sóng điện từ khi chúng lan truyền.
Sản phẩm từ quá trình viễn thám chủ yếu là các bức ảnh vệ tinh, trong đó ảnh Landsat và ảnh MODIS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, từ việc đánh giá hiện trạng đến giám sát biến động.
Landsat 5 là vệ tinh nhân tạo đưa ra bởi NASA từ Căn cứ không quânVandenberg phóng vào ngày 01 tháng 3 năm 1984 để thu thập hình ảnh của bề mặt của Trái đất Landsat 5 được quản lý bởi Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS)
Dữ liệu từ vệ tinh Landsat 5 đã được thu thập và phân phối bởi Trung tâm Tài Quan sát Trái Đất và Khoa Học (EROS) của USGS, trong khuôn khổ chương trình hợp tác giữa NASA và Hàng không và Không gian quốc gia.
Vệ tinh Landsat 5 trang bị thiết bị thu nhận TM, cho phép thu thập ảnh Landsat TM với 6 kênh phổ nằm trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại Ảnh có độ phân giải không gian 30m x 30m, cùng với một kênh hồng ngoại nhiệt ở kênh 6 có độ phân giải 120m x 120m để đo nhiệt độ bề mặt.
Bảng 2.1: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat 5
(μm) Loại Độ phân giải không gian (m)
Landsat 7, được phóng vào ngày 15 tháng 4 năm 1999, là vệ tinh thứ bảy trong chương trình Quan sát Trái Đất, nhằm cập nhật hình ảnh vệ tinh mới nhất và chụp ảnh không mây Chương trình Landsat được quản lý và vận hành bởi USGS, với dữ liệu từ Landsat 7 có thể được thu thập và phân phối bởi tổ chức này Dự án NASA World Wind cung cấp khả năng chụp ảnh 3D từ Landsat 7 cùng các nguồn tài nguyên khác, cho phép người dùng định hướng tự do và quan sát từ nhiều góc độ khác nhau.
Vệ tinh landsat 7 có thiết bị thu nhận ETM+ Bao gồm 7 kênh mang số thứ tự từ
Kênh 1 đến 7 và kênh toàn sắc (Panchromatic - PAN) là các kênh quang phổ quan trọng trong lĩnh vực viễn thám Cụ thể, kênh 1, 2 và 3 nằm trong vùng bức xạ nhìn thấy, trong khi kênh 4, 5 và 7 thuộc vùng hồng ngoại với độ phân giải đạt 30 mét.
24 kênh 6 thuộc vùng hồng ngoại nhiệt có độ phân giải 60m, và kênh Pan có độ phân giải 15m
Bảng 2.2: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat 7
(μm) Loại Độ phân giải không gian (m)
Vệ tinh Landsat 8, được phóng vào ngày 11/02/2013 với tên gọi gốc là Landsat Data Continuity Mission (LDCM), là sản phẩm hợp tác giữa NASA và Cơ quan Đo đạc Địa chất Mỹ Landsat 8 cung cấp ảnh vệ tinh có độ phân giải trung bình từ 15 đến 100 mét, bao phủ các vùng cực và nhiều địa hình khác nhau trên Trái Đất Nhiệm vụ chính của Landsat 8 là cung cấp thông tin quan trọng cho nhiều lĩnh vực như quản lý năng lượng và nước, theo dõi rừng, giám sát tài nguyên môi trường, quy hoạch đô thị, khắc phục thảm họa và nông nghiệp.
Landsat 8 (LDCM) mang theo 2 bộ cảm: bộ thu nhận ảnh mặt đất (OLI - Operational Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor) Những bộ cảm này được thiết kế để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy cao hơn so với các bộ cảm Landsat thế hệ trước Landsat 8 thu nhận ảnh với tổng số 11 kênh phổ, bao gồm 9 kênh sóng ngắn và 2 kênh nhiệt sóng dài xem chi tiết ở Bảng
Hai bộ cảm biến này cung cấp thông tin chi tiết về bề mặt Trái Đất theo từng mùa với độ phân giải không gian 30 mét, bao gồm các kênh nhìn thấy, cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn.
100 mét ở kênh nhiệt và 15 mét đối với kênh toàn sắc
Bảng 2.3: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat 8
(μm) Loại Độ phân giải không gian (m)
NỘI DUNG 2: XÂY DỰNG QUY TRÌNH GIẢI ĐOÁN ẢNH VIỄN THÁM NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐÔ THỊ VÀ ÁP DỤNG TẠI TPHCM
THÁM NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐÔ THỊ VÀ ÁP DỤNG TẠI TPHCM
Thành phố Hồ Chí Minh là một trong những đô thị phát triển và mở rộng nhanh
Sự gia tăng dân số và phát triển kinh tế – xã hội đã dẫn đến sự gia tăng giao thông và mở rộng diện tích nhà ở ra ngoại thành, ảnh hưởng đến biến đổi khí hậu, đặc biệt là sự gia tăng nhiệt độ bề mặt đô thị, tạo ra hiện tượng “đảo nhiệt” (heat island) Viễn thám hồng ngoại nhiệt có khả năng đo lường bức xạ bề mặt trái đất, giúp khôi phục giá trị nhiệt độ bề mặt theo từng pixel Nghiên cứu này trình bày kết quả xác định nhiệt độ bề mặt cho đô thị TP.HCM thông qua hai phương pháp khác nhau, sử dụng ảnh vệ tinh Landsat và MODIS với các kênh hồng ngoại nhiệt có độ phân giải không gian trung bình, thấp Nghiên cứu còn xây dựng mối liên hệ giữa nhiệt độ bề mặt và chỉ số thực vật (NDVI), từ đó tạo ra tương quan giữa nhiệt độ bề mặt và quá trình đô thị hóa tại TP.HCM.
Quy trình giải đoán ảnh viễn thám nhiệt độ bề mặt đô thị sẽ được phát triển và phân tích, nhằm áp dụng nghiên cứu cho khu vực TPHCM.
- Tổng quan tài liệu về các phương pháp giải đoán ảnh viễn thám đánh giá nhiệt độ độ thị, lớp phủ thực vật
- Xây dựng quy trình xử lý ảnh viễn thám phục vụ nhà nghiên cứu đối với vấn đề nhiệt độ độ thị, lớp phủ thực vật
- Ứng dụng quy trình cho khu vực cụ thể
2.2.3 Các chỉ tiêu theo dõi
- Nhiệt độ bề mặt toàn TPHCM
- Độ phủ thực vật toàn TPHCM
- Quy trình giải đoán ảnh viễn thám nhiệt độ bề mặt đô thị
- Kết quả giải đoán nhiệt độ bề mặt tại TPHCM
2.2.5.1 CHUYÊN ĐỀ 1: XÂY DỰNG QUY TRÌNH GIẢI ĐOÁN ẢNH VIỄN THÁM VÀ ÁP DỤNG ĐÁNH GIÁ NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT TPHCM
Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt
Landsat 5 TM Và Landsat 7 ETM+ a Sơ Đồ Tính Nhiệt Độ Bề Mặt
41 b Phân Tích Sơ Đồ Tính Nhiệt Độ Bề Mặt
Chuyển đổi giá trị số (DN) sang giá trị bức xạ phổ (Lλ)
Dữ liệu Landsat 5 TM & Landsat 7 ETM+ được thu nhận dưới dạng ảnh xám độ
8 bit là định dạng lưu trữ giá trị pixel dưới dạng số (DN - Digital Number) Để chuyển đổi giá trị số này sang giá trị bức xạ phổ (Lλ), phản ánh năng lượng phát ra từ các vật thể trên kênh nhiệt, cần thực hiện một quá trình chuyển đổi theo công thức cụ thể.
QCAL : giá trị bức xạ đã được hiệu chỉnh và tính định lượng ở dạng số nguyên QCALMIN, QCALMAX: giá trị pixel
LMINvà LMAX: là các giá trị bức xạ phổ ở dạng số nguyên Đơn vị của Lλ là W/(m 2 sr.àm)
Thông tin các thông số được lưu trữ trong file ảnh tải về
Bảng 2.7: Giá trị LMAX, LMIN
Vệ tinh Kênh LMAX LMIN
Bảng 2.8: Giá trị QCALMIN, QCALMAX
Vệ tinh Kênh QCALMAX QCALMIN
Việc chuyển đổi giá trị bức xạ phổ từ ảnh vệ tinh sang nhiệt độ hiệu quả giúp tạo ra các biến vật lý hữu ích hơn Nhiệt độ hiệu quả này, tương ứng với nhiệt độ của vật thể đen, được xác định từ hệ thống quan sát từ Trái Đất qua khí quyển.
Sau khi chuyển đổi sang giá trị bức xạ Lλ, cần áp dụng thuật toán để tính toán giá trị nhiệt bề mặt tương ứng, với đơn vị đo là Kelvin.
Có nhiều thuật toán để tính giá trị nhiệt bề mặt, như thuật toán kênh tham chiếu (REF) và thuật toán phân loại độ phát xạ Tuy nhiên, thuật toán chuẩn hóa giá trị phát xạ (NOR) được chọn do tính đơn giản và độ chính xác cao hơn Thuật toán NOR dựa trên phương trình chuyển đổi giá trị bức xạ sang giá trị nhiệt độ theo công thức Planck.
T = nhiệt độ hiệu quả trên vệ tinh (K)
K1& K2: hệ số hiệu chỉnh (W/m 2 sr.àm)
LANDSAT 7 6.1 666.09 1282.71 Độ phát xạ Độ phát xạ (ε) là tỷ số giữa năng lượng phát xạ từ bề mặt tự nhiên trên năng lượng phát xạ từ vật thể đen ở cùng bước sóng và nhiệt độ Độ phát xạ bề mặt là biến ít thay đổi theo thời gian và không gian so với nhiệt độ bề mặt, vì vậy ta thường xác định độ phát xạ bề mặt trước khi tính toán nhiệt độ bề mặt
Có nhiều phương pháp tính độ phát xạ bề mặt từ dữ liệu của các bộ cảm biến vệ tinh hiện hành Một số phương pháp giả định độ phát xạ hoặc nhiệt độ là hằng số, như phương pháp chuẩn hóa độ phát xạ NEM, NOR và phương pháp tỷ số phổ, trong đó biến không biết được sẽ được tính toán sau Ngoài ra, một số phương pháp khác như NDVI lại bỏ qua khái niệm phản xạ bề mặt hoặc yêu cầu thông tin bề mặt trước đó.
Các pixel đại diện cho bề mặt đất thường là hỗn hợp giữa thực vật và đất, tùy thuộc vào độ phân giải của ảnh vệ tinh Độ phát xạ hiệu quả của mỗi pixel có thể được ước tính bằng cách cộng các phần đóng góp từ độ phát xạ của thực vật và độ phát xạ của đất Van de Griend và Owe (1993) đã tiến hành thí nghiệm đo đạc trực tiếp độ phát xạ và phản xạ trong dải khả kiến và cận hồng ngoại để tính toán NDVI, từ đó xác định mối quan hệ thực nghiệm giữa độ phát xạ và NDVI.
Chỉ số NDVI được tính bằng công thức NDVI = (band 4 - band 3) / (band 4 + band 3), với các hệ số a = 1.0094 và b = 0.047, áp dụng cho các khu vực có đặc tính đồng nhất Valor và Caselles (1996) đã phát triển một mô hình tương tự dựa trên NDVI, cho phép ứng dụng cho các khu vực không đồng nhất với nhiều loại đất, thực vật và thực phủ khác nhau Mô hình này định nghĩa độ phát xạ hiệu quả của bề mặt không đồng nhất là tổng độ phát xạ của các thành phần đơn giản của nó.
Mô hình NDVI tính giá trị phát xạ được coi là khả thi khi giá trị phát xạ có NDVI = NDVIs, tức là giá trị phát xạ của đất trống Do đó, mô hình NDVI đã được đơn giản hóa thành SNDVI.
Công thức 𝜀 = 𝜀 𝑉 𝑃 𝑉 + 𝜀 𝑆 (1 − 𝑃 𝑉) mô tả mối quan hệ giữa tỷ lệ thực vật trong pixel (Pv) và các thành phần khác Tỷ lệ Pv có thể được tính toán thông qua chỉ số NDVI, liên quan đến các ngưỡng giá trị NDVI của đất trống và đất phủ thực vật NDVI được xác định dựa trên tỷ số phản xạ của các kênh đỏ trong dải khả kiến và cận hồng ngoại.
NIR)/(red+NIR)) Pv được xác định theo công thức tỷ số như sau:
Việc xác định độ phát xạ bằng phương pháp NDVI cần biết trước độ phát xạ của đất và thực vật, tuy nhiên, nhiều nghiên cứu trước đây dựa vào số liệu từ tài liệu có sẵn và đo đạc thực nghiệm trên mẫu đại diện, dẫn đến sai số do đặc trưng vật lý khác nhau của từng khu vực Do khó khăn trong việc lấy mẫu cho khu vực TP.HCM, báo cáo này sẽ thử nghiệm nhiều vùng mẫu lớn hơn 1 pixel, chỉ bao gồm thực vật và đất trống, nhằm xác định độ phát xạ của đất và thực vật cũng như phần trăm lớp phủ thực vật Pv.
Khi đã biết độ phát xạ bề mặt đất Ta tiến hành hiệu chỉnh phát xạ cho nhiệt độ nhiệt độ sáng theo định luật Stefan Boltzmann
Chuyển giá trị nhiệt bề mặt từ đơn vị Kelvin về đơn vị Celcius ( o C)
Thực hiện chuyển giá trị nhiệt bề mặt từ đơn vị Kelvin về đơn vị Celcius ( o C) theo công thức:
Landsat 8 a Sơ Đồ Tính Nhiệt Độ Bề Mặt b Phân Tích Sơ Đồ Tính Nhiệt Độ Bề Mặt
Chuyển đổi giá trị số (DN) sang giá trị bức xạ phổ (Lλ)
Dữ liệu Landsat 8 được thu nhận dưới dạng ảnh xám độ 16 bit nghĩa là giá trị pixel được lưu trữ ở định dạng số (DN - DigitalNumber)
Ta thực hiện chuyển đổi giá trị số sang giá trị bức xạ phổ trên cả hai kênh 10 và kênh 11
Việc chuyển đổi này thực hiê ̣n theo biểu thức sau:
Bảng 2.10: Giá trị LMAX, LMIN
Vệ tinh Kênh LMAX LMIN
Bảng 2.11: Giá trị QCALMIN, QCALMAX
Vệ tinh Kênh LMAX LMIN
Chuyển đổi giá trị bức xạ phổ sang nhiệt độ
Phương trình chuyển đổi giá trị bức xạ sang giá trị nhiệt độ của Planck (Công thức Planck):
T = nhiệt độ hiệu quả trên vệ tinh (K)
K1& K2: hệ số hiệu chỉnh (W/m 2 sr.àm)
Cơ bản tính giống như Landsat 5 và 7 nhưng tính trên các kênh ảnh khác nhau
𝑁𝐷𝑉𝐼 nd 5 − band 4 band 5 + band 4 Phạm vi giá trị NDVI: -1 < NDVI
