Tổng quan tàı lıệu
Khái quát về viễn thám và hệ thống thông tin địa lý
2.2.1.1 Khái niệm cơ bản về viễn thám
Viễn thám là một lĩnh vực khoa học và nghệ thuật, chuyên thu thập thông tin về đối tượng, khu vực hoặc hiện tượng thông qua phân tích tài nguyên.
Có 16 phương tiện thu nhận thông tin mà không cần tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc hiện tượng được nghiên cứu (Nguyễn Khắc Thời và cs., 2012).
Sóng điện từ, được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể, là nguồn tài liệu chính trong viễn thám Ngoài ra, năng lượng từ trường và trọng trường cũng có thể được khai thác để phục vụ cho các ứng dụng viễn thám.
Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể được gọi là bộ cảm.
Phương tiện dùng để mang các bộ cảm được gọi là vật mang, gồm khí cầu, máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ.
Sự phát triển của viễn thám gắn liền với tiến bộ trong phương pháp chụp ảnh và thu thập thông tin về các đối tượng trên mặt đất Kể từ năm 1858, khinh khí cầu đã được sử dụng để chụp ảnh phục vụ cho việc lập bản đồ địa hình Năm 1909, Wilbur Wright thực hiện những bức ảnh hàng không đầu tiên từ máy bay tại Centocalli, Italia, đánh dấu bước ngoặt trong việc ứng dụng ảnh hàng không Đến nay, phương pháp này đã trở thành phổ biến và đóng góp quan trọng trong việc phát hiện các mỏ dầu và khoáng sản trầm tích trên toàn thế giới.
Vào giữa những năm 1930, nghiên cứu về chụp ảnh màu và phát triển các lớp cảm quang nhạy với bức xạ gần hồng ngoại đã giúp loại bỏ ảnh hưởng tán xạ của khí quyển Đến năm 1960, sự tiến bộ trong khoa học kỹ thuật cho phép thu được hình ảnh ở nhiều dải sóng khác nhau, bao gồm cả hồng ngoại và sóng cực ngắn Sự thành công trong việc chế tạo các bộ cảm biến và vệ tinh nhân tạo đã mở ra khả năng thu nhận hình ảnh trái đất từ quỹ đạo, hỗ trợ nghiên cứu về lớp phủ thực vật, biến động sử dụng đất, cấu trúc địa mạo, cũng như các yếu tố khí tượng như nhiệt độ và gió trên bề mặt đại dương.
Viễn thám có thể phân loại làm 3 loại cơ bản theo bước sóng sử dụng:
- Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại.
- Viễn thám hồng ngoại nhiệt
- Viễn thám siêu cao tần
Hình 2.1 Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám
Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám chủ yếu dựa vào bức xạ mặt trời, với bước sóng ưu thế là 500μm Tư liệu viễn thám trong dải sóng nhìn thấy phụ thuộc vào sự phản xạ từ bề mặt vật thể và bề mặt trái đất, cho phép xác định thông tin về các vật thể thông qua phổ phản xạ Tuy nhiên, radar sử dụng tia laser là một ngoại lệ không phụ thuộc vào năng lượng mặt trời Ngoài ra, nguồn năng lượng thứ hai là bức xạ nhiệt do chính vật thể phát ra, với mỗi vật thể ở nhiệt độ bình thường phát ra bức xạ có đỉnh tại bước sóng 10.000μm.
Trong viễn thám siêu cao tần, có hai kỹ thuật chính được sử dụng: kỹ thuật chủ động và kỹ thuật bị động Kỹ thuật bị động ghi lại bức xạ siêu cao tần do chính vật thể phát ra, trong khi kỹ thuật chủ động thu thập bức xạ tán xạ hoặc phản xạ từ vật thể.
2.2.1.2 Vệ tinh viễn thám và tư liệu sử dụng trong viễn thám a Vệ tinh Landsat
Vệ tinh Landsat, thuộc Chương trình Quan sát Trái Đất của Hoa Kỳ, lần đầu tiên được phóng lên quỹ đạo vào năm 1972, với 8 thế hệ đã được triển khai Hiện tại, chỉ còn Landsat-7 và Landsat-8 đang hoạt động Vệ tinh này bay ở độ cao 705 km, với góc nghiêng quỹ đạo 98°, quỹ đạo đồng bộ mặt trời và chu kỳ lặp 16 ngày, có bề rộng tuyến chụp lên đến 185 km.
Các vệ tinh Landsat thế hệ trước (Landsat 1-5) được trang bị hệ thống quét đa phổ MSS và thiết bị quét TM chuyên dụng MSS là cảm biến quang học thu nhận bức xạ từ ánh sáng mặt trời qua 4 kênh phổ khác nhau, trong khi TM, phiên bản nâng cấp của MSS, quan trắc bề mặt trái đất qua 7 kênh phổ, từ ánh sáng nhìn thấy đến vùng hồng ngoại nhiệt.
Vệ tinh Landsat 7, được phóng vào ngày 15 tháng 4 năm 1999, là vệ tinh thứ bảy trong chương trình Landsat Landsat 7 có nhiệm vụ chính là cung cấp hình ảnh vệ tinh mới nhất, cải thiện chất lượng so với các vệ tinh trước đó, đồng thời khả năng chụp ảnh không mây giúp nâng cao độ chính xác trong quan sát trái đất.
Vệ tinh Landsat 7 được trang bị bộ bản đồ chuyên đề nâng cấp ETM+, kế thừa từ bộ TM, với các kênh quan trắc chủ yếu tương tự như bộ trước đó.
TM, và kênh mới được thêm vào là kênh đen trắng (kênh 8) có độ phân giải là 15 m.
Bảng 2.4 Đặc trƣng bộ cảm (ETM+) của Landsat 7
Thiết bị ETM+ trên vệ tinh Landsat 7 quét 8 băng phổ, cung cấp hình ảnh độ phân giải cao về bề mặt trái đất với độ phân giải 30m cho ảnh đa phổ TM và 15m cho ảnh toàn sắc Thông tin chi tiết về bộ cảm ETM+ được trình bày trong bảng 2.4.
Vệ tinh Landsat 8, thuộc thế hệ thứ 8, đã được Mỹ phóng thành công vào ngày 11/02/2013, ban đầu mang tên Landsat Data Continuity Mission (LDCM) Dự án này là sự hợp tác giữa NASA và cơ quan Đo đạc Địa chất, nhằm duy trì liên tục việc thu thập dữ liệu về Trái Đất.
Vệ tinh Landsat, với độ phân giải trung bình từ 15 đến 100 mét, cung cấp hình ảnh bao quát các vùng cực và nhiều địa hình khác nhau trên trái đất Landsat 8 đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin cho nhiều lĩnh vực, bao gồm 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) satellite is equipped with two advanced sensors: the Operational Land Imager (OLI) and the Thermal Infrared Sensor (TIRS) These sensors are specifically designed to enhance performance and provide greater reliability compared to previous generation Landsat sensors.
Tình hình ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý
Công nghệ GIS và viễn thám có mối liên hệ chặt chẽ, thường được kết hợp để phục vụ nhiều lĩnh vực khác nhau Đặc biệt, sự kết hợp này rất quan trọng trong nghiên cứu và đánh giá biến động sử dụng đất tại Việt Nam cũng như trên toàn cầu.
2.3.1 Tình hình ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý trong nghiên cứu biến động sử dụng đất trên thế giới
Nghiên cứu biến động và lập bản đồ sử dụng đất đã được triển khai tại nhiều quốc gia, trong đó phương pháp hiệu quả nhất là kết hợp giữa tư liệu ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS).
Nghiên cứu của Ezeomedo và Joel Igbokwe về việc sử dụng ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý để đánh giá tình hình sử dụng đất tại đô thị Onitsha, Nigeria trong giai đoạn 1964-2008 cho thấy sự gia tăng nhanh chóng diện tích đất xây dựng từ 8,12% năm 1964 lên 67,62% năm 2008 Ngược lại, diện tích thảm thực vật, bao gồm đất nông nghiệp và hoang hóa, đã giảm liên tục từ 79,10% năm 1964 xuống còn 18,74% năm 2008 Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 và IKONOS 2008, cho thấy sự cần thiết trong việc phát triển bền vững đô thị.
Một nghiên cứu tại Trung Quốc đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat để phân tích biến động sử dụng đất tại thành phố Daqing, tỉnh Heilongjiang, trong giai đoạn từ năm 1997 đến 2007 Kết quả cho thấy đất xây dựng, đất nông nghiệp và đất chưa sử dụng đã tăng gấp đôi, trong khi diện tích đất ngập nước giảm tới 60% Sự thay đổi này chủ yếu do quản lý đất đai, gia tăng dân số và các chính sách kinh tế xã hội.
Nghiên cứu tại Ấn Độ đã chỉ ra những nguyên nhân và ảnh hưởng của biến động sử dụng đất, với các tác giả như Mohanty (2007), Suzanchi và Kaur (2011), Rawat và Manish Kumar (2016) đóng góp quan trọng Đặc biệt, Mohanty (2007) đã khảo sát mối quan hệ giữa tăng trưởng dân số và biến động sử dụng đất, sử dụng số liệu thống kê, bản đồ và công nghệ viễn thám để phân tích.
Từ năm 1950 đến 2000, mặc dù tốc độ tăng dân số đã chậm lại, nhưng tác động tiêu cực đến việc sử dụng đất vẫn gia tăng Diện tích đất phi nông nghiệp tăng nhanh chóng, dẫn đến sự mở rộng của các vùng hoang hóa.
Nghiên cứu của Suzanchi và Kaur (2011) tại thủ đô Ấn Độ cho thấy, thông qua tài liệu viễn thám và phân tích không gian trong GIS, đất sản xuất nông nghiệp đã tăng 67,4% từ năm 1989 đến 1998, nhưng chỉ tăng 5,7% từ năm 1998 đến 2006 Sự gia tăng đất xây dựng chủ yếu là do sự tăng trưởng dân số đô thị Các tác giả chỉ ra rằng biến động sử dụng đất bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế xã hội, và sự thay đổi trong sử dụng đất nông nghiệp phụ thuộc vào chi phí và lợi ích trong sản xuất nông nghiệp.
Rawat và Manish Kumar (2015) đã thực hiện nghiên cứu về biến động sử dụng đất tại huyện Almora, Uttarakhand, Ấn Độ trong giai đoạn 1990-2010 bằng phần mềm Erdas 9.3 Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong hai thập kỷ qua, thảm thực vật và diện tích đất xây dựng đã tăng lần lượt 3,51% (9,39 km²) và 3,55% (9,48 km²), trong khi diện tích đất nông nghiệp, đất cằn và thân nước giảm 1,52% (4,06 km²), 5,46% (14,59 km²) và 0,08% (0,22 km²).
Nhiều nghiên cứu về biến động sử dụng đất đã thành công ở nhiều quốc gia và hệ sinh thái khác nhau như Argentina, Canada, Mỹ, Úc, Kenya, Thái Lan và Madagascar Để hiểu nguyên nhân và đánh giá ảnh hưởng của biến động này, các nghiên cứu thường áp dụng phương pháp mô hình hóa Các nhà khoa học tự nhiên và địa lý đã phát triển các mô hình không gian tường minh (spatially explicit models) để nghiên cứu vấn đề này Tùy thuộc vào đối tượng địa lý và cơ sở dữ liệu, có thể sử dụng các thuật toán và phương pháp thống kê không gian khác nhau, bao gồm cả định lượng và bán định lượng.
2.3.2 Tình hình ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý trong nghiên cứu biến động sử dụng đất ở Việt Nam
Trong những năm gần đây, Việt Nam đã phải đối mặt với những tác động nghiêm trọng của biến đổi khí hậu, dẫn đến nhiều thiên tai và bão lũ hàng năm Những hiện tượng này đã ảnh hưởng sâu sắc đến đời sống và hoạt động sản xuất nông nghiệp của người dân Do đó, công tác dự báo và quản lý thiên tai trở nên vô cùng quan trọng nhằm giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ cuộc sống cộng đồng.
Việt Nam hiện đang khai thác công nghệ phân tích ảnh viễn thám để phục vụ phát triển kinh tế, thương mại, đặc biệt trong ngành nông nghiệp Những hình ảnh viễn thám từ cả trong và ngoài nước, kết hợp với công nghệ GIS, đã được ứng dụng hiệu quả trong việc theo dõi và quản lý tài nguyên thiên nhiên, môi trường, và tài nguyên rừng Công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu biến động đất đai, hỗ trợ quản lý cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu nhằm tìm ra các giải pháp quản lý và sử dụng bền vững tài nguyên đất đai.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hiền (2015) tập trung vào việc phân tích biến động sử dụng đất tại huyện Tiên Yên, tỉnh Quảng Ninh Sử dụng mô hình hồi quy logistic đa biến kết hợp với dữ liệu viễn thám và số liệu thống kê, nghiên cứu đã chỉ ra những ảnh hưởng của các yếu tố tự nhiên và kinh tế - xã hội đến sự biến động này Từ đó, tác giả đề xuất các giải pháp quản lý sử dụng đất hợp lý nhằm nâng cao hiệu quả và bền vững cho khu vực.
Nghiên cứu của Trần Quốc Vinh (2012) đã áp dụng công nghệ viễn thám (RS) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để đánh giá tình trạng xói mòn đất tại huyện Tam Nông, tỉnh Phú Thọ Bằng cách xác định hệ số xói mòn và mức độ xói mòn đất thông qua phương trình RUSLE, nghiên cứu cung cấp thông tin quý giá cho các nhà khoa học nông lâm nghiệp, giúp họ phát triển các mô hình phòng chống xói mòn hiệu quả trong vùng đất gò đồi.
Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám trong quy hoạch sử dụng đất rừng tại thượng nguồn lưu vực sông Cả, tỉnh Nghệ An, cho phép phân tích không gian đa chỉ tiêu để tạo lập bản đồ sử dụng đất Kết quả phân tích ban đầu xác định các khu vực có tiềm năng phát triển rừng, từ đó giúp các nhà hoạch định và phân tích chính sách ưu tiên mở rộng và phát triển rừng tại những vùng phù hợp.
Nội dung và phương pháp nghiên cứu
Địa điểm nghiên cứu
Đề tài được nghiên cứu trên địa bàn các huyện phía Tây thành phố Hà Nội gồm huyện Quốc Oai, Thạch Thất, Phúc Thọ.
Thời gian nghiên cứu
- Thời gian tiến hành đề tài luận văn: từ tháng 01/2018 đến tháng 10/2019.
- Nghiên cứu biến động được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm
3.3 ĐỐI TƢỢNG/VẬT LIỆU NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hiện trạng và biến động sử dụng đất. Vật liệu nghiên cứu: ảnh vệ tinh Spot, ảnh Sentinel của khu vực nghiên cứu.
3.4.1 Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu
- Điều kiện tự nhiên: Vị trí địa lý, địa hình, khí hậu, thủy văn, các nguồn tài nguyên.
- Điều kiện kinh tế - xã hội: thực trạng phát triển kinh tế, dân số, lao động, việc làm, cơ sở hạ tầng.
3.4.2 Tình hình sử dụng đất khu vực nghiên cứu
3.4.3 Đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu bằng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý
3.4.3.2 Xử lý ảnh vệ tinh
3.4.3.3 Thành lập bản đồ sử dụng đất khu vực nghiên cứu năm 2010 và năm 2018 3.4.3.4 Thành lập biến động sử dụng đất giai đoạn 2010-2018
3.4.4 Đánh giá khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu
3.4.4.1 Nhận xét kết quả ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất
3.4.4.2 Đề xuất các giải pháp ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất
3.5.1 Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp
Sử dụng máy GPS cầm tay để thu thập dữ liệu về tình hình sử dụng đất là một bước quan trọng trong quá trình phân loại ảnh và đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại.
Chúng tôi đã thu thập 60 điểm mẫu cho mỗi loại hình sử dụng đất, bao gồm 30 điểm để xây dựng tệp mẫu và 30 điểm để kiểm tra, đánh giá độ chính xác Với 6 loại sử dụng đất khác nhau, tổng số điểm mẫu đạt 360 điểm.
3.5.2 Phương pháp thu thập tài liệu, số liệu thứ cấp
- Thu thập các tài liệu, số liệu về điều kiện tự nhiên, tình hình phát triển kinh tế, xã hội của khu vực nghiên cứu.
- Thu thập các tài liệu, số liệu về tình hình sử dụng đất và biến động sử dụng đất của khu vực nghiên cứu.
- Thu thập ảnh vệ tinh (ảnh Spot, ảnh Sentinel) của khu vực nghiên cứu ở hai thời điểm năm 2010 và năm 2018.
- Các tài liệu và bản đồ có liên quan phục vụ cho nghiên cứu của đề tài
3.5.3 Phương pháp xử lý tư liệu viễn thám
3.5.3.1 Hiệu chỉnh hình học ảnh:
Theo nghiên cứu của Theo Jensen (1995) về biến động sử dụng đất, ảnh vệ tinh cần được nắn chỉnh về cùng một hệ tọa độ với sai số nhỏ hơn 0,5 pixel Trong nghiên cứu này, ảnh năm 2018 được chọn làm ảnh cơ sở, và ảnh năm 2010 được nắn chỉnh theo ảnh 2018 bằng phương pháp nắn ảnh theo ảnh (image to image), sử dụng thuật toán lân cận gần nhất (Nearest Neighbor) để nội suy giá trị độ xám.
Sử dụng phần mềm ENVI để nâng cao chất lượng hình ảnh, giúp làm nổi bật và cải thiện độ rõ nét, từ đó giúp người xem dễ dàng nhận biết nội dung trên ảnh so với hình ảnh gốc.
3.5.3.2 Phương pháp phân loại ảnh Maximum Likelihood
Từ tư liệu ảnh viễn thám ứng dụng thuật toán Maximum Likelihood để
43 phân loại lớp ảnh dựa trên đặc trưng phổ của ảnh, quá trình phân loại được thực hiện theo các bước sau:
- Bước 1: Định nghĩa các lớp
Các mẫu lớp phủ trên mặt đất có sự khác biệt rõ rệt về phổ và cấu trúc tự nhiên Do đó, việc định nghĩa các lớp phủ cần phải phù hợp với đặc trưng của từng loại hình sử dụng đất.
Dữ liệu thu thập từ GPS cầm tay được sử dụng để chọn vùng mẫu trực tiếp trên ảnh Số lượng vùng mẫu cần đảm bảo phân bố đều trên toàn khu vực nghiên cứu và phản ánh đặc tính phổ của từng lớp.
- Bước 3: Tiến hành phân loại ảnh bằng phương pháp có kiểm định theo thuật toán Maximum Likelihood.
3.5.3.3 Đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại Độ chính xác phân loại được đánh giá bằng 2 chỉ tiêu là độ chính xác tổng thể (overall accuracy) và chỉ số thống kê Kappa (κ) Đồng thời độ chính xác phân loại của từng lớp phân loại cũng được thể hiện chi tiết trên ma trận sai số.
Ma trận sai số là một ma trận vuông thể hiện số lượng mẫu của từng lớp phân loại, với dữ liệu kiểm chứng ở cột và kết quả phân loại ở hàng Các phần tử trên đường chéo chính là số điểm phân loại đúng, trong khi các phần tử khác là số điểm bị phân loại nhầm Độ chính xác sản xuất (Produce’s Accuracy) được tính bằng tỷ lệ số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm kiểm chứng, trong khi độ chính xác sử dụng (User ’s Accuracy) tính bằng số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm của lớp đó sau phân loại Độ chính xác tổng thể là tỷ lệ phần trăm số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm kiểm tra Để đánh giá độ tin cậy của kết quả phân loại, chỉ số thống kê κ được sử dụng và được tính theo công thức của Jensen (1995).
N: Tổng số điểm lấy mẫu r:Số lớp đối tượng phân loại xii: Số điểm đúng trong lớp thứ i xi+: Tổng số điểm lớp thứ i của mẫu x+i: Tổng số điểm của lớp thứ i sau phân loại. κ có giá trị từ 0 đến 1 Nếu κ lớn hơn hoặc bằng 0,8 cho thấy kết quả phân loại có độ tin cậy cao, nếu κ từ 0,4 đến dưới 0,8 kết quả phân loại có độ tin cậy trung bình, nếu κ nhỏ hơn 0,4 chứng tỏ kết quả phân loại có độ tin cậy thấp.
3.5.4 Phương pháp biên tập bản đồ, chồng xếp bản đồ bằng phần mềm ArcGis
- Sử dụng phần mềm ArcGis tiến hành biên tập bản đồ sử dụng đất từ kết quả phân loại.
- Sử dụng chức năng phân tích không gian trong phần mềm ArcGis để chồng xếp bản đồ và tính toán biến động.
3.5.5 Phương pháp phân tích số liệu
Dựa trên số liệu thu thập và kết quả chồng xếp bản đồ, bài viết tiến hành tổng hợp, thống kê và phân tích để xác định biến động trong việc sử dụng đất Qua đó, mức độ biến động được so sánh nhằm đề xuất các giải pháp quản lý và sử dụng đất hợp lý cho khu vực nghiên cứu.
* Quy trình đánh giá biến động sử dụng đất được thể hiện trong sơ đồ
Phân loại Đánh giá độ chính xác Đạt yêu cầu
Bản đồ biến động SDĐ giai đoạn 2010-2018
Các số liệu về biến động sử dụng đất
Hình 3.1 Sơ đồ quy trình đánh giá biến động sử dụng đất
PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 ĐÁNH GIÁ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI MỘT SỐ HUYỆN PHÍA TÂY THÀNH PHỐ HÀ NỘI
Cụm 03 huyện Phúc Thọ, Thạch Thất, Quốc Oai là các huyện nằm ở phía Tây thành phố Hà Nội có tổng diện tích tự nhiên của cả 3 huyện là 451,4 km 2 , với tổng 67 đơn vị hành chính Trong đó:
Huyện Phúc Thọ, nằm cách trung tâm Thủ đô Hà Nội khoảng 30km, có diện tích tự nhiên 117 km² và dân số khoảng 250 nghìn người, bao gồm 01 thị trấn và 22 xã Huyện giáp với thị xã Sơn Tây ở phía Tây, huyện Thạch Thất và Quốc Oai ở phía Nam, huyện Đan Phượng ở phía Đông, và phía Bắc tiếp giáp với huyện Yên Lạc, huyện Vĩnh Tường (tỉnh Vĩnh Phúc) và huyện Mê Linh (thành phố Hà Nội) qua sông Hồng.
Huyện Thạch Thất có diện tích tự nhiên 187,442 km², bao gồm 23 đơn vị hành chính (22 xã và 01 thị trấn) với tổng dân số khoảng 201 nghìn người Khu vực này nằm ở vùng bán sơn địa, tọa lạc tại vĩ độ Bắc từ 20°58'23" đến 21°06'10".
105 o 27’54” đến 105 o 38’22” kinh độ Đông Phía Bắc giáp huyện Phúc Thọ Phía Đông giáp huyện Phúc Thọ, Quốc Oai Phía Nam giáp huyện Quốc Oai; huyện
Kỳ Sơn (tỉnh Hòa Bình).Phía Tây giáp huyện Ba Vì và thị xã Sơn Tây.
Huyện Quốc Oai, nằm cách trung tâm Hà Nội khoảng 20km về phía Tây, có tổng diện tích tự nhiên 147,01 km² và 21 đơn vị hành chính bao gồm 20 xã và 1 thị trấn Với dân số khoảng 180 nghìn người, huyện này giáp huyện Đan Phượng và Hoài Đức ở phía Đông, tỉnh Hòa Bình ở phía Tây, và huyện Chương ở phía Nam.
Mỹ và phía Bắc giáp huyện Thạch Thất và huyện Phúc Thọ.
Nội dung nghiên cứu
3.4.1 Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu
- Điều kiện tự nhiên: Vị trí địa lý, địa hình, khí hậu, thủy văn, các nguồn tài nguyên.
- Điều kiện kinh tế - xã hội: thực trạng phát triển kinh tế, dân số, lao động, việc làm, cơ sở hạ tầng.
3.4.2 Tình hình sử dụng đất khu vực nghiên cứu
3.4.3 Đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu bằng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý
3.4.3.2 Xử lý ảnh vệ tinh
3.4.3.3 Thành lập bản đồ sử dụng đất khu vực nghiên cứu năm 2010 và năm 2018 3.4.3.4 Thành lập biến động sử dụng đất giai đoạn 2010-2018
3.4.4 Đánh giá khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu
3.4.4.1 Nhận xét kết quả ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất
3.4.4.2 Đề xuất các giải pháp ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong đánh giá biến động sử dụng đất
3.5.1 Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp
Sử dụng máy GPS cầm tay để thu thập dữ liệu về tình hình sử dụng đất nhằm hỗ trợ quá trình phân loại ảnh và đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại.
Chúng tôi đã thu thập 60 điểm mẫu cho mỗi loại hình sử dụng đất, bao gồm 30 điểm để xây dựng tệp mẫu và 30 điểm để kiểm tra, đánh giá độ chính xác của tệp mẫu Với 6 loại sử dụng đất khác nhau, tổng số điểm mẫu thu thập được là 360 điểm.
3.5.2 Phương pháp thu thập tài liệu, số liệu thứ cấp
- Thu thập các tài liệu, số liệu về điều kiện tự nhiên, tình hình phát triển kinh tế, xã hội của khu vực nghiên cứu.
- Thu thập các tài liệu, số liệu về tình hình sử dụng đất và biến động sử dụng đất của khu vực nghiên cứu.
- Thu thập ảnh vệ tinh (ảnh Spot, ảnh Sentinel) của khu vực nghiên cứu ở hai thời điểm năm 2010 và năm 2018.
- Các tài liệu và bản đồ có liên quan phục vụ cho nghiên cứu của đề tài
3.5.3 Phương pháp xử lý tư liệu viễn thám
3.5.3.1 Hiệu chỉnh hình học ảnh:
Theo nghiên cứu của Theo Jensen (1995) về biến động sử dụng đất, ảnh vệ tinh cần được nắn chỉnh về cùng một hệ tọa độ với sai số nhỏ hơn 0,5 pixel Trong nghiên cứu này, ảnh năm 2018 được chọn làm ảnh cơ sở, và ảnh năm 2010 được nắn chỉnh theo ảnh 2018 bằng phương pháp nắn ảnh theo ảnh (image to image), sử dụng thuật toán lân cận gần nhất (Nearest Neighbor) để nội suy giá trị độ xám.
Sử dụng phần mềm ENVI giúp nâng cao chất lượng ảnh, làm nổi bật hình ảnh để dễ đọc và nhận biết nội dung hơn so với ảnh gốc.
3.5.3.2 Phương pháp phân loại ảnh Maximum Likelihood
Từ tư liệu ảnh viễn thám ứng dụng thuật toán Maximum Likelihood để
43 phân loại lớp ảnh dựa trên đặc trưng phổ của ảnh, quá trình phân loại được thực hiện theo các bước sau:
- Bước 1: Định nghĩa các lớp
Các mẫu lớp phủ trên mặt đất có sự khác biệt về phổ và cấu trúc tự nhiên, do đó việc định nghĩa các lớp phải phù hợp với đặc trưng của từng loại hình sử dụng đất.
Dữ liệu thu thập từ GPS cầm tay được sử dụng để chọn vùng mẫu trực tiếp trên ảnh, đảm bảo rằng số lượng vùng mẫu phân bố đồng đều trong toàn bộ khu vực nghiên cứu và phản ánh đặc tính phổ của từng lớp.
- Bước 3: Tiến hành phân loại ảnh bằng phương pháp có kiểm định theo thuật toán Maximum Likelihood.
3.5.3.3 Đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại Độ chính xác phân loại được đánh giá bằng 2 chỉ tiêu là độ chính xác tổng thể (overall accuracy) và chỉ số thống kê Kappa (κ) Đồng thời độ chính xác phân loại của từng lớp phân loại cũng được thể hiện chi tiết trên ma trận sai số.
Ma trận sai số là một ma trận vuông thể hiện số lượng mẫu của từng lớp phân loại, với số liệu trên cột đại diện cho dữ liệu kiểm chứng và số liệu trên hàng là kết quả phân loại Các phần tử trên đường chéo chính là số điểm phân loại đúng, trong khi các phần tử khác thể hiện số điểm bị phân loại nhầm Độ chính xác sản xuất (Produce’s Accuracy) được tính bằng tỷ lệ số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm kiểm chứng, trong khi độ chính xác sử dụng (User ’s Accuracy) tính theo số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm sau phân loại của lớp Độ chính xác tổng thể là tỷ lệ phần trăm của số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm kiểm tra Để đánh giá độ tin cậy của kết quả phân loại, chỉ số thống kê κ được sử dụng, được tính theo công thức của Jensen (1995).
N: Tổng số điểm lấy mẫu r:Số lớp đối tượng phân loại xii: Số điểm đúng trong lớp thứ i xi+: Tổng số điểm lớp thứ i của mẫu x+i: Tổng số điểm của lớp thứ i sau phân loại. κ có giá trị từ 0 đến 1 Nếu κ lớn hơn hoặc bằng 0,8 cho thấy kết quả phân loại có độ tin cậy cao, nếu κ từ 0,4 đến dưới 0,8 kết quả phân loại có độ tin cậy trung bình, nếu κ nhỏ hơn 0,4 chứng tỏ kết quả phân loại có độ tin cậy thấp.
3.5.4 Phương pháp biên tập bản đồ, chồng xếp bản đồ bằng phần mềm ArcGis
- Sử dụng phần mềm ArcGis tiến hành biên tập bản đồ sử dụng đất từ kết quả phân loại.
- Sử dụng chức năng phân tích không gian trong phần mềm ArcGis để chồng xếp bản đồ và tính toán biến động.
3.5.5 Phương pháp phân tích số liệu
Dựa trên số liệu thu thập và kết quả chồng xếp bản đồ, bài viết tiến hành tổng hợp, thống kê, phân tích và so sánh nhằm xác định biến động sử dụng đất Qua đó, đề xuất giải pháp quản lý và sử dụng đất hợp lý cho khu vực nghiên cứu.
* Quy trình đánh giá biến động sử dụng đất được thể hiện trong sơ đồ
Phân loại Đánh giá độ chính xác Đạt yêu cầu
Bản đồ biến động SDĐ giai đoạn 2010-2018
Các số liệu về biến động sử dụng đất
Hình 3.1 Sơ đồ quy trình đánh giá biến động sử dụng đất
PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 ĐÁNH GIÁ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI MỘT SỐ HUYỆN PHÍA TÂY THÀNH PHỐ HÀ NỘI
Cụm 03 huyện Phúc Thọ, Thạch Thất, Quốc Oai là các huyện nằm ở phía Tây thành phố Hà Nội có tổng diện tích tự nhiên của cả 3 huyện là 451,4 km 2 , với tổng 67 đơn vị hành chính Trong đó:
Huyện Phúc Thọ nằm cách trung tâm Thủ đô Hà Nội khoảng 30km, có diện tích tự nhiên khoảng 117 km², bao gồm 01 thị trấn và 22 xã với tổng dân số khoảng 250 nghìn người Phía Tây, huyện giáp thị xã Sơn Tây; phía Nam giáp huyện Thạch Thất và Quốc Oai; phía Đông giáp huyện Đan Phượng Ở phía Bắc, qua sông Hồng, huyện Phúc Thọ tiếp giáp với huyện Yên Lạc, huyện Vĩnh Tường (tỉnh Vĩnh Phúc) và huyện Mê Linh (thành phố Hà Nội).
Huyện Thạch Thất có diện tích tự nhiên 187,442 km², bao gồm 23 đơn vị hành chính (22 xã và 01 thị trấn) với tổng dân số khoảng 201 nghìn người Khu vực này thuộc vùng bán sơn địa, tọa lạc tại vĩ độ Bắc từ 20°58'23" đến 21°06'10".
105 o 27’54” đến 105 o 38’22” kinh độ Đông Phía Bắc giáp huyện Phúc Thọ Phía Đông giáp huyện Phúc Thọ, Quốc Oai Phía Nam giáp huyện Quốc Oai; huyện
Kỳ Sơn (tỉnh Hòa Bình).Phía Tây giáp huyện Ba Vì và thị xã Sơn Tây.
Huyện Quốc Oai, nằm cách trung tâm thành phố Hà Nội khoảng 20km về phía Tây, có diện tích tự nhiên 147,01 km² và bao gồm 21 đơn vị hành chính (20 xã và 1 thị trấn), với tổng dân số khoảng 180 nghìn người Huyện này giáp với huyện Đan Phượng và huyện Hoài Đức ở phía Đông, tỉnh Hòa Bình ở phía Tây, và huyện Chương ở phía Nam.
Mỹ và phía Bắc giáp huyện Thạch Thất và huyện Phúc Thọ.
Khu vực ba huyện này có nhiều tuyến giao thông quan trọng như Quốc lộ 32, Quốc lộ 21A, đường cao tốc Láng - Hòa Lạc và đại lộ Thăng Long, tạo ra lợi thế cho phát triển đô thị và công nghiệp Bên cạnh đó, khu vực còn có các làng nghề, khu công nghiệp, chế xuất và khu công nghệ cao, với các tỉnh lộ 417, 418, 419, 421B kết nối với các vùng kinh tế, thuận lợi cho giao lưu và liên kết với trung tâm Hà Nội, từ đó phát huy tiềm năng về đất đai, nông nghiệp và du lịch – dịch vụ.
Hình 4.1 Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu 4.1.1.2 Địa hình, địa mạo